沖擊地壓多維度多參量監控預警平臺開發與應用

張修峰，曲效成，魏全德

( 1.兗礦集團有限公司 煤礦沖擊地壓防治研究中心，山東 鄒城 273500；2.北京安科興業科技股份有限公司，北京 100083 )

據不完全統計，2011年以來，我國發生重大沖擊地壓事故27起，已造成300多人傷亡，摧毀巷道數千米，嚴重影響了礦山企業安全生產，且隨著開采深度的不斷增加，沖擊地壓災害呈現“礦井數量快速增加、災害程度越來越嚴重”的不良局面[1-5]。

沖擊地壓監控預警是避免事故發生的關鍵手段之一。我國各礦山企業、科研單位、設備廠家經過十余年的研究、開發和實踐，煤礦防沖監測手段不斷豐富，對于單參量的防沖監測方法及裝備取得了大量的研究成果，如應力監測[6-7]、微震監測[8-10]、鉆屑量監測[11]、聲發射監測[12-13]、電磁輻射監測[14-16]、震動波CT監測[17-18]等。然而，這些研究成果多是單參量的沖擊危險性監測預警，其預警的準確性尚不能滿足工程現場需要，對于多參量的沖擊危險性監測預警方法及現場實踐的研究成果相對較少[19-23]。

從兗礦集團沖擊地壓防治現狀出發，通過現場調研、預警方法研究、平臺系統開發和現場實踐，探索了新形勢下沖擊地壓的監測監控新模式。

1 沖擊地壓監測預警存在的技術難題

1.1 全國沖擊地壓監測預警存在的問題

通過對我國近百座沖擊地壓礦井現場調研與分析，發現沖擊地壓礦井的監測預警與防治存在以下幾個共性技術問題：

( 1 ) 沖擊地壓監測參量和設備生產廠家多，造成各監測系統及不同廠家生產的同類系統之間難以建立統一規范的數據接口，各個沖擊地壓監測參量之間缺乏“時空”關聯性，且多為單指標預警，預警結果無法實現實時聯合分析，監測預警結果的準確性有待進一步提高。

( 2 ) 沖擊地壓礦井配備了多套沖擊地壓監測系統，但是，現場應用中各系統單獨設置預警指標，未實現多系統聯合監測預警沖擊地壓。

( 3 ) 部分監測預警參量缺失或獨立，尤其是井上相關監測參量未能參與預警，導致沖擊地壓預警準確性受限。如地表沉降監測數據未能接入，缺乏井上與井下的聯合預警。

( 4 ) 缺乏動靜態聯動預警判別，已有的多參量聯合監測預警僅僅實現了動態監測參量的聯合分析，尚未實現動態-靜態聯合監測分析與預警，尤其是預評價結果與現場實際開采信息、卸壓、支護等數據的動靜聯合監測預警尚待進一步研究。

( 5 ) 監測預警結果與管理處置時效性差，部分已實現多參量聯合監測預警的先進礦井，在出現預警時，仍需人工紙質審批與研判，造成預警處置時間過長。

( 6 ) 沖擊地壓數據挖掘、分析利用程度低，受限于以上所描述的問題，加之現場專業技術人員數量不足，導致監測結果對現場生產、沖擊地壓防治工作的指導與監測裝備投入不匹配。

1.2 兗礦集團沖擊地壓現狀

兗礦集團自2001年6月起，先后在東灘、濟三、南屯、趙樓等煤礦發生破壞性沖擊地壓20余次，共計造成4人死亡，7人重傷，983 m巷道破壞。近年來隨著兗州礦區礦井開采深度、開采范圍不斷增大，受煤柱及厚硬覆巖影響的礦井，彈性震動、沖擊波、礦震、煤炮等形式的動壓顯現時有發生。

隨著兗礦集團陜蒙、新疆開發戰略的快速推進，省外礦井依據《防治煤礦沖擊地壓細則》開展了煤層及其頂底板巖層的沖擊傾向性鑒定和沖擊危險性評價，其中石拉烏素煤礦、營盤壕煤礦和硫磺溝煤礦為沖擊地壓礦井。兗礦集團下屬沖擊地壓礦井有11座，見表1。

表1 兗礦集團沖擊地壓礦井分布Table 1 Distribution of coal burst mines in Yankuang Group

兗礦集團下屬沖擊地壓礦井裝備的監測系統有：應力在線監測系統( KJ743，KJ615，KJ550，KJ216和KJ24等 )、微震監測系統( ARAMIS，SOS和KJ551 )、地音監測系統( KJ479 )和電磁輻射監測系統( KBD5 )等，系統涉及的國內外生產廠家近10家。由于監測系統繁多，生產廠家各異，同類型不同型號系統的安裝標準、性能參數及各礦建設標準、數據分析深度等均存在較大差異，導致數據挖掘、智能分析程度較低，且無法實現數據共享。

