矿井火灾智能防控架构与关键技术思考

谭 波教授 朱红青教授 王海燕教授

(1.中国矿业大学(北京) 应急管理与安全工程学院，北京 100083；2.北京科技大学 土木与资源工程学院，北京 100083)

0 引言

矿井火灾是煤炭行业中的严重灾害之一。近些年，煤矿内因和外因火灾造成人员伤亡的事故屡见不鲜，如：2019年11月，云南华盖山煤矿因气焊作业引发火灾事故，造成8人受伤[1]；2020年9月，重庆松藻煤矿因胶带起火导致矿井火灾，造成16人死亡、42人受伤[2]；同年12月，重庆吊水洞煤矿井下回收设备时发生重大火灾事故，造成23人死亡、1人重伤[2]；2021年1月，贵州瑞丰煤矿因长时间空钻引起煤自燃事故，造成3人窒息死亡、1人受伤[3]。矿井火灾事故的发生不仅严重制约着高产高效矿井建设，还对社会造成恶劣影响。如何有效遏制矿井火灾的发生，其关键在于实现矿井火灾防控的智能化。矿井发生火灾时，温度、气体浓度、烟雾、光强、磁场强度等物理参数都会发生变化，许多科研工作者基于此研发了监测这些物理参数变化的方法和技术[4-10]。随着通信网络、大数据、物联网等信息技术的发展，高新技术与传统的技术装备和管理融合已成为煤矿发展的重要趋势[11-12]，许多学者因此相继提出智慧矿山的概念并研究其实现和发展途径[13-17]。矿井火灾智能防控作为智慧矿山建设的子系统[17]，也因此得到一定发展。然而，现阶段智慧矿山的建设主要集中在煤矿智能化开采方面[18]，而有关矿井火灾智能防控的具体建设还缺乏详细的探讨和落实，许多煤矿在矿井火灾防控方面仍面临智能化程度较低、管理智慧化缺乏、架构专业性不强的问题。

矿井火灾智能防控的目标是构建智慧安全管理、物联网络的感知平台，实现日常管理、监测预警、灾变处置和应急管理等方面业务的全面感知、实时互联、协同控制。基于此，本文研究矿井空间火灾防控智能化结构体系，围绕“监测—预测预警—智能防火—应急处置—火区管理”，提出一些关键技术，以期有效梳理矿井火灾智能防控的工作思路，促使矿井火灾智能防控技术发展，为矿井生产安全提供有力保障。

1 政策背景

煤矿智能化是新时代煤炭行业发展的必经之路，是支撑我国未来煤炭行业生产方式转型的核心技术[16]。为加快煤矿智能化建设，实现煤矿生产、安全保障、生态保护、生产管理等全过程智能化运行，近些年政府有关部门出台一系列与煤矿智能化相关的政策文件，如图1。

图1 政策背景时间轴

作为煤矿智能化系统建设的子系统[17]，矿井火灾防控智能化建设也在诸多政策中有明确指示。在国家层面，国家发改委、国家能源局2016年4月颁布《能源技术革命领导创新行动计划(2016-2030)》首次提出“提升煤炭开发效率和智能化水平”的相关标准。2020年2月，国家发改委等八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确到2035年煤矿智能化的发展总目标和主要任务。之后，国家能源局、国家矿山安全监察局在矿井智能安全监控系统方面做出详细的指示，在2021年6月份发布的《智能化煤矿建设指南(2021年版)》和12月颁布的《智能化示范煤矿验收管理办法(试行)》中提出：智能煤矿要实现“火灾参数的智能监测、分析，并根据分析处理结果进行智能预测、预警及联动控制”。

在省级层面，各省针对省内煤矿智能化的现有基础，分阶段对煤矿智能化建设做出具体要求。如：山西省2020年5月制定《山西省煤矿智能化建设实施意见》，提出到2030年类煤矿基本实现智能化，全省建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系；陕西省2021年4月制定《陕西省煤矿智能化建设指南(试行)》，提出省内煤矿应尽快构建业务集成、数据共享、智能分析的管控一体化安全生产信息共享平台；内蒙古2020年6月九部门联合发布《关于加快全区煤矿智能化建设的实施意见》，提出到2035年全面建成以智能煤矿为支撑的煤炭工业体系，实现各类煤矿智能化；宁夏2020年8月多部门联合印发《煤矿智能化发展实施方案》，提出到2035年全区各类煤矿基本实现智能化。

