基于物聯網的煤礦智能巡檢系統研究與應用

李建軍，賈東秀，牟曉輝

(1.山東省邱集煤礦有限公司，山東省德州市，253000；(2.國家礦山安全監察局山東局監察執法一處，山東省濟南市，250000)

0 引言

煤礦安全巡檢作為一項綜合性的檢查制度，對安全生產工作具有積極的督促指導作用。煤礦安全巡檢主要是對生產作業場所及煤礦井下的采煤、掘進、機電運輸、“一通三防”等類型的人-機-環-管等各類風險進行安全狀況的監督巡檢。目前，大部分煤礦的巡檢模式主要是采用定責、定時、定人、掛牌督導的方式，在定時周期巡檢質量管理方面，存在漏檢、超時等問題；在巡檢內容方面，現場作業人員因其僥幸心理驅使，假檢、不檢、巡檢質量差等問題時有發生，巡檢工作缺乏有效監督和規范，存在空班漏檢等嚴重違章行為，極易造成較大的安全隱患。

在實際巡檢工作中，對現場發現的安全隱患或者是影響運行的故障性隱患發現不及時，或者對發現的隱患問題處置程序復雜等，以及沒有及時與現有的雙重預防管控平臺等安全管理系統實現優先對接聯動，這些現象都會導致隱患排查治理滯后，阻礙了煤礦安全管理工作的正常進行。

物聯網技術主要是利用信息網絡技術、傳感器技術實現萬物與網絡的連接，對連接入網的對象進行標簽化處理，實現物的智能化管理操作[1-2]?；谖锫摼W的煤礦智能巡檢系統可以實現巡檢任務的個性化定制，通過智能終端自動識別完成巡檢工作，為煤礦巡檢工作的管理和考核提供依據[3]。

針對目前煤礦巡檢過程中存在的問題和任務需求，將智能手持終端引入煤礦巡檢監測中，設計并實現了基于物聯網的煤礦智能巡檢系統。該系統通過硬件和軟件系統的結合，利用三維GIS技術、二維碼掃描識別技術、大數據分析技術等對煤礦智能巡檢系統進行構建和支撐，使巡檢操作和統計管理更加智能化，全面構建起煤礦智能移動巡檢平臺。

1 煤礦智能巡檢系統總體架構設計

基于物聯網的煤礦智能巡檢系統采用物聯網技術實現了感知層、傳輸層和應用層的3層架構體系，實現對煤礦井下生產作業場所及煤礦井下的采煤、掘進、機電運輸、“一通三防”等類型的人-機-環-管等各類風險進行安全狀況的監督巡檢。基于物聯網的煤礦智能巡檢系統總體架構如圖1所示。

圖1 煤礦智能巡檢系統總體架構

(1)感知層。該層主要是智能終端采集的數據通過無線網絡進行不同巡檢類型數據的信息交互和實時互聯，通過收集大量的環境數據、設備運行數據并進行處理，保障數據的完整性、準確性和實時性。

(2)傳輸層。該層組建的工業環網和無線網絡等，可更好地滿足海量巡檢數據的接入和可抵御信號干擾需求，對多協議傳輸網管可采取多網協同、高層協議向下兼容解析等方式完成井下環網和感知傳輸網絡的高效通信，提高數據的實時傳輸及數據處理能力。基于微服務架構和人工智能算法構建智能數據引擎，實現業務邏輯快速組態化構建和智能分析。

(3)應用層。該層主要根據需求集成部署在煤礦統一數據平臺上的各業務功能模塊，如檢查項管理、巡檢點管理、任務管理、統計分析等功能。通過構建煤礦統一數據平臺，對巡檢數據進行共享和融合分析，提取有價值信息，為后續的礦井安全管理提供參考。

