基于BIM技術(shù)的煤礦井下施工安全預警系統(tǒng)研究

凌 飛，楊 鵬

（陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院，陜西 咸陽 712000）

井下煤礦作業(yè)處于非常危險的惡劣環(huán)境。據(jù)統(tǒng)計，由于煤塵、甲烷和其他有毒氣體的存在，大約33.8%發(fā)生在采礦業(yè)的死亡是煤塵或甲烷氣體爆炸的結(jié)果。最近一份報告顯示，大量地下礦山事故是由于煤礦的瓦斯積聚造成的。盡管甲烷氣體的可燃范圍為5%～15%，但暴露在低濃度的甲烷中會對人體造成嚴重傷害。除了甲烷氣體，地下煤礦中還存在其他有毒氣體，包括一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）和硫化氫（H2S）。短期接觸這些氣體可能不會有任何損害性影響，但長期接觸總是會對身體造成嚴重損害。因此，準確監(jiān)測礦井環(huán)境對礦工在施工過程中的安全至關(guān)重要。BIM結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）控制系統(tǒng)網(wǎng)關(guān)在各個領域的發(fā)展正在重新定義互聯(lián)網(wǎng)如何通過無線傳感器網(wǎng)絡（WSNs）中可唯一識別的對象擴展到煤炭生產(chǎn)中[1]。BIM結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)可適用于煤礦環(huán)境監(jiān)測。基于BIM建模技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的云計算已被用于數(shù)據(jù)的時空分析、事件檢測和實時信息共享；這些都是建立礦山安全新時代的新階段。本文將BIM技術(shù)應用于礦井，該技術(shù)的實施將有助于提高煤礦作業(yè)人員的安全。

1 BIM建模技術(shù)在煤礦的應用

1.1 表征圖形的建立

本礦井綜合利用BIM結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)模式，采用 Ethernet/IP 工業(yè)網(wǎng)絡，實現(xiàn)煤炭生產(chǎn)采掘運的綜合調(diào)度和生產(chǎn)過程自動化。建立三維可視化的基礎業(yè)務平臺，為煤礦企業(yè)管理的管理和決策者提供一個三維、直觀易用并可定制、可拓展、功能可延伸到整個生產(chǎn)業(yè)務流程的數(shù)字化礦井解決方案。項目建設用地總規(guī)模為158.35 km2，其中工業(yè)場地占地面積71.29 km2。地面：礦井行政公共建筑總面積55 781 m2，建筑總體積218 696 m3。礦井輔助廠庫房建筑面積27 857 m2。選煤廠主要工業(yè)建（構(gòu)）筑物建筑面積46 797 m2，建筑總體積607 109 m3。利用處理過的地形圖進行建模，在3DMine中，選用軟件中工具—線賦高程— 搜索參考點賦高程（賦Z值）的方法進行賦值[2]，經(jīng)過測量分析，測量離等高線較遠的標 高與等高線之間的距離，合理設置參考范圍，使得賦值之后的等高線更加準確可靠。賦值之后初始等高線的信息如圖1所示。

圖1 煤礦地表BIM建模示意Fig.1 BIM modeling of coal mine surface

1.2 細節(jié)特征的建模

巷道及工業(yè)場區(qū)的微觀建模都是煤礦工程建模的重難點，在巷道模型和工業(yè)場地模型創(chuàng)建完整的基礎上，基于巷道模型可以進行大量的仿真性模擬，如對巷道內(nèi)部整個盤區(qū)的巷道布置、采掘機械設備布置、井底車場、保護煤柱、井筒、避難硐室、通風及運輸系統(tǒng)的布置[3]。這部分內(nèi)容在建模中屬于較為常規(guī)的建模，本文不再詳細敘述。在巷道完成之后，對于巷道模型中的細節(jié)有清楚的可視化展示。利用Revit自帶的相機功能，可以對巷道內(nèi)部進行瀏覽，如圖2所示。

圖2 煤礦巷道的BIM建模示意Fig.2 BIM modeling of coal mine roadway

對于著火、管路崩裂和污風巷道等工況的模擬，用放置焰火、氣體、煙霧、噴泉、 噴淋等特效功能模擬災害發(fā)生，并可以加載新特效，結(jié)合實際工況利用特效進行模擬，如圖3所示。平臺主界面的右上角，有顯示人物當前位置的動態(tài)地圖，可以輔助在災害時期對逃生路線做出決策[4]。當物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)測到巷道內(nèi)有危險時，就會在BIM建模系統(tǒng)中進行顯示，實現(xiàn)深度的安全監(jiān)管融合。

