礦井智能通風現狀與智能控制系統構建

張景鋼,王清焱,何 鑫

(1.華北科技學院 安全工程學院,河北 廊坊 065201; 2.西安科技大學 安全科學與工程學院,陜西 西安 710054)

礦山開采涵蓋了采煤、掘進、機電、運輸、通風五大子系統。其中,礦井通風作為煤礦安全生產最重要的技術保障,主要調節井下空氣環境,確保煤礦用風地點的空氣質量達到規定的標準。在煤礦開采過程中,由于其不斷變化的工作環境及地質條件,需采用更加完善的通風系統,保證人員生命安全,做到安全風險防控前移,降低事故的發生概率。

21世紀以來,伴隨科學技術的蓬勃發展和礦井設計水平的不斷提高,為提高煤礦的安全水平及其核心競爭力,必須融合信息技術發展優勢,推動煤炭產業走現代化工業之路。即積極引進國內外領先的技術,全方位提高礦井的智能水平,建立新型智能礦井。2018年,住建部頒布GB/T 51272—2018《煤炭工業智能化礦井設計標準》,確立了煤礦智能化改造和建設的標準[1];2020年,多部委聯合印發了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》,明確提出借助先進技術實現“機械化換人、自動化減人、智能化無人”的近期目標[2]。礦井通風作為礦山開采的主要生產輔助系統,加快建設礦井智能通風系統成為了目前礦井智能化建設的重要環節。

筆者基于文獻調研分析,闡明礦井智能通風的研究現狀,并在其關鍵技術方面進行創新性探索。在此基礎上,對礦井智能通風開展智能模塊與系統研究,構建綜合性的礦井智能通風與災變應急控制系統。

1 礦井智能通風理論

隨著礦井通風智能化建設的不斷推進,多位學者對礦井智能通風的定義和內涵展開了深入探討。盧新明等[3]指出智能通風技術是根據井下不同的氣候參數變化,確保各用風地點的新鮮充足空氣供應;邵良杉等[4]認為智能通風系統應基于井下物聯網、人員定位等系統,采用系統工程技術等理論,實現風網實時解算,以及風門、風窗、風機的動態實時調整。

結合前人的研究成果及其他領域智能化研究,認為礦井智能通風是指運用互聯網的高新科技,工業的自動化、無人化技術,解決礦井智能通風問題,實現礦井風量的自動分配,礦井通風設施的自動調控,災變時的聯動應急調控。其核心思想是將現有的數據收集、處理、控制、通風等技術有機地聯動,依據“平戰結合”的原則,在正常通風和災變的情況下,根據不同的情況,進行智能決策和調節,以實現日常通風的自動管理維護與災變期間對風流的緊急控制[5]。

2 目前礦井智能通風存在的問題

2.1 礦井參數測定問題

1)風網解算參數的測定。該參數涉及風速、風壓和巷道斷面積等多個方面。現階段國內眾多礦井仍采用傳統的人工測定方法,但隨著礦井深度的加深和巷道系統的復雜化,人工測定已難以保證零誤差,且人工數據測定往往存在滯后,對突發情況無法及時呈現礦井的真實通風狀況。

2)礦井災害參數的測定。礦井災害參數主要包括礦井瓦斯與礦塵濃度、礦井巷道特殊氣體濃度、工作面與采空區溫度、礦井水文地質等參數。目前,國內對災害參數的測定大多依賴人為感知或傳統的人工測量,其誤差較大。特別是在回風巷的氣體組成、工作面與采空區的溫度、礦井水文地質的測量方面,因各礦井的實際狀況及災害測定周期的不同,對災害的精確預測難度較大,往往導致無法及時應對礦井的實際隱患,也顯示出明顯的滯后性[6]。

2.2 風網實時調節問題

1)風量分配。目前礦井的風量分配依賴于礦井工作面的某些關鍵參數來進行測算,如溫度、濕度、工作人員數量,以及CO2和瓦斯含量等。數據精度的偏差和不恰當的測算方法均可能導致工作面的風量供應不足或浪費。此外,當前礦井的數據測量也存在較大的延遲,使用此數據進行通風網絡解算可能對礦井的正常供風造成嚴重的后果。

2)礦井通風調節設備。礦井風量調節不僅涉及調整主通風機的功率,同時也需對風窗、風門和調壓室進行精細的風量調控,確保其定向或定量地流動。目前風窗、風門及其他調壓設施仍然依賴人工調節,尚未達到遠程、智能、自動及獨立的控制標準,存在風量過量或不足、多個設備的礦井風量聯合調控等問題[7]。

