淺議基于物聯網的煤礦自動化管控平臺的研究與建立

郝躍

（國家能源集團新疆能源公司烏東煤礦，新疆 烏魯木齊 830000）

生產安全一直是煤炭工業發展過程中的關鍵問題。近年來，我國煤礦事故及傷亡數穩步下降，安全生產狀況逐年改善，但與國外主要產煤國相比仍存在一定差距。煤炭開采過程通常受到瓦斯、煤塵、頂板、水、火的影響，信息化程度低也是制約生產安全的主要因素。當前，煤礦信息化主要存在以下問題：整體發展不平衡；缺乏以信息和數據共享為導向的發展規劃；創新能力不足，大數據和云智能被忽視；這些問題直接制約了整個煤礦信息化的發展。為了提高采礦安全和采礦效率，實現礦山一體化管控，需建立一個現代化的煤礦自動化管控平臺。

1 物聯網發展和應用

物聯網是一個將傳感器網絡和控制系統相結合的技術，已被應用于多個行業，如智能家居、互聯汽車等場合。隨著更多的傳感器被部署在礦井中，一氧化碳濃度、甲烷濃度、氣流、溫度和皮帶運行條件等重要的環境參數得以全面監測，物聯網的應用將使采礦業更加智能化和自動化。

本文提出通過物聯網、光纖網實現實時通信，使礦山企業在地面可以實時掌握井下情況并做出快速決策。先進傳感技術在采礦業中發揮著重要作用,物聯網技術可有效地將這些地下傳感器生成的數據傳輸到地面，通過云計算來處理和分析數據，從而來控制井下的各個子系統，如設備監控系統，環境監控系統，泵房監控系統等，以下是物聯網應用在采礦業的優勢。

（1）數據融合分析：提高決策的整體效率，快速處理緊急事件。

（2）預測性維護：物聯網節點收集的大量數據可檢測設備的狀態（如溫度、壓力、振動、速度），以預測設備故障和方便維護。

（3）事故預測與告警：物聯網有助于預測地下礦井設施的故障，通過利用物聯網節點收集的實時數據，預警系統將變得更加有效。

（4）設備遠程操控和自動化運行：物聯網數據可用于輔助完成各種遠控任務，減員增效。

（5）能源和成本效益：物聯網提供了優化流程和操作的機會，從而達到節能和降低成本的目的。

2 自動化管控平臺架構

煤礦自動化管控平臺主要結合了物聯網、大數據、云計算技術，可以實現數據的采集、傳輸、分析和輸出。該平臺的結構主要分為感知層、通信層、處理層和應用層，如圖1所示。

圖1 平臺架構

2.1 感知層

感知層主要用于實時收集地下煤礦的數據，應分別使用環境監視傳感器和設備監視傳感器來收集環境和設備參數。采礦環境參數包括一些氣體濃度、壓力、煤塵、風速、風壓、溫度、濕度等。設備狀態參數主要表示與采礦作業相關的設備的運行狀況，這些動態參數通常使用電流和電壓傳感器進行監視和記錄。此外，地下煤礦還散布著另一種用于定位的傳感器，用于收集移動目標的信息。

2.2 通信層

通信層的主要功能是傳輸感知層收采的數據并最終到達服務層。地下采礦作業需要高效的通信，通信在礦業中是保證井下工作環境安全的關鍵因素。通信層的網絡主要由無線和有線模式組成。光纖和電纜可以方便地安裝在井巷中，但在某些地點，高溫、高濕、振動及其它因素嚴重影響了環境，無法進行有線網絡的布置，無線網成為首選。目前，井下廣泛使用諸如ZigBee、WSN、WIFI和藍牙等技術來實現無線傳輸。

2.3 處理層

對于采集的大量傳感器數據，平臺首先會進行數據清洗加工，按照自定義的處理方式對不同類型的數據進行處理，并記錄在系統日志中，被清洗的數據主要包括殘缺數據、錯誤和重復數據。然后對數據進行有效整合，采用合適的查詢分析工具，結合數據挖掘工具對其進行處理和分析，生成有用的信息，預測對象的行為，為用戶決策提供數據支持。

2.4 應用層

該平臺的應用層主要包含4個系統：安全監控系統、設備控制系統、災害預警系統和應急救援系統。

2.4.1 安全監控系統

由于井下環境復雜，危險難以被發現，通過大量傳感器組成的物聯網系統監測井下環境，采用組態軟件將井下環境數據可視化，避免人員前往一些危險區域，減少不必要的危險。同時還可以通過一些可穿戴設備來監測人員的位置、身體狀況等。

