基于煤矿时空多源信息感知的智能安控闭环体系

2022-09-26王国法庞义辉

矿业安全与环保 2022年4期

王国法，庞义辉，李爽，申凯

(1.中国煤炭科工集团有限公司，北京 100013；2.中煤科工开采研究院有限公司,北京 100013；3.中国矿业大学经济管理学院，江苏徐州 221116；4.重庆大学，重庆 400044；5.中煤科工集团重庆研究院有限公司，重庆 400037)

煤炭安全稳定供给是保障我国能源安全的基石，煤矿安全生产是实现煤炭安全稳定供给的基本前提。我国煤炭以井工煤矿开采为主，其产量占我国煤炭总产量的82%以上。据不完全统计[1-3]，我国井工煤矿中千米深井的数量超过60处，涉及生产能力超过1.5亿t；冲击地压矿井超过140处，主要集中在山东、陕西、山西等产煤大省；煤与瓦斯突出矿井超过740处，主要集中在贵州、河南、山西等省份；大部分煤矿的赋存煤层具有自然发火危险，其中自然发火严重矿井的数量占比超过80%。随着浅部煤炭资源日益枯竭，煤炭资源开发深度逐年增加，瓦斯、冲击地压、顶板灾害、水害、热害等灾害风险加剧[4-5]，给煤矿安全生产带来极大挑战。

从20世纪80年代起，我国大力发展煤矿综合机械化开采，经过40多年的发展与技术创新，推动了煤矿生产力的显著提升和安全生产面貌的根本改变。新世纪以来，煤矿综合机械化水平快速提升，信息技术加速与煤矿开采技术深度融合，推动煤矿由综合机械化向智能化的技术变革。煤矿智能化是实现我国煤炭工业高质量发展的核心技术支撑[6]，通过机械化换人、自动化减人、智能化少人无人相关技术与装备的广泛推广应用，将有效降低煤矿工人的劳动强度，大幅减少井下作业人员数量，保障煤矿工人的职业健康。采用智能传感、物联网、大数据、人工智能等技术，对井下危险源、危险环境进行实时感知与智能分析决策，实现矿山安全事故的超前预测、预警，将有效减少矿山安全事故的发生[7-9]。

1 我国煤矿安全技术进步及挑战

我国井工煤矿安全生产受到顶板、瓦斯、水害、火灾、冲击地压、煤尘等灾害困扰，煤矿一直坚持把安全生产放在第一位。技术进步是提高煤矿安全水平的根本途径，煤矿综合机械化从根本上改变了煤矿安全生产面貌。近年来，随着科技进步及安全生产意识的提升，我国煤矿安全生产取得了巨大进步。截至2020年，我国采煤机械化程度已经达到78.5%，与2000年相比，煤矿事故数量、死亡人数均出现大幅下降，智能化综采技术与装备的推广应用大幅减少了工作面顶板事故的发生[10](如图1所示)，极大地促进了煤炭产量、生产效率与安全水平的提升，我国大型智能化煤矿已实现近5年零死亡、全员工效达到167.76 t/工时。预计“十四五”期间，煤矿采煤机械化程度将达到90%左右，掘进机械化程度将达到75%左右，将建成智能化采掘工作面1 000处以上。

(a)各类事故起数变化趋势

根据中国应急管理部公布的数据，2021年我国共发生各类生产安全事故3.46万起，死亡2.63万人；同期，我国原煤产量41.3亿t，同比增加5.7%，煤矿发生安全事故91起，死亡178人，同比减少32起，死亡人数减少50人，已远低于房屋市政工程等工业领域安全事故数量及死亡人数，煤矿安全生产形势稳定向好。

为了进一步提升煤矿安全生产水平，攻克煤矿致灾机理及防治等相关技术难题，国家在“十三五”期间将“煤矿井下瓦斯防治无人化关键技术与装备”“‘互联网+’煤矿安全监管监察关键技术研发与示范”“复杂地质条件煤矿辅助运输机器人”“煤矿隐蔽致灾地质因素动态智能探测技术研究”“千万吨级特厚煤层智能化综放开采关键技术及示范”“煤矿千米深井围岩控制及智能开采技术”“煤矿典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究”等列入国家重点研发计划，取得了多项阶段性创新成果。

1)针对矿井水害威胁，坚持“超前预测、有掘必探、先探后掘、先治后采”的原则，研发应用了三维地震勘探、瞬变电磁探测、音频电穿透探测等水源探测技术，以及矿井水情实时监测系统、煤矿水害分析评价与超前防治数字化系统、数字地震勘探仪、水位遥测仪等[11-13]，通过采取“防、堵、疏、排、截”的综合治理措施，大幅降低了水害事故的发生概率。

