面对国内煤炭工业向科学开采与智能化转型的战略需求，深部复杂赋存环境导致现有经典技术体系在感知、导航、通信、计算等方面的物理极限，已成为制约行业高水平发展的重大瓶颈。为此，发挥“第二次量子革命”的颠覆性优势，提供基于物理原理的解决方案，在系统分析煤矿科学开采面临的“感知非透明”“导航高漂移”“通信存弱点”“算力有瓶颈限”技术挑战的基础上，研判量子科技的应对路径与应用潜力。

  第一作者：杨柳，博士，主要是做厚煤层开采、智能放顶煤等方面的相关研究工作。E-mail：/span>

  引用格式：杨柳，何祥.量子技术在煤矿科学开采中的应用展望 [J]. 智能矿山，2026，7（3）：9-17.

  现有经典技术体系在感知精度、通信安全、计算效率等方面的物理与信息处理能力已逼近极限，成为制约煤矿安全高效发展的重大瓶颈，主要体现在以下4个方面。

  现有探测技术，如瞬变电磁、地震勘探在深部、复杂地质构造区域的穿透深度和分辨率受限，缺乏对隐伏水、火、瓦斯等复杂致灾构造的高精度、无损识别能力，直接制约了开采前的精细化地质建模和实时动态预警的本质安全控制基础。

  井下巷道环境复杂，隔绝了全球导航卫星系统（GNSS）信号。传统惯性导航（MEMS或光纤惯导）的误差随时间累积，在缺乏外部校准信号的条件下，采掘、运输装备难以实现厘米级精度的精准定位与轨迹控制，严重制约了煤矿无人化、少人化开采的推广进程。

  矿井一体化智能控制平台对生产指令的完整性、保密性、抗干扰性要求极高。井下采掘、通风、排水等关键执行机构已高度依赖远程控制指令。现有基于数学复杂度的经典通信加密技术，在未来量子计算的威胁下存在被破解的风险，且在当下也面临中继攻击、指令篡改等现实威胁，其物理安全性基础亟待提升。

  煤矿生产系统是涉及通风、运输、地压、瓦斯等多因素强耦合的超大规模复杂系统。对其进行实时、全局最优控制所需的组合优化计算，其核心难点在于变量的“组合爆炸”，状态空间随问题规模呈指数级增长。现有经典计算机算力难以支撑动态实时决策的要求，导致当前调度多依赖局部最优或经验模型。

  面对这些挑战，量子技术在近10年中从实验室走向工程化的关键阶段。量子重力、量子磁测与量子惯导系统在地球物理、地下探测与自主导航中已实现原型验证；量子密钥分发（QKD）已在城域网与国家网络干线实现规模部署；量子退火、QAOA与QML在交通调度、复杂网络优化与高维分类任务中表现出潜在优势。此类技术的工程应用为矿山场景提供此前难以解决的感知非透明、导航高漂移、通信可信度不足和计算瓶颈突破等难题的巨大潜力，煤矿科学开采的4类技术瓶颈与量子科技应对路径如图1所示。

  量子传感基于量子精密测量原理，是实现井下地质和环境状态实时、无损、高精度监测的核心技术，是构建矿井全息透明感知网络的首要支撑。

  原子干涉重力测量技术利用冷却原子作为量子相干载体，通过激光脉冲序列构建类Mach-Zenhnder原子干涉仪。原子自由落体过程受到局域重力场作用，其量子相位随重力梯度发生微扰动。读出相位差就可以获得对重力变化的超高灵敏度。与弹簧质点式重力仪相比，原子的内禀稳定性提供了更高的长期漂移抑制能力，非常适合于深部地质结构反演、隐伏水体识别等需要微弱信号累积能力的场景。工程化量子重力仪通常通过低噪声激光链路、磁屏蔽、振动补偿以及原子态制备优化，构成稳定的重力测量平台，量子重力测量仪原理及地质三维反演流程如图2所示。

  量子重力测量仪的超高精度是未来解决深部复杂地质结构探测难题的关键技术方法。在隐伏水害与陷落柱探测方面，量子重力测量在中-深部地质环境中，可实现亚微伽级的重力变化探测，使密度异常体，如含水构造，隐伏陷落柱、破碎带等，在反演结果中呈现高概率特征。相比电磁或地震方法，重力响应应对介质电性敏感度低、受噪声耦合弱，很适合电干扰强、构造复杂的深部矿区。