矿井火灾智能防控是将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能火灾防控系统，实现矿井火灾防控过程的智能化运行。只有实现矿井火灾防控智能化，才能快速、高效、便捷地阻止矿井火灾的发生和发展，实现最安全的生产保障。

2 技术支撑框架

矿井火灾防治智能化建设以信息系统(含基础设施)为基础，以网络安全为保障，以数据平台为支撑，以火灾监测监控、预测预报、预防治理、应急处置、安全管理各个业务模块的智能化建设为主要内容，以地下空间火灾防控为目的，建设集数据采集分析、存储、火灾评估预警、灾情趋势预测、自动灭火、应急处置辅助等功能于一体的地下空间智能化火灾防控系统，完成内部子系统之间互联互通、动态数据采集分析和预测预警、灾情响应和联动控制，从而实现矿井火灾“预测—预警—防控—应急处置—管理”的全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制，实现地下空间火灾系统数据“集成化”、要素展现“可视化”、评估预警“智能化”和操作软件“平台化”。

在煤矿智能化建设背景下，为加速推动煤矿火灾智能化防控系统的建设，笔者基于对火灾监测监控、预测预报、预防治理、应急处置、安全管理各个业务模块智能化建设的构想，借助人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等现代技术，从感知层、网络层、平台层、应用层4个层面实现对各个关键业务模块进行智能化建设，具体架构体系，如图2。

图2 矿井火灾智能防控系统总体架构

(1)感知层：基于井下火灾可能出现的各类物理参量进行探测感知，主要目标是实现各种传感器的接入，以及Zigbee、Lora等自组网通信、计算等资源共享，在源端实现数据融通和边缘智能。

(2)网络层：以5G网络技术为支撑，通过已有或重新架设地下空间无线/有线专网和终端信道，实现可靠传输，满足地下空间火灾防控体系的发展需要。

(3)平台层：构建归口管理平台，实现大规模终端统一管理；通过建设地下空间火灾智能防控数据信息中心和扩充研究该数据中心与其他信息系统平台的标准互通接口，以促进多维火灾灾害信息的融合，并提升数据的高效处理和协同能力。

(4)应用层：以智能信息处理系统反馈的前端数据为基础，以服务地下空间生态安全为目标，促进地下空间火灾防控能力提升，实现适应性的惰性气体、浆液、泡沫、封堵等内因火灾灭火体系和惰性气体、气溶胶、干粉、水雾及风流控制等外因火灾灭火体系以及领导和部门应用端的统一物联管理，促进地下空间火灾防控业务的协同控制、智能处理。

如图2所示的架构体系实现对火灾的监测监控、预测预报、预防治理、应急处置、安全管理各模块智能化建设，那么各个模块实现智能化所需解决的关键技术，就成为整个体系架构的关键所在。

3 关键技术

3.1 监测监控

矿井火灾的监测监控包括煤炭自然发火监测和外因火灾监控，近些年根据矿井火灾发生时可能出现的气体、温度、声音、光强、磁场强度等物理参量的异常，科研工作者对此进行深入研究[4-7]。然而矿井火灾属于耦合灾害，其致灾机理尚不明晰，导致矿井火灾的预防和控制时常出现困境[19]；根据《煤矿防灭火细则》规定，煤矿井下需要监测区域的范围大，由于不同区域火灾危险性不同，井下需配置的传感器类型多种多样，传感器的布局容易产生不合理的现象；另外，目前矿用传感器大多是温度、气体、烟雾等传感器[5-6]，而缺少图像识别、光强、声等监测设备，难以实现矿井火灾的全方位感知。因此，结合以上问题，可在以下几方面开展煤矿井下监测监控的研究。

(1)致灾机理研究。研究各类型煤矿井下的空间特征，根据典型火灾事故调查数据，建立火灾数据库；研究典型矿井火灾可燃物的燃烧特性与特征信息；分析典型矿井火灾在多因素耦合作用下的时空演化规律，得出灾变进程中的阶段划分方法、各阶段的典型特征以及不同阶段转变的临界条件等。通过以上研究明晰典型矿井火灾特征参数变化规律，揭示典型矿井火灾的致灾机理和动力学演化机制。

(2)监测监控系统的布置方式优化。综合考虑煤矿防火区域的空间特性、地质条件、煤质特征、燃烧物特性、采动影响等因素，明确监测地点及监测内容；针对不同类型的火灾，研究其演化特征及趋势；通过研究传感器的有效连接、科学布阵及合理的组合方式，完成设备、系统和空间跨越，提出典型场所传感器数量、间隔、角度等参数的布置方法。

