基于煤礦事故全過程的智慧應急云平臺架構及關鍵技術研究

張 勇，宿國瑞，王 鵬，胡而已

(應急管理部信息研究院，北京市朝陽區，100029)

0 引言

構建基于數字賦能的智慧應急體系是積極應對新時代安全生產復雜形勢的重要舉措[1-2]。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中指出，健全防范化解重大風險體制機制，強化突發公共事件應急處置能力，提升自然災害防御水平將是“十四五”時期經濟社會發展的主要目標之一。因此，在煤礦安全生產形勢依然嚴峻的情境下，如何依托先進科學技術，分析大數據視角下的智慧應急管理機制，探索基于機器學習、人工智能的智慧應急平臺建設，對優化煤礦事故應急體系，提升煤礦事故應急處置的支撐能力，具有重要的現實意義和實踐價值。

對于煤礦事故的應急救援，多是事故發生后，依據制定的應急預案，實施事故應急與突發情況的處置。由于事故發生往往具有一定的先兆性，如何挖掘事故發生的預兆性特征，從事故預防角度出發，構建煤礦事故的全過程、全鏈條應急處置體系、建立基于煤礦智能化的煤礦事故應急平臺對保障安全生產、推動煤礦智能化建設具有重要意義。

目前，智慧應急研究仍處于探索階段，主要研究內容涉及智慧應急情報體系[3]、應急決策優化[4]、城市智慧應急機制研究[5]等層面。對于智慧應急云平臺建設方面的研究，雖有部分學者進行了相關探討，但研究重點只集中于應急救援及應急預案分析，而針對煤礦事故的全過程管理流程更是沒有相關研究，對于事故的分析往往只針對事故的致因。在煤礦領域，盡管武強院士等[6]融合云計算技術，研發了礦井水害智慧應急救援系統，劉常昊等[7]設計了煤礦應急預案數字化管理系統，但對于事故全過程的智慧應急系統設計，很少有學者涉及，大數據視角下的煤礦事故全過程智慧應急系統研究仍處于空白階段。

基于以上考慮，筆者擬從煤礦事故全過程管理角度出發，分析煤礦大數據視角下的智慧應急管理機制，探討煤礦智慧應急云平臺建設思路及關鍵技術，為煤礦智慧應急現代化建設提供參考。

1 煤礦事故全過程管理思路

從風險管理角度出發，煤礦事故的本質是系統內外部風險管控失效的結果。由于固有危險源的存在，在煤礦生產過程中需要對危險源進行風險管控；而由于管控措施的時間局限性，危險源的風險暴露強度不斷增加，從而發生由風險到隱患的轉變；若未能將隱患及時整改，隱患在一定條件下不斷惡化發展，進而導致煤礦生產安全事故的發生。

我國應急管理雖起步較晚，但管理重點已完成從“突發事件應對”到“重大危險源全生命周期管理”的跨越，管理模式由“事中響應”的單一階段管理拓展到“事前預控、事中響應、事后處置”的全過程管理，建立了立足于我國現狀的特色應急管理體系[8]。基于此，建立煤礦事故“事前-事中-事后”的全過程管理流程。事前預控主要針對煤礦固有危險源的管控及災害關鍵指標信息的監測分析；事中響應重點在于煤礦事故發生時，對事故危害的正確分析，依據應急預案進行處理，降低事故損失；事后處置重點在于對事故發生后，事故現場處置、防范次生災害，挖掘事故致因，總結事故經驗，完善煤礦事故風險預控體系與應急預案。煤礦事故全過程管理思路如圖1所示。

圖1 煤礦事故全過程管理思路

2 大數據視角下的應急管理機制

應急管理機制是面向突發事件全過程的理論性指導和系統化措施，其本質是在積累的突發事件處理經驗基礎上，對實踐方法與應對流程的總結、提煉和升華，其內涵為針對突發事件，各部門之間的協同作用關系，是統籌“一案三制”(“一案”：應急預案；“三制”：應急體制、機制和法制)為核心的應急管理體系的重要根基[1，9-10]。

綜上分析可知，應急管理機制是通過專家經驗積累來優化突發事件處置流程與應急決策，而基于經驗總結的應急管理機制往往存在以下缺點：應急監測信息整合不完全；經驗價值難以深層次挖掘；應急決策不能實現最優化。基于此，如何從應急信息流角度出發，挖掘應急監測信息的深層內涵，構建大數據維度下的協同應急管理體制已成為亟需解決的問題。