2 煤礦智能巡檢系統設計

2.1 系統硬件架構設計

根據煤礦智能巡檢系統的硬件構成，系統可劃分為煤礦統一數據平臺、煤礦工業環網和智能巡檢終端。因此，煤礦智能巡檢系統硬件主要包括后臺管理服務器、工業環網、計算機、本安型移動智能終端等。礦用本安型移動智能終端設備建議采用市場中應用比較成熟的智能設備，其具有良好的工作穩定性與技術服務支持能力，可保證巡檢工作的有效開展[4]?；谖锫摼W的煤礦智能巡檢系統采用人工智能、機器深度學習、圖像識別、路徑自主規劃及在線控制相融合的以及大數據交互引擎技術等現代技術結合的智能化巡檢設備，為系統安全管理提供強有力的信息化手段，實現對巡檢內容的實時把控和安全響應[5]。煤礦智能巡檢系統硬件架構如圖2所示。

圖2 煤礦智能巡檢系統硬件架構

2.2 系統軟件功能實現

煤礦智能巡檢系統軟件開發內容主要包括PC端(管理人員)和巡檢 App端(巡檢人員)組成。

煤礦智能巡檢系統將應用功能模塊部署在煤礦數據平臺，統一實現數據的存儲、分析、監視和預警。煤礦智能巡檢系統與煤礦現有監控系統實現無縫對接，具備實時監控、智能識別、巡檢結果智能分析、智能App端應用等功能，采用三維模擬的形式實現GIS巡檢區域內的全景展示[6]。

針對擬開展的智能巡檢區域或巡檢對象完成數據采集，巡檢人員使用手持終端對粘貼的二維碼進行掃描后錄入巡檢數據，通過無線網絡將瓦斯巡檢、通風巡檢、設備巡檢等各類型的巡檢數據信息傳輸到服務器，在巡檢專用GPU服務器上部署識別軟件，對前端采集的圖像、音頻等數據進行識別，最終系統將識別結果、巡檢數據存儲在統一的數據平臺，并通過后臺對數據進行智能分析展示。煤礦智能巡檢系統統一與煤礦雙重預防管控系統實現優先對接聯動，具備實時監控、智能識別、智能分析、巡檢報表自動生成等功能。煤礦智能巡檢系統業務流程如圖3所示。

圖3 煤礦智能巡檢系統業務流程

2.2.1 PC端設計

煤礦智能巡檢系統是一個基于移動互聯網的云巡檢服務平臺，系統支持在線巡檢、離線式巡檢等多種應用模式，簡單、易用、智能、高效，僅通過礦用本安型移動智能終端、電腦即可有效監督巡檢人員是否及時到位，有效避免漏檢情況發生。PC端功能主要包括定職定責管理、監督檢查管理、驗收閉環管理、統計分析等。

(1)定職定責管理?；谖锫摼W的煤礦智能巡檢系統是一個多部門、多人員共同使用的協同工作平臺，管理人員可以自主設定巡檢路線、巡檢設備、巡檢內容，配置智能識別對象、智能分析邏輯以及巡檢結果展示等[7]。

(2)監督檢查管理。監督和檢查巡檢人員的工作進度及質量，通過三維GIS可實時查看巡檢人員的工作軌跡，確保巡檢人員到崗到位等，通過技術手段完成對巡檢人員的監督和管理[8]。

(3)驗收閉環管理。對巡檢過程中發現的異常情況將自動轉入到異常記錄功能中，移動終端和管理后臺都可以查詢到異常信息，異常信息自動上傳到雙重預防管控系統中，按照隱患進行閉合處理，可及時發現和處理安全問題，有效提高工作效率和安全隱患的管理水平，保障煤礦安全管理工作順利進行。

(4)統計分析。系統支持查看巡檢任務完成狀態、完成情況的統計分析，支持按日、周、月對巡檢點巡檢數據、超限報警數據等進行統計分析，支持根據不同的時間段自動生成某一地點通風量的變化曲線，全面掌握各巡檢類型的執行率、問題整改率等，并將分析結果作為風險預警、績效評估等的依據。煤礦智能巡檢系統PC端界面如圖4所示。