2)根据矿井内因火灾、外因火灾发生机理及防治策略的差异，构建了矿井火灾综合防治技术标准体系，研发应用了惰化物质和阻燃物质防灭火、三相泡沫防灭火、堵漏风防灭火、均压防灭火等技术。通过融合现有防灭火技术，引入光纤测温、红外成像等监测感知设备，在大数据、云计算等技术的加持下，以综合防控平台为应用基础实现了对监测结果的实时动态分析，以及火灾监测装置与防灭火装置的联动控制，并基于火灾仿真、应急处置等实现了火灾避灾路线的智能规划[14]。

3)针对矿井瓦斯灾害防治，在区域和局部防突措施两个“四位一体”突出综合防治体系基础上，进一步构建了区域化瓦斯超前治理技术、装备体系；研发了基于激光光谱吸收原理的CH4、CO等危险气体高精度传感器，形成了瓦斯、应力、煤体结构等多参量和微震、电磁辐射、声发射等多源信息融合的突出危险预警技术，实现了瓦斯灾害的高精感知和超前预警；开发了具备自动上下钻杆与钻孔、无线遥控操作和智能防卡钻等功能的井下自动化钻机，形成了超深定向钻孔、碎软煤层气动定向钻孔等系列定向钻进技术，推动了瓦斯无人化、区域化防治装备的进步；低渗煤层增透技术体系逐渐完善，近年来涌现了以超高压水力割缝、分段水力压裂技术为代表的一系列新型水力化增透技术，以及高压空气、液态二氧化碳相变致裂、液氮冻胀致裂等无水增透技术，改善了煤层透气性，大幅提高了瓦斯抽采效率[15]。

4)针对冲击地压防控，构建了“区域先行、局部跟进、分区管理、分类防治”的整体策略，研发了智能化钻屑法测量装备、一孔多点光纤光栅应力传感器等设备支撑局部防控工作的安全高效开展；优化了微震定位、能量及波形信息反向解释算法，提高了微震的信息利用水平；开发了“井—地”信息联合的冲击地压预警平台，实现了预警结论在工程场景下的切实利用；针对局部防控，开发了智能化钻车/机，实现了远程无人化临危作业，同时开发了包括炸药爆破、二氧化碳爆破、水力压裂等系列化的顶板处理技术，为应力源头的有效切断提供了丰富的手段支撑；针对区域防控，研发了地面压裂技术及井下超长钻孔技术，实现了对区域应力的调控，强化了对矿井基础应力环境的控制能力；在支护装备方面，研发了以抗冲击锚杆、吸能“O”型棚、吸能液压支架为主体的“三级吸能”防冲支护体系，为防冲工作提供最后一环的保障。

在煤矿安全管理体系与技术方面，针对“想不到、管不住”的难题，相继提出应用了煤矿安全风险预控管理体系、安全双重预防体系，近几年又发展了智能双重预防体系，将煤矿感知、灾害防控、安全生产管理打造为统一的智能安全风险防控平台，构建了安全大数据中心、动态安全风险智能评估、隐患智能巡检等关键技术体系，实现了煤矿安全风险的智能防控和决策支持。

经过多年的研发实践，虽然在煤矿灾害防治方面取得了阶段性成果，但仍然面临诸多挑战。

a.井工煤矿致灾因素众多，部分灾害发生机理仍然不清晰。冲击地压、突水、煤与瓦斯突出等动力灾害在时空特征上表现出多场耦合和具有周期短、显现快、破坏大、预测难等特征，不同煤层条件的致灾因素、机理存在一定差异，难以实现精准超前预测预警。

b.煤矿灾害信息难以实现全面感知。现有的煤矿灾害传感器多基于离散点模式，通过若干传感器或传感器阵列的监测结果反演整个区域的灾害水平，对关键区域、关键地点的监测尚难以满足精准、科学、有效的要求，监测数据数量少、质量差。

c.数据专业壁垒现象明显，数据融合分析难度大。虽然可以通过智能网关等技术解决不同数据规范、数据接口导致的数据壁垒问题，但因专业差异和不同归口部门所产生的“专业壁垒”成为影响数据管理和挖掘、煤矿灾害智能防治的主要障碍，冲击地压、水灾、火灾、瓦斯等主要灾害监测系统“各自为阵”，难以实现基于数据融合分析的综合防治。

d.重监测轻防治、重监测轻分析、重监测轻协同的问题较为明显。针对煤矿灾害的防治措施和安全管理仍停留在以专业和部门为界限的纸质台账或初步信息化阶段，进行单纯的监测、防治和生产，三者相互割裂，在进行灾害联合分析时数据无法互相支撑，灾害防治与生产协同的智能化联合决策和过程管控仍处于空白状态。

e.透明地质保障技术严重滞后。煤矿智能化对安全提出了更高的要求，由预防重特大事故转变为安全风险源头管控，实现超前感知、超前预警与超前决策。煤矿灾害具有突出的地质依存性，开采活动带来的地质演化是灾害产生的源头。现有透明地质保障技术多是基于钻孔信息的三维建模，对动态全域感知、多场信息融合和地质超前预测技术仍需加大攻关力度。