(3)传感器偏差自动诊断及自动矫正技术研究。井下环境具有高湿、污染物较多的特点，不仅容易造成传感器测量误差或损坏，而且井下传感器数量众多，维护校定工作量大，这不利于矿井火灾智能防控的实现。因此有必要研究传感器偏差智能诊断方法及技术，并基于此技术开发相应的传感器偏差自动矫正技术产品。

(4)新型的传感器研发及应用。井下甲烷传感器由电化学方式、红外式发展到激光式，传感器稳定性、可靠性、准确性得到有效提升；温度传感器由接触式发展为非接触式(红外测温和红外热成像)，由点测温发展至线测温(分布式光纤)再到面测温(热成像)。在未来有必要研究火灾图像、声音识别技术，并研发新型传感器，实现矿井火灾参量全维度智能化探知。

3.2 预测预警

矿井火灾的预测预警在防控矿井火灾的发生发展中具有重要作用。通过对致灾因子进行持续、动态的监测，一些学者通过建立矿井火灾危险性评价模型[20]，定量评价矿井火灾的风险；也有一些学者通过建立指标体系、统计分析和引入智能算法实现矿井火灾的预测预报[8，10，21]。然而这些研究主要侧重于矿井火灾的评估和预警，很少研究矿井火灾如煤自燃的自然发火标志气体及临界值，而这也是《煤矿防灭火细则》所要求的。并且，在智能化、智慧化的大背景下，合理利用智慧平台技术的研究还比较少，相比于传统的预测预警方法，采用智能化技术快速识别、分析火灾信息，预测煤矿火灾可能造成的损失和对火灾风险进行分级预警，对煤矿火灾防控具有相当大的价值。因此，结合以上问题，可在以下几个方面展开预测预警过程的研究。

(1)预警指标与阈值研究。研究温度、湿度、气体浓度、光波、声波、烟气等数据信息在时间和空间上的变化，遴选表征矿井火灾特征的监测预警指标，确定关键指标演化规律的预测模型；研究超前感知典型火灾指标信号的响应阈值，建立多特征指标阈值优选方法，研发适用于矿井火灾的多元信号融合监测模式；研究典型场所工作环境温湿度、风量、压力等对火灾监测预警可靠性和准确性的影响，建立火灾特征监测预警指标参数优化函数。

(2)火灾快速分析技术研究。基于多智能体广域自主透彻感知理论，研究一体化矿井火灾信息感知、快速分析与智能识别技术，进而以射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)标准协议为基础，研究无源无线火灾监测技术，并开展基于视觉处理单元/数字信号处理技术(Graphics Processing Unit/Digital Signal Processing，GPU/DSP)高速计算单元的灾情边缘计算技术研究；构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，简化数据分析过程，通过就近对矿井火灾灾情信息提供边缘智能分析服务，为矿井火灾防治业务提供初级决策，提高火灾灾情的诊断分析效率。

(3)火灾损失预测技术研究。通过构建典型火灾事故损失模型，研究矿井火灾灾情态势图与三维可视化演示技术，实现典型矿井火灾灾情的全景分析和现场智能联动的感知、态势分析，进而预测灾害的波及范围及可能造成的二次灾害，为后续决策信息提供依据和参考。

(4)火灾风险分级预警方法研究。研究矿井火灾监测预警指标确定方法和评估标准；研究基于网络空间体系化建模理论与方法的矿井火灾多尺度预警算法；提出典型矿井火灾灾情预警模型，掌握基于多源数据的灾情动态预警评估技术，提升预警的科学性，实现火灾灾变动态化的统一领导、综合协同、分级优先、分类派送、智能联动预警管理信息系统。

3.3 防火技术

《煤矿防灭火细则》的防火技术部分主要规定了注浆防火技术、惰性气体防火技术、均压防火技术、密闭防火技术及其他技术要求。在以往的研究中，防灭火技术的应用有预防式和灭火式[22]，一旦火情发生，防灭火技术使用的时机往往需要经验判断或理论推演。然而，在智慧矿山建设的背景下，矿井火灾监测预警与防灭火技术如何产生智能联动反应，实现两者之间相互关联，信息和动作同步，如何建立火灾应急响应联动机制，构建快速灭火技术立体防护方法，如何建立高适应性的内、外因火灾灭火体系，采取恰当的处置方式等，只有解决这些问题，才能实现矿井防火智能化。结合以上问题，可在以下几方面展开智能化防灭火技术的研究。

