煤礦瓦斯安全監控系統的改進

牛立東,趙希平,徐燚,劉國亮

(中國礦業大學資源與安全工程學院,北京100083)

能源工業是我們國家經濟發展的命脈。近年來,隨著石油資源的緊張、石油價格的飚升,煤炭行業的重要性和不可替代性也日益凸現。然而,中國煤炭行業的安全生產形勢卻不容樂觀,尤其是重、特大事故屢見報端。這其中固然有很多客觀因素,但各煤礦生產企業安全監測監控設備、系統不完備,管理手段落后也是造成事故頻發的重要原因之一。隨著國家對煤礦安全生產工作的日益重視,以及各礦務局自身現代化管理的需求,我國高瓦斯或瓦斯突出的生產礦井均裝備了煤礦瓦斯監測監控系統。

1 瓦斯監控存在的問題與解決思路

在早期,煤礦生產瓦斯監控系統采用了地面單微機監測監控,后來又發展成為網絡化監測監控。但瓦斯監測監控系統依然在網絡化管理決策和瓦斯檢測技術方面存在不足,具體存在如下問題。

1)網絡化監測監控只是本地系統的網絡化,并不與外界進行數據交互。由此,也引發了一些管理問題。各煤礦為了能夠完成或者超額完成公司下達的煤炭生產任務,有時會人為忽視、瞞報生產監測監控系統的報警信息,繼續違章生產,產生安全生產隱患,嚴重時甚至導致傷亡事故。

2)現有的監測只是實現單獨點、井下單獨環境參數的監測。此種監測手段往往會因為井下監測設備故障、靈敏度下降、巷道堵塞等原因而造成監測數據的錯誤,導致災害的發生;或者因為系統分析所采取的數據種類不全而造成誤報。

為避免這些問題出現,加強對下轄各礦井的管理,進一步提高安全生產管理水平,臨汾市煤炭工業管理局要求能夠實時掌握各個下屬煤礦的安全和生產動態。為了實現這一目標,筆者提出了以下解決方法：第一,利用現有數據傳輸網絡,將各個下屬煤礦的實時監測監控數據集中到縣、市各中心服務器,建立起一套煤礦生產監測監控系統的信息網絡。通過這個網絡系統,使各個職能部門管理人員可以隨時掌握各個煤礦的生產狀況和安全狀況;能夠進行綜合性動態分析,并為高層管理人員提供生產決策的數據依據,達到實現遠程信息交流和生產多級監管的目的。第二,提出一種聯動監測思想,即對多個點、多種井下環境參數進行聯合分析,從而能夠快速找出問題原因,進一步降低瓦斯事故發生率。

2 瓦斯監控管理決策功能設計

通用的瓦斯監控系統實際上只是建立了一個對井下瓦斯進行監測的系統平臺,要想真正實現監測監控和預測分析,為管理人員提供決策支持,必須結合自己的實際情況,借助瓦斯監控系統這個平臺,拓展性地進行工作,才能使瓦斯監控系統在煤礦安全中充分發揮作用。經過幾年的應用研究,結合實際情況,在原有瓦斯監控系統的基礎上增加了人員考勤、分級統計、網絡監控、測點定義、曲線分析等。這些功能的開發和應用,構筑了強大的防治通風瓦斯事故的防御體系,為瓦斯監控系統賦予了強大的生命力。以下重點闡述分級統計、測點定義、曲線分析模塊設計。

2.1 分級統計監控模塊

將采集數據通過網絡逐級上傳,并在礦、縣、市各級設置監控平臺,方便監控人員掌控所轄區域的統計信息。市級監控人員可獲取各縣的煤礦總數、聯網礦數,以及網絡狀態、數據上傳狀態、設備異常次數、異常報警次數、異常處理情況、煤礦類型統計、當日產量、當日下井人數、值班人員及聯系IP電話等統計信息。突出對異常信息的匯總,對異常報警傳感器所屬詳細信息的獲取及異常判斷,強化了技術與管理的結合。

