煤礦災害智能綜合防治系統構建及關鍵技術研究

作者簡介：

魯學恭（1980— ），男，漢族，甘肅蘭州人，本科，中級工程師，研究方向：煤礦復合災害治理。

摘要：

本文通過構建煤礦災害智能綜合防治系統，突破傳統防治手段的局限性，提高煤礦火災隱患的監測和防控能力，保障煤礦安全生產。采用分層架構設計，利用物聯網、大數據、人工智能等技術，整合多種傳感器進行數據采集與傳輸，結合深度學習模型對火災隱患進行預測分析，開發應急響應與輔助決策模塊。通過案例驗證，系統可以提升煤礦火災監測的精度和預警的及時性，形成快速響應與高效救援的綜合防治機制。

關鍵詞：煤礦災害；火災防控；智能系統；物聯網；人工智能；應急救援

引言

煤炭作為我國重要的能源資源，在經濟發展中占據關鍵地位。煤礦開采環境復雜，火災等災害頻發，不僅造成人員傷亡和財產損失，還對煤炭行業的可持續發展造成影響。傳統的煤礦災害防治手段在面對復雜多變的火災隱患時，難以實現精準監測和有效防控。隨著物聯網、大數據、人工智能等先進技術的快速發展，構建煤礦災害智能綜合防治系統成為提升煤礦安全管理水平、預防和應對火災等災害的必然選擇。

一、煤礦火災災害現狀及傳統防治問題

（一）煤礦火災災害現狀

煤礦火災災害類型多樣，主要分為內因火災和外因火災。內因火災多由煤炭自燃引發，煤炭在一定條件下會與空氣中的氧氣發生氧化反應，產生熱量，若熱量積聚無法散發，就會導致煤炭自燃。外因火災由外部火源引起，如電氣設備故障、違規動火作業等。據不完全統計，2023年全國共發生煤礦安全生產事故99起，其中火災事故2起，死亡31人、傷38人、重傷3人。較大事故8起，其中火災1起，死亡5人；重大事故5起，膠帶著火1起，死亡16人，地面火災1起，死亡26人。例如，2023年5月9日，河南某煤礦13采區因風窗周邊破碎煤體自燃引發火災事故。此次事故給煤礦企業的生產經營帶來嚴重影響。2023年11月16日，山西某建筑辦公樓二層浴室發生火災，造成26人死亡、38人受傷，過火面積約900m2，直接經濟損失4990.26萬元。該事故的直接原因為二層井口浴室大更衣區0625號吊籃上方電機主供電線絕緣層與金屬線卡接觸部分破損短路，引燃下方吊籃內的可燃物所致。這起事故同樣凸顯了煤礦火災對人員生命安全和企業財產安全的巨大威脅。

（二）傳統防治手段的局限性

傳統的煤礦火災防治手段主要包括人工巡檢、簡單的監測設備以及常規的滅火措施。人工巡檢受人員主觀因素和工作強度的影響，存在檢查不全面、不及時的問題。例如，部分煤礦的人工巡檢間隔較長，在巡檢間隔期間，火災隱患可能會逐漸發展，從而錯過最佳的防治時機[1]。一些簡單的監測設備如單點式溫度傳感器，監測范圍有限，精度不高，難以對火災隱患進行準確判斷。在滅火措施方面，傳統的滅火方法可能無法適應復雜的火災場景，導致滅火效果不佳。當火災發生在采空區等復雜區域時，傳統的滅火方式可能無法有效撲滅火災，反而會導致火勢蔓延。

二、煤礦災害智能綜合防治系統構建思路

（一）系統總體架構設計

煤礦災害智能綜合防治系統采用分層架構設計，涵蓋設備層、邊緣層、基礎設施層、平臺層和應用層。設備層部署各類傳感器、攝像頭、控制設備以及通信網絡設施等，負責采集煤礦井下的實時數據，如溫度、氣體濃度、煙霧濃度等。這些設備就如同系統的“觸角”，實時感知井下環境的變化。邊緣層對設備層采集的數據進行協議解析和邊緣處理，同時兼容各類工業通信協議，將處理后的數據傳輸到系統數據中心。它起到了數據“中轉站”的作用，確保數據的穩定傳輸。基礎設施層提供云基礎設施，包括計算資源、網絡資源和存儲資源等，為平臺層和應用層的運行提供堅實的基礎支撐[2]。平臺層利用云計算技術，具備強大的計算和數據處理能力，通過分布式數據庫、算法分析、大數據分析等信息技術，實現對數據的進一步處理與計算、存儲以及應用開發等。應用層面向煤礦多專業、多部門的業務應用平臺，包括火災監測監控、預警評估、防治與應急救援指揮等功能模塊。

