基于數據融合智能判別的礦壓風險預警和防控系統平臺的開發*

宋繼祥，王成軍

(1.淮南職業技術學院機電工程系，安徽 淮南 232001； 2.中國礦業大學機電工程學院，江蘇 徐州 221116；3.安徽理工大學人工智能學院，安徽 淮南 232001 )

引言

基于淮南煤礦典型條件下采場及掘進巷道圍巖賦存特征，結合工程地質力學研究分析、生產技術條件，研究工作面和巷道礦壓災害影響因素及類型，揭示礦壓致災機理[1]，建立典型條件下礦壓災害理論模型，為開發礦壓風險預警[2]和防控系統平臺提供理論支持.

研究礦壓預警值與工作面支架工作阻力、超前煤體(含煤柱)應力動態及巷道圍巖離層量、表面位移量、錨桿(索)應力應變值等礦壓監測指標的敏感性關系，系統分析礦壓災害發生的多災源因素，結合礦壓理論分析計算，構建采場及巷道礦壓風險預警指標體系.

多傳感器信息融合[3]是現代信息處理領域新近崛起的一個前沿性的研究方向，信息融合是人類和其他生物系統中普遍存在的一種基本功能[4]，信息融合的關鍵問題是模型設計和融合算法[5]，數據處理過程的分辨率對融合結構進行分類，分為數據級(像素級)融合、特征級融合和決策級融合[6]，信息融合方法是信息融合研究的核心技術[7]，根據信息融合處理方式的不同，可以將多傳感器信息融合的拓撲結構分為集中型、分散型、混合型、反饋型等[8].

平臺應融入“一張圖”[9]，利用GIS(地理信息)技術[10]，結合礦區礦圖(包含生產及水文地質信息等)，可以實現礦圖上的鉆孔應力、支架阻力、錨桿(索)應力、圍巖移動、巷道形變、超前壓力等監測數據以及分析結果直接展示到礦圖中，數據效果更加直觀，有助于相關人員快速分析，定位事件位置.

建立礦井及公司兩級大屏展示平臺.平臺系統操作簡單，可在圖上選擇查看任何一個監控地點的實時數據、視頻或三維展示，同時集中度要高，管理方便，礦井、公司乃至上級部門能實現集中監控和管理，風險信息分級自動推送至電腦端和手機端，各層級相關管理人員根據分配的權限實現電腦端和手機端實時進行查詢和處置.平臺系統能實現連續監測數據的曲線、柱狀圖、壓力云圖等生成顯示功能，也能直接在礦圖中集成顯示.能對實時和歷史監測數據分析、打印，對歷史數據、報警記錄等可分類查詢[11]，一鍵自動生成多種標準化報表、礦壓分析報告等功能.

平臺系統為一個開源的系統，留有接口，能滿足后期升級需要(如應用5G技術)，以及個性化、定制化的深度分析模塊(如微震、地音、堅硬頂板專項監測技術等)開發，且能兼容現有不同廠家礦壓監測設備數據的傳輸處理功能.

1 構建綜采工作面、巷道礦壓監測硬件技術體系

以無線智能傳感器[12]作為傳輸節點、以無線接收分站作為路由節點、以井下通信基站作為網絡節點，以此搭建物聯網[13].分斷面設置監測傳感器，動態監測綜采支架工作阻力、活柱伸縮量、支架姿態、超前支承壓力、錨桿(索)應力應變、頂板離層、巷道變形情況等主要礦壓數據的現場采集(可現場顯示、預警)、無線傳輸，實現無線傳感數據通過井下基站傳送至井下環網，接入井上局域網，實現數據在地面分析、可視、共享、分級預警.各類傳感器無縫對接，監測數據實時上傳.

通過綜采支架(含單體液壓支柱)的工作阻力、活柱伸縮量、綜采支架姿態，以及工作面超前煤體應力動態[14]等數據的連續監測，能自動分析支架初撐力、末阻力、支架傾角狀態、來壓步距、推進度及采動影響范圍及超前、側向支承壓力演化特征等指標，能預測工作面來壓情況，為工作面支架選型、頂板控制、超前支護設計、生產管理等提供依據，也為類似情況下工作面區段煤柱留設、巷道支護設計等提供依據.