  在应用层面，可用于采空区动态监测与稳定性评估。随着采动导致的围岩结构变化，密度重新分布会造成可测的重力微扰动。量子重力仪可连续记录重力随时间的动态变化，与微震、地声等数据融合，可构建采空区“力-密度”协同模型，用于识别局部应力集中、冒落前兆等关键状态参数，为工作面推进提供量化依据。量子重力仪还可用于瓦斯富集区危险性辅助分析；围岩孔隙结构与渗透性的变化会引起重力异常；结合反演后的密度-孔隙参数场，可推断瓦斯富集范围或高渗通道，作为钻孔布局、预抽采方案优化的边界条件，而非单独依赖传统瓦斯地质模型。

  金刚石氮空位中心磁测技术以量子自旋态作为磁场探测体，外磁场扰动会改变其自旋能级间的零场分裂，使光泵读出过程中的荧光信号发生可测偏移。由于NV中心具备极高的自旋相干特性，其磁场探测灵敏度可进入pT（10～12 T）级别，适用于识别深埋岩体的微弱磁场变化。

  岩体磁化率受应力状态、矿物成分与裂缝发育程度影响。量子磁测通过捕捉这些细微磁化差异，在无激励条件下可识别断层、破碎带、采空区边界等构造特征。对长期采动形成的采空区，围岩磁化率在松动带、稳定带和塑性破坏区存在一定的差异，量子磁测可通过高密度布测构建磁化率空间场。与重力密度反演结果叠加后，可形成更加清晰的采空区边界与松动演化分区，量子磁力测量仪在矿井设备与地应力监测中的应用如图3所示。

  （1）在地质灾害预警方面，该技术预计可支撑地应力与冲击地压预测。通过监测地应力变化引发的岩石压磁效应，即岩石内部磁性矿物在应力作用下产生的地磁场微弱变化，将磁场数据作为地应力变化的敏感前兆指标，为冲击地压、瓦斯突出提供多参数耦合的预警信号。

  （2）在电气安全方面，预计可用于井下电气设备早期故障诊断。电机定子不平衡、电缆局部绝缘缺陷、滚动轴承磨损等都会引起磁场纹理的变化。量子磁测因其宽频响应和高灵敏度，可利用时间和频率特征提取，可实现对局部过热、磨损或绝缘老化的预测性诊断，减少非计划停机。在井下电磁噪声环境中，量子磁测系统通过工作点、差分布置、光纤远程激发与本地解调等技术，可将干扰噪声降低至量子自旋读出的稳定范围内。若采用深度学习滤波融合进一步提升异常识别的精度，使系统可在锚机、电钻、电机频繁启动等强噪场景中保持稳定检测。

  （3）在精细作业方面，预计可应用于巷道与钻孔精确制导。结合预埋的微弱磁标记，利用量子磁力计的超高灵敏度实现钻孔轨迹的实时、高精度校正，提高定向钻孔的贯通精度。

  量子惯性导航系统（Q-IMU）是基于原子干涉测量原理构建的新一代惯性测量单元，主要由量子加速度计和量子陀螺仪构成，利用激光冷却的原子团作为惯性参考基准。量子加速度计基于原子团自由落体运动的轨迹测量惯性加速度；量子陀螺仪基于原子团绕旋转轴的Sagnac效应测量角速度。与传统惯导相比，Q-IMU的惯性基准是具有超高一致性的原子本身，其物理特性不随时间或环境而改变，具有无漂移的物理特性，其零偏稳定性和标度因数精度远超传统MEMS或光纤惯导数个量级，可为井下无信号环境提供超低漂移的自主定位能力，降低累计定位误差，奠定长时间、高可靠性井下导航的物理基础。