（二）數據采集與傳輸機制

數據采集是系統運行的基礎，通過在煤礦井下不同區域部署溫度傳感器、一氧化碳傳感器、煙霧傳感器等多種類型的傳感器，構建全方位的數據采集網絡。這些傳感器能夠實時采集與火災相關的數據，如溫度變化、一氧化碳濃度上升、煙霧出現等信息。同時，采用無線傳輸技術和有線傳輸技術相結合的方式，將采集到的數據快速、準確地傳輸到數據中心。在傳輸過程中，為確保數據的安全性和完整性，采用數據加密和校驗技術。數據加密技術能夠防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改，校驗技術用于檢查數據的完整性，確保數據的準確性。

三、煤礦火災監測預警關鍵技術

（一）火災監測傳感器技術

在煤礦火災防治體系里，火災監測傳感器作為前端核心設備，對火災早期預警起著決定性作用。煤礦常用的感溫、感煙和一氧化碳傳感器，因工作原理不同，在火災監測中各有其獨特價值。感溫傳感器的工作機制基于材料的熱敏感特性。例如，熱敏電阻式感溫傳感器的電阻值會隨環境溫度顯著變化。在煤礦井下，機電設備運轉會產生熱量，若散熱不暢可能引發火災。在這類設備附近布置熱敏電阻式感溫傳感器，設定合適的溫度閾值，一旦溫度超出，傳感器電阻值改變，電路電流變化進而觸發報警系統，提醒工作人員排查隱患，有效預防火災發生[3]。

感煙傳感器依據煙霧對光線的作用原理來檢測煙霧濃度。以散射光式感煙傳感器為例，它內部的發光元件發射的光，在無煙環境中難以直接被光敏元件接收。當煙霧進入，煙霧顆粒散射光線，部分光到達光敏元件，使其產生電信號變化。在煤礦通風巷道，風流會攜帶火災初期產生的煙霧，在該區域布置散射光式感煙傳感器，能快速檢測到煙霧，為火災預警爭取寶貴時間。煤炭燃燒會產生一氧化碳，一氧化碳傳感器據此檢測火災隱患。半導體式一氧化碳傳感器通過與一氧化碳發生化學反應，改變自身電導率，從而實現對一氧化碳濃度的檢測。在采空區，煤炭有自燃風險，釋放的一氧化碳可被半導體式一氧化碳傳感器檢測到，在火災初期發出預警。

為適應煤礦復雜環境，對于提升傳感器性能的研究在不斷推進。在材料創新上，碳納米管等新型材料被應用于傳感器制造。碳納米管具有高比表面積和優異的電學性能，能增強傳感器對火災相關氣體的吸附和檢測能力，大幅提高傳感器的靈敏度。在制造工藝方面，MEMS技術的應用實現了傳感器的微型化、高精度生產。MEMS技術制造的傳感器體積小、功耗低，還具備良好的穩定性和抗干擾能力，能在煤礦惡劣環境下穩定工作[4]。

（二）基于大數據與人工智能的預警模型

基于大數據和人工智能技術構建火災預警模型，能夠對大量的監測數據進行深入分析，提高預警的準確性和及時性。利用深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），對歷史監測數據和火災案例進行學習和訓練。這些算法能夠自動提取數據中的特征和規律，從而建立起精準的預警模型。例如，通過對大量火災發生前的溫度、氣體濃度等數據進行分析，模型可以學習到火災發生的模式和趨勢。結合煤礦的地質條件、通風情況、開采工藝等多源數據，實現對火災隱患的綜合評估和預測。地質條件復雜、通風不暢的區域更容易發生火災，通過綜合考慮這些因素，預警模型能夠更準確地判斷火災風險等級，提前發出預警信號，為煤礦安全生產提供有力保障。

四、煤礦火災數據分析與預測技術

（一）數據挖掘與分析方法

數據挖掘和分析是發現火災隱患和預測火災發展趨勢的重要手段。關聯規則挖掘技術可以從大量的監測數據中找出與火災相關的關聯關系。通過分析發現，當溫度在短時間內急劇上升，一氧化碳濃度也超出正常范圍時，很可能存在火災隱患。聚類分析可以將相似的數據進行分類，識別出潛在的火災風險區域。通過對不同區域的監測數據進行聚類分析，能夠發現某些區域更容易出現火災隱患，從而對這些區域進行重點監測和防控。異常檢測技術能夠及時發現數據中的異常值，為火災預警提供依據。當監測數據出現異常波動時，系統可以及時發出警報，提醒工作人員進行進一步檢查和處理。