通過監測巷道頂板離層、表面位移、圍巖內部位移、圍巖應力變化、錨桿(索)載荷應力變化及桿體應力應變變化等情況，自動分析支護結構受力狀況，評價巷道圍巖的穩定性、支護的可靠性.

以淮南劉莊煤礦150802工作面為例：150802工作面軌道順槽可采走向長約為1 643.7 m，膠帶順槽可采走向長為1 610.0 m，西一回風石門長度200 m.頂板離層斷面布置見圖1.監測工作面內液壓支架工作阻力隨工作面回采的變化規律，確定工作面合理的初次來壓及周期來壓步距，為評價工作面支架支護效果、支架對該類頂板的適定性以及頂板來壓規律提供分析依據.

150802工作面安裝194臺液壓支架，每5臺支架配備1臺兩測點的礦用本安型數字壓力計(型號YHY60W)、1臺活柱伸縮量傳感器和1臺傾角狀態傳感器，測站支架編號為1#、6#、11#、……、191#，系統合計需要40臺礦用本安型數字壓力計、40臺活柱伸縮量傳感器和40臺傾角狀態傳感器.

圖1 頂板離層、位移監測斷面布置圖

利用順槽內礦壓監測系統采集儀，將數據傳輸到中繼器，再傳到分站內.在順槽內主要通過圍巖移動傳感器(頂板離層儀)監測巷道頂板離層層位、離層量，用于判斷頂板破壞范圍，對巷道穩定性進行識別，對巷道現有支護進行評價.

通過監測錨桿(索)受力大小與分布，可比較全面的了解錨桿(索)的工作狀況，判斷錨桿(索)是否發生屈服和破斷，評價巷道圍巖的穩定性和安全性，以及錨桿(索)支護是否合理，并根據監測數據提出對支護設計修改的建議.

在工作面回采過程中，對工作面前方未回采區域會有應力集中影響區，應力集中程度、距離等直接影響著超前支護的強度和距離.在工作面實體煤柱內主要通過設置鉆孔應力傳感器監測回采期間的支承壓力和煤體應力，確定應力演化特征及圍巖動態破壞范圍，得到工作面回采過程中受采動影響下側向支承壓力的分布特征及采動擾動影響范圍，實現危險區和危險程度的實時監測預警.

受采動影響，原巖應力平衡遭到破壞，應力重新分布，開采范圍和采掘空間狀態隨生產推進而不斷變化，頂板重復受到工程擾動.在順槽內布置激光測距儀監測巷道圍巖移近量，用于判斷采動影響下工作面巷道變形情況，通過巷道表面位移觀測數據可較好地判定巷道圍巖的運動情況，揭示巷道變形等特征，分析圍巖是否進入穩定狀態，確定動態破壞時空關系，對巷道穩定性進行識別，實現采場動壓的實時監測預警.

在150802工作面兩順槽回采實體煤柱內每隔50 m設立1組鉆孔應力監測測站，每組測站進行深、淺孔鉆孔應力監測(深孔14 m、淺孔8 m)，每組包含2臺無線數據采集儀、2個壓力變送器和2個鉆孔應力計；兩條順槽合計需要安裝10組，共用到無線數據采集儀20臺、壓力變送器20個、鉆孔應力計70組.

在150802工作面兩順槽和石門內每50 m間隔布置一個頂板離層監測儀及頂底板位移在線監測測站,其布置圖見圖2.每個測站在巷道頂板正中安裝1臺2測點(深基點、淺基點)的圍巖移動傳感器監測頂板離層情況，在巷道內安裝1臺激光測距儀監測巷道圍巖移近量情況，前期兩順槽和石門內布置5臺圍巖移動傳感器、5臺激光測距儀，根據順槽和石門長度計算，共計73臺圍巖移動傳感器、73臺激光測距儀.

在150802工作面兩順槽和石門內每50 m布置一個錨桿(索)應力監測測站.每個測站在頂板安裝3臺錨桿(索)應力傳感器監測頂板錨桿及錨索受力情況，兩順槽和石門共布置10組測站，前期需要安裝30臺錨桿(索)應力傳感器，根據順槽和石門長度，總計需要安裝117臺錨桿(索)應力傳感器.

