煤礦企業消防安全管理的智能化應用

摘要：在信息技術快速發展的背景下，煤礦企業消防安全管理迎來新的機遇與挑戰，通過對智能化技術在煤礦消防安全管理中的應用研究，構建了一套基于物聯網和人工智能技術的煤礦消防安全管理體系。研究表明，智能傳感器網絡可實現對井下火災隱患進行實時監測，大數據分析技術運用先進的算法模型，對煤礦消防安全風險進行深度挖掘和精準預測。智能化技術在煤礦消防安全管理中的廣泛應用，顯著提升了煤礦消防安全管理的效率與可靠性，大幅降低火災事故發生率，有效減少了火災事故造成的人員傷亡和財產損失，為煤礦的安全生產提供了堅實有力的保障。

關鍵詞：煤礦安全；智能化應用；人工智能；預警系統

煤礦企業屬于高危行業，其消防安全管理工作直接關乎人員生命財產安全、企業可持續發展，傳統的人工巡檢和固定監測方式已難以滿足煤礦安全生產的需求，智能化技術的發展為煤礦消防安全管理帶來新的解決方案，將物聯網、人工智能等先進技術融入消防安全管理實踐，對提升煤礦安全管理水平具有重要意義。

1 煤礦企業消防安全管理智能化應用的基礎

1.1" 煤礦消防安全管理的特點與要求

煤礦企業消防安全管理具有系統復雜、環境特殊以及風險多樣的顯著特征。煤礦消防安全管理涉及地上地下多個區域，地上部分包括地面生產管理區、主井、運輸大巷等固定區域，以及采掘工作面、機電硐室等重點防火區域[1]，見圖1。從風險類型來看，煤礦企業面臨的火災風險主要包括煤層自燃、機電設備過熱、可燃氣體積聚、易燃物品管理不當等多種情況。基于煤礦企業的特殊性，消防安全管理必須滿足全時段監控、多點位覆蓋、快速響應以及協同聯動等要求。煤礦企業需要建立完善的消防安全管理制度體系，實現消防安全責任的精細化分解與落實，確保各項消防安全措施得到有效執行。在具體實施過程中，煤礦消防安全管理應重點關注火災預防、火災報警、火災撲救、應急疏散等關鍵環節，并結合煤礦生產工藝特點，制定針對性的消防安全技術措施和應急處置預案。

1.2" 智能化技術在消防安全管理中的應用

智能化技術在煤礦消防安全管理中的應用貫穿于感知監測、分析預警以及控制處置等多個層面。在感知監測層面，通過部署溫度傳感器、煙霧傳感器、氣體傳感器以及紅外傳感器等多種智能傳感設備，構建井上井下一體化的消防安全監測網絡，實現對火災危險源的實時監測與數據采集[2]，在分析預警層面，利用深度學習算法對采集的海量監測數據進行分析處理，建立火災風險預測模型。通過對溫度變化趨勢、氣體濃度變化規律等關鍵指標的智能分析，實現火災風險的早期識別與預警。在控制處置層面，依托智能化控制系統，實現消防設施的遠程控制與自動聯動，當發現火情時，系統可自動啟動噴淋裝置與通風系統等消防設施，并根據火情發展態勢，動態調整處置策略，提高火災撲救效率。

1.3" 智能化應用面臨的機遇與挑戰

智能化技術在煤礦消防安全管理中的應用面臨新的發展機遇，隨著5G通信、邊緣計算、人工智能等新一代信息技術的快速發展，為煤礦消防安全管理的智能化升級提供了強大的技術支撐。智能傳感器的精度與可靠性不斷提升，數據傳輸的實時性與穩定性顯著增強，智能分析算法的準確性與效率持續改進，這些技術進步為實現更加精準的火災預警與更加高效的應急處置創造了有利條件。然而，智能化應用在實施過程中也面臨著挑戰，井下復雜環境對智能傳感設備的適應性與可靠性提出了較高要求，海量監測數據的實時傳輸與存儲需要更加完善的網絡基礎設施，智能分析算法需要考慮煤礦安全生產的特殊性，系統集成與平臺建設需要較大的技術投入與維護成本，專業技術人才的培養與儲備亟待加強。針對這些挑戰，需要通過技術創新、標準規范以及人才培養等多方面措施，推動智能化技術在煤礦消防安全管理中的深入應用。

2 煤礦企業消防安全管理智能化應用的關鍵技術

2.1" 火災預警與監測的智能化應用

煤礦火災預警與監測系統采用分布式智能傳感網絡架構，通過部署多類型傳感器節點構建全方位監測體系[3]，系統在井下重點區域布置溫度傳感器、紅外傳感器、煙霧傳感器、氣體傳感器等多源異構傳感設備，并通過5～30s的采樣頻率，實現數據的實時采集與傳輸。基于深度學習算法，系統對采集的多源數據進行智能分析和特征提取，建立火災預警模型和煤層自燃預測模型，系統通過監測CO濃度變化率與溫度變化率之間的關系，計算火災風險指數R：

（1）

其中，ΔC/Δt為CO濃度變化率，ΔT/Δt為溫度變化率，k1和k2為權重系數，當R值超過預警閾值時，系統自動觸發預警信號，同時，系統結合專家知識庫和歷史數據，對預警結果進行可靠性驗證，提高預警準確率，在數據傳輸方面，系統采用5G通信技術和邊緣計算架構，確保監測數據的實時傳輸和快速處理，監測數據延遲低于100ms，滿足實時監控要求。

