基于人工智能技术的煤矿探放水智能监测系统研发及应用.pdf
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1、智能监控Intelligent Monitoring基于人工智能技术的煤矿探放水智能监测系统研发及应用 吴喆峰 周杰 杜楠煤矿水害已成为威胁煤矿安全生产的重大灾害之一,是仅次于瓦斯灾害的第二大“杀手”。根据中国煤炭安全生产网数据,我国2000年以来的煤矿事故死亡人数与水害事故死亡人数如图1所示。2000年至今,全国煤矿水害事故共造成4 818人死亡,其中近2年煤矿水害呈上升趋势,2020年发生7起水害事故,造成25人死亡。2021年全国煤矿重大事故均为水害事故,共发生4起,造成48人死亡。煤矿水害事故造成的伤亡人数已超过煤矿瓦斯事故,造成较为严重的社会影响与经济损失。长期以来,对煤矿水害原因的
2、分析多集中在地质因素、技术因素、管理人员的素质等;对煤矿水害防治的研究多集中在水体探测、排放水技术及其进步等;对煤矿水害的预警指标研究多集中在水灾害致因理论、水害预警指标、水害监测指标技术等。矿井水害的分析与评价源于对地质因素的掌握、赋存水体的精准探测与评价,笔者结合国内多起水害事故的实际情况,分析煤矿水害管理方面的原因,构建煤矿探放水智能监测系统,以全程监督煤矿水害防治的整个过程,保障煤矿探放水过程的安全,并通过现场实践进行验证。煤矿水害事故的原因分析煤矿井下探放水是防止水害事故发生的较为有效措施,也是最后一道屏障,国家行业监管部门对此高度重视,强调安全生产关口前移,并发布了一系列与防治水有
3、关的行政规章和技术标准,如煤矿安全规程 煤矿防治水细则等。上述煤矿防治水害技术管理要求保障了我国煤矿的安全,但煤矿水害并未完全杜绝。究其原因,主要体现在以下7点:(1)对“有掘必探”缺乏高度认识,存在厌烦和抵触情绪,造成许多矿井漏探、假探,甚至不探。生产单位为降低掘进成本,提高掘进效率而盲目冒进,不按探放水规程与设计要求规范作业,不按钻图1煤矿事故死亡人数与水害事故死亡人数统计66Journal of Intelligent Mine2023 年第 10 期2023 10杂志官网:孔设计角度、数量与深度施工。(2)大多数兼并重组矿井地质及水文地质专业技术人员短缺,专业技术人员配备有差距,无法对
4、矿井的水害进行系统分析研究,导致对水文地质条件了解不清。专业防治水队伍技术力量薄弱,特殊工种缺乏有针对性的系统培训,专业技能不能满足煤矿防治水的真实需求,从而造成水患的探查和防治不力,导致水害事故较多。(3)对国家及省、市等地方下发的相关文件疲于应付,其执行的力度仅限从文件到文件,煤矿防治水管理制度尚未真正贯彻执行,特别是井下探放水工作大部分矿井未形成完整的流程和闭环管理。(4)探放水作业时,钻孔深度、角度依靠现场监钻、验钻人员人工监测,本质上是人管人,可能存在人为漏检、弄虚作假的行为。(5)部分矿井虽安装了视频监控来监督探水作业,但利用计数器或人工监视、数钻杆等统计打钻深度,需要工作人员长时
5、间的值守,存在较多主观性,存在人情、懈怠、腐败、造假等风险。(6)部分矿井存在隐蔽致灾因素排查治理不到位的情况,未严格执行煤矿防治水细则,且未制定切实有效的隐蔽致灾因素专项治理方案。(7)行业监管单位监管范围大、监管力量不足,部分监管机构仅限于“颁文件套规程”,即满足形式监察要求,缺乏专业技术指导,不能对煤矿水害隐患起到诊断和监管作用。综上所述,针对煤矿水灾,国家层面主要集中在相关法规、标准的制定与完善,企业层面重点关注地质条件分析与评价、探测技术进步、防治技术发展等方面。但这些管理制度、技术措施落实不到位,即煤矿水害的探测、防治工程的实施与评价等缺乏针对性的管理保障,这是煤矿水害发生的主要原
6、因。煤矿探放水智能监测系统煤矿探放水的过程控制煤矿探放水过程是一种特殊的工程过程,该过程接受地质构造、水体赋存等基础资料作为输入内容,投入大量的技术人员、管理人员、专家学者等人力资源,占用生产系统、通风系统、排水系统、监测监控系统、探测工程施工设备等大量的物力资源,通过探放水工程施工参数、矿井水排放参数及若干过程节点的跟踪控制,旨在保障煤矿探放水的安全,避免水害事故的发生。基于此,精英数智科技股份有限公司(简称精英数智)研发了基于人工智能技术的煤矿探放水智能监测系统。该系统集煤矿探放水过程的工程设计、计划与执行、工程验收、效果评价等环节于一身,实现了防治水过程的全流程信息化管理。煤矿防治水过程
7、控制是一种特殊的控制系统,以防治水过程模型分析、过程特征参数及其特点分析为基础,采用适当的方法和手段来实现探放水方案设计、探放水工程施工、水体排放过程的跟踪控制,实现矿井水体预测、技术方案审核、探放水工程施工质量验收、矿井水排放效果评价等节点控制,确保过程处于稳定的受控状态,进而达到预期的煤矿防治水效果。煤矿探放水过程监测流程如图2所示。煤矿探放水智能监测系统组成(1)系统描述煤矿探放水智能监测系统采用“云、边、端”图2煤矿探放水过程监测流程67智能监控Intelligent Monitoring部署架构(图3)。云平台包括智能感知云平台、煤矿探放水智能监测系统移动应用、VPN服务等。云端部署
8、采用高并发、低延时的SaaS系统,负责模型的训练、权重管理及云边模型同步。边侧管理平台包括煤矿探放水智能监测系统、智能感知边缘平台、流媒体服务系统、人工智能煤矿钻场推理系统、智能感知嵌入式端计算平台等。煤矿探放水智能监测系统通过人工智能视频采集终端采集井下视频数据,采用人工智能边缘计算服务器对视频数据进行智能分析、推理,向业务系统输出识别结果。端侧主要通过本安摄像机采集现场视频数据,并上传至人工智能视频采集终端,通过防爆智能手机终端接收汇报信息,井下作业全过程通过App实现井下的交互操作,完全脱离地面人员的协助配合,提高工作效率的同时规范了探水作业人员的操作。(2)探测钻孔设计与审核在探测钻孔
9、设计阶段利用人工智能算法和三维布孔工具,地测技术人员仅需要在辅助设计图上拖动几条线段,线段一端连接在辅助设计图上的钻探位置,另一端的位置由设计人员拖动确认,在设计图中线段可以认定为钻孔,设计人员拖动的一端即终孔位置。设计人员拖动线段后,结合设计图比例尺,智能计算出钻孔实时孔深、钻孔与巷道中心孔的水平夹角、钻孔与巷道中心孔的垂直夹角、钻孔终孔位置与中心孔的水平间距、钻孔终孔位置与中心孔的垂直间距等辅助设计参数。同时需要了解巷道的高度、宽度、上覆煤层与下覆煤层的间距和厚度、工作面的方位角,倾角、两帮的帮距和超前距,在此基础上设计出不同钻探目的的钻孔。设计完成后,可以添加新的钻孔进行设计,或进行保存
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