  Q-IMU系统是实现无人化智能开采的核心技术之一。井下巷道狭窄，干扰源复杂，传统IMU在长距离运行中漂移迅速累积，使无人车辆无法保持可靠轨迹。量子惯导可明显提升低频段加速度与角速度测量稳定性，使航迹漂移随时间增长规律从指数级增长转为近线性增长。在应急场景中，通信中断与烟雾遮挡使无线定位系统失效。量子惯导可提供基于步态的无基站定位方式，通过与地图融合可在复杂巷道结构中保持较高轨迹精度。未来可在瓦斯、火灾等突发事件中，为救援人员提供实时导航基准，提高救援效率，Q-IMU在井下无人化装备导航中的结构与信号流程如图4所示。

  煤矿智能开采的远程化、一体化控制对信息安全性提出了极高要求。量子密钥分发（QKD）利用量子物理定律，为井下关键链路提供了物理定律级的安全基础。

  QKD利用单光子偏振态传输密钥，依据量子不可克隆定理和海森堡不确定性原理，确保任何窃听行为（即测量量子态）都会在物理上扰动量子态并被收发双方立即发现（误码率上升）。该机制从根本上排除了未来量子计算机对密钥的计算破解风险以及旁路攻击的可能，实现了物理定律级的通信安全，即“信息论安全”。

  QKD技术的部署应聚焦于矿井的核心控制链路，并采用QKD与经典加密的混合机制。重点是地面中心至主控机房链路，应部署QKD系统，保障矿井生产指令、安全状态数据、远程急停指令的完整性与保密性，量子密钥分发系统在矿井控制网络中的部署架构如图5所示。

  （1）在传统加密体系下，针对控制信道的中继攻击或指令篡改可能会引起灾难性后果。采用QKD结合身份认证，可作为核心控制指令防篡改的首要防线，保证矿井的核心控制链路的安全性。

  （2）针对主控机房至井下分站链路，采用QKD与经典加密（如AES-256）的混合模式。QKD负责基于物理定律周期性地生成和更新“一次一密”的高强度会话密钥，经典加密（如AES）负责使用该会话密钥对海量的控制数据来进行高速传输。这种机制兼顾了最高安全性和现有网络的工程实用性，保障了控制指令到达采掘执行机构的安全可靠性，是无人化工作面远程遥控的物理信任基础。

  （3）针对井下巷道光纤弯曲、应力大、粉尘多导致的信道高损耗问题，需研发高抗压、低弯曲损耗矿用光纤及小型化、加固型量子中继（或可信中继），确保在恶劣环境下，核心链路的安全密钥生成率持续满足实时控制数据的加密需求，解决井下信道适应性问题。

  量子计算在解决大规模组合优化和复杂系统动态模拟方面的指数级计算能力，是实现煤矿多因素耦合、实时、全局最优控制的终极算力支撑。

  煤矿生产中的采掘工作面推进顺序、井下物料运输调度、设备维护排期、通风系统动态风量配置等问题，均属于海量变量、多约束耦合的二次约束二元优化问题（QUBO）。这样一些问题解空间巨大，经典算法难以在有限时间内获得全局最优解。其核心难点在于变量的“组合爆炸”，例如10台设备、10个任务、10条路径的调度，其可能的状态空间就超越了经典计算机的有效搜索能力，导致现有系统多采用局部最优或经验调度，制约了生产的实时性与全局效益。

  解决此类QUBO问题可采用量子退火或基于门模型的量子近似优化算法（QAOA）/变分量子本征求解器（VQE）。量子退火机利用量子隧穿效应，使系统以高概率到达全局能量最低态，即最优解；QAOA/VQE等算法则利用量子并行性，在数分钟内求解经典计算机需耗费数小时或数天才可以找到的近似最优解。该技术将实现井下生产资源的实时、动态、全局最优调度。其应用场景包括通风系统优化，在满足安全风压和瓦斯浓度约束的前提下，实时优化风门开度和风机转速，最小化系统能耗，也可用于多工作面协同优化，优化多个采掘工作面的时空关系，最小化地压相互影响，最大化回采率和煤炭产出总量；在运输路径规划方面，可实时更新井下运输车辆（电机车、带式输送机）的最优路径和流率，避免拥堵，最小化物料等待时间，煤矿采掘调度优化的量子计算求解流程如图6所示。