煤矿灾害防治和安全管理深度融合于开采活动的所有环节，煤矿智能化安全监测、预测、预警技术是在煤矿地质、生产、感知、灾害监测和安全管理等信息有效融合基础上的安全智能决策与系统自主控制，需构建囊括煤矿所有专业，地质、开采活动和防灾治灾措施在内的智能认知体系。以机器学习、深度学习等数据挖掘技术为代表的“数据感知智能”存在数据清洗难度大、可解释性差、分析结果受数据质量影响大等问题，需要全方位认知煤矿所有生产要素，由“感知智能”跨越到“认知智能”，应构建煤矿安全生产领域知识图谱，将数据驱动预测预警与灾害机理预测预警进行深度融合，推动煤矿安全决策由数据规则层面走向复杂的知识判断和机理分析，实现煤矿安全生产技术的智能升华。

2 矿井时空多源信息感知系统

煤矿安全生产需要对矿井不同系统的人、机、环等信息进行全面感知，并将各系统的感知信息进行深度融合分析，因此应构建完备的煤矿井下跨系统时空信息感知体系，形成具有多参量、多尺度、时空特性的跨系统数据感知策略，为煤矿安全生产提供数据支撑。

2.1 矿井时空多源信息感知与互联机制

矿井时空多源信息感知主要指涵盖矿井地质条件信息、危险源信息、采动空间环境信息、设备信息、人员信息等全维度的信息感知，即综合采用多传感技术实现井下不同系统信息的全域、实时感知。

煤矿井下人、机、环等信息感知是进行灾害预测、预警的基础，致灾信息的全面、实时感知及融合分析预测是实现灾害防治的关键。为实现矿井时空多源信息感知，建立井下跨系统时空感知体系总体框架(如图2所示)，其主要包括感知层、传输层、边缘处理层、数据融合层和应用层，实现煤矿井下生产管理系统各个重要方面的透彻感知、各种感知工具和数据的互联互通、底层数据共享、数据集成分析和决策的深度智能化。

图2 煤矿井下跨系统全时空感知体系总体框架

在获取煤矿井下生产多参量信息后，可按照数据处理的层次，将其具体分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合主要根据数据的时空相关性去除冗余信息，而特征层和决策层的融合往往与具体的应用目标密切相关。

感知数据通过有线、无线网络进行不同层次的信息交互与实时互联。为保障信息传输的有效性和控制信号的低延时性，传输网络需更好地满足海量数据接入和可抵御信号干扰需求，对多协议传输网关可采取多网协同、高层协议向下兼容解析等方式完成井下环网与感知传输网络的高效通信。

通过引入数据边缘处理层，利用数据边缘处理盒子等以统一时间戳轮询方式提取不同生产系统关键参量，将关键信息汇聚于边缘端，进行底层共享和融合分析，快速判断有利于生产的优化决策方案，以及时应对不同工况环境的系统协同联动。

基于云平台的大数据分析能力，对海量数据进行融合分析，构建煤矿大数据仓库；基于微服务架构和人工智能算法构建智能数据引擎，实现业务逻辑快速组态化构建和智能分析。

2.2 矿井时空多源信息感知技术

矿井时空多源信息感知技术能够对井(坑)下人、机、环等各要素进行全面、精细感知，将相关数据通过4G/5G或专网传输到中心数据库或数据中台，并通过三维GIS、数字孪生等技术实现数据的可视化，为管理决策提供直观支持，为其他系统的数据分析等提供数据支撑。

煤矿井下信息来源有很多种，如专用设备探测、传感器监测、人员观测等，但目前还是以接触类传感器(压力表、倾角传感器、位移传感器等)与非接触类传感器(超声探测传感器、机器视觉传感器等)两种感知技术为主[16]。接触类传感器需要在每个监测点进行布设，且需要将不同传感器的数据进行融合处理，存在传感器数量多、安装维护困难、数据处理难度大等问题；非接触类传感器(如机器视觉技术)可以利用一个传感器对不同类型的信息进行全面感知，具有传感器数量少、感知信息丰富、数据易处理等显著优点。井下传感技术正由接触式感知向非接触式感知技术发展。

