采掘工作面地質信息數字孿生技術

李 鵬，程建遠

(1.西安科技大學 地質與環境學院，陜西 西安 710054；2.中煤科工西安研究院(集團)有限公司，陜西 西安 710077)

隨著人工智能、物聯網、大數據等新一代信息技術的蓬勃發展，各個行業都在向數字化、智能化方向發展。2021 年6 月，國家能源局和國家礦山安全監察局聯合印發《煤礦智能化建設指南》，提出了基于“數據驅動”“數字采礦”的理念，要求將地質數據與工程數據進行深度融合，建立實時更新的高精度融合模型，實現礦井地質信息透明化的總體要求。實現該目標就需要打通煤礦地質與采掘生產之間數據壁壘，實現物理世界與信息世界的互通與交互共融。采掘工作面地質建模可以作為地質數據的載體，為煤礦生產和安全提供基礎信息；數字孿生(Digital Twin,DT)可作為物理世界與信息世界互通共融的手段，加快推動“數字采礦”。數字孿生技術作為企業數字化、智能化轉型的重要抓手，已成為工業界和學術界的重要研究熱點。

數字孿生的概念最初是2003 年由M.Grieves 教授在他的產品全生命課程上提出[1]，2011 年美國宇航局在航空器的健康維護工作中應用了數字孿生[2-3]。數字孿生技術利用數字模型、傳感器監測等數據，在數字空間中完成實時運行數據、歷史數據的映射，準確地對應物理實體的全生命周期過程。除了工業制造外，數字孿生和5G、智能煤礦也有非常密切的關系。綜采工作面、掘進工作面是煤礦生產要素最為聚集的工作場所，采掘工作面布滿了各種各樣的傳感器、攝像頭。基于5G 的物聯網技術和這些終端采集的數據以及煤礦地質模型、井巷模型、設備模型等數據，構建采掘工作面數字孿生體，有利于高效地管理煤礦生產。翟曉毅等[4]采用3d Max 建模軟件和OSG(Open Scene Graph)引擎開發了綜采工作面虛擬現實系統；葛世榮等[5]構建了數字孿生智采工作面系統的整體框架，給出了數字孿生智采工作面系統的整體應用體系結構；丁恩杰等[6]分析論述了以數字孿生為核心的智慧礦山關鍵技術；閆莎莎等[7]提出了基于Unity3D 綜掘工藝虛擬仿真系統實現方法；張旭輝等[8]提出煤礦虛擬工作面構建與采掘設備操控技術構架。煤礦生產是一個“人機環管”(人員、機器、環境(地質)、管理)高效協同的過程，前人研究工作主要偏重設備層面的數字孿生，對地質條件在煤礦生產中的支撐作用缺少研究。

數字化模型是數字孿生的基礎，三維地質建模作為地質數據數字孿生的基礎數字模型，隨著煤礦智能化建設的推進和發展，重要性也日漸突出[9]。1994 年，加拿大學者S.W.Houlding[10]提出了三維地質建模概念，詳細地論述了實現三維地質模型的基本方法，為三維地質建模理論和方法奠定了基礎。從20 世紀90 年代開始，國內三維地質模型的研究成為熱點。隨著煤礦智能化建設的發展，近幾年很多學者對采掘工作面地質建模進行了深入研究。孫振明等[11]提出了基于地測模型的煤礦回采工作面三維地質空間分析方法；趙毅鑫等[12]基于GIS(Geographic Information Science)平臺的空間剖面和包絡面層面混合建模方法，構建了初采時工作面的三維地質精細化數值模型；潘濤等[13]對待開采區域通過鉆探得到鉆孔數據，建立三維GIS采煤模型；周帥等[14]利用Unity3d 中的地形編輯器構建了地形起伏程度可調整的工作面模型；程建遠等[15-16]提出了綜合運用鉆探、物探、采掘揭露測量等多種地質信息，逐級動態構建采煤工作面三維地質模型的思路；李忠輝等[17]利用3DMax 軟件建立了煤巷掘進突出危險性可視化評價三維模型，實現預測結果的可視化顯示；張小燕等[18]利用Three.js 和Catmull-Rom 樣條曲線實現采煤工作面三維可視化模型；李鵬等[19]采用多級多屬性三維動態地質模型構建技術，建立了回采工作面煤層模型；楊俊哲等[20]將掘進巷道墻體、頂底板等不同對象進行點云分割和重建，基于UE(Unreal Engine)引擎進行可視化。上述三維地質建模的研究主要以構建靜態地質模型為主，難以反映采掘擾動過程中地質條件的動態變化，數字孿生技術與三維地質建模技術的融合為反映地質條件的動態變化提供了有效的技術手段。

