賀炳偉

(延安車村煤業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司，陜西 子長(zhǎng) 717300)

0 引言

2020年，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局等八部委等先后印發(fā)了《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》和“關(guān)于開展首批智能化示范煤礦建設(shè)推薦工作有關(guān)事項(xiàng)的通知”，明確指出煤礦的近期目標(biāo)就是利用先進(jìn)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)煤礦綠色安全及智能化、無(wú)人化開采。我國(guó)煤礦的采、掘、運(yùn)等生產(chǎn)各主要環(huán)節(jié)已實(shí)現(xiàn)了高度機(jī)械化以及自動(dòng)化，以“少人則安”這一顯著特征也取得了安全生產(chǎn)的重大突破。與此相對(duì)應(yīng)，礦井通風(fēng)與安全作為煤礦運(yùn)行的基本支撐體系卻尚未有效實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新，通風(fēng)安全管理技術(shù)滯后和煤礦安全的極端重要性形成了較大反差。通風(fēng)安全日常管理與應(yīng)急響應(yīng)能力成為了煤礦現(xiàn)代化進(jìn)程中相對(duì)薄弱的技術(shù)環(huán)節(jié)，以至大型礦井，特別是大型煤礦難以實(shí)現(xiàn)高效通風(fēng)和按需供風(fēng)，造成“一通三防”管理中的人力、物力和財(cái)力浪費(fèi)，并影響到控災(zāi)、救災(zāi)等災(zāi)變應(yīng)對(duì)能力的有效發(fā)揮[1]。

國(guó)外的通風(fēng)分析軟件，如美國(guó)的MFIRE、加拿大的VentSim，法國(guó)的Ineris(Cerchar)、南非的COMRO和澳大利亞的CSIRO、波蘭的VENTGRAPH等，但由于礦山管理體制等原因，并不能被我國(guó)煤炭企業(yè)采用。國(guó)內(nèi)越來(lái)越多從事通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)研究的人員在可視化、開放性、友好性上做了大量研究。例如西安科技大學(xué)的“礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)三維動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)”[2]，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的“基于Windows的礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算軟件”[3]、山東科技大學(xué)的“礦井災(zāi)變處理系統(tǒng)”[4]等。由于受數(shù)模發(fā)展、信息技術(shù)及通信條件等多方限制，在通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)智能解算、通風(fēng)態(tài)勢(shì)識(shí)別、自動(dòng)調(diào)控、風(fēng)險(xiǎn)與隱患辨識(shí)等諸多技術(shù)研發(fā)與現(xiàn)實(shí)需求領(lǐng)域進(jìn)展緩慢，尚未形成有效的技術(shù)集成，物聯(lián)網(wǎng)、“云平臺(tái)”、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)應(yīng)用水平不高，與煤礦的智慧化建設(shè)目標(biāo)差距明顯。

1 方案技術(shù)路線

近年來(lái)隨著信息化、智能化等技術(shù)的飛速發(fā)展，智能通風(fēng)建設(shè)已成為當(dāng)前智慧礦山建設(shè)的顯著熱點(diǎn)，代表了煤礦信息化與智慧化建設(shè)的發(fā)展方向，對(duì)于煤礦生產(chǎn)智能化發(fā)展具有重要意義[5]。以煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)多元信息融合為基礎(chǔ)，以“云端”大數(shù)據(jù)匯集與分析能力為依托，實(shí)現(xiàn)礦井通風(fēng)安全實(shí)時(shí)跟蹤分析、規(guī)律提取及科學(xué)預(yù)警，并通過(guò)礦井通風(fēng)等學(xué)科相關(guān)基礎(chǔ)理論的深度應(yīng)用，形成以礦井通風(fēng)動(dòng)態(tài)波動(dòng)變化跟蹤分析與優(yōu)化控制為核心的智能決策平臺(tái)。煤礦智能通風(fēng)與安全保障解決方案的技術(shù)路線如圖1所示。

2 平臺(tái)主要架構(gòu)