2.2" 消防設施管理的智能化應用

消防設施智能化管理系統采用物聯網和人工智能技術，實現消防設施的智能化監控、維護和管理，系統通過智能標簽和傳感器對消火栓、滅火器及噴淋系統等設施進行全生命周期管理，實時監測設備狀態、使用情況以及維護記錄。針對井下消防設施的特殊性，系統建立了基于深度強化學習的設備故障預測模型，通過分析設備運行參數和歷史維護數據，預測設備可能發生的故障，提前進行預防性維護[4]，系統采用數字孿生技術構建消防設施的虛擬模型，實現設施布局的可視化管理和優化，在維護管理方面，系統自動生成設備維護計劃，通過移動終端推送維護任務，并利用增強現實技術輔助維護人員進行設備檢修，提高維護效率和質量。系統還建立了設備管理評估指標體系，從可用性、可靠性、維護效率等維度對設施管理效果進行量化評估。

2.3" 應急處置的智能化應用

應急處置智能化系統基于大數據和人工智能技術，構建了智能化的應急決策支持平臺，系統整合了井上下監測數據、人員定位數據以及通風系統數據等多源信息，建立了動態的應急處置知識庫。當發生火情時，系統利用機器學習算法分析火災發展態勢，結合通風網絡模擬計算，自動生成最優疏散路徑和處置方案[5]。系統采用清華大學提出的井下火災蔓延預測模型，通過計算火災功率Q和煙氣擴散速度v，預測火災發展趨勢：

式中：α—火災增長系數，kW/s2；

A——火源面積，m2；

H——熱值，kJ/kg；

t——時間，s；

k——比例系數；

ρ——空氣密度，kg/m3；

cp——定壓比熱容，kJ/（kg·K）；

?T——溫升，K。

系統根據計算結果，動態調整滅火策略和資源調配方案，在應急指揮方面，系統采用數字孿生技術構建三維可視化平臺，實時展示火情發展、人員分布和設備狀態，為指揮決策提供信息支持。

3 煤礦企業消防安全管理智能化應用的實施與效果

3.1" 智能化應用的實施路徑

煤礦企業消防安全管理智能化系統的實施需遵循“整體規劃，分步實施，重點突破，持續優化”的基本原則，在實施過程中，應先完成頂層設計和系統規劃，明確智能化建設目標和技術路線，制定詳細的實施方案和進度計劃。在基礎設施層面，通過建設高速工業以太網與5G專網等通信網絡，部署邊緣計算節點和云計算平臺，構建支撐智能化應用的信息基礎設施。在感知層建設方面，根據井下不同區域的特點和風險等級，科學規劃傳感器布置方案，建立多層次的數據采集體系，在平臺建設方面，采用微服務架構和容器技術，構建靈活可擴展的智能化管理平臺，實現數據匯聚、分析處置以及指揮調度等核心功能，在運維保障方面，建立專業的運維團隊，制定完善的運維制度，確保系統的穩定運行和持續優化，實施過程中應注重新舊系統的融合銜接，確保在智能化改造過程中生產安全平穩運行。

3.2" 智能化應用的實踐

以扎哈淖爾煤礦智慧消防系統建設為例，該礦位于內蒙古自治區通遼市扎魯特旗境內，礦區占地面積30.52km2，年生產能力1800萬t，資源儲量豐富，礦區在133膠帶、233膠帶、106膠帶及其驅動站等關鍵區域部署了集成化的智能消防系統，包括粉塵防爆智能多梯級火災探測系統、火災自動報警系統、分布式光纖測溫系統、超細干粉滅火系統以及半固定式水噴霧滅火系統，并在礦內消防站控制室建立智慧消防遠程管理平臺，系統運用云計算和大數據分析技術，實現對消防控制系統設備及各類預警信息、報警信息、故障信息和報警位置的實時監測與智能分析，該系統的技術創新性體現在將溫度、煙霧、火焰多參數融合，開發出適用于-40℃極嚴寒環境的圖像智能火災探測技術，實現了輸煤系統火災多梯級早期報警功能。同時，創新性地將定位定區、分階段固定以及半固定滅火系統綜合技術應用于輸煤系統各環節。

3.3" 智能化應用的效果評估與優化建議

智能化消防安全管理系統的實施效果可從安全性能、經濟效益和管理效率3個維度進行評估，見表1，通過對系統運行數據的統計分析，主要運行指標均取得顯著提升：火災事故預警準確率從實施前的85%提升至95%，火情處置響應時間從15min縮短至9min，設備故障發現率從75%提升至92%，消防設施完好率從90%提升至98%，針對系統運行中發現的問題，需要持續優化系統性能，包括加強井下傳感器的防護措施、優化預警算法、提升系統可靠性、加強專業人才培養等方面。

4 結束語

智能化技術在煤礦消防安全管理中的應用，有效解決了傳統管理模式中存在的突出問題，通過構建智能化消防安全管理系統，實現了對煤礦火災風險的智能感知、準確預警以及快速處置，顯著提升了煤礦消防安全管理水平。未來，隨著技術的不斷發展，智能化應用將在煤礦消防安全管理中發揮更大作用，為煤礦安全生產提供更加可靠的保障。

參考文獻

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[3]王璇.新型智慧城市模式下的煤礦智慧園區規劃與建設[J].智能礦山，2022，3（7）：126-130.

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