2.3 風機問題

1)主要通風機。國內眾多礦井的主要通風機用電量占據了整體礦井的10%～20%。在礦井通風設計階段,對通風機設備的選型及其工況點的確定都預留有足夠的余量,風機大都處于“大牛拉小車”的狀態[8]。

2)局部通風機。局部用風量受工作面的CO2含量、地質構造、瓦斯等因素所影響,而局部通風機的風量輸出往往保持恒定,無法根據具體掘進工作面的實時需求來進行風量的調整,更無法實現局部通風機的遠程控制。

2.4 災害預知與應急控制問題

許多礦井在災害預測和災變應急控制方面尚處于相對原始的人為操作與控制階段。礦工和管理者依賴于人工參數測定,或是基于直覺來對潛在的煤礦事故做出預判。值得關注的是,少數具有前瞻性的礦井已經建立了專門針對特定災害類型的預測系統[9]。

3 礦井智能通風的關鍵技術

3.1 礦山模型技術

現有煤礦圖紙常以CAD圖紙與紙質圖紙的形式進行使用和保存,部分煤礦已初步采用礦山GIS系統。GIS技術突破了傳統2D圖紙的空間局限,為復雜的礦山系統提供了三維立體的可視化展示。盧新明等[3]在3D模型基礎上,構建了一套礦山4D GIS平臺。該平臺展現了礦山的三維模型、通風氣候、地形、地質、井巷、硐室及工作面的空間和屬性數據,同時屬性參數能依據礦井實際情況實時動態變化。

本研究將隧道定位技術引入煤礦,即北斗隧道定位信號擴展系統(見圖1)。此系統由接收天線、衛星導航接收機、GNSS再生信號源,以及適用于狹窄巷道中的微波漏纜組成[10]。接收天線主要負責捕獲北斗信號,經由衛星導航接收器進行信號的放大、濾波及解析,獲取衛星的實時數據,然后將該信息傳輸至GNSS再生信號源生成偽北斗信號,而微波漏纜主要負責將此信號發散出去,確保井下北斗信號的全覆蓋。

圖1 北斗隧道定位信號擴展系統示意圖

3.2 參數精確獲取技術

1)風速參數

國內風速傳感器存在的精度與波動等問題,文獻[4-5]提出了非固定式超聲波時差風速測定法。該技術首先考慮傳感器的位置,巷道中平均風速為一圈點,風速傳感器應布置在距離頂板r的巷道中軸線上,r值應根據巷道斷面積、形狀等因素,基于大數據理論與機器學習來確定。其次傳感器本身,在超聲波時差法中引入數字轉換芯片(TDC),保證時間的精準性,同時引入湍流擾動抑制解耦算法,降低擾動造成的誤差,由此制作的風速高精度測定傳感器精度小于0.1 m/s,從而實現井巷風速的在線精確實時測定。鑒于電子設備在礦井惡劣環境下的易損性,傳感器的可靠度和準確度可能會受到影響,傳感器需使用抗腐蝕材料,具備自我清潔等功能,以確保其持續高效運作。

2)風壓參數

針對精密的壓力敏感元件進行深入的調研與分析,強調抗腐蝕、抗老化、耐高溫潮濕與本質安全化,從中篩選出適合測量風流壓力的元件。將其與自適應放大電路連接,實現信號的濾波與放大,整合溫濕度參數測量功能,利用神經網絡進行非線性校準,減小誤差,構建自動補償高精度傳感器,測量精度控制在1 Pa左右[5]。但是針對不規則的巷道,特別是大斷面、低風阻的巷道,測量精度可能會有較大偏差,甚至可能超過巷道本身阻力。因此,在特定巷道可結合壓差計法進行綜合測量,從而確保礦井風壓在線精準測定。

3.3 礦井通風網絡的優化調節技術

通風網絡的優化調節,不僅要滿足礦井的日常通風需求,更要保證災害發生時能夠迅速調整和控制風量,通過文獻[11-15]的深入探析,提出了定點優化調節策略。即基于目前礦井巷道的風網參數,利用可調風窗風機或改變主要通風機的葉片角度與頻率來實現阻力調節,使巷道風量滿足要求,實現礦井通風網絡的定點優化[3]。