針對以往采掘工作面地質建模主要側重于靜態地質建模、無法真實反映采掘擾動過程中地質變化以及在煤礦數字孿生中地質信息耦合少等問題，本文提出煤礦采掘地質信息數字孿生(Mining and Heading Faces Digital Twin System,MH-DTS)的概念，以構建的采掘工作面三維地質模型為基礎載體，通過工業互聯網接入采掘工作面監測數據，利用數字孿生技術構建采掘工作面數字孿生模型，動態反映采掘擾動過程中的地質變化和對人員、設備的影響，為煤礦生產、災害預測提供數據和手段。

1 采掘工作面地質信息數字孿生概念與實現

1.1 工作面地質信息數字孿生概念

1.1.1 地質信息數字孿生概念及組成

煤礦采掘工作面環境惡劣、生產系統龐大、生產工藝復雜。針對這個問題，學者們進行了數字孿生智采工作面[21-23]、數字孿生的綜掘巷道工藝[24-25]、數字孿生的瓦斯事故安全管理[26]等方面的研究，但是沒有深入研究地質條件與煤礦采掘生產場景的融合。MHDTS 基于煤礦三維地質建模技術構建采掘工作面地質模型，接入隨采地震探測、隨掘地震探測、微震監測、電阻率監測等數據，實現煤礦采掘工作面地質信息數字孿生，通過工業互聯網接入采掘生產、設備數據，形成包含“人-機-環”的數字孿生體。

MH-DTS 是在新一代信息技術和地球物理勘探技術驅動下，通過物理地質情況與虛擬地質模型的雙向真實映射與實時交互，實現地質情況、地質模型、地質孿生系統之間的全要素、全變化數據的集成和融合，在地質模型孿生數據的驅動下，實現地質變化、生產影響、安全影響等在真實地質、地質模型、數字孿生系統間的迭代運行，從而在滿足特定目標和約束的前提下，達到采掘生產和地質變化最優化管控的一種生產運行新模式。數字孿生的成熟度等級一般分為“數字化”“虛實互動”“先知”“先覺”“共智”5 個階段。MH-DTS 目前部分進入了“先覺”階段。MH-DTS 主要由物理地質實體、虛擬地質模型、系統服務、孿生數據四部分組成(圖1)。

圖1 地質信息數字孿生組成Fig.1 Digital twin of geological information

1.1.2 煤礦地質信息數字孿生的技術架構

根據數字孿生程度，分為組件、資產、系統和流程等不同的等級。

(1)組件孿生。數字孿生最基本最小化的功能組件單元。

(2)資產孿生。當多個組件協同工作時形成資產孿生，形成后產生大量可以處理的運行數據，可用于產生分析指導用的見解。

(3)系統孿生。能夠看到不同的資產如何組合在一起形成一個完整的功能系統。系統孿生提供有關資產交互的可見性，并可能提供建議實現性能增強。

(4)過程孿生。創建一個完整的生產設施過程中揭示了系統如何一起工作，可幫助決策者確定各種有效的方案。

根據數字孿生的層次，煤礦數字孿生的等級可劃分為4 層。煤層、地質構造、采煤機、液壓支架、掘進機等單體的孿生屬于組件孿生；采煤機、液壓支架、刮板運輸機或者掘進機、轉載機、膠帶機的等組件孿生體協同工作時，各組件之間開始產生聯系，升級為資產孿生；當人員操作設備進行采掘生產時的數字孿生升級為系統孿生；綜采工作面、掘進工作面、財務管理、人事管理等協同運行，組成整個煤礦生產運營的數字孿生時就達到了過程孿生的階段。

