人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用前景研究

摘要：礦業(yè)生產對安全工作歷來重視，也要求加強安全監(jiān)測，這對各類現(xiàn)代技術的運用提出了一定要求。以人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用優(yōu)勢為切入點，在此基礎上，分析其應用方法，包括工作系統(tǒng)搭建、邏輯分析和輔助技術選擇等，最后簡述該系統(tǒng)的應用問題與應對建議。系統(tǒng)地呈現(xiàn)了人工智能嗅覺系統(tǒng)的特點和優(yōu)勢，可以為未來各地礦業(yè)生產安全監(jiān)測工作提供參考。

關鍵詞：人工智能""嗅覺系統(tǒng)""礦業(yè)生產""安全監(jiān)測

Application"Prospects"of"AI"Olfactory"System"in"Mining"Production"Safety"Monitoring

WANG"Dong

Hubei"Xingfa"Chemicals"Group"Co.，"Ltd.，"Yichang，"Hubei"Province，"443000"China

Abstract："Mining"production"has"always"attached"great"importance"to"safety"work"and"also"requires"strengthening"safety"monitoring，"which"puts"forward"certain"requirements"for"thenbsp;application"of"various"modern"technologies."Starting"from"the"application"advantages"of"artificial"intelligence（AI）"olfactory"system"in"mining"production"safety"monitoring，"and"on"this"basis，"this"paper"analyzes"its"application"methods，"including"work"system"construction，"logical"analysis，"and"selection"of"auxiliary"technologies."Finally，"it"briefly"describes"the"technical"application"issues"and"corresponding"suggestions"of"the"system."It"systematically"presents"the"characteristics"and"advantages"of"AI"olfactory"system，"providing"reference"for"future"mining"production"safety"monitoring"work"in"various"regions.

Key"Words："AI;"Olfactory"system;"Mining"production;"Safety"monitoring

人工智能是一項現(xiàn)代化的應用技術，主要強調對人類智能進行模擬，并延伸到實際工作中。從現(xiàn)狀上看，人工智能技術在多個行業(yè)和領域已經被應用，且發(fā)揮了一定的積極作用。就礦業(yè)生產安全監(jiān)測而言，人工智能技術也具有積極的應用空間，我國部分地區(qū)礦務工作大體完善，但受到工作理念、傳統(tǒng)方式的制約，安全方面的工作水平依然落后于發(fā)達國家，有改進的空間和必要[1]。在此背景下，分析人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用優(yōu)勢、方法等，可以系統(tǒng)呈現(xiàn)其應有前景，服務技術發(fā)展和應用與礦業(yè)生產。

1人工智能嗅覺系統(tǒng)的應用優(yōu)勢

1.1"靈敏性高

人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用可以發(fā)揮靈活性高的優(yōu)勢。這一優(yōu)勢體現(xiàn)在兩個方面：一是人工智能技術可以借助程序和工作系統(tǒng)實時進行信息采集，靈敏發(fā)現(xiàn)礦業(yè)生產安全方面的威脅。例如：通過傳感器感知井下環(huán)境信息、分析空氣質量、瓦斯?jié)舛鹊龋欢侨斯ぶ悄芗夹g可以"24小時不間斷作業(yè)，與人工模式相比，其能夠從時間角度實現(xiàn)安全風險的有效覆蓋和延伸，靈敏察覺傳統(tǒng)模式下無法被發(fā)現(xiàn)的安全隱患[2]。值得注意的是，很多礦業(yè)生產活動可能面臨爆炸、塌方等重大安全事故威脅，造成人員傷亡，借助人工智能嗅覺系統(tǒng)，這一類隱患的發(fā)生率也可得到控制，減少重大安全事故的發(fā)生率。

1.2""適用性強

礦業(yè)生產安全監(jiān)測中，人工智能嗅覺系統(tǒng)的應用也具有適用性強的優(yōu)勢。該優(yōu)勢體現(xiàn)在兩個方面：一是人工智能嗅覺系統(tǒng)本身主要依賴傳感器、通信、集成技術等提供服務，上述技術在多種類別的礦區(qū)、生產場景內可以發(fā)揮作用，實現(xiàn)風險分析、感知和應急處理[3]；二是人工智能技術的應用經驗具有很強的通適性，如針對瓦斯?jié)舛冗M行檢測的人工智能嗅覺系統(tǒng)，由于瓦斯爆炸濃度參數(shù)和條件比較固定，所以，針對該問題組織的礦業(yè)生產安全監(jiān)測在大部分地區(qū)可發(fā)揮作用。部分礦井工作條件復雜，難以通過常規(guī)的人工檢測技術進行安全分析，人工智能嗅覺系統(tǒng)也可以適應相關工作需要[4]。

