張富凱,孫一冉,孫君頂,袁 冠,張海燕
(1.河南理工大學(xué) 軟件學(xué)院,河南 焦作 454000;2.河南理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河南 焦作 454000;3.中國礦業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,江蘇 徐州 221116)
我國煤礦大部分為地下開采,煤層賦存條件復(fù)雜,隨著開采深度增加,對通風安全的要求越來越嚴格,礦井智能通風系統(tǒng)的研究與設(shè)計已經(jīng)成為煤礦安全生產(chǎn)的重要保障[1-3]。
隨著計算機技術(shù)、通信技術(shù)以及傳感器技術(shù)的發(fā)展,許多學(xué)者對煤礦通風系統(tǒng)開展了深入研究,楊杰等[4]依據(jù)工業(yè)4.0 理念提出一種基于現(xiàn)場總線技術(shù)的智能通風系統(tǒng)設(shè)計方案;張慶華等[5]總結(jié)我國礦井通風技術(shù)及裝備的研究成果,指出智能通風需要解決的難題并提出實現(xiàn)通風智能化的3 個重點研究方向,即:智能感知、智能決策和智能控制;李偉宏等[6]對礦井智能通風控制系統(tǒng)進行了研究,分析了系統(tǒng)的邏輯框架和功能結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了風速測量、三維建模、通風仿真及網(wǎng)絡(luò)解算;邢永亮等[7]對通風網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的按需通風、災(zāi)變通風決策的智能化、智能通風輔助決策平臺等技術(shù)進行探討,提出了礦井通風設(shè)計與決策的綜合集成研究方向。
然而,三維通風模擬、通風網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、反風演練等關(guān)鍵技術(shù)是煤礦智能通風系統(tǒng)研究的重點。周福寶等[8]對礦井智能通風原理、關(guān)鍵技術(shù)及其系統(tǒng)組成進行了研究,在煤礦現(xiàn)場開展了相關(guān)試驗;邵良杉等[9]分析了煤礦智能通風系統(tǒng)的5 個關(guān)鍵技術(shù):參數(shù)精確獲取、通風網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、通風網(wǎng)絡(luò)仿真實時解算、智能優(yōu)化算法、風阻風機調(diào)節(jié)決策系統(tǒng),并以冀中能源峰峰集團羊東礦8272 工作面為試驗對象,驗證了以上關(guān)鍵技術(shù)的可靠性;盧新明等[10]對自然分風算法、按需分風計算、風阻調(diào)節(jié)優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)進行了深入研究;劉劍[11]從實時礦井通風網(wǎng)絡(luò)解算、災(zāi)變時期智能控風、通風參數(shù)高精度快速測試、智能網(wǎng)絡(luò)與智能裝備4 個方面論述了礦井智能通風亟需解決的關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)問題;李冠華[12]分析了煤礦通風安全數(shù)據(jù)的類型、監(jiān)測與整合方法,在陽泉某礦建立了煤礦通風安全動態(tài)數(shù)據(jù)平臺;張珂等[13]以煤礦工程平面圖為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),基于巷道間的拓撲關(guān)系,采用中心線加載斷面算法構(gòu)建了礦井三維巷道模型,實現(xiàn)了礦井通風系統(tǒng)二維圖到三維圖的快速轉(zhuǎn)換;遲煥磊等[14]提出了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多元信息驅(qū)動智能化工作面三維可視化監(jiān)控方法,在鄂爾多斯中煤某礦實現(xiàn)了對工作面成套設(shè)備的實時三維動態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)和模型三維融合展示;王斌等[15]、孫凱[16]、趙賀[17]分別在不同的煤礦深入研究了通風系統(tǒng)優(yōu)化模型及系統(tǒng)調(diào)整方案;張馳等[18]根據(jù)現(xiàn)場條件研發(fā)了一套智能反風系統(tǒng),實現(xiàn)了反風全過程自動化,為主要通風機風機房無人化建設(shè)打下堅實基礎(chǔ)。
基于以上研究,提出了一種礦井智能通風系統(tǒng)建設(shè)方案;論述了系統(tǒng)的組成架構(gòu)和研究內(nèi)容,研究了通風監(jiān)測大數(shù)據(jù)庫、三維通風模擬、AI 視頻智能識別、預(yù)警及輔助決策、系統(tǒng)聯(lián)動控制等關(guān)鍵技術(shù);基于MVC4.0+WebAPI+EasyUI+Knockout 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計并開發(fā)了礦井智能通風軟件系統(tǒng),實現(xiàn)了三維通風建模以及人工智能圖像識別在煤礦的應(yīng)用。
