随着煤矿智能化程度不断提高，安全监控、人员定位和应急通信已经逐步形成较完整的技术体系。在此基础上，如何进一步提升矿工个体在事故状态下的感知、避险和信息保全能力，正在成为智能矿山发展的新问题。
新疆大学“柔安”项目团队正在尝试从矿工个体侧寻找答案。
2026年团队参加《创业在新疆》活动录制，并展示创业项目
与传统智能穿戴设备主要关注日常监测不同，柔安将技术重点放在事故发生前后的连续安全链路上：事故前及时发现异常，事故发生后判断矿工当前状态，并根据其行动能力提供撤离、避险或等待救援辅助。
团队依托实验室，设计柔性超级电容器
在硬件端，项目采用柔性电子思路，将柔性储能、柔性传感、BCG生命感知、IMU行为识别、环境监测和UWB定位进行系统集成。
2026年团队集成BCG生命感知传感器
其中，BCG即心冲击描记技术，可通过人体心脏活动产生的微弱机械信号获取生命信息。团队计划进一步结合IMU运动参考和信号质量评价，研究矿工作业运动、机械振动等复杂干扰条件下的心率、呼吸和HRV有效提取问题。
与单一监测不同，柔安希望把四类信息统一绑定到单个矿工：位置回答“人在哪里”，环境回答“周围是否安全”，行为回答“发生了什么”，生命信息则进一步回答“人现在怎么样”。
在软件层面，团队构建了“规则优先、模型辅助”的技术架构。对气体超限、强冲击、跌倒、持续静止等高风险事件，首先由确定性规则和轻量模型完成识别，大模型不直接替代矿山安全规则。
当系统进入事故模式后，可进一步判断人员是否具备行动能力。对于仍可行动人员，设备可结合预先同步的矿井拓扑、安全出口、避难硐室以及环境信息，进行基础离线路径辅助；对于无法行动人员，则切换为低功耗等待救援模式，将有限电量优先用于生命检测、环境监测、事故信息保存和SOS求救。
团队还设计了“事故生命信息包”概念，对事故前后最后有效位置、运动轨迹、冲击事件、生命参数、周边环境以及通信状态进行统一保存。当主通信链路发生异常时，地面端仍可保留最后可信状态，穿戴终端则继续执行本地监测和数据记录。
在地面管控端，团队计划部署私有化大模型与RAG知识库。大模型读取的是已经经过规则和轻量算法处理的结构化事故信息，并结合矿图和应急预案，为调度人员生成状态摘要、救援优先级和处置解释。
“安全规则负责边界，路径算法负责路线，大模型负责把复杂事故信息组织成调度人员更容易理解的建议。”项目负责人苏晓翔表示。
目前，团队正在推进数据体系、事故状态机、BCG动态验证和可视化平台建设。相比单纯增加更多传感器，柔安更希望探索的是：当事故真正发生后，智能穿戴设备还能为一个具体的人继续做什么。
项目获奖及知识产权等成果
A5创业网 版权所有