基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究.pdf

第 33 卷 1 期 2021 年 1 月 中 国 煤 炭 地 质 COAL GEOLOGY OF CHINA Vol. 33 No. 1 Jan.2021 doi10. 3969/ j. issn. 1674-1803. 2021. 01. 10 文章编号1674-1803202101-0058-06 基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究 郭婵妤,梁叶萍 中国煤炭地质总局勘查研究总院,北京 100039 摘 要在充分挖掘煤矿地质与水文地质资料的基础上,分析煤矿主要突水模式及影响突水关键因素,与煤矿水害 动态实时监测数据相结合,依托云计算和大数据技术建设水文地质数据库,基于现有煤矿水害监测技术,进行煤矿 水害监测预警系统总体设计。 结合大数据技术,研发系统功能模块,实现煤矿水害监测预警系统。 系统应用表明, 该系统功能完备,界面友好,能充分利用实时监测数据,快速有效反应实际情况,为煤矿的安全生产提供有力保障。 关键词大数据;煤矿水害;预警系统;远程监测系统 中图分类号TD745 文献标识码A Study on Coalmine Water Hazard Remote Monitoring and Early Warning System Based on Big Data Guo Chanyu, Liang Yeping Exploration and Research Institute, CNACG, Beijing 100039 AbstractBased on theadequate use of coalmine geological and hydrogeological data has analyzed coalmine main water bursting mode and key impacting factors. Combined with coalmine water hazard dynamic real time monitoring data, depend on cloud computation and big data technology, established hydrogeological database. In view of available coalmine water hazard monitoring technologies have car- ried out coalmine water hazard monitoring and early warning system general design. Combined with big data technology has researched and developed system functional module, realized coalmine water hazard monitoring and early warning system. Application of the sys- tem has shown that the system has complete functions, friendly interface, can use real time monitoring data adequately, fast and effec- tively reflect realities, thus have provided strong guarantee for coalmine safety in production. Keywordsbig data; coalmine water hazard; early warning system; remote monitoring system 基金项目中国煤炭地质总局专项资金项目基于大数据的煤矿水害 远程监测预警系统的研究2016-2017。 第一作者简介郭婵妤1988,女,河南汝州人,工程师,从事水文 地质、工程地质及环境地质工作。 收稿日期2019-07-24 责任编辑樊小舟 0 引言 矿井水害是我国煤矿主要灾害形式之一,建国 以来发生过各种矿井突水事故 3 000 次以上。 矿井 水害具有较大、重大事故多发甚至反弹,威胁煤炭资 源及矿井生态环境安全等特点。 因此,如何利用云 计算和大数据技术,建立煤矿水害远程监测预警系 统,为煤炭资源安全高效生态开采提供技术支撑,成 为众多学者研究的课题。 目前,煤矿水害预测系统 缺少成熟的多因素水害监测和大数据基础,不能进 行有效的远程预警[1]。 本文设计了一种基于大数 据的煤矿水害远程监测预警系统,可将动态数据和 静态数据有机结合,实现基于互联网的多用户在线 操作,为矿井水害预测提供了新的技术和方法。 1 系统设计目标 基于现有煤矿水害监测技术,建设与之匹配的 信息管理、专家决策和网络发布子系统,建设可存储 煤矿静态数据地质与水文地质资料与动态数据 生产动态与水害监测实时数据的数据库,最终集 合形成煤矿水害远程监测预警系统,实现对数据的 管理、分析、预警与信息发布;开展预警系统模拟测 试,针对出现的问题进行调整优化;开展小规模预警 系统现场测试,实现矿井水害监测系统、传输系统与 预警管理系统联合运行。 2 系统设计 2. 1 确定矿井水害监测指标 影响矿井水害的因素有很多。 综合前人的研究 成果,首先对矿井主要突水模式进行分析,明确其地 质和水文地质条件,查清矿井充水因素并进行分 析[2]。 