通過調研與分析，兗礦集團對沖擊地壓的監測與防治主要存在以下問題：① 沖擊地壓礦井數量多；② 沖擊地壓礦井地區性分布廣，地質及開采技術條件差異性大，影響沖擊地壓發生的因素不同，沖擊地壓發生機理、監測預警機制各異；③ 監測裝備多，生產廠商多，監測數據類型多；④ 監測數據與生產信息未能聯合分析；⑤ 預警與處置措施的防沖閉環管理多為人員匯報，高水平的防沖技術人員不足。

因此，亟需開展沖擊地壓多維度多參量監測預警方法研究，建立預警指標體系，開發平臺系統。通過可視化方式進行沖擊地壓危險性綜合展示與風險研判，為精準監管和施策提供科學支撐，提高沖擊地壓監測預警準確性和時效性，有效遏制沖擊地壓事故的發生。

2 沖擊地壓多參量監測預警方法

2.1 基于沖擊地壓監測預警的監測分區

為提高沖擊地壓監測預警的準確性，解決預警空間域的劃分，實現“分類預警”，提出了沖擊地壓監測大分區與小分區的理念。沖擊地壓監測大分區為測區劃分，暫定以單個掘進工作面、單個回采工作面或上下山/大巷等為單位進行劃分，大分區監測預警主要體現區域性整體沖擊危險性，可以根據該區域沖擊地壓發生的類型、影響因素等，選擇監測參量，配置預警權重及預警指標。沖擊地壓監測小分區為局部監測分區，主要按照有擾動與無明顯擾動進行劃分，預警的區域以實測數據空間位置為坐標，在設定的“時間域、空間域”內進行沖擊地壓多參量聯合監測預警，注重體現局部區域的沖擊危險性。

沖擊地壓監測大分區與小分區劃分及關系如圖1所示。

圖1 “分類預警”指導下的監測區域劃分Fig.1 Division of monitoring areas under the guidance of "classified early warning"

2.2 沖擊地壓多參量監測預警算法及指標體系

多參量預警算法主要針對致災誘因的多源數據類型以及多參量預警指標的相互配合機制2方面開展。

( 1 ) 全面的多源數據類型與基礎指標

多參量預警的基礎是海量信息，傳統多參量預警通常以煤層應力、微震等監測數據為主，而忽略了與沖擊地壓相關的地質條件、開采信息、卸壓施工信息等。算法體系中數據集成類型分為“資料信息”、“開采信息”和“監測信息”三大類16種基礎指標，見表2。

( 2 ) “常規預警”與“特殊條件預警”相結合的預警機制

預警機制采用“常規預警”與“特殊條件預警”相結合的方式進行設計。常規預警模型對16項指標采用權重法進行耦合計算，文獻[19]和[20]已有論述。首先根據基礎指標對于沖擊危險的表征程度分配權重系數k，以微震監測指標為例，對表2中編號為4～8的5個微震基礎指標進行歸一化的權重分配，得到微震監測預警指標Iwz，采用相同的方法對其他類型數據進行處理；然后根據不同類型數據對沖擊危險性影響程度進行權重K值分配( 圖2中K1～K8)，最終得到監測區域的整體危險程度，如式( 1 )所示。常規預警指標計算的數據類型、指標全面，其預警結果反映監測區域的整體沖擊危險性。

表2 數據類型與基礎指標分類Table 2 Data type and basic index classification

圖2 常規預警指標運算機制Fig.2 Operation mechanism chart of conventional early warning indicators

特殊條件預警是對常規預警方法的補充，規避了極端異常指標在權重法體系下被淹沒的特殊情況，如，石拉烏素煤礦沖擊地壓的發生主要受多層厚硬砂巖懸臂梁結構影響，在厚硬砂巖斷裂時產生大能量微震事件。微震大能量事件是厚硬巖層斷裂、運動的表征參量之一，因此，大能量微震事件發生時可直接觸發特殊條件預警，可對常規預警進行有效補充，提高預警針對性，特殊條件預警算法的判別流程如圖3所示。

圖3 特殊條件預警算法的判別流程Fig.3 Discrimination process of early warning algorithms in special conditions

3 監控預警平臺系統開發

3.1 平臺系統構建

在文獻[20]提出的平臺技術構成包含監測硬件、分析軟件及預警指標3個部分的基礎上，針對兗礦集團自身條件，補充與優化了平臺系統的構建內容，主要有數據庫建設、數據信息標準化建設、風險動態分析模型建設、大數據挖掘與分析、風險指標體系與管控建設5個方面的主要內容，如圖4所示。

