摘要: 煤矿副井提升系统作为矿山“咽喉要道”，承担人员、设备及物料运输任务，其安全可靠性直接关系企业生产效率和员工生命财产安全。现有风险评价方法存在动态性、实时性、准确性不足等缺陷，难以适配智能化安全管理需求。本文引入人工智能技术，开展动态风险评价与预警机理研究：构建涵盖设备状态、环境参数、运行行为、管理制度的动态风险评价指标体系；通过多源数据采集预处理，结合机器学习模型实现实时风险评估；建立分级预警信号生成传递机制及应急响应策略。研究成果促进矿山安全管理向智能化、主动化转变，为煤矿生产安全提供技术支撑，提升本质安全水平。