圖2 錨桿(索)應力傳感器監測斷面布置圖

各類型傳感器交錯布置，間距15 m左右，根據系統傳輸協議，將數據傳輸到中繼器，中繼器初期安裝在距離工作面最遠端一組傳感器處，再通過有線傳輸到監測分站內.監測分站布置在井下供電和聯網方便的硐室內，通過井下環網將數據傳輸到井上工控機內.地面監測服務器和打印機放置于指定辦公室，并安裝配套軟件，監測數據通過礦區局域網實現共享.

綜合礦山壓力監測預警系統是基于以太網平臺、無線MESH組網技術、光纖傳輸技術[15]建立的煤礦沖擊地壓監測、常規礦壓監測、智能預警和分析系統[16].系統能夠實現工作面及巷道煤體應力、錨(桿)索應力、頂底板圍巖變形、深部圍巖離層、支柱工作阻力、支架工作阻力、支架活柱縮量等多種礦壓參量的實時在線監測和預警[17]，結合礦山壓力理論對數據進行分析，實現煤礦動力災害的監測預警[18].

礦山壓力監測預警系統的主要結構分為井上、井下兩部分，其中井上部分包括監測主機及客戶端PC(數據處理機).井下部分包括采集分站、UPS電源、中繼器、無線數據采集器、鉆孔應力計、錨桿(索)應力傳感器、頂板離層監測儀、激光測距傳感器、綜采支架工作阻力傳感器、綜采支架行程傳感器和單體支柱工作阻力傳感器等部分組成.系統集成化程度高，系統通過硬件整合、傳輸協議和數據結構統一、一體化采集及展示[19]實現了系統的高度集成.系統穩定性強:系統采用多跳、多路徑的自組網協議[20]，數據傳輸穩定.系統安裝、維護便捷:系統井下采用無線方式，安裝、維護方便.地面采用一體化數據采集軟件和綜合分析預警軟件，并具有一鍵報表功能，軟件維護、數據分析工作量小.

2 多參量監測數據集成與傳輸功能開發

礦壓風險預警和防控系統平臺軟件配置各類系統基礎數據的采集助手，實現礦壓監測系統的數據自動采集[21]，監測系統數據接口需根據實際數據特征開發，可接入的監測系統數據類型，支持功能擴展，如表1所示.

表1 采集助手數據接入情況

可以全面收集地質、生產、監測、卸壓等數據，運用云計算和更完善的數據庫結構，存儲、快速調用數據.全面集成與備份相關地質、生產、監測、卸壓等相關的數據，實現歷史數據的永久備查，為后期類似工作面防治提供數據支持，同時為大數據案例庫的建設提供數據基礎.

針對以監測數據為主實際的情況，平臺系統計劃采用MySQL數據庫設計[22]，采用本地存儲與云端備份的“雙保險”模式，數據采集至本地服務器的同時，可以實時上傳至云數據庫，降低數據丟失的可能.

遠程數據傳輸依靠云數據處理技術[23](或者專網)完成.通過礦井配置云數據上傳助手如圖3所示，實現礦井監測數據的實時上傳.配置異地數據訪問白名單訪問終端，集團公司等異地終端可通過數據處理軟件實時監看和查詢各礦井監測情況.

圖3 礦井云數據上傳助手截圖

基礎數據通過數據采集助手，實時讀入礦井服務器的局域網數據庫內，由服務器統一存儲和管理.服務器配置云上傳助手，將局域網數據庫數據上傳至網絡云數據庫內，實現網絡數據庫與礦井數據庫的實時同步.云端數據庫配置集團訪問白名單和遠程診斷訪問白名單，實現礦井和集團公司監控中心等多級實時信息共享.遠程診斷團隊可隨時在線處理各類技術問題，提高數據傳輸的可靠性.

