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    煤礦智能安全管控系統(tǒng)研究與應(yīng)用

    2024-01-04 11:57:56倩,王翀,楊澤,伏
    中國煤炭 2023年12期
    關(guān)鍵詞:礦井災(zāi)害預(yù)警

    張 倩,王 翀,楊 澤,伏 明

    (1.應(yīng)急管理部信息研究院,北京市朝陽區(qū),100029;2.華北科技學(xué)院,河北省廊坊市,065201;3.華能煤炭技術(shù)研究有限公司,北京市豐臺(tái)區(qū),100070)

    0 引言

    近年來,我國煤礦安全水平不斷提高,安全生產(chǎn)形勢持續(xù)穩(wěn)定好轉(zhuǎn)。隨著安全投入長效機(jī)制不斷完善,煤礦信息化、自動(dòng)化和智能化水平均得到大幅提高,安全生產(chǎn)形勢持續(xù)好轉(zhuǎn),煤礦事故總量呈下降趨勢。在智能化浪潮的推動(dòng)下,煤炭行業(yè)加快向生產(chǎn)、安全和管理智能化方向轉(zhuǎn)變,煤炭行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與高質(zhì)量發(fā)展更加迫切[1-2]。2020年2月,國家8部委發(fā)布的《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出,要求建設(shè)智能安全監(jiān)控系統(tǒng),進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警、智能分析模擬、應(yīng)急救援輔助指揮、事故原因分析、礦井災(zāi)變狀態(tài)下避災(zāi)路線智能規(guī)劃等[3]。2020年4月,國務(wù)院安委會(huì)要求煤礦行業(yè)“加快推進(jìn)煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)”建設(shè),利用信息化手段,對所采集的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析、預(yù)知預(yù)判,為監(jiān)管監(jiān)察工作提供智能輔助決策[4-5]。通過實(shí)施超前辨識(shí)預(yù)判、提前預(yù)警、遠(yuǎn)程監(jiān)管監(jiān)察、精準(zhǔn)現(xiàn)場檢查等措施,提高風(fēng)險(xiǎn)防控能力,把安全風(fēng)險(xiǎn)控制在隱患之前,把風(fēng)險(xiǎn)隱患化解消除在萌芽之時(shí)、成災(zāi)之前,標(biāo)本兼治地防范和遏制煤礦事故的發(fā)生[6]。

    目前,在我國煤礦智能化的建設(shè)中,主要依托各個(gè)尚不健全且孤立的單災(zāi)種監(jiān)測子系統(tǒng),沒有形成統(tǒng)一的綜合監(jiān)測預(yù)警平臺(tái)。在分析決策時(shí),大多依靠經(jīng)驗(yàn)判斷,缺乏科學(xué)的預(yù)警模型,且無法進(jìn)行趨勢預(yù)測。煤礦生產(chǎn)設(shè)備和安全監(jiān)控設(shè)備持續(xù)產(chǎn)生高頻實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量級(jí)和數(shù)據(jù)類型均呈爆炸式增長,大型企業(yè)集團(tuán)數(shù)據(jù)集可達(dá)PB級(jí)[7]。數(shù)據(jù)廣泛分布于煤礦生產(chǎn)、安全、管理等不同環(huán)節(jié)、不同系統(tǒng),且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,采集到的數(shù)據(jù)不但分散且質(zhì)量較低[8]。雖然現(xiàn)有系統(tǒng)基本實(shí)現(xiàn)了對煤礦水害、火災(zāi)、瓦斯、粉塵、頂板等災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測,但各個(gè)單災(zāi)種監(jiān)測子系統(tǒng)之間缺乏數(shù)據(jù)融合,缺少協(xié)同作業(yè),感知信息無法與防控應(yīng)急設(shè)備聯(lián)動(dòng),導(dǎo)致各系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)無法得到深度利用。

    為解決上述問題,遵循安全、可靠、先進(jìn)、實(shí)用等設(shè)計(jì)原則,構(gòu)建安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)指標(biāo)體系和預(yù)警模型,建設(shè)礦山安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和礦山安全生產(chǎn)知識(shí)平臺(tái),對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)整理、融合、分析,挖掘?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)信息,結(jié)合數(shù)據(jù)可視化技術(shù),為煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測預(yù)警提供有力支撐,滿足現(xiàn)代化礦井對監(jiān)測監(jiān)控信息有效獲得的需要。