從組件孿生、資產孿生、系統孿生到過程孿生，三維地質模型都有重要的作用，其中采掘地質模型孿生的載體是三維地質模型，三維地質模型作為載體加入井巷系統、綜采設備、掘進設備、人員定位信息便構成了煤礦最重要采掘場景的數字孿生(圖2)。

圖2 基于采掘地質模型的數字孿生技術架構Fig.2 Digital twin technology framework based on mining geological model

圖2 以煤礦采掘地質模型為基礎，基于二三維地理信息，通過空間參考坐標系歸一化將BIM(Building Information Modeling)建筑井巷模型、采掘裝備模型進行坐標配準和空間集成，使用IOT(Internet of Things)網關接入實時數據并存儲和分析，對模型進行綁點處理，搭建微服務框架[27]的開放平臺、API(Application Programming Interface)，實現數據驅動的煤礦數字孿生賦能平臺，進行用戶端的三維數據化可視化展示、采掘生產協同、地質災害預警及業務應用，實現煤礦物理世界“人-機-環”的全過程流轉、整合、分析及應用。

煤礦地質信息的數字孿生是采掘工作面數字孿生的基礎，其數字孿生過程為：使用地質、水文地質、鉆探、物探、井巷揭露等數據構建采掘工作面幾何及屬性模型，接入采掘工作面的微震、隨采、隨掘等地質監測系統數據，將采掘擾動下工作面內部的地質變化狀態動態映射到三維地質模型中(圖3)，通過在孿生模型中對監測數據進行實時反演，預測地質異常的改變對生產的影響，實現對采掘活動的智能決策、智能干預。

圖3 唐家會某回采工作面數字孿生模型示例Fig.3 Digital twin of geological information of a working face in Tang Jiahui

對于斷層、陷落柱等影響煤礦生產的地質異常體預測與判斷的數據來源主要有兩個方面：一方面是靜態探測數據，包含地面三維地震解釋的斷層信息、疑似陷落柱信息，工作面槽波勘探解釋的煤層內部斷層、陷落柱信息，音頻電透視解釋的底板不同深度的富水異常區信息等；另外一方面主要來源于微震監測解釋的煤層頂底板破裂信息，隨采隨掘地震反演的掘進或回采前方的異常構造信息，電阻率監測系統反演的富水異常區信息等。通過以上數據基于礦井GIS 緩沖區分析技術進行影響范圍、距離的預警。

1.2 煤礦三維地質數字模型構建

煤礦三維地質建模以鉆孔、剖面、地形圖、地質圖、物探數據等為基礎，建立能夠反映地質構造形態及地質體內部屬性變化的數字化模型，并以虛擬的形式展現真實的地質場景[28]。MH-DTS 使用煤礦三維地質建模技術構建包含地質體幾何外形和屬性數據的數字仿真體，通過煤礦IOT 技術接入地質信息實時監測系統數據，反映采掘擾動下地質變化的一種方法。三維地質模型的構建是MH-DTS 的重要基礎。

1.2.1 煤礦三維地質動態建模技術

針對煤礦智能化建設中提出的使用多源數據建模、滿足動態更新的要求，本文提出采用離散光滑插值(Discrete Smooth Interpolation，DSI)算法結合精準鉆探測量數據及地震動態解釋層位、構造數據、物探數據依據權重因子建模的思路，DSI 插值結合約束方法可以對模型進行局部插值和更新解決動態建模問題，采用的主要技術為：

1)地震動態解釋技術

地震動態解釋技術是利用采掘生產過程中不斷揭露的煤層(地層)測量數據構建速度場，對地震數據進行多次時深轉換，逐漸增加地層和構造解釋精度的過程。主要的轉換過程可依據以下時深轉換公式[29]：

式中：H為解釋基準面高程，m；(i,j)為揭露點坐標；v(i,j) 為 測量揭露點的平均速度；t(i,j)為揭露點反射波雙程旅行時間,ms；Hb(i,j)為目標層底板高程，m。