3.4 礦井災害的預防技術

災害發生前往往會出現某些險兆,針對礦井災害進行總結研究,引入HAZOP-LOPA煤礦安全風險評價方法對礦井災害的險兆信息進行分析與評價,以期對礦井災害起到提前評價預防的作用[16]。

圖2展示了HAZOP-LOPA煤礦安全風險評價方法的整體流程[16]。該方法對礦井各項數據進行分類,建立涉及水災、火災、頂板、突出及爆炸事故險兆數據庫。將每一類數據庫劃分單元節點,針對礦井數據建立偏差,根據偏差所導致的后果,進一步明確災害可能發生的后果等級。隨后通過風險矩陣對可能的后果等級進行處理,如果風險較低,則僅需進行上述的HAZOP分析,將后果等級傳至礦井數據分析與決策系統進行調控;若風險較高,則需經過LOPA層層分析,判斷風險是否在可接受范圍內。

圖2 HAZOP-LOPA煤礦安全風險評價方法流程圖

3.5 通風設施智能化

通風設施的智能化主要針對風窗和風機的智能調節。大多研究均應用工業PLC,實現礦井通風設施的自動化。井下傳感器將測得的數據傳輸至井上,由礦井數據分析與決策系統進行分析處理,隨后再將指令發送至PLC,實現對風窗和風機的調節[17]。

為了進一步提高調控效率和安全性,可在每個風窗風機的控制PLC上植入通風設施輔助決策系統(見圖3),實現礦井通風設施的雙系統管控(數據分析與決策系統、輔助決策系統)。其中輔助決策系統擁有更高的優先級,同時在遭遇災害數據分析與決策系統可能失效時,輔助決策系統可以實施自動化的調整措施。

圖3 通風設施PLC調控流程圖

4 礦井智能通風系統設計

4.1 智能模塊研究

為解決礦井通風設備種類多、系統復雜等問題,將礦井不同的設施進行模塊化分類,使其具備系統性、協調性。將礦井智能通風模塊劃分為數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據分析與處理、可視化信息等五大模塊。

1)數據采集模塊。在井下巷道、采空區及硐室有針對性地布置瓦斯傳感器、礦井氣候參數傳感器、氣體分析傳感器、熱成像儀、頂板壓力傳感器、水文地質傳感器,收集井下實時數據;在適當位置布置井下視頻監控裝置,傳輸井下視頻信息及圖像信息;在巷道關鍵節點布置人員射頻定位系統。

2)數據傳輸模塊。選擇5G無線傳輸或有線傳輸技術,將數據采集模塊采集的數據通過多功能智能網關傳輸至地面礦井數據存儲中心。

3)數據存儲模塊。此模塊負責收集和存儲礦井參數信息、瓦斯信息、煤層及采空區區域溫度信息、氣體成分信息、視頻信息、定位信息、人員信息、GIS信息、設備信息、其他信息,并進一步構建災害數據庫、風機數據庫與風窗風門數據庫。

4)數據分析與處理模塊。此模塊依據數據庫的各項參數進行通風網絡解算、通風異常診斷與預警、災變異常診斷與定位、風機運行故障診斷與調節,然后結合數據分析的結果與礦井的實時狀況,進行邏輯判斷,發出調節指令,經數據傳輸層到達調節風窗、風機等設施,并將設備執行情況反饋至數據分析與處理模塊。

5)可視化信息模塊。構建監控中心可視化與室外可視化看板。監控中心可視化在三維礦井圖中實時顯示井下設備運行狀態,巷道風量、瓦斯參數、人員位置信息與災害預警信息。室外可視化主要對井下的監控進行展示,實時觀察井下動態情況。

4.2 智能系統研究

1)礦井三維立體圖系統

基于礦井地形地貌、等高線、斷層、水文地質、礦井界限等信息,礦井三維立體圖系統為工程師提供清晰的可視化平臺。工程師研究決定挖掘方向與寬度,向掘進機或采煤機發送精準的指令進行作業。該系統能實時接收掘進機或采煤機的推進狀況和位置數據,為井下巷道或采空區的三維模型建立提供準確的基礎數據。

2)風網實時解算系統

該系統依據巷道傳感器返回的風壓、風速、斷面積等實時數據,解算得出各巷道所需風量,再將計算結果傳輸至通風數據分析與決策系統進行判斷決策。風網實時解算系統可實現實時分析解算,確保巷道所需風量的正常供應。