传统瓦斯监测技术主要采用瓦斯传感器(接触式感知技术)进行瓦斯信息的单点监测，基于TDLAS激光检测技术(非接触式感知)的瓦斯感知技术则可以实现瓦斯的大面积全覆盖监测。传统的风速测量主要通过测风人员手持测风仪器进行监测，存在测风结果精度低、以点代面误差大等问题，采用超声波时差法的全断面风速测量技术(非接触式感知)(见图3)，利用多线多点测量与巷道断面拟合积分，可以实现巷道全断面风速、风量、风向的精确感知。

图3 超声时差法风速检测技术

煤矿安全隐患AI视频技术以煤矿井下摄像仪的实时视频图像数据为基础，机器视觉智能识别和三维测量技术为核心，在煤矿安全监管监察应用中，创新监管方式，实现生产过程中对人员违章行为、设备设施安全隐患、标准化作业过程的自动识别、报警、联动控制、图片抓拍及录像，形成报警记录，以震慑违章、规范作业，防范隐患、提高效率。

不同灾害类型信息的全面监测及监测信息的融合分析是实现矿井灾害防治的关键，在现有技术下，应当将接触类传感器与非接触类传感器进行融合应用，如采用基于波长调制和谐波解调的激光痕量光谱吸收技术，可实现CO、C2H4、C2H2等气体检测的“就地采样、就地处理、就地测量”；利用分布式光纤测温技术，实现采空区内部温度的直接测量和采空区自然发火风险的全面实时感知。

煤矿安全风险大数据监管技术全面集成煤矿安全管理、安全监测(瓦斯、水、火、顶板、粉尘、冲击地压、主通风、胶带运输等)、设备工况、人员位置、灾害防治等信息，利用大数据手段对管辖区域内煤矿“人、机、环、管”安全风险进行全方位动态监测、实时分析、智能诊断、分级预警、定向推送、闭环管控，实现煤矿安全分级智能管控。

另外，具备数据预处理、自校准、自诊断、自适应、双向通信、智能组态、信息存储和记忆、自推演与自学习等特性的井下高精度、高可靠智能传感器技术装备仍需攻关[17]，从而为构建集灾害隐患全面感知、自动识别、精准监测、动态预警、协同管控为一体的矿井智能安控系统奠定感知基础。

3 矿井全时空信息反馈安全闭环管控系统

矿井全时空信息反馈安全闭环管控系统是将物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术与煤矿灾害防治技术进行深度融合，形成感知—决策—控制—反馈的闭环式运行模式，实现煤矿灾害信息的智能感知、灾害防治策略的自主生成、灾害防治装备的智能联动控制，全面提升矿井灾害防控系统的安全保障能力。

3.1 系统架构分析

根据煤矿井下致灾因素发生机理，将矿井全时空信息反馈安全闭环管控系统细分为瓦斯灾害防治、顶板灾害防治、水灾防治、火灾防治、冲击地压防治、粉尘灾害防治等，系统总体技术架构如图4所示。

图4 系统总体技术架构

基于压力传感器、位移传感器、视频传感器、音频传感器、速度传感器、振动传感器等对井下人、机、环等信息进行全面感知，感知数据通过有线/无线网络上传至边缘计算节点或云平台，并对数据进行分类存储与清洗。由于受到力学、物理学等基础理论发展的制约，井下各类灾害的发生机理尚不十分清晰，为了提高灾害预测预警精度，分别采用基于灾害发生机理的理论计算模型与基于数据模型驱动的灾害预测模型对可能发生的灾害信息进行超前预测，即通过致灾因素分析、理论计算及阈值计算获取灾害发生的理论计算结果，同时采用机器学习、深度学习等算法对灾害发生的可能性进行数学建模分析，通过对不同预测方法的计算结果进行集成方法预测，确定煤矿灾害发生的最终预测结果，并通过水灾预警平台、火灾预警平台、瓦斯灾害预警平台、顶板灾害预警平台、粉尘灾害预警平台、冲击地压预警平台等对灾害发生区域的人员进行信息推送及声光报警。基于上述预测结果，结合煤矿采、掘、机、运、通等各业务系统之间的关联知识图谱对各业务系统发出控制指令，实现防灾、治灾、救灾。