  量子机器学习（QML）利用量子算法（如量子主成分分析、量子傅里叶变换）加速对T级传感器数据的高维特征提取和聚类分析，核心优点是利用量子态的希尔伯特空间实现数据的高维映射，理论上能比经典核方法（如SVM）更有效地处理和分类数据。QML算法能够更高效地识别经典算法难以发现的、隐藏在海量数据中的非线性、高维耦合特征，有效应对井下多源、异构、高维实时数据的处理挑战。

  QML技术的核心在于构建多参数耦合灾害模型。利用量子支持向量机（QSVM）或量子卷积神经网络（QCNN），通过融合量子传感器和经典传感器数据，快速识别冲击地压、瓦斯突出等灾害发生前的微弱、复杂的耦合前兆信号。其计算速度优势有望将预警响应时间从分钟级提升至毫秒级，结合量子算法与数字孪生矿山，实现多场参数的快速反演、安全边界区域的快速搜索，冲击地压前兆判断、隐伏构造活动和多源异常耦合事件识别等，基于QML的多参数耦合灾害预测模型如图7所示。

  量子模拟技术是基于哈密顿量模拟原理，利用量子计算机的天然量子特性，直接模拟物理、化学系统的微观动力学行为，是深入理解灾害机理的有效途径。该技术突破传统数值模拟，如有限元、离散元在精度和效率上的限制，为煤岩耦合灾害机理研究和采掘方案设计提供更精准的微观尺度依据。

  （1）在煤与瓦斯微观作用机理模拟方面，量子计算机上从第一性原理出发，将来可直接模拟甲烷、二氧化碳等分子在煤基质孔隙结构中的吸附、解吸与扩散过程。精确计算不同煤岩结构和温压条件下气体分子的量子态能量和结合能，为瓦斯抽采效率优化和突出机理研究提供精确理论基础。

  （2）在煤岩体破裂与流固耦合模拟方面，可模拟岩石在采动应力下的微观破裂过程，包括裂纹的萌生、扩展以及应力集中导致的弹性模量、相变等物性变化。尤其是在深部开采面临的高地应力、高地温环境下，煤岩体的流固耦合与蠕变特性极其复杂。量子模拟能够精准预测采动过程对地下水运移的影响，为顶板灾害与水害预测提供动态、高保真的理论依据。

  （3）在通风优化建模方面，通风系统可抽象为一种带非线性阻力项的网络流问题。风门开度、风机频率、巷道阻力参数等可离散化为二进制控制变量，井二值化后可构建QUBO，可用于瓦斯不正常的情况下的风量快速分配。

  借鉴工程技术发展的经验，量子科技在煤矿领域的应用需遵循分阶段、系统集成的推进路线，确保技术的安全高效转化和应用，量子科技在煤矿领域的三阶段推进路线所示。

  图8 量子科技在煤矿领域的三阶段推进路线 关键量子传感工程化与高安全链路突破阶段

  近期1～5年，核心目标是解决井下最紧迫的感知精度和核心通信安全问题。第一个任务是关键传感器工程化，重点突破原子钟、原子干涉传感器、NV色心传感器的小型化、抗震动、本安型封装技术，实现关键传感器井下环境适应性攻关。在此基础上，开展探测系统试点验证，在重点水害和冲击地压矿井进行地面和井下探测试点，验证量子重力/磁力探测系统对隐伏构造的超高精度三维反演能力。同时，推动量子安全链路构建，完成地面中心与井下主控站之间QKD系统的部署与工程验证，建立首批量子安全通信信任链路，即核心控制链路QKD工程验证。最后，推进Q-IMU初级应用，在长距离无人运输车辆上部署量子惯导系统，进行低漂移导航的可靠性测试。

  中期5～10年，核心目标是实现量子传感数据的多源融合与量子计算算法在实时优化中的应用。着力完成全矿井高精度定位系统集成，将Q-IMU数据与激光雷达、UWB等信息融合，构建覆盖全矿井、亚米级精度的协同定位网络；搭建QML煤矿风险预测平台，开发基于量子或量子启发算法的风险预测模型，融合全矿井传感器数据，实现冲击地压、瓦斯突出等灾害的毫秒级耦合预警。在算力层面，加速复杂优化求解器研发与混合云运行，研发针对通风、调度等QUBO问题的量子或量子退火求解器，并在量子云服务平台上进行矿山系统的动态优化测试。最后，应推进地质勘探模型验证，利用高精度量子数据，完成复杂地质模型的亚米级精度构建与开采方案的匹配性验证。

