闫长军

（中煤科工集团沈阳研究院有限公司 辽宁省抚顺市 113122）

当前，国内市场经济高速蓬勃发展，不同领域正在积极创新信息化，尤为突出的是煤矿行业。而针对煤矿井下重大危险源实施高效监测与预警，能够最大程度地减少技术员人身与财产损害，及其瓦斯与爆炸产生概率。因此，有必要高度重视煤矿井下重大危险源监测及预警系统的实践意义所在，通过创建监测网格化与预警体系，搭建信息收集和处置体系等不同方面着手，全方位的阐述了煤矿井下重大危险源监测及其预警系统的规划实施方案。

1 煤矿井下重大危险源监测及其预警体系的必要性

现如今，绝大多数煤矿企业已经意识到煤矿井下安全生产的必要性，并且针对井下重大危险源监测及其预警系统已付诸实际行动，更有助于煤矿管理层可以高效探寻出煤矿意外事件形成的主要原因。从煤矿井下环境角度分析，其极为繁杂，且掺杂着潮湿、巷道蜿蜒、狭小空间、瓦斯与煤尘等，并且矿井下设置了禁止活动区域。上述原因对于煤矿安全产生了潜在风险。随着煤矿井下监测与预警系统的投入使用，利用科技手段有效针对重大危险源的规律及其特性深入的剖析，且对于搜集的海量信息实施全面梳理。最终尽最大努力地降低人身与财产损害，及其更好的规避潜在危险，确保矿井挖掘工作的顺利完成。另外，矿井预警系统具备较好的可预判性，其可针对重大危险源状况实施解析，且给予未来预判发展趋向，帮助管理层提供高效的参考信息。同时预警系统可随时随地地做出预判，针对危险源状况给予即时性评判，一旦触发危险警告条件后，随即发出对应的预警提示。并且可有效甄别系统中存在的偏差信息与繁杂冗余信息，确保预警提示精准无偏差，更有助于展开预防措施，同时确保相关数据的完整性，且能够将危险源四周环境温度等信息实施处置与存储，为今后管理层全面解析危险源提供数据支持。

2 煤矿井下重大危险源监测及其预警体系的出现的不足之处

（1）煤矿井下监测系统功能单调，数据格式杂乱，不同监测体系无关联性，针对有关故障与原因分析不可创建分享模式，操控繁杂，且预测平稳性不理想。

（2）无法创建不同专业与学科集中的矿井重大危险源监测及其预警系统。尤其针对监测设施捕捉的大批量信息欠缺快速处置。

（3）相关数据服务对象仅限于煤矿管理层，严重滞后的数据管理形式，导致实际操控者无法及时高效获取数据。

（4）无法针对煤矿井下重大危险源潜在风险实施分类管理，为此我们需要尽快形成相关评价体系，以体系为重要依据展开对重大危险源的深入判断。

（5）在面对重大危险源时，处理效果比较差，不能达到实时性，不能做到在线监测。比如：及时辨别与解析危险源，进一步达成数据的高速传送与回馈机制。

（6）对重大危险源的监测、预警等内容进行深入探索，提高探究的全面性，进而实现跟二维专用GIS 信息分配与动态及时更新。

3 煤矿井下重大危险源监测系统所处状态分析

将煤矿井下安全管理体系按照不一样危险源，详细划分为瓦斯、矿压与顶板、煤尘、水与火重大危险源监测及其预警体系。接下来对应子系统阐述如下：

3.1 瓦斯重大危险源监测及其预警子系统

从目前国内预警技术角度来分析，瓦斯预警体系已越发成熟，不同专家学者纷纷在该领域展开了相关研究并取得了丰富的研究成果。在众多研究成果中，瓦斯爆炸危险源预警系统，这一系统中用到的算法较多，对涉及到的算法加以总结，用到的关键算法大致有三种，分别是粗糙集约简算法、FCM 聚类算法与RBF 神经网络。在这几种算法中，第一种以及第三种算法能够做到相互融合，进而可以大大减弱相关因素对网络造成的干扰性，利用第二种算法，可以进行离散化处置，进而实现对相关信息的监测。而RBF 神经网络中神经元素为危险等级类型，借助回归解析方式进而创建了煤矿安全生产监测数据模型。

3.2 矿压和顶板重大危险源监测及其预警子系统

基于国内的研究现状加以分析，针对不同挖掘状况下顶板动态多元数据实施关联性解析，产生一系列顶板监测体系，进一步提升了顶板监测的精准性与实时性，高效预防了矿井下顶板意外事件的发生率。例如：某煤矿企业引入了创新的煤矿微震监测体系，利用及时解析震源位置及其震级等级区分极易产生坍塌、顶板下沉等危险信号，随后解析冲击前兆微震信号频率特性来判断冲击压的危险等级，从而实现预防顶板坍塌的目标。

