煤矿地表塌陷区天眼巡查监测系统设计及应用

李 勇，贺 鑫，李培现，王 炳，4，杨中辉，4，张芷祺，杨可明

(1.国能亿利能源有限责任公司 黄玉川煤矿，内蒙古 鄂尔多斯 010300；2.国家能源集团 国源电力有限公司，北京 100033；3.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083；4.矿业大学(北京)内蒙古研究院生态地质环境遥感大数据研究中心，内蒙古 鄂尔多斯 017001)

煤炭资源开采以后地下采空区应力重新分布，岩层在重力作用下产生地表移动和变形。随着开采空间的增大，变形将波及地表引起地表塌陷和破坏，部分区域会产生地裂缝、塌陷坑等破坏，进而引起生态地质环境恶化及灾害发生。为有效监测地表移动、变形引起的破坏，一般通过设立地表移动观测站，采用GNSS、水准及全站仪进行观测。设置地表观测站，通过对定期观测数据的处理分析，确定地表移动的预计参数和特征参数，认识和掌握开采沉陷规律，进而通过沉陷预计分析为矿井开采的优化设计、地表采动损害程度评价以及防护措施的选择提供技术支撑[1，2]。传统的采动地表变形监测一般采用水准仪和全站仪进行施测，需要事先将监测桩点布设在待采工作面的下沉主断面上；该方法实现简单易行，监测精度和可靠性高，是目前应用最为广泛的一种开采沉陷监测手段[3-5]。

随着空间对地观测技术的发展，矿区地表形变监测方法逐步更新，常用监测手段有以下4类：全球导航定位系统(GNSS)[6-8]；合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)[9-11]；无人机数字摄影测量；近年来，随着传感器技术的发展，在线形变监测集成系统已成为形变监测自动化的发展趋势。2016年Hu等人联合GNSS和测量机器人技术，设计了一种三层架构“感知层-服务层-应用层”的无线传感器网络，实现了矿区开采地表形变的近实时在线监测与分析[15]；2017年Dong等借助无线传感器网络、物联网和云计算技术，采用多源信息感知与数值模拟相结合的方法，开发了一套矿山尾矿坝形变监测与灾害预警系统(PSRMNS-IOTCC)[16]，虽然借助无线传感器网络实现了相关信息感知和融合处理，但协同观测仍以局部观测为主、任务相对单一。随着5G、物联网、云计算等技术进步，采动影响下的变形监测已从传统的点、线机械式监测向线、面数字化、智能化、网络化的高精度、准实时连续信息化监测发展。技术的发展使采动变形空天地多源传感器协同监测成为可能。

为有效管理和使用矿山开采地表塌陷区监测信息，针对矿山生产需求我国学者开发了功能多样、实用的地表沉陷预测及监测数据处理系统[5，17-19]。但是目前大多数塌陷区监测分析及开采沉陷预计系统均存在以下的问题尚未解决。首先，多数开采沉陷软件虽然基本能够满足地表移动观测站数据分析、计算的基本功能，但是使用难度大、技术要求高，推广性差；此外，以往开采沉陷预计程序大多为开采沉陷研究学者开发注重模型计算但是难以满足大型煤炭企业在部署环境、安全性能、自动化程度、大数据仓库设置等方面的规范，无法适应智慧矿山标准化建设的需求。本文研发了地表塌陷区天眼巡检监测系统，并在黄玉川矿应用。与传统开采沉陷监测系统相比，黄玉川煤矿地表采空塌陷区天眼巡查系统采用现代化的WebGIS解决方案。将数据的采集、处理以及客户端操作分析分离，利于系统的扩展和维护，系统可以与上级单位大数据平台有效融合，各项性能符合国家智能矿山建设的要求。

1 系统需求分析及功能设计

1.1 系统开发目标

针对黄玉川煤矿地表沉陷现状，基于矿山开采沉陷理论、岩移观测新技术、卫星遥感影像以及采矿地质条件与矿山环境资料等，开发适合于区域地质环境的地表移动观测、无人机巡查、开采沉陷预计及灾害实时监控的空天巡查系统。通过选取合适的致灾因子及评价单元，对矿区监测对象存在的地质环境问题和可能引发的地质灾害进行评估并给出预警等级，系统集成了数据采集、数据处理、数据分发服务等功能于一体。