1.3""模式成熟

人工智能嗅覺系統(tǒng)的原理比較明確，主要利用終端設備進行現(xiàn)場信息采集，再根據(jù)采集結果進行對照分析，判斷生產環(huán)境是否符合預期、是否安全。在軟、硬件技術無異常的情況下，其原理不會出現(xiàn)其他變化，具有模式成熟、經驗豐富的優(yōu)勢。例如：應用于北方各地煤礦的井下通風管理模式主要通過人工智能嗅覺系統(tǒng)對井下氣流信息進行分析，以判斷其是否存在通風方面的問題、是否影響工作人員常規(guī)呼吸等[5]，該模式在其他類別的地下礦井、其他地區(qū)的煤礦生產工作中也可直接套用，只需對遠程端工作參數(shù)進行修正即可，工作模式成熟、穩(wěn)定，能夠為礦業(yè)生產安全監(jiān)測工作提供服務。

2""人工智能嗅覺系統(tǒng)的應用方法

2.1""搭建工作系統(tǒng)

礦業(yè)生產安全監(jiān)測中，需要做好工作系統(tǒng)搭建，以確保人工智能嗅覺系統(tǒng)應用的軟、硬件得到滿足。從共性角度出發(fā)，該系統(tǒng)一般考慮5個要素，即執(zhí)行段、智能分析模塊、遠程系統(tǒng)、通信模塊及其他輔助裝置，系統(tǒng)框架如圖1所示。

按照圖1所示模式，礦業(yè)生產安全有關信息（如瓦斯?jié)舛取⑼庑畔ⅰ⒅ёo系統(tǒng)穩(wěn)定性等）均一體通過各類采集渠道加以收集，這些信息通過實時傳輸?shù)姆绞郊刑峁┙o智能模塊，由智能模塊進行分析，評估其是否安全，再根據(jù)評估結果進行處理。遠程控制系統(tǒng)主要為智能模塊提供邏輯程序方面的支持，同時關注人工智能嗅覺系統(tǒng)的工作態(tài)勢，對其不能處理的問題及時進行干預。輔助系統(tǒng)包括應急報警設備、處理終端，以及可能需要的可視化設施等，這些設備不影響人工智能嗅覺系統(tǒng)的核心功能，但可以提升其工作能力，對于一些小型安全事故，也可以發(fā)揮預防和應急處理的作用。

工作系統(tǒng)搭建的另一個要點在于工作端的設備配置，一般以電子計算機為主。考慮到人工智能嗅覺系統(tǒng)的重要作用，為提升礦業(yè)生產安全監(jiān)測水平，需要加強計算機性能分析，要求其虛擬內存、顯存、磁盤空間分別達到32"GB、16"GB、2"TB，以便實時處理各類數(shù)據(jù)、下達指令、存儲工作信息。

2.2""確定關鍵工作邏輯

從當前運用與未來發(fā)展的角度出發(fā)，人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用均關注工作邏輯確立，以明確清晰的工作邏輯為基礎，處理各類可能存在的問題，形成工作日志，服務人員作業(yè)。建議仍以智能技術為中心，但增加嗅覺系統(tǒng)的覆蓋效應，以多終端嗅探的方式開展安全分析，其工作框架如圖2所示。

根據(jù)圖2所示模式，在不改變人工智能嗅覺系統(tǒng)一般工作原理的情況下，以礦業(yè)生產安全有關的各類信息為采集對象，分別在不同區(qū)域、不同空間內放置采集器，如可視化探頭、空氣傳感器、溫度傳感器等，這些設備采集的信息均實時進行傳輸，由智能模塊進行分析、組織處理和記錄。在具體工作中，主要根據(jù)礦業(yè)生產特點確定工作終端的作業(yè)邏輯。以井下通風條件為例，默認某礦井的要求通風參數(shù)達到0.15"m/s水平。在實際工作中，受掘進作業(yè)區(qū)域環(huán)境、設備性能、控制參數(shù)等因素影響，實際礦井通風參數(shù)可能圍繞0.15"m/s?上下變化，表現(xiàn)如下：

[min；0.12；0.13；0.14；0.15；0.16；0.17；0.18；max]?

可以將“0.15"m/s?”作為最小參數(shù)代入計算機中，之后，通過傳感器對井下通風參數(shù)進行收集。當井下通風參數(shù)可以達到0.15"m/s?或以上水平時，智能認定當前工作參數(shù)無異常，可以滿足井下通風要求；當傳感器提供的信息表明井下通風參數(shù)未達到0.15m/s時，需要繼續(xù)組織信息采集；當持續(xù)多個信息樣本顯示井下通風參數(shù)未達到0.15m/s時，需要由智能終端發(fā)出警報，并通過應急系統(tǒng)加強通風處理，以提升通風能力。

2.3""選取得當?shù)妮o助技術

輔助技術是指各類與人工智能嗅覺系統(tǒng)有關、可以改善礦業(yè)生產安全監(jiān)測工作水平的非核心技術，包括控制器局域網"（Controller"Area"Network，CAN）總線技術、嵌入技術、大數(shù)據(jù)技術、云計算技術等。從發(fā)展的角度看，人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用前景比較廣闊，需要尋求技術更新，以進一步提升其應用效益，這要求應用更多的輔助技術，以改善技術應用效果。