3.2 矿井全时空信息反馈安全闭环管控技术

矿井全时空信息反馈安全闭环管控技术是在精准感知灾害相关信息的基础上，建立多层次、多维度、多参量预警指标体系，采用成因机理和数据驱动互馈的灾害风险辨识方法，进行灾害信息自动采集、自主融合、态势研判、智能预警与协同响应，实现对煤矿瓦斯爆炸、煤与瓦斯突出、突水、内外因火灾、顶板、冲击地压等灾害在线监测和超前预警，以及与通风、瓦斯抽采、排水、灭火、采掘等系统的联动控制，以提升煤矿企业的防灾、减灾能力。全时空信息反馈安全闭环管控逻辑架构如图5所示。

图5 全时空信息反馈安全闭环管控逻辑架构

1)瓦斯灾害预警与智能联动主要针对瓦斯爆炸、煤与瓦斯突出等灾害，能够动态采集瓦斯灾害相关信息，自动辨识瓦斯灾害前兆特征，评估瓦斯灾害风险等级，对瓦斯灾害进行超前预警和灾变报警，自动生成解危对策和应急管控对策，以及避灾路线，并能与矿井通风、瓦斯抽采、人员定位、井下广播等系统联动。

瓦斯灾害多源信息融合预警能够通过专业数据接口和配套网络化便携式检测设备，联网动态采集瓦斯灾害相关监测、检测信息。基于全面覆盖瓦斯灾害主要风险因素的跨尺度、多层次、多参量预警指标体系和具有自学习、自调优、原因追溯能力的预警模型，自动辨识煤与瓦斯突出、瓦斯超限、瓦斯爆炸风险与预兆，融合地质构造、煤层瓦斯、应力集中、矿压、声—电—瓦斯、措施缺陷、通风隐患等多种因素，实时评估瓦斯灾害危险性，并通过网站、移动APP、短信等多渠道联动发布预警信息。

2)火灾预警与智能联动主要针对矿井内因火灾与外因火灾，通过煤矿火灾专家分析决策系统和内外因火灾智能预警及联动控制一体化平台，实现煤矿典型内、外因火灾监测数据深度融合，火灾形势自动诊断和实时报警，自动下达救灾决策指令，实现井下火灾防控装备协调动作、联动运行。

煤矿火灾预警集成平台能够融合束管、光纤测温、密闭监测，以及胶带、电缆、机电硐室等各种外因火灾监测数据，实现火灾信息自动采集、集中显示和报警功能；能够根据监测数据进行火灾智能预测、预警，并与井下集控系统对接，实现与防灭火设施、设备的联动控制；具备设备运行状态异常报警功能，能够集成监测设备和防灭火设备的运行状态监测数据，当设备工作不正常时自动报警，并启动现场的语音播报和信息推送；具有联网上传功能，通过Modbus-RTU或Modbus-TCP/IP将数据打包上传到上级管理平台，可为综合管控平台应急救援、模拟仿真等提供监测数据。

3)水灾预警与智能联动主要针对顶板水、底板水、老空水和地表水等水害，对矿井水文地质基础数据、水文参数监测数据、水质水化学监测数据、顶底板高密度电阻率实时动态探测数据、煤岩变形断裂过程中的微震监测数据等进行统一管理和融合分析，准确识别突水水源和突水通道，自动判识突水预兆，超前预警水灾危险，联动控制排水系统。

矿井水灾预警的重点在于提出水害多物理场预警指标，指导矿井水的抽排治理工作。由于不同水体的预警理论发展程度不同，需要差异化设计监测方案与预警指标。对于具有成熟水害预测预报理论的底板水、顶板水，在采掘扰动条件下，根据底板水压、富水性、构造密度、断层断距，以及顶板冒裂区、富水区等参数与多物理场的耦合关系，通过微震、电法监测这些参数的变化特征，确定底板水、顶板水多物理场监测预警指标。

矿井水灾预警系统对水位、水压、水温和流量等水文参数进行实时监测，并利用微震、电法、水化学等物探、化探手段，探测充水水源、充水通道、充水强度变化特征，基于矿井突水预警理论构建多物理场预警模型，实现矿井水害的多源数据耦合预警。

4)顶板与冲击地压灾害预警与智能联动主要用于分析顶板或冲击地压灾害矿井的基础数据、生产数据和监测数据，挖掘顶板或冲击地压灾害前兆信息，智能划分危险区域和等级，辅助技术人员做出灾害治理决策。

顶板与冲击地压灾害预警集数据预处理、特征分析、煤岩失稳前兆信息智能识别、灾害危险预测预警等多种关键技术为一体，以矿井工作面推进度、掘进工作面进度、煤柱留设、工作面布置等生产信息，以及煤层赋存、埋深、断层、褶曲等矿井信息为基础，利用微震/地音、钻孔应力、锚杆/索应力、支架阻力、电磁辐射、钻屑量、巷道变形量等监测数据，煤炮、片帮、冒顶、锚杆/索失锚(拉断)等井下事件信息，以及煤层注水、顶板预裂爆破、煤层爆破、大直径钻孔卸压等卸压解危信息，建立一套基于数据挖掘技术的学习型分析预警模型，随着数据总量和灾害特征信息的增加，通过自身学习快速提高冲击灾害类型等级划分、数据演化趋势预判、宏观风险评估水平和灾害预警准确率，形成“一矿一模型、一矿一对策”的差异化防灾决策管理体系。