2.1 礦井智能通風(fēng)系統(tǒng)組成

礦井智能通風(fēng)可分為以環(huán)境感知、分析、決策、預(yù)警、應(yīng)急處置為核心的“智能”內(nèi)涵和以通風(fēng)機(jī)及通風(fēng)構(gòu)筑物的系統(tǒng)集約控制、裝備自適應(yīng)控制、故障管控為核心的“遙控與自動(dòng)化”內(nèi)涵2大部分。只有將智能通風(fēng)內(nèi)涵建設(shè)作為基本要求，綜合當(dāng)前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等信息技術(shù)手段，方能研究基于云邊端思想的礦井智能通風(fēng)系統(tǒng)架構(gòu)的構(gòu)建方法[6]。

2.2 在線監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)解算及三維信息化管理

通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)解算是礦井通風(fēng)系統(tǒng)智能化的基礎(chǔ)和關(guān)鍵內(nèi)容。煤礦通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)龐大且復(fù)雜，需要研究通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的并行求解模型，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜風(fēng)網(wǎng)的快速迭代解算，解決復(fù)雜風(fēng)網(wǎng)實(shí)時(shí)解算的性能瓶頸問(wèn)題。同時(shí)將在線監(jiān)測(cè)的風(fēng)速、風(fēng)壓等通風(fēng)相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行采集，結(jié)合風(fēng)網(wǎng)動(dòng)態(tài)解算實(shí)現(xiàn)對(duì)井下通風(fēng)系統(tǒng)全區(qū)域、全要素的在線監(jiān)測(cè)。為了將井下通風(fēng)系統(tǒng)全區(qū)域、全要素信息直觀的展現(xiàn)，還需要針對(duì)通風(fēng)要素構(gòu)建參數(shù)化的三維井巷模型類庫(kù)，以實(shí)現(xiàn)參數(shù)驅(qū)動(dòng)的井下通風(fēng)系統(tǒng)三維環(huán)境快速創(chuàng)建。在此基礎(chǔ)上，基于HTML5的網(wǎng)絡(luò)化三維架構(gòu)研究通風(fēng)信息動(dòng)態(tài)可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦井通風(fēng)系統(tǒng)全要素的云端三維直觀展現(xiàn)。

圖1 技術(shù)路線Fig.1 Technology roadmap

2.3 日常管控與故障智能診斷

煤礦井下的通風(fēng)系統(tǒng)是一個(gè)由風(fēng)道組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從拓?fù)浣嵌葋?lái)看屬于有向復(fù)雜連通網(wǎng)絡(luò)，各個(gè)通風(fēng)參數(shù)之間由于串聯(lián)、并聯(lián)交織構(gòu)成了廣泛的相關(guān)性，一個(gè)參數(shù)的變化通過(guò)鏈?zhǔn)叫?yīng)將傳導(dǎo)和影響一定的范圍。因此，需要在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)施采集和動(dòng)態(tài)解算的基礎(chǔ)之上，基于數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)、人工智能等智能化技術(shù)，剔除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、提高監(jiān)測(cè)精度、挖掘數(shù)據(jù)間隱含的規(guī)律、預(yù)測(cè)變化趨勢(shì)；進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)特定礦井、特定地點(diǎn)、特定參數(shù)是“正常”還是“異?！弊龀隹茖W(xué)的認(rèn)知，并從工程角度有效辨識(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的“異?！?，確定其“異常”的程度，以便實(shí)現(xiàn)科學(xué)的分級(jí)預(yù)警。

2.4 風(fēng)量準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)、智能遠(yuǎn)程調(diào)控

通風(fēng)系統(tǒng)的日常管理和災(zāi)變時(shí)期的應(yīng)對(duì)都依賴風(fēng)量的準(zhǔn)確檢測(cè)，當(dāng)前主要依賴通風(fēng)巡檢人員和風(fēng)速傳感器，但風(fēng)速傳感器精度不高且由于啟動(dòng)風(fēng)速的限制對(duì)低風(fēng)速區(qū)監(jiān)測(cè)不準(zhǔn)；而人員巡檢技術(shù)水平有差異，都對(duì)礦井風(fēng)量檢測(cè)帶來(lái)不利影響。針對(duì)此狀況，應(yīng)通過(guò)研究先進(jìn)的風(fēng)速監(jiān)測(cè)方法，提高低風(fēng)速監(jiān)測(cè)精度；研究數(shù)據(jù)融合方法，將人員巡檢數(shù)據(jù)和風(fēng)速傳感器數(shù)據(jù)相融合，互相驗(yàn)證提高風(fēng)量檢測(cè)的準(zhǔn)確性；此外，研究風(fēng)門、風(fēng)窗風(fēng)量監(jiān)測(cè)方法，建立智能遠(yuǎn)程調(diào)控理論，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的通風(fēng)設(shè)施調(diào)整。

