齊俊銘，王 凱，王志靜，焦志遠(yuǎn)，吳建賓，王 健

（1.兗州煤業(yè) 鄂爾多斯能化有限公司，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯017101；2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 安全工程學(xué)院，江蘇 徐州221116）

推動(dòng)煤礦智能化建設(shè)是煤炭行業(yè)實(shí)現(xiàn)安全高效開(kāi)采、防范化解通防隱患的重中之重，是實(shí)現(xiàn)煤礦高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇[1-3]。2020 年以來(lái)，國(guó)家能源局聯(lián)合8 部委印發(fā)了《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，智能化發(fā)展寫入了《煤炭法》修訂草案和“十四五”煤炭發(fā)展規(guī)劃，出臺(tái)了《智能化示范煤礦建設(shè)管理暫行辦法》，發(fā)布了《煤礦智能化建設(shè)指南》，遴選了71 處示范建設(shè)煤礦，建成了智能化采掘工作面687 個(gè)，“少人巡視，無(wú)人操作”的智能采煤工作面邁向常態(tài)化應(yīng)用，減人增安提效的效果日益顯著。通風(fēng)作為礦井“一通三防”最基礎(chǔ)、經(jīng)濟(jì)、有效的手段，構(gòu)建通風(fēng)智能感知、異常決策、調(diào)控執(zhí)行反饋的智能化體系，具有精準(zhǔn)調(diào)控采場(chǎng)氣候環(huán)境、通風(fēng)安全、節(jié)能降耗的優(yōu)勢(shì)，對(duì)礦井提高通風(fēng)效率、安全生產(chǎn)保障、低碳節(jié)能等具有重要意義，對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)失效和異常致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)具有重要的防范價(jià)值[4-6]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在礦井智能通防方面取得了很多成果，澳大利亞開(kāi)發(fā)的Ventsim 軟件能夠分析礦井通風(fēng)參數(shù)、風(fēng)網(wǎng)解算和災(zāi)害模擬等[7]；西安科技大學(xué)開(kāi)發(fā)了礦井風(fēng)溫預(yù)測(cè)軟件[8-9]；中國(guó)礦業(yè)大學(xué)提出了基于空氣狀態(tài)參數(shù)與風(fēng)量耦合迭代的風(fēng)網(wǎng)解算方法，開(kāi)發(fā)了礦井通風(fēng)可視化仿真系統(tǒng)（Vent GIS），實(shí)現(xiàn)了通風(fēng)系統(tǒng)圖件自動(dòng)繪制[10-11]；劉劍等[12-13]根據(jù)風(fēng)量傳感器變化確定阻變型故障的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湮恢?，提高了通風(fēng)系統(tǒng)安全保障能力；張卅卅等[14]用礦山物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)智能通風(fēng)系統(tǒng)，可根據(jù)環(huán)境參數(shù)及風(fēng)壓風(fēng)阻等變化情況，提出調(diào)整各風(fēng)機(jī)啟?；蜻\(yùn)行頻率調(diào)節(jié)的最優(yōu)化建議；Wang 等[15]研發(fā)了運(yùn)輸巷火災(zāi)煙流遠(yuǎn)程應(yīng)急救援系統(tǒng)，并在龍東礦演習(xí)和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了礦井火災(zāi)煙流控制；針對(duì)避災(zāi)路線的選擇，童興等[16]通過(guò)繪制逃生路線拓?fù)鋱D，在拓?fù)鋱D中以各邊的權(quán)值為巷道當(dāng)量長(zhǎng)度，最后利用Dijkstra 算法求解出相應(yīng)的礦井最佳逃生路線；周愛(ài)桃等[17]研發(fā)了瓦斯風(fēng)壓誘導(dǎo)井巷風(fēng)流災(zāi)變的實(shí)驗(yàn)裝置，研究了瓦斯異常涌出氣體運(yùn)移規(guī)律及影響范圍?，F(xiàn)有研究多處于基礎(chǔ)理論分析、實(shí)驗(yàn)研究、模塊化功能開(kāi)發(fā)、局部功能應(yīng)用階段，還存在：①通防設(shè)備自動(dòng)化、智能化程度低，無(wú)法進(jìn)行集成化應(yīng)用；②通防控制平臺(tái)功能單一，軟件平臺(tái)與硬件設(shè)備協(xié)同性差，無(wú)法實(shí)現(xiàn)通風(fēng)異常信息智能識(shí)別與應(yīng)急聯(lián)動(dòng)調(diào)控。因此，研發(fā)了礦井智能通防和應(yīng)急管控平臺(tái)。