2.2 測點定義模塊

根據實際情況,對測點的傳感器名稱、監測類型(開關量、控制量、模擬量)、安裝位置、量程及單位等進行了有效定義解釋,并定義了報警門限、斷電門限、復電門限,用戶可根據有關規定自行設置,監控人員可查詢每個測點編號的意義。如表1所示。

表1 測點定義

2.3 曲線分析模塊

以曲線圖的形式把甲烷及相關的一氧化碳、風速、溫度、負壓等各環境參數采集,用設備監控傳感器的數據表示出來,可以直觀地分析各傳感器數據的情況,預測安全生產隱患,防范事故發生,給決策者提供防范依據。

以堯都區地方國營豁口煤礦為例,整個煤礦可進行系統曲線分析的傳感器共64個,其中提供11個點的甲烷監測曲線分析。選取該煤礦2601工作面T0,T1,T2及總回風瓦斯傳感器數據系統曲線分析圖,工作面傳感器分布示意圖。如圖1所示,根據測點定義中瓦斯報警濃度(體積分數)為大于等于1%,因此4個測點的瓦斯濃度均為正常。由于傳感器分布及工作面通風原因,T0最靠近采掘面,因此監測到的數據值最高,波動幅度也最大;T1,T2逐漸遠離采掘面,因此其監測到瓦斯濃度相應地被稀釋,數值也相應減少,曲線相對平緩;而總回風處的瓦斯濃度由于長時間的通風稀釋,其數值最低,曲線也最平緩。

圖1 瓦斯體積分數曲線分析圖

3 聯動分析方法

單一的曲線分析只能直觀地分析各傳感器數據的情況,然而一些潛在的因素如：設備故障、靈敏度下降、巷道堵塞等問題仍然無法發現,為此我們提出了聯動分析法。

所謂聯動分析法是指多因素、多測點綜合聯系起來進行監測,并對監測數據進行動態分析。具體的方法我們借助煤礦井下生產平面示意圖來詳細闡述,如圖2所示。

將每個傳感器監測數據結果,根據波動幅度我們定性分析為：減少、不變、增加3種結果,具體算法如下：

圖2 煤礦井下生產平面示意圖

1)取兩個連續相等的時間段記為t1,t2,對時間段的選取由用戶設定;對于即時判斷的,時間段易選取1 min內;對于為了歷史數據分析統計、找出潛在知識、規則的時間段選取為1～4 h,從當前時間往后選,即t1為距離當前較近的時段。

2)波動值記為W,計算公式為.每秒的瓦斯濃度記為C.其中根據公式可得W1,W2.

3)計算波動幅度M,M=W1-W2.

4)查找臨界值K,表2給出了部分監測參數變化參考臨界值。若 -K＜M＜K,則可定性為無變化;若M≤-K,定性為減少;若M≥K,定性為增加。

表2 監測參數變化參考臨界值

3.1 多點監測

對于同一環境設備參數監測,我們選取多個測點聯合監測。如對于瓦斯的濃度監測,采用對總回風巷、回采面、掘進面1、掘進面2進行聯合檢測。如此對4個點的瓦斯監測共有81種變化組合,通過這81種組合,我們可以較精確地分析出瓦斯濃度數據變化的具體原因。如表3中序號為1,2的數據：掘進2,回采監測數據不變,在掘進1瓦斯數據大幅波動(增大或減小)的情況下,總回風也應該增大或減小,然而總回風卻不變,因此我們可判斷出掘進2的瓦斯傳感器故障,或總回風瓦斯傳感器靈敏度低。進一步分析序號3—6我們可以看到,在回采、掘進1、掘進2變動的同時,總回風依然不變,因此可確定總回風瓦斯傳感器靈敏度低。同樣,對于序號7,8,我們可分別判斷出存在其他作業區,總回風甲烷傳感器故障。

同理,對于風速關系我們也對總回風巷、回采面、掘進面1、掘進面2進行多點聯合檢測。通過該方法,我們能較精確地發現調風系統、其他通風處、有漏風處、某一個傳感器故障等監測異常原因。

