摘要： 针对矿山爆破面临的复杂地质条件、爆破效果准确性差及多源数据驱动模型构建困难等问题,为提高 矿山爆破作业的智能化和自动化水平,提升作业效率和安全性,构建了一种基于GPT 大模型的矿山爆破大模型——— “悟空”大模型,该模型集成了GPT 大模型的强大自然语言处理能力与深度学习算法,旨在实现智能布孔设计、智能知 识问答及智能问数统计等特色功能。进一步研发了配套的智能平台,该平台引入了自动化的爆破布孔方案生成机 制,能够根据地质条件、炸药类型及爆破目标等参数,实现快速优化爆破布孔方案,提升布孔设计的合理性和准确性; 平台开发了一个知识问答模块,能够实现即时解答爆破作业中的疑难问题,进一步提升作业效率;此外,平台智能问 数统计模块能够以对话形式实现数据自动统计分析、自动图表展示、智能数据洞察等功能,赋能矿山数据多场景分析 研判。研究表明:① 智能布孔设计能够显著提高布孔设计效率和准确性,减少人工干预;② 智能知识问答能够有效 解决矿山爆破领域中的专业知识获取难题,提升行业人员专业素养;③ 智能问数统计能够有效收集并分析爆破作业 数据,可为矿山爆破的精准管理与决策提供有力支持。所建模型及其配套的智能平台为实现矿山爆破作业智能化提 供了新思路,具有重要的理论意义和实用价值。

关键词: 矿山爆破　GPT 模型　爆破设计　智能问答　智能问数统计