矿井安全监测预警系统异常数据分析和图表识别

2024-02-27李澎

山东煤炭科技 2024年1期

李澎

（山东煤炭工业信息计算中心，山东济南 250031）

1 概述

1.1 矿井安全监测预警数据

矿井安全风险监测预警数据主要是来自各采矿企业（目前主要针对煤矿）的物联网数据和管理信息系统数据。按照《国家煤矿安监局关于加快推进煤矿安全风险监测预警系统建设的指导意见（煤安监〔2019〕42 号）》等一系列文件和《煤矿感知数据联网接入规范》等相关技术规则，该体系集成了矿井建设、生产过程中采集的综合性基础数据和即时数据，以矿井设备、环境、人员的监测监控数据为主，包括井口上下各处传感器发来的水、电、风、尘、气、机、岩、煤等各种测控目标的实时感知数据，每一个下井人员的准确位置和动态轨迹，所属区域内勘探、测量、生产、地质地理等各类基础数据，矿井生产现场、生产环境视频图像和三维数据，各矿区水文和天气状况的即时变化数据等等。

1.2 异常数据

监测预警系统异常数据有工作疏漏或外部原因造成的数据失真、数据错误，故障引起的数据缺失、数据噪声，主观隐瞒导致的数据隐藏、数据误导等类型。

该系统最常发生的问题出现在前方数据采集和传输过程，关键就是要保证散布在井上井下成千上万的检测、监控和视频仪器都能被安置在适当的位置，能够正常和准确地运行，并且能够把采集的数据及时而完整地传送到位。

从大量数据可以看出传感器报警或出错有个特点，它们不是平均发生在各个时段或各个位置，而是经常集中出现在某处矿井、某个区域、某个时段。异常数据影响的不仅是数据本身，更重要的是形成数据干扰或数据黑洞，不利于及时发现风险、及时处置。

该文以矿井监测预警数据统计展示异常数据概况，再从相关煤矿安全信息中统计分析异常数据分类原因。

2 矿井监测预警系统中的异常数据

2.1 数据采集错误

数据采集、处置过程错误，出现误报、错报或重复报警。安全监控传感器需要实时监测矿井上下很多种环境或设备状态数据，安装数量和出现异常的数量都较大。2023 年11 月，统计60 处矿井共有传输控制分站1800 多个，连接各类安全监控传感器19 200 多个，包括模拟量传感器10 050 多个，开关量传感器9150 多个，平均每处矿井上传数据的传感器超过320 个。矿井下面生产作业环境复杂多变，漏水、碰撞、震动、灰尘、腐蚀等很多因素都可能导致传感器出现偏差、失效或误报，产生大量噪声数据或数据缺失。

随机调取安全监控传感器报警次数，这60 处矿井2023 年3 月1 日各类报警923 次，4 月1 日818 次，6 月5 日960 次，7 月21 日1013 次，11月1 日848 次。所有报警都要检查、核实原因，其中很多报警并不是发生了真实超限，而是使用错误或发生干扰。在现场处置信息中可以看到，仪器进水、粉尘遮盖、近处人员行动、震动、松脱、锈蚀等原因都经常出现，还有些是一次超限引发多次报警，大大增加了现场人员和后台分析的工作量。

以甲烷浓度报警数据为例，分析显示至少有30%可判断为误报，误报数量中接近2/3 由周围设备设施、环境、施工等因素引发，1/3 左右是人为错误引发。一氧化碳浓度数据的误报率在10%上下波动，相对较低。

2.2 现场仪器设备故障

设备故障表现为数据错误、报警或缺失。报警或数据缺失状态比较容易发现并及时修复；数据出错状态比较隐蔽，有可能持续多日，直到下次检校。

表1 是60 处矿井在连续4 个季度内出现的安全监控传感器及线路故障统计。相对巨大的传感器数量而言，故障数量还不能算很多，而且总数量在每个季度都减少，显示井下安全监控系统的设备质量和维护质量总体上在不断提高。