依据充水水源、充水通道等对煤矿突水模式进 行分类;然后从煤层底板应力状态、顶底板岩石运动 规律、底板破坏深度、导水带、隔水关键层、阻水性能 等方面对矿井突水机理进行研究,确定煤矿潜在突水 万方数据 1 期郭婵妤,等基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究59 模式,并对各种潜在突水通道进行详细分析研究。 其 次对影响矿井突水的基础因素如断层、陷落柱、底板 岩层岩性及其组合特征、含水层富水性、含水层水头 压力、地应力、矿山压力、顶板导水裂隙带、老空水分 布、封闭不良钻孔等进行分析,对井下实际涌水点资 料进行大数据分析,来确定与突水灾害有关的各种关 键因子。 最终从矿井水害众多监测指标中选取了最 有效、最直接的六大煤矿水害监测指标,见表 1。 表 1 监测指标及设备 Table 1 Monitoring indices and devices 序号指标监测设备 1水量 老空区涌水量,采区主要出水点涌水量包括顶板淋 水量,井上排水管道、沟、渠、河流流量 YHL100 矿用本安型明渠流量监测仪 井下排水管道、水沟流量LJS1500/5G 矿用隔爆兼本安型超声波管道流量计、电磁流量计 高压注水量YHL10 矿用本安型高压流量计 2水位 地面水文孔水位YHYC200 野外观测孔水位监测分站 老空区积水水位、地下水文孔水位GUY200 矿用本安型水位传感器 3水压 承压水水压YHY10 矿用本安型水压监测仪 陷落柱、断层等构造异常区孔隙水压判断导水状态YHKB18 矿用本安型孔隙水感应报警仪 4水质地下水水质、矿井排水水质充水水源快速识别仪 5水温地下水水温GWD70 矿用本安型温度传感器 6底板应力岩体声发射全波形多通道岩体声发射仪 7其他降水量、气温、相对湿度、风向、风速等 2. 2 系统总体结构设计 基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统主要 针对煤矿企业,利用大数据技术和计算机技术,采用 统一的软件设计标准进行设计,总体结构由信息管 理及专家决策子系统和网络发布子系统两个业务子 系统组成图 1。 信息管理及专家决策子系统主要实现对矿区数 据、监测点数据、监测数据管理、专家决策、预警管 理、数据检索、数据分析、数据输出等;并实现分角 色、分权限的系统用户管理和访问控制。 网络发布子系统是以 WebGIS 为实现方式、基 于 GIS 平台所构建,以实现对具有现实性、动态性、 空间性的监测及相关数据的共享。 主要包含对基础 数据、资源数据与开采技术条件数据的查询,开采状 态数据、实时监测数据的动态关联展示和异常数据 的警示功能。 2. 3 系统功能模块设计 基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统主要 功能模块包括数据库、信息管理及专家决策子系统、 网络发布子系统和煤矿水害远程监测预警管理 系统[3-4]。 2. 3. 1 建立数据库 数据库数据内容主要包括矿区现有地质及水文 地质数据、监测点位置的静态数据和监测获取及系 统产生需要发布的动态数据。 数据通过数据导入、 接入到数据管理子系统 Oracle 11g 数据服务器中进 行管理,在数据管理系统中形成的预警信息导出为 共享格式的数据,在基于大数据的煤矿水害远程检 测预警系统中进行发布,或者在其他应用系统中使 用[5]。 通过建立数据库,方便实时更新煤矿水害的 各个监测指标数据,在煤矿开采中,用户也可以随时 修改及编辑各类数据,保证后续预测分析结果的可 靠性。 2. 3. 2 建立信息管理及专家决策子系统 该子系统主要包括信息管理和专家决策两 部分。 1信息管理子系统。 主要包括基础数据管理、 监测点管理、监测数据管理三部分。 基础数据管理 主要为煤矿矿区静态数据的管理,具有对矿井各种 图形数据加载、编辑、删除等能力;监测点管理主要 包括对水量、水温、水位、水压、变形量以及水质等六 类监测点的管理能力,监测点管理能够实现监测点 位置信息在图形上数据增加、修改、删除功能;监测 数据管理主要包括对六类监测点动态数据的存储和 管理,将这六类数据进行分标管理和对时间字段进 行索引,以提高检索效率,监测数据管理可以实现六 类监测数据动态显示、按时间查询、数据列表显示、 数据曲线显示、曲线图导出、数据导出等功能。 万方数据 雇圆答柙 ’氐图目理 基础数据管理 圆巳答柙 图层目理 沃七几I 医调『I 占 协川U 血刎U 烈 监测点管理 编辑监测点 I I 七泪 基 监测数据管理 删除监测点 l 出金洌、点属性管理●●。。。J -●● 千 信息管理及专家决策子系统 J 。乙．监测数据管理 十 ／＼ 数 据 专家决策 超限阂值 的 煤报警数据 矿异常预警模型参数 水设置 室 预警管理 关闭报警 口 迈 趋势预警模型参数 程 设置 监 信息发送 测 数据检索 综合预警模型参数 预 监测点查询 设置 盐 系 统统计分析 I I 后铜『I 柴件七匣力王知 监测致琚笪倒 平均值 用户管理 最值 网络发布子系统 ．．J 基础数据发布 监测数据发布及查询 预警信息发布及查询 60 中 国 煤 炭 地 质第 33 卷 图 1 系统组成与功能结构 Figure 1 System composition and functional structure 2专家决策子系统。 主要包括确定预警阈值 和建立预警决策模型[6]。 预警阈值的确定主要是 根据矿井静态数据和动态监测数据,结合矿井历史 数据,利用不同的数学模型如神经网络法、遗传 法、灰色系统理论、模糊数学法等,对矿井主要突 水模式和影响因素进行分析,通过分析确定合适的 水害监测预警阈值;预警决策模型主要包括超限预 警、变化异常预警、变化趋势预警、井下分站预警以 及报警信息发送自动化等图 2。 在确定预警阈值和建立预警决策模型之后,该 子系统在基础数据的基础上,叠加动态监测数据,对 历史动态数据分析计算出六类监测指标的平均值、 最大值和最小值,将这些值与预警阈值相比较,对到 达或超过预设条件的,系统会自动生成报警短信,自 动发送至相关负责人移动设备,同时系统主机发起 报警。 