王恒曉

（國家能源集團(tuán)烏海能源有限責(zé)任公司，內(nèi)蒙古 烏海 016000）

感知煤礦安全態(tài)勢，是制定安全制度的基礎(chǔ)和調(diào)整礦井安全策略的前提，只有充分挖掘煤礦人、機(jī)、環(huán)、管等多方面的安全風(fēng)險與潛在隱患，才能采取有針對性的安全防范措施，預(yù)防煤礦事故發(fā)生。目前，煤礦風(fēng)險管控和隱患排查過程以人工巡檢、紙質(zhì)記錄為主[1-2]，對數(shù)據(jù)的處理、存儲和分析時效性不足，錯誤率高[3]。國內(nèi)外學(xué)者對煤礦安全風(fēng)險、隱患的信息化管理開展了相關(guān)研究，構(gòu)建了風(fēng)險分級管控系統(tǒng)[4]、隱患排查治理系統(tǒng)[5]以及安全質(zhì)量生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化管理系統(tǒng)[6]，在一定程度上提高了煤礦安全風(fēng)險隱患排查治理的工作效率，但各系統(tǒng)均服務(wù)于單一煤礦專業(yè)，系統(tǒng)之間相對獨(dú)立，無法溯源分析煤礦安全整個范疇的全鏈路數(shù)據(jù)?；诖耍O(shè)計(jì)了基于多源數(shù)據(jù)融合的煤礦安全態(tài)勢感知分析平臺[7-10]，將安全信息系統(tǒng)、安全監(jiān)測系統(tǒng)、設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)、視頻監(jiān)測平臺、風(fēng)險管控系統(tǒng)、隱患排查系統(tǒng)、災(zāi)害預(yù)警平臺等進(jìn)行充分融合，全面感知礦井人、機(jī)、環(huán)、管安全信息，構(gòu)建評價指標(biāo)體系與模型，宏觀層面評價各礦安全管理水平、找出管理薄弱項(xiàng)，細(xì)分層面可以分專業(yè)、系統(tǒng)、區(qū)域、時段識別管理重點(diǎn)、弱點(diǎn)與短板，全面提升煤礦安全管理智能化水平。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)采用“平臺+端”模式，基于統(tǒng)一體系架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)體系、安裝認(rèn)證、管理運(yùn)維向煤礦企業(yè)服務(wù)。系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)如圖1，包含數(shù)據(jù)感知層、數(shù)據(jù)存儲與服務(wù)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)感知層通過礦井一體化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)安全管理、安全監(jiān)測類數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)存儲與服務(wù)層按照元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)[11-12]將采集數(shù)據(jù)解析成為標(biāo)準(zhǔn)的、具備明確含義的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲；系統(tǒng)內(nèi)置安全分析模型、數(shù)據(jù)特征圖譜分析模型等，以微服務(wù)的形式向業(yè)務(wù)應(yīng)用層提供服務(wù)支撐；業(yè)務(wù)應(yīng)用層集風(fēng)險智能評判、隱患規(guī)律分析、事故態(tài)勢分析、作業(yè)人員分析、災(zāi)害風(fēng)險分析、設(shè)備隱患分析、風(fēng)險異常識別、數(shù)據(jù)資源管理、安全智能管控APP、安全態(tài)勢可視化展示于一體，通過數(shù)據(jù)分區(qū)、功能分區(qū)、權(quán)限分級為不同部門、不同級別、不同用戶提供業(yè)務(wù)服務(wù)。

圖1 系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)圖Fig.1 The overall technical architecture of the system

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)集成與質(zhì)量判識技術(shù)

1）安全風(fēng)險數(shù)據(jù)集成技術(shù)。礦井安全風(fēng)險數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本、圖像、視頻等多種形式分散存儲于獨(dú)立運(yùn)行的系統(tǒng)中，具有專業(yè)多，跨度大，存儲分散，結(jié)構(gòu)多樣的特點(diǎn)。針對結(jié)構(gòu)化安全數(shù)據(jù)，采用多協(xié)議適配的形式通過數(shù)據(jù)采集接口程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)集成；針對文本、圖像、視頻類數(shù)據(jù)，以文件的形式通過FTP 服務(wù)器上傳。所有礦端的數(shù)據(jù)以消息隊(duì)列的形式通過發(fā)布訂閱模式將數(shù)據(jù)推送至集團(tuán)公司，集團(tuán)公司的數(shù)據(jù)解析程序按照統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議解析上傳數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)治理軟件對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行處理，將處理后的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心存儲。