(1)防灭火系统智能联动与控制研究。研发注惰、注浆、气雾、干粉及风流控制等系统与监测监控系统的智能联动和自动控制关键技术与装备。当监测监控系统发现矿用电缆等电气设备、压风机房、采空区等设备或场所出现火情时，及时联动，智能响应防灭火系统进行处理。

(2)防灭火注氮注浆智能调控装置开发。针对防灭火最常用的注氮与注浆技术，开发相应的在线计量与自动调控装置，实现氮气浓度、氮气流量和注浆流量在线精准监测；开发自动调节注浆与注氮流量的长距离精准智能注惰防灭火系统，实现防灭火工程的精准施工。

(3)自动均压防灭火系统研究。根据均压技术的特点开发自动均压防灭火系统，研究漏风通道与工作区之间风压的自动调节与平衡技术，减少漏风量并确定调压冗余度。以巷道进出风速、进风风门内外压差、一氧化碳浓度等数据，研究变频器输出频率自动调节技术，通过自动调整风机转速，实现风压和风量的动态平衡控制。

(4)皮带巷、压风机房等自动报警灭火系统。针对煤矿带式输送机在运输过程中可能会因托辊转动失灵或皮带跑偏相互摩擦发热而引发火灾的现象，研究皮带烟气的产生机理及其与温度的关系，进而研发基于光纤测温技术的皮带巷自动报警灭火系统，以实时监测巷道环境温度、轴承温度、烟雾信息，实现监测系统报警断电，自动灭火。

(5)防灭火信息智能管理与“一张图”在线展示系统开发。建立防灭火智能信息管理系统，通过研究采空区灾害数据的全自动监测方法、防灭火注氮注浆计量的自动调控方法、均压防灭火技术的自动均压以及日常管理过程中的工程设计信息的全作业链信息化管理方法，开发“防灭火一张图”在线展示系统，将各监测指标与工程施工信息在图中进行互动展示，为智能预警与辅助调控奠定基础。

3.4 应急处置

在应对突发的火灾事故时，有效的应急处置措施至关重要。目前的应急措施主要来源于预先编制的应急预案，而矿山地质条件复杂多变，生产环境封闭，危险源相态复杂，突发事件一旦发生，存在应急响应滞后的情况，甚至难以实现应急决策。虽然可视化情景构建技术近些年在一些生产领域有所应用[23]，但是在煤矿矿井火灾领域应用较少，同时也很少实现矿井火灾事故智能应急救援、智能化辅助决策、突发事件及其应急处理过程重现、图像空间证据搜索、多维度统计分析等。结合以上思考，可在以下几个方面展开智慧应急处置技术的研究。

(1)矿井火灾应急预案和决策知识库开发。开发矿井火灾应急预案和决策知识库，根据矿井火灾评估和预警结果，获取对应火灾类型应急处置所需的人力、关键设备和时间等策略信息；通过对多元数据进行融合处理，基于结构相似度和属性相似度进行情景匹配与推理决策，自动生成事故应急决策方案，并实行分级响应与应急处置。

(2)应急救援关键技术与装备研究。研究煤火立体蔓延影响因素及空间致灾特点，结合灾害数据的融合处理结果及应急救灾经验，建立典型煤火快速救援方法；研发阻化高位煤火复燃复合型防灭火新材料，研究防灭火材料的高效封堵、隔热及微观阻化特质；研究灭火救援现场态势动态智能感知、基于多源信息融合的可视化指挥调度与决策设备等关键技术。

(3)应急救援训练智能化研究。从应急救援队员的能(应急处置技能)、勤(日常训练)和体(身体素质)3个方面入手研究智能化应急救援训练，构建应急救援队员战前、战中和战后应急能力评测模型，制定身体素质测评标准、日常训练测评标准、技能测试标准和应急演练(救援)测评标准；研发相应的系统及装备和知识培训课程，实现理论知识、操作规程和案例等一体化培训；基于煤矿作业人员不安全行为、轨迹、生理心理、设备设施状态等泛场景数据及监管监察政务平台，构建多源数据融合的矿井本质化智能应急管理与指挥平台。

(4)避灾路线规划研究。研究矿井火灾时期人员逃生环境危险性指标体系；研究火灾期间人员逃生的紧急性和环境危险性，建立人员逃生最优路径选择模型；基于人员逃生环境危险性指标体系与逃生最优路径选择模型搭建避灾路线规划系统，火灾发生后即时分析火灾情况并联动声光信号提供避灾路线指引。