2.5 災(zāi)變通風(fēng)系統(tǒng)抗災(zāi)能力

2.5.1 災(zāi)變風(fēng)流智能應(yīng)急調(diào)控

針對(duì)煤礦井下火災(zāi)、爆炸等災(zāi)變事故的典型情況，構(gòu)建系統(tǒng)性的場(chǎng)景進(jìn)行模擬分析，在大量模擬的基礎(chǔ)上提取其中的主要規(guī)律，研究災(zāi)變條件下通風(fēng)系統(tǒng)應(yīng)急調(diào)控方案。包括多主扇礦井災(zāi)變通風(fēng)的態(tài)勢(shì)分析、全礦反風(fēng)及局域反風(fēng)的方案制訂、災(zāi)變通風(fēng)管控對(duì)策研討、應(yīng)急預(yù)案編制等，并將上述關(guān)鍵技術(shù)的研究結(jié)果有效納入現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)有效的災(zāi)變管控應(yīng)對(duì)分析與應(yīng)急決策輔助。

2.5.2 通風(fēng)系統(tǒng)抗災(zāi)能力分析子系統(tǒng)

通風(fēng)系統(tǒng)在災(zāi)變條件下，由于火風(fēng)壓、通風(fēng)構(gòu)筑物的破壞，會(huì)造成系統(tǒng)風(fēng)流短路、風(fēng)流逆轉(zhuǎn)等變化，嚴(yán)重的會(huì)造成人員逃生困難、事故擴(kuò)大等問(wèn)題。因此，需要構(gòu)建基于災(zāi)變網(wǎng)絡(luò)風(fēng)煙流演化模型，研究通風(fēng)各子系統(tǒng)抗災(zāi)能力的跟蹤評(píng)價(jià)方法。這樣一方面為日常通風(fēng)管理改善抗災(zāi)能力提供依據(jù)，另一方面為研究通風(fēng)系統(tǒng)抗災(zāi)控制機(jī)理建立基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)災(zāi)變管控的技術(shù)性應(yīng)對(duì)分析與應(yīng)急決策輔助。

2.5.3 通風(fēng)系統(tǒng)災(zāi)變推演與智能決策子系統(tǒng)

在災(zāi)變風(fēng)流智能應(yīng)急調(diào)控研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建智能決策子系統(tǒng)。針對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)的遞進(jìn)變化及可能災(zāi)變特征，研究基于典型災(zāi)變情況下的場(chǎng)景式模擬與外延分析，在充分考慮一段時(shí)間后通風(fēng)系統(tǒng)災(zāi)變演化發(fā)展情形的條件下，研究智能決策子系統(tǒng)。結(jié)合抗災(zāi)能力分析子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定性與抗災(zāi)能力的深度跟進(jìn)式分析評(píng)價(jià)，智能推演出反風(fēng)、改變通風(fēng)構(gòu)筑物、風(fēng)壓調(diào)整等手段，提供決策效果的定性和定量的模擬，有效輔助災(zāi)變條件下的通風(fēng)決策。

2.5.4 礦井主要通風(fēng)機(jī)穩(wěn)定性實(shí)時(shí)判定模型

隨著煤炭開采能力的快速提高，多風(fēng)機(jī)聯(lián)合運(yùn)轉(zhuǎn)成為常態(tài)，亟需對(duì)主要通風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定性進(jìn)行實(shí)時(shí)判定，保障通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。因此，可以通過(guò)準(zhǔn)確測(cè)定礦井主要通風(fēng)機(jī)的特性范圍，結(jié)合通風(fēng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)解算，構(gòu)建多風(fēng)機(jī)聯(lián)合運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定性評(píng)判模型，基于深度學(xué)習(xí)理論建立評(píng)判算法，實(shí)現(xiàn)主要通風(fēng)機(jī)穩(wěn)定性的實(shí)施監(jiān)控，并對(duì)出現(xiàn)的可能影響穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的變化進(jìn)行預(yù)警。

