基于信息融合的煤矿开采安全管理研究探讨

2019-02-12安琴方

山东煤炭科技 2019年4期

安琴方

（毕节职业技术学院，贵州毕节 551700）

煤炭作为一种重要的能源，在我国经济发展中起着至关重要的作用，与石油、天然气并列为“能量石”。严格管控煤矿建设、提高煤矿开采过程的安全管理要求一直是该领域的重中之重和长期需要解决的难题之一。以往发生的煤矿开采事故仍然历历在目，使社会关注度不断提高，让“安全”两个字警钟长鸣[1]。

煤矿开采涉及到人力、物力以及自然环境等多种因素，其安全性不可小视，需要从多方面综合严控。国家安全监管总局曾在2016年提出推广使用智能化安全监管设备，实现在线监测、预警防控等资源互通、信息共享。为了实现这个目的，本文将就信息融合技术在煤矿开采安全管理方面的应用进行探讨，利用新的信息化技术手段，切实落实好国家监管机构要求，提高整个开采过程的安全性。

1 煤矿开采安全威胁

煤矿开采属于一项综合工程，涉及多方面要素，通过对以往事故经验教训的分析，目前安全管理的威胁和隐患主要来自于两个方面：设备因素、人为因素。

（1）设备因素

煤矿开采需要借助许多大型的设备，其占据企业固定资产总额的半数以上，但是出于成本考虑，许多设备都是处于临界或是超出寿命的状态，甚至有些损坏或故障频发的设备没有经过更换或是返厂维修就再次投入使用，再加之平时缺少对设备的维护保养，造成设备可靠性降低，这种行为不仅不利于生产，反而会大大增加安全隐患[2]。另一方面，开采企业安全维护部门发挥作用不大，仅仅是例行性的将设备视为固定资产进行登记造册，而并没有真正实现对设备各种可靠性要求的监测和监管。

（2）人为因素

煤矿开采主要依靠的是人，无论是前期设计、实际开采还是过程监管，都不离开人的干预。然而，以往的事故有很大一部分都是出自于职工自身的安全意识不到位，这主要有两方面原因：一方面是部分煤矿企业为了节约成本，招收职工并没有按照一岗一员的要求落实，无视国家的法律条文，没有对工作人员进行专业性的培训，造成职工缺少专业技能，工作过程多数凭借自己经验，在遇到突发或是应急事件时不会处理或是不科学处理，给实际施工过程埋下隐患；另一方面是工作人员自身缺少安全意识，总是抱有平时无事便永远无事的心态，违规操作，或是长时间超负荷运转，大大提升了安全事故发生的几率[3-4]。

2 煤矿开采安全管理信息融合来源

从之前煤矿开采过程的安全威胁可以发现，凭借经验或是纯人工的监管手段已经无法满足现代化条件下煤矿开采的安全管理需求，这就需要借助信息融合手段。信息融合是一种对多源不确定性信息进行综合利用的信息处理技术，已经在多个领域得到广泛应用。通过分析可知，煤矿开采实际过程中会出现各类各式的信息，其中包含有用信息，也包含一些无用信息，这些信息都是对各种要素的直观体现，只有充分分析利用这些信息，才能挖掘出其中隐含的安全要素状况，从而实现有效监控。目前，煤矿开采安全管理的主要信息源包括：

（1）设备监测信息

煤矿开采设备直接关系到开采过程的安全与否以及工作人员的切身安全，因此，其产生的各类信息是不容忽视的。通过分析可知，其主要信息包括两大类：一类是静态信息，即设备的型号、属性、工作参数、累计工作时间、当前工作状态、既往故障史、保养维修史等，这类静态信息主要是对设备当前工作条件以及可靠性的预估；另一类是动态信息，即设备实时运转的监测信息，主要有工作参数的监测、振动信号的监测等。以振动信号监测信息为例，设备在开采过程中，其内部机械和液压组件都会由摩擦后的相互作用而形成振动信号，正常状态下的信号是有一定时频域参数范围的，当设备临界故障或是开采遇到其他问题时，一些信号参数会实时的出现变化，有时会形成警告信息。可见，动态信息是对设备实际工作状态的直接反馈。