    1 煤礦智能安全管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    煤礦智能安全管控系統(tǒng)通過接入6類礦山數(shù)據(jù),對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理后應(yīng)用到模型中計(jì)算分析,實(shí)現(xiàn)對煤礦風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與預(yù)警。系統(tǒng)的主要功能是與煤礦安全管理系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)互通,實(shí)時(shí)采集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),進(jìn)行安全態(tài)勢分析、事故預(yù)測預(yù)警和預(yù)警結(jié)果分級(jí)管控。通過建設(shè)集數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用為一體的煤礦智能安全管控系統(tǒng),最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)化、風(fēng)險(xiǎn)研判智能化、應(yīng)用系統(tǒng)平臺(tái)化、監(jiān)管執(zhí)法精準(zhǔn)化。煤礦智能安全管控系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

    圖1 煤礦智能安全管控系統(tǒng)總體架構(gòu)

    1.1 數(shù)據(jù)感知

    安全監(jiān)控子系統(tǒng)通過布置大量礦用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)感知,包括CH4、CO、CO2、O2、NO、SO2等氣體實(shí)時(shí)監(jiān)測濃度、風(fēng)速、溫度、煙霧、風(fēng)壓傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)等。人員定位數(shù)據(jù)包含井下人員的出入井時(shí)刻、重點(diǎn)區(qū)域出入時(shí)刻數(shù)據(jù)井下活動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)、系統(tǒng)監(jiān)測的重點(diǎn)區(qū)域人員數(shù)量數(shù)據(jù)。對水文監(jiān)測子系統(tǒng)的地面和井下兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行感知,地面部分包括水文長觀孔的水位、水溫、水質(zhì)數(shù)據(jù);井下部分包括井下水倉水位、泥位、水溫,鉆孔水壓、水溫、流量,明渠水位、泥位及流量和給排水管道流量、壓力以及各類出水點(diǎn)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)。對沖擊地壓子系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)感知,主要包括頂板壓力、位移、頂板離層位移、錨桿/錨索應(yīng)力及礦震監(jiān)測數(shù)據(jù)。對煤礦重大設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行感知,主要包括設(shè)備監(jiān)測監(jiān)控的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及礦用設(shè)備的檢測數(shù)據(jù),其中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含主通風(fēng)機(jī)、主排水、立井提升、斜井提升、空氣壓縮機(jī)和絞車的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是煤礦大數(shù)據(jù)處理能否成功的關(guān)鍵,是進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的前提。首先制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和接入細(xì)則,明確煤礦安全監(jiān)控、井下人員、視頻監(jiān)控、重大設(shè)備、沖擊地壓、水文系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)采集內(nèi)容、數(shù)據(jù)類型、格式、數(shù)據(jù)接入流程等。

    1.2 大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用

    (1)數(shù)據(jù)采集與處理。系統(tǒng)支持OPC技術(shù)、Modbus和MQTT等多種協(xié)議的數(shù)據(jù)采集,具有數(shù)據(jù)源適配、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)緩存、質(zhì)量檢查、斷點(diǎn)續(xù)傳、運(yùn)行監(jiān)控等功能。數(shù)據(jù)處理采用流式處理技術(shù),支持實(shí)時(shí)計(jì)算和實(shí)時(shí)分析功能。

    (2)數(shù)據(jù)治理。設(shè)計(jì)分級(jí)感知數(shù)據(jù)庫,分別為原始數(shù)據(jù)庫、資源數(shù)據(jù)庫、主題數(shù)據(jù)庫和專題數(shù)據(jù)庫。原始數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)煤礦上傳的所有原始數(shù)據(jù),便于追溯,不對外提供數(shù)據(jù)服務(wù);資源數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)清洗形成的資源數(shù)據(jù),對外提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù);主題數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)對資源庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理、選取重點(diǎn)后的關(guān)注指標(biāo)數(shù)據(jù);專題數(shù)據(jù)庫存放根據(jù)業(yè)務(wù)主題需要而梳理出的監(jiān)測預(yù)警和煤礦災(zāi)害主題域的特定指標(biāo)體系數(shù)據(jù),結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)算法模型形成各類專題所需數(shù)據(jù)。