5)煤矿安全态势融合预警平台面向受瓦斯、水、火、顶板和冲击地压等多种灾害威胁的矿井，通过一体化预警平台实现多灾种预警信息的集中与融合，不同灾种联合分析，矿井安全态势综合评判及分区、分级预警，为矿井安全管理提供决策支持。

煤矿安全态势融合预警平台采用统一规范的数据标准，实现了瓦斯、水、火、顶板和冲击地压等多灾种数据的有效融合；采用可视化技术，实现了灾害监测预警信息的图形化集成展现；自动构建不同灾害、不同参数指标的数据典型特征图谱，实现了异常数据的自动判识、自动锁定、回溯分析与趋势预测；基于数据驱动的煤矿安全态势预警模型，实现了煤矿总体安全态势的大数据预测和分区、分级预警，为矿井安全管理提供决策依据。

4 安全风险与隐患排查智能化双重预防技术

煤矿智能化双重预防体系既体现了以安全风险管控为核心的超前管控、源头管控思想，又充分利用当前在煤矿广泛应用的智能化技术，解决隐患排查被动应对，且隐患层出不穷，难以彻底遏制重大事故等问题。

4.1 智能化双重预防体系及其特点

智能化双重预防体系是指智能化技术与安全风险辨识评估、风险分级管控、隐患排查、治理验收、信息化建设、持续改进等核心流程有机融合，显著提升风险辨识管控效率、效果等[18]。智能化双重预防体系包括制度体系、保证制度和智能化双重预防系统，较原有双重预防机制而言，具有以下四方面特点：

1)安全风险全数据管理，实现了对安全有关数据的全面集成。原有的双重预防机制信息系统只包含风险管控和隐患排查的管理数据，缺乏对传感器、工业视频、灾害防控等方面数据的利用。智能化双重预防最大范围内集成了煤矿的安全数据，为全时空、全要素的安全管理提供了基础。

2)动态评估安全变化情况，根据预测结果超前处置。智能化双重预防采用人工智能算法对采集到的全面安全数据进行分析，能够对煤矿、工作面、重点区域的风险变化情况进行动态评估，同时还能预测未来风险变化情况。根据对未来的预测，提前通知责任单位处理。

3)隐患排查数据来源多样化，减少对现场隐患排查的依赖。原有双重预防系统的隐患信息主要依赖现场检查录入，成为系统落地的一个关键性障碍。智能化双重预防通过各种传感器、监测仪器、工业视频等实时监控危险因素的变化情况，一旦出现超出阈值的情况，则立刻向责任单位示警。

4)对安全风险管控和隐患排查数据进行挖掘，动态更新风险数据库。风险数据库的动态更新是双重预防机制长期有效运行的基础。智能化双重预防系统借助人工智能算法，对各种风险管控和隐患排查数据进行分析，动态完善风险等级、管控措施等信息，实现持续改进。

智能化双重预防体系是智能化建设的重要组成部分，也是双重预防机制的发展方向，从根本上重构了煤矿双重预防机制，真正解决了双重预防机制落地的问题。

4.2 智能化双重预防体系的风险隐患逻辑

智能化双重预防体系极大提升了原有双重预防机制的业务流程效率，减少了体系运行的内部成本。智能化双重预防体系逻辑可分为风险辨识与静态评估、风险动态管控、隐患排查治理、持续改进4个环节，如图6所示。

图6 智能化双重预防体系流程逻辑示意图

1)风险辨识与静态评估。风险辨识与静态评估是双重预防机制的基础，解决了“管什么、怎么管、谁去管”的问题。智能化双重预防能够根据煤矿之前的风险管控、隐患排查数据，提出需要调整、新增的风险，并对风险等级进行动态评估，提出管控措施完善建议，减少了对人员经验的依赖。

2)风险动态管控。除了保留原有双重预防机制的现场管控、重大方案管控渠道以外，智能化双重预防体系增加了对风险的动态评估和预测预警。风险的动态评估充分利用各种与安全有关的数据，得到更加全面、科学的风险评估结果，使煤矿能够提前掌握风险变化趋势。同时，风险动态管控还可以根据对未来风险预测的变化，及时发现可能出现的隐患，实现对风险的超前管控。