（2）人员监测信息

人员监测信息主要包含两大类：一个是人员基本信息，即人员的身高、体重、受教育程度、家庭情况、培训情况，这类信息是对人员素质以及身体情况的一个大致评估基础；另一个就是人员动态信息，主要包括每日人员上岗前的身体参数（体温、血压、心率）、不定时的问卷调查或心理测试结果、人员累计工作时长等，这些信息是对工作人员实际工作过程的实时反馈，涉及生理和心理情况。以不定时问卷调查为例，内容可能包括对当前企业安全管理存在的问题意见、近期伙食情况以及员工家庭情况或是心情等，旨在通过小问卷或是简单几个选项对员工心理进行评测，保证每日工作人员能够健康、按规操作。

（3）企业监控信息

企业监控信息，顾名思义，是对一些现代化信息采集手段的统称。这里面不仅包含传统意义上的视频监控，还包括各类信号监测或是环境监测设备实时采集传送的信息。这些信息是属于系统级的高层信息，同时也是反映内容比较多的信息。但是由于其中部分信息数据量过大，比如监控设备信息，往往会被循环覆盖，如果没有及时进行信息处理，很有可能会将一些隐患信息丢失，造成一些管理问题的出现。

3 安全管理信息融合流程

依据需要融合的信息来源，结合信息融合的基本思路，煤矿开采安全管理信息融合的流程大致分为三个层级，即数据层、特征层和决策层，具体内容如下：

（1）数据层融合

数据层是信息融合的最底层来源，同时也是最关键的部分，因为本层级的信息都是各类监测信息，是最原始最直观的信息。在本层级融合过程中，可以借助的手段是数据层融合算法，目前比较流行的是智能知识库，根据煤矿开采安全管理要求，设定合适的库规则，以设备监测信息为例，在此处所进入的库是设备监测信息库，其中包含若干字库，比如工作参数库、累计工作时间库、当前工作状态、既往故障史库、保养维修史库以及运转参数库和信号采集库等，这里面包含了前面所分析的设备静态信息和动态信息，这些信息在进入字库后，要经过智能知识库的筛选才能完成数据层的融合。举例来讲，以累计工作时间库为例，其知识库规则可设定理论寿命为阈值，若设备累计工作时间达到理论寿命的85%，筛选后该字库信息会对安全威胁形成一定比例的贡献值，以信号采集库为例，其知识库规则可设定频域能量值为筛选依据，若超过正常工作的频域能量值，则认为该设备故障，经融合后形成对安全管理的威胁报警。

（2）特征层融合

特征层融合属于整个信息融合的中间层次，主要任务是依据特征参数对数据层融合后的信息进行再次融合。由于数据层融合仅是对原始信息的初步处理和转化，其中包含着许多无用或冗余的信息，需要在特征层进行过滤。特征层级融合依靠的智能算法为降维算法，主要目的就是缩减可用信息量，防止决策层出现维数爆炸，减少决策层计算量，提高决策的实时性和快速性。以数据层融合后的设备信息为例，各类子库信息依然是以子库形式进入特征层级，但是通过分析可以发现，如累计工作时间库、既往故障史库、保养维修史这些字库信息在数据层的融合结果均是对设备历史状态的一个评估值，因此在本层级就会对这三类字库进行融合，形成设备历史信息子库，表示设备历史工作条件对当前设备工作安全管理存在的威胁。各类信息在经过特征层级融合后，基本只存在典型类别的字库信息，便于更高层级的融合处理。

（3）决策层融合

决策层融合位于整个安全管理信息融合的最高层级，其主要作用就是根据特征层融合结果，计算分析出安全管理存在的威胁指数，找出威胁信息源，根据各威胁源贡献要素给出有针对性的安全管理措施。本层级所采用的智能算法为决策树，具体来讲，来自于设备字库、人为字库、企业字库的信息在进入决策层后，会形成决策树，各信源分支都有对最终结果的贡献数值，经过累加计算最终得到当前开采条件下的安全威胁指数，通常可设定为几个等级，0.25以下为轻度，0.25～0.5为中度，0.5以上为重度。在轻度威胁下，决策措施一般为加强对老旧设备的监控，保证人员修整轮换，加强安全警示教育，监控重点工作人员的监控等；在中度威胁下，决策树根据各个节点的威胁贡献值，按照由顶至根的顺序，形成一条威胁最高的路径，显示给工作人员，并根据各个节点给出具体的管理措施手段，如建议某名工作人员强制轮换、要求某台设备返厂维修或是更换某个组件等等；在重度威胁下，决策树会将各个节点的威胁贡献值一一列出，并根据国家安全监管委员会的要求报批整改，这样才能有效防止安全事故的发生。