基于工業互聯網架構的煤礦瓦斯智能抽采管控系統設計

尹建輝

（1.陜西煤業化工技術研究院有限責任公司，陜西 西安 710065；2.渭南陜煤啟辰科技有限公司，陜西 渭南 714000；3.煤炭綠色安全高效開采國家地方聯合工程研究中心，陜西 西安 710065）

0 引言

近年來，煤礦智能化水平得到大幅提升，促進了煤礦安全、高效、綠色開采。王國法等[1-3]指出煤礦智能化是適應現代工業技術革命發展趨勢、保障國家能源安全、實現煤炭工業高質量發展的核心技術支撐，發展智慧煤礦是我國煤炭工業發展的必由之路。煤炭工業互聯網[4-6]是煤炭行業智能化升級的必由之路，工業互聯網以大數據、物聯網、云計算等新一代信息技術與工業生產控制技術進行深度融合，已成為全球新一輪產業競爭的制高點[7-8]。

煤礦瓦斯抽采是高瓦斯礦井和突出礦井進行安全回采前的必要作業，是煤礦瓦斯災害治理的根本途徑，其具有子系統多、流程多、周期長、監測點多、數據多等特點。充分利用工業互聯網的技術優勢，對瓦斯抽采各環節連接與貫通，可強化全流程互聯互通及數據集成與智能分析，實現各業務的整體優化與深度協同和效率提升，對于提升和保障瓦斯抽采作業安全和提質增效具有重要意義。

我國學者對煤礦瓦斯智能抽采技術及礦井管控平臺的設計和開發進行了探索研究，取得了一定成果。周福寶等[9]建立了瓦斯抽采管網中瓦斯-空氣混合氣體流動控制方程，以最大瓦斯抽采純流量為目標函數，建立了瓦斯抽采管網參數的優化模型。吳克介等[10]采用Docker技術實現了全礦井瓦斯智能抽采管控軟件，并闡述了軟件整體架構和相關關鍵技術。賀耀宜等[11-12]、韓安等[13]提出了一種基于工業物聯網的統一技術和架構，服務于礦井綜合管控系統。邢震等[14-15]以工業互聯網“云-管-邊-端”架構為基礎，構建了煤礦災害數字孿生服務體系。楊軍等[16]從感知層、傳輸層、賦能平臺、工業APP、信息安全等5個方面分析了煤炭工業互聯網技術的研究現狀和發展方向。趙旭生等[17]闡述了智能瓦斯抽采的精準感知、自決策、自執行、自適應、自學習等5個方面特征。熊偉[18]根據抽采系統各項特性建立了有向圖論模型，管段阻力損失降低了8倍，優化區域抽采純量提高了1倍以上。蔣志剛等[19]、馬莉等[20]、陸建行[21]基于閥門調控實現了鉆孔負壓調控，提高了瓦斯抽采濃度。

上述研究在瓦斯智能抽采領域取得了一些成果，但煤礦工況環境惡劣，大多研究還處于探索階段。目前煤礦瓦斯智能抽采管控系統還存在以下不足：① 現有的瓦斯抽采管控系統功能局限于某一段流程管控，未能做到瓦斯抽采全流程精細化管控，導致瓦斯抽采業務管理覆蓋不全、措施落實不到位。② 現有的瓦斯抽采管控系統仍基于傳統的“煙囪式”IT架構，導致子系統分散、數據利用率低、協同能力差，后期子系統融合代價大、系統擴展不便。③ 現有的瓦斯抽采過程仍存在較多的人工環節（如人工統計鉆桿根數、人工計算瓦斯抽采指標、人工數據分析等），系統智能化、自動化能力還有待進一步提升。

針對上述問題，本文設計了一種基于工業互聯網架構的煤礦瓦斯智能抽采管控系統，采用數據采集、規則引擎、機器視覺等技術實現瓦斯抽采全流程精細化、智能化管控，以提高礦井瓦斯抽采的信息化和智能化水平。