2）數(shù)據(jù)質(zhì)量判識技術(shù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量判識技術(shù)以數(shù)據(jù)可信度量分析指標(biāo)為核心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性、時效性、一致性、規(guī)范性、入庫合規(guī)性判識。數(shù)據(jù)可信度量分析指標(biāo)通過分析信息對象、數(shù)據(jù)來源，確定采集途徑及影響數(shù)據(jù)可信的主要因素，從規(guī)范性、完整性、準(zhǔn)確性、合規(guī)性、一致性、時效性6 個方面建立。

數(shù)據(jù)質(zhì)量判識通過建立核心元數(shù)據(jù)代碼集和校驗(yàn)規(guī)則集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性與時效性判識；利用數(shù)據(jù)波動、趨勢、時空關(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)信息準(zhǔn)確性與一致性判定；通過設(shè)備空間定位、狀態(tài)識別分析，實(shí)現(xiàn)設(shè)備調(diào)校、閉鎖測試、安裝規(guī)范性等自動識別；對集成數(shù)據(jù)入庫環(huán)節(jié)建立集Staffcert 校驗(yàn)、值域校驗(yàn)、正則表達(dá)式校驗(yàn)于一體的數(shù)據(jù)入庫合規(guī)性校驗(yàn)，判斷入庫數(shù)據(jù)是否為正確數(shù)據(jù)。

2.2 礦井安全風(fēng)險量化分析評價

2.2.1 風(fēng)險量化評價指標(biāo)體系

基于中性參照對象與事故致因理論，從人、機(jī)、環(huán)、管4 個維度構(gòu)建風(fēng)險量化評價指標(biāo)體系。

1）人的維度。以礦井現(xiàn)有系統(tǒng)為基礎(chǔ)，采集整理煤礦人員井下活動軌跡、出入井違章行為、從業(yè)資格、健康狀況等數(shù)據(jù)，構(gòu)建作業(yè)人員數(shù)量、持證情況、工作經(jīng)驗(yàn)、受教育程度、培訓(xùn)、操作違章率、疲勞程度等指標(biāo)。

2）機(jī)的維度。圍繞采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、排等主要環(huán)節(jié)，以現(xiàn)有系統(tǒng)為基礎(chǔ)，分析構(gòu)建關(guān)鍵要素邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，構(gòu)建設(shè)備資質(zhì)、先進(jìn)程度、完好率、故障率、維保率、維修質(zhì)檢不合格率，設(shè)備安全隱患發(fā)現(xiàn)率、整改率、逾期率，安全防護(hù)裝置配備率及安全運(yùn)行周期等評價指標(biāo)。

3）環(huán)的維度。基于煤礦水文地質(zhì)、災(zāi)害監(jiān)控與預(yù)警等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建與地質(zhì)、采掘方法、頂板災(zāi)害（冒頂片幫、沖擊地壓）、瓦斯災(zāi)害（瓦斯超限、瓦斯和煤塵爆炸、煤與瓦斯突出）、水害、火災(zāi)、放炮、職業(yè)危害（塵害、有害氣體）、煤礦采掘接替等相關(guān)的井下作業(yè)環(huán)境風(fēng)險評判指標(biāo)。

4）管的維度?；诿旱V安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、雙重預(yù)防管理等數(shù)據(jù)，構(gòu)建煤礦機(jī)構(gòu)及人員設(shè)置情況、安全生產(chǎn)責(zé)任制及落實(shí)情況、安全管理制度及落實(shí)情況、安全操作規(guī)程及落實(shí)情況、危險有害因素辨識評價與控制、應(yīng)急救援及演練、安全投入等評判指標(biāo)。

2.2.2 風(fēng)險評判模型

風(fēng)險評判模型包括集團(tuán)公司風(fēng)險評判模型與煤礦風(fēng)險評判模型。集團(tuán)公司風(fēng)險評判模型從公司轄區(qū)煤礦固有自然特性、礦井布局及采掘條件、礦井重大風(fēng)險與違章識別、事故數(shù)據(jù)分析、宏觀技術(shù)經(jīng)濟(jì)政策等多個方面，建立多級區(qū)域安全態(tài)勢風(fēng)險指標(biāo)體系與分級評價模型。

煤礦風(fēng)險評判模型利用模糊數(shù)學(xué)理論和層次分析法，自下而上構(gòu)建包含煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征、各采掘地點(diǎn)的各類安全風(fēng)險、煤礦安全風(fēng)險、地域安全風(fēng)險等多層遞歸的安全風(fēng)險動態(tài)評價模型。

