淺析人工智能在煤礦安全生產(chǎn)中的運用

摘 要：隨著科技的發(fā)展和時代的進步，很多先進的技術(shù)和設(shè)備被應(yīng)用到煤礦生產(chǎn)中，提高生產(chǎn)力的同時也提升了煤礦生產(chǎn)的安全性。文章對當前煤礦安全生產(chǎn)的現(xiàn)狀和存在的問題進行了分析，并重點闡述了人工智能在煤礦安全生產(chǎn)中的應(yīng)用，以期為相關(guān)人士提供一定的參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能；煤礦生產(chǎn)；專家系統(tǒng)

1 我國煤礦安全生產(chǎn)現(xiàn)狀及問題

當前，我國的煤礦生產(chǎn)處于粗放型經(jīng)濟增長狀態(tài)，投入和產(chǎn)出不成比例，消耗很高，而回報卻很低。很多煤礦企業(yè)罔顧煤礦開采對環(huán)境造成的損害，甚至無視頻發(fā)的安全事故，僅僅以追求經(jīng)濟效益為目標。在煤礦生產(chǎn)中，投入到安全和環(huán)保方面的資金被削減，生態(tài)平衡遭到極大的破壞，因安全事故而導(dǎo)致的人員傷亡數(shù)量不斷上升。此外，從業(yè)人員的安全和防范意識差，企業(yè)在煤礦安全生產(chǎn)上也沒有引起足夠的重視，導(dǎo)致從業(yè)人員在惡劣的環(huán)境中肺部吸入大量的煤塵，塵肺病嚴重威脅著從業(yè)人員的身體健康和煤礦的安全生產(chǎn)。雖然煤礦生產(chǎn)的產(chǎn)量逐年上升，然而潛在的安全生產(chǎn)問題卻不容忽視，應(yīng)該引起全社會的關(guān)注和參與。

（1）經(jīng)濟的飛速增長，需要能源作為發(fā)展的動力，煤炭資源作為重要的基礎(chǔ)性能源，為經(jīng)濟的增長提供了保障，對于煤炭的需求量也逐年增長。煤礦產(chǎn)業(yè)日益擴張，致使煤礦企業(yè)呈現(xiàn)無限制擴張和超負荷運作的狀態(tài)。在經(jīng)濟利益的驅(qū)使下，很多企業(yè)無視自身的生產(chǎn)條件，盲目追求高產(chǎn)量，增加了很多非法礦井，嚴重影響煤礦的安全生產(chǎn)。

（2）目前，煤礦行業(yè)處于不規(guī)范、無序的狀態(tài)，并且競爭十分激烈。市場迅速擴張，政府對煤礦企業(yè)的監(jiān)管無法與之相適應(yīng)，安全事故頻發(fā)，安全生產(chǎn)的基礎(chǔ)較為薄弱。

（3）我國的煤礦生產(chǎn)所采用的技術(shù)較為落后，高的煤炭產(chǎn)量是以較高的投入、環(huán)境的污染、能源的浪費為代價的，呈粗獷式增長態(tài)勢，煤礦生產(chǎn)安全無法保障，在技術(shù)設(shè)備和生產(chǎn)管理上都十分落后。

（4）從事煤礦生產(chǎn)的人員主要以農(nóng)民工為主，文化水平不高，缺乏專業(yè)的知識，技術(shù)不過硬，即使企業(yè)引進一些較為先進的設(shè)備，員工也缺乏對設(shè)備的全面了解，從而很難控制風(fēng)險。同時，企業(yè)把工作的重心放在了生產(chǎn)上，缺乏對于員工的安全培訓(xùn)，進而導(dǎo)致員工在工作中忽視相關(guān)的安全規(guī)定，不具備應(yīng)有的安全意識，一旦發(fā)生事故也很難采取有效措施自救。

2 人工智能在煤礦安全生產(chǎn)中的運用

2.1 在煤礦安全儀器儀表結(jié)構(gòu)、性能改進中的應(yīng)用

煤礦安全監(jiān)測儀器和儀表隨著智能自動技術(shù)的發(fā)展，在測量領(lǐng)域的應(yīng)用獲得了更為廣闊的發(fā)展前景。在軟件和硬件的智能化基礎(chǔ)上，對于當前和以前的數(shù)據(jù)信息，通過每臺儀表和儀器都能夠隨時進行分析。從三個層次，即低、中、高，對測量過程進行抽象的反映。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，擴展了傳統(tǒng)測量系統(tǒng)的功能，同時提高了測量系統(tǒng)的效率和性能，煤礦安全監(jiān)測儀器和儀表更為靈敏、高效、高速，功能也越來越多。

將微型芯片技術(shù)，如微控制器和微處理器等技術(shù)應(yīng)用于煤礦安全監(jiān)測的儀器和儀表中，運用模糊推理技術(shù)，并且對于各種測量數(shù)據(jù)的臨界值和模糊控制程序進行設(shè)置，由此來模糊決策事物的各種模糊關(guān)系。與其他技術(shù)相比，模糊技術(shù)有著其獨特的優(yōu)勢，無需大量的測試數(shù)據(jù)，也不用建立被控對象的數(shù)學(xué)模型。采用模糊技術(shù)對于經(jīng)驗的要求較高，應(yīng)用芯片的現(xiàn)場調(diào)試和離線計算，總結(jié)出合適的控制規(guī)則，在給定的精確度的基礎(chǔ)上，進行精確的控制和分析。