3.3 煤尘重大危险监测及其预警子系统

如何有效推断矿井下煤尘浓度大小，知名学者专门探究了按照气体滤波光声技术与光散射基本原理，采取有效措施复合检测矿井下气体含量中CH4 与煤尘品质浓度。随后专业技术从业人员提供了煤矿粉尘在线监测及关联喷雾降尘体系，创建了煤尘及时监测、喷雾联动、超标预警提示、远程监控等各种功能特殊性。紧接着解析了煤尘与湿度针对红外瓦斯传感器的干扰，参照特定范畴内出现的线性规律结果，最终决定采取何种策略来减少对传感器干扰。

3.4 水重大危险监测及其预警子系统

预测突水量是提升煤矿井下系统工作稳定性的前提条件。全方位依据LabVIEW 的矿井水突监控体系，把灰色体系理论与BP 人工神经网络预测方式相融合，针对矿井下突水量走势利用灰色模型来实施预估监测，随后借助神经网络针对残差模型实施修改，紧接着利用遗传算法针对组合模型实施改进，最终化解局部的相关故障。

3.5 火重大危险监测及其预警子系统

在煤矿井下重要防火监测方式为束管监测体系，然而，监测采空区出现火情利用此方式更有助于减轻火灾情况。然而，在矿井下各种救灾风门及自动风门方位定夺可借助皮带防火抗灾体系，其在地表控制平台执行远程监测风门贯彻执行运行下，况且操作风门的启闭按钮及记录移动信号源，一旦触发则提示警报。此外，火灾三维可视化仿真模型，可实时生动地模拟矿井下火灾场景发生情况。现如今，在煤矿井下火灾监测系统中分布式光纤线型感温火灾探测技术已在实际中被广泛投入使用。

4 煤矿井下重大危险监测及其预警系统架构创建分析

4.1 创建监测网络系统

组建监测网络系统实践中，需要注意考虑内容的全面性，为此可以将突发事件网络生存性、关联性与网络能量等纳入考虑的范围。创建监测网络最大程度使操控技术员身处危险源范围的概率减少，与此同时，在网络组建过程中，涉及到的技术较多，这些技术会基于信息化技术标准被加以区分。网络组建中会用到射频识别技术，这种技术需要对特殊点执行分配额，借助传感器来汇集信号，之后借助有线传输方式，将汇集而来的信号进行传递，使之到达数据集控中心。通过对矿井的相关调查可知，其周围的环境较为复杂，地质情况具有较为突出的差异性。对预警危险源系统进行优化完善，使之能够在实际应用过程中，尽可能避免出现漏判等问题。不仅如此，传统无线传感和总线技术需要结合在一起，在确保不会因矿井挖掘运输工作而产生干扰的情况下，需针对网络地域实施无线与有线双向设置。最终不光能在出现意外事件状况下，保证网络生存性与连通性，又可让节点信号传送进程中能量损耗极大降低。基于此，创建监测网络不仅让系统组网性与移动性顺利流畅，同时使无线传感网络可最大程度发挥功效，确保矿井下危险源监测及其预警信息强有力的传送。

4.2 创建预警系统

4.2.1 创建危险源信息库

将不同基础数据汇集到数据库，例如：瓦斯标准、收尺进尺、工作内容、机电设施、掘进与综采工作面等，全方位地完成管控与填报。除此之外，对于监控网络数据中的相关数据也要收集到数据库中，随即把全部可使用的标准、参数、信息变动量形态，依照相关规则进行汇总整理，使其成为危险源预警评价体系中的内容。在监测网络信息实践中，一并把信息传送至预警体系当中，预警系统开始发挥作用，将信息与数据库的数据进行对比分析，一旦有超出预警数值的信息发出实时警示。最终完成由发起、传送、追踪、执行直至达成的闭环预警系统。

4.2.2 创建处置消息板块

处置消息板块集中参照整体系统相关配置，组织规划预警数据，且发布、操控与调动有关数据，紧接着借助射频识别技术把预警系统和数据客户端与短信平台相关联，致使三方能够实施交换，尤其在交换实践中，不同部门与业务科室相互间达成了数据分享，进一步提升了不同工种之间相互协作处置数据的技能，有效提高预警数据处置速率。

4.3 创建信息收集与处置系统

当创建完成监测网络与预警系统后，系统之中的传感器节点则成了整体系统的终端，此终端传感器节点能够实现信息传送、处置与收集等相关内容。尤其在系统运转实践中，假设单独从一个传感器节点针对有关信息实施收集与处置，则只会发生局部分析研判，且只可呈现出系统监测作用，则无法顺利完成预警功能。基于此，在创建数据收集与处置系统实践中：

