煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势.pdf

工矿自动化 I n d u s t r ya n d Min e Au t oma t ion 第46卷第6期 2020年6月 Vol .46No.6 Ju n .2020 文章编号文章编号1671-251X202006-0035-06 DOI10. 13272/j. issn . 1671-251x . 17530 煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势 郑学召童鑫郭军张铎12 1.西安科技大学安全科学与工程学院，陕西 西安710054； 2.国家矿山救援西安研究中心，陕西西安710054 -切「土 扫码移动阅读 摘要摘要从物联网、大数据、云计算及人工智能方面综述了我国煤矿智能监测与预警技术的研究现状％针 对煤矿智能监测技术的实际应用情况，指出了煤矿智能监测与预警存在井下煤矿监测设备前兆信息采集可 靠性差、云端平台集成应用融合深度不够、数据库安全性较弱、人工智能技术在煤矿监测中的应用尚不成熟 等问题。展望了煤矿智能监测与预警技术的发展趋势煤矿智能监测系统应用石墨烯/氧化石墨烯光纤传感 器可实现多源信息感知，提升前兆信息采集的可靠性；研究多技术深度交叉融合技术，以探究监测数据的深 层价值；构建基于区块链技术的煤矿监测数据库，保证数据库不可篡改，且具有较好的读写性能；研发具备自 适应和深度学习的煤矿智能安全监测预警系统，实现矿井自动监测、智能预警。 关键词煤矿安全；智能监测与预警；物联网；云计算；人工智能；区块链数据库 中图分类号TD76 文献标志码A Res ea r c h st a t u sa n d d evel opme n t t r e n d ofin t e l ig en t mon it or in g a n d ea r l ywa r n in g t e c h n ol og yin c oa l min e ZHENG Xu ezh a o1,2, TONG Xin1, GUOJu n1,2, ZHANG Du o1,2 1. Col l eg e of Sa fet y Sc ien c e a n d En g in eer in g , Xa n Un iver sit y of Sc ien c e a n d Tec h n ol og y, XPn 710054, Ch in a; 2.XPn Resea r c h Cen t er of Na t ion a l Min e Resc u e, XPn 710054, Ch in a Abstract Th e r esea r c h st a t u s of in t el ig en t mon it or in g a n d ea r l y wa r n in g t ec h n ol og y in c oa l min e in Ch in a wa ssu mma r ized fr om t h e a spec t s of I n t er n et of t h in g sUbig d a t a Uc l ou d c ompu t in g a n d a r t ific ia l in t elig en c e.Ac c or d in g t o pr a c t ic a l a ppl ic a t ion ofin t elig en t mon it or in g t e c h n ol og yin c oa l min e Ut h e pr obl e msofin t elig e n t mon it or in g a n d ea r l ywa r n in g in c oa l min ewa spoin t sou t Uin c l u d in g poor r el ia bil it y of pr ec u r sor y in for ma t ion c ol l ec t ion of u n d er g r ou n d c oa l min e mon it or in g equ ipmen t , in su ffic ien t d ept h of c l ou d pl a t for m in t eg r a t ed a ppl ic a t ion a n d fu sion Uwea k d a t a ba se sec u r it yUa n d imma t u r ea ppl ic a t ion of a r t ific ia l in t elig en c e t ec h n ol og yin c oa l min e mon it or in g .Th e d evel opmen t t r en d ofin t elig e n t mon it or in g a n d ea r l y wa r n in g t ec h n ol og y in c oa l min e wa s pr ospec t ed t h e a ppl ic a t ion of g r a ph en e/g r a ph en e ox id e opt ic a l fiber sen sor s in in t el l ig en t mon it or in g syst em of c oa