    (3)數(shù)據(jù)建模與可視化。系統(tǒng)通過人工智能平臺(tái)的算法倉庫,構(gòu)建災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型并訓(xùn)練模型,“深度分析”數(shù)據(jù)資源池中的原始數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)和主題數(shù)據(jù),利用特征提取算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和視頻識(shí)別算法,通過瓦斯災(zāi)害模型、水害模型和沖擊地壓模型對大數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用,使用知識(shí)圖譜技術(shù)和GIS空間信息等技術(shù)進(jìn)行煤礦監(jiān)測預(yù)警分析,分析結(jié)果通過智能化展示和應(yīng)用提升礦山智能管控能力。

    (4)模型庫。知識(shí)圖譜平臺(tái)通過后臺(tái)的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和結(jié)構(gòu)化體系支撐能力,對數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)圖譜拓延、知識(shí)數(shù)據(jù)融合、知識(shí)內(nèi)容抽取和知識(shí)結(jié)構(gòu)化構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)知識(shí)數(shù)據(jù)圖譜化;再通過中臺(tái)的知識(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算及建模進(jìn)行智能化數(shù)據(jù)建模與機(jī)器學(xué)習(xí)迭代,將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于災(zāi)害分析、設(shè)備運(yùn)行診斷、風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警和智能安全管控等方面,并最終通過前臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)服務(wù)場景的分析展示,實(shí)現(xiàn)智能化展現(xiàn)與應(yīng)用。

    1.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用與門戶展示

    數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)提供統(tǒng)一的集成服務(wù),將各應(yīng)用系統(tǒng)集成進(jìn)行統(tǒng)一信息展示,系統(tǒng)使用GIS一張圖服務(wù)對煤礦監(jiān)測預(yù)警信息進(jìn)行綜合展現(xiàn),并采用CAD礦圖無插件瀏覽技術(shù),方便系統(tǒng)用戶查看煤礦上傳的CAD礦圖,實(shí)現(xiàn)包括移動(dòng)設(shè)備在內(nèi)的多種終端對礦圖的快速瀏覽,同時(shí)支持輸出PDF和圖片文件,滿足用戶共享使用需求。

    2 關(guān)鍵技術(shù)

    2.1 多災(zāi)種融合的人工智能判識(shí)技術(shù)

    系統(tǒng)接入煤礦全部安全類感知數(shù)據(jù),完成所有相關(guān)子系統(tǒng)的各項(xiàng)關(guān)鍵信息(雙預(yù)控管理、應(yīng)急救援管理、環(huán)境監(jiān)測、視頻監(jiān)控、人員定位、災(zāi)害防治等)的數(shù)據(jù)融合,實(shí)現(xiàn)礦井安全全域感知。針對不同災(zāi)害類型、不同煤礦屬性等要素構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型群,研判煤礦事故風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)全礦井安全監(jiān)測預(yù)警、分級(jí)分類推送、隱患及事故應(yīng)急處置、應(yīng)急救援輔助決策等業(yè)務(wù)內(nèi)容的閉環(huán)式管理,從傳統(tǒng)的事中報(bào)警轉(zhuǎn)變?yōu)槭孪阮A(yù)控、智能報(bào)警,報(bào)警后實(shí)現(xiàn)隱患閉環(huán)管理。人工智能判識(shí)技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