2)離散光滑插值(DSI)

DSI 是將地質界面視為離散化的不連續界面，以鉆孔數據、井巷揭露點等作為約束條件求解目標函數-全局粗糙度函數的最優解從而得到最優化地質界面的過程。

定義目標函數：

式中：R(φ)為 全局粗糙度函數；ρ(φ)為線性約束違反度函數；φ為地質網格節點集合 Ω上的某種或幾種函數(可以是坐標，也可以是電阻率等某個物理性質)；μ(k)是 節點上的權系數；vα(k)為 節點k的鄰域內節點α上的權系數；為給定正數；i表示第i個 約束；Ai(α)與bi(α)為 線性約束時的給定常數。當函數φ在地質網格節點上的某些值為已知時，與這些節點相鄰的其他節點上的φ值可以由已知節點的φ值估計出來。

Mallet 提出了一種迭代求解方法[30]，對φ(α)求一階偏導，令其為零，可導出φ(α)的方程：

式(2)是關于φ(α),α∈N(k)的迭代方程式，可用迭代方法求解。

根據實際約束情況可以得到不同條件下的約束系數，進而通過上述公式迭代求解最優化的φ值，最終擬合得到符合約束條件的幾何模型。由于DSI 方法考慮了節點與鄰域節點之間的關系，因此，可以較好地擬合非連續性幾何模型(比如地質上的斷層上下兩盤)。

3)約束方法

鉆探、井巷揭露等獲得的已知信息是硬約束，如地質點的位置、產狀、測量數據，建模時需要盡可能100%與已知結果一致。約束與光滑擬合算法只能在離散型數據結構下發揮作用，實現對任意復雜地質體的“正向建模”。正向建模僅依賴已知數據(勘探、物探資料)，不依賴中間成果(輔助剖面等)、也不是已知結果后的復制(倒模)；可以保證勘探點部位100%建模精度，勘探點之間趨勢合理；根據更新的地質資料對模型進行動態修正，這對于利用最新揭露數據修正前期創建的模型具有重要意義。

(1)采用模糊控制點約束實現地質面擬合

如圖4 所示，假定T(φ(α0),φ(α1),φ(α2))是三角網格面，模糊控制點約束為通過使交點P與給定點K一致來構造曲面S，對于三維坐標中的任一維t={x,y,z}，這種約束可以表示為：

圖4 模糊控制約束Fig.4 The constraints of fuzzy control constraint points

式中：(u,v,w)為P的坐標組合系數。根據數學推導，可以得出DSI 方程三維形式中的系數 Γit(α)和γit(α)分別為：

(2)加權平均法和模糊向量約束

為擬合多種物探解譯反映的地質面產狀，模糊控制點約束則用來擬合鉆探的界面標志。具體過程如下。

地層界面S上，P(s)為鉆孔揭露該地層的點集，采用第i個物探結果構建的地質面模型為Si，對應權重為求解S=Ω(P(s),Si)；假設網格面G(s)需要與物探參考面G(s1),G(s2),···,G(sn)平行或者形狀相似：

第一步，選擇一個與物探參考面G(si)近似垂直的方向D。

第二步，對G(s)上 每一個節點p(α) 可得到沿著D方向通過節點的直線L(p,D)，求出該直線與其他物探參考面的交點、法向向量ni，根據Fi計 算對應節點p(α)的法向向量

第三步，對G(s)上每一個節點應用模糊法向量約束，對鉆孔約束點采用控制點約束。

如圖5 所示，通過DSI 迭代計算，最終可以得到鉆探和物探綜合解釋地質面。

圖5 模糊向量約束后迭代計算得到地質面的綜合模型Fig.5 The comprehensive model of geological surface obtained by iterative calculation after fuzzy vector constraint

