刘巧彦 董富伟

（平顶山天安煤业股份有限公司八矿，河南 平顶山467000）

煤企不论是想在激烈的市场竞争中站稳脚跟，还是实现长远发展，最主要的工作就是确保安全生产，这是煤企发展的底线，更是关系到广大人民群众的财产安全以及生命安全。煤矿安全管理是煤矿管理工作的重点，更是煤矿企业实现长远发展的根基，该工作只有常抓不懈，才能保证其生产环境和生产环境能够得以更好的管控。纵观国内煤矿生产，很多煤企都引入了先进的科学技术，虽然安全生产较之前有了很大改善，但仍旧有很多安全风险比较突出，因此，当务之急就是提高煤矿安全事故预警的准确信，以及安全监测的全面性。

我国经济发展要想实现现代化和工业化，就必须要依靠信息化技术的优势，这是煤矿企业实现转型升级，提高安全监测的有效途径。在信息化的基础上，煤矿安全评价就是通过先进信息技术，对信息资源进行有效收集，然后构建信息共享和信息融合平台，提高煤企安全评价和检测的水平。

1 某矿具体概述

某矿位于xx 东北部，属于大型矿井，设计服务年限为72.5a，生产能力850 万t/a，开采的深度为+450～-100 m，4 号煤层是主采煤层。直接充水含水层属于顶板砂岩裂隙含水层，最大涌水量和正常涌水量分别550m3/h、356m3/h，算是中等地质条件。工作面在管理顶板方面通过全部冒落法和长壁大采高一次采全高后退式采煤法。该矿施工建设时间为2003 年4 月，截止到现在，初步已经形成两个生产盘区，同时N2404 工作面已开始回采。作为重要规划矿井，做好该矿的安全生产管理工作迫在眉睫。

2 煤矿安全管理及信息融合技术研究

煤企引入信息化安全管理系统具有非常明显的优势，比如融合了有效的煤矿安全管理理念，通过信息融合技术，一方面提高了煤矿安监水平，另一方面也提高了其获取信息、分析信息、融合信息的能力。信息化煤矿安全监测通过以太网传输线路实现实时性的信息获取，自动化的数据处理，通过信息共享，提高了数据分析和处理的针对性、有效性、智能化。

信息融合技术归根结底是通过数据融合算法，然后对数据进行综合和感知，实现数据有效融合、剔除无效数据、按监测类型分类、表现形式统一的目标，切实为决策分析和安全评价提供参考依据。数据融合的方法主要有识别法、参数法、人工智能法、加权法等，为确保数据融合能够达到良好的效果，在进行监测数据融合时往往通过两种或者两种以上的方法来完成。煤矿生产环境比较恶劣，影响煤矿安全生产的因素相对比较多，因此，很有必要在巷道内部设置不同类型的传感器，以此获取监测信息。但传感器会出现系统损坏、环境噪声、精度下降的现象，如果仅仅通过传感器信息来对巷道的具体安全情况进行分析，没有代表性可言，因此，亟需融合同一监测因素的传感器信息，这样就可以获取单一因素监测信。需要指出的是，很多客观存在的因素都能对煤矿安全生产造成负面影响，倘若监测信息比较单一，则安全表述就会受限，不太全面，不仅如此，数据在经过一级融合后，仍旧会有很多问题，最常见的就是系统偏差、环境噪声等，基于此，就必须通过二级融合来分析一级融合信息，把措施的信息剔除，保证得到的科学的决策结果。

3 建立信息化煤矿安全评价系统

作为煤矿安全管理不可或缺的一部分，煤矿安全评价是确保其稳定发展的关键，建立安全评价系统能够对煤矿安全生产做出科学决策。要想构建信息化煤矿安全评价系统，最基本的条件就是要得到煤矿真实的生产环境信息，同时实施有效的传输监测信息。安全评价系统把全部传感器看作单个评价个体，因此，能够把具有相同类型因素特征的传感器当作一类，作为同一现象，或者是相同物理量。详见图1。安全评价系统是以高速煤炭工业以太环网作为传输通道，实时传输煤矿生产环境中生产集控装置监测细腻以及安全传感器监测信息，建立以大数据平台的矿用空间数据库以及矿用监控数据库，这两个数据库主要从来存储信息，监控数据库临时存储实时监控信息，而空间数据库则存储已有的安全信息，这两个数据库是整个信息化煤矿安全评价系统数据来源。图1 信息化煤矿安全评价系统

3.1 一级融合

首先，数据级别融合。对具有相同物理量的传感器采集的初始数据进行有效整合，通过分析数据库之前存储的信息，然后来识别数据真假与否，接着统一把无效的数据去除，为下一步融合做好铺垫。此次融合能够消除数据丢失，保证信息量完整，但比较显著的特点就是数据量太大，通过评价体系，数据级融合有了更合适的平台。

第二，特征级融合。针对同一物理量传感器信息表现的特征信息，来进行提取融合，目的就是压缩数据量，对评价目标的特征向量进行获取，主要是由目标特征融合以及状态信息融合两部分组成。融合结果可以作为初期评价时的依据和标准，通过该种方式初步分析煤矿生产的某一安全因素。

上述提及的两种融合，都归为一级融合，主要作用就是融合信息数据，然后通过各种方法来设定传感器的监测阈值，常用的方法有加权法结合，统计分析法等，对于传感器发出的数据记录偏差、故障信息进行剔除，确保数据的宏观性和准确性，这样才能有效融合同一因素监测的结果数据。

3.2 决策级融合

通过对一级融合具体情况进行分析，在此基础上，煤矿安全评价体系建立了同一物理量判断结果，由此一来，就更能保证获取的矿井环境信息更加准确，需要综合分析所有能够对煤矿安全生产产生影响的因素，这就是决策级融合，这里主要是通过D-S 证据理论的决策级融合方法来融合证据值。即在初步判断结果的基础上，首先，建立混淆矩阵，选定不同因素的预警判断标准，接着通过该方法建立BPA 证据库，针对混淆矩阵回馈的标准值，然后选择正确的BPA 证据值，其次，通过D-S 证据理论融合证据值获取煤矿安全的概率值，最后，客观判定状态信度，以最大值来体现矿井安全水平通过状态。根据融合的结果，同时根据现有的信息，构建安全评价和决策分析体系，为使评价结果更准确，数据融合时要引入煤矿管理因素和人为因素，然后确定因素权重，综合分析融合的结果，同时切实结合矿井现有的生产数据，在此条件下，通过专家分析法来对矿井监测数据进行科学分析。

4 结论

总体来说，煤矿安全生产是一项长期且又十分艰巨的任务，需要坚持不懈的努力，最有效的方法就是加强安全生产管理，构建安全生产评价体系、相关规章制度、安全生产管理机制，通过多形式来促进全体员工安全意识和业务技能的提高，及时对存在的安全风险进行排查和管控，通过多措并举，为煤矿安全生产奠定基础。