煤礦安全監(jiān)控中的智能預警系統(tǒng)研究

【關(guān)鍵詞】煤礦安全監(jiān)控；智能預警系統(tǒng)；研究

引言

煤礦是國家能源供應的中流砥柱，安全生產(chǎn)不僅牽動萬千家庭的幸福，還是能源戰(zhàn)略穩(wěn)定的根基。井下地質(zhì)環(huán)境復雜，暗藏瓦斯、頂板、透水等安全風險，時刻考驗著安全防控能力。

傳統(tǒng)監(jiān)控手段在現(xiàn)代煤礦安全挑戰(zhàn)前漸顯乏力，響應滯后、研判粗糙是其突出短板。過去主要依賴人工巡檢與單一傳感器監(jiān)測，人工巡檢勞動強度大、效率低下，疏漏難以避免，無法實時全面掌握井下安全狀況。單一傳感器雖能實時捕捉特定參數(shù)，但煤礦安全受多重因素交織影響，單參數(shù)監(jiān)測難以反映整體態(tài)勢，誤報、漏報現(xiàn)象頻發(fā)。更關(guān)鍵的是，傳統(tǒng)方式對海量監(jiān)測數(shù)據(jù)缺乏深度挖掘，難以精準識別潛在隱患和事故苗頭，往往錯失預防良機。

一、智能預警系統(tǒng)總體架構(gòu)

（一）數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層是煤礦安全預警系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它主要負責對煤礦生產(chǎn)過程的各類安全信息進行采集和分析，包含了氣體傳感器、一氧化碳傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、風速傳感器等多種傳感器，它們分布在煤礦的各個關(guān)鍵部位，可以對瓦斯?jié)舛取⒂泻怏w含量、溫度、壓力、風速等參數(shù)進行實時監(jiān)控。另外，數(shù)據(jù)采集層可實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)、人員位置等信息的采集，為系統(tǒng)集成分析與預警提供全面的數(shù)據(jù)支撐[1]。

（二）數(shù)據(jù)傳輸層

數(shù)據(jù)傳輸層的作用是將數(shù)據(jù)采集層采集到的各種數(shù)據(jù)安全、可靠、實時地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理層。常用的數(shù)據(jù)傳輸方式包括有線傳輸和無線傳輸。有線傳輸具有傳輸穩(wěn)定、抗干擾能力強的優(yōu)點，但布線復雜、成本較高；無線傳輸具有安裝方便、靈活性高的特點，但容易受到外界干擾。在實際應用中，可以根據(jù)煤礦的實際情況選擇合適的數(shù)據(jù)傳輸方式，或者采用有線和無線相結(jié)合的混合傳輸方式。

（三）數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層是智能預警系統(tǒng)的核心，主要負責對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理、存儲、分析和挖掘。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化等操作，目的是去除噪聲數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)存儲采用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，將處理后的數(shù)據(jù)進行分類存儲，以便后續(xù)的查詢和分析。數(shù)據(jù)分析和挖掘運用數(shù)據(jù)融合技術(shù)、機器學習算法等，對大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行深度分析，提取有價值的信息和知識，發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患和事故征兆。

（四）預警決策層

預警決策層根據(jù)數(shù)據(jù)處理層分析挖掘的結(jié)果，結(jié)合預設(shè)的安全閾值和預警規(guī)則，對煤礦安全狀況進行評估和預警。當監(jiān)測數(shù)據(jù)超過安全閾值或出現(xiàn)異常模式時，系統(tǒng)會及時發(fā)出預警信號，并通過聲光報警、短信等方式通知相關(guān)人員。同時，預警決策層可以提供預警信息的詳細描述和處理建議，幫助工作人員快速采取有效的措施應對安全隱患[2]。

二、智能預警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

（一）傳感器技術(shù)

