煤礦安全監控中的智能預警系統研究

【關鍵詞】煤礦安全監控；智能預警系統；研究

引言

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

傳統監控手段在現代煤礦安全挑戰前漸顯乏力，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，但煤礦安全受多重因素交織影響，單參數監測難以反映整體態勢，誤報、漏報現象頻發。更關鍵的是，傳統方式對海量監測數據缺乏深度挖掘，難以精準識別潛在隱患和事故苗頭，往往錯失預防良機。

一、智能預警系統總體架構

（一）數據采集層

數據采集層是煤礦安全預警系統的基礎，它主要負責對煤礦生產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鍵部位，可以對瓦斯濃度、有害氣體含量、溫度、壓力、風速等參數進行實時監控。另外，數據采集層可實現對設備運行狀態、人員位置等信息的采集，為系統集成分析與預警提供全面的數據支撐[1]。

（二）數據傳輸層

數據傳輸層的作用是將數據采集層采集到的各種數據安全、可靠、實時地傳輸到數據處理層。常用的數據傳輸方式包括有線傳輸和無線傳輸。有線傳輸具有傳輸穩定、抗干擾能力強的優點，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，可以根據煤礦的實際情況選擇合適的數據傳輸方式，或者采用有線和無線相結合的混合傳輸方式。

（三）數據處理層

數據處理層是智能預警系統的核心，主要負責對采集到的數據進行預處理、存儲、分析和挖掘。數據預處理包括數據清洗、數據歸一化等操作，目的是去除噪聲數據和異常數據，提高數據質量。數據存儲采用數據庫管理系統，將處理后的數據進行分類存儲，以便后續的查詢和分析。數據分析和挖掘運用數據融合技術、機器學習算法等，對大量的監測數據進行深度分析，提取有價值的信息和知識，發現潛在的安全隱患和事故征兆。

（四）預警決策層

預警決策層根據數據處理層分析挖掘的結果，結合預設的安全閾值和預警規則，對煤礦安全狀況進行評估和預警。當監測數據超過安全閾值或出現異常模式時，系統會及時發出預警信號，并通過聲光報警、短信等方式通知相關人員。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、智能預警系統關鍵技術分析

（一）傳感器技術

傳感器作為智能預警系統的數據源頭，其性能的優劣直接決定了系統所獲取數據的準確性和可靠性，進而影響整個智能預警系統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生，會給人民群眾帶來巨大的生命和經濟損失。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，才能把測量結果及時地傳送到監測系統中。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定性和抗毒化能力。煤礦下環境惡劣，存在各種腐蝕性氣體和粉塵，傳感器長期處于這樣的環境中，容易出現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，導致檢測數據不準確。因此，穩定性和抗中毒性能是保障氣體傳感器長期穩定工作的關鍵。溫度傳感器在煤礦安全監控中同樣起著重要作用。煤礦下地質條件復雜，自燃發火等安全隱患潛藏。溫度正是判斷自燃發火的關鍵指標。溫度傳感器需在高溫、高濕、多塵的惡劣環境中穩定工作，精準捕捉溫度變化。其測量范圍要覆蓋井下可能出現的所有溫度區間，且具備高分辨率，以便及時察覺細微的溫度波動。

隨著傳感器技術的發展，無線傳感器網絡在煤礦安全監控中的應用愈發廣泛。這類網絡具備自組織、多跳路由、動態拓撲等特性。自組織能力讓傳感器節點可自動組網，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點通信距離有限的難題，借助多個節點中繼轉發，實現數據遠距離傳輸；動態拓撲則使網絡能適應井下環境變化，如節點移動、損壞等情況，保障網絡正常運行。無線傳感器網絡可實現大規模、分布式數據采集，為智能預警系統提供更全面、及時的數據支撐。

（二）數據融合技術

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據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、壓力等一些關鍵性的參數，而這些參數對于綜合評價煤礦的安全狀態是十分重要的。為了提高數據的精度和可靠性，需要對多個傳感器進行集成處理。加權平均法、卡爾曼濾波法、神經網絡等是目前比較常見的一種數據融合技術。加權平均法簡單、實用，按各個傳感器的重要性給予不同的權值，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、可靠性和環境的適應性，不恰當的權重分配會對融合效果產生不利的影響。

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。煤礦安全監測過程中，瓦斯濃度、溫度等多個參量是動態的，卡爾曼濾波法通過對系統狀態進行估計與預測，并與新觀測值相結合，對狀態進行實時更新，提高了數據的準確性，并能有效地發揮數據的動態性，提高了融合的準確性。神經網絡方法具有很強的非線性映射功能，可以對數據之間的復雜關系進行自動學習[3]。煤礦安全監測中，多個參數之間存在著復雜的非線性關系，傳統的方法很難對其進行精確的處理，而利用神經網絡可以從海量的訓練樣本中學習這些關聯，從而達到更加精確的融合。在實施過程中，要根據具體的需要，采取適當的措施，或綜合運用各種措施，才能最大限度地發揮它們的優勢。

（三）人工智能算法

以人工智能算法為核心的智能預警系統，能夠對大量的監控數據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、神經網絡、深度學習等。