(5)模拟仿真与物证溯源技术研究。基于5G、大数据、人工智能数据分析技术，结合典型重大事故隐患监测信息，区域应急救援装备、物资、队伍应急能力与灾害风险评估及预测预警系统，研发矿井火灾实时动态模拟仿真与快速智能重构平台；研究火灾爆炸产物痕迹微观与宏观结构分析技术，构建火灾爆炸物证溯源数据库，研发煤矿火灾爆炸事故物证智能匹配溯源分析系统，实现煤矿火灾爆炸事故调查科学化。

3.5 火区管理

当矿井火灾发生后，若不能进行直接灭火，或者直接灭火难以达到理想效果时，火区的封闭、监测和火势研判主要依赖于现场技术人员，但由于火区封闭复杂的火源燃烧状态和环境条件，加上取样分析时间、数据误差和技术限制等因素，使得火区火势分析更加困难，一旦判断失误启封或者封闭，会造成火势加剧甚至引起爆炸，威胁人员生命安全[24]。因此，火区管理应结合智能化技术实现对火区进行全方位、全周期、全天候、无死角的精确掌控，实现从“治理”到“智理”，赋能煤矿火区智能管控。结合以上要求，可在以下几个方面展开火区智能管理技术的研究。

(1)火区信息管理系统研究。研究火区位置关系可视化技术，开发火区管理卡片信息化系统，实现火区的边界、防火密闭墙位置、历次发火点的位置、漏风路线、防灭火系统布置、火区编号、火区名称及发火时间等基本信息的无线实时更新；能够实时调取、更新、归档保存火区基本情况登记表、火区事故报告表、火区灌注灭火材料记录表及防火墙观测记录表；实现火区日常管理过程中的工程信息、火灾信息等全作业链信息化管理。

(2)火区自动封闭联动控制研究。研究不同类型矿井火灾火区封闭要求及封闭措施，研究火区封闭顺序，研发监控监测系统与火区自动封闭控制的联动装置，实现封闭区火灾、瓦斯爆炸危险性动态识别等，自动分析评估火区封闭效果并生成记录，及时联动控制封闭火区。

(3)火区封闭状态分析研究。集成高精度CO、CO2、CH4、O2等气体传感器、温度传感器、压差传感器和高清摄像头，实现对火区封闭情况进行全自动检测和实时无线上传；实时同步监测火区内空气温度、氧气浓度、危险气体浓度、出水温度等指标；研究矿井封闭火区发生及演化的特征信息及其趋势特性，综合采用感温、压差和气体等探测技术，研究不同类型探测器组合、排布、连接和数据信息传递方式，完成设备、系统和空间跨越；研发煤矿封闭火区信息全维感知技术与装备，基于神经网络技术对各项环境数据进行对比判断，构建基于多维数据的封闭火区检测方法；基于封闭区域多参数时变规律，构建封闭火区智慧管控体系。

(4)火区启封条件智能判断处理研究。开发火区启封条件智能判断处理系统，多参数多维度分析启封指标达到启封要求后自动生成启封申请，上传取样化验数据合格后，生成相应安全措施；上传启封工作报告或启封工作计划，系统审批检验合格后联动火区自动封闭控制装置实现对火区的启封；启封过程中系统实时监测回风流中一氧化碳浓度、甲烷浓度和风流温度，发现有复燃现象即停止启封，重新封闭；系统应对火区火源位置、发火原因分析、火区破坏情况、火灾后果分析、启封经过、经验与教训等文件数据报告进行自动归档以供后续类似事件发生时进行情景匹配与决策处理。

4 结论

(1)提出矿井火灾智能防控概念及建设目标，梳理矿井火灾防控智能化的构建思路，得出矿井火灾智能化防控需要从“监测—预测预警—防火技术—应急处置—火区管理”进一步深度细化。

(2)结合工业物联网和云服务技术，提出矿井火灾智能防控架构体系。以火灾智能防控为目的，感知气体浓度、温度、声强、光强、磁场强度等物理参量为基础，5G、无线、局域网等网络为桥梁，智能预测预警、灾情响应、联动控制和智慧管理决策为手段，搭建基于“一张图”的矿井火灾智能防控平台，实现地下空间火灾系统数据“集成化”、要素展现“可视化”、业务处置“智能化”和操作软件“平台化”。

(3)基于智慧矿山发展背景，分析监测监控、预测预警、防火技术、应急处置和火区管理5个矿井火灾防控关键环节的关键技术，以期为实现矿井火灾防控智能化奠定基础。