表1 数据采集端故障次数统计

传感器加分站总量21 000 个，季度故障率最高0.76%，每季度不断下降，说明当前传感器的主要问题不是直接坏掉，而是更多集中在数据准确度方面，能否正确、熟练地安装、使用、维护、校验传感器。

2.3 数据上传中断或传输错误

2.3.1 数据传输中断造成数据缺失

煤矿需要把安全数据实时传输到上级单位。表2 是60 处矿井的安全监控、井下人员定位、视频监控三个系统在连续五个季度内中断传输的次数统计。安全监控发生传输中断最多的一个季度，平均每天中断21 次。人员定位系统发生传输中断最多的一个季度，平均每天中断10 次。总数不少，尤其是超过2 h 的长时间中断较多，总体上造成较多数据黑洞。

表2 现场数据联网中断累计数次

2023 年3 季度，各企业对安全数据的重视程度已经明显提高，安全监控和人员定位两个系统却在这时改变了前期逐步减少的趋势，中断次数有所回升。说明随着数据传输质量提高，进一步提升传输质量的难度不断加大，影响到持续改进的效果。

视频监控故障数在前四个季度总体上波动上升，因为近一两年很多矿井正在增设视频系统。最后一个季度数据明显下降，说明这个时期各单位提高重视程度有了效果。视频系统虽然中断次数相对少一点，但是长时间中断的比例很高，多数季度可达到中断总数的90%以上，说明系统成熟程度和适用程度、使用维护系统的及时性和熟练性都亟待提高。另外不能排除个别矿井受生产经营状况的影响，及时修复、更新的积极性不高。

2.3.2 传输过程错误导致数据不一致

企业端数据通常分为查看总体情况的多点数据和细查局部细节的密采数据。理论上两种数据应该相符，只有采集密度的区别。实际应用中经常发现两种数据不符的现象，推测可能在采集过程中或井下向井上传输过程中遇到扰动。

向上级单位远程传输后，企业数据与远程数据不一致的现象更多。煤矿各种监测监控数据和视频图像要向上级单位远程实时上传，目前远程数据丢数、错数、传输延误很多。远程预警分析发现问题，必须先同企业核对数据，确认大体一致，才能进一步分析判断。

3 从煤矿安全信息中分析异常数据分布及原因

3.1 煤矿安全信息相关数据

煤矿企业要经常自查安全隐患，接受上级单位检查评估，有些煤矿还会聘请第三方安全咨询机构分析查找安全隐患，形成相应的安全信息。从2023年度相关煤矿安全检查信息中随机抽取130 矿次的信息，统计发现其中大约70%的矿次信息中明确包含涉及安全监控系统或人员位置监测系统的安全风险或违规行为，重大安全隐患中大约50%是通过这两个系统发现线索或协助判定。

3.2 两个专业数据系统

一是矿井安全监控系统，布点最为齐全，技术比较成熟。有毒有害物质、易燃易爆气体、温湿度、受力、与井下水电风尘有关的各项指标都可以实时显示。二是人员位置监测系统，布设齐备，可以监测到每一个下井人员的实时轨迹。两个系统内的关联数据相互交叉验证，可以发现很多比较隐蔽的问题，是目前安全风险预警分析使用最多的部分。本次统计针对涉及这两个专业系统的数据进行分析。

3.3 统计结果

安全风险或违规行为可以分成以下若干类型，如图1。

图1 统计结果分类

3.3.1 人为因素有关的异常数据

根据《煤矿安全监控系统通用技术要求（AQ 6201-2019）》《煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范（AQ 1029-2019）》等相关规定，对煤矿监测监控系统的安设、使用、调校、维护建立了明确的技术规则，煤矿监测监控系统的建设运行中出现违反相关规范的行为就可能导致数据异常，产生安全隐患。

