煤矿重大灾害预警及智能防控技术研究

煤矿重大灾害预警及智能防控技术研究

黄超,甘元平,陈志峰,梅潇逸

新疆工程学院  新疆 乌鲁木齐 830013

摘要：在煤矿智能化建设大背景下，发展煤矿灾害智能预警技术及装备是保障煤矿安全生产和高质量发展的有效途径。智能化是煤矿高质量发展的必然趋势。在智能化背景下，预警作为煤矿灾害防控的首要环节，对信息获取的全面性、及时性和准确性，分析决策的自动化和智能化水平，以及预警结果的精准性等提出了更高的要求，智能预警是未来煤矿灾害预警技术发展的主流方向。

关键词：煤矿重大灾害；预警；智能防控

1. 煤矿重大灾害智能预警亟待解决的问题

1.1预警信息的全面、及时、准确获取

要对煤矿灾害进行预警，必须对灾害致因和灾害预兆进行全方位监测和采集。煤矿灾害致因十分复杂，涉及煤岩、瓦斯、应力、地质构造、水文环境、技术措施、机电设备、作业人员、管理制度等诸多因素。目前矿井致灾因素的监测和检测手段虽然种类繁多，但仍无法做到致灾因素全覆盖监测，且在一些领域存在着测不准、分辨率差、耗时长、自动化程度低等问题，影响了预警信息获取的全面性、及时性和准确性。

（1）全面性方面。现有的监测和检测手段主要集中在对部分“环境危险状态”或“灾害前兆”的测定上，还有许多因素缺乏相应的监测、检测手段，如突出灾害缺少对煤体破坏程度或煤体强度的监测手段，瓦斯与煤尘爆炸灾害缺少对点火源的监测，尤其是在井下人员违章行为监测识别方面普遍缺失。（2）及时性方面。煤矿现场许多参数缺乏有效的监测手段，没有实现连续性动态监测，现阶段主要依靠人工测定，信息产生效率较低；许多检测、探测技术及仪器设备的自动化程度低，测定工艺复杂、效率较低，从开始测定到得出结果时间较长，如煤层瓦斯含量测定通常需要8h；大部分检测、探测仪器设备，不具备联网传输功能，检测分析结果一般通过人工录入；一些人工观测信息，如突出预兆、突水预兆等，也需要人工录入，信息采集的时效性不高。（3）准确性方面。随着各种新型传感技术在煤矿的应用，传感器性能得到了显著提升，但在煤矿复杂恶劣环境下，传感器的稳定性、可靠性、抗干扰性依然不高，不具有自诊断、自校验功能，容易受外界干扰或损坏，造成监测数据失真；风速、抽采管道气体流量等一些关键物理量缺乏高精度、高可靠性的传感器，煤体瓦斯含量、瓦斯压力等物理量更是缺少可用的监测手段；当前传感设备功耗普遍较高，受本安电源带载能力和通信网络承载能力的限制，传感器现场布点数量严重不足，以“点”或“线”监测为主，还未实现“面”或“立体”监测，不能对监测对象进行全方位精准把控；地质构造、充水水源、导水通道、采空区自然发火点等隐蔽致灾因素探测、感知的智能化程度低、准确性差，空间定位精度有待提升。

1.2多源、海量预警信息深度挖掘与融合分析

煤矿监测、检测、探测手段日益丰富，给煤矿灾害致因和征兆的监测采集创造了条件，使预警信息的类型和数据量急剧增长，呈现出多源、海量、异构、异质等复杂特征，为基于数据挖掘和融合分析的煤矿灾害预警提供了机遇和挑战。现有的煤矿灾害预警方法，许多是从单方面或单因素出发进行预警，而考虑多方面因素的综合预警大部分也只是对多条件的简单堆砌，没有充分考虑各因素之间的内在关系，以及多因素对煤矿灾害的综合影响效应，对多源预警信息的融合分析深度不够。而且，现阶段的预警规则或判定条件大多依据专业经验或统计规律建立，缺乏对海量预警信息的深入挖掘分析，预警数据中隐含的与煤矿灾害相关的特征和规律没有被有效发现，预警信息的价值没有得到充分利用，预警指标、规则和参数的合理性、科学性难以保证，使得煤矿灾害分析结果的准确性不高。

