煤礦智能通風與安全保障平臺方案架構

賀炳偉

(延安車村煤業(集團)有限責任公司，陜西 子長 717300)

0 引言

2020年，國家發展改革委、國家能源局等八部委等先后印發了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》和“關于開展首批智能化示范煤礦建設推薦工作有關事項的通知”，明確指出煤礦的近期目標就是利用先進技術來實現煤礦綠色安全及智能化、無人化開采。我國煤礦的采、掘、運等生產各主要環節已實現了高度機械化以及自動化，以“少人則安”這一顯著特征也取得了安全生產的重大突破。與此相對應，礦井通風與安全作為煤礦運行的基本支撐體系卻尚未有效實現系統的技術創新，通風安全管理技術滯后和煤礦安全的極端重要性形成了較大反差。通風安全日常管理與應急響應能力成為了煤礦現代化進程中相對薄弱的技術環節，以至大型礦井，特別是大型煤礦難以實現高效通風和按需供風，造成“一通三防”管理中的人力、物力和財力浪費，并影響到控災、救災等災變應對能力的有效發揮[1]。

國外的通風分析軟件，如美國的MFIRE、加拿大的VentSim，法國的Ineris(Cerchar)、南非的COMRO和澳大利亞的CSIRO、波蘭的VENTGRAPH等，但由于礦山管理體制等原因，并不能被我國煤炭企業采用。國內越來越多從事通風網絡研究的人員在可視化、開放性、友好性上做了大量研究。例如西安科技大學的“礦井通風網絡三維動態分析系統”[2]，中國礦業大學的“基于Windows的礦井通風網絡解算軟件”[3]、山東科技大學的“礦井災變處理系統”[4]等。由于受數模發展、信息技術及通信條件等多方限制，在通風網絡分級智能解算、通風態勢識別、自動調控、風險與隱患辨識等諸多技術研發與現實需求領域進展緩慢，尚未形成有效的技術集成，物聯網、“云平臺”、大數據等新技術應用水平不高，與煤礦的智慧化建設目標差距明顯。

1 方案技術路線

近年來隨著信息化、智能化等技術的飛速發展，智能通風建設已成為當前智慧礦山建設的顯著熱點，代表了煤礦信息化與智慧化建設的發展方向，對于煤礦生產智能化發展具有重要意義[5]。以煤礦安全監控系統多元信息融合為基礎，以“云端”大數據匯集與分析能力為依托，實現礦井通風安全實時跟蹤分析、規律提取及科學預警，并通過礦井通風等學科相關基礎理論的深度應用，形成以礦井通風動態波動變化跟蹤分析與優化控制為核心的智能決策平臺。煤礦智能通風與安全保障解決方案的技術路線如圖1所示。

2 平臺主要架構

2.1 礦井智能通風系統組成

礦井智能通風可分為以環境感知、分析、決策、預警、應急處置為核心的“智能”內涵和以通風機及通風構筑物的系統集約控制、裝備自適應控制、故障管控為核心的“遙控與自動化”內涵2大部分。只有將智能通風內涵建設作為基本要求，綜合當前大數據、云計算、人工智能等信息技術手段，方能研究基于云邊端思想的礦井智能通風系統架構的構建方法[6]。

2.2 在線監測、動態解算及三維信息化管理

通風網絡的動態解算是礦井通風系統智能化的基礎和關鍵內容。煤礦通風網絡龐大且復雜，需要研究通風網絡的并行求解模型，實現復雜風網的快速迭代解算，解決復雜風網實時解算的性能瓶頸問題。同時將在線監測的風速、風壓等通風相關數據實時進行采集，結合風網動態解算實現對井下通風系統全區域、全要素的在線監測。為了將井下通風系統全區域、全要素信息直觀的展現，還需要針對通風要素構建參數化的三維井巷模型類庫，以實現參數驅動的井下通風系統三維環境快速創建。在此基礎上，基于HTML5的網絡化三維架構研究通風信息動態可視化技術，實現礦井通風系統全要素的云端三維直觀展現。

圖1 技術路線Fig.1 Technology roadmap

2.3 日常管控與故障智能診斷

煤礦井下的通風系統是一個由風道組成的網絡結構，從拓撲角度來看屬于有向復雜連通網絡，各個通風參數之間由于串聯、并聯交織構成了廣泛的相關性，一個參數的變化通過鏈式效應將傳導和影響一定的范圍。因此，需要在監測數據的實施采集和動態解算的基礎之上，基于數據融合、大數據、人工智能等智能化技術，剔除錯誤數據、提高監測精度、挖掘數據間隱含的規律、預測變化趨勢；進而實現對特定礦井、特定地點、特定參數是“正常”還是“異常”做出科學的認知，并從工程角度有效辨識實時監測數據的“異常”，確定其“異常”的程度，以便實現科學的分級預警。