1 智能化通防系統(tǒng)組成及結(jié)構(gòu)

智能化通防系統(tǒng)組成及結(jié)構(gòu)原理如圖1。

圖1 智能化通防系統(tǒng)組成及結(jié)構(gòu)原理Fig.1 Composition and structural principle of intelligent ventilation and prevention system

管控平臺(tái)集成礦井通風(fēng)安全參數(shù)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、通風(fēng)設(shè)施與動(dòng)力調(diào)控、人員定位、光纖測(cè)溫、束管監(jiān)測(cè)、運(yùn)輸巷防火聯(lián)動(dòng)等系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息，通過(guò)多源異構(gòu)信息融合，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算、通風(fēng)系統(tǒng)狀態(tài)分析、通防異常挖掘與隱患排查、用風(fēng)點(diǎn)需風(fēng)量預(yù)測(cè)、通風(fēng)設(shè)施與設(shè)備遠(yuǎn)程控制、正常時(shí)期調(diào)風(fēng)優(yōu)化、通風(fēng)異常的應(yīng)急聯(lián)動(dòng)、災(zāi)變時(shí)期智能決策等功能，切實(shí)實(shí)現(xiàn)了全方位減人、增安、提效的目標(biāo)，是未來(lái)礦井智能通防系統(tǒng)建設(shè)的發(fā)展方向。

2 通防參數(shù)精準(zhǔn)感知與多源異構(gòu)信息融合

通防參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能動(dòng)態(tài)感知通風(fēng)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，災(zāi)害性標(biāo)識(shí)參數(shù)的變化，是智能通防平臺(tái)開(kāi)展風(fēng)網(wǎng)實(shí)時(shí)解算、系統(tǒng)故障診斷、異常辨識(shí)與事故預(yù)測(cè)、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)調(diào)控的前提。通過(guò)通防參數(shù)的智能優(yōu)化與精準(zhǔn)感知，實(shí)現(xiàn)礦井通防信息的精準(zhǔn)獲取、通防系統(tǒng)無(wú)盲區(qū)監(jiān)測(cè)以及需風(fēng)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

2.1 通防傳感器性能分析與配置優(yōu)化

按照智能通防系統(tǒng)建設(shè)的要求，要實(shí)現(xiàn)礦井瓦斯體積分?jǐn)?shù)、風(fēng)速、風(fēng)壓、溫度、CO、CO2、通風(fēng)設(shè)施狀態(tài)等信息智能感知。但基于現(xiàn)有監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)難以反應(yīng)通防系統(tǒng)的真實(shí)情況，結(jié)合轉(zhuǎn)龍灣煤礦實(shí)際，增設(shè)部分高精度風(fēng)速、風(fēng)壓、溫濕度、靜壓等傳感器；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵分支風(fēng)流密度，結(jié)合風(fēng)量、風(fēng)壓監(jiān)測(cè)能夠?qū)崿F(xiàn)通風(fēng)阻力的在線監(jiān)測(cè)與通風(fēng)報(bào)表的自動(dòng)生成。轉(zhuǎn)龍灣煤礦現(xiàn)有風(fēng)速傳感器存在低風(fēng)速監(jiān)測(cè)不靈敏、測(cè)量精度低等弊端，無(wú)法滿足礦井巷道全斷面測(cè)風(fēng)監(jiān)測(cè)的需求。新增購(gòu)置高精度超聲波風(fēng)速傳感器14 臺(tái)，安裝在主要的進(jìn)回風(fēng)巷道中，能夠?qū)崿F(xiàn)啟動(dòng)風(fēng)速0.2 m/s，測(cè)量精度0.1 m/s，顯著提高了風(fēng)速測(cè)量的準(zhǔn)確性。同時(shí)，配置了高精度風(fēng)壓傳感器（1 Pa 精度）、溫濕度傳感器等，監(jiān)測(cè)1條最大阻力路線上各條巷道的通風(fēng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了分段風(fēng)壓的監(jiān)測(cè)與分析，滿足通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算的需要。高性能傳感器的應(yīng)用改變了現(xiàn)有監(jiān)測(cè)方式和監(jiān)測(cè)手段，提高風(fēng)量、風(fēng)壓、分段阻力巡檢管理的自動(dòng)化水平，減輕了工人勞動(dòng)強(qiáng)度。