傳感器作為智能預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源頭，其性能的優(yōu)劣直接決定了系統(tǒng)所獲取數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，進而影響整個智能預警系統(tǒng)對煤礦安全狀況判斷的精準度。在煤礦這種特殊而復雜的工作環(huán)境下，對傳感器的性能提出了更高的要求。如氣體傳感器，瓦斯氣體爆炸事件一旦發(fā)生，會給人民群眾帶來巨大的生命和經(jīng)濟損失。因此，氣體傳感器對瓦斯氣體濃度的檢測要求很高。在煤礦中，氣體濃度是不斷變化的，傳感器必須對氣體濃度的變化作出快速反應，才能把測量結(jié)果及時地傳送到監(jiān)測系統(tǒng)中。同時，測量精度是氣體傳感器最重要的性能指標，即使是很小的測量誤差也會造成氣體濃度的錯誤估計，造成重大的事故。另外，氣體傳感器還必須具備較好的穩(wěn)定性和抗毒化能力。煤礦下環(huán)境惡劣，存在各種腐蝕性氣體和粉塵，傳感器長期處于這樣的環(huán)境中，容易出現(xiàn)性能下降甚至失效的情況。而且，某些氣體可能會使傳感器中毒，導致檢測數(shù)據(jù)不準確。因此，穩(wěn)定性和抗中毒性能是保障氣體傳感器長期穩(wěn)定工作的關(guān)鍵。溫度傳感器在煤礦安全監(jiān)控中同樣起著重要作用。煤礦下地質(zhì)條件復雜，自燃發(fā)火等安全隱患潛藏。溫度正是判斷自燃發(fā)火的關(guān)鍵指標。溫度傳感器需在高溫、高濕、多塵的惡劣環(huán)境中穩(wěn)定工作，精準捕捉溫度變化。其測量范圍要覆蓋井下可能出現(xiàn)的所有溫度區(qū)間，且具備高分辨率，以便及時察覺細微的溫度波動。

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡在煤礦安全監(jiān)控中的應用愈發(fā)廣泛。這類網(wǎng)絡具備自組織、多跳路由、動態(tài)拓撲等特性。自組織能力讓傳感器節(jié)點可自動組網(wǎng)，無需人工干預，大幅提升部署效率與靈活性；多跳路由能破解單個節(jié)點通信距離有限的難題，借助多個節(jié)點中繼轉(zhuǎn)發(fā)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)遠距離傳輸；動態(tài)拓撲則使網(wǎng)絡能適應井下環(huán)境變化，如節(jié)點移動、損壞等情況，保障網(wǎng)絡正常運行。無線傳感器網(wǎng)絡可實現(xiàn)大規(guī)模、分布式數(shù)據(jù)采集，為智能預警系統(tǒng)提供更全面、及時的數(shù)據(jù)支撐。

（二）數(shù)據(jù)融合技術(shù)

煤礦安全受瓦斯、煤塵、頂板和水害等多種因素的影響，單個傳感器所獲得的數(shù)據(jù)只能反映某一方面的信息，存在一定的局限性。例如，氣體傳感器只能探測到氣體的濃度，不能獲得如溫度、壓力等一些關(guān)鍵性的參數(shù)，而這些參數(shù)對于綜合評價煤礦的安全狀態(tài)是十分重要的。為了提高數(shù)據(jù)的精度和可靠性，需要對多個傳感器進行集成處理。加權(quán)平均法、卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡等是目前比較常見的一種數(shù)據(jù)融合技術(shù)。加權(quán)平均法簡單、實用，按各個傳感器的重要性給予不同的權(quán)值，然后求其平均值。該方法具有較低的計算量，其核心是要考慮到傳感器的精度、可靠性和環(huán)境的適應性，不恰當?shù)臋?quán)重分配會對融合效果產(chǎn)生不利的影響。

卡爾曼濾波法是一種適合于進行多源信息融合的方法，可以很好地克服噪聲的影響。煤礦安全監(jiān)測過程中，瓦斯?jié)舛取囟鹊榷鄠€參量是動態(tài)的，卡爾曼濾波法通過對系統(tǒng)狀態(tài)進行估計與預測，并與新觀測值相結(jié)合，對狀態(tài)進行實時更新，提高了數(shù)據(jù)的準確性，并能有效地發(fā)揮數(shù)據(jù)的動態(tài)性，提高了融合的準確性。神經(jīng)網(wǎng)絡方法具有很強的非線性映射功能，可以對數(shù)據(jù)之間的復雜關(guān)系進行自動學習[3]。煤礦安全監(jiān)測中，多個參數(shù)之間存在著復雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的方法很難對其進行精確的處理，而利用神經(jīng)網(wǎng)絡可以從海量的訓練樣本中學習這些關(guān)聯(lián)，從而達到更加精確的融合。在實施過程中，要根據(jù)具體的需要，采取適當?shù)拇胧蚓C合運用各種措施，才能最大限度地發(fā)揮它們的優(yōu)勢。