3)隐患排查治理。智能化双重预防体系的隐患排查治理充分利用智能化技术的能力，在对原有隐患排查模式进行改进的基础上，增加了2个隐患排查渠道，切实扎牢了安全的第二道防线。通过井(坑)下精确定位，实现各种信息与现场单一装备的互联互通，降低了现场工作的复杂性，提高了现场工作的针对性；动态监控各种与安全相关监测监控系统、工业视频等数据，一旦超出阈值则直接视为出现隐患；利用安全巡检机器人、无人机等智能化设备，在地面开展远程巡检工作。

4)持续改进。通过对与煤矿风险、隐患相关大量数据的动态分析，一方面能够定期对风险辨识结果、管控效果等进行分析，动态优化管控重点、管控措施，调整风险等级等，确保日常双重预防工作的有效性；另一方面，通过双重预防体系绩效分析，对体系的持续改进提供决策参考。

4.3 智能化双重预防关键技术

智能化双重预防的基础是对煤矿安全全时空感知数据的深入挖掘，涉及数据采集、存储、挖掘等一系列关键技术，旨在实现风险识别、隐患智能响应与治理、安全决策等。

4.3.1 全时空感知数据采集技术

智能化双重预防的数据来源涉及“人、机、环、管”各个方面，实现与煤矿安全有关数据的全面集成是其重要特征，也是重要优势。多样化的数据涉及不同的采集技术：运用视频模式识别或智能手环数据采集技术，采集与人不安全行为有关的数据；运用设备工况监控系统等物联网相关技术，采集与机器设备运行态势相关的数据；运用监测监控、探测设备、人工录入等方式，采集有害气体、风速、地压、温度、火、顶板等环境有关危险因素属性数据；运用人员录入、井下移动设备感知和多媒体数据采集技术等，采集与管理有关的数据。

4.3.2 全时空感知数据存储技术

数据存储及预处理是数据挖掘的前提，需要对采集的各种多源、异构数据进行统一管理。采用分布式对象和文件存储技术和云平台技术，建立煤矿安全主题数据湖，或采用数据中台技术、数据清洗技术对各种数据进行预处理，补充缺失数据、修正错误数据，完成数据的转换，满足上层数据挖掘技术对各种数据的需求。

4.3.3 全时空感知数据挖掘技术

数据挖掘是智能化双重预防的核心，也是当前研究的重点，如：采用井下精准定位和机器视觉技术，识别人员所在风险点的危险因素和风险，解决风险辨识不到位的问题；采用神经网络、模式识别、机器学习等方法，实时对风险管控情况进行综合评估，提前预判各主要风险的变化趋势，实现隐患的超前管控；采用知识图谱、文本匹配、关联分析等方法，实现对隐患的智能治理等。随着这些技术研究的不断深入，将进一步降低智能化双重预防在企业的应用门槛，提升应用效果。

5 智能化煤矿安全观变革

煤矿安全是一个综合性的概念，包括地质安全、生产安全、供给安全、生态安全、经营安全等。煤矿安全要在安全红线意识下，做到各个安全要素之间的均衡。煤矿开采是与自然环境做“斗争”，并不是“本质安全”，但通过先进的智能化技术和管理体系，能够有效地控制生产安全中的风险。

5.1 智能化煤矿全方位安全观

2014年6月，习近平总书记在中央财经领导小组第六次会议上提出推动“能源消费革命、能源供给革命、能源技术革命、能源体制革命”和全方位加强国际合作。在能源革命的背景下，煤炭行业积极推进智能绿色煤矿建设，促进煤炭企业转型升级，不断探索绿色低碳、生态优先、智能高效的创新发展道路，逐步构建了全新的煤矿安全观。

1)智能化建设升级，保障煤矿生产安全。随着智能化建设推进，煤矿生产各环节将逐步实现远程控制、互联互通，日常生产将主要依靠智能操控中心、智能技术支持中心和智能运维队伍协作完成，实现煤矿由“高危生产”向“本质安全”转变、由“规模产量”向“质量效益”转变、由“劳动密集”向“技术创新”转变、由“传统开采”向“智能开采”转变，从而实现煤炭行业的高质量安全发展。煤矿智能化建设是贯彻落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略的重要举措，将推进煤炭行业的智能化转型升级与高质量绿色安全发展。

2)完善煤炭生产供应链，保障煤炭供给安全。当前，我国煤炭企业主要面临着生产粗放、产能过剩、资源环境约束加剧、产业结构不合理等问题和挑战。在经济新常态下，能源革命推动煤炭行业供给侧结构性改革，促进煤炭产业高质量健康发展，实现由依靠数量、规模、速度、产值扩张的粗放型向依靠质量、结构、效益、环保提升的集约型产业发展模式转变势在必行。