2.2 轉(zhuǎn)龍灣煤礦通防參數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)

基于“關(guān)鍵部位全部監(jiān)測(cè)，重點(diǎn)部位有效監(jiān)測(cè)”的原則，構(gòu)建了轉(zhuǎn)龍灣礦井通防參數(shù)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。布置了CO 傳感器8 個(gè)、煙霧傳感器8 個(gè)、溫度傳感器8 個(gè)、風(fēng)速傳感器8 個(gè)、差壓（溫濕度）傳感器15個(gè)、大氣壓力（溫濕度）傳感器6 個(gè)、分站4 個(gè)，監(jiān)測(cè)主要運(yùn)輸巷帶式輸送機(jī)機(jī)頭、機(jī)尾及聯(lián)絡(luò)巷前后等位置的通風(fēng)防火參數(shù)，礦井主運(yùn)系統(tǒng)分段阻力與火災(zāi)監(jiān)測(cè)分布界面如圖2。

圖2 礦井主運(yùn)系統(tǒng)分段阻力與火災(zāi)監(jiān)測(cè)分布界面Fig.2 Sectional resistance of mine main transportation system and fire monitoring distribution interface

通風(fēng)狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測(cè)通過(guò)開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議（如Modbus、TCP/IP 等）實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程無(wú)障礙傳輸、存儲(chǔ)、使用。在風(fēng)壓監(jiān)測(cè)方面，對(duì)阻力小、壓降小的井巷采用精度較高的差壓傳感器作為阻力監(jiān)測(cè)手段。在跨度大、阻力大、壓降大的井巷區(qū)段，采用高精度絕壓傳感器（精度優(yōu)于20 Pa）利用氣壓計(jì)同步法監(jiān)測(cè)井巷通風(fēng)阻力，同時(shí)為了減少傳感器數(shù)量，差壓傳感器和絕壓傳感器均選用多參數(shù)傳感器，可同時(shí)監(jiān)測(cè)溫濕度、密度等通風(fēng)參數(shù)。計(jì)算運(yùn)輸巷各段阻力所需參數(shù)有：每段兩端處的靜壓值、風(fēng)速、空氣密度、高差。其中靜壓值由絕壓多參數(shù)傳感器、差壓多參數(shù)傳感器測(cè)量，風(fēng)速由超聲波線性傳感器測(cè)量，空氣密度由絕壓、差壓多參數(shù)傳感器測(cè)量的靜壓、濕度和溫度計(jì)算得出，高差為固定值，由查采工圖得出。

分段通風(fēng)阻力計(jì)算公式如下：

式中：hi-j為2 個(gè)斷點(diǎn)間的通風(fēng)阻力，Pa；pi、pj為兩端點(diǎn)的靜壓測(cè)量值，Pa；Zi、Zj為兩端點(diǎn)的標(biāo)高，m；ρi、ρj為兩端點(diǎn)的濕空氣密度，kg/m3；ρi-j為兩端點(diǎn)井巷間的空氣密度均值，kg/m3；vi、vj為兩端點(diǎn)的風(fēng)流速度，m/s。

測(cè)點(diǎn)空氣密度公式為：

式中：ρ 為空氣密度，kg/m3；p0為測(cè)點(diǎn)風(fēng)流的絕對(duì)靜壓，Pa；φ 為空氣相對(duì)濕度，%；T 為空氣溫度，℃；pω為飽和水蒸氣分壓力，Pa。

運(yùn)用通防系統(tǒng)海量監(jiān)測(cè)信息篩選與深度分析技術(shù)，統(tǒng)計(jì)各類通防參數(shù)異常特征預(yù)測(cè)方法，利用隨機(jī)抽樣跟蹤監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)，建立通防參數(shù)異常跟蹤統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，按時(shí)間尺度對(duì)比分析構(gòu)建通風(fēng)系統(tǒng)瞬時(shí)、短時(shí)、長(zhǎng)時(shí)的發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)通防狀態(tài)的超前感知。基于信息論、統(tǒng)計(jì)推理、決策論方法，發(fā)展通風(fēng)多源異構(gòu)信息融合技術(shù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)深度挖掘通防系統(tǒng)前兆異常狀態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)與超前預(yù)警。