圖3 安全因素威脅模擬示意Fig.3 Security factor threat simulation

2 物聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)測系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)設計概述

動態(tài)性、分布良好的網(wǎng)絡以及多個設備同時交互以收集、分析和共享信息是物聯(lián)網(wǎng)眾所周知的特征。這些特點使得物聯(lián)網(wǎng)不同于以往的智能系統(tǒng)，也比以往的智能系統(tǒng)更受重視，同時也推動了基于物聯(lián)網(wǎng)的預警系統(tǒng)的發(fā)展。為了有效防止礦井事故并提高安全性，該系統(tǒng)必須提供有用的監(jiān)控數(shù)據(jù)、跟蹤在礦井內(nèi)工作的礦工以及實時共享信息。基于BIM平臺下的物聯(lián)網(wǎng)的礦山安全系統(tǒng)無縫集成了氣體傳感監(jiān)控、礦工跟蹤和云計算，通過分析創(chuàng)建智能安全回路[5]。在這項研究中，物聯(lián)網(wǎng)利用BLE傳輸來自Arduino模塊化傳感器的數(shù)據(jù)。云有助于確定礦井的服務狀態(tài)和共享信息。因此，無縫集成可以減少礦難。

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)組成

物聯(lián)網(wǎng)的主機有4個特征層：感知層、網(wǎng)絡層、中間件層和應用層[6]。在物聯(lián)網(wǎng)的主框架中，每一層都有自己的功能。基于物聯(lián)網(wǎng)的煤礦井下事件檢測和預警系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)如圖4所示，這清楚地表明了每一層的功能。

圖4 物聯(lián)網(wǎng)在煤礦監(jiān)控系統(tǒng)中的架構(gòu)Fig.4 Architecture of Internet of Things in coal mine monitoring system

基于Arduino的傳感器網(wǎng)絡利用藍牙通信協(xié)議覆蓋整個礦井。在這個網(wǎng)絡中，節(jié)點根據(jù)其功能進行劃分。固定節(jié)點（SN）是監(jiān)測礦井空氣參數(shù)的基本節(jié)點，路由器節(jié)點（RNs）是具有由幾個SN組成的從屬集群的節(jié)點[6]。最后，SNs和RNs都使用藍牙通信協(xié)議通過網(wǎng)關(guān)向基站傳輸數(shù)據(jù)。基站直接連接到全球互聯(lián)網(wǎng)和云計算，以提供感官數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析。在BIM的模型顯示下，可以清楚地知道每一個節(jié)點的具體信息和位置狀況（圖5）。

2.3 系統(tǒng)各層功能設計及硬件選型

（1）物理層（數(shù)據(jù)收集）。系統(tǒng)主要功能:用于事件識別的氣體監(jiān)測和異常值檢測；礦工跟蹤和云計算。從地下礦井獲取空氣質(zhì)量和礦工追蹤數(shù)據(jù)需要硬件支撐，例如由礦工攜帶的SNs、RNs、網(wǎng)關(guān)和MNs。每個硬件都運行自己特定的算法并進行通信，每個類別的硬件設計和電源要求差異很大。以下給出了每種硬件的詳細描述。①固定節(jié)點設計（環(huán)境參數(shù)監(jiān)控）。擬建物聯(lián)網(wǎng)平臺的基本傳感單元為Arduino，一種用于數(shù)字和模擬輸入/輸出（I/O）的微控制器。Arduino MEGA 2560微控制器帶有MQ-9、MQ-4、MQ135和DTH11 傳感器模塊用于監(jiān)測地下環(huán)境[7]。連接到Arduino MGEA不同引腳的傳感器的電路如圖6所示。Arduino MEGA是一款開源微控制器芯片，用于實時讀寫OUTPUT數(shù)據(jù)。Arduino之所以被使用，是因為它快速簡單的原型、低成本、對現(xiàn)有庫的支持，以及它被一個大型社區(qū)用作物聯(lián)網(wǎng)的通用硬件。除此之外，MQ-9、MQ-4和MQ-135傳感器無論環(huán)境影響如何（尤其是灰塵和水蒸氣），對可燃氣體都有很高的響應性。DTH11溫濕度傳感器的溫度范圍在40～120 ℃[8]，它提供了廣泛的溫度測量范圍，能夠有效監(jiān)測0～100%的相對濕度，非常適合煤礦使用。這些傳感器提供了高性能、低成本、簡單的架構(gòu)，并且已經(jīng)被廣泛應用。②移動節(jié)點和其他節(jié)點（礦工位置跟蹤）。一款由礦工攜帶的便攜式設備，質(zhì)量為145 g。這些智能手機配備了AMD330 CPU和安卓6.0.1操作系統(tǒng)，它們使用藍牙通信連接到后臺網(wǎng)絡，移動網(wǎng)絡能夠與最近的移動網(wǎng)絡交換信息。使用移動網(wǎng)絡，礦工可以發(fā)送與其健康相關(guān)的緊急信號，并可以運行定位算法。因此，這些MNs有助于跟蹤礦工的位置和他們的健康狀況。另一方面，靜態(tài)RNs是固定的，以在礦井中提供BLE主干網(wǎng)絡[9]。SNs與RNs不同，因為傳感器模塊也附在SNs上。注冊網(wǎng)絡的主要功能是提供連接，并從下級注冊網(wǎng)絡獲取數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)中的RNs最多限于4個SNs。最后，網(wǎng)關(guān)節(jié)點是將SN和RN連接到基站的節(jié)點。

