无人智能化综采面安全状态评价研究.pdf

二二○一八年一八年四四月月 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 analysis to determine the weight of each index and quantifies the volatility and relevance of 万方数据 the uation index. The comprehensive uation system uses the fuzzy comprehensive uation to score the indicators and use the analytic hierarchy process to determine the weights. Then, the uation results of the two uation systems are combined to uate the status of unmanned intelligent full- mechanized mining face. Finally, using the safety uation system established in the previous article, the safety status of 1001 unmanned fully mechanized mining face in No. 1 well of Huangling Mine was analyzed. The uation results show that the air volume at the working face has the greatest impact on other uation indicators, and the temperature uation index has the smallest impact. This article proposes recommendations based on the uation results that the basic requirement for ensuring the safety of an unmanned fully mechanized working face is to do a good job of ventilation at the working face. At the end of this thesis, the prospects for how to improve the safety uation results of the unmanned coal mining face are presented. Key words Unmanned;monitoring parameters;comprehensive management indicators;s afety status; Thesis Application Research 万方数据 目录 I 目 录 1 绪论 ......................................................................................................................................... 1 1.1 选题背景及研究意义 ...................................................................................................... 1 1.1.1 选题背景 ................................................................................................................... 1 1.1.2 研究目的和意义 ....................................................................................................... 1 1.1.3 无人智能化开采技术介绍 ....................................................................................... 2 1.2 国内外综采工作面安全监测技术研究现状 .................................................................. 2 1.2.1 国外研究现状 ........................................................................................................... 2 1.2.2 国内研究现状 ........................................................................................................... 3 1.3 国内外综采工作面安全评价研究现状 .......................................................................... 3 1.3.1 国外研究现状 ........................................................................................................... 3 1.3.2 国内研究现状 ........................................................................................................... 4 1.4 研究内容和技术路线 ...................................................................................................... 5 1.4.1 主要研究内容 ........................................................................................................... 5 1.4.2 研究方法及技术路线 ............................................................................................... 