1.2.2 三維地質建模軟件開發

由于地質條件的復雜性，三維地質模型往往需要對大量點、線和面等幾何元素加以顯示，并對這些元素集進行有效操作。基于三維地質圖形庫和DSI 插值及約束技術，以OpenGL 作為開發底層，本文采用混合固定管線技術和可編程顯示技術，采用四層系統架構設計并開發了煤礦三維地質建模軟件(圖6)，使用軟件構建采掘工作面地質模型。

圖6 煤礦三維地質建模軟件系統架構Fig.6 System architecture of 3D geological modeling software for coal mine

圖形顯示和操作層是對數據層的地質對象進行顯示和操作，其中包括了數據的云圖顯示、材質貼圖、區域顯示和隱藏，以及各種幾何屬性顯示，具體操作包括視圖操作、CAD 操作，以及核心DSI 計算操作等。

數據層是軟件的核心，包含點集、線集、面集、鉆孔、立方網、地質體6 種地質對象，使用C#封裝OpenGL 的GL_POINTS(畫 點)、GL_LINES(畫 線)、GL_LINE_STRIP(畫線)、GL_TRIANGLES(填充三角形)等函數實現點、線、三角網格等繪制。點集表示基本的地質點，每種類型代表不同的地質含義，如地層點、斷裂點、地災點等，而地層點則包含代號、時代等基本地質屬性，斷裂點則包含斷裂類型(斷層、錯動帶)，對于斷層則包含代號、性質、斷距等屬性；線集表示剖面上或出露的地質界線與地層界線，亦具有地質意義的產狀要素；面集是面的集合體，用來表示三維地質界線與地層界線，可以是單一的面，也可以是多個面，每個面由一系列三角形連接組成，三角形的角點成為面的節點，三角形也簡稱為單元或網格；鉆孔對象主要用于表示鉆孔，數據結構上包含地層標記、沿勘探線的勘探數據等；立方網是針對空間數據分析和屬性建模創建的地質對象，由空間一定范圍的大量規則小立方體構成，空間數據儲存在小立方網中心，代表該小立方體空間范圍內的數據平均值，立方網繼承了基本圖形顯示和操作接口，因此，可以在立方網上進行常規的DSI插值計算；地質體指完全封閉曲面包圍的范圍，是針對近水平具有尖滅體的地層建模設計的一類地質對象，有助于模型應用(比如開挖計算、數值計算模型轉換等)。

管理層是對核心數據層進行圖形界面(GUI,Graphical User Interface)管理，包括管理地質對象的對象樹、主菜單和工具條、狀態進度條(全局靜態函數提供)、輸出窗口(用來輸出提示信息或運行結果信息)和屬性窗口(用來觀察和改變地質對象屬性)等。

應用層是利用插件對建模軟件進行擴展。插件只需要實現提供的IPlugin 接口即可。IPlugin 接口采用C#開發實現，定義了插件接口并編譯為DLL(Dynamic Link Library)文件，實現了在指定目錄下尋找DLL插件動態鏈接庫，利用反射構造DLL 文件的實例，在主程序中進行使用的功能。根據實際應用需要，基于提供的基本地質對象、圖形顯示和操作算法等可以開發各種應用插件，比如提供的二維出圖、地質數據庫、三維地質數據插值算法等功能模塊。

模型的構建過程(圖7)如下：

圖7 唐家會煤礦三維地質模型構建Fig.7 Construction of three-dimensional model of Tang Jiahui coal mine

(1)使用地震動態解釋技術實現煤層底板、斷層的解釋，并導出底板、斷層數據。

(2)建模軟件使用解釋數據、礦區邊界構建斷層模型，定義錯動方向并輸入斷距大小，軟件可使用模糊定義斷距(推測的斷距范圍最小值和最大值)或者精確定義斷距(輸入多個已知斷距點及其精確斷距)，之后軟件采用迭代計算重新定義斷層附近的斷層網格關系。