礦井智能通風系統(tǒng)由井下監(jiān)控設(shè)備和地面控制中心組成,礦井智能通風系統(tǒng)架構(gòu)如圖1。
圖1 礦井智能通風系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Mine intelligent ventilation system architecture
井下監(jiān)控設(shè)備主要包括傳感器、攝像頭以及工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)。具體包括:①井下安裝瓦斯傳感器、風門開關(guān)傳感器、風速傳感器、風速風向傳感器、風機開停傳感器及其他通風相關(guān)傳感器,傳感器實時監(jiān)測井下通風環(huán)境并采集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)由通信分站匯聚到井下交換機;②井下安裝AI 智能本安攝像頭,配套相應(yīng)的本安型視頻分析邊緣計算盒子,攝像頭實時監(jiān)測井下風門、風窗、風機等通風設(shè)施與設(shè)備,采集視頻圖像數(shù)據(jù),視頻分析邊緣計算盒子內(nèi)置人工智能識別算法,在邊緣端實時理解、分析視頻數(shù)據(jù);③匯聚到交換機的傳感器數(shù)據(jù)以及邊緣計算盒子識別的視頻數(shù)據(jù)通過井下工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)上傳至地面控制中心。
地面控制中心負責數(shù)據(jù)的分析與存儲,應(yīng)用系統(tǒng)的管理與展示。應(yīng)用服務(wù)器用于部署礦井智能通風應(yīng)用系統(tǒng),同時與礦井安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)、井下人員定位系統(tǒng)、廣播系統(tǒng)實現(xiàn)聯(lián)動控制;數(shù)據(jù)服務(wù)器存儲多種傳感器采集得到的通風監(jiān)測大數(shù)據(jù);AI 視頻分析服務(wù)器部署人工智能算法,對井下的視頻圖像內(nèi)容進行識別、分析,發(fā)現(xiàn)人員的異常行為和設(shè)施設(shè)備的異常狀態(tài);調(diào)度室大屏用于數(shù)字、圖形、視頻等信息的展示。
礦井智能通風系統(tǒng)以動態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)為驅(qū)動,建立三維通風模擬與隱患智能識別平臺,實現(xiàn)礦井通風數(shù)據(jù)實時動態(tài)分析、三維可視化展現(xiàn)以及有效的安全預(yù)警與輔助決策。主要研究內(nèi)容包括:
1)動態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)庫。整合瓦斯、CO、風速、風向、風機負壓、風門、風筒、主要通風機、局部通風機等傳感器數(shù)據(jù),建立通風系統(tǒng)大數(shù)據(jù)庫。
2)三維通風模擬與隱患智能分析平臺。將傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)、攝像頭監(jiān)測視頻圖像、人工智能圖像識別算法、三維可視化通風模擬、通風報表設(shè)計、預(yù)警報警及輔助決策、BI 大屏展示、歷史數(shù)據(jù)查詢等模塊融合在1 個軟件平臺上,形成閉合的通風管理系統(tǒng)。
礦井智能通風系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖2。
圖2 礦井智能通風系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)Fig.2 Functional structure of mine intelligent ventilation system
通過系統(tǒng)的建設(shè),形成一體化的綜合管理平臺,提高和完善煤礦通風管理的信息化水平,及時掌握通風系統(tǒng)的運行狀態(tài),提早發(fā)現(xiàn)安全隱患,做好預(yù)防工作,為礦井通風系統(tǒng)調(diào)度指揮提供輔助決策依據(jù)。
實現(xiàn)煤礦通風系統(tǒng)智能化管理,為井下生產(chǎn)作業(yè)發(fā)生變化時,提供輔助決策,防止安全事故的發(fā)生與擴大,建立礦井智能通風系統(tǒng),關(guān)鍵技術(shù)包括:通風監(jiān)測大數(shù)據(jù)庫、三維通風模擬、AI 視頻智能識別、預(yù)警及輔助決策、系統(tǒng)聯(lián)動控制。