3 通防系統(tǒng)智能化平臺(tái)的功能模塊

轉(zhuǎn)龍灣煤礦智能通防系統(tǒng)通過(guò)三維可視化建模和監(jiān)測(cè)信息的圖形渲染，集成了礦井安全監(jiān)控系統(tǒng)（一通三防信息）、人員定位系統(tǒng)、主通風(fēng)機(jī)、局部通風(fēng)機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)、通風(fēng)設(shè)施監(jiān)控系統(tǒng)、井下束管監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、光纖測(cè)溫系統(tǒng)、運(yùn)輸巷防火聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)信息融合的可視化展現(xiàn)、通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)解算、通防信息異常識(shí)別與預(yù)警、智能決策與應(yīng)急聯(lián)動(dòng)。礦井智能通防系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)界面如圖3。

圖3 礦井智能通防系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)界面Fig.3 Interface of remote monitoring platform for mine intelligent ventilation and prevention system

3.1 通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)三維可視化建模

基于礦井通風(fēng)系統(tǒng)平面圖、立體圖、網(wǎng)絡(luò)圖、采掘工程平面圖，精細(xì)化礦井通風(fēng)系統(tǒng)參數(shù)測(cè)定結(jié)果，巷道與通風(fēng)設(shè)施等信息，建立了全礦井通風(fēng)三維仿真模型，實(shí)現(xiàn)了通風(fēng)系統(tǒng)雙線圖和三維模型的修改維護(hù)，“一鍵式”導(dǎo)入精細(xì)通風(fēng)阻力測(cè)試參數(shù)，可導(dǎo)出至AutoCAD，能夠?qū)崿F(xiàn)礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系自動(dòng)維護(hù)，也是實(shí)現(xiàn)風(fēng)網(wǎng)解算和三維可視化信息渲染分析的基礎(chǔ)。

基于融合的通風(fēng)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、工況數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析、智能計(jì)算及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，結(jié)合關(guān)聯(lián)性分析、空間結(jié)構(gòu)分析和多維度分析等手段，挖掘?qū)?yīng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的智能算法模型，最終將通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)圖、煤礦3D 全景圖、2D/3D 巷道圖、毒害氣體分布云圖通過(guò)可視化界面進(jìn)行展示，實(shí)現(xiàn)智能通風(fēng)場(chǎng)景模擬，全面提高決策層數(shù)據(jù)可視化、信息化水平[18]。

3.2 基于參數(shù)監(jiān)測(cè)的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算

通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算與通風(fēng)系統(tǒng)智能調(diào)控、礦井通風(fēng)異常診斷等密切相關(guān)，為了提高通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)異常診斷的精度，轉(zhuǎn)龍灣煤礦在角聯(lián)分支關(guān)聯(lián)端安裝壓差傳感器，監(jiān)測(cè)角聯(lián)分支在通風(fēng)異常期間風(fēng)量、風(fēng)向的變化情況；在主要通風(fēng)設(shè)施安裝壓差傳感器，監(jiān)測(cè)主要設(shè)施異常變化和災(zāi)變期間的破壞情況；在采掘工作面安裝壓差、風(fēng)量傳感器，可以根據(jù)監(jiān)測(cè)阻力和風(fēng)量反算分支風(fēng)阻；在主要余弦分支安裝風(fēng)速傳感器，監(jiān)測(cè)余弦分支風(fēng)量以監(jiān)測(cè)所有分支風(fēng)量；在可變風(fēng)阻分支安裝風(fēng)速傳感器，作為固定風(fēng)量分支，反算分支風(fēng)阻；在溫濕度變化幅度大的分支安裝溫、濕度傳感器，修正分支自然風(fēng)壓及其對(duì)通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算的影響。通過(guò)通防監(jiān)控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)自動(dòng)解算。

在通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算的基礎(chǔ)上，開(kāi)展礦井通風(fēng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)健康體檢與智能化調(diào)控研究，有利于發(fā)現(xiàn)和處理通風(fēng)系統(tǒng)運(yùn)行中的隱患，提高系統(tǒng)的可靠性及抗災(zāi)能力。通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算流程如圖4。

圖4 風(fēng)網(wǎng)實(shí)時(shí)解算流程圖Fig.4 Real-time calculation flow chart of ventilation network