(3)將鉆孔數據作為約束條件，使用DSI 插值算法和不規則三角網構建其他地層，對相鄰地層實現封邊操作，形成實體地質模型。

1.3 掘進工作面數字孿生地質模型

以三維地震解釋的層位、構造數據構建地層建模框架，以直流電法超前探測、孔中物探、井巷測量、鉆探工程等為基礎，通過歸一化處理和坐標轉換后，利用離散光滑插值算法和地質網格化技術，對幾何地層、構造參數進行插值成面，形成包含煤層、頂底板、含水層、構造的幾何模型；使用地質屬性參數和災害監測參數，利用地質統計學算法對構造幾何模型進行屬性賦值，形成掘進工作面屬性模型；掘進過程中利用最新的掘進揭露控制數據，進行數據融合后對原幾何地質參數進行重新插值網格化，更新初始構造幾何模型，提高模型精度，最終形成多屬性動態掘進工作面三維地質模型(圖8)。

圖8 掘進地質建模Fig.8 Geological modeling of heading face

1.4 回采工作面數字孿生地質模型

基于三維地震層位、構造數據構建模型架構，建立工作面的靜態地質幾何框架模型：基于煤層底板等高線圖和煤厚等值線圖，初步建立煤層空間模型；然后基于鉆孔資料得到的工作面頂底板空間位置信息，修正煤層空間模型；基于上述不同方法解釋的工作面地質異常信息和巷道揭露的地質異常，綜合分析異常類型及范圍，在煤層空間模型的基礎上對異常地質構造進行建模；根據回采過程中的測量、素描數據對地震數據進行動態解釋[29]，重新與原幾何模型進行局部插值和網格化，更新初始構造幾何模型，形成回采工作面動態地質模型(圖9)；接入采中微震監測、隨采地震監測、孔中電阻率監測的成果，實現回采前方動態地質信息的數字孿生。回采地質信息數字孿生體現了工作面的環境要素，是回采工作面數字孿生的基礎。

圖9 回采工作面地質建模Fig.9 Geological modeling of mining face

2 掘進工作面數字孿生的應用場景

掘進工作面數字孿生應包含人員、掘進裝備、環境(地質信息)的全部要素的數字孿生(圖10)，其中地質模型數字孿生的主要應用包含以下方面。

2.1 掘進場景仿真及掘進規劃曲線下發

結合三維地震動態解譯數據，根據掘進作業規程設計的巷道層位、開口位置及方位角要求，剖切地質模型生成掘進巷道，自動提取巷道中線、斷面數據，通過掘進集控系統提供給掘進機，實現“基于地質模型的規劃掘進”：

(1)基于掘進工作面高精度地質模型，根據掘進作業規程設計的巷道層位、開口位置及方位角生成工作面前方一定范圍內巷道中線和斷面數據(圖10)，并存入數據庫。

圖10 基于地質模型的掘進工作面數字孿生Fig.10 Digital twinning of heading face based on geological model

(2)通過掘進機集控系統接口，獲取掘進機上一巷道斷面的實際截割線的絕對坐標。

(3)通過掘進機定位軌跡確定當前位置，剖切巷道設計地質模型，計算得到前方30～50 m 的巷道斷面截割曲線。

(4)通過物聯網傳輸至掘進工作面集控平臺，結合掘進機機械約束、掘進機運行數據，優化掘進機推進路徑，將掘進導線和巷道斷面數據推送到掘進機集控平臺。

通過實時獲取的掘進設備數據，實現與掘進工作面三維可視化模型的交互融合技術，通過對掘進工作面主要設備的實時數據采集和掘進工藝腳本設計，可以直觀地將透明掘進工作面規劃截割模型和掘進機位置、速度等姿態動作信息展示出來，從而實現掘進設備智能感知、設備定位及掘進過程中掘進機、支護、運輸機的協同掘進及展示功能，實現掘進工作面數字孿生。

2.2 掘進工藝模擬及地質預測預報

1)掘進工藝模擬將斷層的數字孿生模型構建后，可在掘進工作面數字孿生中模擬規劃掘進工作面通過斷層的措施。掘進工作面通過正斷層措施主要是：由上盤進入下盤時，直接破底或退后挑頂，上山掘進通過，直至進入煤層；由下盤進入上盤時，直接破頂或退后起底，下山掘進通過，直至進入煤層。掘進工作面通過逆斷層措施主要是：由上盤進入下盤，直接破頂或者再退后隨底，下山掘進通過，直至進入煤層(圖11)；由下盤進入上盤時直接通過或破頂通過，并沿一定坡度破底板上山掘進，直至進入煤層。