礦井通風監(jiān)測數(shù)據(jù)包括傳感器采集的數(shù)值數(shù)據(jù)和攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù),是智能通風系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析、三維模擬仿真、AI 智能識別、預(yù)警報警以及系統(tǒng)聯(lián)動的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源,通過在井下安裝多種類型的傳感器設(shè)備(如瓦斯傳感器、風速傳感器、風速風向傳感器、風機負壓傳感器、風門傳感器、風筒傳感器、攝像頭等)監(jiān)測獲取數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型包括分站號、點號、傳感器類型、安裝地點、單位、量程下限、量程上限、報警下限、報警上限、斷電值、復(fù)電值、斷電區(qū)域、是否調(diào)校、監(jiān)測數(shù)值、更新時間等。
設(shè)計時,傳感器每30 s 采集1 次現(xiàn)場數(shù)據(jù),匯聚到通信分站通過工業(yè)環(huán)網(wǎng)上傳至地面數(shù)據(jù)服務(wù)器;假設(shè)某礦井已安裝并且正常工作1 400 個傳感器,該礦井每天將產(chǎn)生403.2 萬條通風監(jiān)測數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以通過曲線波動觀察其變化規(guī)律,并服務(wù)于智能通風系統(tǒng)的其他功能模塊。攝像頭實時監(jiān)測現(xiàn)場環(huán)境,經(jīng)過邊緣計算盒子分析后由工業(yè)環(huán)網(wǎng)上傳至AI 視頻分析服務(wù)器。實時通風監(jiān)測數(shù)據(jù)與圖像具有動態(tài)性與連續(xù)性,通風監(jiān)測大數(shù)據(jù)庫建立過程如圖3。
圖3 通風監(jiān)測大數(shù)據(jù)庫建立過程Fig.3 Process of establishing a large database of ventilation monitoring
1)基于CAD 圖紙的礦井三維通風建模過程如圖4。具體步驟如下:①將CAD 圖紙轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)格式,對其中的點數(shù)據(jù)、線條數(shù)據(jù),文本數(shù)據(jù)進行讀取、存儲、分析、格式化處理,得到三維圖形基礎(chǔ)數(shù)據(jù);②利用圖形引擎渲染三維圖形基礎(chǔ)數(shù)據(jù)得到三維巷道模型;③構(gòu)建圖形編輯器,實現(xiàn)對三維場景的編輯。
圖4 基于CAD 圖紙的礦井三維通風建模過程Fig.4 Mine 3D ventilation modeling process based on CAD drawings
2)澳大利亞Howden Ventsim 公司開發(fā)的Ventsim三維可視化礦井通風模擬軟件是當今世界上最主流的通風模擬軟件之一,目前已廣泛應(yīng)用于煤礦的通風系統(tǒng)構(gòu)建與優(yōu)化。Ventsim 軟件通過導(dǎo)入巷道中心線的方法建立礦井三維通風模型,具體實現(xiàn)步驟為:①基于帶有標高的采掘工程平面圖繪制其巷道中心線;將巷道中心線文件導(dǎo)入Ventsim 軟件中,并轉(zhuǎn)化為實體巷道,得到三維通風系統(tǒng)初步模型;②檢測并修正三維初步模型中巷道的連通性;③設(shè)置井筒,設(shè)置風筒,設(shè)置風機,編輯巷道通風參數(shù);④修正、完善礦井三維模型。Ventsim 軟件建立的三維通風模型的過程如圖5。
圖5 三維通風模擬效果圖Fig.5 Rendering of 3D ventilation simulation
應(yīng)國家礦山安全監(jiān)察局要求,各煤礦已經(jīng)裝備了各種各樣的監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)、視頻安防監(jiān)控系統(tǒng),并極大改善了煤礦安全生產(chǎn)狀況。但是,這些系統(tǒng)只是對監(jiān)控視頻進行實時監(jiān)視和事后對錄像進行分析,很難在事故尚未發(fā)生或正在發(fā)生時,就對相關(guān)人員進行警示,從而達到預(yù)防不安全事件發(fā)生的目的。
若要實時監(jiān)視并追蹤不安全事件的發(fā)生,如風門長時間打開、沒關(guān)嚴實,風機運轉(zhuǎn)異常等,則需要工作人員全天全時同時對多個監(jiān)控視頻進行監(jiān)視。這不僅不合理,也會消耗大量的人工成本。圖像和視頻已經(jīng)成為煤礦安全生產(chǎn)不可缺少的部分,由于缺乏有效的人工智能算法,這些圖像和視頻不能很好地服務(wù)于通風系統(tǒng)的智能化。因此,提出人工智能技術(shù)助力礦井智能通風系統(tǒng)建設(shè),通過有效預(yù)防安全事故的發(fā)生,降低通風管理成本。