2. 3. 3 建立网络发布子系统 该子系统负责基础数据、监测数据、预警信息发 a. 超限预警 b. 变化异常预警 c. 变化趋势预警 图 2 预警类型 Figure 2 Early warning types 万方数据 A u t o C A D M a p G I S 监测设备 入／录入／接 导出／发布 1 期郭婵妤,等基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究61 布及查询功能,能在图中直观、全面的反映出矿井水 害可能发生的区域等。 该系统采用基于 WEB 技术 来实现基础数据、六大监测指标监测点基本信息发 布和动态数据发布,为用户提供查询图 3。 图 3 网络发布子系统 Figure 3 Network release subsystem 2. 3. 4 搭建煤矿水害远程监测预警管理系统 基于 SOA 将数据库、信息管理和专家决策子系 统、网络发布子系统集合形成煤矿水害远程监测预 警管理系统。 SOA 模型将不同功能单元通过单元 之间定义良好的接口和契约联系起来,使各种系统 中的单元利用一种统一和通用的方式进行交互,向 集成后的预警管理系统输入不同范围的模拟信号, 测试预警效果。 3 系统软件设计 该系统基于 C/ S 和 B/ S 混合的架构模式实现 了煤矿水害远程监测预警,系统需要存储海量的数 据,包括 AutoCAD 和 GIS 矢量图形格式文件,监测 静态和动态数据存储在 Oracle 11g 数据库服务器 中[7]。 本系统采用了 ArcGISOracle 的开发模式, 基于 GIS 平台构建,不仅实现了对动态、静态数据的 管理、共享、分析,还能够对异常数据进行警示、对预 测结果进行网络发布,方便用户管理与分析。 系统 软件流程如图 4 所示。 4 系统应用测试 系统按照兼容性、实用性、标准化及可扩展性原 则实现了信息管理与专家决策子系统和网络发布子 系统。 系统采用了 ArcGISOracle 开发模式实现系 统静态和动态数据综合管理,并按照相关标准设计 了动静态数据库,实现了图形文件的加载和卸载、煤 矿底图转换和切换。 系统能够适应不同煤矿的工作 模式,按照煤矿底图切换、监测点信息入库及接入动 态数据、不同煤矿专家决策模型参数设置等方面进 行切换,最终实现系统应用。 系统以山西省王庄煤矿为试点。 王庄煤矿初建 于 1947 年,面积 79. 68km2。 2008 年批复核定生产 能力为 710 万 t/ a,批采 3 号煤层。 3 煤层赋存于二 叠系山西组中下部,平均厚度 6. 69m。 利用煤矿水 害监测预警系统对该煤层的水害进行预测。 根据煤 矿的工程地质条件、水文地质条件以及开采条件,可 确定该煤矿的主要水害,确定监测指标,并将指标阈 值输入系统。 利用该系统对煤矿的水害进行监测预 警,并对该系统的实际应用效果进行测试。 首先收 集的煤矿的防治水中长期规划、矿井水文地质等报 告以及煤矿水文地质图和采掘工程平面图、煤矿以 往监测点的监测数据图 5。 对以往数据进行分 析,到煤矿现场进行系统安装,然后加载煤矿底图 图 6,录入监测点信息图 7,接入监测设备的监 测数据图 8,系统对自动读取的动态监测数据进 行分析,经过专家分析后,设置预警阈值图 9,完 成系统搭建。 如图 10 所示,一台计算机进行基础数据管理、 查询等操作,另外一台计算机进行动态监测数据显 示和监控。 当监测值达到系统设置的报警条件后, 系统自动报警,发送报警的监测点在地图上闪烁,并 发出报警声,同时向移动设备发送消息图 11。 通 过测试,该设备软件功能完备,界面较友好,反应迅 速,实用性强。 图 4 系统总体数据流程 Figure 4 System overall data flow 万方数据 开始 T 插入页面布局公式数据审阅 血站号 AB l l 站号j 时间 23 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 33 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 43 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 53 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 63 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 73 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 83 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 93 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 l O3 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 1 l3 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 1 23 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 1 33 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 7 1 43 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 1 53 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 1 63 