3.3 通防參數(shù)可視化展現(xiàn)和趨勢(shì)分析

通防參數(shù)可視化平臺(tái)集成礦井安全監(jiān)控、人員位置監(jiān)測(cè)、通風(fēng)設(shè)施遠(yuǎn)程控制、局部通風(fēng)機(jī)集中控制、主要通風(fēng)機(jī)控制、防塵遠(yuǎn)程集控、自動(dòng)注漿、自然發(fā)火監(jiān)測(cè)等系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)和趨勢(shì)分析。

礦井通風(fēng)阻力分布模塊基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的通風(fēng)參數(shù)，通過(guò)全礦井三維仿真模型及風(fēng)網(wǎng)解算結(jié)果，分析了通過(guò)采煤工作面的最大阻力路線，通過(guò)圖表展示各段巷道的阻力占比；動(dòng)態(tài)分析進(jìn)風(fēng)段、回風(fēng)段阻力分布，并用紅（阻力卡脖子段）、橙（阻力異常段）、黃（阻力較大段）、綠（阻力合理段）4 種顏色動(dòng)態(tài)分析阻力分布情況。主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控模塊實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)監(jiān)控東、西風(fēng)井風(fēng)機(jī)各項(xiàng)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，設(shè)置一鍵式啟動(dòng)、反風(fēng)、倒機(jī)功能按鈕。局部通風(fēng)機(jī)監(jiān)控模塊基于迎頭瓦斯等環(huán)境參數(shù)實(shí)現(xiàn)了掘進(jìn)工作面需風(fēng)量的動(dòng)態(tài)智能調(diào)控；設(shè)置了遠(yuǎn)程開(kāi)?？刂?、主備風(fēng)機(jī)自動(dòng)切換等功能按鈕。風(fēng)門監(jiān)控實(shí)現(xiàn)了井下主要風(fēng)門開(kāi)關(guān)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，具有遠(yuǎn)程聯(lián)動(dòng)控制功能；風(fēng)窗監(jiān)控模塊動(dòng)態(tài)顯示百葉式風(fēng)窗的開(kāi)關(guān)角度，設(shè)置了連續(xù)調(diào)節(jié)按鈕，通過(guò)風(fēng)量和壓差反饋動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)風(fēng)窗角度。井下束管智能監(jiān)測(cè)模塊可實(shí)時(shí)查看監(jiān)測(cè)地點(diǎn)的氧氣、一氧化碳、二氧化碳、乙烯、乙炔等自燃標(biāo)志性氣體體積分?jǐn)?shù)及歷史圖表數(shù)據(jù)。光纖測(cè)溫模塊動(dòng)態(tài)顯示井下分布式測(cè)溫裝置采集的數(shù)據(jù)，展示各測(cè)區(qū)的溫度統(tǒng)計(jì)、溫度變化曲線及最高溫度位置，分析井下各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的環(huán)境溫度變化情況。外因火災(zāi)防控模塊動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)井下主運(yùn)輸巷一氧化碳、煙霧、溫度、風(fēng)向、風(fēng)速、差壓等數(shù)據(jù)，火災(zāi)后可迅速確定火災(zāi)范圍，執(zhí)行應(yīng)急聯(lián)動(dòng)調(diào)控隔離排煙方案。人員位置監(jiān)測(cè)模塊可實(shí)時(shí)查看井下人員總數(shù)及各區(qū)域人員總數(shù)，實(shí)時(shí)定位井下人員位置，并可查詢?nèi)藛T下井時(shí)間、工號(hào)等信息。通防安全監(jiān)控界面將各個(gè)傳感器所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，根據(jù)參數(shù)及危險(xiǎn)源信息進(jìn)行實(shí)時(shí)研判，具有預(yù)警、告警功能，并可按位置和傳感器類型進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)查詢。通防參數(shù)可視化模塊根據(jù)礦井開(kāi)拓情況，結(jié)合采掘工程平面圖等進(jìn)行源頭更新，實(shí)現(xiàn)智能平臺(tái)相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)動(dòng)更新，減少人工數(shù)據(jù)處理工作量。

3.4 通防監(jiān)控系統(tǒng)異常診斷與災(zāi)變預(yù)警功能分析

礦井通防系統(tǒng)異常是指通風(fēng)、瓦斯監(jiān)控、防火、防塵子系統(tǒng)或單元部件無(wú)法保證正常運(yùn)行，相關(guān)輸出參數(shù)偏離了設(shè)計(jì)要求。通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析處理，制定通防系統(tǒng)異常診斷準(zhǔn)則與判定方法，結(jié)合礦井通防安全事故樹(shù)分析與綜合評(píng)價(jià)，選取影響通防系統(tǒng)的指標(biāo)與關(guān)聯(lián)因素，構(gòu)建異常預(yù)警指標(biāo)體系。礦井通防系統(tǒng)異常預(yù)警指標(biāo)體系如圖5。