l min e c a n r ea l ize mu l t i-sou r c e in for ma t ion per c ept ion a n d impr ovet h er e l ia bil it yofpr ec u r sor yin for ma t ion c olec t ion ;st u d yin g mu l t i-t ec h n ol og yd eep c r ossfu sion t oex pl or ed e epva l u eofmon it or in g d a t a ;c on st r u c t in g c oa l min emon it or in g d a t a ba se ba sed on bl oc k c h a in t ec h n ol og y, en su r in g t h a t t h e d a t a ba se c a n n ot be t a mper ed a n d h a s g ood r ea d a n d wr it e per for ma n c e;d evel opin g in t elig e n t sa fet ymon it or in g a n d wa r n in g syst em wit h a d a pt ivea n d d ee pl ea r n in g , r ea l izin g min ea u t oma t ic mon it or in g a n d in t elig en t ea r l ywa r n in g . Keywordsc oa l min e sa fet y; in t elig en t mon it or in g a n d ea r l y wa r n in g ;I n t e r n e t oft h in g s ;c l ou d c ompu t in g ;a r t ific ia l in t elig en c e;bl oc kc h a in d a t a ba se 收稿日期收稿日期2019-12-15修回日期修回日期2020-03-26责任编辑责任编辑张强。 基金项目基金项目国家重点研发计划重点专项项目“018YFC0808201陕西省自然科学基础研究计划项目“018JM5009,2018JQ5080。 作者简介作者简介郑学召1977 ,男，新疆焉耆人，教授，博士，主要从事矿山安全与应急救援方面的教学与科研工作,E-ma ilzh en g x u ezh a ox uSt . ed u . c n。 引用格式引用格式郑学召，童鑫，郭军，等.煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势工矿自动化，2020,4663540. ZHENG Xu ezh a oTONG XinGUOJu n et a l 6Resea r c h st a t u sa n d d evel opmen t t r en d ofin t el ig en t mon it or in g a n d ea r l y wa r n in g t ec h n ol og y in c oa l min e[J]. I n d u st r y a n d Min e Au t oma t ion , 2020,466 35-40. ・36・ 工矿自动化 46 0引言引言 由于我国富煤、贫油、少气的客观条件，要实现 经济高质量发展，必须保证煤炭资源持续供应「门o 煤炭工业是支持我国经济发展的重要力量，科学、有 效的监测与预警是安全生产的基础。在煤炭生产过 程中，对煤矿进行实时监测和异常预警可以在很大 程度上降低事故的发生率，保证煤矿的安全生产o 随着科学技术的发展与革新，煤矿科技保障能力得 到明显提升，煤矿安全监测与预警技术也得到了迅 速发展。基于“智慧矿山”基本内涵与建设要求，煤 矿安全监测与预警逐渐向着“智能监测、精准预警、 科学防治“的方向发展「2-o 目前,煤矿井下大多使用相互独立、功能单一的 安全监测控制系统进行瓦斯浓度监测、采空区煤火 监测、矿尘监测、地质水害监测、冲击地压监测等，这 些独立系统无法满足煤矿安全生产全过程跟踪管理 要求，因此，基于物联网的煤矿安全监测技术得以发 展囚。煤矿生产从机械化到智能化的发展历程中， 监测技术也在不断发展革新，监测系统信息化、智能 化水平逐渐提升，产生了大量的数据资料，这为煤矿 企业能够依靠大量数据对监测信息智能分析奠定了 基础⑷。煤矿监测智能化依赖物联网、云计算、大数 据和人工智能等新兴技术，对大量监测数据进行信 息采集、存储和挖掘，从智能感知、实时监测层面改 进 矿 智 能 技 术 ， 进 在 生 前 提 下实现自动监测、智能预警「5「6-。 经过多年努力，我国煤矿智能监测技术在不断 发展完善，为矿山事故预防做出了重大贡献。本文 综述了煤矿智能监测与预警技术的研究现状，分析 了现有智能监测与预警技术存在的问题，并对其今 后的发展趋势进行了展望。 1研究现状研究现状 目前，国内外学者在煤矿智能监测技术方面开 展了 一系列研究，智能监测技术在煤矿生产领域的 应用也取得了很大的进展。在煤矿监测技术的智能 化发展进程中，数据采集和传输依赖物联网，数据处 理和挖掘依靠云计算和大数据技术，机器的学习和 自适应通过人工智能技术实现。它们均属于智能化 发展范畴，是层层递进又相互促进、相互发展的关 系「7-,三者的关系如图1所示。