圖5 物聯(lián)網(wǎng)在BIM模型中的布點顯示Fig.5 Layout display of IoT in BIM model

圖6 Arduino MEGA 2560系列傳感器及電路設計Fig.6 Arduino MEGA 2560 series sensor and circuit design

（2）網(wǎng)絡層:通信協(xié)議。在這項礦井安全研究中，使用了帶寬為2.4 kM的BLE。與藍牙經(jīng)典相比，BLE在發(fā)現(xiàn)范圍內(nèi)設備方面花費的時間更少。此外，與藍牙經(jīng)典和WiFi相比，BLE在跟蹤時消耗的能量更少。藍牙的接收信號強度指數(shù)有幾個優(yōu)點，包括它可以發(fā)送數(shù)據(jù)而不需要任何額外的數(shù)據(jù)傳輸過程。SN和RNs的主要元件是Arduino，它配備了ATmega32u4 BLE芯片串聯(lián)。Arduino以8 MHz時鐘速度和3.3 V邏輯運行，與3.3 V兼容。它有28 KB的閃存可用于程序存儲，還有2 KB的內(nèi)存。BLE可以支持40個連接，數(shù)據(jù)吞吐量為250 Kbit/s。在15.5 dBi下執(zhí)行時，效率為98%，而誤差下拉傳輸為25[10]。當?shù)V工進入礦井時，他們被提供一個移動網(wǎng)絡，并且在移動網(wǎng)絡、移動網(wǎng)絡和無線網(wǎng)絡之間保持藍牙連接以共享信息。 同時應用MCGS 分布式網(wǎng)絡應用系統(tǒng)架構(gòu)，如圖7所示。

圖7 人員定位驅(qū)動數(shù)據(jù)流程設計Fig.7 Personnel positioning drives data process design

（3） 信息存儲、決策支持系統(tǒng)和應用層。系統(tǒng)基站中的算法使用IPv6低功耗無線個人區(qū)域網(wǎng)作為鏈路層協(xié)議，部署了命名、尋址和配置文件服務器（NAPS）來為所有傳感器節(jié)點分配互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）地址。一個受約束的應用協(xié)議（CoAP）被用于不同平臺和任務的應用網(wǎng)關(guān)和應用軟件。系統(tǒng)遵循面向服務的體系結(jié)構(gòu)（SOA），通過公共接口和標準協(xié)議將復雜的系統(tǒng)簡化為簡單的、面向良好的應用程序和組件。此外，云服務還鏈接到外部數(shù)據(jù)存儲。這些服務可以支持加載、更新和混合操作系統(tǒng)，并可以提供分析語言，如SQL、Hadoop和MapReduce，還可以提供大數(shù)據(jù)分析框架，如Spark、Storm、Flink和百度的數(shù)據(jù)流[11]。