  长期10年以上，核心目标是建立全量子通信网络，实现基于通用量子计算机的矿山自主决策。建成全息化透明感知网络，实现矿井全空间、全时域的量子传感器密集部署，建成地质结构、环境参数全息化、透明化的数字孪生矿山；构建矿山量子大脑，建立基于通用量子计算机的矿山系统自主决策平台，实现生产、安全、环保等巨系统运行参数的实时、自适应、全局最优调整；最终目标达到全量子网络覆盖，部署下一代量子中继技术，实现井下所有传感器和执行机构之间的全链路量子密钥安全保障。

  量子科技在煤矿领域的应用前景广阔，但在工程化和系统集成中面临多重严峻挑战。这不仅是单一技术点的突破问题，更是系统性的产业生态构建问题，量子科技煤矿应用的关键挑战与应对策略矩阵如图9所示。

  国内缺乏精通量子物理、煤矿工程和信息科学的复合型顶尖人才，严重制约了理论研究成果向工程实践的转化。要建立煤矿企业、科研院所、高校的产学研用一体化人才联合培养基地，通过定向培养和外部引进，构建跨学科人才梯队。在技术实现层面，量子算法与数据转化存在技术壁垒。煤矿巨系统优化问题对量子比特数量和算法的可靠性提出极高要求，且需要将经典工程数据高效映射到量子态（量子编码）。专注于开发针对煤矿特定约束的量子启发算法，并发展高效的经典-量子数据编码技术，关注近期可用噪声中等规模量子设备的适用性。

  我国煤炭工业向深部科学开采迈进的过程中，面临“感知非透明”“导航高漂移”“通信存弱点”“算力有瓶限”的经典技术瓶颈。这些瓶颈本质上源于经典物理在探测精度、信号安全和计算复杂度方面的固有极限。量子科技以其独特的量子力学原理，为突破上述瓶颈提供了颠覆性的、基于物理原理的全新技术范式，是实现煤矿开采技术跨越式发展的必然选择，基于量子科技的未来智能矿山如图10所示。

  （1）系统阐明了量子科技应对上述挑战的技术路径。在感知层，以原子干涉重力仪、NV色心磁力计和Q-IMU为代表的量子传感技术，为未来实现隐伏地质构造的透明感知和无人装备的精准定位提供了超高精度的物理基础；在网络层，以QKD为核心的量子通信技术，为未来矿井核心控制网络构筑了抵御未来算力威胁的“信息论安全”基石；在决策层，以量子退火、QML和量子模拟为路径的量子计算技术，可为未来煤矿巨系统的实时优化决策与复杂灾害机理的微观仿真提供了指数级算力支撑。

  （2）为加速量子科技在煤矿的工程化应用，应采取分阶段、系统性的实施策略。近期应重点攻关量子传感器的井下环境适应性、小型化和本安型设计，并率先在核心控制链路部署QKD混合加密；中期应着力构建多源量子传感数据融合的QML灾害预警平台，并开发面向具体调度优化的量子启发算法；远期目标是构建全息感知的“矿山量子大脑”。同时，加强产学研用结合，构建精通量子物理与采矿工程的复合型人才梯队，以保障该战略的顺利实施。

  系统性阐述了量子传感技术在实现透明地质感知、灾害前兆监测与无人装备精准定位中的应用机理；论证了量子密钥分发在构筑未来矿井核心控制网络“信息论安全”基础中的保障作用；探讨了量子计算在赋能未来煤矿巨系统优化决策与复杂灾害机理微观研究方面的颠覆性潜力；提出了量子科技赋能智能矿山的“三阶段”战略实施路径图，并辨析了其在井下环境适应性、工程化、复合型人才教育培训和产业化成本控制等方面面临的关键挑战与应对策略。量子科技是未来支撑煤矿开采技术范式跨越的核心引擎，对实现本质安全、高效的科学开采新范式具有重大战略意义。

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