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吉林省煤礦重大災害聯網預警分析技術及預警系統

2021-08-04 08:17:26崔俊飛
能源與環保 2021年7期
關鍵詞:煤礦數據庫系統

崔俊飛

(1.瓦斯災害監控與應急技術國家重點實驗室,重慶 400037;2.中煤科工集團重慶研究院有限公司,重慶 400037)

吉林省煤礦資源匱乏、地質構造復雜、災害嚴重,瓦斯、煤塵、水、火、頂板自然災害“五毒俱全”,且煤礦分布廣、井型小。遼源、通化2個礦業集團曾被列入全國16個重災區之中。為此,吉林煤礦安全監察局所轄國有重點煤礦均建立了多種災害監測系統,但各種監測系統管理比較分散,導致省局在各個礦井隱患、危險情況的及時掌握方面極為不便,對于監管監察工作的開展十分不利。本文開展了“吉林省煤礦重大災害聯網預警分析技術及系統”研究,構建煤礦重大災害監測聯網分析預警系統,實現了吉林省煤礦企業重大災害監測、監控及預警系統數據的聯網、集成和統一管理。

現場考察、調研了吉林省主要煤礦企業(龍家堡煤礦、江源煤礦、板石煤礦、八連城煤礦、營城礦、西安礦、羊草一礦、羊草二礦、道清礦)在沖擊地壓、二氧化碳突出、煤與瓦斯突出、采空區自然發火幾個重點災害方面已經建成的自動化監測系統以及預警系統,分析其工作原理和數據存儲結構以及存儲方式,開發數據采集及傳輸接口,建立了分布式數據庫,實現重大災害數據的遠程采集、傳輸及集成存儲、預警結果發布[1-4]。

1 技術原理

依據《煤礦安全規程》《防治煤與瓦斯突出細則》等法規和規定,在全面收集各礦井重大災害記錄、概況資料、日常測定參數基礎上,詳細分析各礦井災害防治管理模式全過程,結合大量煤礦災害事故案例,通過現場觀測、統計、擬合、計算和分析[5-6],分別建立采空區自然發火風險、沖擊地壓風險、瓦斯突出風險、二氧化碳突出風險防控評價模型。基于此,確定具體的預警指標和規則,并應用于各類災害監測系統實時數據進行動態計算、分析,及時生成預警結果。最終對各類災害的預警結果進行綜合的安全風險評價。

2 系統架構

將吉林省內煤與瓦斯(二氧化碳)突出、沖擊地壓礦井和部分采空區易自然發火礦井進行在線監測聯網分析,實現災害礦井風險分析預警。對8處易自然發火礦井采空區氣體參數指標進行聯網監測分析,對龍嘉堡煤礦等3處存在沖擊地壓、煤與瓦斯突出、煤(巖)與二氧化碳突出礦井的監測預警系統進行聯網監測分析預警[7]。具體包括:礦井數據上傳聯網工程,吉林省重大災害數據中心建設、束管監測系統數據采集服務開發、微震監測系統采集服務開發、瓦斯(二氧化碳)突出預警系統數據采集服務開發、重大災害綜合預警分析服務開發、煤礦重大災害監測聯網分析預警網站平臺開發。系統架構如圖1所示。

圖1 系統架構

3 聯網工程

系統聯網結構如圖2所示。在各礦安裝礦端前置機,微震監測預警系統主機、二氧化碳突出預警系統主機、煤與瓦斯突出預警系統主機、束管監測系統主機通過煤礦辦公局域網絡與上傳前置機連接[8],前置機通過VPN與吉林省煤監局重大災害監測分析預警系統服務器連接,預警系統服務器通過internet連接阿里云服務器進行實時數據同步,預警網站平臺安裝于阿里云服務器。吉林煤礦安全監察局個人辦公計算機以及手機、平板移動終端通過煤監局辦公網絡或internet訪問聯網分析預警網站平臺。

圖2 網絡結構

4 系統部署結構及重大災害數據中心建設

系統部署結構如圖3所示。數據采集服務安裝于各礦數據上傳前置機,從監控系統、預警系統數據庫中自動、實時、完整地采集數據,并根據數據類別轉存到各個集成數據庫中。數據分析及預警服務安裝于吉林煤礦安全監察局服務器從復合災害監察預警各子數據庫中讀取采集的實時數據,通過預警指標和預警規則進行實時、動態的綜合計算,分析得出預警結果并存入復合災害監察預警綜合數據庫中。復合災害監察預警網站平臺從綜合數據庫中讀取實時數據及預警分析結果進行展示。