6 2 安全评价理论及方法 ............................................................................................................ 8 2.1 安全评价基本原理 .......................................................................................................... 8 2.1.1 相关性原理 ............................................................................................................... 8 2.1.2 类推原理 ................................................................................................................... 8 2.1.3 惯性原理 ................................................................................................................... 8 2.1.4 量变到质变原理 ....................................................................................................... 9 2.1.5 控制论相关理论 ....................................................................................................... 9 2.2 安全评价方法 .................................................................................................................. 9 2.3 模糊 Borda 法 ................................................................................................................ 10 2.4 模糊综合评价法 ............................................................................................................ 13 2.5 层次分析法 .................................................................................................................... 15 2.6 本章小结 ........................................................................................................................ 16 3 监测参数选择及计算权重确定 ........................................................................................... 17 3.1 监测参数选取 ............................................................................................................... 17 3.2 监测数据预处理 ............................................................................................................ 18 3.3 监测参数分析的数学方法 ............................................................................................ 19 万方数据 目录 II 3.4 指标权重确定 ................................................................................................................ 19 3.4.1 指标权重确定方法分析 ......................................................................................... 20 3.5 本章小结 ........................................................................................................................ 20 4 安全评价体系的建立 .......................................................................................................... 21 4.1 评价指标选取原则 ........................................................................................................ 21 4.2 评价指标特征分析 ........................................................................................................ 21 4.3 监测参数类指标 ............................................................................................................ 