一种煤矿瓦斯安全监控预警算法及系统的研究与设计

朱启成 杨超宇

【摘 要】 瓦斯灾害给煤矿安全生产带来极大的威胁，利用瓦斯预警理论及信息化技术研究设计一种煤矿瓦斯安全预警系统能够极大地降低事故发生带来的损失。本文首先提出了一种新的煤矿瓦斯安全预警算法，设计了监测指标及其预警标准。以该算法为基础设计实现了煤矿瓦斯安全预警系统，分别介绍了系统总体架构及各个功能模块。最后在煤矿实际数据环境下进行了实验，并对结果进行了分析，能够有效及时地对瓦斯状态进行动态监测预警。本文提出的算法及系统方案在煤矿瓦斯事故灾害预防中具有重大的现实意义。

【关键词】 瓦斯;安全监控;预警;算法;数据

【中图分类号】 TD712 【文献标识码】 A

【文章编号】 2096-4102（2020）03-0017-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

煤矿生产过程中往往受到瓦斯爆炸、煤与瓦斯突出等灾害事故的威胁，我国煤矿每年发生死亡10人以上的重特大事故中，瓦斯事故约占死亡人数的71%。目前，煤矿井下安装了大量的瓦斯监测传感器，但是，如何从这些传感器获取的大量数据中挖掘出有效的煤矿瓦斯危险源信息，并进行及时准确的瓦斯风险预警，成为目前煤矿瓦斯监控预警需要解决的关键问题。

目前，一些基于信息技术的瓦斯预警系统在煤矿中进行了实际应用。但是从操作性及预测效果等方面，无法满足煤矿瓦斯安全管理的实际需求。在信息化技术发展越来越成熟的环境下，本文在煤矿安全管理、瓦斯突出防治等理论基础上，提出了一种可行的煤矿瓦斯预警算法。然后利用传感器网络、信息管理、图形可视化等技术，设计开发了一套煤矿瓦斯灾害预警系统。最后在实际的应用环境下进行了测试，能够对工作面瓦斯状况进行有效的动态监测及预警，对减少煤矿瓦斯灾害具有重大的现实意义。

1煤矿瓦斯安全预警算法

1.1预警算法监测指标及预警标准

1.1.1等效浓度Ci

本文公式及文字中提到的實时浓度Ci均为等效浓度Ci，表示从传感器节点中实时采集到的瓦斯浓度值。

1.1.2波动率计算及预警判别法

波动率是指浓度相对于长周期均线变化幅度，其计算公式如下所示：

Bi=g100%公式（1）

式中，Bi—实时波动率，Ci—实时气体浓度值，Cmc—长周期瓦斯浓度平均值。

在同一长均值浓度范围内，不同的预警等级采用同一波动率的临界值，以超过临界值次数划分预警等级，不同浓度范围，波动率临界值不同。

1.1.3频率计算与判别法

当Ci≠Ci-1，认为瓦斯浓度变化1次，即记P=1（次），频率计算需要两个参数指标。第一个是Pmc，是指实时频率周期内的频率平均值，其计算公式如下：

Pmc=Ts·Pc/Tc公式（2）

式中，Ts代表实时频率周期，一般取2-10分钟，测试时取5分钟。Pc是指长周期内频率值;Tc是指长周期时间。

第二个指标是Pi5，计算方法如下面公式所示：

Api=100·公式（3）

式中，Api是等级系数，Pmc为公式（2）中Pmc，Pi5为实时周期内的频率值。浓度变化频率预警方法有两种方式，一是超标准次数（在同一幅度内频率次数增加），二是频率变化幅度。

1.2工作面瓦斯预警等级及判断标准

工作面瓦斯状态预警等级及判断标准根据以上各个单项预警指标汇总而定的。工作面预警等级对应于某个地点，即与某组传感器绑定。我们将瓦斯状态预警等级划分为：0——无异常、1——关注、2——提醒、3——警告、4——响应，随着数字的增加，预警等级越来越高。工作面预警等级划分方法采用相邻等级指标叠加和各单项同级指标叠加相结合的方法。

2系统分析与设计

2.1系统总体架构设计

根据以上煤矿瓦斯预警算法，设计一个以物联网环境为基础的、数据库存储查询为中心的瓦斯可视化预警综合管理平台，如图1所示。首先通过矿井工作面的瓦斯传感器节点将采集到的实时瓦斯浓度数据通过无线网络将数据汇总到服务器中，随着传感器节点不停地采集数据，服务器上数据文件也将会不停地更新。服务器上同时部署数据标准化统一处理应用程序，将不同厂家、不同类型传感器生成的不同格式瓦斯浓度数据进行格式化，形成统一标准的数据格式。服务器端程序在得到最新的数据后，将最新数据更新到数据库中，在此过程中，把工作面信息、传感器信息、时间信息同步更新到数据库中。图1中有一个Excel历史数据文件，可保存煤矿历史瓦斯浓度数据，这些数据通过一个单独的Excel数据转换处理程序按行读取Excel文件中的内容，将瓦斯浓度数据解析后更新到服务器上瓦斯浓度数据文件中。采用这种方法，实时采集的瓦斯浓度数据与历史瓦斯浓度数据能够统一化处理，服务器端处理程序只需要查看同一个数据文件即可。在数据更新到数据库中以后，通过一个瓦斯预警客户端应用程序对瓦斯浓度预警信息进行多维可视化展示。