圖5 礦井通防系統(tǒng)異常預(yù)警指標(biāo)體系Fig.5 Anomaly warning index system of mine ventilation and prevention system

礦井通風(fēng)系統(tǒng)異常診斷模塊根據(jù)通風(fēng)參數(shù)在線監(jiān)測(cè)和風(fēng)網(wǎng)實(shí)時(shí)解算數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)礦井環(huán)境參數(shù)的精準(zhǔn)分析、研判各類毒害超標(biāo)及預(yù)警，為因毒害氣體引起的災(zāi)變應(yīng)急，做出合理控風(fēng)策略、提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持和分析依據(jù)；以感知通風(fēng)參數(shù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)為基礎(chǔ)，以平臺(tái)預(yù)設(shè)預(yù)警閾值為對(duì)比依據(jù)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)分析比對(duì)等手段，對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)的風(fēng)速超量、風(fēng)量不足、循環(huán)風(fēng)、風(fēng)流逆變、風(fēng)流短路、供需失衡、環(huán)境監(jiān)測(cè)各類氣體超限、通風(fēng)設(shè)施故障隱患以及通風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警。礦井主通風(fēng)機(jī)基于溫度、電參數(shù)、振動(dòng)等信號(hào)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與信號(hào)特征提取算法，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程故障預(yù)警和分類；井下局部通風(fēng)機(jī)通過(guò)溫度等傳感器的信息研判工作狀態(tài)，同時(shí)通過(guò)視頻監(jiān)控輔助判定故障類型，實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行狀態(tài)、故障狀態(tài)的巡檢識(shí)別。

礦井災(zāi)害分析預(yù)警模塊通過(guò)研究礦井火災(zāi)、爆炸危險(xiǎn)源辨識(shí)方法，開(kāi)發(fā)了火災(zāi)、爆炸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與災(zāi)害演化過(guò)程仿真程序，分析了火災(zāi)爆炸演化產(chǎn)生的煙氣、高溫高壓、沖擊波對(duì)人員疏散行為的影響。礦井災(zāi)變智能模擬程序可在常態(tài)下在后臺(tái)進(jìn)行多次模擬，并將模擬結(jié)果導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)，形成救災(zāi)避災(zāi)一體化控風(fēng)方案預(yù)案庫(kù)，模擬結(jié)果與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)智能算法及時(shí)匹配，實(shí)現(xiàn)礦井災(zāi)變影響范圍快速判定與通風(fēng)巷道網(wǎng)絡(luò)災(zāi)情發(fā)展的動(dòng)態(tài)研判。

4 通防系統(tǒng)智能調(diào)控方法與關(guān)鍵技術(shù)

礦井通防監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)多元異構(gòu)信息監(jiān)測(cè)與融合分析，在通防信息異常時(shí)，通過(guò)智能化通防平臺(tái)觸發(fā)關(guān)聯(lián)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)噴淋防塵、按需調(diào)風(fēng)、自動(dòng)注漿、災(zāi)變控風(fēng)等功能。

4.1 防塵遠(yuǎn)程集控與自動(dòng)注漿智能控制

防塵集控模塊采集噴霧降塵裝置的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)井下不同地點(diǎn)粉塵濃度等環(huán)境參數(shù)的遠(yuǎn)程監(jiān)控，動(dòng)態(tài)顯示噴霧裝置的運(yùn)行狀態(tài)，遠(yuǎn)程修改系統(tǒng)和設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)需求遠(yuǎn)程控制運(yùn)行狀態(tài)。在軌道運(yùn)輸巷、輔運(yùn)巷實(shí)現(xiàn)定時(shí)噴霧，運(yùn)輸巷實(shí)施帶式輸送開(kāi)啟聯(lián)動(dòng)噴霧，關(guān)聯(lián)監(jiān)測(cè)地點(diǎn)粉塵濃度超限自動(dòng)噴霧，行人、過(guò)車時(shí)紅外感應(yīng)或機(jī)器視覺(jué)（AI 攝像頭）自動(dòng)關(guān)閉噴霧。