隨著云計算、人工智能等技術的發展，高維度、海量數據價值能夠被充分挖掘，為數字化背景下的應急管理機制創新奠定了技術基礎。不同于傳統視角下的應急管理機制，大數據視角下的應急管理機制是由專家經驗總結轉變為數據價值驅動下的智慧應急[1，10]，通過應急監測信息匯總，以機器學習、人工智能技術為手段，構建智慧應急情報體系，擴展應急監測信息范圍，挖掘事故演化過程中的關鍵轉折點，預測事故引發次生災害的可能性，探索三維視角下的應急救援反演流程，實現應急預案的最優化選擇，降低事故損失。不同視角下的應急管理機制對比如圖2所示。

圖2 不同視角下的應急管理機制對比

傳統視角下與大數據視角下的應急管理機制內涵差別主要體現在以下2個層面。

(1)驅動模式的轉變。傳統視角下的應急管理機制是通過專家經驗實現對事故的基礎認知，而對于發生頻率較小的事故，不具備足夠的認知樣本，在此種情形下的事故認知往往存在一定的盲目性。因此，在對事故進行綜合處理時，會存在一定的應急救援風險。而對于大數據視角下的應急管理機制，通過引入大數據、人工智能、數字孿生技術等，可結合應急實時監測信息，構建完整的事故孿生體，模擬事故的災變演化過程，有效感知衍生災害發生情況，從而實現應急救援方案優選。

(2)應急風險的智能化管控。依托大數據分析技術，利用應急實時監測信息和事故演化現狀，分析事故鏈式演化過程中的衍生災害發生概率，進而在優選應急方案時能夠有效規避風險，實現應急風險的智能化管控。

3 智慧應急云平臺架構

根據事故應急管理全過程思路，結合煤礦企業信息化建設現狀及實際需求，設計基于煤礦事故全過程的智慧應急云平臺架構，如圖3所示，以期為煤礦事故應急救援提供智能輔助決策。

3.1 基于煤礦事故全過程智慧應急平臺架構

基于煤礦事故全過程的智慧應急云平臺架構主要分為以下4個部分。

(1)應急數據采集。主要功能是收集匯總煤礦生產系統的信息數據，包括煤礦風險隱患數據、煤礦水文地質數據、煤礦自動化系統數據、煤礦環境監測數據、煤礦事故災害數據、煤礦生產管理數據、應急救援物資儲備數據、應急救援防范數據等。其中，煤礦環境監測數據包括安全監控系統數據、束管監測系統數據、礦壓監測系統數據等；煤礦自動化系統數據包括采掘系統數據、機電系統數據等。

(2)多源異構數據平臺。基于構建的技術平臺實現采集數據的預處理和存儲。多源異構平臺主要包括技術平臺、數據治理和數據存儲3個部分。技術平臺主要提供數據基礎服務，包括算法平臺、物聯網平臺、GIS平臺、大數據存儲平臺，為數據的治理、存儲提供基礎設施。數據治理主要實現數據清洗、數據質量評估、數據關聯分析、數據協同處理等服務，為數據利用、數據質量優化奠定基礎；數據存儲主要依托元數據技術建立數據檢索目錄，將采集的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據分類、分主題存儲到關系數據庫、時序數據庫等。利用大數據技術，分析采集數據的有效性，基于煤礦知識圖譜，探索數據內在聯系，實現煤礦應急數據的協同分析。同時，遵循數據安全性原則，按照數據類型，實現應急數據的高效管理。

(3)智慧決策分析。通過云計算、人工智能等技術，深入挖掘應急數據價值。通過對專家經驗庫的數據分析，結合突發事件現狀，融合算法平臺中所構建的算法模型，對事故演化流程、關鍵隱患節點和衍生災害發生的可能性進行預測分析。同時，分析應急預案庫，結合應急數據的實時監測數據和三維驅動引擎，對優選的預案進行應急反演，依據構建的評價模型對應急救援效果進行仿真評估，實現應急方案優選，進而實現對突發事件應急管理過程的步步把控和應急管理協同調度。

(4)應用及展示。利用數字孿生[11]、Unity3D[12]等技術，實現煤礦應急管理監測信息和智慧輔助決策的展示。基于煤炭應急實時監測數據、綜合評估數據以及基于煤礦數字孿生技術構建煤礦應急救援數字孿生體，對煤礦事故現場實現平行展示。在此基礎之上，實現煤礦應急救援信息的實時展示，綜合評估煤礦應急救援的過程風險和救援效果評估，最終依據優選的應急方案和專家經驗庫，實現煤礦應急管理智能輔助決策。