圖11 掘進過斷層模擬Fig.11 Simulation of driving roadway passing through fault

掘進工作面地質模型數字孿生可輔助解決掘進遇陷落柱的工藝判斷。當礦井主要開拓巷道、采區采面運輸巷道掘進遇陷落柱時，一般采取按照設計施工，在保證安全生產(特別是防止水害、瓦斯災害)的前提下直接掘進穿過陷落柱；回風巷掘進遇到陷落柱，一般采取繞過的方法。

2)掘進地質預測預報

掘進工作面地質信息數字孿生能夠集成長距離定向鉆、孔中物探結果，直觀顯示掘進前方地質異常，實時顯示隨掘地震監測信息，不斷提高掘進前方探測精度，通過數字孿生，可以直觀看到回采工作面前方地質構造與當前采煤面的空間關系，提供地質異常距離預警提高掘進安全和速度[31-32]。

2.3 掘進巷道支護設計三維參數計算

隨著煤礦開采深度的不斷增加，巷道圍巖受到應力的影響變得越來越明顯。基于煤礦掘進工作面地質模型，進一步增加圍巖取樣試驗、結構面編錄、鉆孔巖心編錄數據，采用以往經驗和圍巖穩定型分類的工程類比法對掘進巷道圍巖進行巖體質量分級，將模型導出進行數值計算，之后將計算結果作為力學屬性給掘進巷道模型賦值，提出巷道初期支護建議(圖12)。

圖12 基于三維地質力學屬性模型的支護設計Fig.12 Support design based on 3D geomechanical attribute model

3 回采工作面數字孿生的應用場景

回采工作面主要設備包含采煤機、液壓支架、刮板運輸機等。回采工作面的數字孿生一般以三維地質模型為基礎，加入井巷模型、采煤機等綜采設備模型、人員模型進行坐標配準，接入地質監測信息、設備運行信息、人員定位信息，實現回采工作面“人-機-環”的數字孿生。三維地質建模作為回采工作面數字孿生的基本載體，其發揮的作用主要有以下幾個方面。

3.1 回采場景仿真及采煤機截割曲線

在構建的地質模型的基礎上，結合工作面實際揭露資料，通過煤巖層識別成果或交接班地層分界測量數據、三維地震動態解譯數據，動態修正三維地質模型，自動剖切地質模型生成采煤機截割曲線、俯仰采基線，實現“基于地質模型的規劃截割”(圖13)。

圖13 規劃截割曲線及下發Fig.13 Planned cutting curve and distribution

(1)利用工作面高精度地質模型，生成工作面前方一定范圍內頂底板網格數據，并存入數據庫。

(2)通過采煤機集控系統接口，獲取采煤機上一刀割煤的頂底部實際截割線的絕對坐標。

(3)通過采煤機定位軌跡確定工作面當前位置，剖切工作面地質模型，計算得到未來10～15 刀的煤層頂底板截割曲線。

(4)通過數據庫傳輸至回采工作面集控平臺，結合采煤機機械約束、采煤機運行數據優化采煤機推進路徑，獲得每刀滾筒調整值與割煤基線推送到采煤機集控平臺。

通過實時獲取的設備開采數據，實現與回采工作面三維可視化模型的交互融合技術，通過對綜采工作面主要設備實時數據采集和開采工藝腳本設計，可以直觀地將透明回采工作面規劃截割模型和采煤機位置、速度、牽引方向，以及全部支架的姿態動作信息展示出來，從而實現綜采設備智能感知、設備定位及采煤過程中采煤機、液壓支架、運輸三機的協同開采及展示功能，實現數字孿生的透明可視化模型與工作面精準控制協同開采。

在基于地質模型的開采數據模型基礎上，提取頂底板高度，結合工作面雷達、慣導數據所實時反饋的采高臥底位置，同時結合開采數據及輔助校準(慣導、雷達的精準測量系統)建立數據樣本庫，并根據設備姿態及輔助測量數據對透明地質模型進行優化修正。