3.2 基于多維度監測分析的平臺功能設計

為了充分挖掘監測數據，提高數據利用率，提出了空間上井上與井下、時間上靜態與動態數據、強度上采掘速度與預警指標、管理上預警與處置的四維數據分析理念。

空間維度上，實現井上與井下監測范圍的全覆蓋，自地表至采場空間范圍內所有沖擊地壓影響因素對應的監測參量均需要參與預警，數據分析與展示需要同時考慮地表沉降、覆巖斷裂運動( 微震事件、頂板離層 )、煤體應力變化( 煤層鉆孔應力監測 )、巷道圍巖變形( 變形量監測 )、圍巖應力變化( 錨桿索應力 )等，并根據不同測區的致沖原理，分配不同監測參量的預警權重系數。

時間維度上，實現靜態與動態數據的全覆蓋，平臺系統定期錄入與更新測區沖擊危險性評價結果、煤層厚度、覆巖分布、地質構造、水文條件等靜態數據，在此基礎上，對應地將微震、鉆孔應力、錨桿索應力、鉆屑量、地表沉降、突水等動態監測數據與靜態數據進行耦合分析，從而實現采、掘過程中的沖擊地壓監測預警。

強度維度上，實現采( 掘 )工作面采( 掘 )速度與動態監測預警指標的聯合分析。通過礦井上報的實際采掘信息與對應測區內各個單參量預警指標及綜合預警指標的聯合分析，可以確定不同測區內合理的采掘速度和采掘擾動影響范圍，進而確定測區及礦井合理的開采強度。

圖4 平臺系統建設內容及技術體系Fig.4 Platform system construction content and technical system diagram

監控與管理維度上，通過平臺系統對“預警→上報→處置→現場實施→監測指標校驗”的全過程監控與“留痕”備查，監控與管理出現漏洞時，平臺系統在應用礦井自動提示，并上報上級監控與管理單位，進而實現監控與管理上的智能研判。

在文獻[20]已有研究與開發基礎上，以石拉烏素煤礦為例，結合四維沖擊地壓預警理念，對平臺系統展示與分析軟件進行了升級，平臺系統三維主界面主要有系統標題與菜單欄、三維礦區展示、監測區預警信息、系統圖例和地質生產信息控制欄五大模塊組成，如圖5所示。

圖5 基于四維監測分析的平臺系統軟件主界面設計Fig.5 Main interface design of platform system software based on four-dimensional monitoring analysis

系統標題欄模塊，主要用于礦區信息、礦圖、顯示時間域、能量范圍等參數的設置。

菜單欄模塊，主要包含預警處理及信息查詢( 未處理提示 )、聲光報警、2D與3D界面切換和歷史動態回放( 某測區設置時間范圍內的生產信息、靜態數據、動態監測數據與預警結果的自動動畫播放 )。

三維礦區展示模塊，可以實現礦井工業場地、開拓巷道、準備巷道、開采巷道、水文信息、巖層分布信息、評價結果、地表沉降監測、沖擊地壓在線監測( 應力、微震、支架阻力等系統測點位置、運行情況及監測數據 )、生產信息( 采掘進尺 )和現場施工信息( 卸壓、爆破、鉆屑、支護 )等全類型數據的三維展示，空間上自地表至井下全覆蓋，時間上根據設置可動態查看。

測區預警信息模塊是將礦井監測區域分為獨立的預警單元，每個預警單元將隨著靜態數據( 評價、地質信息等 )、動態監測數據( 微震、應力、鉆屑等 )、生產信息和防治工程信息的變化而調整預警權重系數。

地質生產信息控制模塊，主要用于地質信息( 巖層分布、煤層條件、構造、水文等 )、采掘信息( 采掘進尺及空間位置 )和現場工程信息( 卸壓鉆孔、爆破、鉆屑 )的定期錄入與更新，為分析確定合理開采強度、某采( 掘 )面擾動影響范圍、采掘面間安全距離與防沖規定的要求、預警與處置措施閉環管理等提供基礎條件。

4 平臺系統的現場應用

以石拉烏素煤礦為工程背景，平臺預警算法在文獻[20]的基礎上進行升級，增加、設置了較為靈活的基礎指標篩選及權重系數配置方案，可通過對某一特定監測區的地質開采條件特點的分析，進行定制化設置，提高系統普適性。

4.1 多參量基礎指標及權重系數的確定

以石拉烏素煤礦221上01工作面為例，該工作面平均埋深約690 m，工作面斜長280 m，煤層厚度平均5.13 m，煤層單軸抗壓強度22 MPa，頂板以硬厚砂巖組為主，工作面最大推進速度11.2 m/d。該工作面沖擊地壓主要受到厚硬砂巖懸臂、斷裂，動載擾動影響，因此，應采用以微震大能量事件及應力突增指標為特殊條件預警的主要指標。

