煤矿水害智能化防控平台架构及关键技术

王 皓，董书宁，姬亚东，乔 伟，尚宏波，朱开鹏，周振方，宁殿艳

(1.中煤科工集团西安研究院有限公司，陕西 西安 710054；2.陕西省煤矿水害防治技术重点实验室，陕西 西安 710077)

煤炭是我国的主体能源，但煤炭开采过程中常常受到水害威胁，给我国能源安全和国民经济稳定发展带来隐患。煤矿企业生产安全受水害威胁或发生水灾事故时，往往邀请行业专家赶赴现场，通过会议讨论、资料分析、诊断决策、评价建议的形式进行煤矿水患分析、水灾治理、水灾应急抢险、事故成因诊断等专业工作。但遇到问题才远赴现场收集资料、走访调研、进行分析诊断，效率较低、效果差，与煤矿安全方面的高标准、严要求有一定差距。且国内专业的水害防治技术专家人数有限，难以同时满足全国各地煤矿企业水害防治的不同需求。如何借助新一代信息技术，实现不同地区的水害防治技术专家同一时间在线上开展煤矿水害智能化防控，节省路途奔波的时间，提升响应效率，是业界同仁多年来的共同期许。

随着互联网和云计算一体化的迅速发展，国内外已有多个领域在协同平台建设方面开发并推出了基于互联网的远程协作平台。教育培训领域在远程协作平台建设方面起步较早，从远程视频授课到线上教育，再到虚拟仿真实验平台，借助信息技术优势突破了时空的限制，降低了教育成本，提高了教学质量。医疗领域在远程平台设备建设、远程健康监测等方面得到了很好发展，利用高速网络进行数字、图像、语音的综合传输，实现了远程多端协作，提高了诊断与医疗水平、降低了医疗开支。在煤炭行业，近些年逐步建立的安全生产远程监管平台、远程钻井设计与随钻分析平台、远程动态监测及故障诊断系统等远程监管平台，推动着监管监察、分析诊断向数字化、远程化、智能化方向发展。然而，我国目前尚未建立用于煤矿水害防治的远程协作平台，无法满足煤矿水害防治实时、高效的新需求。创新和升级服务模式和服务方式，将矿井水害防治主要工作由线下“迁移”到线上，充分发挥信息技术和智能算法优势，提高防治工作效率，是行业和市场对煤矿水害防治技术服务保障工作的迫切要求。

为此，笔者依据上述研究思路，针对煤矿企业高质量跟踪服务的迫切需求，以数据融合-协同防控为导向，建立了基于“互联网”的煤矿水害智能化防控平台，将煤矿水害防治各阶段工作与“大数据”、“智能化矿山”、“互联网”、“云服务平台”等新理念、新技术进行融合，切实提升煤矿水害安全评价与水害超前防治效率，提高煤矿水灾过程灾害抢险救援时效性和可靠性，让行业技术专家、安监部门在灾害发生第一时间掌握现场实际情况，解决生产中遇到的水害问题。平台支持我国矿井水害防治不同阶段的技术工作，为煤炭企业开展基础数据管理与水害评价防治，行业专家及国家安监部门开展水灾应急决策和事故诊断提供技术支持，是传统水害防治技术数字化、智能化转型发展的重要支撑，推动煤矿水害防治工作智能化发展进程。

1 煤矿水害防治智能化关键技术

煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的保障。近年来，我国煤矿逐渐向智能化方向转变，在水害防治方面当前正处于煤矿智能化发展的初级阶段，这就对煤矿水害防治工作的智能化转型升级提出了新要求。

当前煤矿水害防治工作中，按照不同阶段，主要分为以下4个方面：一是煤矿企业日常水害基础数据的管理；二是煤矿水害安全评价、水害超前防治工程设计与施工；三是煤矿水灾过程中开展灾害抢险救援；四是灾后事故成因调查及鉴定。