1）未对安全监控系统仪器设备及时执行规定操作。这个问题发生很多，达到总数的21.7%。具体来说主要有几种情况：安全监控设备未做定期检测、校准，导致数据失真；未及时清理维护，导致数据失真或设备失效；未对故障、报警信号或异常数据及时处置，导致异常状态长时间持续或反复发生。

2）安全监控设备安设位置不合规。这个问题数量达到总数的20.4%，具体包括按规定必须安设特定传感器的位置未安装或已安装未启用；低精度传感器安设到需要更高精度的位置，不能满足监测监控的要求；传感器安设位置偏离规定位置太多，造成数据失真等。

3）安全监控数据或相关信息失真，达到总数的9.0%。其中多数是传感器报警原因填报不真实，有可能忽视事故隐患；还有些是未按规定检验检测，填报失真数据。

4）安全监控操作错误。比例相对较少，占6.3%。包括传感器参数设置错误，传感器或分站线路连接错误，操作错误导致误报警等原因。

5）系统联动功能缺失，占8.1%。安全监控系统不能与人员位置监测系统或应急广播系统联动，一体化联动报警功能失效，安全监控报警时无法及时告知附近人员。

6）人员位置监测设备安设位置不对，占4.1%。包括按规定必须安设人员位置传感器的位置未安装或已安装未启用，造成相应的人员位置数据缺失；传感器安设位置偏离规定位置太多，或安设间距过大，造成数据不准确等。

3.3.2 仪器设备故障导致的异常数据

1）安全监控设备异常，占9.5%。包括传感器、分站或传输存储设备故障，导致传感器发出错误信号或功能失效，安全监控系统数据错误或缺失等。

2）人员位置监测系统异常。比安全监控设备故障比例高一些，占14.9%。包括人员位置监测设备功能失灵或失效，下井人员随身定位卡故障，导致人员位置监测系统不准确或数据缺失。

3.4 数据分析和结论

1）上述与两个系统相关的安全风险或违规行为大致分成9 个类型，其中6 个类型和人为因素有关，数量占总数的69.7%。对相关工作人员的培训、监督、复核、奖惩，对相关工作流程的质量标准化建设，都是应加强的重点。

2）和设备安设位置有关的问题数量占到总量的24.4%。传感器安装地点的选择，探头到目标监测点之间的纵横间距，相关技术规范有明确标准。这个问题和部分职工比较粗放的工作风格有关，不注意细致的数量规范，有差不多就行的想法。

3）程序性的检测、调校、维护、清理执行不到位，直接问题比例达到21.7%，反映出井下管理不到位，工作人员不够认真细致。如果认真执行这类程序性工作，其他故障、错误也会减少很多。

4）人员位置监测系统问题较多，集中在信号精度和可靠性方面。

5）小错误影响不一定小。例如传感器校准时未打到标校状态导致误报警，传感器报警原因填报不准确不及时，这种操作上的小错误发生数量较多。

6）环境或人为因素导致的风险项和数据异常为主，现场设备故障导致的风险项和数据异常较少。这个结论和2.1、2.2 小节的远程统计数据可以相互印证。

4 预警系统异常数据识别和处置

4.1 特殊数据类型

“异常数据”是带有警示性质的特殊数据类型，本身就是一种事故隐患。出现异常数据，意味着出现了安全风险或违规行为。

将数据转换为图表形式，可以直观察觉数据变化，是数据分析的基础方法。远程预警数据不如企业的现场数据齐全，异常数据较多也增加了远程数据分析的难度。但是通过对在线图形和数字的观察、对比，仍然可以发现很多问题。

快速识别并利用或剔除异常数据，可以提高分析效率。数据缺失和数据突变，或者两种形式的复合表现，是经常能从图形或数字直观发现的数据异常现象。还有些异常数据类型，例如数据不准、数据隐瞒等情况有些可能从远程发现端倪，很难从远程判断，需要现场复核、校验。