1.3预警模型自学习、自优化

我国煤层赋存条件复杂多变，不同矿井之间的地质环境、开采工艺、技术装备和管理水平等各不相同，矿井的灾害类型、发生规律、影响因素和前兆模式等各有特点。许多矿井随着开采规模的扩大和开采深度的增加，开采条件发生改变，灾害形式也随着变化。要实现煤矿灾害智能预警，预警模型必须具有良好的自适应性，能够根据不同的矿井条件，自主确定与之相适应的预警规则和参数，并能在矿井条件发生改变后，对预警规则和参数进行自动调整，以适应新的条件。但是，现阶段的煤矿灾害预警模型大部分为固定规则模型，预警指标、规则和参数多以先验规则结合现场考察确定，一旦建立很少变动，预警模型不具有自主学习、自主调优能力，预警效果较差。因此，研究具有自学习、自优化能力的预警模型，提高提高预警模型的自适应能力和智能化水平，是煤矿重大灾害智能预警亟待解决的关键技术之一。

1.4煤矿灾害信息集成、可视化与透明共享

目前，缺少统一的煤矿灾害信息集成与挖掘分析平台，不能有效地对各类灾害信息进行集成融合、深度挖掘和透明共享，信息孤岛问题严重。因此，需开发统一的煤矿重大灾害信息集成与预警平台，对煤矿灾害大数据进行高效地集成管理、分析处理、透明共享，提高数据的利用效率，并实现煤矿重大灾害的实时动态预警，保障煤矿的安全生产。具体包括：

（1）灾害信息集成管理。对多系统、多手段、多渠道产生的煤矿灾害感知数据进行实时采集和集中存储，并基于统一的数据标准，对这些多源、异构、异质数据进行整合处理，形成一个组织合理、质量可靠、类型齐全的煤矿灾害数据库，对全矿井煤矿灾害数据资源进行统一管理、维护和调配，并提供对各类灾害数据的灵活选取。（2）灾害信息图形化展示。采用数据可视化、三维仿真等技术，对煤矿灾害数据进行图形化分析与展示，提高灾害数据的可读性，在“一张图”、“一张表”下实现煤矿灾害信息的集成融合、协同管理与决策分析。（3）灾害信息透明共享。具备跨网络、跨终端、跨平台运行能力，突破时间、空间和手段的限制，实现煤矿灾害信息的多网络、多终端、多系统平台的协同发布与灵活查询，形成地面和井下、本地和远程、固定和移动等全时空、多渠道的透明共享。（4）灾害实时动态预警。充分发挥大数据、云计算、人工智能等技术的优势，对煤矿灾害大数据进行深度挖掘与融合，自动判识煤矿灾害风险、隐患和预兆，综合多要素、多指标对煤矿重大灾害进行实时、动态预警，以及预警信息的多渠道自动发布。

2. 煤矿重大灾害智能预警技术展望

纵观煤矿重大灾害预警技术发展现状，从实现煤矿重大灾害智能预警角度出发，未来一段时间应从以下4个方向开展持续性深入研究。

（1）重大灾害智能感知技术及装备。研究传感器故障诊断、自动校验、伪数据甄别、边缘计算、位置定位、高带宽低功耗通信等共性关键技术；开发低功耗、小型化、无线传感器关键元器件；开发瓦斯、水、火、冲击地压等灾害专用的“点-线-面”全覆盖高精度智能感知技术与装备。（2）井下高带宽、低延时、大容量、透明传输技术及装备。开发基于5G、Wi-Fi6等高速无线通信模组端设备；研究低功耗光电模组传输技术，以及光纤冷接和光电混装连接等技术；研究煤矿井下传感器无线通信和自组网技术；研究不同编码、不同协议数据的融合传输。（3）重大灾害智能预警指标及模型。研究重大灾害演化及致灾机理定量化分析方法；研究面向煤矿灾害预警的多源信息融合分析算法；研究基于大数据和人工智能的重大灾害预警动态分析指标体系及智能判识模型。（4）基于GIS的重大灾害智能预警系统。开发煤矿专用轻量级GIS基础平台；开发基于云技术的煤矿重大灾害远程监控预警系统平台；研究重大灾害预警生态系统模型及资源信息共享标准；开发多灾种集成预警平台。

参考文献

[1]赵旭升，宁小亮，张庆华，等.煤与瓦斯突出预警方法探讨[J].工矿自动化，2018,44（1）：6-10.

[2]赵旭生.煤与瓦斯突出综合预警方法研究[D].青岛：山东科技大学,2012.