基于深度學(xué)習的目標檢測算法已經(jīng)取得巨大成功,并在不同的場景下實現(xiàn)了工業(yè)落地。這些目標檢測算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、R-FCN、YOLO9000、RetinaNet、Mask RCNN、YOLOv3、Cascade R-CNN、ExtremeNet、YOLOv4、YOLOv5、YOLOS、YOLOX、Poly-YOLO 等。
井下智能攝像頭實時檢測并識別風門、風窗的開關(guān)狀態(tài)、風機的運轉(zhuǎn)狀態(tài),當監(jiān)控視頻中出現(xiàn)安全隱患事件時,如風門長時間打開、未關(guān)緊,風機運轉(zhuǎn)異常等,平臺前端會立刻分析、保存數(shù)據(jù)、發(fā)出警報,在第一時間通知相關(guān)工作人員進行現(xiàn)場勘查,并及時采取相應(yīng)處理措施,有效預(yù)防安全事故的發(fā)生。
根據(jù)實時實測、推演和解算數(shù)據(jù),第一時間發(fā)現(xiàn)風量、風速、風向等異常,及時預(yù)警和報警;建立預(yù)警機制,關(guān)聯(lián)應(yīng)急預(yù)案,提供必要的輔助決策能力,進而提高通風系統(tǒng)的安全性和通風管理的科學(xué)性。
2.4.1 建立預(yù)警機制
根據(jù)風險源的預(yù)警百分比梯度,結(jié)合風險源的梯度預(yù)警指標規(guī)則,開發(fā)特定的分析服務(wù)程序進行風險源的黃色預(yù)警與紅色預(yù)警。
井巷中允許的風流速度見表1。預(yù)警臨界值符合《煤礦安全規(guī)程》相關(guān)要求,如井巷中的風流速度應(yīng)當符合要求。
表1 井巷中允許的風流速度Table 1 Allowable airflow speed in the shaft
基于完善的風險預(yù)警機制,設(shè)計風險預(yù)警的詳細流程,風險預(yù)警流程如圖6。
圖6 風險預(yù)警流程Fig.6 Process of risk warning
2.4.2 多種預(yù)警形式
1)單測點預(yù)警。對井下巷道內(nèi)某個傳感器布點監(jiān)測值進行走勢曲線分析,查看一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)波動情況,包括基準值、預(yù)警上限及下限值、最大值、最小值、平均值等,分析井下單點的通風狀況。
2)多測點預(yù)警。對井下巷道中具有相關(guān)聯(lián)屬性的傳感器,對其監(jiān)測值同時進行走勢分析,當通風網(wǎng)絡(luò)發(fā)生變化時,查看多點曲線是否相應(yīng)同時發(fā)生變化,以此判斷井下通風狀況。
3)多測點組合預(yù)警。通風網(wǎng)絡(luò)主要分為并聯(lián)、串聯(lián)和角聯(lián)3 種基本結(jié)構(gòu)以及3 種結(jié)構(gòu)互相結(jié)合形成的混合式結(jié)構(gòu)。對各監(jiān)控點之間的數(shù)據(jù)關(guān)系與現(xiàn)場各類通風事故下參數(shù)特征數(shù)據(jù)庫進行綜合分析,開發(fā)特定的分析服務(wù)程序進行通風紊亂原因的判定。
4)系統(tǒng)聯(lián)動預(yù)警。智能通風系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)聯(lián)動交互功能,聯(lián)動規(guī)則可由用戶設(shè)定,根據(jù)規(guī)則,可以實現(xiàn)與井下人員定位系統(tǒng)、廣播系統(tǒng)、安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)、應(yīng)急預(yù)案等系統(tǒng)聯(lián)動預(yù)警。
2.4.3 提供輔助決策
將《煤礦生產(chǎn)安全事故應(yīng)急預(yù)案》相關(guān)內(nèi)容融入智能通風系統(tǒng)中,與預(yù)警機制相結(jié)合,為煤礦通風類事故提供有效預(yù)警與相應(yīng)的輔助決策。煤礦通風事故專項應(yīng)急預(yù)案中預(yù)設(shè)明確的應(yīng)急指揮機構(gòu)及相應(yīng)職責,其通風專項應(yīng)急救援組織機構(gòu)如圖7。
圖7 通風專項應(yīng)急救援組織機構(gòu)Fig.7 Ventilation special emergency rescue organization
當系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警或報警,系統(tǒng)根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)智能分析危險程度,匹配預(yù)案信息并初步做出輔助決策信息,組織機構(gòu)中的專業(yè)小組根據(jù)其職責實施相應(yīng)的應(yīng)急救援工作。