支持向量機具有較好的推廣和分類效果，適合于小樣本數據的處理。在煤礦安全預警系統中，支持向量機可以在無法獲取大量的歷史事故數據的情況下，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。通過構建決策樹模型，其節點表示特征屬性，分枝與決策的結果相對應，葉節點代表類別。在煤礦的安全監測中，根據瓦斯濃度、溫度和壓力等參數建立了相應的數學模型，并將新的監測數據輸入到煤礦中，可以迅速地進行報警與否的判定[4]。

神經網絡和深度學習具有很好的自學習和自適應性，能夠從數據中自動抽取出數據的特征和模式。煤礦安全預警所需的海量監測數據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的精確評估和預警。例如，深度神經網絡可以對圖像進行處理，對煤礦監測視頻進行分析，發現人員違章、設備異常等問題；該方法可以對時序數據進行處理，并對瓦斯濃度、溫度等參數的變化進行預測，并對可能存在的安全隱患進行預警。

（四）地理信息系統技術

地理信息系統（Geographic Information System，GIS）為煤礦安全監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控數據有機地融合在一起，以可視化的方式展現煤礦安全狀態。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，一旦出現意外，可以快速進行營救。地理信息系統也能為突發事件的救援工作提供強有力的依據。在煤礦突發事件中，搶險隊伍必須迅速查明事故地點及受災區。地理信息系統可以將煤礦地質資料、巷道布置等資料與實時監控資料相結合，對事故地點進行精確的定位，并對事故影響范圍進行分析。在此基礎上，進行科學的搜救計劃，選取最優的搜救路徑，有效地提高搜救效率，降低人員的生命和財產損失。例如，對于燃氣爆炸事件，利用地理信息系統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、智能預警系統應用案例分析

（一）案例背景

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

（二）系統應用效果

實時監測與預警：對煤礦各個部位的安全指標進行實時監控，當參數超過安全限值時，及時報警。在一次瓦斯監控中，該系統及時地發現了一個工作面的瓦斯濃度出現了異常上升，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生。

隱患排查與處理：通過對大量的監控數據的分析和挖掘，可以準確地發現潛在的安全風險。例如，當系統檢測到一條巷道的溫度不斷升高時，根據其它參量的變化，判斷該巷道有自燃發火的安全隱患。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據的不準確。為此，需要加強傳感器的維修和管理，定期進行標定測試，并對出現故障的傳感器進行及時更換。

數據安全問題：當系統收集的資料數量增加時，資料數據安全問題日益突出。為了保證系統的安全性，可以采取加密、訪問控制和備份恢復等措施，以保證系統的安全性[6]。

算法優化問題：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、智能預警系統發展趨勢展望

（一）多源數據融合與深度挖掘

在今后的發展中，基于視頻監控、人員行為、設備運行等多種數據的智能預警，可以更全面、更深層次地進行安全監測。與此同時，利用更高級的深度學習方法，從大數據中挖掘出更復雜、更隱蔽的安全風險與事故跡象。

（二）與物聯網、大數據、云計算技術的深度融合

通過物聯網技術，可以實現煤礦各設備之間的互聯、智能管理，為煤礦智能預警提供了更加豐富的信息資源。大數據可以對大量的監控數據進行處理與分析，并從中發掘出潛在的價值。云計算可以為智能預警系統的高效運作提供強有力的計算與存儲資源。智能預警系統將上述技術相結合，實現更高效率和智能化的安全監測[7]。

（三）智能化決策與自主預警

未來的智能預警系統，不僅能發出預警，還會根據事故的性質、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定值時，該系統能自動關閉有關地區的電力供應，并啟動通風裝置，以保證煤礦的安全[8]。

（四）標準化與規范化發展

為了促進智能預警系統的廣泛應用和互操作能力，今后的工作中將繼續加大對相關標準的研究和規范。通過建立統一的數據格式、通訊協議和接口規范，不同廠商的設備和系統之間進行有效的整合和協作，提升整個智能預警系統的性能和可靠性。

結語

在煤礦安全監測中，建立智能化的預警系統，對保證煤礦的安全具有十分重要的意義。通過對其總體結構、關鍵技術、應用實例和發展趨勢的分析，它能夠實現打破常規監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評價和預警的目的。隨著傳感器、數據融合、人工智能等關鍵技術的不斷創新，與物聯網、大數據、云計算等技術的深度融合，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，促進煤礦安全監測工作水平的不斷提高。

參考文獻：

[1] 夏恩剛，鄧越，馮強強.煤礦安全監控系統智能化設計應用研究[J].內蒙古煤炭經濟，2023（19）：3133.

[2] 王博翰，郭俊.煤礦安全監控系統技術及智能化發展趨勢[J].陜西煤炭，2024，43（03）：109112+148.

[3] 劉媛媛.煤礦安全監控系統技術現狀及智能化發展趨勢[J].礦業安全與環保，2021，48（04）：104108.

[4] 白莉.煤礦安全監控系統智能化水平的提升研究[J].當代化工研究，2024（07）：120122.

[5] 陳強.提高煤礦安全監控系統智能化水平技術探討[J].煤礦機械，2023，44（03）：8285.

[6] 陳小林.智能化礦山建設背景下的煤礦監管監察模式[J].煤礦安全，2022，53（08）：237241.

[7] 王道元，王俊，孟志斌，等.煤礦安全風險智能分級管控與信息預警系統[J].煤炭科學技術，2021，49（10）：136144.

[8] 楊陽，秦曉慧，付江龍.面向煤礦安全的智能監控及預警系統設計[J].物聯網技術，2018，8（12）：1516+19.