1.1 煤矿水害防治数据管理

随着矿井的逐年累月生产，水害防治相关数据、图件、报告不断累积，加之近年来广泛应用的矿井安全监测监控系统海量动态数据，煤矿水害防治数据呈现数据量庞大、数据类型复杂多样的特点，给煤矿企业安全管理带来了挑战。多数煤矿企业在管理中存在数据管理不规范、手段单一、查询分析困难的问题，更有甚者还会因为人为失误导致大量资料遗失，无法复原。

此外，随着煤矿智能化建设的加速推进，数据在产业互联网应用中的重要价值不断凸显。在构建产业互联网应用时，首先要进行数字化改造，完成数据的采集、传输和存储；再完成数字化升级，依托多源数据开展交互式分析、深入向下挖掘，直至发现问题、找到答案，并对此采取行动，实现分析-诊断-决策全过程。

目前，在煤矿水害防治大数据管理工作中涉及到的智能化技术主要体现在数据采集入库、大数据存储管理和多源数据分析挖掘3个方面。

数据采集入库方面，首先要根据煤矿水害防治需求，构建涵盖水文地质信息、采掘生产信息、钻探工程信息、水情水害监测数据等多个方面的数据管理模型，并以此构建分布式数据库。同时，为保证数据的时效性和准确性，通过数据接口实现水文地质信息、工程地质信息、采掘生产数据等静态数据一键快速导入；采用Web Service技术或数据中间件，实现水情水害监测和音视频流等动态数据实时迁移入库。

大数据存储管理方面，可根据领域业务目标需求及数据特征，组合海量、弹性伸缩的计算、存储、网络、安全的云平台资源，搭建专用的多源大数据管理云平台。同时利用人工智能算法、大数据处理技术，对数据进行高效计算，快速处理，实现多源大数据实时分析、实时检索和交互式分析，为业务应用开发提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储服务。

多源数据分析挖掘方面，建立不同层面上的数据管理体系，结合领域知识和业务逻辑研究专用的数据管理、挖掘分析、机器学习等数据分析算法，以消除数据孤岛，实现煤矿水害防治多源大数据的一体化、可视化管理与实时分析，为煤矿水害防治提供数据决策支撑。

1.2 煤矿水害风险评价与水害超前防治工程

现阶段，针对我国煤矿开采面临的典型顶板、底板和老空等水害问题，开展的煤矿水害风险评价与水害超前防治工作主要有开采前水害风险分析评价与预测、水害超前防治工程设计与施工，以及开采过程中水害监测预警等。

煤矿水害风险评价主要针对研究区井巷系统开拓前、巷道掘进过程中以及工作面采前不同阶段，结合矿井充水3要素等主要风险因素进行水害危险程度分析、评价和预测。可将危险性分区、涌水量预测等《煤矿防治水细则》中涉及到的方法通过计算机语言设计成算法，结合海量数据进行批量计算处理，并通过二维图件或三维模型可视化展示，实现煤矿水害风险静态评价和动态预测。

采前水害防治工程主要涉及巷道掘进探放水工程、工作面采前疏放水工程、底板灰岩水害超前区域治理工程等，常采用地面/井下长距离定向钻孔或井下常规直孔进行施工，工程设计过程中均需要根据靶点位置，结合地层特征，进行钻孔轨迹设计，专业性较强且较为抽象。随着计算机辅助设计技术的不断进步，可在煤矿采掘三维地质精细模型的基础上，通过大量参数演算出三维空间内合理的钻孔施工轨迹。依托钻孔轨迹测量装备，还可将实时施工轨迹与设计轨迹进行比对分析，调整工程施工。

采中水害监测预警主要方法已写入《煤矿防治水细则》中，包括光纤光栅监测、微震-多频连续电法耦合监测。在煤矿采掘三维地质精细模型的基础上，可开展监测方案设计、监测点位选择与部署工作。结合大数据处理技术和机器学习算法，还可进行煤矿水害监测大数据智能动态预警及预警结果三维动态展示。