1.2 主要功能设计

黄玉川煤矿地表主要为黄土沟壑，开采后地表裂缝发育。在部分坡度较大的影响区内坡脚处易发生滑塌破坏。

地表采空塌陷区主要是受到开采影响引起地表沉降及变形影响形成的地表裂隙、建构筑物损害以及滑坡、泥石流等次生灾害。地表裂缝的上下贯通还将引起地表水、空气与井下的连通，进而造成井下水害、煤层自燃等次生灾害。因此，本系统的主要目标拟通过有效的监测、预测及计算，获取地表塌陷、裂隙、滑坡、塌陷、泥石流、土壤侵蚀等影响，建立灾害分析、预测、预警体系，为煤矿采空塌陷区灾害防、控、治提供数据支撑和科学依据。因此根据煤矿智能化、标准化建设要求，设计主要功能如下：

1.2.1 地表移动观测站数据管理与分析

目前传统的地表移动观测站主要采用GNSS、全站仪、水准等方法进行观测。基于获取的不同时段地表坐标及高程计算地表下沉、倾斜、曲率、水平移动、水平变形等移动变形指标数据。因此该系统包含了地表移动数据存储管理及地表移动变形计算的基本功能。

下沉计算可以采用式(1)，指定方向水平移动计算采用式(2)。

和水平移动可用下式进行计算。

Wn=Hn0-Hnm

(1)

式中，Wn为地表第n点的m次观测时的下沉，mm；Hn0，Hnm分别为地表n点首次和m次观测时的高程，mm。

Un=(Xm-X0)cosφ+(ym-y0)sinφ

(2)

式中，(X0，Y0)为n点首次观测坐标；(X0，Y0)为n点m次观测坐标；φ为指定方向的坐标方位角；Un为n点指定方向地表水平移动量，mm。

其余变形亦可按照有关公式计算，在此不再赘述。

1.2.2 地裂缝无人机天眼巡查系统

目前，主要的地裂缝识别和处置方法是通过野外实测和调查获取[13，20]，黄玉川煤矿开采后的地表裂缝主要采用强夯和碾压处理。近年来，随着遥感、无人机的使用，为地裂缝、滑坡等煤矿次生灾害的监测提供了新的技术手段。黄玉川煤矿无人机天眼巡查系统主要包括地面无人机飞行控制系统、无人机云台、摄影测量数据采集系统及数据处理软件。地裂缝的提取采用黄玉川煤矿获取的大量无人机数据进行人工标记，形成训练数据集，数据集影像特征如下：①因矿山开采形成的地裂缝，多呈平行成组出现的细长条状态；②裂缝边缘一般曲线分布，宏观看有规定的走向，但是微观上边缘曲线杂乱无规律；③裂缝区域一般呈现暗黑色调，与周围影像有明显的对比度差异。

采用随机森林算法进行学习训练，建立裂缝提取模型，构建监督分类状态下地表裂隙提取算法。

1.2.3 遥感影像生态地质环境预测预警

生态地质环境风险评价基于矿区地质灾害的影响因素的指标选取基本因素和诱发因子。基本因素包括矿区坡度、高程、坡向、地层岩性、地质构造、水文地质条件、交通条件、已有地质灾害发育分布状况等；诱发因素包括降雨、开挖和地震等。基于上述评价指标，结合黄玉川煤矿黄土沟壑的区域地形条件，构建了基于层次分析法的矿区地质灾害风险评价模型，并上线运行。各指标因子如图1所示。

图1 矿区地质危险度评价层次结构模型

1.2.4 重要灾害易发区实时监控

针对评估出的灾害易发区域，在开采期间建立实时监控措施。主要通过设立GNSS连续运营监测站、裂缝传感器、拉线位移计、钻孔倾斜仪等多种专用和普适性地质灾害监测手段进行数据获取和监测。所获得的监测结果传至数据服务云平台进行存储、分析和使用。当各传感器数据超过一定阈值或者重大极端灾害发生时触发预警。该方法无须建立全矿区的地表灾害监测，仅仅通过对预计影响区内的灾害易发区域进行监测和治理，精准防控程度高，大大降低了监测成本。对不同破坏类型的地质灾害可以布设针对性的传感器，提高了监测手段的精准性。实时监测系统参照物联网的层次结构进行设置，主要有传感器端的数据感知获取层、数据传输采用GPRS/4G/5G技术。数据服务器承担三种功能，首先是收据的接收和存储，然后对实时采集的数据进行计算和分析，此外还提供对应用层的数据分发功能。实时监测数据的获取及发送数据。数据传输存储结构如图2所示。

