智能开采理论与技术创新团队依托西安建筑科技大学矿业领域行业背景，汇集矿业工程、计算机科学、管理科学与工程的优势力量而组建的跨学科交叉创新型青年团队。团队现有人员13人，其中教授6人，副教授3人，其他4人。主要涉及矿业系统工程、智能采矿等新兴交叉学科领域，支撑学科有“资源系统优化与管理”二级学科博士点，矿业工程一级学科硕士点，其中矿业工程学科始于1958年设置的“金属矿床开采”专业，是原冶金部在西北地区唯一布点的矿产资源开发类专业，具有60年多年的学科积淀和30多年的矿业工程研究生培养经历，先后入选教育部卓越工程师培养计划，陕西省普通高等学校优势学科建设项目，陕西省一流学科建设培育项目；有“陕西省矿产资源综合利用工程技术研究中心”、“陕西省岩土与地下空间重点实验室”、“陕西省黄金与资源重点实验室”、“西安市智慧工业感知、计算与决策重点实验室”和“乌海市智慧矿山研究孵化中心”等科研平台5个。

团队立足西部，面向冶金矿山行业，以区域和行业发展的重大战略需求为导向，积极践行国家信息化战略，积极响应国家《新一代人工智能发展规划》的战略要求，重点将围绕金属矿智能开采理论与技术等领域进行理论创新与工程应用研究，实施“互联网+矿业、人工智能+矿业”计划，在智慧矿山与智能决策、矿山信息工程、矿山系统优化与管理等方向形成了自己的研究特色。团队所在的矿山系统工程研究所，成立于上世纪90年代，长期致力于信息技术和运筹学在矿业中的应用研究，先后承担国家科技攻关项目、国家自然科学基金及省部级下达的金属矿山开采技术方面的研究项目30 多项，近5年主持国家级科研项目10余项，省部级以上及重要横向科研项目20余项，经费总额达1030万元，获省部级奖励5项，发表论文100余篇，出版专著3部，申请发明专利20余项，在国际相关学术领域享有一定的地位。团队依托的矿山系统工程研究所是中国金属学会矿山系统工程专业委员会、陕西金属学会采选专业委员会挂靠单位，在全国矿山系统工程和金属矿产资源开发方面具有较强的学科特色和优势。

智能开采理论与技术创新团队依托西安建筑科技大学矿业领域行业背景，汇集矿业工程、计算机科学、管理科学与工程的优势力量而组建的跨学科交叉创新型青年团队。团队现有人员13人，其中教授6人，副教授3人，其他4人。主要涉及矿业系统工程、智能采矿等新兴交叉学科领域，支撑学科有“资源系统优化与管理”二级学科博士点，矿业工程一级学科硕士点，其中矿业工程学科始于1958年设置的“金属矿床开采”专业，是原冶金部在西北地区唯一布点的矿产资源开发类专业，具有60年多年的学科积淀和30多年的矿业工程研究生培养经历，先后入选教育部卓越工程师培养计划，陕西省普通高等学校优势学科建设项目，陕西省一流学科建设培育项目；有“陕西省矿产资源综合利用工程技术研究中心”、“陕西省岩土与地下空间重点实验室”、“陕西省黄金与资源重点实验室”、“西安市智慧工业感知、计算与决策重点实验室”和“乌海市智慧矿山研究孵化中心”等科研平台5个。