1.3 煤矿水灾应急响应与辅助决策

国家突发事件应急体系建设“十三五”规划中明确指出，提升应急平台支撑能力，推进“互联网”在应急平台中的应用，加强部门专业应急平台建设，推进国家应急地理信息共享平台、应急指挥平台等专业应急平台建设，提高突发事件专业信息汇集、应急决策和指挥调度能力。

在煤矿发生水灾事故时，急需监管监察部门领导、防治水专家赴现场与矿方人员一同集中分析决策。可借助5G通讯网络技术、音视频会议系统等技术平台，搭建一套远程协作会议平台，实现异地协同、跨企业沟通和双向交互协作。专家及现场工作人员能够通过PC端或移动端，第一时间在线上调取数据、图件、报告等资料，结合动态监测数据实时分析诊断水灾情况，远程多端协商方案，指导现场救援。同时，采用基于三维井巷数字高程模型及流域划分理念研发的水灾蔓延与逃生推演技术，可根据巷道高程和起伏，将水灾蔓延过程分解成水流向下漫延和水流向上升涨2个过程，能够较为真实的模拟三维井巷条件下突水蔓延过程。采用路径寻优算法可动态演算井下工作人员到逃生安全节点间的最优路径。

1.4 灾后事故成因调查及鉴定

煤矿水灾事故成因调查及鉴定是认定事故性质和事故责任人的重要基础工作。煤矿水灾事故处置后，需要对水灾事故原因进行调查与鉴定分析。一般需要专家组赶赴现场，收集资料、走访调研，对水灾事故进行系统分析，结合经验做出分析判断，并编制水灾事故专家鉴定报告。

在鉴定分析工作中，可将有机-无机联合、微量元素等多指标融合的突水水源判别技术，以及基于多源信息融合的突水通道精细定位技术等技术方法转换成算法和程序，结合煤矿水害防治大数据中的水化学数据和物探数据进行查验比对，快速准确分析事故成因，自动生成煤矿水灾事故鉴定报告。

同时，采用数据特征提取技术，对煤矿水灾事故案例中的关键信息进行特征标注，形成案例特征标签，构建煤矿水灾事故案例库和管理系统，以此进行事故分类统计和相似案例比对分析。煤矿水灾事故案例库既有助于灾害发生时参考类似事故制定应急方案，亦可用于煤矿企业日常警示教育，吸取事故教训，防止和减少同类水灾事故的发生。

2 煤矿水害智能化防控平台架构

2.1 煤矿水害智能化防控思路

结合上述煤矿水害防治工作智能化技术和现场实际需求可知，要实现煤矿水害智能化防控，需从数据这一关键要素着手，在构建采掘三维地质模型基础上，灵活运用云计算、数据挖掘、图像识别、机器学习等技术方法，并通过工业互联网和5G通讯网络，实现数据治理、协同分析、远程诊断、工程设计、应急响应、事故鉴定工作。主要技术思路如图1所示。

图1 煤矿水害智能化防控技术思路

2.2 平台架构

笔者针对矿井水害基础数据综合管理效率不高、水害超前防控精细程度不足、水灾应急决策时效性不强以及灾后事故快速精准诊断方面的技术难题，结合煤矿水害防治主要工作与传统水害防治技术数字化转型发展的需求，构建了煤矿水害智能化防控平台。平台架构如图2所示，自下而上分别由数据管理层、模型支持层、业务应用层及用户层组成。依托平台可开展煤矿水害大数据管理、采掘三维地质体构建、水害超前数字化评价与防治、水灾过程应急决策远程辅助及灾后事故计算机辅助诊断技术研发。

图2 煤矿水害智能化防控平台架构

数据管理层是在煤矿水害防控一体化数据库的基础上，搭建基于多源信息融合的煤矿水害大数据管理系统，为整个平台的业务功能提供数据服务支撑。

模型支持层采用基于孔-震-掘多源信息融合的采掘三维地质体动态精细建模技术，构建煤矿采掘三维地质体动态精细建模系统，为平台的业务应用提供精细的地质模型支撑。

在数据层和模型层的基础上，根据煤矿防治水主要工作，研发并搭建了煤矿水害风险评价与超前防治数字化系统、煤矿水灾应急响应远程决策支持系统和煤矿水灾事故远程诊断分析系统。