3)生产管理绿色智能，工业能源安全升级。长期以来，煤炭的大规模开发，对矿区国土资源、地下水资源、空气环境，以及地表水等生态系统造成了极大破坏。与此同时，原有煤炭企业“采、掘、运、选”等工艺环节的信息化、智能化程度低，人工成本高、生产效率较低。煤炭企业生产管理应向绿色智能方向发展，推行绿色生产技术，建设绿色煤矿；推进开采技术革命，建设智能化煤矿。综合推进我国煤矿生产管理绿色智能化，维护煤炭工业能源安全。

4)工业法制建设强化，工业法制安全推进。目前我国煤炭工业法制建设仍处于较低水平，距离实现煤炭工业全面法治的目标仍有较大差距。推进煤炭工业法制建设应充分保障我国煤炭工业的健康发展，为我国能源革命及煤炭行业转型升级提供强有力的法治环境;鼓励煤炭资源的高效清洁利用，以立法形式促进建立资源低碳高效利用的激励及惩罚机制，强化我国煤炭工业法制建设，保障煤炭工业法制安全。

5)统筹煤炭产业技术升级与能源保障安全。煤电在保障我国能源安全方面发挥基础兜底作用，在一定时期内其在我国电力结构中的基础性地位仍将保持。煤炭与可再生能源具有良好的互补性，充分利用燃煤发电的稳定性，为可再生能源平抑波动提供基底；利用可再生能源的碳中和能力，为燃煤发电提供碳减排途径。煤矿充分发挥地区优势，以煤电为核心，与可再生能源在燃烧和化学转化方面的耦合，与太阳能发电、风电协同发展，构建多能互补的清洁能源系统，保障能源安全。

6)摆脱污名化，恢复行业声誉。能源革命对煤矿信息化、智能化建设提出更高要求，不断推进人工智能同煤炭产业深度融合，促使煤炭行业与其他新能源的有效结合，使煤矿逐渐释放沉重的能源供给负担，带动煤炭产业向高质量安全发展迈进。智慧化的煤矿党建和企业文化也逐步向着更智能、柔性、人文方向转变，将使煤矿摆脱污名化问题，恢复行业声誉。

煤矿的安全管理与监管呈现横纵向经纬交织，纵向来看，煤矿的安全生产受到国家的监察、地方的监管，企业最终负责；横向来看，本着“管生产管安全”的原则，机电、生产等不同部门之间相互监督煤矿整体安全。在能源革命的背景下，煤矿安全管理与煤炭减排紧密贴合，无论是纵向延伸还是横向拓展，都应对煤炭的碳减排给予重视，保障煤炭工业监管安全。

5.2 煤矿智能化对安全生产的革命性影响

煤矿智能化是将新一代信息技术与煤炭开发技术进行深度融合，煤矿智能化开采技术对煤矿生产、管理、监管等均产生了深远影响。

1)煤矿智能化对煤矿企业的安全生产产生革命性变革。2015年，国家煤矿安全监察局提出：通过机械化、自动化、信息化和智能化建设来实现煤矿安全生产的“减人提效”。我国采煤机械化程度不断提高，采煤机械化和智能化的发展促进了煤炭产量的增长，同时提升了煤矿安全管理水平。

2)智能化对煤矿企业的安全管理产生革命性变革。煤矿安全事故的发生因素中，人的不安全行为是最主要原因，而智能化的发展减少了井下工作人员数量，使企业的人员管理工作相对轻松。相比传统的人工过程管理，智能化过程管理不仅节省人力、物力、财力，也大大提高了管理效率。

3)智能化对煤矿企业安全监管产生革命性影响。我国煤矿监管监察体制的根本落脚点在企业主体责任的落实。智能化的发展不仅为企业主体责任的落实提供新思路，也为政府对企业的安全监管监察提供重要抓手。

基于新一代信息技术与煤炭开发、运营、监管技术进行深度融合，建立国家级能源与矿业领域安全生产智能化平台(如图7所示)，协同各部门将能源生产的各环节危险源、高危作业岗位等信息纳入平台，进行重大工程作业全流程安全管控，实现能源生产、消费、利用全流程的智能化运行，实现“无人则安”的能源开发策略。构建基于工业互联网的安全感知、监测、预警、处置及评估体系，提升能源与矿山企业安全生产数字化、网络化、智能化水平，培育“工业互联网+安全生产”协同创新模式，实现灾害的智能预测预警、救援快速响应、应急资源快速配置。