文章来源：《智能矿山》2022年第7期“智能监控”专栏
作者简介：刘程，研究员，博士，现任中煤科工集团重庆研究院有限公司党委副书记、总经理，主要从事煤矿瓦斯灾害防治与煤层气开发、采矿工艺等方面的研究和技术攻关工作
引用格式：刘程，孙东玲，邓飞，等. 煤矿多灾害智能防治与智能监控技术[J].智能矿山，2022，3（7）：105-114.
煤炭是我国经济社会发展中重要的能源战略资源。随着我国能源结构的不断优化，煤炭在能源消费中占比逐步下降，但仍发挥着兜底保障作用。促进煤炭资源安全高效绿色开发、清洁高效利用是煤炭行业发展的必由之路，是实现“双碳”目标的重要保障之一。为实现煤炭资源安全高效开采的目的，须提升煤矿智能化水平。国家发展改革委、国家能源局等八部委联合印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》对我国煤矿智能化建设进程提出了明确要求，到2035年各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。而煤矿智能化是一个系统工程，要实现全过程的智能化运行，涉及采掘机运通、安全等方面的智能型协同，其中煤矿安全管理是确保煤矿企业高效生产的重中之重。煤矿灾害风险超前智能感知和防控技术是煤矿安全管理智能化亟需突破的关键技术之一，但目前存在灾害监测系统间数据感知难、信息交互难、实时性差、可靠性低、数据利用率较低及多智能系统协同弱等难题。
基于此，中煤科工集团重庆研究院有限公司立足行业需求，围绕矿井灾害智能监测、预警及安全管控等方面进行顶层规划、统筹布局和系统性研发，以灾害信息自动监测监控、智能识别为支撑，将煤矿灾害预警专业技术与5G通信、物联网、大数据、人工智能等新技术全方位集成融合，开发了煤矿多灾害智能防控与智能监控技术，其基础功能架构如图1所示，实现了矿井安全风险的全过程智能管控，最大程度降低了安全隐患及灾害对生产的影响，解决了目前存在的安全管理系统较为分散、智能化程度不高、灾害影响因素时空融合分析能力不足等问题，该技术已在我国主要产煤地区的煤矿企业得到应用，有效地保障了矿井的安全高效生产。
图1 煤矿多灾害智能防控与智能监控技术基础功能架构
瓦斯灾害智能防控技术
考虑到不同风险因素对瓦斯灾害作用的时空效应，构建了跨时空、多参量瓦斯灾害预警指标体系，并采用大数据技术研究瓦斯灾害相关信息之间的关联，建立了具有自分析能力的多源数据融合瓦斯灾害风险判识方法及预警模型，并在此基础上开发了煤矿瓦斯灾害智能预警平台（图2），主要包括多级瓦斯地质动态分析系统、瓦斯抽采达标在线评价系统、瓦斯涌出特征动态分析系统、瓦斯超限预警系统、瓦斯防治信息系统等，如图3—图4所示。该平台基于服务架构，采用“云-端”联合部 署模式，具有跨平台运行能力，实现了信息采集、指标计算、融合分析、预警决策、结果发布全流程的自动化、智能化、移动化，能够对井下各工作面瓦斯灾害危险状态和发展趋势进行在线监测、智能分析、综合评价、超前预测预警以及智能管控，为矿井高效、精准防治瓦斯灾害提供了有力支撑。
图2 矿井瓦斯灾害智能预警平台框架
图3 矿井瓦斯超限预警
图4 工作面动力灾害声发射监测预警
火灾智能防控技术
开发了矿井火灾智能精准监测预警与智能联动系统（图5、图6），运用数据库平台技术构建了火灾预警数据库，融合分析煤自燃的内、外在影响因素与火灾指标表征参数，建立了煤层自燃多元信息综合预警模型，通过对井下采空区、密闭、带式输送机、机电硐室等多场景多参数的全面、实时、精准感知，实现了煤矿火灾数据统一监测、分析、预警和智能联动；同时开发了火灾动态演变条件下实时仿真与智能决策技术，实现火灾避灾路线的智能规划。
