基于数字孪生的煤矿瓦斯事故安全管理

王佳奇，卢明银

（中国矿业大学 矿业工程学院，江苏 徐州221116）

煤炭资源一直以来都是我国主要的能源支柱产业，而煤炭的安全开采在煤炭生产中占有重要地位，是决定一个矿区发展的关键因素。据统计，在2013 年至2018 年间，全国煤矿发生死亡事故2 169起，死亡人数达4 104 人[1-2]。随着数字孪生技术的发展，现阶段该技术已被成功应用到多个领域。陶飞[3]等人基于数字孪生技术提出了数字孪生车间；郑小虎[4]等人提出数字孪生驱动下的智能纺织工厂；李柏松[5]等人探讨了数字孪生在油气管道中应用的可行性；将数字孪生应用到物质文化遗产的建设、保护、传承与开发中[6]；周瑜[7]等人则首创“数字孪生城市”这一概念，将数字孪生应用到城市发展中；都伊林[8]等人则是基于数字孪生技术下的城市数字镜像模型，构建了城市应急预测预警体系；除此之外，医学研究学者参考数字孪生思想，构建“虚拟胎儿”用以筛查家族遗传病[9]。由此可以看出数字孪生技术的应用前景十分广泛，因此可以将数字孪生技术引入到煤矿安全管理中来。

1 煤矿安全管理与数字孪生

1.1 煤矿安全管理

传统的煤矿安全管理主要有安全生产检查法、安全目标管理法和系统安全评价法等几类，但实施效果并不理想，其原因主要是传统方法过多强调对已发生事故的分析，忽视了事故发生前的预测与防范[10]，或者过多追究人的责任，忽视了工作环境的重要性。此外随着科学技术的发展，煤矿企业的生产环境也发生了巨大变化，导致事故诱因增多，造成了传统的煤矿安全管理模式难以适应新的煤矿生产状况要求，因此需要一种新的方法来应对新形势下的煤矿企业安全管理工作。

1.2 数字孪生概念

“数字孪生”这一概念最早是由美国国家航天局在进行阿波罗项目时提出的，主要用于航天飞行器的健康维护与保障[11]。现如今，数字孪生是指以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力[12]。它具有传统仿真技术所不具备的特点，比如实时同步、忠实映射、自学习能力等，因此将数字孪生技术引入到煤矿的安全管理工作中来。

1.3 数字孪生模型架构

选取五维模型作为建模基础[12]。数字孪生五维模型如图1。

图1 数字孪生五维模型Fig.1 Five-dimensional model of digital twin

五维模型由物理实体PE、虚拟实体VE、服务SS、孪生数据DD 和连接CN 组成。物理实体是指现实中真实存在的实体，也就是数字孪生研究的对象。虚拟实体是物理实体的一种超高保真、全数字化的映射，通过实时数据的传输保证与物理实体的同步。服务是一套服务系统，由生产过程中的多个制造系统组成，可以为生产制造提供支持和服务。孪生数据是指PE、VE、SS 产生的所有数据集，以及上述3 部分的交叉、融合数据，它是数字孪生的驱动力。连接是一种硬件设施，是实现实体、服务和数据互联互通的必要途径。

2 构建数字孪生模型

2.1 煤矿瓦斯事故

2013—2017 年煤矿事故统计情况见表1，瓦斯事故发生次数在所有煤矿事故中占比为11.2%，却在死亡人数方面占比达30.2%，且每起瓦斯事故的死亡人数是顶板事故的3.96 倍，而且根据近2 年的数据可以看出，瓦斯事故的安全管理工作并不理想，有反弹的趋势。此外，参考我国煤矿各类事故的百万吨死亡率发现，瓦斯事故的百万吨死亡率位居煤矿事故之首[13]。因此选择瓦斯事故作为研究对象。

表1 2013—2017 年煤矿事故统计表Table 1 Statistics of coal mine accidents in 2013—2017

2.2 瓦斯事故孪生模型

瓦斯是指在煤矿采掘过程中所有有害气体的总称。通常来讲，煤矿井下瓦斯事故类型分为瓦斯爆炸(含瓦斯燃烧与煤尘爆炸)、煤与瓦斯突出和中毒窒息这3 类[14]。依据瓦斯事故的特点，构造的瓦斯事故孪生模型如图2。