礦井智能通風系統(tǒng)平臺主要由智能通風軟件、三維通風建模軟件和人工智能圖像識別模型3 部分構(gòu)成。
礦井智能通風軟件基于ASP.NET 軟件平臺,SQL Server2012 數(shù)據(jù)庫開發(fā)。系統(tǒng)在邏輯上分為數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)處理、系統(tǒng)UI 等部分。智能通風軟件邏輯框架如圖8。
圖8 智能通風軟件邏輯框架Fig.8 Logical framework of intelligent ventilation software
礦井智能通風軟件基于MVC4.0+WebAPI+EasyUI+Knockout 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計開發(fā),其特點如下:
1)MVC 的框架模式。具有耦合性低、重用性高、生命周期成本低、可維護性高、有利軟件工程化管理等優(yōu)點。
2)采用WebAPI??蛻舳丝梢酝耆珨[脫代理和管道來直接進行交互。
3)采用EasyUI 前臺UI 界面插件??沙尸F(xiàn)功能豐富并且美觀的UI 界面。
4)采用Knockout。提供1 個數(shù)據(jù)模型與用戶UI界面進行關(guān)聯(lián)的高層次交互方式。
5)數(shù)據(jù)訪問層采用強大的Fluentdata 支持多數(shù)據(jù)庫操作。
通過建立礦井三維通風模型,將復(fù)雜的通風參數(shù)和通風過程以三維動態(tài)圖形的方式簡單、直觀地展現(xiàn)出來,可從任意角度觀察和調(diào)整通風系統(tǒng),實現(xiàn)巷道實時風量三維展現(xiàn)、風量分配的實時解算和分析,提高礦井通風決策人員的科學(xué)決策水平,幫助煤礦實現(xiàn)實時、動態(tài)、合理和科學(xué)的通風管理。礦井三維通風模型具有以下功能:
1)風流動態(tài)模擬。
2)任意風路固定風量、固定風壓、網(wǎng)絡(luò)風流按需分配仿真。
3)模擬風門、風窗、密閉等通風構(gòu)筑物設(shè)置和風量調(diào)節(jié)效果。
4)輔助進行短期和長期通風系統(tǒng)規(guī)劃。
5)在風網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的基礎(chǔ)上進行風機選型、風機運行工況點分析。
6)風機調(diào)速、反風模擬。
7)輔助進行災(zāi)害預(yù)案制定和緊急情況處理。
礦井通風三維可視化仿真模擬及通風網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化效果如圖9。
圖9 礦井通風三維可視化效果圖Fig.9 Mine ventilation 3D visualization rendering
將YOLOv5 算法應(yīng)用于煤礦通風AI 智能視頻識別,用于檢測煤礦井下風門開閉、風窗開閉、風機異常等狀態(tài)。YOLOv5 算法是1 種一階段目標檢測器,具有計算量小、識別速度快等優(yōu)點。
人工智能算法在煤礦通風場景下的應(yīng)用數(shù)據(jù)非常復(fù)雜,受到各種客觀因素的影響,如異常狀態(tài)下的圖像少且獲取困難、圖像光照不均勻、成像質(zhì)量差等。因此,煤礦通風相關(guān)視頻數(shù)據(jù)的獲取與處理是人工智能應(yīng)用需要關(guān)注的重點工作。
礦井智能通風系統(tǒng)涉及通風、計算機、傳感器、通信以及人工智能等多個領(lǐng)域的知識體系,是智能礦山建設(shè)的重要組成部分。通風監(jiān)測專業(yè)大數(shù)據(jù)庫為通風系統(tǒng)運行、調(diào)整、優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐;建立三維通風可視化模型,實現(xiàn)通風網(wǎng)絡(luò)和主要通風機工況模擬解算、通風系統(tǒng)動態(tài)優(yōu)化、全礦井按需分風,是通風系統(tǒng)建設(shè)的核心組成部分;將人工智能圖像識別技術(shù)引入通風系統(tǒng),實現(xiàn)風門、風窗、風機等通風設(shè)施異常狀態(tài)的自動識別,落實減員增效目標,是通風系統(tǒng)建設(shè)的主要創(chuàng)新點;將報警預(yù)警與應(yīng)急預(yù)案相結(jié)合,為通風系統(tǒng)管理及事故應(yīng)急響應(yīng)提供支撐;通風系統(tǒng)與人員定位系統(tǒng)、廣播系統(tǒng)等其他系統(tǒng)的聯(lián)動,當事故發(fā)生時,能夠及時部署應(yīng)急預(yù)案、制定避災(zāi)路線、廣播指揮撤離,有效防止事故擴大。在實際應(yīng)用中,融合多項關(guān)鍵技術(shù),建設(shè)符合礦井生產(chǎn)需要的智能化通風管理系統(tǒng),是智能礦山建設(shè)的必然選擇。