图5 矿井火灾智能精准监测预警与智能联动系统
图6 制氮设备联动控制系统
粉尘灾害智能防控技术
煤矿粉尘智能管控系统通过平台感知层实现对环境参数及各防降尘子系统运行状态的智能监测，采集数据由传输层传输至管控平台，平台通过专家决策系统进行分析并做出决策，同时下发决策指令至执行层，执行层按照指令调整各防降尘子系统运行参数，保证实现最优防降尘效果。粉尘灾害智能防控系统主要由粉尘监控系统及管控平台（图7、图8）组成，基于粉尘浓度管理的综采工作面尘源跟踪智能喷雾降尘技术及装备，综掘工作面智能防尘技术及装备，运输巷道智能降尘技术及装备等组成。
图7 KJ664(A)粉尘监控系统架构
图8 矿井粉尘智能管控平台
水害智能防控技术
针对矿井地表水、顶板水、底板水、老空水等水害，围绕矿井主要水害和矿井充水因素，在充水通道、充水水源、充水强度方面，突破了水文地质异常区综合探测技术、在线水源识别技术、在线电阻率成像技术、微震监测技术等关键技术；研制出GSD6矿用水质分析传感器、GS64在线电法监测等相关装备；融合矿井水文地质各类数据，运用大数据、深度学习、灰度关联、聚类分析等理论，建立了基于动态指标、静态指标、关联指标的判识模型和预测模型等典型水害分析模型；形成了基于时间序列分析的单因素预警和基于层次分析、模糊综合评判的多因素耦合预警技术及系统（图9），水害预警等级以蓝（低危险）、黄（中危险）、橙（高危险）、红（极高危险）展示发布，如图10所示。
图9 KJ420水害精准监测及智能预警系统架构
图10 水害预警分级展示
顶板灾害智能防控技术
开发了顶板灾害智能监测预警系统（图11），依据煤层、顶板、地质构造、采掘动压预测等预警回采工作面来压及巷道垮冒风险，根据预警结果向现场提供顶板灾害预警等级和防治建议。通过对支架工作阻力、活柱下缩量、顶板离层量、钻孔应力、钻屑量、微震在线监测、声发射在线监测、电磁辐射在线监测等参量的分析，并结合岩层、生产过程等，对回采工作面周期来压步距、来压形式及强度进行预警；通过对巷道顶底板及两帮移近量、顶板离层、锚杆（索）应力、钻屑量、微震在线监测、声发射在线监测、电磁辐射在线监测等参量进行分析，以预测预报巷道的冒顶、片帮风险。
图11 顶板灾害监测分析预警系统
瓦斯（煤尘）爆炸智能防控技术
针对现有隔抑爆装备时效性差、难以实现智能防控的问题，研发了瓦斯（煤尘）爆炸智能联控系统（图12），该系统主要由快速响应自动抑爆装置、巷道高能隔爆装置等组成，运用光谱识别、能量算法及快速产气推动活塞拉断阀杆实现通路技术，使自动抑爆装置动作时间由25 ms缩短至10 ms以内，实现了初始爆炸的精准探测及快速抑制；运用爆炸强度与隔抑爆屏障关系及持续作用技术，使巷道高能自动隔爆装置持续作用时间由1 000 ms提高到6 000 ms以上，实现了巷道爆炸传播的高效隔绝；基于爆炸时空演化规律，形成的“先抑爆、后隔爆、分级启动、区域联控”技术，能够实现爆炸强度智能判识，以及对不同区域、不同强度的爆炸进行有效控制和防控效果智能评估等。
图12 瓦斯（煤尘）爆炸智能联控系统架构
煤矿智能安全监控系统聚焦重大灾害与典型隐患，综合运用物联网、机器人、大数据、云计算、移动互联、人工智能等技术手段，构建具备灾害隐患全面感知、自动识别、精准监测、动态预警、协同管控为一体的智能化系统，实现煤矿安全的主动保障。