1 瓦斯智能抽采全流程管控業務分析

工作面在瓦斯抽采之前需對鉆孔進行打鉆施工，良好的鉆孔施工質量是保障瓦斯抽采達標的基礎。首先，針對施工過程虛報進尺、鉆孔偏斜度過大及打鉆過程瓦斯超限等現象，通過視頻記錄、AI識別、軌跡儀測量的方式對打鉆過程進行實時錄像和分析，實現鉆孔全過程管理。其次，依據《煤礦瓦斯抽采（放）監控系統通用技術條件》《煤礦瓦斯抽采達標暫行規定》《防治煤與瓦斯突出規定》等要求，在瓦斯抽采過程中，對井下抽采管路進行計量監測、對泵站運行狀態進行監測。然后，在煤層開采前對待采煤層進行瓦斯抽采效果評判，在評判達標后進行安全回采作業。最后，基于監測數據實現數據的曲線、報表、預警的展示與分析。

根據上述分析，設計了瓦斯智能抽采管控系統，包括抽采系統數字孿生、鉆孔全過程管理、數據監測、數據分析、抽采評判、預警管理、系統管理7個功能，如圖1所示。

圖1 瓦斯智能抽采管控系統功能架構Fig.1 Functional architecture of intelligent gas extraction control system

抽采系統數字孿生形成了井上下抽采數據立體化全貌展示；通過鉆孔全過程管理實現鉆孔工程的精細化管理，保障抽采措施落實到位；通過對瓦斯抽采管網的數據監測，實現抽采系統的設備、管道內氣體參數的實時監測；通過對監測數據的分析，繪制曲線、報表，并對異常數據進行分析預警，方便管理者實時掌握抽采情況；通過對抽采達標參數計算實現自動抽采評判；系統可依據現場經驗，實現預警閾值管理和判別條件自定義設置。

2 軟件架構設計和關鍵技術

2.1 軟件整體架構設計

結合瓦斯智能抽采全流程管控業務，進行軟件架構設計。瓦斯智能抽采管控系統由感知層、數據層、賦能層、業務層組成，如圖2所示。

圖2 瓦斯智能抽采管控系統整體架構Fig.2 The overall architecture of the intelligent gas extraction control system

感知層包括礦井各類傳感器、攝像機、手機、軌跡測量裝置、巡檢機器人、便攜儀等設備。通過光纖、以太網、5G等通信方式將瓦斯智能抽采全流程數據傳輸至數據平臺。數據層實現數據采集、協議轉換、數據管理、數據存儲等操作。賦能層為業務層提供計算和分析服務。基于大數據平臺對瓦斯抽采數據進行分析和挖掘，可預測鉆孔煤自燃、管道堵塞、抽采泵異常等問題。通過視頻AI平臺，實現瓦斯鉆孔施工過程的風險分析，比如人員“三違”行為、鉆桿進尺分析、鉆孔深度推算功能。通過數字孿生平臺，建立采掘系統、抽采系統三維數字孿生體，為管理者提供立體、直觀的管理視角。規則引擎自定義瓦斯抽采達標評判條件、閥門開閉順序、設備告警值，實現自主設計執行流程。通過規則引擎根據事先定義的規則和條件，自動進行決策，如以進水、進氣閥門的狀態為前提判斷條件，從而對抽采泵自動啟停；根據環境瓦斯濃度變化，執行響應的瓦斯電閉鎖動作，并實現告警。業務層基于數據層、賦能層，通過RESTful API、WebSocket接口構建業務應用，主要包括打鉆過程管控、抽采管網管控、抽采達標評判、抽采系統數字孿生、抽采泵站管控、分析報表等業務。

2.2 數據采集流程設計

數據采集是系統的基礎，良好的數據采集流程設計是系統的關鍵。由于瓦斯抽采系統中某一個傳感器的數據可能被多個模塊或系統使用（如瓦斯泵站的環境甲烷數據，既需要在安全監控系統中使用，又需要在泵站監控系統中使用），為了促進數據的解耦和共享，降低系統的復雜度并提高系統的可擴展性、可靠性，采用發布/訂閱的設計模式進行開發。該模式定義了對象之間一對多的依賴關系，當發布者（Publisher）將采集的數據發布到主題（Topic）上，其他模塊或系統訂閱者（Subscriber）通過代理（Broker）訂閱該主題（消息），就可使用該數據。數據采集流程如圖3所示。

