青年科研团队助力矿山数智化——记安徽理工大学爆破智匠团队

在国家大力推进矿业领域数字化、智能化与绿色化转型的背景下，来自安徽理工大学化工与爆破学院的研究生团队——许博、戴增杰、刘佳乐、宋宝露，正以创新为驱动力，为矿山的高效、安全开采注入新的科研力量。他们参与到矿山一线，在露天矿山爆破参数智能优化与数据驱动模型构建等关键领域持续攻关，取得了丰硕成果。

这支科研组合秉承“科研为产业赋能、创新为安全护航”的理念，将人工智能、大数据分析与爆破工程深度融合，探索矿山智能开采的新模式。团队成员各有所长——许博负责整体算法设计与模型优化，戴增杰专注现场数据采集与传感系统研发，刘佳乐负责智能优化程序与可视化分析系统的构建，宋宝露则主攻爆破安全评估与环境影响控制。他们在协作中不断磨合，形成了多学科融合的研究氛围。

在露天矿山作业现场，四位科研人员奔赴采场与试验平台，进行实地测试与参数采集。他们利用无人机航测、地面激光扫描、传感监测系统等技术，精准获取矿体地形、岩体结构、钻孔参数等关键数据。通过自主研发的智能数据分析系统，这些数据被快速转化为可视化模型，为爆破设计提供科学依据。科研人员手持测距设备，在高温、粉尘和噪声中开展工作；每一次数据校对、每一次线路布设，都体现了他们对科研质量的严谨追求。

图注：许博、戴增杰在野外测量爆破参数数据

基于大量实测数据，许博、戴增杰、刘佳乐、宋宝露等人建立了爆破参数智能优化模型。该模型运用机器学习算法对历史爆破案例进行特征提取和规律识别，从而在新作业中快速生成最优爆破方案。与传统经验法相比，这一模型显著提高了爆破能效利用率，减少了岩石超挖、飞石及震动等问题，为矿山企业带来了显著的经济与安全效益。

图注：科研人员在露天采场进行爆破线路布设

在科研之外，该研究生团队还积极推动科研成果的工程化转化。他们联合多家矿业企业，构建了智能爆破优化系统，并在多个矿区进行了实际部署。应用结果显示，该系统可将爆破设计时间缩短约40%，炸药利用率提高15%以上，有效降低了矿石破碎成本与环境扰动。这一成果让科研真正“走进矿山”，实现了科技创新与产业发展的深度融合。

图注：刘佳乐与宋宝露在现场讨论数据模型

他们的研究成果也在学术界产生了积极影响。相关研究成果多次发表于《Journal of Mining Science》《Engineering Blasting》等国际期刊，并多次在“爆炸安全与先进爆破技术国际学术论坛”等会议上作报告，获得了专家学者的高度评价。

同时，并向企业技术人员虚心请教，共同提升矿山数字化水平。许博表示：“科研不仅要写在论文上，更要写在矿山上。我们希望通过技术创新，让爆破作业更精准、更安全、更绿色。”

图注：安徽理工大学青年科研人员在国际会议上作专题报告

如今，许博、戴增杰、刘佳乐、宋宝露四位青年科研人员的研究工作，已从理论探索逐步走向工程应用。他们用实际行动诠释了青年科研工作者的担当，也展示了中国高校在矿山智能化与绿色开采领域的强大创新能力。未来，他们将继续以科技创新为引领，推动矿山产业向更加安全、高效、可持续的方向发展。

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