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煤炭科学研究总院有限公司
企业煤炭科学研究总院有限公司成立于2000年，属研究和试验发展，主营采矿与露天采矿、选矿、煤田地质与采空区勘探、煤炭及煤炭产品、矿用产品及安全生产的检测等。面向矿山行业、人工智能、矿井安全等领域提供数据服务，开放矿山大模型行业认知能力测试数据集（矿山行业、人工智能）、矿山安全大模型后训练微调数据集（矿井安全、模型训练）、矿山大模型行业知识问答能力优化数据集（矿山行业、知识问答），支撑模型训练与算法优化。
矿山行业人工智能矿井安全研发服务高新技术企业
数据集列表
煤矿灾害风险信息数据集
煤矿灾害风险信息数据集面向煤矿灾害防治、灾害风险信息与安全生产领域的问答模型训练与评测。数据采用标准问答（QA）与 chat-style messages 双重表示，覆盖冲击地压、矿井水害、矿井火灾、瓦斯灾害、矿井热害等由煤矿采掘活动诱发的灾害，以及地震、洪涝、泥石流等发生在煤矿区域的自然灾害这两大类煤矿灾害信息类别。
国家数据集管理服务平台2026-08-12 更新20
矿山大模型行业认知能力测试数据集
矿山大模型行业认知能力测试数据集是面向矿山领域打造的专业文本类评测数据集，旨在解决矿山大模型行业知识储备不足、专业问题回答不准确、认知深度不够等问题，为矿山大模型行业认知能力的量化评估提供可靠基准。核心数据来源于内部专家知识库、行业标准规范，并结合大模型生成问答数据，经算法校验与人工复核双重把关，通过数据预处理、分类标注、质量检测三类算法保障数据一致性与可靠性。
国家数据集管理服务平台2026-06-26 更新10
煤矿安全围栏思维链训练数据集
煤矿安全围栏思维链训练数据集是面向煤矿安全生产监管场景建设的高质量行业专识数据集，旨在解决AI大模型在煤矿安全领域缺乏深度推理能力、难以识别隐性违规行为及法规映射逻辑薄弱等问题，赋能煤矿安全智能监管与风险预控系统的智能化升级。
数据集聚焦煤矿安全生产中的显性与隐性违规行为识别场景，围绕《煤矿安全规程》的合规性判定，整合基于六维数据合成体系生成的高质量思维链样本与标准化标注信息。该数据集可为煤矿安全智能围栏系统、大模型监督微调、逻辑推理能力训练提供高质量的训练语料，支撑煤矿安全监控、应急指挥辅助决策等AI应用落地，在矿山智能化监管领域具备重要示范应用价值。
国家数据集管理服务平台2026-06-02 更新10
煤矿安全围栏数据集
适用条件：符合《煤矿安全规程》等国家 / 行业强制标准，用于井下作业合规判定、风险识别、AI 安全监管。
适用范围：全国井工煤矿、安全监管部门、智能矿山建设单位、安全评价机构。
适用对象：安全管理人员、AI 训练工程师、监管执法人员。
应用目的：自动判定合规 / 违规、识别隐性违规、精准分级风险、输出执法依据。
解决问题：解决人工审核慢、隐性违规难发现、AI 决策不合规、风险判定不统一、执法依据不标准等核心技术与管理问题。
主要用途：智能安全监管、隐患预警、AI 模型训练、安全培训考核、监管执法标准化
北京市数据知识产权2026-05-14 更新90
矿山大模型行业知识问答能力优化数据集
随着矿山行业数字化转型的加速推进，大模型在知识问答场景中的应用愈发广泛。然而，现有的大模型在矿山行业知识问答方面，存在答案准确性欠佳、知识覆盖不全面等问题，缺少能够有效提升其知识问答能力的有力工具。为此，精心打造了矿山大模型行业知识问答能力优化数据集，旨在通过丰富且专业的矿山知识问答数据，对大模型进行针对性训练，从而显著优化大模型在矿山知识问答领域的表现，提高答案的准确性与全面性。
北京市数据知识产权2025-04-22 更新350
矿山大模型行业法规遵循能力测试数据集
矿山大模型行业法规遵循能力测试数据集是面向矿山监管合规场景建设的专业文本评测数据集，旨在解决矿山大模型法规理解能力不足、合规判定准确性低、风险识别不全面等问题，支撑大模型法规遵循能力量化测评。数据集以国家及行业矿山安全法规、公开监管文件、企业脱敏合规知识库及行业合规案例为核心来源，借助法律条文匹配算法筛选、自动标注、人工抽检与高风险样本专家复核完成搭建，通过数据预处理、分类标注、质量检测三类算法保障数据一致性与可靠性，完全贴合矿山行业监管合规标准。
国家数据集管理服务平台2026-07-08 更新20
矿山大模型行业知识问答能力优化数据集
矿山大模型行业知识问答能力优化数据集是面向矿山领域构建的文本类微调数据集，旨在解决矿山大模型问答精度不高、专业度不足、实用性不强等问题。核心数据来源于内部专家知识库、行业标准规范，结合大模型生成问答数据，经算法校验与人工复核双重把关，通过数据预处理、特征优化、效果评估三类流程提升数据与矿山业务场景的适配性。
国家数据集管理服务平台2026-06-26 更新10
煤矿安全知识问答微调数据集
煤矿安全知识问答微调数据集面向煤矿安全生产领域大模型训练任务构建，采用标准知识问答（QA）结构，系统覆盖煤矿安全生产全链条知识体系，包括灾害与安全风险、生产系统与工程作业、管理与安全保障、新兴与转型以及其他相关类别，具体涉及瓦斯、火灾、水害、顶板、冲击地压、粉尘防治、井工与露天开采、掘进支护、机电运输、安全监控、应急救援、职业健康、智能矿山、煤化工、碳减排与循环利用等领域知识，并以问答形式组织数据，可用于大模型监督微调（SFT）及煤矿安全领域适配训练任务。
国家数据集管理服务平台2026-05-29 更新10
矿山安全大模型后训练微调数据集
主要应用于矿山安全领域大模型的微调训练，适用于矿山作业智能问答系统、安全知识辅助决策、应急响应辅助诊断等场景。通过提升大模型对煤矿安全法规、操作规程、事故预防与处理等领域知识的理解与应答能力，助力构建智能化、专业化的矿山安全认知系统，服务于智能矿山建设与本质安全提升目标。
北京市数据知识产权2025-08-18 更新680
矿山大模型行业法规遵循能力测试数据集
随着矿山行业数字化转型的加速推进，大模型技术在矿山领域的应用日益广泛。然而，众多大模型在矿山行业法规遵循能力方面缺乏规范且有效的评估体系。为此，精心打造了矿山大模型行业法规遵循能力测试数据集，用于精准评测大模型在矿山场景中对法规遵循的能力及稳定性 。
北京市数据知识产权2025-04-22 更新170