以CAN總線技術為例，在圖1、圖2所示模式中，多個終端工作設備需要同步進行工作來采集礦業(yè)生產安全相關信息，提供智能模塊以完成監(jiān)測。然而，部分礦區(qū)的工作環(huán)境復雜，可能存在金屬礦與對應的強大磁場，這些磁場直接干擾通信活動，使人工智能嗅覺系統(tǒng)終端設備提供的信息無法有效傳遞。即便在弱磁場環(huán)境下，很多信息也難以通過單一信道完成傳遞，可能產生信息互擾問題。為對以上問題予以應對，可以在終端工作設備與智能模塊之間設置CAN總線處理器，每一個終端工作設備均以獨立的有線信道與CAN總線系統(tǒng)進行物理形式的連接。人工智能嗅覺系統(tǒng)啟動后，其終端工作設備持續(xù)采集有關信息，并以獨立信道進行單獨傳輸，可以避免磁場干擾，也可以減少并道傳輸模式下信息互擾的問題，保證信息的可讀性，便于智能模塊快速、精準進行信息讀取和對照，改善人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中應用的可靠性。

2.4""強調應用跟蹤

礦業(yè)生產安全監(jiān)測應嚴格、持續(xù)開展，在常規(guī)應用人工智能嗅覺系統(tǒng)的基礎上，還應重視技術應用效果跟蹤，以拓展其應用前景。未來，主張采用大數(shù)據(jù)積累分析的方式作技術應用跟蹤。

按照圖2所示模式，無論人工智能嗅覺系統(tǒng)是否發(fā)現(xiàn)了礦業(yè)生產安全監(jiān)測工作中的問題，均要求根據(jù)工作情況每日進行信息記錄。其中一部分信息可能與警報、處理標準比較接近，但仍未達到“安全風險”的觸發(fā)標準。例如：井下通風參數(shù)長期維持在0.15"m/s、0.16"m/s左右，即便能夠保證通風需要，也已經處于風險邊緣，要求工作人員以1周或1個月為周期，持續(xù)對計算機內有關信息進行采集和分析。當通風有關的信息顯示本周頻繁、多次出現(xiàn)通風參數(shù)接近臨界值時，可以對通風系統(tǒng)進行處理，更換老化部件，以保證系統(tǒng)保持預期工作能力，適當改善井下通風參數(shù)。借助人工智能嗅覺系統(tǒng)形成的大數(shù)據(jù)，提升礦業(yè)生產安全監(jiān)測的工作質量。

3"人工智能嗅覺系統(tǒng)的應用問題與應對建議

礦業(yè)生產安全監(jiān)測工作中，人工智能嗅覺系統(tǒng)的應用前景廣闊，但仍受到一定技術限制，包括消防聯(lián)動能力不足、工作精度不高等。例如：部分礦井下可能出現(xiàn)瓦斯?jié)舛冗^高、小型消防事故，也有部分礦井內的有害氣體濃度過大、超過人工智能嗅覺系統(tǒng)的工作上限，前者需要及時予以處理，后者可能誘發(fā)管控不及時和麻痹大意的問題。未來，主張加強技術聯(lián)動方面的處理，并適當改善工作能力水平，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理質量。在技術聯(lián)動方面，重點強調應用現(xiàn)代化的集成技術和方法，或嵌入模式，使一些功能模塊與當前人工智能嗅覺系統(tǒng)能夠兼容，實現(xiàn)人工智能嗅覺系統(tǒng)工作能力的拓展，包括警報系統(tǒng)、應急通風系統(tǒng)等。

4""結語

綜上所述，人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用前景廣闊，未來，應根據(jù)其不足進一步尋求優(yōu)化。從現(xiàn)狀上看，該系統(tǒng)的應用優(yōu)勢多樣，包括較高的靈敏性、成熟的工作模式等。在具體應用過程中，應關注人工智能嗅覺系統(tǒng)搭建、做好邏輯分析、選取得當?shù)妮o助技術，并從應用跟蹤角度出發(fā)，尋求技術應用改進。未來，建議從技術聯(lián)動、精度改進角度入手，應對人工智能嗅覺系統(tǒng)在礦業(yè)生產安全監(jiān)測中的應用瓶頸，進一步突出技術特點，服務礦業(yè)生產的有關工作。

參考文獻

[1]"王慎.中國煤炭工業(yè)安全生產問題研究（1992—2002）[J].湖北理工學院學報（人文社會科學版），2024，41（5）：1-6.

[2]"王歡，王青弟，周旭.金屬礦業(yè)安全生產中礦山機電技術管理的應用[J].有色金屬設計，2024，51（1）：104-108.

[3]"趙飛.非煤礦山采礦過程中安全生產管理的策略與實施[J].中國金屬通報，2023（12）：210-212.

[4]"王傳邈.基于普適安全的黃崗鐵礦安全培訓體系構建與實現(xiàn)[D].大連：大連交通大學，2020.

[5]"杜易培.中國煤炭工業(yè)采煤機械化經濟與安全效益的量化分析[D].徐州：中國礦業(yè)大學，2022.