表3 相同礦時間段下甲烷監測關系表

3.2 多因素(參數)監測

如前所述,瓦斯事故的發生與井下多種環境參數有關,井下監測的眾多因素很多都是相互關聯的,邏輯上存在著某種關系。因此,將多個聯系的參數聯合在一起監測分析,將更有助于問題的發現,如將主扇(轉速)、負壓、采區風速3個參數進行綜合分析。人為調速是影響主扇轉速的原因,在其他條件不變的情況下,負壓(礦井內外氣壓差值)與采區風速成正比關系。當通風網絡中出現巷道堵塞,因此負壓、通風網絡是影響采區風速的主要因素;主扇轉速,通風網絡(抽風口、主風機個數,外壓值,巷道堵塞、風流短路)是影響負壓的主要因素。在其他條件不變的情況下,負壓與主扇轉速成正比關系;而通風網絡中抽風口、主風機個數,外壓值都是確定的,風流短路會造成負壓值下降,巷道堵塞會造成負壓值增加。

如表4中的序號1,2都為正常情況。而序號3顯示主扇轉速減少,采區風速也減少,兩者變化一致;正常情況下負壓應該也減少,表中數據為不變,則可判斷巷道堵塞。序號4顯示,主扇轉速、負壓都一致減少,正常情況下采區風速應減少,而表中數據卻不變,因此可判斷采區風速傳感器故障(失靈)。同理,序號5也說明采區風速傳感器故障。序號6在主扇轉速與風速增加的情況下,負壓也應該增加,然而負壓異常減少(或不變),因此推斷只能是風流短路才能引起此異常。

表4 相同礦時間段下主扇與負壓風速關系表

3.3 形成計算機規則庫

將每一種變化用計算機語言描述形成規則,應用于最新的瓦斯監控系統,可有效提高故障分析、定位準確率,大大降低了瓦斯事故發生。同時,精確的故障定位,也極大地縮短了人為檢查時間,加快了故障恢復,從而提高了生產效率。目前70%的規則已在臨汾市煤礦生產運營中得到驗證。

4 結束語

新的煤礦瓦斯安全監控系統從技術上強化了管理,實現了監管到位、責任到人管理方式。運用此系統后,臨汾市煤炭工業整體管理水平大幅提升,煤礦安全生產明顯改善,百萬噸死亡率由2005年的0.93,下降為2008年的0.74,煤礦安全監管水平名列全國前列,取得了經濟利益和社會利益的最大化。

新的瓦斯安全監控系統實現了對各種監測數據動態圖形、柱狀圖、實時曲線、歷史曲線的顯示,大大提高了它的人性化。實現了瓦斯監測信息的網絡發布,各級領導可以隨時掌握瓦斯監測的實時信息,及時做出戰略決策,指導生產。真正實現了瓦斯監測信息采集、分析、發布和備份自動化,使瓦斯信息的網絡化、可視化的實現成為可能,并對瓦斯信息進行聯合、動態統計分析,為安全生產提供了保障。然而,目前此系統在聯動分析中尚有一部分規則未得到驗證。隨著瓦斯測點的增多,規則數目也就多,為形成計算機規則及驗證帶來一定的困難。為此,在今后的研究驗證中,要將聯動分析法用一種更為精確的數學函數來表示,形成具有一般性的規則。

[1] 于不凡,王佑安.煤礦瓦斯災害防治及利用技術手冊[M].北京：煤炭工業出版社,2000.

[2] 樊栓保.國內外煤與瓦斯突出預測的新方法[J].礦業安全與環保,2000,27(5)：17-19.

[3] 蘇文叔.利用瓦斯涌出動態指標預測煤與瓦斯突出[J].煤炭工程師,1996(5)：1-7.

[4] 龔鍵雅.地理信息系統基礎[M].北京：科學出版社,2001.

[5] 段海新,楊家海,吳建平.基于WEB和數據庫的網絡管理系統的設計和實現[J].軟件學報,2000(11)：468-473.