韩京增

(中国建筑材料工业地质勘查中心山东总队, 山东 济南 250199)

0 引言

由于煤矿事故频发,矿山安全监测的话题越来越引起企业的关注[1]。GIS作为多业务IP化的地理信息系统,可以将其利用在对非煤地下矿山的实时监测中,通过物联网数据与GIS技术的结合,构建安全监测的预警系统[2]。在GIS安全监测预警系统内部,可以清晰地展现出非煤矿山的地理位置信息、内部通风情况和对人员机器的跟踪定位[3]。通过GIS技术进行简单直观的操作,实现对非煤地下矿山的安全监测与预警。其中,引入GIS技术提供非煤矿山的地理动态信息[4],能够更好地处理矿山地下的遥感监控。因此,本文针对非煤矿山在地下施工可能遇到的安全隐患,进行了系统设计,监测非煤地下矿山环境,实现终端对于矿山内部环境的全面安全监测和预警。

1 基于GIS技术的系统硬件设计

非煤地下矿山的安全检测系统需要拥有一个完备的嵌入式GIS组件和工具库,用来提供地下矿山的地理数据,进行表达的工具化处理[5]。其中,选择INTEL-NEVE嵌入式工业主板为核心,扩展外围设备[6]。同时在嵌入式GIS组件中加入模拟量采集板,实现对非煤矿山内外环境信息处理,做到及时可靠的数据收集。GIS组件的采集板通过RFIDREADER对地下矿山的整体进行初步探测,将探测的信号通过RS232开关输入板进行传输,将处理好的数据加密发送到GIS嵌入式工业主板上。工业主板通过USB插口与电脑联合,实现VGA图像输出。由于地下矿山地形复杂,环境信息量大,因此,需要扩展存储系统。

为了让GIS组件更好地应用于整体的GIS非煤地下矿山的安全检测预警系统,还需要将嵌入式GIS组件和工具库合并,共同形成GIS非煤地下矿山安全检测系统的硬件设备。工具库主要包括Toolbar工具控件、TOCC图层树控件、Map实时地图控件和页面布局控件。

2 基于GIS技术的非煤地下矿山安全监测预警系统

2.1 基于GIS技术实施数据采集

GIS技术主要是将地图的空间位置进行可视化处理,实现对非煤矿山的环境监测。如图1所示,GIS的检测图层模块针对地下矿山的有限空间,对操作的对象进行搜索。人、传感器、主机都可以是GIS技术监测的对象,通过阅读器HR6020显示出实际的地理位置,显示人员跟踪监测的数据。跟踪的区域和巷道感应到信号后主动发起通信,在终端上运行,GIS软件界面具体的监测图层见表1。

图1 GIS地图数据监控图层

表1 GIS监测图层

将GIS的架构分为处理图层、绑定数据和监测结果3个部分[7]。其中,位置传感器信息和湿度传感器信息可以在安全管理工作人员手中的GIS便携监测仪进行实时监控,其他数据层可以在日常安全系统内进行操作。

2.2 矿山通风网络监测预警数据处理

通过GIS技术监测非煤矿山空间位置的相应数据后,开始对监测好的数据进行处理[8]。由于非煤矿山不存在瓦斯爆炸的风险,不需要对矿山的易燃气体进行分析。但与其他矿山相同的元素在于非煤矿山内部的空气流通仍然是地下矿山进行实际操作需要重点关注的问题,需要对非煤矿山内部的环境进行通风网络监测预警的数据处理[9]。

非煤矿山通风的网络监测预警主要是由风流数据构成,风流数据主要是对非煤矿山内部相应的节点进行风网解算,否则分支风阻和自然风压条件的相关数据无法传输到非煤矿山的安全监测预警系统中[10]。一般来说,合理的矿山通风网络主要是自然风,但是非煤矿山整体的通风网络要考虑到地下矿山的巷道设计、硐室生产等因素。因此,需要在数据库建立的过程中对相关的节点进行风量调节,消除地下工作环节的不平衡差异,实现对地下矿山安全性的保障。

理论上来看,风网设计的方式充分考虑到了通风控制系统中按需供风分支的需要,具有技术完备、结果合理、可以降低通风控制实现难度的优点。如上文提到的操作,根据收集到的检测结果调整非煤矿山数据测试的所有节点。具体操作如下:以每个非煤矿山数据测试的结点作为参考点,其气压(节点风压)为0,而其所有结点的风压则计算为所求的量,每分支的风压计算结果均大于它的2个端点的风压计算结果之差。

上文已经提到,所收集到的检测图层均为所有非煤矿山数据测试的节点,以每个非煤矿山数据测试的节点为参考点,若其平均压强(节点风压)为0,再以其他所有节点的平均风压为所求的量,则每分支的平均风压就相当于它的两端节点的平均风压之差。而根据这一关系和流体力学的规律,即可直接构建节点的矩阵方程。当求解各个节点的全风压以后,就可再对各个分支的分压比、风量以及风阻力等加以求解。节点风压计算法就是以节点的全压为最基本未知量的风网解算方式,节点风压与通风阻力之间存在以下关系:

式中,h为节点之间的通风阻力;H d为节点间的通风动力;p1、p2为全风压;H r为位压差。

式中,x1和x2表示标高,m;p表示风流平均密度,kg/m3。公式(1)又可以改为:

对于m条分支,n个节点的风网,可依式(3)建立如下A个方程:

式中,a ij为A矩阵的元素;p i为i节点间的风压,Pa;H f i-H rj为节点的位压差,Pa。

公式(4)为风网的风流能量方程。非煤地下矿山的通风系统是一个风流流动连通的设计,可以更好地实现对矿山风向的测试,将数据传输到非煤矿山通风网络的检测预警系统中,解决风阻力造成的安全危害。

2.3 矿山预警数据比对

矿山的预警数据比对流程如图2所示。通过风网计算的风流数据和GIS内部对非煤矿山的环境数据进行实时数据的配对,其中,利用GIS的可视化功能将地下矿山的坡度要素与无线卫星显示的地下矿山的中高程数据结合,以压缩的航空照相图片为主,通过GIS中高程数据收集整理矿山坡度的线状要素,实现对整体非煤矿山地下影像数据的获取和处理。非煤地下矿山的垂直面的几何信息由位置分布不规则的点建模形成,再将提取建模的矿山风阻具体点位的位置以高清图片传输。

图2 非煤矿山数据比对流程

GIS地图结合非煤地下矿山工程的实际情况制作,展示出了非煤地下矿山有可能存在风阻的注意目标。通过使用较少的点面积展现风网计算的风阻力环境,捕捉不同矿山坡度的风速要素,把矿山的数据源进行精确处理。若出现误差,则立刻启动警报,实现对非煤地下矿山通风的安全监测和预警。

2.4 实现非煤地下矿山监测预警

本模块可以实时地监测报警信号,并且当监测到问题时,系统会发出警报,提醒用户检查矿山井下环境。另外,该模块还可以显示出测点最新的监测数据,供用户分析使用。本模块主要包括:报警信号识别、报警监测和输送路线的标记。过程操作如图3所示。

图3 GIS监测预警过程

打开监测模块,进入监测模块的界面。开启GIS数据监测进行模拟:若地下矿山的工作人员发出求救信号,则迅速识别具体方位,将数据发送到地面主机,主机再输送安全逃离路线,直到感应器识别无人,解除警报,完成GIS监测预警处理。

3 测试试验

为了测试设计的基于GIS技术的非煤地下矿山的全方位安全监测预警系统的有效性,通过灰色关联分析法进行系统的安全评价。

3.1 试验准备

采用相同矿山的技术设备与工作人员,结合本系统的功能需求,基于GIS技术对非煤矿山的安全监测预警系统进行了如下设计。硬件的文件管理组件、视图模拟分析器、查询数据库以及安全预测的应急决策栏目工具栏,根据系统空间数据进行管理和重新录入的操作。

矿山的地图管理模块分层显示电子地图,系统中划分集中管理的数据信息。根据系统划分的对象所在图层获取对象类型,确定其主代码,利用GIS技术的数据处理,对实际地图浏览空间数据,包括井巷和监测装备,对图形进行放大、缩小、增加、修改、删除操作。非煤地下矿山地图的空间分析叠加通讯系统,通过GIS技术对图层进行扫描,生成疏散路径。在GIS的安全性系统内部,各地理地形图属性之间的关联完整录入到相应的程序中,一旦出现危机信号,立刻启动报警装置。

设备准备就绪后采用灰色关联分析法对某矿山进行安全现状评价。选择地下矿山的-300 m、-303 m、-268 m为安全评价区,建立判断矩阵后计算出各元素的相对权重。然后分别选择各安全评价区平面,将其安全现状采用层次分析法计算得到归一化后的权重向量代入改进的关联度计算公式中。求出不同地理位置的指标评价对象与理想值灰色关联度矩阵的关联度,GIS系统的灰色关联度越接近理想状态的关联度,说明系统的安全性能越好。

3.2 试验结果与分析

经过灰色关联分析法的系统调试之后,基于GIS系统的适用性测试结果见表2。

灰色关联度探测方法下计算的数值越接近理想的关联度,则安全探测预警的效果越好。由表2可知,该矿-300 m的工作面安全现状最优,-303 m工作面安全状况次优,比起前者,矿山最浅的-268 m工作面安全状况最差。但整体上来说,测试的基于GIS技术的非煤地下矿山安全监测系统的灰色关联度基本与理想关联度贴合,因此,间接证明设计的系统安全监测方法具有一定的效果。

表2 GIS系统的适用性测试结果

4 结语

GIS技术被应用于非煤地下矿山安全检测预警系统的设计中,以其独特的地理建模技术,实现矿山生产安全和工作人员人身安全的重要保障。通过GIS计算机硬件的构建和GIS技术相关软件的构建,共同实现非煤地下矿山数据的高效传输、收集,并对此进行探查和监测预警。

由于学术水平有限,以及存在非煤矿山场所、设备的差异,在试验的准备和操作中还有不足,希望能在后续的研究中继续精进技术,为国内非煤地下矿山安全监测预警工作贡献力量。