圖3 數據采集流程Fig.3 Data collection process

瓦斯抽采數據主要分為實時數據和離線數據。實時數據主要包括井上下瓦斯抽采管道監測數據、瓦斯抽采泵站設備運行數據、抽采泵站環境數據、打鉆視頻監控數據、Web請求數據。離線數據主要包括瓦斯抽采點檢設備數據、鉆孔軌跡測量數據、文件檔案數據。實時數據通過數據分站接入工業環網后，通過開源日志收集系統Flume監聽數據傳輸端口，然后根據不同數據主題域分類傳輸至對應Topic的消息隊列（Message Queue，MQ）中，各個模塊或子系統可訂閱（Subscribe）該主題，并根據消息類型存入相應的數據庫/表，再經過ETL（Extract-Transform-Load）工具對數據進行加工、分類，形成管網參數、設備運行狀態參數、鉆孔施工視頻、鉆孔軌跡測量參數、達標評判參數5個主題域的數據倉庫，方便業務層數據調用，并屏蔽底層數據波動帶來的上層數據影響。離線數據可通過FTP（File Transfer Protocol）方式進行同步。其中，緩存、會話數據、設備數據存入Redis內存數據庫中，增加數據查詢響應速度，傳感器監測數據存入InfluxDB時序數據庫中，管理類數據存入關系型數據庫MysQL中，數據最終歸檔存入Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）中。

2.3 基于規則引擎抽采分單元瓦斯抽采評判

為了提高業務的自動化和智能化判斷、分發能力，基于Drools構建規則引擎，依據GB 41022-2021《煤礦瓦斯抽采基本指標》《煤礦瓦斯抽采達標暫行規定》文件進行抽采達標評判，以實現瓦斯抽采達標評判的自動化、流程化運行。Drools是一款由JBoss組織提供的基于Java語言開發的開源規則引擎（業務規則管理系統），其根據訂閱的Topic對經過消息中心處理后的傳感器數據進行判斷，可進行告警消息的推送，并將處理后的傳感器數據存入數據庫中。規則引擎工作流程如圖4所示。

圖4 規則引擎工作流程Fig.4 Workflow of rule engine

達標評判流程如圖5所示。首先，依據文件規定判定抽采基礎條件、界定抽采鉆孔有效控制范圍、評價鉆孔均勻程度、劃分抽采單元，如不滿足文件規定則需補打鉆孔。然后，依據鉆孔抽采時間差異性劃分評價單元，依據鉆孔抽采時間差異性系數劃分評價單元（系數小于30%劃分為一個評價單元），并根據管道監測裝置對管道內瓦斯等氣體進行實時計量，動態循環計算殘余瓦斯含量、殘余瓦斯壓力、可解析瓦斯含量。最后，通過現場實測進行分析和對比，以確定是否抽采達標，如達標，則編制達標評判報告。

圖5 達標評判流程Fig.5 Evaluation process for meeting standards

2.4 鉆孔打鉆過程視頻AI分析技術

為了防止瓦斯抽放鉆孔施工過程欠打、少打的現象發生，基于機器視覺視頻分析技術識別鉆桿根數，從而自動檢驗鉆孔深度，進而保障瓦斯抽采鉆孔施工質量。

采用YOLOv5對鉆機頭、鉆尾、鉆桿、人員進行檢測，并輸出鉆機頭和鉆桿的目標框的左上、右下坐標，從而可得目標框的中心坐標。利用信號處理方式設計動態篩選閾值，通過閾值對統計信息進行篩選。由于鉆機鉆進過程是往復運動的，因此目標框的中心點坐標信息也是呈周期運動的，通過獲得當前數據中對應的周期運動波峰個數，作為當前進桿或退桿的具體數量。多個周期內累加的波峰個數即為最終總的進退桿數量。

目標框中心點橫坐標與視頻幀數的擬合曲線如圖6所示，可看出隨著視頻幀數的變化，目標框中心點的橫坐標呈周期性運動，和現場鉆桿運動規律相符。

圖6 鉆桿中心點橫坐標與視頻幀數擬合曲線Fig.6 Fitting curve between the horizontal axis of the drill pipe center point and the number of video frames