礦井防滅火注漿站模塊由遠(yuǎn)程調(diào)度計(jì)算機(jī)綜合控制，只需配備1 人備料即可實(shí)現(xiàn)24 h 時(shí)連續(xù)注漿，具有遠(yuǎn)程物聯(lián)及無(wú)人值守功能，全自動(dòng)、手動(dòng)、半自動(dòng)多種模式切換，可實(shí)時(shí)查看和記錄各設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，并能形成各類統(tǒng)計(jì)報(bào)表及曲線等；軟件模塊自行判斷設(shè)備的工作情況，當(dāng)發(fā)生故障時(shí)能實(shí)時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)；開(kāi)發(fā)了手機(jī)APP，通過(guò)手機(jī)可實(shí)時(shí)查看黃泥制漿區(qū)域、制漿車間、儲(chǔ)料場(chǎng)區(qū)等廠內(nèi)關(guān)鍵位置的視頻監(jiān)視畫面，礦井遠(yuǎn)程智能注漿防滅火模塊如圖6。

圖6 礦井遠(yuǎn)程智能注漿防滅火模塊Fig.6 The module of mine remote intelligent grouting for fire prevention and extinguishing

4.2 采掘過(guò)程的按需供風(fēng)調(diào)控

采掘過(guò)程動(dòng)態(tài)按需供風(fēng)是智能通風(fēng)調(diào)控的重要部分，按照局部通風(fēng)供需匹配聯(lián)動(dòng)調(diào)控、尾氣及有毒有害氣體稀釋導(dǎo)向調(diào)控、主要用風(fēng)地點(diǎn)通風(fēng)供需匹配進(jìn)行通風(fēng)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)調(diào)控分析，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)調(diào)整方案智能編制等多場(chǎng)景的通風(fēng)優(yōu)化，在保障通風(fēng)需求的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，模塊的具體功能如下：

1）采掘工作面需風(fēng)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的環(huán)境參數(shù)和預(yù)設(shè)的參數(shù)，實(shí)時(shí)計(jì)算各用風(fēng)地點(diǎn)需風(fēng)量，動(dòng)態(tài)評(píng)估礦井通風(fēng)供需匹配度。當(dāng)工作面粉塵濃度、CH4、CO 等氣體體積分?jǐn)?shù)出現(xiàn)階躍或接近預(yù)警值時(shí)，通過(guò)調(diào)節(jié)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行頻率或通風(fēng)設(shè)施來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)期的風(fēng)量需求。

2）風(fēng)窗、風(fēng)門等設(shè)施智能調(diào)控。結(jié)合用風(fēng)地點(diǎn)風(fēng)量調(diào)節(jié)模型和相關(guān)風(fēng)門、風(fēng)窗調(diào)控設(shè)施，基于風(fēng)網(wǎng)解算的動(dòng)態(tài)仿真分析和傳感器反饋信息，對(duì)用風(fēng)地點(diǎn)實(shí)現(xiàn)按需供風(fēng)的智能調(diào)控。

3）主要通風(fēng)機(jī)、局部通風(fēng)機(jī)運(yùn)行工況的智能優(yōu)化。若礦井總風(fēng)量或掘進(jìn)工作面風(fēng)量達(dá)不到排除有毒有害氣體所需風(fēng)量，則自動(dòng)連鎖通風(fēng)機(jī)變頻開(kāi)關(guān)，在一定范圍內(nèi)自動(dòng)增加全礦井風(fēng)量。如果供風(fēng)量過(guò)大，根據(jù)實(shí)際需風(fēng)量降低風(fēng)機(jī)運(yùn)行頻率，實(shí)現(xiàn)“低碳”通風(fēng)。