圖3 煤礦事故全過程智慧應急云平臺架構

3.2 基于煤礦事故全過程智慧應急云平臺構建的全流程

基于煤礦事故全過程的智慧應急云平臺構建全流程包括以下4個方面。

(1)通過建立應急數據采集平臺，接入煤礦生產數據、自動化數據、監測數據等應急信息，依托海量數據處理技術，實現接入信息的分類存儲、數據全過程處理及共享。

(2)通過構建煤礦災害事故的演化模型，實現煤礦事故發生的全流程模擬仿真，利用建立的多維數據模型算法，降低次生災害的發生概率，有效遏制次生災害引發的二次事故。同時引入復雜理論，分析事故隱患的演變節點，做到事故的科學預控，進而結合應急實時監測信息，基于專家經驗庫和模型分析結果，建立基于實際情境的應急方案的優選模型。

(3)依據仿真技術，模擬應急方案的實際救援效果；基于煤礦應急救援評價算法模型，綜合評估應急方案的有效性，建立綜合且全面的煤礦應急救援方案優選，進而依據管理流程，實現煤礦應急救援的協同調度管理。

(4)最終構建承災體實時仿真、智能應急決策、救援風險實時評估、應急信息實時展示于一體的煤礦事故全過程應急管理云平臺。

4 平臺關鍵技術

依據煤礦事故全過程智慧應急云平臺架構體系，筆者對平臺建設中涉及的關鍵技術進行了深入分析，具體有如下5方面內容。

(1)信息缺失情境下的煤礦應急情報整合。信息完備下的應急決策是提升煤礦應急管理有效性的基礎。由于煤礦事故的發生導致傳感器損壞，無法構建應急決策所需的情報集合，決策過程中的信息流轉出現了斷層。彌補應急信息斷層、實現信息缺失情境下的應急情報整合，將有效改善應急決策的完備性。因此，從安全信息角度出發，構建基于最大熵、Shannon模型的信息補償模型，結合煤礦事故應急場景，降低應急信息的不完備性，對提升應急管理決策科學性及有效性具有重要的理論意義和實踐價值。

(2)基于案例推理的煤礦事故關鍵隱患挖掘。從事故致因角度出發，煤礦事故的演化流程往往具有一定的相似性。依托煤礦災害事故分類分級，根據建立的專家經驗庫，對已發生的災害進行鏈式演變流程構建；同時，結合收集的應急監測信息，對事故進行反演分析，通過人工智能算法，對比多條事故鏈的相似性，挖掘出煤礦事故的關鍵隱患節點，并結合相關風險管控經驗，對關鍵隱患及時管控，阻斷風險傳播鏈條，實現基于案例推理的煤礦事故關鍵隱患挖掘研究，對降低事故損失程度、提升災害救援力度具有重要意義。

(3)衍生災害預測。鑒于煤礦系統的復雜性及事故的連鎖效應，煤礦事故發生衍生災害的可能性較大。目前對于衍生災害的研究，多集中在衍生災害危險性評級層面，如何依托煤礦災害耦合特性，分析煤礦主要災害的衍生特征，基于應急信息集合，建立事故衍生時序網絡，有效分析衍生災害發生可能性，進而實現衍生災害的及時管控，是煤礦災害應急管理的核心內容之一，也是煤礦風險管控的主要發展方向。

(4)基于數字孿生的應急反演。依托國家政策導向和相關研究成果，在智慧礦山建設理念下，大部分礦井實現了安全管理系統、自動化系統的信息化集成，為建設以數字孿生技術為核心的礦山數字映射系統奠定了基礎[12]。通過管理可視化方式對煤礦事故演化及應急方案預演進行分析和展現，能夠直觀把控事故的發展，對應急預案進行及時調整，優化應急決策。因此，構建煤礦災害事故孿生體，建立基于應急信息實時展現的流程反演具有重要意義。

(5)應急方案優選。應急方案是應對煤礦事故發生的有效舉措。應急方案選擇應針對煤礦事故現場特征，充分考慮方案的可行性、時效性及處置危險性等。在煤礦信息化建設基礎上，通過對應急方案進行特征提取，建立應急方案特征標簽，通過提取應急方案特征標簽，對比煤礦事故現場特征，綜合運用信息熵、模糊理論、云模型等決策理論，優選符合事故特征的應急方案，是實現煤礦應急方案施行有效的重要基礎。

5 結論

(1)分析煤礦事故發生的一般流程，建立了“事前預控-事中響應-事后處置”的煤礦事故全過程管理思路；探討了應急管理機制現存的問題，闡述了大數據視角下的應急管理機制。

(2)基于煤礦事故管理思路和企業實際需求，構建了應急數據采集、多源異構數據平臺、智慧決策分析、應用及展示的4層煤礦事故應急云平臺架構體系。

(3)分析了平臺中所涉及的關鍵技術，包括信息缺失情境下的煤礦應急情報整合、事故關鍵隱患挖掘、衍生災害預測、基于數字孿生的應急反演、應急方案優選等，為煤礦事故應急云平臺建設提供了思路。