（三）人工智能算法

以人工智能算法為核心的智能預警系統(tǒng)，能夠?qū)Υ罅康谋O(jiān)控數(shù)據(jù)進行深入的分析與挖掘，并對潛在的安全風險進行準確的辨識，從而為煤礦的安全建設(shè)提供安全屏障。其中，常用的算法包括支持向量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等。

支持向量機具有較好的推廣和分類效果，適合于小樣本數(shù)據(jù)的處理。在煤礦安全預警系統(tǒng)中，支持向量機可以在無法獲取大量的歷史事故數(shù)據(jù)的情況下，對其進行精確的分類，判斷目前的安全狀況。

決策樹算法簡單、直觀，便于理解和實施。通過構(gòu)建決策樹模型，其節(jié)點表示特征屬性，分枝與決策的結(jié)果相對應，葉節(jié)點代表類別。在煤礦的安全監(jiān)測中，根據(jù)瓦斯?jié)舛取囟群蛪毫Φ葏?shù)建立了相應的數(shù)學模型，并將新的監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入到煤礦中，可以迅速地進行報警與否的判定[4]。

神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習具有很好的自學習和自適應性，能夠從數(shù)據(jù)中自動抽取出數(shù)據(jù)的特征和模式。煤礦安全預警所需的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)蘊含著豐富而復雜的信息，需要在海量的訓練樣本中進行學習，以達到對煤礦安全狀態(tài)的精確評估和預警。例如，深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以對圖像進行處理，對煤礦監(jiān)測視頻進行分析，發(fā)現(xiàn)人員違章、設(shè)備異常等問題；該方法可以對時序數(shù)據(jù)進行處理，并對瓦斯?jié)舛取囟鹊葏?shù)的變化進行預測，并對可能存在的安全隱患進行預警。

（四）地理信息系統(tǒng)技術(shù)

地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）為煤礦安全監(jiān)測提供了一種嶄新的思路和方法，可以把煤礦的空間信息和安全監(jiān)控數(shù)據(jù)有機地融合在一起，以可視化的方式展現(xiàn)煤礦安全狀態(tài)。在GIS地圖中，工作人員可以對煤礦各部位的安全情況有直觀的認識。地圖上氣體濃度的分布非常清楚，用不同的顏色表示不同的氣體濃度，使工作人員一眼就能看到氣體濃度高、有危險的區(qū)域，并能用不同的圖示和顏色標示出風機、提升機等裝置的工作狀況。同時，該系統(tǒng)能將人員的位置信息實時顯示在地理空間中，便于管理者了解煤礦中的人員分布狀況，一旦出現(xiàn)意外，可以快速進行營救。地理信息系統(tǒng)也能為突發(fā)事件的救援工作提供強有力的依據(jù)。在煤礦突發(fā)事件中，搶險隊伍必須迅速查明事故地點及受災區(qū)。地理信息系統(tǒng)可以將煤礦地質(zhì)資料、巷道布置等資料與實時監(jiān)控資料相結(jié)合，對事故地點進行精確的定位，并對事故影響范圍進行分析。在此基礎(chǔ)上，進行科學的搜救計劃，選取最優(yōu)的搜救路徑，有效地提高搜救效率，降低人員的生命和財產(chǎn)損失。例如，對于燃氣爆炸事件，利用地理信息系統(tǒng)可以輔助救災人員掌握爆炸沖擊波的傳播方向、范圍、潛在的二次災害范圍，進而進行有針對性的救災工作[5]。

三、智能預警系統(tǒng)應用案例分析

（一）案例背景

某煤礦是年生產(chǎn)能力百萬噸的大型現(xiàn)代化煤礦。針對煤礦安全監(jiān)測工作中存在的問題，提出了一種智能化的預警系統(tǒng)。利用多個傳感器實現(xiàn)瓦斯、一氧化碳、溫度、壓力等多個參數(shù)的實時監(jiān)控。通過信息融合與人工智能算法，實現(xiàn)對多個參數(shù)的實時監(jiān)控。

（二）系統(tǒng)應用效果

實時監(jiān)測與預警：對煤礦各個部位的安全指標進行實時監(jiān)控，當參數(shù)超過安全限值時，及時報警。在一次瓦斯監(jiān)控中，該系統(tǒng)及時地發(fā)現(xiàn)了一個工作面的瓦斯?jié)舛瘸霈F(xiàn)了異常上升，并進行了及時的預警和處理，從而避免了瓦斯爆炸事故的發(fā)生。