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 1 73 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 1 83 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 1 93 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 03 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 l3 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 23 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 33 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 43 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 53 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 8 2 63 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 9 2 73 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 9 2 83 4 5 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 42 0 1 71 10 9 7 q d E n n d n n n n n n n d9 n 1711n q 9 0 7 太灰 CD 埋深温度 4 31 91 58 3 4 32 11 58 3 4 31 5 7 6 4 2 9 61 58 3 4 3 0 51 58 3 4 31 81 58 3 4 33 51 5 7 6 4 31 81 58 3 4 321 58 3 4 33 11 58 3 4 31 21 58 3 4 3 2 21 5 7 6 4 31 58 3 4 3 0 61 5 7 6 4 2 8 61 58 3 4 27 81 58 3 4 2 8 71 58 3 4 3 0 41 58 3 4 331 58 3 4 3 0 81 58 3 4 3 0 61 58 3 4 31 61 58 3 4 2 9 61 58 3 4 291 58 3 4 28 l1 58 3 4 291 58 3 4 27 61 58 3 d 97 715R 标高 1 16 9 1 l 7 l l l5 l l4 6 1 1 5 5 1 l6 8 l l8 5 l l6 8 1 1 7 1 l 8 l l l6 2 l l 7 2 1 1 5 1 l 5 6 l l3 6 l l2 8 1 13 7 1 l5 4 l l8 l l 5 8 1 1 5 6 1 l6 6 l l4 6 1 1 4 1 1 3 1 1 l 4 l l2 6 1 19 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 O 0 0 0 O 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 n 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 O 2 0 2 4 R 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 0 0 O 0 0 1 1 1 1 1 2 2 0 0 0 n 62 中 国 煤 炭 地 质第 33 卷 图 5 站点编号为 3450040000004 的温度监测数据片段 Figure 5 Site number3450040000004 temperature monitoring data segment 图 6 加载王庄煤矿底图 Figure 6 Loading Wangzhuang coalmine base map 图 7 监测点基本信息录入 Figure 7 Monitoring site essential ination logged in 图 8 动态监测数据显示 Figure 8 Dynamic monitoring data display 图 9 阈值预警设置 Figure 9 Threshold warning settings 万方数据 ■。。。『丽l 一，。。。；。。嚣4 絮蔗㈣嗍黝 } _ 互 ＆■ 镕＆自 镕 ＆剜 * 宣匿‘ V a 异常． 八 1 期郭婵妤,等基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究63 图 10 计算机工作画面 Figure 10 Computer work screen 图 11 水温异常报警 Figure 11 Water temperature anomaly warning 5 结论 根据煤矿水害特征设计的基于大数据的煤矿水 害远程监测预警系统,充分利用数据库的管理能力, 与监测设备采集的数据进行对接,同时专家决策子 系统根据数据库中的数据进行分析、学习,形成预测 结果。 系统应用表明,系统运行良好,实用性强,能 够及时发现监测指标异常,并自动报警,为煤矿水害 远程监测预警提供科学的决策依据。 参考文献 [1]徐波. 浅析多参数水文动态监测智能预警系统在煤矿的研究与 应用[J]. 科技视界,201322147. 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