在实际工作时，物理实体与虚拟实体进行实时的数据交换，这样就使得虚拟实体和物理实体具有高度一致的工作状态，从而保证安全管理者可以通过对虚拟实体的监测来了解实际矿井的状况。

图2 瓦斯事故孪生模型Fig.2 Twin model of gas accident

此外，物理实体与虚拟实体将各种数据传输到孪生数据，孪生数据中心将传输来的数据进行处理分析，并根据实际数据的趋势特征、结合历史数据来预测该状况下未来可能出现的数据状况，将可能出现的状况数据传输到虚拟实体，驱动虚拟实体进行仿真模拟，这样就可以准确的预判物理实体未来可能出现的情况。在预测出可能出现的情况后，虚拟实体会将其预测结果反馈到服务系统，此时服务系统针对可能出现的各种危险情况，迅速地生成多个解决方案，并将各个解决方案同步传向虚拟实体，在虚拟实体中对各个方案再次进行模拟仿真，根据仿真结果进行方案评选，找出最优的解决方案，然后将最优的解决方案反馈到服务系统，服务系统根据最优的解决方案再来指导物理实体进行合理操作，这样就可以达到瓦斯事故的事前预防目的。

除此之外，当物理实体发生紧急情况时，孪生数据可以根据历史情况做出最佳的决策方案，并将其数据传输到虚拟实体进行模拟，来保证方案的合理性，然后通过服务系统反馈到物理实体来达到事故伤害最小的目的。而这些操作都是在孪生模型内进行的，可以大大缩短时间，达到快速响应的目的，具有传统方法不可比拟的高效性。

连接是该模型实现信息互通、快速响应的重要部分，也是该孪生模型必不可少的要素之一。孪生数据在整个过程中起到十分重要的作用，它可以从与物理实体与虚拟实体的交互过程中获得大量的数据，并将这些数据进行存储记忆，根据大量的数据对实际状况进行合理的预判，并将数据传输到虚拟实体与服务系统进行验证，是此模型的核心组成部分。

3 瓦斯事故孪生模型的实现

3.1 产品需求与设计特性的确定

瓦斯事故孪生模型是一个针对瓦斯事故的预警系统。在参考现有的瓦斯监测监控系统与矿井下作业流程后，总结出孪生模型应具备的产品需求有：易于操作、精确定位、全方位实时监控、快速反应、智能化程度、辅助功能的数量、数据的安全性与丰富性、数据查询的便利性、人机界面友好、数据的合并与分享、模型的可靠性、模型的自学习能力。并结合产品设计方案，将上述产品需求转化为技术特性[15]。用户需求及其技术特性为：易于操作（工作原理，菜单设计明确，教程的全面性）；全方位实时监控（监测点数量，传感器种类）；智能化（语音控制，信息处理自动化）；数据的安全性（数据的自动备份，解锁权限设置）；数据的丰富性（区块链浏览器）；数据的兼容性（模块化数据，蓝牙与局域网）；模型的自学习能力（算法的引入）；精确定位（导航系统，定位系统）；快速反应（传感器灵敏度，数据处理速度，报警浓度，虚拟模型运行速度）；辅助功能多（功能模块类型）；数据查询的便利性（数据库）；人机界面友好（图标的辨识度，引导界面标准化）；模型的可靠性（引导界面标准化，备用模型的设置，传感器的容错度）。

3.2 用户需求重要度的确定

结合卡诺模型将上述13 种用户需求分为3 类：①A 基本需求（a1易于操作，a2精确定位，a3全方位实时监控，a4快速反应）；②B 期望需求（b1智能化，b2辅助功能多，b3数据的安全性，b4数据查询的便利性，b5数据的丰富性）；③C 魅力需求（c1人机界面友好，c2数据的兼容性，c3模型的可靠性，c4模型的自学习能力）。利用层次分析法对用户需求重要度进行排序。把技术总需求作为基本需求、期望需求和魅力需求的比较准则，得出下面的判断矩阵：