科研基金

1国家自然科学基金面上项目(52374136)露天金属矿高陡岩质边坡采动裂隙超视距智能识别与演化防控机制研究，主持

2国家自然科学基金青年项目(52104146)基于数据-知识混合驱动的露天矿复杂边坡灾害识别与预警，主持

3中国博士后科学基金面上项目（2022M722925）深度迁移学习下的露天矿高陡岩质边坡裂隙智能识别与预警，主持

4安徽省博士后基金项目（2022B648）基于深度学习的露天矿高陡岩质边坡裂隙智能识别与预警，主持

5陕西省自然科学基金研究计划青年项目（2021JQ-509）融合5G技术的露天矿无人驾驶车路协同智能管控系统研究，主持

6陕西省社科界重大理论与现实问题重点研究项目 (重点课题)(SX-476)“新基建”背景下陕西省韧性城市智能感知与应急决策研究，主持

7陕西省社科基金项目（2020R005）基于大数据的国家中心城市智慧综合感知与灾情应急决策研究，主持

8陕西省应急管理课题研究项目（20YJ-10）多种灾害和灾害链综合监测预警制度机制研究，主持

9陕西省教育厅服务地方专项重点培育项目（21JC024）基于 5G 技术的露天矿无人驾驶智能生产管控系统开发及应用，主持

10西安市科协青年托举人才项目多维协同监测的露天矿山无人驾驶环境智能感知研究，主持

11煤炭资源与安全开采国家重点实验室（SKLCRSM23KF010）复杂岩层环境下的露天煤矿爆堆智能识别与决策研究，主持

12国家自然科学基金面上项目 (51974223)地下金属矿山岩体破坏多源异质流数据智能融合与态势评估研究，参与

13国家自然科学基金面上项目 (51774228)品位-价格-成本-约束下金属露天矿精细化5D排产建模与协同优化研究，参与

1. Jiang S, Li J, Zhang S, Gu Q, Lu C, Liu H. Landslide Risk Prediction by Using GBRT Algorithm: Application of Artificial Intelligence in Disaster Prevention of Energy Mining. Process Safety and Environmental Protection[J],2022.doi.org/10.1016/j.psep.2022.08.043（SCI中科院2区，Impact Factor7.926）

2. Song Jiang, Erxuan Li, Yanmin Wei, Xinxin Yan, Runfeng He, Emmett T. Banny, Zhi Xin. Measurement and Influencing Factors of Carbon Emission Efficiency Based on the Dual Perspectives of Water Pollution and Carbon Neutrality. Science of the Total Environment[J],2024.（SCI中科院1区，Impact Factor9.80）

3. Jiang S, Liu H, Lian M, Lu C, Zhang S, Li J, Li P. Rock Slope Displacement Prediction Based on Multi-source Information Fusion and SSA-DELM Model. Frontiers in Environmental Science[J],2022doi.org/10.3389/fenvs.2022.982069（SCI中科院3区，Impact Factor3.661）

4. 江松,饶彬舰,卢才武,顾清华,阮顺领,杨辉.基于点渲染的多分支融合露天矿爆堆块体精细分割方法[J].煤炭学报:1-11[2022-12-23].DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2022.1364.（EI,中文卓越期刊）

5. 江松,孔若男,李鹏程等.融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测算法[J].金属矿山,2023(05):228-236.DOI:10.19614/j.cnki.jsks.202305024.（中文核心期刊）

6. Jiang S, Lian M, Lu C, Gu Q H*, et al. Ensemble prediction algorithm of anomaly monitoring based on big data analysis platform of open-pit mine slope[J]. Complexity, 2018.（SCI中科院1区TOP，ESI热点论文,Impact Factor 4.621）

7. Jiang S, Lian M, Lu C, et al. SVM-DS fusion based soft fault detection and diagnosis in solar water heaters[J]. Energy Exploration & Exploitation, 2019, 37(3): 1125-1146.(SCI中科院4区JCR3区，ESI高被引论文,Impact Factor 1.946)

8. Jiang S, Lu C, Zhang S, et al. Prediction of Ecological Pressure on Resource-Based Cities Based on an RBF Neural Network Optimized by an Improved ABC Algorithm[J]. IEEE Access, 2019, 7: 47423-47436.（SCI中科院2区JCR1区，Impact Factor 4.098）

9. Jiang S, Lian M, Lu C W*, Gu Q H et al. Prediction of the Death Toll of Environmental Pollution in China's Coal Mine Based on Metabolism-GM (1, n) Markov Model[J]. EKOLOJI, 2017, 26(101): 17-23.（SCI中科院4区JCR4区，Impact Factor 0.845）

10. Jiang S, Hue R, Wu J. Research on Oil and Gas Ecological Compensation Mechanism[J]. Chemistry and Technology of Fuels and Oils, 2019: 1-8.（SCI中科院4区JCR4区，Impact Factor 0.25）

11. Gu Q, Jiang S*, Lian M, et al. Health and Safety Situation Awareness Model and Emergency Management Based on Multi-Sensor Signal Fusion[J]. IEEE Access, 2019, 7: 958-968.（通讯作者，SCI中科院2区JCR1区，Impact Factor 4.098）

12. Gu Q, Li X, Jiang S*. Hybrid Genetic Grey Wolf Algorithm for Large-Scale Global Optimization[J]. Complexity, 2019.（通讯作者，SCI中科院1区TOP，Impact Factor 2.591）

13. 卢才武,丁宇,江松*,远洋,王洛锋.融合心电特征提取的矿工疲劳状态识别研究[J/OL].安全与环境学报:1-10[2022-12-23].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4537.X.20221107.1345.009.html（通讯作者，CSCD期刊）

14. Liu G, Chen B, Jiang S, et al. Double entropy joint distribution function and its application in calculation of design wave height[J]. Entropy, 2019, 21(1): 64.（SCI中科院3区JCR2区，ESI高被引论文，Impact Factor 2.419）

15. Fu H, Wang M, S Jiang, Li P, et al. Tracing knowledge development trajectories of the internet of things domain: A main path analysis[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019.（SCI中科院1区TOP，Impact Factor 7.377）