智能安全监控系统基于“云边端”架构设计，设备“端”侧负责灾害、隐患、违章等信息的动态感知，由传感器、控制器、执行器、智能终端等设备组成；在边缘控制侧采用工业以太网和新一代4G/5G/Wi-Fi6无线通信技术，构建集4G/5G/Wi-Fi6等于一体的高速传输通道，通过一张网传输实现多制式信号的可靠接入和数据透明传输；在应用和服务侧基于云平台技术构建基础服务设施，具备数据采集、存储与业务服务功能。采用微服务架构模式提供数据、消息、流程与业务服务，构建面向矿山多专业、多部门协同业务应用的支撑平台，实现安全智能管控，基于“云边端”的智能安全监控系统架构如图13所示。
图13基于“云边端”的智能安全监控系统架构
基于“云边端”的智能安全监控系统具备6个方面的典型特征：①灾害隐患全面精准感知；②井下物与物、人与物、人与人之间的可靠、便捷交互；③在监控稳定可靠的基础上实现多要素、全流程的协同管控；④实现业务标准化、流程化；⑤建立安全管控指标，实现管理精益化；⑥基于机理模型和大数据分析融合的精准预警，如图14、图15所示。
图14 大数据的智能分析决策
图15 智能安全监控应急救援联动控制
智能应急响应综合管理系统针对应急预防不全面、应急准备不充分、应急响应不及时、灾后恢复不迅速等问题，研究平战结合的应急救援管理系统，实现应急预案智能计算、应急能力管理指数化、应急资源管理结构化、事故危险环境应急培训虚拟化、井下抗灾变无线网络自组织、复杂指挥调度自适应。该系统开发了应急预案数字化及推演、应急装备管控、应急能力智能化及信息化评估、应急救援实训演练、应急指挥调度、应急信息管理及广播、应急避险救灾信息计算及发布等功能。平时以数字化应急预案为基础，协同管理装备物资等应急资源，同时构建应急能力评估指标体系。针对应急能力薄弱环节，采用“情景-响应”模型推演事故发展变化，同时动态构建虚拟灾情环境，模拟多人应急演练，以达到积极预防、扎实准备的效果，如图16所示。
图16 事故救援仿真推演
突发事故时以应急救援指挥调度为核心，调用灾害演化模型，启动应急避险救灾计算，通过应急广播发布应急信息，辅助工人黄金时间进行自救互救。针对重大事故或破坏性灾情，通过抗灾变应急无线通信系统建立救灾临时信道，实现地面指挥部调度大规模救援队伍如身使臂、如臂使指，如图17所示。
图17 “空地井”应急通信架构
应用效果
以曹家滩煤矿为例简要介绍煤矿多灾害智能防控与监控的应用效果。曹家滩矿井隶属于陕西煤业股份有限公司，设计生产能力15.0 Mt/a，井田长×宽约为12.5 km×10 km，面积约108.489 3 km2 。作为我国典型的安全高效矿井，曹家滩矿建设起点高、标准高、质量高，属于国内领先的现代化、数字化、智能化绿色矿山。但是，在矿井持续产能输出的过程中，仍面临着潜在的火灾、水害、瓦斯灾害、顶板灾害及粉尘灾害等典型灾害的威胁。
为保障国家能源需求的稳定供给，曹家滩煤矿与中煤科工集团重庆研究院有限公司合作，研发并建设了矿井灾害综合管控平台，该平台针对曹家滩煤矿的水、火、顶板、瓦斯、粉尘等灾害具体特征和影响因素，以矿山物联网为纽带，以智能软、硬件为支撑，将真实矿山系统数字化及矿井灾害防治的“人、机、环、管”各环节信息集成融合，构建了跨时空、全覆盖、多参量的预警模型，提高了矿井主要灾害影响因素时空融合分析能力，开发了基于“云边端”联合部署的重大灾害智能综合管控平台，实现了水、火、顶板、瓦斯、粉尘等矿井主要灾害的全面感知、统一存储、精准预警、应急辅助以及防灾治灾联动，解决了灾害监测预警系统分散和系统间数据信息交互难、可靠性低、利用率低、协同弱等问题，打通了数据孤岛，提高了矿井灾害综合防控的智能化水平，如图18—图21所示，矿井灾害综合管控平台为曹家滩煤矿的安全高效生产起到了保驾护航的作用。