    其中,礦井融合分級(jí)預(yù)警通過綜合分析模型得出的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行預(yù)警,綜合分析模型建立的前提條件是在多個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合使用的基礎(chǔ)上,利用了該區(qū)域的人員定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)、安全監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)、重大設(shè)備系統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)等各子系統(tǒng)數(shù)據(jù),綜合計(jì)算做出評(píng)價(jià)[9]。煤礦瓦斯火災(zāi)融合預(yù)警模型通過對工作面瓦斯、通風(fēng)、氧氣、火源等監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器級(jí)數(shù)據(jù)融合分析,結(jié)合巷道空間分布關(guān)系,檢驗(yàn)并定位異常傳感器,提前發(fā)現(xiàn)火災(zāi)危險(xiǎn)源異常,并結(jié)合重大設(shè)備系統(tǒng)的電機(jī)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、采掘作業(yè)進(jìn)度及煤流運(yùn)輸速度、現(xiàn)場視頻監(jiān)控、人員違章監(jiān)測等數(shù)據(jù),采用致因分析與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合方法,實(shí)現(xiàn)工作面火災(zāi)的全要素監(jiān)測分析、多因素融合超前分級(jí)預(yù)警。煤礦瓦斯粉塵融合預(yù)警模型通過采集瓦斯、一氧化碳、粉塵、風(fēng)速、濕度、溫度等數(shù)據(jù),分析各類監(jiān)測數(shù)據(jù)間的一致性,實(shí)時(shí)檢驗(yàn)并定位監(jiān)測異常傳感器,實(shí)現(xiàn)瓦斯粉塵監(jiān)測傳感器的互聯(lián)、互監(jiān),采用致因分析與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合以及瓦斯粉塵決策級(jí)數(shù)據(jù)融合方法,實(shí)現(xiàn)工作面瓦斯粉塵融合作用條件下災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的融合超前分級(jí)預(yù)警。

    2.2 二三維一體化GIS平臺(tái)

    系統(tǒng)采用GIS一張圖和三維組態(tài)數(shù)字孿生技術(shù),以采掘工程平面圖為基礎(chǔ),根據(jù)巷道數(shù)據(jù)、鉆孔數(shù)據(jù)、煤層等高線數(shù)據(jù)、地質(zhì)構(gòu)造(斷層、陷落柱、積水區(qū)、異常區(qū))數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用自動(dòng)和半自動(dòng)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)巷道關(guān)系的自動(dòng)建立、地質(zhì)模型的快速構(gòu)建和動(dòng)態(tài)更新,能夠?qū)崿F(xiàn)二三維一體化顯示,在統(tǒng)一平臺(tái)下保證了數(shù)據(jù)的一致性[10]。

    GIS一張圖的功能內(nèi)容包含煤礦底圖展示、報(bào)警信息多層展示、相關(guān)業(yè)務(wù)圖層查詢及信息鉆取(包括人員信息、災(zāi)害數(shù)據(jù)、應(yīng)急設(shè)備、風(fēng)險(xiǎn)隱患、視頻監(jiān)測)等,不同預(yù)警等級(jí)信息可以紅橙黃藍(lán)4色表示,并可以疊加展示多種報(bào)警信息,直觀顯示當(dāng)前煤礦安全狀態(tài)。

    2.3 知識(shí)圖譜技術(shù)

    知識(shí)圖譜是把許多不同種類的信息通過相互關(guān)系連接在一起的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖,它可以對現(xiàn)實(shí)世界的事物及其相互關(guān)系進(jìn)行形式化地描述,由節(jié)點(diǎn)(Point)和邊(Edge)組成[11-12]。在知識(shí)圖譜里,可以將每個(gè)節(jié)點(diǎn)看作是現(xiàn)實(shí)世界中獨(dú)立存在的實(shí)體,將每條邊看作2個(gè)實(shí)體之間的“關(guān)系”[13]。知識(shí)圖譜技術(shù)通過對煤礦大數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)抽取,將獲得的實(shí)體、屬性、關(guān)系等整合到知識(shí)庫,經(jīng)過人工智能知識(shí)融合,在統(tǒng)一的規(guī)則支持下,實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換并抽取隱藏的知識(shí)因子,再經(jīng)過知識(shí)加工和更新形成高質(zhì)量知識(shí)庫。

    系統(tǒng)通過對煤礦典型事故風(fēng)險(xiǎn)分析,建立歷史煤礦事故案例庫和風(fēng)險(xiǎn)模型庫,從煤礦結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的多種數(shù)據(jù)中提取出實(shí)體、關(guān)系和屬性等知識(shí)要素。通過知識(shí)圖譜平臺(tái)進(jìn)行挖掘分析,利用自然語言處理、聚類分析、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),得到一定條件下煤礦事故風(fēng)險(xiǎn)的特征,為煤礦事故風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)體系的建立提供數(shù)據(jù)支撐和知識(shí)保障,知識(shí)圖譜構(gòu)建過程如圖3所示。