（1）创建危险源潜在风险关联库，把煤矿监察条例、安全规定及其安全品质指标、操控规范格式化后规整到关联库当中，致使传感器全方位研判收集的信息，进一步分辨出危险源实施状态。

（2）创建危险源元素影响库。此影响库中需归入不同原理示意图与标准阐述，给予危险源预警判别带来参考价值。尤其在此实践中，借助图形、列表等方法针对煤矿井下机电设施、地质架构、顶板及其瓦斯等危险源数据实施收集，一旦出现收集的数据存在问题，给予警告提示之后，随即通过此系统来实施处置。借助数据评判、预测、选择、过滤、压缩、合并、核算等方式针对问题信息实数处置，进一步给管理层带来精确的数据。

4.4 创建重大危险源评价标准系统

4.4.1 矿井安全评价标准系统

经过研讨地质、灾害、管控、生产装备、生产技术人员素养、环境状况、危险源等不相同元素构成了矿井安全评价指标体系。其产生突发事件必然关联性为地质与灾害及其危险因素，归属于三类重点以及标准系统。对于关键的一级指标来说，其可以按照相关标准进行再次划分，举个例子，地质元素通过深入划分，可以被分成多个因素，如结构地质、水文地质等。

4.4.2 矿井评价标准警示分层级系统

矿井下重大危险源等级体系被划分成了辨别灾害、预测与预警基础。相关部门对地质灾害进行了等级划分，参照相关划分标准，我们将对与煤矿井相关的多种特大危险源进行分级，按照灾害的严重程度对其进行预警提示，以颜色为区分，共计分为四个等级，由重到轻颜色分别为红、橙、黄、蓝。即为：警报等级是4 级，且红色代表警度，则警示他人灾害形成有极大可能性；警报等级是3 级，且橙色代表警度，则告知他人灾害形成存在可能性；留意等级是2 级，且黄色代表警度，则警示他人灾害形成中等会发生；提醒等级为1 级，且蓝色代表警度，告知他人警情灾害不会形成。

5 矿井下重大危险源监测及其预警整体系统实践操控

5.1 人体模型重大危险源监测预警系统

不管何种危险源造成干扰原因多种多样，且互相间产生了错综繁杂的关系，致使系统呈现出全方位、有效、实时、精准的特性，才能为化解信息孤岛难题创建良好的综合系统。其内容如图1 所展示。

图1：煤矿井下重大危险源监测预警系统平台

通过上述系统牵涉到危险源监测系统平台具体包含了瓦斯监测系统、矿压顶板监测系统等多个系统，不同系统的监测会指向数据库、管控、调度系统等进行及时相关数据的监测。

然而，智能矿山组建把不相同子系统连接信息化的神经网络构成统一整体，且利用不同技术结合来处置大数据，逐渐组成能够分享数据、透明可控制数字矿山。基于此，借鉴人体模型重大危险源监测及其预警系统应运而生，详尽如图2 所显示内容。

图2：基于人体模型的重大危险源监测预警系统模型

第一层属于感知层。这一层具有多个传感器，系统会借助其传感器来实现数据采集工作。感知层经过无线传感器网络来完成，且汇集成了传感器、信息处置单元与通信单元节点，经过自组网模式组成。节点收集的数据传送到路由器，随后再通过综合信息传送至协调器，之后网关接收到本组网络中的数据，其等同于神经元，可处置不同应急状况，整理不同数据。联系人体结构对第二层进行理解，可以将其看做是人体神经网络层。这一层的主要功能是数据传输。移动通信网的构成有小灵通、视频通话、呼叫中心、WiFi、CDMA与TD 一CDMA 等。互联网构成有Internet 及其云网络。物理网构成则是把不同监测对象实施互联，以GIS 技术为根本，利用神经元、神经网络解析收集数据完成数据库储存，重大危险源监测管控、危险源历史数据搜索、预警解析、应急策略等功能。第三层是大脑管控决策层。IDC 为类似于煤矿大脑，其工作内容为实现智能矿井不同数据收集。为了更好地理解网络，我们可以将其看做是与大脑层和神经网络层进行信息更替，方才能精准捕获大脑数据，即便网络存在差异性，在连接时选择的方式应该具备统一的特点。大脑捕获数据之后随即处置数据，具体包含了数据智能解析、储存与共享组成科学解决措施，进一步指引应对方案。