3.2 回采開采工藝模擬及地質預測預報

1)回采過斷層、陷落柱模擬

煤礦生產過程中常見的地質異常體包括斷層、陷落柱等。斷層會造成煤層的不連續，斷層面附近頂板破碎，容易出現離層和冒頂；支護方式的改變會降低回采的效率，有時需要放炮通過或者炮采，人工支護；出矸量增多，煤質變差；斷層易形成導水通道、瓦斯通道，使涌水量和瓦斯量增大，給回采安全帶來負面影響。在回采工作面實現斷層的數字孿生，可以基于斷層地質模型提前規劃通過斷層的措施，采用直接破底或者破頂的方式，隨兩盤煤層回采，直觀模擬綜采設備過斷層過程(圖14)。

圖14 模擬規劃過斷層及地質預測預報Fig.14 Simulated planned fault crossing

回采工作面中如果存在探明的陷落柱，可以構建陷落柱三維模型，在回采工作面進行數字孿生，可使工作人員直觀地根據陷落柱的發育情況和分布規律選擇合理的采煤方法。圖15 左下角的陷落柱位于運輸巷與切眼交會處，采用開斜切眼，回采時擺尾式開采，將工作面調整到正常位置。對工作面中部的陷落柱，如果面積不大，采用強行硬割的辦法通過陷落柱；如果陷落柱面積較大，則需要預先開掘新切眼，當工作面推進到陷落柱左側時，倒面搬家，跳過陷落柱繼續回采。當陷落柱位于回風巷附近時，采用縮短工作面長度的辦法避開陷落柱。

圖15 回采工作面處理陷落柱Fig.15 Treatment of collapse column in mining face

2)回采工作面地質預測預報

通過微震監測實時預警底板破壞深度和頂板裂隙發育高度，與電阻率實時監測的富水異常區疊加分析以反映到回采工作面數字孿生模型，實現動力地質災害的初步預警；通過隨采地震[33]實時采集采煤機振動信號，分析工作面內部地質異常和應力變化，提高采煤工作面安全性。

4 結 論

a.煤礦地質信息數字孿生以三維地質模型為主要載體。本文采用離散光滑插值(DSI)算法結合精準鉆探測量數據及地震解釋層位，構造數據建模；根據不同物探方法解譯得到物探模型以及勘探數據建立的參考模型，建立DSI 平行相似約束后迭代計算得到地質面的綜合模型，為采掘生產數字孿生提供地質信息孿生基礎。

b.煤礦采掘工作面地質模型數字孿生主要為復雜地質條件下的地質保障提供技術手段。采掘工作面地質信息數字孿生基于三維地震動態解釋、離散光滑插值、鉆探物探綜合解釋等技術，融入地質專家經驗構建三維可視化地質模型，突出煤層、采空區、地質異常構造、生產場景的空間分布特征，反映采掘擾動下的地質變化；為煤礦掘進生產提供基于地質模型的場景仿真和掘進巷道規劃斷面曲線下發，指導掘進機自主掘進，提供掘進前方地質異常距離預警，保障掘進地質安全；為回采工作面提供基于地質模型的場景仿真和規劃截割曲線，指導采煤機自主規劃截割，提供回采前方地質異常構造位置、應力集中區位置距離預警，提高回采工作的安全性。該技術在唐家會煤礦進行了應用，為安全、高效采掘工作提供地質保障。

c.本文對地質信息的數字孿生進行了初步研究，下一步研究重點以采掘工作面地質模型為載體，接入水文監測、火區監測、瓦斯監測、頂板監測、礦壓監測、粉塵監測、通風系統等環境數據和人員、視頻、設備三維數字模型及實時數據，形成采掘擾動影響下的綜合三維地質信息數字孿生體，通過大數據挖掘分析和人工智能學習，實現災害發生與各災害監測參數的關聯性自動學習功能，經過學習后根據參數變化自動提供災害預警，通過與智能通風聯動，實現災害聯動處置。