16. Ruan S, Xie H, Jiang S. Integrated proactive control model for energy efficiency processes in facilities management: Applying dynamic exponential smoothing optimization[J]. Sustainability, 2017, 9(9): 1597.（SSCI4区，Impact Factor 2.592）

17. Fu H, Manogaran G, Wu K, M Cao, S Jiang,et al. Intelligent decision-making of online shopping behavior based on internet of things[J]. International Journal of Information Management, 2019.（SSCI1区TOP，Impact Factor 5.063）

18. Ruan S, Zhao C, Jiang S, et al. Joint sensing time and power allocation in cognitive networks with amplify-and-forward cooperation[J]. Annals of Telecommunications, 2018, 73(5-6): 391-399.（SCI中科院4区JCR4区，Impact Factor 1.552）

19. X Xie, G Fu, Y Xue, Z Zhao, P Chen, B Lu, S Jiang. Risk prediction and factors risk analysis based on IFOA-GRNN and apriori algorithms: Application of artificial intelligence in accident prevention[J]. Process Safety and Environmental Protection, 2019, 122: 169-184.（SCI中科院3区JCR2区，Impact Factor 4.384）

20. G Liu, B Chen, Z Gao, H Fu, S Jiang, et al. Calculation of joint return period for connected edge data[J]. Water, 2019, 11(2): 300.（SSCI3区，Impact Factor 2.524）

21. Jiang S, Lian M, Lu C W, et al. Coordinated optimization of slope water treatment machinery supply chain in open-pit mine based on flexsim simulation[J]. Paper Asia,2018.V5,136-141 (EI检索)

22. Jiang S, Lian M, Zhang W. Mechanical calculation and proportion optimization for paste backfill of upward horizontal slice stope-filling method in underground mine[J]. Journal of Mines,Metals & Fuels，2016,12:705~712 (EI检索)

23. Tan X, Jiang S, Lian M. Comprehensive Utilization of Water in Underground Metal Mine[J]. Geo-Resources Environment and Engineering (GREE), 2017, 2: 155-158.(国际会议论文)

24. 顾清华,马龙,卢才武,阮顺领,江松,马平平.露天矿山企业长期生产计划模型与优化算法[J].工业工程与管理:1-13（国家基金委管理学部认定B类期刊，CSSCI收录）

25. 顾清华,王骞,江松,马平平.基于PSOGA-SVM的露天矿卡车油耗预测研究[J].矿业研究与开发,2021,41(08):161-166. (中文核心)

26. 顾清华,王楚豪,江松,陈露.基于动态自适应的双档案大规模稀疏优化算法[J].模式识别与人工智能,2021,34(07):592-604.（CSCD收录）

27. 贺莹鸽,连民杰,江松,苏梦哲.矿工习惯性违章行为风险态势评估[J].中国安全科学学报,2020,30(12):62-69.（CSCD收录）

28. 吕康亭,邵必林,李娜,卢娜,江松.金堆城露天钼矿某剖面处边坡稳定性的不确定性方法分析[J].有色金属工程,2015,5(04):69-73.（CSCD收录）

29. 江松,贺汇文,曾定,刘鸿博.基于网络化的矿热炉低压无功补偿监控系统设计[J].制造业自动化,2015,37(01):30-32.(中文核心)

30. 贺汇文,杜明东,江松.基于系统动力学模型的矿业绿色循环发展路径探究[J].中国矿业,2018,27(03):75-80+109. (中文核心)

31.王会杰,范才兵,江松,徐中华.基于协同论的富全铁矿生产能源控制优化[J].矿业研究与开发,2018,38(05):88-93.(中文核心)

2023年  获全国高校矿业石油与安全工程领域优秀青年科技人才

2023年  获陕西高等学校科学技术奖二等奖（排名第一）

2023年  获中国绿色矿山科学技术奖科技进步一等奖（排名第七）

2022年  获中国冶金矿山科学技术一等奖（排名第二）

2022年  获中国有色金属工业协会一等奖（排名第九）

2022年  获西安市科协青年人才托举计划

2022年  获陕西省冶金科技进步二等奖（排名第一）

2021年  获中国绿色矿山科学技术奖科技进步三等奖（排名第三）

2021年  获中国安全生产协会安全科技进步一等奖（排名第五）

2020年  获陕西高等学校科学技术奖二等奖（排名第三）

2019年  第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛，陕西省金奖

2017年  教育部博士研究生国家奖学金（编号：2017年第09214号）

2016年  获西安市科技进步二等奖（排名第十）

2016年  TIC100智慧城市与物联网创新创业大赛，卓越创新优胜奖