3 礦壓風險預警和防控系統平臺數據分析系統開發

3.1 礦壓風險預警和防控系統平臺架構設計

礦壓風險預警和防控系統平臺(簡稱平臺)包括數據采集、多參量智能預警、三維數據集成展示、數據的聯合分析、數據的遠程傳輸等幾部分，如圖4所示：

圖4 平臺系統架構圖

“數據采集”部分可實現礦壓相關的在線監測數據自動采集，鉆屑量等人工數據的手動錄入；“多參量智能預警”部分可實現數據的分區分級多參量預警；“三維數據集成展示”可通過三維建模，接入數據三維集成展示；“數據的聯合分析”部分可實現監測數據的單系統曲線查詢及多系統聯合查詢；“智能裝備數據對接及數據的遠程傳輸”部分可實現數據的遠程訪問(如集團公司)以及與其他智能裝備的數據對接.

3.2 預警平臺的三維數據集成展示功能設計與開發

預警平臺主界面設計三維集中展示功能，可實現各個接入系統的三維圖實時展示等，從礦壓的監測預警角度實現管理的“一張圖”模式.各分區通過各礦井監測區域名稱前方的方塊顏色，展示區域的綜合危險等級，綠色、黃色、橘紅和紅色分別代表無沖擊、弱沖擊、中等沖擊及強沖擊幾個危險等級，灰色代表該區域當前數據斷連.三維圖上展示信息可包括生產信息(工作面進尺及位置)、監測數據(煤層應力、微震、巷道變形等)，便于數據的聯合分析.三維集中展示還可直觀掌握監測設備運行狀態、區域整體危險情況等，監測信息直觀明了.

4 平臺數據的聯合分析功能

進入監測區調取和分析區域歷史監測數據.數據分析界面功能與礦井綜合監控分析軟件功能類似，均可調取應力等分析系統曲線、聯合數據曲線、關鍵監測指標曲線、微震定位事件等基本信息.系統軟件開放，支持相關功能的嵌入.

異常測點的局部多參量數據分析功能，可一鍵聯合查詢預警測點一定范圍內的多參量綜合曲線，聯合分析區域應力轉移過程等，警惕局部應力集中.該功能可用作大能量微震事件分析、預警測點分析等.指導開采強度的關鍵指標分析功能，通過分析工作面近期危險程度的發展趨勢與采掘進尺的曲線，反演推采強度與動力災害的關系，指導采掘部署及防治措施的制定.如圖5所示，實現工作面危險趨勢曲線查詢.

圖5 工作面危險趨勢曲線

工作面超前影響范圍分析，可利用微震的固定工作面查詢功能、應力的固定工作面超前影響范圍查詢功能，分析工作面超前影響范圍及影響程度，指導超前支護強度的調整.如圖6所示，實現應力的固定工作面超前影響范圍查詢.WebGL三維礦圖真實反映礦井空間關系，CAD二維平面圖精準區域定位及輔助分析，科技感強.

圖6 應力的固定工作面超前影響范圍查詢

直觀掌握監測設備運行狀態、區域整體危險情況等，三維模型可通過進尺錄入進行繪制更新，監測預警平臺可在三維礦井模型上展示開采巷道位置、水文信息、評價結果、地層信息、在線監測數據(煤層應力、微震、支架阻力、水文監測等)、常規礦壓(巷道變形、頂板離層等)監測等信息.

5 結論

基于數據融合智能判別的礦壓風險預警和防控系統平臺能夠實現礦井沖擊地壓監控預警平臺、二級集團沖擊地壓監控預警平臺、監管部門同步接收數據的功能，實現從礦壓的監測預警角度實現管理的“一張圖”模式，同時沖擊地壓監控預警平臺能夠進行數據遠程傳輸和問題診斷，實現了數據多級共享.

基于“多參量綜合預警算法+實時數據采集+綜合數據分析”技術，利用多種軟硬件接口，構建全礦井統一、穩定和高效的災害集控綜合平臺.

依托煤礦災害防治“分類分治”理念，以“災害監測實時化，預測預報自動化，解危檢驗標準化”為目標，以煤礦災害預測預報和防治為主線，對煤礦災害 “分類、評價、解危、預警、檢驗、支護、管理”等主要環節，進行多因素全流程的數據采集、智能分析、措施優化，將煤礦災害事故預防向事先預警與預控方向發展，實現煤礦災害智能化決策.