圖4 煤礦智能巡檢系統PC端界面

2.2.2 App端設計

根據煤礦實際巡檢工作的業務場景及需求，巡檢App端具體功能主要分為巡檢質量控制、巡檢路線自動提醒、巡檢過程管理等功能。

(1)巡檢質量控制。系統使用引導式錄入方式，通過直觀的界面展示將巡檢信息固化，引導巡檢人員完成巡檢任務。在巡檢過程中全程實時統計巡檢進度，在未完成巡檢的情況下標紅提示，杜絕巡檢員漏檢、不檢等情況的發生。巡檢App端界面如圖5所示。

圖5 巡檢App端界面

(2)巡檢路線自動提醒。通過本安型移動智能終端與二維碼的配合應用，促使巡檢人員按照集團公司和煤礦的有關規定以及按順序、按時、按點進行巡檢，在完成一個巡檢點之后，自動提醒下一個巡檢點，避免巡檢順序出錯。

(3)巡檢過程管理。在巡檢過程中，未到達巡檢點時禁止錄入信息，通過巡檢路線指定及指定位置彈出任務的方式，將巡檢任務固化到位置點，必須在到達指定巡檢位置后，才可錄入巡檢數據，為保證檢測效果，系統規定數據提交時間。

(4)巡檢信息自動上傳與聯動。手持終端在井下無線網絡通暢的情況下，可以與PC端實現數據的實時傳輸，自動生成相關巡檢類型的臺賬報表?？梢酝ㄟ^文字、拍照、短視頻等方式快速上報巡檢異常，并自動同步到雙重預防管控等安全生產管理系統中，按照隱患進行閉合處理。

(5)巡檢記錄與警示。針對未按時完成的巡檢工作，系統根據后臺設置的巡檢頻次短信提醒巡檢人員和管理人員。平臺服務器可以根據告警信息的緊急等級結合告警規則向相關人員發送告警信息[9]。

(6)換位履職管理。安全巡檢聯動保障與雙重預防管控系統、安全生產等系統進行聯動，及時提醒巡檢過程中已存在的隱患信息，保障巡檢人員安全巡檢。

3 煤礦智能巡檢系統關鍵技術

3.1 大數據分析技術

煤礦大數據分析平臺具備數據接入、數據存儲、數據處理、數據可視化等功能。數據引擎提供了CSV、TXT、文件文檔、關系數據庫等云存儲數據，并針對不同的應用場景提供HBase、Hive 和 HDFS這3種存儲方式。煤礦大數據分析平臺不僅為 SparkSQL 分析、RDD、DataFrame和 DataSet 等提供數據接口，而且為機器學習提供決策樹快速構建、回歸算法以及貝葉斯算法等常見分類和模型構建。煤礦大數據分析平臺提供餅狀圖、柱狀圖、雷達圖、曲線圖以及位置分布等接口，使計算分析結果能夠直觀地進行可視化展示。在煤礦大數據分析平臺上，建立風險庫、隱患庫、預測預警規則庫等，基于靜態數據、流式數據等計算框架，對煤礦人員、設備、環境的偏離情況等進行不間斷實時分析計算和預測[10]。

3.2 三維GIS技術

煤礦智能巡檢系統采用了相關GIS技術處理巷道、巡檢點、巡檢線路的相關展示和計算。針對巡檢工作可視化單一、缺乏與地理信息集成等問題，利用 GIS技術將實時巡檢信息集成在三維地圖上，展示巡檢的實時工作進程以及異常點位的動態情況等，實現了對巡檢工作的遠程綜合實時監控。