隱患排查與處理：通過對大量的監(jiān)控數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以準確地發(fā)現(xiàn)潛在的安全風險。例如，當系統(tǒng)檢測到一條巷道的溫度不斷升高時，根據(jù)其它參量的變化，判斷該巷道有自燃發(fā)火的安全隱患。工作人員按照指示進行巡查和處置，及時排除了危險。

應急救援支持：在緊急情況下，GIS的功能非常重要。在GIS的支持下，搜救人員可以迅速掌握事故地點、周圍環(huán)境和受困者的情況，從而制訂出科學的搜救計劃，提高搜救的效率。

（三）存在的問題與改進措施

傳感器故障問題：在實際使用過程中，由于某些傳感器的失效而造成數(shù)據(jù)的不準確。為此，需要加強傳感器的維修和管理，定期進行標定測試，并對出現(xiàn)故障的傳感器進行及時更換。

數(shù)據(jù)安全問題：當系統(tǒng)收集的資料數(shù)量增加時，資料數(shù)據(jù)安全問題日益突出。為了保證系統(tǒng)的安全性，可以采取加密、訪問控制和備份恢復等措施，以保證系統(tǒng)的安全性[6]。

算法優(yōu)化問題：目前的人工智能算法雖然在早期預警方面有一定的效果，但是還存在改進的空間。在此基礎(chǔ)上，通過集成學習和遷移學習等方法，對算法進行改進，提高模型的精度和魯棒性。

四、智能預警系統(tǒng)發(fā)展趨勢展望

（一）多源數(shù)據(jù)融合與深度挖掘

在今后的發(fā)展中，基于視頻監(jiān)控、人員行為、設(shè)備運行等多種數(shù)據(jù)的智能預警，可以更全面、更深層次地進行安全監(jiān)測。與此同時，利用更高級的深度學習方法，從大數(shù)據(jù)中挖掘出更復雜、更隱蔽的安全風險與事故跡象。

（二）與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)的深度融合

通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實現(xiàn)煤礦各設(shè)備之間的互聯(lián)、智能管理，為煤礦智能預警提供了更加豐富的信息資源。大數(shù)據(jù)可以對大量的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行處理與分析，并從中發(fā)掘出潛在的價值。云計算可以為智能預警系統(tǒng)的高效運作提供強有力的計算與存儲資源。智能預警系統(tǒng)將上述技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)更高效率和智能化的安全監(jiān)測[7]。

（三）智能化決策與自主預警

未來的智能預警系統(tǒng)，不僅能發(fā)出預警，還會根據(jù)事故的性質(zhì)、嚴重性，給出智能的決策意見，并進行自動的預警和控制。例如，當探測到氣體濃度超過規(guī)定值時，該系統(tǒng)能自動關(guān)閉有關(guān)地區(qū)的電力供應，并啟動通風裝置，以保證煤礦的安全[8]。

（四）標準化與規(guī)范化發(fā)展

為了促進智能預警系統(tǒng)的廣泛應用和互操作能力，今后的工作中將繼續(xù)加大對相關(guān)標準的研究和規(guī)范。通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式、通訊協(xié)議和接口規(guī)范，不同廠商的設(shè)備和系統(tǒng)之間進行有效的整合和協(xié)作，提升整個智能預警系統(tǒng)的性能和可靠性。

結(jié)語

在煤礦安全監(jiān)測中，建立智能化的預警系統(tǒng)，對保證煤礦的安全具有十分重要的意義。通過對其總體結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應用實例和發(fā)展趨勢的分析，它能夠?qū)崿F(xiàn)打破常規(guī)監(jiān)測和預警模式的局限性，達到實時、全面、準確的煤礦安全狀態(tài)評價和預警的目的。隨著傳感器、數(shù)據(jù)融合、人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的不斷創(chuàng)新，與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的深度融合，將進一步健全智能預警體系，為煤礦的安全生產(chǎn)提供強有力的保證。未來，還需要不斷加大對該體系的研究和應用，促進煤礦安全監(jiān)測工作水平的不斷提高。

參考文獻：

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[8] 楊陽，秦曉慧，付江龍.面向煤礦安全的智能監(jiān)控及預警系統(tǒng)設(shè)計[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2018，8（12）：1516+19.