2.2.3 風(fēng)險分析評價

針對被評價對象的各個指標(biāo)值，基于預(yù)設(shè)的指標(biāo)評分計(jì)算規(guī)則，計(jì)算百分制形式的指標(biāo)評分。風(fēng)險分析評價采用自底向頂?shù)捻樞蛴?jì)算評價對象層以上的目標(biāo)層和準(zhǔn)則層元素關(guān)于各個被評價對象的評分，實(shí)現(xiàn)公司與煤礦層級的安全綜合風(fēng)險分析評價。

2.3 風(fēng)險異常自動識別技術(shù)

圍繞監(jiān)控系統(tǒng)不合規(guī)、瓦斯抽采不達(dá)標(biāo)、瓦斯涌出異常、頂板監(jiān)測異常、火災(zāi)監(jiān)控區(qū)域溫度超限、機(jī)電設(shè)備安全隱患異常、人員違章行為等異常情況，建立監(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)特征快速提取與監(jiān)測異常自動識別。

針對煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜構(gòu)建，集成并優(yōu)化適用于煤礦多種災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的MLlib 算法庫[13]，采用方差、斜率、偏離均值等構(gòu)建數(shù)理統(tǒng)計(jì)特征量，采用灰色聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征值量化模型。利用煤礦安全風(fēng)險挖掘分析算法庫，根據(jù)不同風(fēng)險的特征，構(gòu)建相關(guān)安全監(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜。

針對監(jiān)測數(shù)據(jù)特征快速提取與識別，基于設(shè)計(jì)的大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時關(guān)聯(lián)分析處理框架，運(yùn)用重疊窗口和滑動時間窗口，構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)服務(wù)流處理模型，采用特征量距離相似度匹配與判定，實(shí)現(xiàn)瓦斯監(jiān)測值典型特征的快速提取，自動識別數(shù)據(jù)突變、趨勢偏離、多窗口微小波動、數(shù)據(jù)變化趨勢等安全監(jiān)測異常。

2.4 安全態(tài)勢可視化分析技術(shù)

安全態(tài)勢可視化分析技術(shù)采用PostGIS 作為礦井三維模型數(shù)據(jù)格式，選用GeoServer、Openlayers 等組件[14]，研發(fā)巷道拓?fù)渖伤惴?、巷道空間關(guān)系融合算法等，結(jié)合礦井地測空間數(shù)據(jù)，構(gòu)建礦井二三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)礦井地面工廣、巷道、采區(qū)等的矢量化展示；采用圖元標(biāo)注、巷道熱力圖等方式實(shí)現(xiàn)風(fēng)險可視化數(shù)據(jù)源動態(tài)綁定，實(shí)現(xiàn)全礦井風(fēng)險點(diǎn)、隱患點(diǎn)、預(yù)警點(diǎn)、報警點(diǎn)、故障點(diǎn)在二三維GIS 一張圖上的可視化展現(xiàn)；分析災(zāi)害氣體、粉塵濃度、采空區(qū)/帶式輸送機(jī)運(yùn)輸測溫沿線溫度的時間特性與空間特性，結(jié)合空間插值方法，構(gòu)建礦井重點(diǎn)采掘區(qū)域?yàn)?zāi)害氣體體積分?jǐn)?shù)分布場、粉塵濃度分布場、采空區(qū)/帶式輸送機(jī)運(yùn)輸測溫沿線溫度場，集成各災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)采掘頭面-盤（采）區(qū)-全礦，風(fēng)險多維度可視化展現(xiàn)。

3 系統(tǒng)平臺軟件

3.1 安全態(tài)勢感知分析平臺軟件

安全態(tài)勢感知分析平臺軟件采用ASP.NET Core為主體框架，同時結(jié)合數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)、JavaScript、CSS3、HTML5、jQuery、EasyUI、ECharts 等進(jìn)行開發(fā)，開發(fā)完成的終端兼容IE11 及Chrome 內(nèi)核。

平臺包括安全風(fēng)險量化分析評判、風(fēng)險自動識別、安全態(tài)勢可視化分析，安全態(tài)勢感知分析平臺功能結(jié)構(gòu)如圖2。

圖2 安全態(tài)勢感知分析平臺功能結(jié)構(gòu)Fig.2 Functional structure of safety situation awareness analysis platform