五大系统构成煤矿水害智能化防控平台，可为监管监察部门提供决策支撑，也可为煤炭生产企业提供专业的防治水线上线下服务。

3 平台核心技术功能

3.1 基于多源信息融合的煤矿水害大数据管理系统

在搭建大数据集群的基础上开发了煤矿水害多源信息标准化管理子系统(图3)，通过数据中间件接口和标准化数据映射模板，能够将水文地质信息、工程地质信息、采掘生产数据等静态数据一键快速导入，将水情水害监测和音视频流等动态数据实时迁移入库。实现了煤矿水文地质基础信息数据的统一入库和标准化、数字化管理，涵盖了《煤矿防治水细则》中要求的16类台账标准化数字化管理、6类基础图件标准化数字化管理、12类专业报告。

图3 煤矿水害大数据管理系统

研发的基于图元分割提取的图件智能识别快速入库技术，能够在复杂的采掘平面图中识别出钻孔、等值线、断层等关键信息，在钻孔柱状图中识别出层位、岩性、测井等主要信息。将上述信息进行智能识别、一键数字化入库，显著提高了专业数据的导入效率，解决了多数系统平台“建库容易，入库难”的问题。

基于特征标签提取技术开发的煤矿水灾事故案例管理子系统，在确定煤矿水害事故主控因素指标体系的基础上，提出了基于改进卷积自编码的自组织神经网络深层特征提取方法，能够对案例中的关键信息进行特征标注，形成案例特征标签，以此进行事故分类统计和相似案例分析，为水灾事故对比鉴定提供判断依据。

搭建的多源大数据管理云平台可提供计算、存储、网络、安全服务，支持大数据实时检索、实时分析、融合分析、关联挖掘、机器学习等应用，为煤矿水害多源大数据一站式存储、检索、处理、挖掘和可视化提供支撑。

3.2 煤矿采掘三维地质体动态精细建模系统

煤矿采掘三维地质体模型由多尺度三维地质体模型和采掘巷道三维模型2部分构成。随着煤矿智能化发展对高精度三维地质体模型的需求，针对煤矿采掘三维地质体模型构建方法的研究已经由最初的粗糙静态建模向着精细化、动态化方向转变。

针对煤矿多尺度三维地质体动态精细建模问题，笔者提出了煤炭地质领域三维地质体精细建模思路(图4)。采用钻孔柱状校正三维地震深度域地质体模型，并使用三维地震深度域地质体模型修正钻孔间插值带来的误差，提升大尺度三维地质体精细程度和准确率。同时将随钻实时测井信息和新增钻孔数据融入建模过程，一方面利用随钻测井信息动态校正煤矿三维地质体模型，提高模型的局部精细度；另一方面，模型建好后，有了新增的钻孔数据，可以采用三维地质体局部插值修正方法，对模型进行快速动态更新。最终研发形成了基于孔-震信息融合的地质体精细建模技术，将煤矿大尺度三维地质体模型精度提高15%左右。

图4 煤矿采掘三维地质体精细模型构建

煤矿井巷的掘进和工作面的开采是一个动态过程，采掘巷道三维模型需要随着开采过程的进行不断更新。在日常的煤矿掘进和开采过程中，井巷和工作面图件的更新主要依赖AutoCAD或MapGIS等通用类工具软件，井巷三维建模工作的效率低、难度大。在三维地质体模型基础上，开发了基于拓扑网络的三维井巷模型快速构建子系统。采用三维空间映射重构技术将巷道二维拓扑网络中的特征信息构建成三维井巷仿真模型，结合3.1节中图件智能识别快速入库技术，实现了井巷采掘过程中三维井巷系统的快速动态更新，以及井田三维地质体、三维井巷系统的数字化融合，为防治水工程精细化设计提供了模型支撑。