22 4.3.1 安全监测数据自身变化规律评价指标 ................................................................. 22 4.3.2 评价指标的关联性 ................................................................................................. 23 4.4 综合管理类评价指标 .................................................................................................... 24 4.5 评价计算方法 ................................................................................................................ 26 4.5.1 基于监测参数分析的评价计算方法 ..................................................................... 26 4.5.2 综合管理类评价计算方法 .................................................................................... 27 4.6 本章小结 ....................................................................................................................... 27 5 无人智能化综采面安全评价体系的应用 ........................................................................... 29 5.1 煤矿概况 ....................................................................................................................... 29 5.2 计算基于监测参数及关联度指标的评价结果 ............................................................ 29 5.2.1 计算监测数据权重及得分 ..................................................................................... 29 5.2.1 评价结果分析 ......................................................................................................... 35 5.3 综合管理类指标评价 .................................................................................................... 36 5.3.1 确定评语集 ............................................................................................................. 36 5.3.2 人员因素体系得分 ................................................................................................. 37 5.3.3 机械因素体系得分 ................................................................................................. 39 5.3.4 管理因素体系得分 ................................................................................................. 40 5.3.5 环境因素体系得分 ................................................................................................. 40 5.3.6 确定二级指标的权重以及最终的评价结果 ......................................................... 41 5.5.7 综合管理类指标评价结果 ..................................................................................... 42 5.4 整体计算结果评价 ........................................................................................................ 42 5.5 改善安全生产状态的措施 ............................................................................................ 43 5.6 本章小结 ........................................................................................................................ 43 6 结论 ....................................................................................................................................... 44 6.1 结论 ................................................................................................................................ 44 万方数据 目录 III 6.2 展望 ................................................................................................................................ 