借助Matlab 进行计算，求得上述矩阵特征值，作归一化处理可以得到向量W=（0.637，0.258，0.104），并且保证了CR=CI/RI=0.037＜0.1。所以此向量可认为是其权重向量。同理，重复以上步骤可以分别求出各指标的权重值，重要度排序情况见表2。

3.3 质量屋的建立

根据构建的产品特性与技术需求关系表以及对用户需求重要度的确定，可以建立瓦斯事故孪生模型的质量屋。需要说明的是在用户需求与技术特性的关系矩阵中，数值“1”、“3”、“5”分别为用户需求与技术特性是弱相关、相关和强相关的关系，而数字“2”和“4”则为弱相关与相关、相关与强相关之间的关系；而在技术特性的自相关矩阵中，符号“＋”为技术特性间呈正相关，符号“－”为技术特性之间呈负相关。

表2 重要度排序表Table 2 Importance ranking table

在市场竞争分析阶段，选取的是瓦斯监测监控系统。煤矿瓦斯监测监控系统主要由传感器、井下分站、信息传输系统和地面中心站这4 部分组成[16]，是现阶段煤矿安全生产的重要组成部分，是防止矿井通风、瓦斯等重大事故发生，保障安全生产的重要措施。但是当前瓦斯监测监控系统也存在不足之处，比如不同厂家生产的技术标准不同，导致瓦斯监测监控系统相互之间的兼容性较差，而且还存在通信协议不规范以及井下信息传输设备物理接口协议不规范等问题。因此依据上述分析，构建的瓦斯事故孪生模型的质量屋如图3。

图3 瓦斯事故孪生模型质量屋Fig.3 House of quality of twin model of gas accident

质量屋实现了从用户对瓦斯事故孪生模型的各种需求到产品实现技术特性的转化，它可以更加快速的推动瓦斯事故孪生模型的落地应用。从构建出的质量屋可以看出：在后期产品实施时应更加注重监测点数量、定位系统的布置以及虚拟实体的运行速度等方面问题的处理，这样才可以更好地满足用户的需求；此外，相比于瓦斯监测监控系统，提出的瓦斯事故孪生模型在快速反应、数据的兼容性、模型可靠性和自学习性都有较大优势，同时也可弥补传统煤矿安全管理存在的不足之处。

3.4 实际意义

1）提出的瓦斯事故孪生模型和传统的煤矿安全管理方式相比具有明显的优越性，它可以弥补传统管理方式中的不足，降低煤矿事故的发生率。此外，瓦斯事故孪生模型质量屋的构建，给出了煤矿企业在实际构建模型时的技术要求，解决了孪生模型从功能需求到技术实现的问题，对煤矿企业构建瓦斯孪生模型具有指导意义。

2）构建的模型将有助于利用数字化技术来驱动煤矿安全管理工作研究的进行。由于现阶段煤矿开采复杂度的提高，煤矿机械设备的增多，在开采过程中会产生大量的数字信息，传统的方法将无法处理信息量激增下的煤矿安全问题。因此未来的煤矿安全管理必将是以数字化为驱动的煤矿安全管理研究，而构建瓦斯事故孪生模型就是以数字信息为基础的，是依靠大量信息来进行判断的，因此构建的孪生模型在数据驱动煤矿安全管理方面具有先进性。

4 结 语

通过对煤矿事故类型的分析，选取瓦斯事故作为研究对象，引入数字孪生技术，将数字孪生与瓦斯事故相结合，依据现有的数字孪生五维模型建立了瓦斯事故五维孪生模型，对瓦斯事故孪生模型的作用机理进行了阐述，指出了瓦斯事故孪生模型的优势所在。另外为了加速瓦斯事故孪生模型的落地应用，引入质量功能展开中的质量屋，以瓦斯事故孪生模型为对象，提出了孪生模型的用户需求和技术特性，对用户需求的重要度进行计算排序，构建了瓦斯事故孪生模型的质量屋，指出下一阶段煤矿企业构建孪生模型时的技术要求，促进了瓦斯事故孪生模型的落地应用，并且也为将来数字化驱动下的煤矿安全管理研究提供参考价值。