3.3 煤矿水害风险评价与超前防治数字化系统

根据煤矿水害风险评价工作流程，开发了矿井水害风险评价子系统(图5)，具备《煤矿防治水细则》中顶板溃水危险性分区“三图双预测”、底板突水危险性分区“五图双系数”及采空区透水防隔水煤(岩)柱留设等关键评价指标计算以及等值线图绘制、展示功能，实现了水害风险评价综合高效评判。同时，研发了煤矿涌水量预测预警子系统，融合了改进后的涌水量多阶动力学动态预测方法，结合传统涌水量计算程序，实现了工作面采前快速预测、采中动态校正，显著提高工作面涌水量预测精度。

图5 煤矿水害风险评价与超前防治数字化系统

根据煤矿水害防治的实际需求，开发了水害超前防治数字化辅助设计子系统。实现了巷道掘进、工作面物探综合探查工程自动布设、探查结果系统成图，以及探放水工程靶向精准设计，一键计算生成钻孔施工轨迹和施工参数，提高了水害超前探查工程设计工作效率。在三维精细地质体建模的基础上，结合煤层底板超前区域治理模式和浆液扩散距离，实现了梳状钻孔、鱼骨状钻孔等不同布孔方式的水害区域治理工程数字化方案快速设计。系统依托煤矿采掘三维地质体精细模型，支持沿钻孔轨迹三维地质剖切的钻孔轨迹分析功能，为煤矿水害超前精准防控提供了技术支撑。

3.4 煤矿水灾应急响应远程决策支持系统

针对水灾事故中的多端协作问题，研发了煤矿水灾应急响应远程决策支持系统(图6)，搭建了远程协作会议平台，实现异地多端音视频会议、数据资料协同分析、远程多端协商方案功能，支持多部门、多用户远程多端协作和平台内多个子系统调用共享。专家无论在什么地方，都能够在移动端第一时间在线上分析水灾情况，实现了煤矿水灾事故应急多端协同快速会诊决策，远程指导现场救援。

图6 煤矿水灾应急专家远程分析决策子系统

基于流域分割-合并算法，研发了基于OSG(Open Scene Graph)的煤矿三维井巷突水蔓延推演技术，重点考虑了三维井巷空间中突水漫延过程中突水量、巷道标高、井巷形态、淹没水位的主要影响因素，根据巷道高程和起伏，将水灾漫延过程分解成水流向下漫延和水流向上升涨2个过程，从而较为真实的刻画了突水水流在复杂三维井巷系统的漫延过程。在三维井巷突水动态蔓延推演基础上，集成了Dijkstra算法、蚁群算法等路径寻优算法，开发了水淹过程人员避灾路线动态寻优子系统，将巷道类型、倾斜角度、淹没情况、障碍物等巷道可通行性影响因素与巷道长度加权耦合，同时在算法逻辑中加入了循环动态计算更新功能，充分考虑了逃生过程中水灾蔓延的动态趋势，能够根据人员逃生情况动态剔除无法通行的巷道，优选出最佳的逃生路径，形成巷道当量长度进行路径计算，为煤矿水灾过程井下被困人员快速逃生提供了科学合理的最优路线选择。

3.5 煤矿水灾事故远程诊断分析系统

煤矿水灾事故调查取证的主要信息包括突水时间、突水地点、突水水量、突水水质等突水基础信息，工作面、巷道参数等采掘信息，顶底板主要含水层、老空水、地表水等水文地质基础信息，矿井排水能力，淹没速度、水位标高、人员位置等水灾淹没及人员信息。在煤矿不同水灾事故类型致灾因素分类调查方法基础上，开发了煤矿水灾事故调查取证子系统(图7)，同时与煤矿水害基础数据管理子系统关联，对于水灾事故调查取证的主要信息能够实现数据资料的自动调取，减轻事故调查取证阶段专家工作量，提高调查取证效率。