4.2 识别处置多发的异常数据类型

4.2.1 识别并利用异常数据

图2 为人员轨迹数据缺失——故障轨迹图，图3 为人员轨迹数据缺失——对比正常轨迹图。

图2 人员轨迹数据缺失——故障轨迹

图3 人员轨迹数据缺失——对比正常轨迹

1）数据现象：图3 显示一位职工的人员位置信息缺失。该职工下井途中于7：02 从479 分站进入332 分站，随后轨迹消失，15：43 上井时轨迹才再次被跟踪到，中间8 个多小时是失踪状态。图4显示同时上下井的同区队负责人轨迹完整。

图4 数据突变

2）数据特点和分析方法：目前远程数据系统还无法以井下地图方式显示人员位置，只能看到每个下井人员定位卡经过的传感器位置列表。移动端数据缺失在远程系统中看起来不直观，有段时间间隔过大，有疑问但难以直接判断，需要用同时出入井的职工轨迹做比对。发现疑点后还需要企业数据或线下记录加以比对，方可最终确定原因。在这个案例中，查询发现该区队多名职工在相似地点、相似时段失去轨迹，该区队负责人、其他区队同时上下井职工的轨迹却很完整。据此判定该处有安全风险，可以到现场有针对性的查证。

4.2.2 识别并排除异常数据

图4 为数据突变图。

1）数据现象：采煤工作面隅角一氧化碳传感器连续超限报警多次。图4 中可见传感器数据从最小值0 到最大值1.0×10-3之间多次反复跳跃，明显不是正常的一氧化碳浓度数据，异常状态持续近2 h。

2）数据特点和分析方法：正常的传感器模拟量数据变动可以看出逐渐上升或下降的过程，长时间的中间过程图形一般会有波动。一氧化碳浓度报警值是2.4×10-5，通常情况下即使受炮烟影响也很少超过3.0×10-4。这种异常数据显得突兀和极端，经常反复跳变，缺乏数据演变过程。可以判定为传感器故障，不作为现场查证目标。

5 减少异常数据的措施

1）加强培训和考核，提高操作规范性和熟练度。目前产生异常数据的最大因素是现场操作有问题。操作人员标校传感器不规范、标校作业未进入传感器调校模式造成误报警、上传数据填报不规范或与实际不符的情况很频繁。应该有针对性地培训强化操作人员正确操作仪器、正确填报信息的能力。

很多时候改进的关键就是工作认真和管理到位，未必都涉及高深的技术。企业应适当增加安全器材运行管理和现场操作方面的检查内容，完善事前培训、事中检查考核、出现问题后排查处理各个环节。安全检查时增加现场操作方面的内容，督促有关部门提高安全器材的现场管理和操作水平。

2）加强设备管理，注意安装使用过程中的合规操作。异常数据的另一大原因和仪器设备有关。矿井工作人员在作业过程中损坏检测监控设备，传感器进水、碰撞、接线断落等现象较多。人员定位系统的数据错误很多由于定位分站布置不合理，井下识别卡故障或电量不足等原因。应该从设备管理和安全作业两方面着手，着重提高安装、使用、检校全过程的量化程度。监控管理部门应做好仪器设备保护措施，及时修复；作业部门应加强施工作业规范性、安全性。对于影响较大或比较频繁的故障应及时查清原因，责任到人。

3）2023 年各有关单位对安全监测预警系统的重视程度大幅提升，效果显著。下一步应在数据采集、传输的技术和设备方面强化投入。各企业根据实际情况选用技术适用、质量可靠、操作便捷的仪器设备，减少故障、误报或中断的发生。相关系统开发商应增加数据校验、校错复传、断点续传等功能，提高数据完整性和正确性。

4）推广普及矿井安全预警数据分析技术。把大数据分析方法应用于矿井安全管理是一门很新的技术，可以充分利用物联网数据，及时发现和排除矿井安全风险，具有很好的应用前景。矿井安全数据分析需要通防、机电、计算机等多专业知识，急需培养和配备一批复合型专业人员。