1）安全風(fēng)險量化分析評判。風(fēng)險量化評判指標(biāo)體系與風(fēng)險評判模型，實(shí)現(xiàn)采區(qū)、礦井、公司多層級風(fēng)險量化評判，建立專題圖表展示評判結(jié)果，同時可以生成Word、PDF 等多種格式的評判報告文件。

2）風(fēng)險自動識別?；诒O(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜與異常在線識別方法，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)合規(guī)性分析、瓦斯抽采達(dá)標(biāo)評判、瓦斯涌出異常分析、頂板監(jiān)測數(shù)據(jù)分析、提升機(jī)隱患分析、火災(zāi)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析、膠帶運(yùn)輸機(jī)隱患分析、煤礦隱患規(guī)律分析等。

3）安全態(tài)勢可視化分析。采用三維GIS 技術(shù)構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測GIS 一張圖，實(shí)現(xiàn)礦井風(fēng)險、隱患等安全監(jiān)測與分析數(shù)據(jù)分層顯示；根據(jù)實(shí)景建模技術(shù)，實(shí)現(xiàn)采區(qū)三維可視化展示；分析災(zāi)害氣體時空特性，結(jié)合空間插值方法，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害氣體分布模擬；采用折線圖、柱狀圖、南丁格爾圖等多種展示方法建立安全風(fēng)險專題圖表。

3.2 安全管控手機(jī)APP 軟件

安全管控手機(jī)APP 軟件采用原生與H5 相結(jié)合技術(shù)，支持APP、微信、釘釘?shù)?，?shí)現(xiàn)重大設(shè)備監(jiān)管，環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害預(yù)警、人員定位、視頻監(jiān)控、調(diào)度通信、云短信通知、設(shè)備點(diǎn)檢、安全管理、安全培訓(xùn)、告警主動推送等功能。

4 現(xiàn)場應(yīng)用

在烏海能源公司老石旦煤礦進(jìn)行安全態(tài)勢感知分析平臺與安全管控手機(jī)APP 現(xiàn)場應(yīng)用，在礦端部署1 主1 備2 臺數(shù)據(jù)采集服務(wù)器，1 臺Web 發(fā)布服務(wù)器，1 臺GIS 服務(wù)器，1 臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

數(shù)據(jù)采集服務(wù)器上部署安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)采集程序與聯(lián)網(wǎng)上傳程序。安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)采集程序通過區(qū)域控制器實(shí)現(xiàn)礦井瓦斯、火、頂板、水害、粉塵等災(zāi)害感知數(shù)據(jù)以及電力、廣播、調(diào)度通信、通風(fēng)等重點(diǎn)機(jī)電設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集。聯(lián)網(wǎng)上傳程序按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議將礦端的安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)與態(tài)勢感知分析數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本文件，通過FTP 上傳至公司端數(shù)據(jù)中心存儲。

Web 發(fā)布服務(wù)器上部署安全態(tài)勢感知分析平臺軟件，通過IIS 發(fā)布，使得同一網(wǎng)段內(nèi)的任何終端均可訪問。GIS 服務(wù)器上部署ArcGIS、GeoServer、Openlayers 等GIS 組件及JAVA、Tomcat 等基礎(chǔ)支撐軟件，GIS 服務(wù)通過Tomcat 發(fā)布，供安全態(tài)勢感知分析平臺軟件調(diào)用。

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器采用虛擬化的形式部署Windows Server 故障轉(zhuǎn)移群集，建立Always On 高可用性組，存儲安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)與態(tài)勢感知分析數(shù)據(jù)，為安全態(tài)勢感知分析平臺軟件及安全管控手機(jī)APP 提供數(shù)據(jù)支撐。

安全態(tài)勢感知分析平臺現(xiàn)場部署后，應(yīng)用結(jié)果表明該系統(tǒng)顯著提升了現(xiàn)場人員在風(fēng)險辨識、潛在隱患挖掘與風(fēng)險處置方面的能力，降低了礦井安全事故發(fā)生率。

5 結(jié) 語

煤礦安全態(tài)勢感知分析平臺實(shí)現(xiàn)了安全風(fēng)險數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)質(zhì)量判識、多層級安全態(tài)勢分析、礦井典型異常識別與可視化展示，通過在烏海能源公司老石旦煤礦的現(xiàn)場應(yīng)用，提高了礦井安全風(fēng)險辨識能力與風(fēng)險異常處置能力，為煤礦安全生產(chǎn)提供保障。