图7 煤矿水灾事故远程诊断分析系统

利用有机-无机联合、微量元素等多指标融合的突水水源判别技术，以及基于多源信息融合的突水通道精细定位技术，开发了煤矿水灾灾源精细判识子系统，实现了突水水源的精准判别与突水通道的精细定位，提高了煤矿水灾灾源判识可靠性。

研发了煤矿水灾事故专家诊断与鉴定报告快速生成子系统，专家通过该系统调取数据库中矿井的基础信息，计算分析矿井突水要素信息，填报诊断、鉴定意见。系统会将这些信息自动填入设定好的报告模板中，生成煤矿水灾事故专家鉴定报告。从而实现水灾事故成因计算机辅助专家诊断，以及煤矿水灾事故专家鉴定报告流程化、模块化编制，提高了水灾事故成因诊断分析的时效性。

4 平台在煤矿水害防治工作中的应用

煤矿水害智能化防控平台为煤矿基础数据管理、水害防控与水灾应急技术进步提供了新的手段，具有良好的推广应用效果。该平台已在内蒙古某煤矿进行了有效的推广应用。在煤矿企业日常水害基础数据的管理方面，实现了煤矿水害基础信息和水灾事故案例信息的标准化统一管理，将16项1 800余份防治水基础台账数据、26项1 200余份专项勘探成果纳入了系统数字化管理。同时，利用研发形成的基于孔-震信息融合的地质体精细建模技术，在该矿井建成了1个采掘三维地质体动态精细模型，指导了1个采区约2 km的巷道掘进参数设计。借助煤矿水害风险评价与超前防治数字化系统，实现了7项水害分析与评价技术报告的平台自动编制，在6个工作面进行了涌水量动态预测，预测精度均大于86%；同时对6个工作面超过70个钻场的260余个钻孔进行了辅助数字化工程设计，减少20%左右的钻探工程量。依托平台采用突水漫延模拟和避灾路线寻优开展了一次水灾事故应急演练，专家远程多端协同会诊用户数量达到27个，响应时间在30 s以内，井下被困人员逃生演练中，基于突水漫延模拟和避灾路线寻优方法，逃生时间较以往演练缩短了20%以上。

在煤矿水害智能化防控平台应用支持下，该矿井安全回采了I040205，I040202，I040201等6个工作面，提高了该煤矿的现场防灾减灾技术水平。

5 结 论

(1)立足煤矿水害防治工作数字化、智能化转型升级的需求，从煤矿水害基础数据管理、水害风险评价与超前防治、水灾应急响应辅助决策及灾后事故成因鉴定4个方面，系统剖析了实现煤矿水害智能化防控的主要技术方法。

(2)根据煤矿水害防治日常数据管理需要，开发了煤矿水害多源信息标准化管理子系统及煤矿水灾事故案例管理子系统，实现了煤矿水害基础信息和水灾事故案例信息的标准化统一管理，为煤矿水害防治提供数据决策依据。

(3)研发了基于孔-震信息融合的三维地质体精细动态建模技术，提升了煤矿大尺度三维地质体建模精度，在此基础上，开发形成煤矿水害风险评价与超前防治数字化系统，实现了煤矿水害风险评价综合高效评判，提出了井下巷道掘进物探超前探查工程、巷道掘进超前探放水工程以及地面区域治理工程辅助三维空间数字化自动布设方法。

(4)开发了煤矿水灾应急专家远程分析决策子系统与煤矿水灾事故调查取证子系统，实现煤矿水灾事故应急多端协同快速会诊决策，提高水灾事故成因诊断分析的时效性，推动了矿山水灾防治理论与技术的进步。

(5)构建了煤矿水害智能化防控平台，并在内蒙古某煤矿现场进行了推广应用，有效提高了该矿水害超前防控、灾中治理与灾后诊断各阶段的数字化、智能化技术水平。平台能够服务于我国煤矿水害防治不同阶段的技术工作，是传统水害防治技术数字化、智能化转型发展的重要支撑。