3)通風數據分析與決策系統

正常通風時,進行曲線數據維護與仿真、算法及誤差分析、拓撲關系維護及問題診斷,最后形成正常時期的通風方案,將風量調節指令發至通風設施,進行遠程調控。同時該系統具備災害預警與控制功能,通過與事故數據對比,設定預警參數,以提前調整通風設施,確保通風正常,最大程度地降低事故風險[18]。

當井下發生災害時,根據災害預警和通風設施失效位置,確定故障源,劃分災害影響范圍,確定逃生路線,并進行井下廣播通知。通風數據分析與決策系統重新對礦井的通風現狀進行快速分析,調動未失效的通風設施進行快速應急控制,防止事故再擴大[19]。

4)可視化展示系統

可視化展示系統基于礦井三維立體圖,集成了礦井通風設施、人員定位、巷道動態風流及參數可視化、災害預警與控制等信息,系統展示內容包括:①井下員工實時位置;②通風機、風窗、風門等運行狀況;③巷道風流流動方向及巷道預定風量與實際風量;④井下的風速、風壓、瓦斯濃度、礦塵濃度和溫度等參數及分布情況;⑤災害預警、撤離路線、調控通風設施運轉情況。

5)通風仿真模擬系統

通風仿真模擬系統以礦井三維立體圖系統為基礎,將風網實時解算系統的數據、通風數據分析與決策系統的指令進行模擬運行。此系統為通風網絡的優化、阻力的調節和通風設施調整提供了依據[20]。通風仿真模擬系統具備以下功能:①通風系統拓撲網絡建模;②巷道風流模擬解算;③通風系統網絡優化調節;④通風設施智能調控。

4.3 礦井智能通風與災變應急控制系統

為了進一步提升礦井的系統化管理水平,在深入研究智能模塊與系統的基礎上,構建了一個綜合性的礦井智能通風與災變應急控制系統,如圖4所示。

圖4 智能通風與災變應急控制系統流程示意圖

該系統從數據收集模塊將人員定位信息、礦井信息、通風設施信息經由數據傳輸模塊傳至礦井數據存儲中心;礦井數據存儲中心對數據按不同要求進行分類,經過整理后的數據被傳輸至數據分析與處理模塊進行進一步的分析與決策,并發出調控指令或預警信號[21];將系統數據分析與處理模塊的調控信息與礦井數據存儲中心的實際信息用可視化的方式展示出來。其中,礦井三維立體圖系統根據掘進與采煤位置繪制出精確的三維立體圖,風網實時解算系統則對巷道風量進行實時解算,通風數據分析與決策系統對當前礦井的狀態進行細致分析,為災害信息發出預警,并調節通風網絡,以確保其高效穩定運行。

智能通風與災變應急控制系統的核心功能包括:

1)三維模型創建:在三維空間中實時創建和編輯圖形,解決三維繪圖中如投影、定位等一系列難題。

2)多視圖展示與信息瀏覽:利用優化的三維模型,具備通風系統圖、防塵圖、瓦斯抽放圖和注漿圖等的分層顯示,同時清晰展示礦井監控、通風設施、傳感器及人員定位信息。

3)風量智能分配:對全礦井通風狀況進行實時解算,并根據風速傳感器進行風速校驗,通過控制通風設施,實現風量自動分配。

4)災害預警與控制:在災害發生前,能夠通過對井下數據的深入分析發出預警信息。災害發生時,系統會迅速確定故障源和受影響的范圍,并進行設備聯動控制。

5)救災路線:系統結合了服務器端救災路線求解技術及礦井專家救災路徑庫,為實際救援提供精準的參考路徑。

5 結束語

1)依托于當前礦井通風的發展現狀,在汲取前人研究理論成果的基礎上,闡明了礦井智能通風的定義及核心思想。

2)根據文獻的調研分析,理清了礦井智能通風存在的問題及關鍵技術。當前主要面臨如礦井參數的精準測定、風網的實時調節,以及風機、災害預知、應急控制等方面的挑戰。梳理了包括礦山模型技術、參數精確獲取技術、通風網絡優化調節技術、災害預防技術、通風設施的智能化技術等五大關鍵技術,并在此基礎上融入了新的技術。

3)基于智能通風的關鍵技術,構建了涵蓋五大模塊和五大系統的礦井智能通風與災變應急控制系統。該系統集成了先進的傳感技術、數據分析算法和實時控制策略,旨在為礦井內的工作人員提供一個更安全、高效和舒適的工作環境。