2.6 多級(jí)聯(lián)動(dòng)智能通風(fēng)應(yīng)急指揮系統(tǒng)

通風(fēng)系統(tǒng)應(yīng)急條件下的指揮對(duì)井下井上協(xié)調(diào)提出了更高的要求，日常依賴人員升井后開會(huì)的方式已經(jīng)不能滿足要求，亟需實(shí)時(shí)高效的應(yīng)急指揮系統(tǒng)，構(gòu)建一種依托于礦井通信系統(tǒng)的通風(fēng)信息交互與共享模式。該模式以布置在通風(fēng)科室的業(yè)務(wù)終端計(jì)算機(jī)及大屏為信息中心，以井下、井上通用的防爆手機(jī)為信息終端，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)安全相關(guān)的多種信息，包括圖件、參數(shù)、視頻、音頻的全域、全時(shí)段、全面覆蓋；將信息按角色進(jìn)行有針對(duì)性的篩選，實(shí)現(xiàn)分級(jí)的信息展示與調(diào)控，從而將礦調(diào)度室(及上級(jí)公司調(diào)度室)、礦通防調(diào)度室(礦通防科與區(qū)隊(duì))、領(lǐng)導(dǎo)及相關(guān)部門、礦通風(fēng)安全專業(yè)人員等多個(gè)層次連通為一個(gè)整體，在“一張圖”的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高效通信、協(xié)同和指揮。智能通風(fēng)系統(tǒng)所涉及的分析計(jì)算軟件及相應(yīng)的技術(shù)支持均置于“云端”，專業(yè)通風(fēng)安全遠(yuǎn)程技術(shù)支持團(tuán)可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和“云端”可隨時(shí)跟蹤礦方的系統(tǒng)運(yùn)行并及時(shí)提供服務(wù)。

3 結(jié)語(yǔ)

立足于煤礦通風(fēng)安全管控需求與現(xiàn)實(shí)技術(shù)水平，瞄準(zhǔn)國(guó)內(nèi)外礦井通風(fēng)安全技術(shù)應(yīng)用前沿，以集成和提升成熟技術(shù)為基礎(chǔ)，并充分調(diào)研、加快研發(fā)、合理選用最新前沿技術(shù)，以安全監(jiān)控系統(tǒng)多元數(shù)據(jù)融合為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)數(shù)據(jù)信息的在線深度跟蹤分析、異常辨識(shí)及科學(xué)預(yù)警，有效提高礦井通風(fēng)安全領(lǐng)域全系統(tǒng)、全時(shí)段、全面關(guān)聯(lián)信息的實(shí)時(shí)匯集、分析、規(guī)律提取與預(yù)警水平。在多系統(tǒng)信息融合及實(shí)時(shí)跟蹤分析的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、遞進(jìn)優(yōu)化的通風(fēng)安全狀態(tài)跟蹤判斷功能及應(yīng)對(duì)方案智能決策功能，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵控風(fēng)點(diǎn)的智能調(diào)控，有效提高以礦井日常調(diào)風(fēng)及災(zāi)變通風(fēng)控制為代表的通風(fēng)技術(shù)管理工作的科學(xué)性、精準(zhǔn)性與時(shí)效性，并高水平實(shí)現(xiàn)對(duì)采掘工作面局域內(nèi)通風(fēng)安全的全面監(jiān)控、實(shí)時(shí)跟蹤、深度分析與科學(xué)管理。通過(guò)對(duì)通風(fēng)安全管理及各崗位業(yè)務(wù)的全方位信息支持，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)安全減人提效，建設(shè)滿足煤礦通風(fēng)智能決策與安全保障分析需求的信息化、智能化、集控化系統(tǒng)。