3 工程試驗布置

首先，整個礦井被分成3個不同的區(qū)域，即斜坡、主巷道和帶有相連通道的工作面；其次，通過試湊法確定了節(jié)點間距為17 m的最優(yōu)布局距離。為建立整個網(wǎng)絡，采用了以下程序步驟[12]:①BLE程序是用安卓系統(tǒng)安裝和編程的，用Arduino制作了溫度、濕度、CO2、CH4和一氧化碳傳感器模塊。傳感原型預編程有氣體、溫度和濕度的閾值限制并在Arduino集成開發(fā)環(huán)境（IDE 1.0.X Arduino AG）中規(guī)定了安全限值。②SNs和RNs安裝在礦井側(cè)壁的不同位置，如圖9所示。③利用井下煤礦的電力，向SNs和RNs提供3～5 V的電力。④系統(tǒng)的整個框架安裝在運行在Windows 7操作系統(tǒng)上的PC服務器（英特爾至強E5420 2.5 GHz，8G RAM）上。⑤定義了RSS加權(quán)質(zhì)心定位算法，并在計算機中編程實現(xiàn)了礦工跟蹤。

圖8 傳感器在巷道中的布置Fig.8 Arrangement of sensors in roadway

研究對象的礦井入口直線長度約為250 m，寬度約為2 m。系統(tǒng)的整個網(wǎng)絡由1個基站、1個網(wǎng)關(guān)、12個網(wǎng)絡節(jié)點、4個網(wǎng)絡節(jié)點和1個網(wǎng)絡節(jié)點組成。此外，系統(tǒng)還增加了2個用于控制通風風扇的制動器和3個用于報警裝置的制動器，以通知緊急響應。所有基于Arduino的SNs和RNs都安裝在高約1.8 m的煤層附近，以避免人為干擾。系統(tǒng)監(jiān)測的氣體比密度比空氣小，所以傾向于聚集在礦頂附近。SNs和RNs以“十字形”方式安裝，每個RN后結(jié)合2個SNs。BLE節(jié)點之間的平均距離為17～18 m，這是在考慮到礦井開口表面條件的情況下選擇的，因為不平坦的表面會極大地影響WSN范圍。選擇的距離允許單個節(jié)點與至少3個連續(xù)節(jié)點重疊。因此，在1個或2個節(jié)點出現(xiàn)故障的情況下，系統(tǒng)可以用范圍內(nèi)的1個節(jié)點重新配置自己。這給出了礦井內(nèi)每個SNs和RNs的高密度位置。

4 系統(tǒng)測試結(jié)果評估

本文使用了1種K均值質(zhì)心算法對從地下礦井獲得的原始數(shù)據(jù)進行聚類。K均值質(zhì)心算法也稱K-means聚類算法，是基于緊密度和分離度將數(shù)據(jù)分類到定義數(shù)量的聚類中。為了確保準確性，將實驗期間獲得的聚類與已經(jīng)收集的4組聚類進行比較。時間、百分比準確度和平均值是聚類的基本要素。在不同的場景下，對系統(tǒng)進行了離群點檢測測試，發(fā)現(xiàn)所有情況下的效率都在90%以上，每個參數(shù)的回歸常數(shù)始終大于0.97，識別異常事件精度高（>90%），并驗證礦工在地下礦山惡劣環(huán)境中的定位（誤差小于1.8 m）。當聚類數(shù)據(jù)顯示出某個數(shù)據(jù)不同時，該數(shù)據(jù)就是異常值，很容易被技術(shù)人員觀察到。同時，可以通過報表和曲線，統(tǒng)計瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)實時值以、變化趨勢及礦井人員安全信息，并且在界面中可以看到不同BIM模型位置出了實時數(shù)據(jù)，達到了安全預警的目的。

5 結(jié)語

在本文中，介紹了基于BIM建模技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的預警、事件檢測和信息共享集成平臺的初步嘗試，該平臺有可能在煤礦井下提供全面、安全、改進的服務。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)分析應用程序接口集成了地下礦山環(huán)境監(jiān)控、礦工位置跟蹤和云服務。該系統(tǒng)已在山西某煤礦成功實施，該煤礦是一個正在運營的地下煤礦。系統(tǒng)選擇選擇Arduino傳感器模塊，在保證精度和效率的情況下測量了礦井不同位置的溫度、濕度、CO2、CO和CH4五個參數(shù)。通過BIM建模技術(shù)，將煤礦安全的挑戰(zhàn)處理標準化，根據(jù)礦井的惡劣環(huán)境、多源數(shù)據(jù)的管理、數(shù)據(jù)隱私的問題，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的平臺對于各類問題的復雜性都能應對。該系統(tǒng)有助于解決煤礦物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的可訪問性、可維護性、互操作性和靈活性問題，并且為礦井工作面建模可視化問題的處理提供了解決方案。