5.2 水害与火灾辨别与预测预警体系实践操控

5.2.1 水害预测预警系统

（1）核算图形与数值，侧重于整体充水性图、水文地质图、水文参数等直线图、水文地质剖面图、相关曲线图等自主解决及涌水量预计达成情况；整体三维剖分模型与在线检测系统捕获水文地质参数，含水层水量被计算等参数。

（2）水文数据库管控，重点针对矿井水文地质基本信息与及时检测监控信息管控与报表印刷等工作内容。

（3）水害危害源监测与分辨及预测预警体系，全力达成水文监测数据联网，及监测水文观测孔或传感器水压、水温、流量、水质等信息，采取WebGIS 技术能够将水文监测图形的自主定位通过实施显示出来；超时警报与语音提示。

5.2.2 火灾预测预警系统

其火灾子系统汇总及时数据收集、解析、存档及公开功能为统一性，远程操控解析采样、气体核准、管径清理、泵启停；整理线上分析、矿井及监控体系、色谱仪剖析、人工场地检测、场地采样地面检测等气体组分参数，存档至信息库，有关信息库中气体组分贯彻执行图形、曲线、搜索等展示与印刷；全面达成矿井下气体线上全方位检测、自主汇总与解析爆炸危害性、自燃危害性的判断与预测预警；最终完成预防火灾路径的自主形成。

5.3 瓦斯辨别与预测预警系统实践操控

（1）瓦斯检测与辨别及其预测预警，监测矿井下有关地点的瓦斯浓度；待瓦斯超出标准则给予报警提示；预警瓦斯趋向；解析瓦斯浓度加速改变，且达成预警效果。

（2）核算图形与数值，区分受灾范围，进一步完成依据C/S 模式图形评判。

（3）核算预警动态网络，参照WebGIS 通风系统图上标明的分支节点，况且与风速传感器达成监测信息相关性，采用动态及计算结果，协同管控通风防灭火重大危险源。

5.4 顶板辨别与预测预警体系实践操控

（1）矿井下计算机动态模拟展示监测数据、警告监测服务器与客户端及时播报监测点信息与直方图，在监测信息超时则自主发出警报且随即记载下来。

（2）矿井下实时播报信息与警报，矿井下压力监测分站、离层传感器及时监测信息，设置标准警报参数，通讯分站可完成不同测点与报警情况显示信息。

（3）监测信息自主记载储存，矿井下监测服务器设立记载周期来便于存储信息至数据库。

（4）持续检测曲线展示，相关软件可提供服务器端与客户端过往曲线与测线加权数据解析。

5.5 三维可视化集成信息平台实践操控

首先，水与火、瓦斯、顶板压力重大危险源处置预测预警有关空间与属性信息。其次，实现地质体、巷道几何创模，监测设施动画创模。再次，完成工业、巷道、煤层三维可视化，参照三维巷道矿井下监测数据标明与三维动画显现等。最后，采取WebGIS 技术全方位达成水火、瓦斯、顶板压力重大危险源的预测信息互联网筛查与浏览、远程协作监测管控功能。

6 煤矿井下重大危险源监测及其预警系统未来展望

现阶段，通过煤矿井下重大危险源监测与预警系统投入使用范围不断扩大，极大改变了煤矿井下安全生产状况，相反同时出现了诸多不足之处，比如：各供应商产品欠缺互相的操控性与互换性，这使得系统集成性存在一定的问题。除此之外，算法不同，其最终得到的预测效果也会存在较大的差异。针对上述存在的问题，我们必须要采取行之有效的措施，重点围绕重大危险源的检测以及相关预警系统的架构进行相关探究，从而获得科学化的预警系统。伴随着相关研究的逐渐深入，该系统可能会朝向如下趋势发展：

（1）关于煤矿的物联网将会得到较大的发展空间，在对重大危险源进行感知时，精准度以及智能化水平会有所提升。

（2）给予统一框架与数据标准化格式，保证实时捕获、稳定传送、迅速处置、综合机械不同矿山动态信息库。

（3）借助数据融合方式、数据采集技术、预测模型与空间解析技术来完成矿山潜在风险的辨别预警和智能操控。

（4）借助云存储和云计算方式创建大型解析处置中心，帮助煤矿生成危险解析、模拟核算、及时警报等数据综合服务。

7 总结

总而言之，针对煤矿井下重大危险源的监测及其预警系统势必要全方位地汇集数据，且借助智能化、快速化的计算创建专家预警系统，精准实时地预测意外事件产生机率，方才是煤矿单位正常生产及其操作技术员安全的主要保障。最后，通过以上全面探析获知，危险源监测及其预警系统包含了监测网络、预警系统及其数据收集和处置等板块，三方板块相互协作，最终来保证煤矿井下的安全作业。