礦井通風(fēng)系統(tǒng)智能化調(diào)控牽涉動(dòng)力裝置、設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，涉及風(fēng)機(jī)工頻、轉(zhuǎn)速、葉片角度、負(fù)壓、風(fēng)量、阻力、調(diào)節(jié)面積、風(fēng)網(wǎng)特性等諸多元素。當(dāng)關(guān)鍵分支風(fēng)量供需偏差變大時(shí)，實(shí)施得當(dāng)?shù)恼{(diào)控方法能夠避免供需失衡導(dǎo)致的災(zāi)害，同時(shí)擺脫調(diào)控風(fēng)險(xiǎn)誘發(fā)災(zāi)害的可能。因此，建立多元特征融合的礦井通風(fēng)供需匹配度無(wú)量綱模型，動(dòng)態(tài)分析供需匹配度的偏離函數(shù)，用以指導(dǎo)需風(fēng)量變化的動(dòng)態(tài)調(diào)控。礦井通風(fēng)供需適應(yīng)是綜合性、多維度、多特征的耦合、匹配、調(diào)控過(guò)程，為了保持礦井通風(fēng)動(dòng)態(tài)匹配，當(dāng)偏離平衡區(qū)間時(shí)，通過(guò)最優(yōu)的方式進(jìn)行調(diào)節(jié)，需要建立多目標(biāo)、多變量且非線性的調(diào)風(fēng)模型。滿足通風(fēng)供需匹配條件下，以通風(fēng)機(jī)功耗最低、調(diào)節(jié)設(shè)施數(shù)量最少、風(fēng)機(jī)頻率調(diào)節(jié)次數(shù)最少為最優(yōu)目標(biāo)。

4.3 通防系統(tǒng)災(zāi)變智能決策與應(yīng)急聯(lián)動(dòng)

礦井通防災(zāi)變應(yīng)急調(diào)控模塊通過(guò)動(dòng)態(tài)分析通防系統(tǒng)抗災(zāi)能力，以系統(tǒng)性的災(zāi)變場(chǎng)景預(yù)分析構(gòu)建智能化應(yīng)對(duì)預(yù)案體系，確定通風(fēng)防災(zāi)減災(zāi)措施及量化決策準(zhǔn)則，從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)情的動(dòng)態(tài)研判，給出通風(fēng)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)整方案。

為構(gòu)建通防應(yīng)急控制和按需供風(fēng)決策層、礦井智能通風(fēng)輔助決策模塊，建立礦井聯(lián)動(dòng)設(shè)備執(zhí)行層，形成通防系統(tǒng)智能化平臺(tái)。融合三維可視化虛擬仿真、數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)異常診斷、網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算等功能。通過(guò)對(duì)災(zāi)情動(dòng)態(tài)研判，以聲音、圖形、短信等形式實(shí)現(xiàn)災(zāi)變前預(yù)警。災(zāi)變決策模塊快速生成控風(fēng)方案，分發(fā)風(fēng)流智能調(diào)控指令，實(shí)施通風(fēng)設(shè)施（聯(lián)動(dòng)排煙）或動(dòng)力裝置（一鍵反風(fēng)）遠(yuǎn)程控制。災(zāi)變期間通過(guò)控風(fēng)方案的快速模擬，實(shí)現(xiàn)災(zāi)變條件下人員緊急避災(zāi)撤退的數(shù)字化預(yù)案編制、決策輔助與路線指引。

5 結(jié) 語(yǔ)

依托轉(zhuǎn)龍灣煤礦智能通防系統(tǒng)建設(shè)實(shí)踐，提出了通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參數(shù)精準(zhǔn)感知技術(shù)，通過(guò)傳感器優(yōu)化布置，運(yùn)用最少監(jiān)測(cè)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)全礦井通風(fēng)阻力路線的關(guān)聯(lián)參數(shù)分析。提出了通防系統(tǒng)狀態(tài)智能分析技術(shù)，建立了礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)三維仿真模型，實(shí)現(xiàn)了通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算、通防參數(shù)可視化展現(xiàn)和趨勢(shì)分析、通風(fēng)異常診斷與預(yù)警；將通風(fēng)、瓦斯、火災(zāi)、粉塵等通防安全信息有機(jī)融合，提出了多元異構(gòu)信息融合的礦井通防系統(tǒng)分階管控模式。研發(fā)了礦井智能通防和應(yīng)急管控平臺(tái)，集成了主要通風(fēng)機(jī)、局部通風(fēng)機(jī)、通風(fēng)設(shè)施的遠(yuǎn)程監(jiān)控，融合了束管監(jiān)測(cè)、粉塵監(jiān)測(cè)、注漿監(jiān)測(cè)、人員定位系統(tǒng)；通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐，驗(yàn)證了相關(guān)參數(shù)研判與聯(lián)動(dòng)調(diào)控模型、災(zāi)變智能決策與應(yīng)急調(diào)控模塊，為礦井智能通防系統(tǒng)建設(shè)提供了應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。