2.4.2 設備控制系統

通過集控系統將自動化采礦應用于綜采工作面中，可實現自動化煤礦的采集工作以及遠程操作。還能對設備運行狀態進行監測，主要包括電機電壓、電流、以及主軸轉速等情況，確保裝置運行的穩定性和安全性，同時安裝有攝像頭用于采掘畫面的實時傳輸。

2.4.3 災害預警系統

通過全礦的人員、設備、環境進行綜合監測，可以實現礦山安全管理。可應用高級數據分析，以確定礦山安全系統可能存在的薄弱環節，并根據基于數據的專家庫預測潛在災害。該系統提供聲音和視頻警告，在發現或預測危險時輸出報警，以便采取適當行動消除危險和減少損害。

2.4.4 應急救援系統

災難發生時，物聯網系統可以為救援協調和事故調查提供中心位置。該系統存儲井下人員和情況關鍵信息，并使授權的工作人員能夠輕松獲取這些信息。通過井下人員定位系統，平臺可以提供被困井下人員的姓名以及最后的定位。被困人員可用手持設備查看全礦監控系統提供的安全狀況，并選擇最佳疏散路線。

3 平臺應用與討論

烏東煤礦結合物聯網、傳感器、大數據，通過信息化的手段，建立了一套自動化的管控平臺，該平臺通過接入各生產子系統，實現了對信息的高度集中與控制，如圖2所示。完成變電所自動化建設，實現無人值守，遠程控制。建立井下環網，整合井下傳感數據，監測人員和設備位置狀況。通過大數據和云計算技術，監測通風及排水數據，對通風及排水系統進行智能優化，從而達到節能減排的效果。

3.1 變電所無人值守和遠程控制

烏東煤礦通過安裝礦用保護器來采集井下電網的運行數據，通過井下的光纖環網將井下變電所的四遙信息傳至地面調度中心，能可靠地實現故障定位、防越級跳閘、漏電保護等功能，同時還能接受調度中心的控制指令，對井下開關進行遠程控制。完成了供電系統的自動化和信息化建設，實現了變電所的無人值守和遠程集中控制。

3.2 人員和設備監測

烏東煤礦通過采用人員定位系統，對井下人員進行定位，實時位置將被上傳至調度中心，實現實時監控。隨著井下設備中所使用的采礦設備和運輸設備的增加，通常需要提供一個方便、高效、安全的資源管理平臺。通過物聯網系統，可以跟蹤這些重要設備的位置，同時還可以通過相關傳感器來監測設備狀況，使用收集的數據進行故障預測和及時維護，以避免在使用過程中發生意外。

3.3 通風機房、排水泵房智能優化

烏東煤礦在煤礦安全的各子系統都進行了改造建設，包括通風機房和排水泵房。通過對礦井通風網絡的實時監測，采用云計算技術分析礦井中通風量是否充足，動態調節通風機房功率，使得井下通風量維持恒定。通過液位傳感器對井下水位監測，根據水位、管道壓力等因素自動調整排水泵的功率及投入量，實現排水泵房的智能運行。通過對系統的智能優化，達到了節能減排的效果。

圖2 烏東煤礦自動化管控平臺架構

3.4 煤礦安全管理和事故預警

烏東煤礦的區域數據中心存儲大量傳感器數據信息，通過對這些數據進行分析，可以有效地對煤礦災害進行預警。煤與瓦斯突出事故發生前，瓦斯濃度、地壓、環境溫度都會發生變化，同時還會伴有聲音、電磁輻射等。因此，通過對環境溫度、壓力、瓦斯濃度、聲音等數據進行研究分析，建立預警模型，進行煤與瓦斯突出預警。同樣對于火災、水害等事故也能預警。

4 結語

本文結合物聯網、大數據和云計算技術建立了一套煤礦自動化管控平臺。該平臺主要分為感知層、通信層、處理層和應用層。感知層和通信層主要用于采集和傳輸數據，處理層對數據進行清理、整合和分析，應用層分為安全監控、設備控制、災害預警、應急救援四個系統，并分別對每個子系統進行了詳細說明。以烏東煤礦為例，主要應用在4個方面：變電所無人值守和遠程控制，人員和設備監測，通風機房、排水泵房智能優化，煤礦安全管理和事故預警，實現了對煤礦的自動化控制和信息化管理，提升了監管效率，減少了安全事故的發生。