44 致 谢 ...................................................................................................................................... 46 参考文献 .................................................................................................................................. 47 附 录 ........................................................................................................................................ 51 万方数据 1 绪论 1 1 绪论 1.1 选题背景及研究意义 1.1.1 选题背景 我国是一个煤炭大国。 煤炭作为不可再生能源在我们国家能源消耗中占据主导地位， 并且这种主导地位将会持续。全球的能源消耗持续上升，在发达国家天然气等清洁能源 已经逐步占据主体，煤炭的消耗量有所下降，但是我国经济发展依然以煤炭为主体。目 前，各个国家都在提倡绿色生态，并且能源学科技也在不断进步，许多新型能源应运而 生,传统的主体能源受到可再生能源的冲击。 但是许多新型能源的受到科技、 经济等因素 的制约，所以新型能源取代传统能源的时代还未来临 [1- 2]。据有关部门预期，在本纪 30 年代之前，石油、煤等传统能源将继续作为能源的主体，我国煤炭储量居全球前三，然 而人均储量过低，远远落后于全球平均水平[3- 4]。煤炭储量过低，将会影响我国经济发 展，造成经济的不稳定。 煤炭是国家经济的必备性资源。但是，在大多数人认知中的煤矿是一个高危、环境 恶劣的工作场所。相对于国外很多国家，我国采出同样数量的煤炭会出现更多的事故。 一些重大的恶性事故导致不良的国际影响，给矿工生命安全造成了严重损失，不利于社 会的和谐与稳定。 事故由近年来的 3641 起、死亡 6027 人，降低为 2016 年的 604 起、死亡 1067 人； 瓦斯和顶板事故占比明显下降。这表明煤矿的机械化、自动化、信息化的安全机制逐步 完善，各种新型安全设备和技术为采煤安全提供重要的保障[5]。无人化采煤是通过减少 作业人员的方式降低伤亡率，为了提高采煤工作的安全性，必须大力发展机械化采煤， 智能化无人采煤的研究可以有效减少事故发生的策略。因此，分析智能化无人综采工作 面的监测数据，并且对数据包含的信息进行挖掘，以此判断工作面的状态[6- 7]，为无人 化开采提出理论支持 [8- 9]。许多先进的监测设备也被应用于煤矿[10]，与此同时，利用数 学分析方法对数据进行处理 [11]，但是单一的数据分析逐渐的不能满足数据的综合性分 析[12- 13]。基于此，本文提出对工作面监测数据的变化规律进行分析，着重分析监测参数 内部之间的波动关系。 1.1.2 研究目的和意义 相对于有人工作面而言，智能化无人综采工作面具有较多的优点。首先，无人化极 大程度减少了人工作业，降低了作业人员的劳动强度，其次，煤矿生产具有较大的危险 万方数据 西安科技大学全日制工程硕士学位论文 2 性，使用无人化采煤可以极大程度避免人员的伤亡。从另一方面来说，无人智能化开采 也可以在一定程度上降低成本，顺应了时代的发展，提高煤矿企业的核心竞争力。 利用监测的数据对工作面的安全状况进行分析，实质是利用监测数据自身以及各数 据间相互扰动规律的分析。本文利用监测数据作为指标建立评价体系，应用该评价体系 对工作面的安全状态进行评价，针对评价结果提出意见，确保生产的顺利进行。 本研究符合当前的国情。一方面，从人均采煤率可得，因为井下采煤工人的人员基 数过大，我国煤矿事故造成了许多人员伤亡。另一方面，我国现阶段产能严重过剩。经 济危机导致国外的发达国家经济衰退，我国经济也受到波及[14]。种种原因使得煤炭企业 利润急剧下降，在这样的背景下，无人智能化开采为了减少人工需求、提高采煤率、降 低开采成本提供了可能。所以无人智能化开采必将成为时代的选择[16]。另一方面，无人 智能化开采的普及可以减少作业人员的工作量。目前，无人智能化开采研究正处于上升 阶段 综上所述，本文研究顺应煤炭事业发展的潮流，尤其在煤炭事业低迷的阶段，无人 化课题更具有意义。与此同时，可以深化对多个监测数据研究的不足，实用性较强，还 有助于提高煤炭企业的安全生产管理水平，为煤炭企业科学发展提供技术支撑。 1.1.3 无人智能化开采技术介绍 智能化无人开采技术是通过智能化控制软件和工作面高速环网将采煤机控制系统、 支架电液控制系统、工作面运输控制系统、三机控制系统、泵站控制系统及供电系统有 机结合，实现对综合机械化采煤工作面设备的协调管理与集中控制。该项技术主要以采 煤机 22 项工序记忆截割、液压支架自动跟机及顺槽可视化远程遥控为基础，以国产成 套装备控制系统为支撑，以融合“人、机、环、管”过程数据的控制软件为核心，实现“一 键”启停、智能采高调整、斜切进刀、连续推进等功能的无人化开采模式。在全国范围 内，首次实现了地面调度指挥中心远程操控，并形成了在地面调度室远程采煤作业的常 态化。自动化控制系统主要包括SAM 自动控制系统、SCS 采煤机自动记忆截割控制 系统、SAC 电液控制系统。 1.2 国内外综采工作面安全监测技术研究现状 1.2.1 国外研究现状 欧美等国最先开始了监测系统的研究工作，与此同时，不断发展的 IT 技术、信息 传输技术以及数据的处理、挖掘技术，以美国为首的发达国家在煤矿的监测方面取得了 显著成效。CMM20M 是产自 Poland 的一种监测系统，采用周期循环的方式监测工作面 的各种数据，可以同时测量二十个测点。TF- 200 是产自德国的一种监测系统，它的原理 万方数据 1 绪论 3 是使用频分制方式传输，很大程度减少使用传输导线；MINOS（Mine Operation System） 监测监控系统和美国的 SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）监测监控系 统具有抗干扰能力强、配置简单等优势。上世界九十年代，美国的各个煤矿企业基本都 装配了安全监测系统[17]。 1.2.2 国内研究现状 我国从国外引入一系列安全监测系统。将其与我国煤矿的现实情况相结合，我国自 主研制出 KJ 系列的多规格安全监测系统。伴随着计算机技术的成熟，我国一些研究机 构再次推出 KJ90、KJ95、KJF200 等安全监测系统，这些新系统不仅可以监测更多类型 的参数、储存能力更强，而且可以集生产与安全监测系统于一体。