( 1 ) 權重系數確定原則及現場數據選擇

經動態監測數據與靜態評價結果對比可知，221上01工作面動態監測數據與靜態評價結果具有較高的一致性，即評價得到中等沖擊危險區域的動態實測指標明顯高于弱沖擊地壓危險區域，據此，以兩類區域內各基礎指標的異常程度作為權重系數的確定依據。工作面沖擊地壓危險區劃分如圖6所示。

圖6 221上01工作面危險區劃分Fig.6 Division diagram of dangerous area of working face 221 upper 01

圖2 中給出8類綜合預警指標的參量，以微震監測和煤層應力監測為例，對各參量權重系數的確定方法進行示例性說明。選取221上01工作面中等沖擊地壓危險區( 1 980～2 190 m )和弱沖擊地壓危險區( 1 830～1 980 m )實測數據進行對比分析，其中弱沖擊地壓危險區選取時間段為2019-11-12—12-06，累計推進138.9 m；中等沖擊地壓危險區選取時間 段 為2019-12-20—2020-01-13 ，累 計 推 進137.5 m，見表3。

表3 工作面危險區劃分及回采時間統計Table 3 Dangerous area division and mining time statistics of working face

對比表2中編號為4～8的5個微震基礎指標、編號9～11的3個應力指標在中等沖擊地壓危險區域和弱沖擊地壓危險區的占比情況，得到各基礎指標對沖擊危險的實測變化量( 其中，微震日總能量的統計情況如圖7所示 )，并根據變化量的占比情況進行歸一化的權重分配( 即：某一基礎指標權重系數k值等于其自身變化量除以所有基礎指標變化量的總和，其中變化量為負數的不參與計算 )，得到各指標權重系數取值見表4。采用同樣的方法對其他基礎指標進行統計分析，得到各基礎指標權重系數見表5。

圖7 不同階段微震日能量對比關系Fig.7 Relationship between daily energy of microseisms in different stages

4.2 不同條件工作面的系數對比分析

趙樓煤礦7301工作面平均埋深約1 000 m，工作面斜長230 m。工作面具有典型的巨野煤田千米深井、特厚煤層、薄-中厚基巖、厚表土層等特點，采用以應力監測及微震數量為主的預警原則。采用與石拉烏素煤礦相同的權重系數確定方法，通過一段時間的實測數據分析，得到趙樓煤礦基礎指標的權重系數，見表5。據此，平臺預警機制通過權重系數k值的調整及特殊條件預警的補充，可同時滿足不同賦存條件下監測預警的需要，且預警權重系數可應用AI智能模型訓練進行自學習與調整。

平臺系統經過在石拉烏素煤礦和趙樓煤礦的現場實踐，應用了“常規預警”與“特殊條件預警”相結合的預警機制后，平臺系統監測預警結果較原有預警算法準確，現場應用效果顯著提高。

表4 不同危險區微震、應力預警指標對比統計Table 4 Comparison of microseismic and stress early warning indexes in different risk areas

表5 石拉烏素煤礦與趙樓煤礦預警參量的選擇及其權重系數Table 5 Early warning parameter selection and weight quantification between Shilawusu Coal Mine and Zhaolou Coal Mine

5 結 論

( 1 ) 提出了沖擊地壓監測預警大分區與小分區相結合的預警分區方法，監測上實現分區分類監測，預警上實現大分區整體預警與小分區局部預警相結合，提高了沖擊地壓監測參量選擇的針對性和平臺系統現場適用性。

( 2 ) 提出了“常規預警”與“特殊條件預警”相結合的預警機制，通過石拉烏素煤礦和趙樓煤礦的現場應用，分析總結了常規預警中各預警指標權重系數基于實測數據的調整方法，并在平臺軟件中進行AI智能模型訓練功能的開發，實現了平臺系統對于權重系數的自學習與智能修正。

( 3 ) 基于原有的平臺系統進行升級開發，實現礦井與防沖研究中心、井上與井下、靜態與動態數據、預警結果與現場處置措施等智能聯動及自動上報功能，提高了沖擊地壓監測預警和管理的時效性，解決了兗礦集團存在的部分防沖難題，降低了人力成本。

( 4 ) 提出的沖擊地壓多維度多參量監測預警方法、預警體系及指標確定方法雖已有現場實踐，但是，對于“一面一分類的預警方法、預警體系、指標設置及優化”和“現場顯現案例庫”的建設，仍需要在現場實踐中不斷完善。

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