智能感知技术在矿井监测领域具有重要的应用价值，尤其在矿压监测和综采工作面的安全高效开采中扮演着关键角色。在综采工作面，液压支架是支撑顶板的重要设备，而顶板来压预判和冒顶事故预警对于矿井安全生产至关重要。矿压监测数据的海量积累为实现采场支架与顶板状态的智能感知提供了可能，通过智能分析与数据挖掘技术，可以有效提升矿井安全与智能化水平。

智能感知技术的应用基于对综采工作面液压支架和顶板状态的监测数据进行采集与分析。这些数据可以是关于支架工作循环的特征参数，如工作阻力、初撑力、额定工作阻力和安全阀开启特性等。通过多因次工作循环特征参数的分析，研究人员可以构建出描述支架与顶板相互作用的模型，从而对顶板来压进行预测和冒顶预警。

矿压大数据在智能感知技术中的应用至关重要。矿压大数据指的是通过传感器、监控系统以及其他监测手段收集的矿压变化数据。这些数据经过智能分析之后，可以用于对顶板灾害进行智能预警，对支护质量进行评价，以及进行故障诊断等。充分挖掘和分析这些海量数据，是实现智能化开采目标的基础，这些目标包括支架围岩耦合自适应控制和支护参数自适应调整。

智能感知技术的开发不仅仅关注单台支架的承载特性，还包括支架群组的载荷转移分布规律。通过深入解读支架阻力和活柱下缩的时序曲线，可以揭示支架与围岩相互作用的深层关系，为构建智能感知模型提供理论依据。在智能感知技术的实际应用中，需要考虑额定工作阻力、初撑力和安全阀开启特性等多个参数。这些参数共同决定了支架的承载特性及能力。

研究显示，额定工作阻力不应该作为评价支架承载能力的唯一或主要指标，而是应该综合多个参数进行考量。智能感知技术还涉及多学科知识的集成应用，例如物联网技术、移动计算、大数据分析、云计算、机器学习、5G通信等现代信息技术。5G技术在煤矿智能化中的应用展望是实现快速、稳定的数据传输和设备间高效通信的重要技术支撑。

煤矿机器人体系及关键技术的发展为矿井环境中的自动化作业提供了可能。此外，智慧矿山边缘云协同计算技术架构及基础保障关键技术的探讨，为智能感知技术在矿井中的实施提供了强有力的技术支持。智慧矿山信息逻辑模型及开采系统决策控制方法的研究，进一步推动了智能感知技术在矿井开采决策中的应用。