近些年来，我国自主 发展的 30 余种安全监测系统都已经通过验证。尤其在最近几年，安全监测系统在我国 煤炭企业发展过程中起到很大的作用，并且长期以来积累了海量的监测数据。其中主要 是针对采煤工作面瓦斯浓度、温度、粉尘含量、工作面风量等方面的数据。 我国对瓦斯浓度数据分析有许多研究。国内学者通过理论与现场考察相结合的方 式，探讨了瓦斯涌出与瓦斯突出的关系。分析了前两次瓦斯爆炸峰值的变化，认为爆破 的瓦斯涌出最大允许值有风险[18]。 研究了基于工作面瓦斯涌出特征及矿井监测系统的预 测系统，利用现有的矿井监测系统对工作面瓦斯涌出量进行了研究[19- 20]。将计算机技术 应用于矿井安全监测系统的预测性能，并且进行现场实践验证，最终结果表明瓦斯突出 预警是完全可行的[21- 23]。 国内有许多人在研究工作面监测数据的分析，并且取得了不俗的成绩，积攒了大量 专业经验。然而，在调风理论、风网解算等模块的研究，却不尽人意[24]。矿井是一个复 杂的系统，通风网络都具有许多分支，任何一个局部通风发生变化都会引起整个系统的 风量产生变化，但是因为敏感度的不同，有些位置的变化并不明显，有的地方变化较为 显著。因此，一旦矿井的通风情况出现问题，可以推测为某个分支风阻存在异常[25- 28]。 1.3 国内外综采工作面安全评价研究现状 1.3.1 国外研究现状 国外最开始发展安全评价是因为核工业、航空等的高科技发展。在这一时期，系统 安全评价得到了很大的发展，最具有代表性的就是 PRA，该方法受到许多欧美国家的追 捧。在逐步的发展中又出现了许多评价方法，常用的有 HRA、FTA、ETA、HAZOP、 PHA[29]。十九世纪八十年代有两起较重大的事故发生，使得安全评价方法受到了广大研 究机构的重点关注，并且有关机构还开发了一些软件。国外矿业安全评价技术的提高离 不开其他行业技术的发展。尤其是随着计算机技术以及数学的不断革新，与模糊数学相 万方数据 西安科技大学全日制工程硕士学位论文 4 关的评价方法受到了大力的发展， 并且在原始方法的基础上进行拓展， 例如模糊概率法、 模糊故障树等方法[30- 31]。 1.3.2 国内研究现状 安全问题是我国煤炭事业面临的最严峻的问题之一，在很长的时间内一直困扰着煤 炭事业的发展，并且安全问题没有得到实质的改观。煤矿的安全评价几乎和其他行业同 步，如冶金、核工业等，但是研究的层次、投资的力度远远落后于其他行业[35- 37]。十九 世纪八十年代，煤炭相关部门制定了标准，用来规范矿井通风。之后工业部再次推出煤 矿的生产安全标准，其内容逐步丰富，包含了煤矿开采的各个方面的因素，是目前较为 通用的评价准则。然而，虽然制度逐渐完善，但是依然没有在理论层面进行拓展，相应 的体系和理论并没有形成[38- 39]。在对某个系统进行评价时，对系统分支系统以及系统内 部各个构成模块状态的评价分析，部分学者已经开展了研究。在我国煤矿安全评价在各 大高校研究较多，中国矿业大学、西安科技大学、福州大学、山东科技大学、河南理工 大学、辽宁工程大学等对矿业有所研究的学校都对矿业安全评价工作有所涉及。我国煤 矿地质因素较为复杂，需要研究适用于我国复杂地质地安全评价技术。矿山众多安全事 故的发生也从侧面反映出安全控制技术以及评价方法对矿山安全的重要性[40- 41]。 国内的矿业安全评价领域、风险分析研究才刚刚起步，但是通过这些年与欧美等国 的交流学习，我国在这方面展开深入的研究，也取得了一定的成果。 在 2000 年，国内研究人员选取断层、顶板来压、支护、人员素质等因素，构建了 一个对采煤工作面进行评价的综合评价模型，利用数学处理技术对其进行分析[42]。 在 2003 年，国内研究人员从人、机、管、环四个方面出发，选取顶板、瓦斯、安 全管理等十八个安全评价指标对矿井瓦斯突出事故进行安全分析[43- 46]。 在 2005 年，国内研究人员采用非线性动力学方法，选择环境、人员、机械等指标 对井下安全状态做了深入的分析探究[47- 48]。 在 2006 年，国内研究人员初次采用模糊评价方法与分层次法相结合的方式，利用 工作面的管理层次、支架状态、顶板来压情况作为评价指标，对枣庄矿业某工作面的安 全状态做了整体的评价[49- 52]。 在 2007 年，国内研究人员采用属性层次以及不确知量度法，利用人、机、管、环 四个因素建立评价指标，建立可以应用于综采工作面的综合评价体系[53- 54]。 在 2011 年，国内学者在煤矿安全评价中使用主成分分析法。主成分分析可以很大 程度的降低各个评价指标之间的相互影响，降低因为指标之间扰动对评价结果造成的影 响，并且该方法可以在选择指标时降低工作量，快捷实现安全评价工作[55]。 在 2016 年， 国内研究人员利用 Delphi 法选择出煤矿较为重要的影响因素作 为评价指标，并且采用 AHP 方法分析各个指标的权重。利用模糊数学的思想建立模糊 万方数据 1 绪论 5 评价模型，对煤矿进行评价，并且应用到实际的项目中[56- 57]。 以上的研究工作都取得不同程度的成绩，对煤矿安全评价工作有很大的帮助。但是 从另一方面来说，上述的评价方式过于单一，对各个评价指标的分析只考虑到单因素的 层面， 各个指标之间的相互影响以及在指标综合作用下对煤矿安全状态的影响没有深入 的研究。 1.4 研究内容和技术路线 1.4.1 主要研究内容 本文的研究对象是智能化无人综采工作面，以监测系统获取的数据作为评价基础， 创建安全评价模型，分析智能化无人综采工作面获取的监测数据。 运用数据收集、软件工具、理论分析、建模等手段建立评价指标体系，利用现场操 作及理论方法综合的方式，利用定性分析和定量分析相结合的方式，分析无人智能化煤 矿安全监测数据。选择不同的数学方法建立数学模型，判断监测数据对无人智能化采煤 工作面状态的影响，通过对智能化无人综采工作面安全状态的分析，提出可靠、合理、 可行的意见和科学的指导方法，保障采煤工作的安全。主要内容包括 （1）智能化无人综采工作面各监测数据关联分析 该数学分析方法主要是对监测数据之间的关联度进行分析，分析监测数据间的联 系，比如对瓦斯浓度参数A 表示和粉尘浓度参数（B 表示）之间的关联度分析如下， 对比两个数据系列的关联度，首先应该去除监测数据的量纲，两个数列之间各个对应的 元素之间差的最小值为△min,差的最大值为△max，数列中对应元素之间差的绝对值记为 △i,则这两个元素之间的关联度为 B，一般取值 0.5。 根据这个计算结果， 就可以接着求瓦斯浓度 A 和粉尘浓度 B 之间的关联度， 从而知 道所选取的参数之间的数值联系，如果有需要再进行深入分析，获取参数之间数值变化 的关系。 （2）监测数据波动规律分析 通常有两种类型的聚类分析法分别是样品、指标聚类。核心思想是定义样本或者变 量之间的“接近性”度量。假设将数据的变化作为测量指标，则利用聚类分析方法对数据 进行分类。显然,为了无人智能化采煤的安全性, 数据波动最大的一类越小越好，通过聚 类分析计算以后，显然会存在一个波动的临界