2.4 風量準確監測、智能遠程調控

通風系統的日常管理和災變時期的應對都依賴風量的準確檢測，當前主要依賴通風巡檢人員和風速傳感器，但風速傳感器精度不高且由于啟動風速的限制對低風速區監測不準；而人員巡檢技術水平有差異，都對礦井風量檢測帶來不利影響。針對此狀況，應通過研究先進的風速監測方法，提高低風速監測精度；研究數據融合方法，將人員巡檢數據和風速傳感器數據相融合，互相驗證提高風量檢測的準確性；此外，研究風門、風窗風量監測方法，建立智能遠程調控理論，實現遠距離的通風設施調整。

2.5 災變通風系統抗災能力

2.5.1 災變風流智能應急調控

針對煤礦井下火災、爆炸等災變事故的典型情況，構建系統性的場景進行模擬分析，在大量模擬的基礎上提取其中的主要規律，研究災變條件下通風系統應急調控方案。包括多主扇礦井災變通風的態勢分析、全礦反風及局域反風的方案制訂、災變通風管控對策研討、應急預案編制等，并將上述關鍵技術的研究結果有效納入現場應用，實現有效的災變管控應對分析與應急決策輔助。

2.5.2 通風系統抗災能力分析子系統

通風系統在災變條件下，由于火風壓、通風構筑物的破壞，會造成系統風流短路、風流逆轉等變化，嚴重的會造成人員逃生困難、事故擴大等問題。因此，需要構建基于災變網絡風煙流演化模型，研究通風各子系統抗災能力的跟蹤評價方法。這樣一方面為日常通風管理改善抗災能力提供依據，另一方面為研究通風系統抗災控制機理建立基礎，實現災變管控的技術性應對分析與應急決策輔助。

2.5.3 通風系統災變推演與智能決策子系統

在災變風流智能應急調控研究的基礎上，構建智能決策子系統。針對礦井通風系統的遞進變化及可能災變特征，研究基于典型災變情況下的場景式模擬與外延分析，在充分考慮一段時間后通風系統災變演化發展情形的條件下，研究智能決策子系統。結合抗災能力分析子系統，實現對通風系統穩定性與抗災能力的深度跟進式分析評價，智能推演出反風、改變通風構筑物、風壓調整等手段，提供決策效果的定性和定量的模擬，有效輔助災變條件下的通風決策。

2.5.4 礦井主要通風機穩定性實時判定模型

隨著煤炭開采能力的快速提高，多風機聯合運轉成為常態，亟需對主要通風機的穩定性進行實時判定，保障通風系統的穩定運行。因此，可以通過準確測定礦井主要通風機的特性范圍，結合通風系統實時解算，構建多風機聯合運轉穩定性評判模型，基于深度學習理論建立評判算法，實現主要通風機穩定性的實施監控，并對出現的可能影響穩定運轉的變化進行預警。

2.6 多級聯動智能通風應急指揮系統

通風系統應急條件下的指揮對井下井上協調提出了更高的要求，日常依賴人員升井后開會的方式已經不能滿足要求，亟需實時高效的應急指揮系統，構建一種依托于礦井通信系統的通風信息交互與共享模式。該模式以布置在通風科室的業務終端計算機及大屏為信息中心，以井下、井上通用的防爆手機為信息終端，實現通風安全相關的多種信息，包括圖件、參數、視頻、音頻的全域、全時段、全面覆蓋；將信息按角色進行有針對性的篩選，實現分級的信息展示與調控，從而將礦調度室(及上級公司調度室)、礦通防調度室(礦通防科與區隊)、領導及相關部門、礦通風安全專業人員等多個層次連通為一個整體，在“一張圖”的基礎上實現高效通信、協同和指揮。智能通風系統所涉及的分析計算軟件及相應的技術支持均置于“云端”，專業通風安全遠程技術支持團可通過互聯網和“云端”可隨時跟蹤礦方的系統運行并及時提供服務。

3 結語

立足于煤礦通風安全管控需求與現實技術水平，瞄準國內外礦井通風安全技術應用前沿，以集成和提升成熟技術為基礎，并充分調研、加快研發、合理選用最新前沿技術，以安全監控系統多元數據融合為基礎，實現相應數據信息的在線深度跟蹤分析、異常辨識及科學預警，有效提高礦井通風安全領域全系統、全時段、全面關聯信息的實時匯集、分析、規律提取與預警水平。在多系統信息融合及實時跟蹤分析的基礎上，實現自適應、遞進優化的通風安全狀態跟蹤判斷功能及應對方案智能決策功能，實現關鍵控風點的智能調控，有效提高以礦井日常調風及災變通風控制為代表的通風技術管理工作的科學性、精準性與時效性，并高水平實現對采掘工作面局域內通風安全的全面監控、實時跟蹤、深度分析與科學管理。通過對通風安全管理及各崗位業務的全方位信息支持，實現通風安全減人提效，建設滿足煤礦通風智能決策與安全保障分析需求的信息化、智能化、集控化系統。