    圖3 知識(shí)圖譜構(gòu)建過程

    3 應(yīng)用情況

    2021年12月,陜西小保當(dāng)?shù)V業(yè)有限公司開始建設(shè)智能安全管控平臺(tái)系統(tǒng),系統(tǒng)于2022年5月通過智能化驗(yàn)收并開始投入使用,系統(tǒng)運(yùn)行以來取得了較好的應(yīng)用效果。

    (1)實(shí)現(xiàn)礦井火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警與智能聯(lián)動(dòng)。系統(tǒng)以硬件支撐為基礎(chǔ),以軟件功能和模型為關(guān)鍵,結(jié)合數(shù)據(jù)協(xié)議,實(shí)現(xiàn)礦井火災(zāi)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)視、預(yù)警以及防控措施的智能聯(lián)動(dòng)。系統(tǒng)根據(jù)嵌入的煤自燃分析程序得到關(guān)鍵數(shù)據(jù)變化趨勢,并做出智能分級(jí)預(yù)警,從而聯(lián)動(dòng)控制注氮、注漿等防滅火系統(tǒng)。

    (2)實(shí)現(xiàn)礦井頂板動(dòng)態(tài)災(zāi)害預(yù)警。系統(tǒng)對煤礦礦壓災(zāi)害進(jìn)行敏感因素監(jiān)測、礦壓數(shù)據(jù)自動(dòng)分析、多參量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及風(fēng)險(xiǎn)管理。在多系統(tǒng)、多參量數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)、圖表展示、多系統(tǒng)綜合展示的基礎(chǔ)上,通過帶權(quán)重算法的多參量綜合預(yù)警,滿足煤礦安全管理人員對礦井頂板動(dòng)態(tài)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警和治理的需求。通過綜合監(jiān)控展示與礦井頂板動(dòng)態(tài)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)的支架、應(yīng)力在線、頂板離層、錨桿/錨索、巷道變形等信息。通過將地質(zhì)信息、開采信息、監(jiān)測信息和工程信息代入模型進(jìn)行運(yùn)算,得出頂板災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,從而實(shí)現(xiàn)對各監(jiān)測系統(tǒng)信息和數(shù)據(jù)集中采集、統(tǒng)一管理和綜合監(jiān)控。

    (3)實(shí)現(xiàn)水害的動(dòng)態(tài)監(jiān)測預(yù)警。礦井多參數(shù)水文動(dòng)態(tài)監(jiān)測由地面部分和井下部分組成,系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對水害監(jiān)測相關(guān)的地質(zhì)開采信息、水文監(jiān)測信息、微震監(jiān)測信息和連續(xù)電法監(jiān)測信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和多元分析,根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)繪制變化趨勢曲線圖,并通過數(shù)據(jù)分析做出趨勢預(yù)測,同時(shí)生成預(yù)測水位等值線圖。此外,系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)出警報(bào),并根據(jù)預(yù)測趨勢進(jìn)行智能預(yù)測預(yù)警,根據(jù)預(yù)警結(jié)果可與煤礦2個(gè)泵房的10個(gè)水泵設(shè)備進(jìn)行聯(lián)動(dòng)操作。礦井水害監(jiān)測預(yù)警展示功能界面如圖4所示。

    圖4 礦井水害監(jiān)測預(yù)警展示功能界面

    (4)實(shí)現(xiàn)礦井通風(fēng)事故超前感知預(yù)警。通過對正常通風(fēng)條件下礦井通風(fēng)關(guān)鍵位置進(jìn)行多點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測、分析、決策和控制,根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)進(jìn)行風(fēng)量調(diào)節(jié),提高通風(fēng)系統(tǒng)的自動(dòng)化、信息化和智能化水平,大幅減少井下通風(fēng)系統(tǒng)操作人員的數(shù)量,降低井下人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,保證通風(fēng)系統(tǒng)處于安全、高效運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)減人數(shù)、增安全、提效率的目標(biāo);通過對通風(fēng)事故進(jìn)行超前感知預(yù)警,及時(shí)采取防災(zāi)減災(zāi)措施,時(shí)刻防止風(fēng)流異常和有害氣體含量超標(biāo),提高通風(fēng)系統(tǒng)可靠性及抗災(zāi)變能力[14]。

