专题来自于《工矿自动化》2024年11期，共12篇研究成果。

专题来自于《煤炭科学技术》2024年11期，共20篇研究成果。

矿山无人驾驶技术可显著提高矿山生产效率、保障矿山生产安全，是智能化矿山的核心建设内容之一。目前，露天矿山无人驾驶技术已取得较大进展并实现初步商用，地下矿山无人驾驶由于环境恶劣、设备性能受限，技术发展稍显迟缓，但亦在技术架构、感知设备、矿井车联网、定位导航、路径规划方面取得了较大进展。为促进矿山无人驾驶理论及技术发展，提升矿山运输无人驾驶水平，推进智能矿山的建设，《工矿自动化》编辑部特邀西安科技大学张传伟教授担任客座主编，中国矿业大学胡青松教授、中煤科工集团常州研究院有限公司周李兵副研究员担任客座副主编，于2024年第10期组织出版“矿山无人驾驶技术”专题。在专题刊出之际，衷心感谢各位专家学者的大力支持！

机器学习是人工智能的一个重要分支，可高效处理和分析海量的数据，揭示复杂系统内部的关联和规律，优化能源分配与调度，从而促进能源的高效利用。随着技术的不断进步，机器学习在能源环境领域的应用将更加广泛，逐渐成为推动能源转型、环境保护和实现可持续发展目标的关键技术支撑，对构建绿色、低碳的未来社会具有重要意义。《能源环境保护》编辑部精选了5篇机器学习研究领域的论文，以期为相关研究人员提供参考。

专题来自于《矿业安全与环保》2024年04期，共6篇研究成果。

为进一步提高采煤工作面的智能化水平，实现采煤机导航截割的自主推演、自主学习和自主优化，基于采煤机自主导航截割技术和数字孪生智采工作面的概念，提出了采煤机数字孪生导航截割运动规划的理论与方法，包括数字孪生理论及基于该理论的采煤机数字孪生导航截割运动规划系统的构建方法。围绕数字孪生理论，探索了智采工作面的物理场景、数字孪生模型的构建及数字孪生驱动、交互和演化机制。

2024年4月，国家矿山安全监察局、国家发改委等七个部门联合发布了《关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》。煤矿机器人有助于提高矿井安全和生产效率，减少事故风险，实现“机器换人”的目标。编辑部现整理出近年刊发的煤矿机器人相关的智能设备优秀成果，供大家参考学习。

机械设备是矿山生产运行的基础。智能化矿山建设对矿山机械设备的安全性、可靠性、经济性等方面提出了更高的要求，研究矿山机械设备健康状态评价与故障诊断相关理论及技术，对实现矿山智能开采具有较大的现实意义。本刊整理了近期发表的矿山机械设备健康状态评价与故障诊断技术代表性文章，以期促进同行交流。

《煤炭科学技术》“机电工程与智能化”栏目主要刊登矿山机械装备、供电与通信、装备自动化、智能感知与系统集成、煤矿机器人等领域的文章。为促进科研成果快速传播、提高论文可见度，编辑部整理了近半年来“机电工程与智能化”专业录用并网络首发的文章，供读者参考（以投稿时间排序，扫码下载全文）。