图2 数据采集及存储

1.2.5 开采沉陷预计

开采沉陷预计采用传统概率积分法模型进行计算。黄玉川煤矿目前已开采区域主要包含4#、6#两个水平，其中4#煤采用一次采全高综采工艺，全部陷落法管理顶板；6上煤采用综采放顶煤工艺，全部陷落法管理顶板，因此选用概率积分模型进行开采沉陷预计是合适的。该模型基于随机介质理论，通过对开采空间的在走向、倾向上的积分获取主断面地表移动变形大小，进而计算地表域内下沉及变形。由于其模型简单，模型所使用的参数较少且易于获取，是我国应用最为广泛的地表沉陷预计方法，下沉和水平移动计算见式(3)、式(4)。

式中，W(x，y)为(x，y)点的下沉量；Wcm为充分采动条件下地表最大下沉值，Wcm=mqcosα；Ucm为最大水平移动值，Ucm=bWcm，b为水平移动系数；m为采厚；q为下沉系数；α为煤层倾角；r为开采影响传播角；D为地下开采区域(考虑拐点偏移)。

综上所述，黄玉川煤矿地表采空塌陷区天眼巡查系统主要功能集成了传统地表移动观测站数据获取、无人机灾害风险点调查及裂隙提取、基于遥感影像的生态地质环境灾害风险分析、基于实时传感网络的重要灾害易发区动态监控以及开采沉陷预测预报等5大主体功能。各部分基本业务流程如图3所示。

图3 主要功能的基本业务流程

2 系统总体架构及开发

2.1 基本业务架构及开发流程

根据系统业务架构要求，将各功能模块分解为数据获取端，数据服务器端以及客户端。其中数据获取端主要解决数据的获取、边缘存储及发送的问题。按照不同的数据来源及监测方式，将获取端分解为以下四类：

1)地表移动观测站，该部分主要是地面独立点的位置及高程监测信息，数据格式可用表的形式存储和发送，获取及存储简单。

2)雷达干涉测量，该部分结果多通过其他专业软件处理后上传，格式主要是shp格式，这部分内容可通过管理端自主上传至服务器。

3)无人机巡查数据。对于无人机数据，主要是tiff 格式栅格数据，该部分内容数据可以主动上传存储至服务器，采用深度学习算法在服务器端应用程序进行处理获取目标数据

4)实时传感器数据，实时传感器数据有一定采样频率，通过GPRS/4G/5G等方式传输至服务器，以表格形式存储。

数据服务器端主要是执行数据的查询、修改和增加，数据的存储，数据的分析及日志信息。其中数据分析是服务器端主要的应用业务，功能是进行开采沉陷预计、分析，灾害预测预报及预警，并依据客户需求生成各类报表。客户端层主要是完成用户登录、数据管理、报表的输出显示以及大屏展示。功能开发以基本业务逻辑边界进行拆分，形成代码流程并选择合适的硬件。主要业务逻辑架构如图4所示。

2.2 主要技术路线

在数据采集端，数据采用GPRS/4G/5G技术从采集终端自动传输数字信号至服务器应用程序。服务器应用程序负责数据的处理、计算及存储。客户端采用浏览器进行数据的查询、修改及大屏显示功能。系统开发采用REST(Representational State Transfer) API技术分离前后端。客户端通过Https请求数据的查询、修改。由于本项目是塌陷区数据采集系统，所有获取数据均认为是由于变化引起，不允许前端用户执行删除业务。通过前后端的分离，减少代码编写和部署时间，提高了工作效率。黄玉川煤矿所建立的系统融合了基于数据采集与处理、数据展示、项目管理等功能，项目主要包括表单数据填报、自动API生成、GIS展示、数据分析等功能，架构设计考虑到与其他系统进行集成的功能，支持页面集成、数据集成等方式。

3 工程应用

3.1 工程概况及地表移动观测站分析

黄玉川煤矿11401工作面为4煤首采工作面，工作面走向长度为1401m，倾斜长度为250m，煤层底板标高为916.63～1045.72m，地面标高为1131.3～1242.7m，埋深为169～250m，切眼角度3°。工作面东距井田边界470m，西为11402未开拓工作面，南为一水平一盘区大巷，北到DF6断层。工作面地面位于柳树湾村南营子社南，南部位于刘家圪台下方。本工作面煤层产状，总的趋势为走向北东，倾向北西，倾角在2°～17°。属缓倾斜煤层，4煤层是矿主采煤层之一，在本工作面厚度从3.0～4.7m 之间，平均为3.58m。煤质较硬，含2～5层夹矸，夹矸成分多为高灰煤，厚度从0.1～0.5m不等。煤层可采厚度3.15m，煤层较硬。煤层稳定性较好。