    (5)實(shí)現(xiàn)礦井融合分級(jí)預(yù)警。通過運(yùn)用復(fù)合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)估技術(shù),將各相關(guān)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合處理,打破單災(zāi)害子系統(tǒng)壁壘,實(shí)現(xiàn)礦井災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的全域感知。系統(tǒng)融合多災(zāi)種預(yù)警指標(biāo)體系,獲取各災(zāi)害子系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù),依據(jù)災(zāi)害融合分級(jí)預(yù)警模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算分析并生成預(yù)警結(jié)果。煤礦通風(fēng)瓦斯融合預(yù)警模型通過分析安全監(jiān)控系統(tǒng)的瓦斯、一氧化碳、溫度等監(jiān)測數(shù)據(jù)和通風(fēng)系統(tǒng)的風(fēng)速、風(fēng)向等數(shù)據(jù),采用致因分析與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)工作面瓦斯超限、瓦斯爆炸等災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的融合分級(jí)預(yù)警;煤礦瓦斯火災(zāi)融合預(yù)警模型全面采集分析工作面瓦斯、通風(fēng)、氧氣、火源等監(jiān)測數(shù)據(jù),結(jié)合傳感器在巷道空間分布關(guān)系,采用特征級(jí)數(shù)據(jù)融合方法,以火災(zāi)三類危險(xiǎn)源理論為指導(dǎo),結(jié)合主要電機(jī)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、采掘作業(yè)進(jìn)度及煤流運(yùn)輸速度、現(xiàn)場視頻監(jiān)控、人員違章等監(jiān)控監(jiān)測數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)工作面火災(zāi)的全要素監(jiān)測分析、多因素融合超前分級(jí)預(yù)警。系統(tǒng)通過建立單災(zāi)種預(yù)警模型和各類融合預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)了單一災(zāi)害、復(fù)合災(zāi)害和全礦井綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,對瓦斯、水害、火災(zāi)、頂板、粉塵等監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果,利用多風(fēng)險(xiǎn)綜合預(yù)警模型,對煤礦進(jìn)行整體風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估,實(shí)現(xiàn)全礦的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)。礦井融合分級(jí)預(yù)警功能界面如圖5所示。

    圖5 礦井融合分級(jí)預(yù)警功能界面

    系統(tǒng)對預(yù)警信息的集中管理和統(tǒng)計(jì)分析后,對信息劃分種類和等級(jí),結(jié)合報(bào)警級(jí)別和安全管理人員的職責(zé)權(quán)限進(jìn)行報(bào)警信息的分類分級(jí)推送,進(jìn)而形成安全管控閉環(huán)管理。依據(jù)不同種類、不同級(jí)別的報(bào)警信息可設(shè)定不同監(jiān)控執(zhí)行類和調(diào)度指揮類子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)響應(yīng),主要實(shí)現(xiàn)與通信廣播系統(tǒng)、信息引導(dǎo)發(fā)布系統(tǒng)、人員定位系統(tǒng)等子系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)相應(yīng)。實(shí)現(xiàn)安全保障各業(yè)務(wù)系統(tǒng)協(xié)同、聯(lián)動(dòng)和遠(yuǎn)程控制,融合通信調(diào)度實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度指揮。

    4 結(jié)語

    煤礦智能安全管控系統(tǒng)的研究涵蓋了數(shù)據(jù)采集治理、風(fēng)險(xiǎn)研判分析、風(fēng)險(xiǎn)隱患處置和多維風(fēng)險(xiǎn)展示等功能,解決了煤礦現(xiàn)有信息系統(tǒng)缺乏智能分析、數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)多樣但質(zhì)量低、災(zāi)害機(jī)理不明確和系統(tǒng)之間缺乏聯(lián)動(dòng)協(xié)同等問題。系統(tǒng)在煤礦運(yùn)行后,實(shí)現(xiàn)了煤礦智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,通過對風(fēng)險(xiǎn)預(yù)先分級(jí)管控,降低了各類監(jiān)測系統(tǒng)的報(bào)警數(shù)量,提升了煤礦的智慧化管理水平,對礦山安全具有重要意義。

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