图18 矿井灾害预警综合管控平台
图19 矿井安全态势分析
图20 灾害分级管控
图21 灾害应急响应
展望
根据国家对煤矿智能化建设的相关要求，为实现煤炭资源安全高效开采提供可靠的技术支撑。下一步将针对矿井灾害监测、预警及安全管控等相关问题，基于透明地质模型，以灾害信息自动监测、智能识别为支撑，将煤矿灾害预警专业技术与5G通信、物联网、大数据、人工智能等新技术全方位集成融合，用人、机、环等时空叠加和交叉演化的综合系统化方法，分析煤矿生产系统的不安全因素和安全风险，实时评估矿井安全状态、动态预测安全趋势，实现对矿井安全态势的综合智能管控，进一步提升矿井安全风险管控的智能化水平。未来将主要围绕以下7个方面展开：
（1）水害智能防控方面
围绕“探、防、堵、疏、排、截、监”展开系统性研究。在感知方面，智能精准感知，尤其是随采掘的精准地球物理监测是未来发展的重点；在预警方面，深度学习是智能预警的重要发展方向；在结果应用方面，与排水系统、人员定位系统、水害仿真及避灾等系统的智能联动也将是未来发展的重要方向。
（2）火灾智能防控方面
研究采空区隐蔽火源和机电设备火灾风险特征参数，以及风网中火灾蔓延传播规律，构建基于多元数据融合的火灾预警和智能避灾线路规划模型，开发火灾特征参数原位分析装备及预警平台，是未来火灾智能防控的发展方向。
（3）瓦斯灾害智能防控方面
研究智能化快速采掘、强动载条件下瓦斯灾害演化发展规律，构建基于深度学习的多因素耦合瓦斯灾害智能预警模型，开发瓦斯灾害预警机器人、预警响应边缘智能控制装备以及瓦斯灾害智能综合防控平台，是未来瓦斯灾害智能防控的重点发展方向。
（4）顶板灾害智能防控方面
针对目前监测手段不全、预警指标单一、数据分析能力不足、信息共享通道不畅等问题，研发顶板灾害精准监测装备，研究顶板灾害智能预警指标体系及模型，开发顶板灾害精准监测及智能预警系统，实现顶板灾害风险精准辨识、集成融合、智能分析与实时预警，是未来顶板灾害智能防控的发展方向。
（5）粉尘智能防控方面
进一步完善基于呼吸性粉尘浓度超限管控的智能防尘技术与装备体系，通过研究最佳防尘工艺参数决策模型、作业人员个体累积接尘量计算模型、尘肺病预警指标体系和预警模型、煤尘爆炸预警指标体系和预警模型，实现对粉尘灾害风险的精准监测、智能分析和实时预警，是未来粉尘灾害智能防控的重点发展方向。
（6）瓦斯（煤尘）爆炸智能防控方面
准确监测瓦斯（煤尘）爆炸的各个影响因素并建立模型实时判识爆炸危险，与人员定位结合进行预警信息发布，同时准确展示爆炸波及范围并进行避灾路线智能规划，是未来瓦斯（煤尘）爆炸智能防控的发展方向。
（7）应急响应方面
基于数字化应急预案针对应急管理全生命周期形成平战结合的应用。平时以应急能力评估、应急装备管控、应急预案推演、应急救援演练功能夯实事前预防和应急准备；突发事故时以应急指挥调度为核心，调动应急避险救灾信息计算及发布、应急信息管理及广播，实现快速应急响应和灾后及时恢复。
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