最終經過訓練和迭代優化，在進退鉆桿過程中實時對鉆機各個部分進行檢測，結果如圖7所示，可看出采用YOLOv5可實時監測出鉆機頭、鉆尾、鉆桿、人員的位置。

圖7 目標檢測結果Fig.7 Object detection results

2.5 系統安全

針對系統信息安全方面，基于Apache Shiro框架開發身份驗證、訪問授權、數據加密、會話管理等功能，實現基于用戶、角色的菜單，URL等資源的訪問權限控制；通過密碼策略加強用戶密碼管理，通過RSA、MD5、數字簽名的方式進行密碼等敏感信息脫敏。在物理信息安全方面，采用Zabbix開源運維管理系統，其基于Web界面提供分布式系統監視及網絡監視功能，可幫助管理人員及時發現物理節點的故障。在網絡安全方面，利用防火墻、安全網關等技術進行隔離防護，限制外部訪問和攻擊的可能性；利用入侵檢測、漏洞挖掘、病毒查殺等技術提升系統的信息安全性和魯棒性。在管理方面，建立完善的安全管理機制，提高運維管理人員的安全意識和技能。

3 現場應用

基于工業互聯網架構的煤礦瓦斯智能抽采管控系統已在某煤礦得到應用。該煤礦屬高瓦斯礦井，目前僅在抽采主管道處安裝1臺孔板流量計和1臺瓦斯濃度傳感器，用于瓦斯抽采計量，需人工統計并計算瓦斯抽采達標情況，存在精度差、時效性差等問題。瓦斯抽采相關數據仍采用人工臺賬的方式管理，鉆孔工程未能進行視頻化管理，鉆孔驗收仍需人工現場探孔測量深度且無法識別鉆孔抽采空白區域。瓦斯抽采系統故障無法及時定位和識別，無法及時掌握瓦斯抽采狀況。

建立瓦斯智能抽采系統（界面如圖8所示），通過數字孿生技術，依據采掘工程平面圖、抽采系統設計文件，建立了煤層-工作面-評價單元-鉆孔4級數字孿生體，實現了瓦斯抽采全過程數據的管理和融合分析。將工作面按照抽采時間差異性分為3個評價單元，達標抽采評判界面如圖9所示，實時展示各評價單元的抽采數據，并在上隅角管路、采空區抽采管路及每個單元的每個鉆場匯流管獨立安裝高精度激光甲烷多參數（CH4、CO、溫度、壓差）傳感裝置，實現了瓦斯抽采管網的多參數數據實時采集和上傳，提高了瓦斯抽采監測的精細化程度。通過部署視頻分析算法，識別分析上下、左右偏差較大的鉆孔，通過三維可視化的方式展示鉆孔分布狀態（圖10），從而識別瓦斯抽采空白帶，實現了打鉆過程信息記錄和鉆孔深度自動評判，經過試驗準確率達95%以上。通過部署規則引擎，實現達標抽采參數、達標評判的自動計算。瓦斯抽采相關管理人員通過查看瓦斯抽采智能管控系統軟件，可實時快速地了解各抽采面抽采情況、抽采評判情況、鉆孔工程施工情況、系統故障情況，提高了瓦斯抽采信息化和智能化管理水平。

圖8 瓦斯智能抽采系統界面Fig.8 Interface of gas intelligent extraction system

圖9 達標抽采評判Fig.9 Evaluation of standard extraction

圖10 鉆孔分析Fig.10 Borehole analysis

4 結論

1） 基于工業互聯網的分層架構，建立了抽采系統數字孿生、鉆孔全過程管理、數據監測、數據分析、抽采評判、預警管理、系統管理的全過程整體管控系統，有效提高了礦井瓦斯抽采信息的數據透明化與管控能力，保障了瓦斯抽采業務的穩定、安全、高效。

2） 采用發布/訂閱的模式開發了瓦斯抽采多源異構數據采集流程，促進數據的解耦和共享，提高系統的可擴展性、可靠性。基于規則引擎技術，結合管道多參數傳感裝置，實現了瓦斯抽采的自動化評判，便于礦井抽采技術人員快捷、清晰地掌握各抽采面的抽采異常、抽采評判情況。

3） 基于機器視覺視頻分析技術識別鉆桿根數，從而幫助管理自動檢驗鉆孔深度，進而保障瓦斯抽采鉆孔施工質量。

4） 應用效果表明，瓦斯抽采相關管理人員通過查看瓦斯智能抽采管控系統軟件，可實時快速地了解各抽采面抽采情況、抽采評判情況、鉆孔工程施工情況、系統故障情況，提高了瓦斯抽采信息化和智能化管理水平。