2.2系统功能分析

根据煤矿瓦斯安全管理的实际需求，结合安全管理理论与计算机管理信息化技术设计实现煤矿瓦斯安全监控预警系统。其中，主要功能模块划分为数据采集、预警信息、信息录入、报表、应急管理、决策支持、系统设置等。

（1）数据采集。此功能中分为监测系统和Excel表格两个子功能，监测系统功能能够从煤矿工作面瓦斯传感器实时读取数据，Excel表格能够从瓦斯浓度Excel历史数据表中解析瓦斯浓度数据。

（2）预警信息。该功能中包括实时信息、预警等级、预测指标、浓度变化。这四部分功能分别从瓦斯浓度实时数据、瓦斯预警等级状态、预测指标对比、浓度变化状态四个角度来进行瓦斯状态预警信息的可视化展示。

（3）信息录入。该功能中主要对需要监测的工作面、传感器、瓦斯预警等级等基础信息进行管理。

（4）报表。该功能中包括对历史监测过程中发生的瓦斯突出信息、煤层状态等进行分析，生成统计报表的形式。

（5）应急管理。对瓦斯发生突出事故后相应的应急预案、救援队伍信息进行管理。

（6）决策支持。对可能发生的瓦斯突出情况提供决策方案信息管理。

（7）系统设置。管理系统中基础信息，包括登录用户、用户密码、系统数据库连接配置等。

3系统实现及结果分析

该系统在平顶山天安煤业有限公司十矿进行了试运行，该矿井为年产350万吨特大型现代化矿井。矿井主采的戊组、己组煤层均为突出煤层，矿井突出防治压力较大。为预防采掘作业中的煤与瓦斯突出，矿井布置了煤与瓦斯突出预警系统，进行了试运行。系统采用共享矿井已有安全监控系统采集的数据，进行专门数据处理与分析，以独立发布分析结果和预警信号的方式进行。

3.1瓦斯浓度数据更新方式及文件格式

3.1.1服务器数据更新方式

在传感器数据中心服务器指定目录下有一个名称为“data.txt”的文件，不同矿有不同的要求，一般3～10秒更新一次，完全覆盖，内容为逗号分隔符的csv文件。其中的文件位置、文件名称、更新频率可以随时配置，配置后在一段时间内保持固定。由于该数据文件按一定的频率更新，所以在读文件的时候要考虑文件是否更新完毕。一般情况下，瓦斯浓度传感器数据的读取设置间隔时间为0.15秒，既能保证数据的实时有效性，同时能够满足系统处理效率。

3.1.2数据文件格式

文件中需要解析的内容包括传感器名称（对应于多个数据中的地点）、气体浓度、时间，其他项可以忽略。其中的每一项所在位置可以根据不同的矿来进行配置。传感器分两种：风速和浓度。具体按传感器名称根据后面两个汉字来判断。读取文件时需要考虑汉字编码问题，系统程序处理时将原编码（GBK或GB2312或UTF-8）统计转成UTF-8编码。

文件格式举例：

十矿，14，-320北大巷风速，3，3，2.96，1，2013-10-20 08：53：58

十矿，14，-320行人石门风速，4，3，4.2，1，2013-10-2008：53：58

3.2系统实现

在煤矿瓦斯预警系统总体架构设计中提出，必须将不同传感器采集的数据进行统一格式化，并实时转存到数据库中，因此系统实现了一个服务器端数据处理程序。该程序运行在服务器上，实时地分析传感器是否采集了瓦斯状态数据，如果更新了数据文件，程序解析读取数据文件，然后存入数据库中。

如果在客戶端中仅需要分析历史数据，系统可以对历史Excel文件进行按行读取，模拟实时数据采集状态，将历史数据依次录入到数据库中。系统实现了一个Excel文件读取程序，对Excel文件进行解析，并转存入系统数据库中。

对系统测试实验结果分析，通过长均线和中均线浓度变化可以看出，在中间曲线出现了波动现象，这种波动体现了突出的危险性，反映了突出的前兆信号。当波动率突破上限值时，煤与瓦斯突出的发生概率进一步增强，预示着突出临近。从瓦斯浓度变化特征来看，两者预警信号一致。

4结论

针对煤矿安全生产中瓦斯监测系统的不足，本文基于瓦斯浓度监测传感器网络，提出了一种新的瓦斯浓度预警算法，并设计了具有实时监测、传感器异构数据统一格式化、历史数据分析等功能的煤矿瓦斯监控预警系统。系统能够在实际的煤矿环境中对瓦斯浓度监控和预警，且数据监测精度高、预警响应速度快、系统运行稳定、操作维护方便，为煤矿瓦斯安全管理提供了准确的科学依据，有效地提高了煤矿生产安全管理水平，在煤矿瓦斯灾害防治应用中具有极大的参考及推广价值。

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收稿日期：2020-01-11

基金项目：本文系2018年度安徽高校自然科学研究项目“煤与瓦斯突出智能预警系统的开发与应用研究”（项目编号：KJ2018A0769）最终研究成果。

作者简介：朱启成（1973—），男，安徽长丰人，安徽工贸职业技术学院计算机信息工程系讲师，硕士。