图4 业务逻辑结构

据地质资料，钻孔岩石力学试验结果，各可采煤层顶、底板岩石以泥岩及砂质泥岩为主，抗压强度多数小于30MPa，4 煤层顶、底板砂质泥岩、泥岩软化系数为0.29～0.71，属于易软化岩层。为获取地表移动规律，采用11401工作面上方地表为丘陵地貌并覆盖13m厚的黄土红土层，沟壑纵横，中厚度基岩(约180m)，2013年11月份在11401工作面上方布置了2条测线，总长度为960m，测点数共计47个，测点间隔约为20m，控制点布置于工作面外部观测线的末端。C线布置于工作面停采线侧，为走向半盆地观测线，D线沿倾向布置于停采线侧为倾向半盆地线，如图5所示。自2015年4月份进行了首次观测，至2016年10月观测共计6次。

图5 11401工作面几何尺寸及观测点分布

根据所观测的数据制作表1格式的数据表格并上传至系统，将自动生成如下的单一点位及剖面曲线，如图6所示。

图6 观测线地表移动曲线

3.2 开采沉陷预计结果

以11401工作监测数据进行概率积分法参数反演获取黄玉川煤矿地表移动概率积分法参数，参数反演采用基于地表移动矢量的概率积分法参数反演模型[21]。该模型以地表点的移动矢量为依据，误差平方和最小为指标，采用遗传算法进行概率积分法参数的反演，其计算过程和算法实现参见文献[21]。预计计算采用的概率积分法参数如下：下沉系数q=0.64，水平移动系数b=0.3，主要影响角正切tanβ=1.82，开采影响传播角θ0=90～0.06α，拐点偏移距S0=0.05H。沉陷预计结果如图7所示。

图7 黄玉川煤矿现有地表沉陷量预计结果(m)

3.3 矿区地质环境风险评价

各因子指标进行分区特征划分见表1。

表1 地质环境危险性评价各因子权重分布

获得坡度、坡向、高程、土地类型、植被覆盖度、距离道路的位置关系的指标分类，如图8所示。结合图8开采地表沉陷预计结果，采用层次分析法建立黄玉川煤矿地质环境危险性评价判断矩阵，进而获得各因子的权重。

采用表1各因子权重和图9各因子值，求和可以进行态地质环境风险评价分区，如图9所示。该图考虑地表地形、开采沉陷、坡度等因素影响，各因子权重分配合理，评价结果分区与实施吻合。

图8 黄玉川煤矿影响生态地质环境影响因子

图9 基于层次分析法的生态地质环境风险评价分区结果

4 结 论

1)为全面掌握煤矿区生态地质环境受开采影响变化，在对传统监测手段、信息系统分析的基础上，提出了构建地表采空塌陷区天眼巡查系统的构想。基于矿山开采沉陷理论、岩移观测数据，在无人机、卫星遥感、现代传感器等监测手段支撑下，将系统的建设目标设定为重大灾害实时监控的空天巡查系统。

2)针对黄玉川煤矿地表沉陷现状，系统功能主要包含地表移动观测站数据管理与分析、地裂缝无人机天眼巡查系统、遥感影像生态地质环境预测预警、重要灾害易发区实时监控、开采沉陷预计5项基本功能。

3)依据系统业务架构和前后端分离的REST API技术，将各功能模块分解为数据获取端，数据服务器端以及客户端。数据获取端融合物联网、GPRS/5G/4G技术实现数据的实时获取；数据服务端完成数据存储管理及主要业务流程；客户端采用REST API技术实现数据的查询、修改以及大屏展示。

4)以黄玉川煤矿11401工作面地表移动观测站数据分析、开采沉陷预计及地质环境评价结果、大屏幕展示了系统运行结果。该系统部署在黄玉川煤矿上级公司服务器，实现了数据采集、数据管理、数据使用的统一。为促进黄玉川煤矿智能绿色矿山建设在生态地质环境监测方向的数据分析、决策提供了基础依据。系统研究成果在其他井工开采矿区有推广应用价值。

5)在此平台基础上可进一步扩展地面塌陷专项监测调查体系，在卫星遥感(光学、InSAR)、无人机(LiDAR)等新兴技术的支撑下，完善矿山地质环境监测、评价指标体系和治理技术基础理论研究，逐步建立“天上看、地上查、动态管、超前治″的“天眼巡查+互联网+管控治理″的矿山生态地质环境管理信息系统。