2.2 開采方案決策及參數(shù)優(yōu)化設(shè)計

隨著專家系統(tǒng)的發(fā)展，煤礦企業(yè)對礦井挖掘的方案和參數(shù)越來越合理，更貼合實際條件。近年來，很多人工智能方面的研究所和院校專注于將人工智能這項技術(shù)應(yīng)用到煤礦安全生產(chǎn)中，比如美國阿拉斯加大學(xué)設(shè)計的專家系統(tǒng)，可以根據(jù)實際情況智能地實現(xiàn)在長壁采煤法和短壁采煤法之間選出最佳的截煤方案；俄羅斯東部礦業(yè)大學(xué)將模糊數(shù)學(xué)理論應(yīng)用到煤礦生產(chǎn)中，設(shè)計出一項可以智能選擇最佳的爆破對策以及將方案參數(shù)最優(yōu)化的專家系統(tǒng)；澳大利亞拉瓦爾大學(xué)設(shè)計的一項專家系統(tǒng)，可以智能選擇最佳的設(shè)備選型。將人工智能應(yīng)用到煤礦安全生產(chǎn)領(lǐng)域這項技術(shù)在我國也得到了很大的發(fā)展。例如針對采礦巷道圍巖支護中圍巖分類的相關(guān)問題，設(shè)計出了一項專家系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以智能地根據(jù)實際情況將圍巖進行分類。針對巷道支護的形式以及參數(shù)問題專門設(shè)計了一項專家系統(tǒng)；針對煤礦井下爆破挖掘方案的選擇問題開發(fā)設(shè)計了一個專家系統(tǒng)。這些技術(shù)目前在煤礦安全生產(chǎn)中都得到了廣泛的應(yīng)用。

2.3 在煤礦安全儀器儀表網(wǎng)絡(luò)化中的應(yīng)用

利用計算機的計算功能實現(xiàn)對于參數(shù)的快速、準確計算，將人工智能技術(shù)完美融合到煤礦安全儀器儀表中，進而使得安全儀表的功能獲得最大程度的發(fā)揮。舉例來說，通過網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)字安全監(jiān)測儀器，再利用相應(yīng)的模式識別軟件，對于儀表的各項屬性和所處的實際條件進行準確而快速的分析，進而做出適當?shù)奶幚?。在?shù)據(jù)采集設(shè)備上安裝智能系統(tǒng)，可以實現(xiàn)自動分類，以及在脫離網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下的智能的數(shù)據(jù)采集和遠程測量。

隨著科技的進步和時代發(fā)展，計算機領(lǐng)域也獲得了很大的發(fā)展和創(chuàng)新，計算機的人機互動和運算功能也逐漸完善起來，并且更具人性化。通過人工智能軟件的設(shè)計和應(yīng)用，將儀器儀表和計算機互聯(lián)，對儀表和儀器進行遠程操控，從而完成給定的任務(wù)?？梢越⒁粋€用于儲存測量結(jié)果的數(shù)據(jù)庫，便于隨時查看。還可以收集儀表上的數(shù)據(jù)，并加以復(fù)制，然后再發(fā)送到相關(guān)的部門。人工智能的應(yīng)用，使得用戶不必親自查看現(xiàn)場，對于與同一個任務(wù)或同一個儀表的數(shù)據(jù)收集和監(jiān)控，不同的用戶能夠在不同的辦公地點、在同一時間獲知。數(shù)據(jù)的同時性，能夠確保在問題出現(xiàn)后相關(guān)工作人員可以采取相應(yīng)的措施，及時分析和解決問題，防止了信息的不對稱性，有效縮短了解決問題所需的時間。

2.4 井下故障診斷及災(zāi)害預(yù)防控制

煤礦生產(chǎn)過程中不但要解決挖掘方案的合理性和優(yōu)化問題，最大限度地獲取經(jīng)濟利益，最重要的還是要解決生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的安全問題，以及對環(huán)境的破壞性。針對這些問題，有些技術(shù)人員便考慮將人工智能應(yīng)用在故障診斷和災(zāi)害預(yù)防控制方面。智能診斷專家系統(tǒng)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學(xué)習(xí)能力，將過去煤礦生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的安全問題以及解決方案總結(jié)歸納，當問題出現(xiàn)時，專家系統(tǒng)便能迅速反應(yīng)，診斷出這個問題，推理得出應(yīng)對方案。

3 結(jié)束語

煤礦安全生產(chǎn)是一個重大的系統(tǒng)工程，不但要關(guān)注量的增長，同時要提高質(zhì)的飛躍。雖然政府對于煤礦安全生產(chǎn)的重視在不斷加強，事故總量和死亡人數(shù)也有明顯的下降，但是重大安全事故仍然時有發(fā)生，安全生產(chǎn)形勢仍然不容樂觀，煤礦安全生產(chǎn)仍然任重道遠。

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