（二）火災發展趨勢預測模型

準確預測煤礦火災發展趨勢對制定科學防治措施至關重要。時間序列分析和機器學習算法在構建預測模型中發揮著關鍵作用。時間序列分析通過對歷史數據的建模和分析，預測未來火災相關參數的變化趨勢。自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）是常用的時間序列分析模型，它結合了自回歸（AR）、差分（I）和滑動平均（MA）的特性。以某煤礦采空區溫度預測為例，對過去一年的采空區溫度數據進行平穩性檢驗，若數據不平穩，進行差分使其平穩。通過計算自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）確定模型的參數p、d、q。經過多次試驗和驗證，確定ARIMA（2，1，1）模型為最佳擬合模型。利用該模型預測未來一周的采空區溫度，預測結果顯示未來三天溫度將持續上升，第四天開始趨于穩定。煤礦根據這一預測結果，提前加強通風，并采取注水降溫措施，有效控制了采空區溫度，防止煤炭自燃[5]。

機器學習算法如支持向量機（SVM）和隨機森林（RF），可根據當前和歷史監測數據預測火災發展趨勢。SVM基于結構風險最小化原則，通過尋找最優分類超平面來實現數據分類和回歸預測。在火災發展趨勢預測中，將溫度、一氧化碳濃度、煙霧濃度等監測數據作為輸入特征，將火災發展狀態（如穩定、發展、熄滅）作為輸出標簽。某煤礦利用SVM對過去3年的監測數據進行訓練，訓練完成后，當新的監測數據輸入時，SVM模型能準確預測火災發展趨勢。

五、煤礦火災響應與救援關鍵技術

（一）火災應急預案與智能啟動機制

完善的火災應急預案和智能啟動機制是煤礦應對火災事故的重要保障，直接關系救援效率和人員生命安全。一份科學合理的火災應急預案應涵蓋火災發生時的各個環節。應急響應流程要明確火災報警、接警、確認火災和啟動救援的具體步驟和時間要求。規定火災監測系統發出警報后，監控中心值班人員須在1分鐘內確認火災信息，并在3分鐘內通知相關部門和人員。各部門和人員職責分工要清晰，滅火組負責火災撲救，配備專業滅火設備；救援組負責搜尋營救被困人員；疏散組負責引導井下人員疏散；通信組負責保障救援信息暢通。

在救援設備調配方面，應急預案應明確各類救援設備的儲備地點、數量和調用流程。滅火器、滅火水槍等小型滅火設備應存放在井下各關鍵位置的消防器材庫。對于大型滅火設備如消防車、滅火機器人等，要提前與相關單位簽訂保障協議，確保發生火災時能及時調用。人員疏散路線要根據井下巷道布局和通風系統制定，設置明顯指示標志，并定期組織演練，確保員工熟悉疏散路線和方法。智能啟動機制是提升火災應急響應效率的關鍵。當火災監測系統檢測到火災，智能啟動機制通過預設邏輯程序自動啟動應急預案。系統根據火災位置、規模和危險程度，快速分析所需救援力量和資源。若是小型火災，自動通知附近滅火小組攜帶設備撲救；若是大型火災，啟動全面應急響應，調配全礦救援力量，并及時向上級報告。

（二）應急救援輔助決策技術

在火災應急救援過程中，借助地理信息系統（GIS）和虛擬現實（VR）技術，為救援人員提供輔助決策支持。GIS技術可以直觀地展示煤礦井下的地形、巷道布局、設備位置以及人員分布等信息，幫助救援人員快速制定救援路線和策略。通過GIS地圖，救援人員可以清晰地了解火災發生地點周圍的環境情況，選擇最佳的救援路徑。VR技術可以模擬火災現場的情況，使救援人員提前熟悉火災場景，提高救援的準確性和安全性。通過VR技術，救援人員可以在虛擬環境中進行演練，熟悉救援流程和操作方法，提高應對火災事故的能力。

結語

對煤礦災害的防控是礦業可持續發展的重要保障。傳統手段在精準監測和高效救援方面存在不足，智能綜合防治系統的構建為這一問題提供了有效的解決方案。本研究基于物聯網、大數據和人工智能技術，搭建了集火災監測、預警、應急響應與輔助決策于一體的綜合防治體系。未來，需進一步優化系統性能，增強其在復雜環境下的適應能力，推動煤礦安全管理向智能化、精細化方向發展，為礦業安全生產提供更有力的技術支撐。

參考文獻

[1]楊征，楊小勇，王宇.區域安全評估模型在煤礦安全管理中的應用研究[J].工礦自動化，2023（12）：94-101+129.

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[3]譚震，王建文，王宏科，等.煤礦災害智能綜合防治系統構建及關鍵技術[J].中國煤炭，2022，48（12）：68-75.

[4]秦凱，李宏杰.煤礦災害智能預警與綜合防治系統[J].智能礦山，2023，4（12）：68-70.

[5]李玉鵬，劉平，馬征.基于B/S架構的煤礦災害智能綜合防治系統研究[J].信息與電腦，2023，35（12）：133-135.