圖3 數據庫及系統部署結構

選用SQL Server 2016數據庫引擎,采用分布式存儲結構,建立微震監測數據庫、二氧化碳突出預警信息數據庫、瓦斯突出預警信息數據庫、束管監測數據庫、風險管控平臺信息數據庫、綜合預警信息集成數據庫,數據結構依據實際的數據特性進行設計。歷史數據采用存儲過程按月自動動態建立數據表進行存儲,用于保存從各個監控系統數據庫采樣的監測信息、瓦斯災害預警系統分析結果、瓦斯災害風險管控平臺集成數據以及預警指標分析結果,綜合預警分析結果信息等。

5 系統建設

5.1 數據采集傳輸服務

采用.Net Framework 4.5框架開發,采用Windows服務模式自動運行,分析分布于各個礦井的束管監測系統、微震監測系統、二氧化碳突出預警系統、煤與瓦斯突出預警系統、瓦斯風險管控平臺的數據結構,從其數據庫中自動、實時、完整地采集數據和濾噪,并根據數據類別轉存到復合災害監察預警數據各子數據庫中。服務管理界面具備控制服務的啟動、停止、運行日志查詢等功能。具體數據采集內容見表1。

表1 數據采集內容

5.2 數據分析及預警分析服務

考察礦井日常測定數據與災害監測數據間的關系,以綜合預警技術研究為核心,按照科學性、系統性、超前性和可行性原則,建立起多因素、多指標的綜合預警體系。整個預警指標體系框架包括頂板、火、瓦斯、二氧化碳4個方面,參考礦井實際運用的災害超限、預警分析方法建立預警指標庫、規則庫,并確定各個指標的臨界值[9-11]。瓦斯災害預警主要指標見表2。

表2 瓦斯突出預警主要指標

5.3 聯網分析預警網站平臺

網站具備異常信息實時發布滾動頁面,用于實時滾動顯示各個礦井各個監控系統、預警系統的異常信息。網站采用大數據風格對整個吉林省實時監測數據主要煤礦分礦井分監控系統、預警系統類別進行顯示。功能結構如圖4所示[12]。

圖4 聯網分析預警網站平臺功能結構

開發數據分析及預警分析服務將指標和規則模型嵌入到軟件中,并開發用戶UI針對不同礦井實現預警指標進行靈活選取以及指標參數、預警規則、臨界值設置。

具體分為以下模塊:①主頁。顯示吉林煤監局所轄礦井的綜合風險評級及各礦井各類災害的預警狀態,各個礦井聯網狀態等綜合信息。②微震監測模塊。龍家堡煤礦微震監測系統數據展示、查詢、統計、曲線展示[13]。③瓦斯及二氧化碳突出預警模塊。實時顯示礦井各個關注工作面的預警結果,具備監控數據的查詢、曲線展示功能,具備預警指標的選取、指標相關參數、預警規則的設置界面,具備瓦斯濃度曲線、指標曲線、濃度和指標對比曲線組、預警結果統計圖的展示,歷史預警結果的查詢、報表打印功能[14-15]。④束管監測模塊。對吉林省8對礦井的束管監測系統的共性功能進行分析,利用通用界面,顯示各礦各個采樣位置的氮氣、氧氣、甲烷、二氧化碳、一氧化碳、乙烯、乙炔、硫化氫實時數據,提供采集器狀態、歷史數據的查詢功能,提供監測數據表、統計報表的打印功能。

6 結語

利用當前主流的數據庫引擎、軟件開發技術建立了吉林省煤礦重大災害聯網預警分析系統,實現了針對吉林煤監局所轄9對主要礦井瓦斯、二氧化碳、火、頂板4大災害的煤與瓦斯(二氧化碳)突出預警系統、束管監測系統、微震監測系統的集中聯網及數據傳輸。建立了重大災害數據中心,將各類災害的監測數據進行了集中存儲。針對各類災害研究了一套風險管控評價模型,并確定了相應的預警規則和指標。開發了重大災害預警分析網站平臺對個礦監測系統的運行狀態、聯網狀態進行顯示,對各類災害的實時數據、指標計算結果、預警分析結果進行動態展示。借助阿里云服務技術使吉林省煤監局監察人員避免了局域網絡的限制,隨時隨地接收和查詢各類災害實時動態數據。為煤礦安全監管監察提供了有效輔助工具及手段,實現了整個吉林省礦井重大災害整體的提前預警和超前防控,對提升煤礦災害防治的信息化與自動化水平,杜絕安全事故的發生有重要意義。

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