結合GIS技術，巡檢系統可以輔助管理分布在井下的巡檢點和巡檢人員，管理人員可在GIS地圖上靈活繪制路線，系統自動生成最優路線建議，支持維護與巡檢路線相關的異常信息自動識別并預警。煤礦智能巡檢系統能夠實現井下人員實時定位，并在三維模型中即時更新。同時可查看巡檢點在GIS地圖上的空間分布位置，根據巡檢點的顏色判斷巡檢完成狀態，查看巡檢人員的實時位置及巡檢軌跡回放，并且能夠及時準確地將井下人員分布信息、人員運動軌跡等反映到調度中心，以便能更加合理地調度和管理，同時也為應急救援提供精準的人員定位數據。

3.3 數據聯動技術

近年來，我國5G技術在企業生產管理中的廣泛應用為巡檢過程中的實時通信提供了重要的技術支撐。目前，常用的通信技術包括可見光無線通信技術、Mesh技術、無線保真技術等[11]。依據PDCA循環理論，煤礦安全巡檢發現的隱患數據通過5G網絡實時上傳至雙重預防管控等安全生產管理系統中，實現智能聯動控制，形成巡檢感知-決策處置定時-驗收合格的閉環式運行模式，全面提升礦井災害防治系統的安全保障能力和機電設備的正?？煽窟\行。

4 應用效果

2022年10月，基于物聯網的煤礦智能巡檢系統在邱集煤礦投入使用。通過該系統的應用，真正實現了邱集煤礦12個巡檢員、300多個巡檢點巡檢工作的全流程智能管理以及瓦斯、粉塵、防爆門、密閉墻等多種類巡檢工作的一體化管理，有效解決了空檢漏檢隱患、不按計劃巡檢、巡檢數據記錄不規范、應急處置查證困難等問題。

(1)解決了巡檢人員未檢、漏檢、不檢等問題，通過PC端與App端的配合應用，設置不按預制巡檢要求即無法完成巡檢的限制，系統層層把關提醒，避免漏檢、不檢。

(2)規范人員巡檢路線，通過移動智能終端與二維碼的配合應用，GIS地圖自動記錄人員的巡檢路線，促使人員按有關規定按時、按點、按線路進行巡查，以便發現安全隱患并及時解決。

(3)巡檢數據充分利用，利用本安型移動智能終端實現井下記錄一次，井上自動生成各類臺賬報表，并對巡檢數據進行自動分析、預警，推進信息化與安全生產業務的融合，避免重復記錄，提升工作效率，降低監管難度。

(4)趨勢分析支撐領導決策，對巡檢數據進行深入分析，全面掌握各類型的任務執行率、漏檢率、問題整改率等，并將分析結果作為風險預警、績效評估的依據。

5 結論

(1)礦山物聯網與大數據融合促進了新型信息處理方式的發展[12]，煤礦智能巡檢系統應用的物聯網技術、大數據分析技術能有效加快現場突發情況的響應速度，降低人工巡檢工作強度和危險系數。目前，大數據分析技術對巡檢相關的歷史數據進行了分析，但對未來趨勢風險的預估準確度有待提高，后期將根據歷史運行數據，提高瓦斯巡檢、通風巡檢、設備巡檢等相關未來趨勢風險的預估準確度，以指導煤礦智能巡檢。

(2)煤礦智能巡檢系統在邱集煤礦的深度應用解決了煤礦的空檢漏檢隱患、不按計劃巡檢、巡檢數據記錄不規范、應急處置查證困難等問題。但是隨著科技的進步，針對煤礦智能巡檢的要求也越來越高。目前，傳統的攝像、讀數及遠程傳輸等巡檢方式已滿足不了煤礦巡檢需求，未來需將機器視覺、智能AI等新興技術應用到煤礦智能巡檢系統中，完善智能巡檢識別算法，助力煤礦巡檢工作智能化開展。

(3)煤礦智能巡檢系統的研究與應用響應了國家提出“建設數字化礦山”的要求，為煤礦井下安全巡檢管理提供了新的方法，可基本解決煤礦巡檢人員履職管理、巡檢數據應用的難題，對夯實礦山安全基礎管理、推進信息化與安全生產業務深度融合、保障礦井安全生產具有重要意義。