本文将从物联网、大 数据和云计算以及人工智能3个方面对煤矿智能监 测预警技术的研究现状进行阐述述。 1.1 基于物联网的煤矿监测技术研究 由于井下设备之间无线传输的不稳定性及矿井 图1物联网、大数据和云计算、人工智能的关系 Fig .1 Re l a t ion s h ips be t we e n I n t e n e t oft h in g s，big d a t a， c l ou d c ompu t in g a n d a t ific ia l in t elig en c e 电气防爆要求高，使得地面物联网技术难以在井下 直接运用「8-。所以，针对煤矿井下的特殊环境和安 生 要 ， 基 物联网 矿 技术 断 发 展 王军号等「9-研究了基于物联网感知层的数据融合技 术，实现了井下多源数据信息交叉融合，为监测数据 采集、传输稳定性及可靠性提供了理论依据。 朱晓娟等「10-提出了前向纠错FEC的丢包恢复策 略，在多跳网络中依赖很少的数据便可在很大程度 上恢复丢包，节点重传率得以降低，为前兆信息全 面、及时采集与传输奠定了基础。黄彩梅等门应用 射频识别RFI D技术，并结合Zig Bee无线通信技 术开发了煤矿无线定位与智能监测系统，为井下实 时监测与智能控制提供了技术支持。陈珍。陈珍萍等「12- 对井下物联网路由节点采用占空比DC休眠机制, 使节点能耗降彳，提高了前端信息感知设备的生存 周期，确保了安全监测的稳定性和续航能力。 J. B. Wa i等,13-通过物联网技术将光纤光栅Fiber Br a g g Gr a t in g , FBG技术与 I n t e r n et 集成，提高了 煤矿监测系统效能，实现了煤矿井下实时安全监测 和信息共享。P. K. Mish r a等「⑷运用物联网技术开 发了井下多模无线传感平台，应用无线传感器网络 WSN和I P网关等拓宽了煤矿物联网技术的发 展，使煤矿物联网监测技术日趋成熟。 从目前基于物联网的煤矿监测技术的发展现状 及 矿 井 实 发 ， 矿 物 联 网 依托多种异构传感器实现了井下复杂时空环境多源 信息 。 井 前 设备及 技术发 展 成熟，应用多种异构传感设备采集井下多源前兆信 息存在信息不全面、采集不及时的问题，限制了煤矿 物联网监测监控技术的进一步发展。 1. 2 基于大数据、云计算的煤矿监测与预警技术 研 国内外学者借助云计算、大数据挖掘技术对煤 矿 数 据 进 分 处 理 ， 展 矿 数 据库，推动了煤矿智能监测与预警技术的发展。 裴忠民等「15-结合大数据、云计算与煤矿信息化技 术，提出了煤矿物联网一体化信息平台构想，为煤矿 监测与预警系统集成化、信息化发展提供了方向。 2020 6 郑学召等煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势- -37 - - 马小平等,6-提出了具有预警功能、并将矿井监测参 数集成化的煤矿安全监测系统，为煤矿监测预警技 术的信息化发展提供了理论指导。李光荣等［17］设 计了煤矿风险信息预控云平台，改善了监测系统信 息单一、子系统集成化程度低、融合度差等问题，为 煤矿风险预控发展提供了技术支持。。曹允钦［18］以 数据采集和挖掘技术为支撑，开发了煤矿安全生产 动态诊断和辅助决策软件系统，促进了安全监测与 预警信息化和智能化的发展。刘晓悦等［19］提出了 一种基于云计算的遗传优化El ma n神经网络模型， ， 可对煤矿瓦斯浓度进行短期预测，为煤矿安全监测 与预警提供了新的思路。郑林江等,0-提出了煤矿 粉尘监测云服务模式，构建了井下粉尘大数据中心， 开发了粉尘监测云服务应用平台，为煤矿其他参数 监测与预警指明了方向。。J. B. Wa n等,1-基于 Ar d u in o传感器、物联网和云计算技术，采集矿山多 种环境参数监测信息，分析各类前兆信息，实现了瓦 斯预测和预警功能。。Zh ig a n g Ya n等对监测数据 进行分析挖掘，将3D地球科学仿真和云计算技术 相结合，建，建立了矿井突水水源监测控制云服务平台， ， 实现了矿井突水动态预警功能。 。 根据目前基于大数据、云计算的煤矿监测与预 警技术的发展现状可以发现，大多数煤矿的监测与 预警系统集中在单一应用点、单一层面，对云端大数 据分析平台应用多技术互相融合、协同发展的研究 较少，且大多数仅停留在理论层面，导致煤矿瓦斯、 火灾等监测子系统协同性较差，不利于挖掘监测数 据的深层价值。 。 1. 3 基于人工智能的煤矿监测与预警技术研究 当前，煤矿监测与预警技术依托机器人、语音视 频交互、三维可视化、虚拟现实和专家系统等各项技 术虽已取得了很大的进步，但人工智能技术的利用 还停留在初期阶段，基于人工智能的煤矿智能监测 技术发展不够全面。。曾峰等应用模糊神经网络 原理，对井下不同温度时不同气体成分进行了分析 模拟，设计了自适应电子鼻，可对不同气味进行不断 学习，提高了井下多源气体监测及预测的准确性。 。 付华等应用单隐含层前馈神经网络原理，分析了 主成分分析法和改进的极限学习机的优缺点，提出 了煤与瓦斯突出预测模型，为预防煤与瓦斯突出事 故提供了理论指导。。范志忠等,5-应用人工智能自 学习技术，提出了矿压数据智能自学习系统，结合岩 层分布图同步反演岩层断裂、失稳、新结构形成等状 态，实现了顶板大面积来压的预测与预警。 卢万杰等,6-应用人工智能神经网络原理构建了深 度学习算法，建立了煤矿设备类型识别模型，为矿用 巡检机器人提供了参考。董丽丽等针对煤矿突 水问题，应用长短时记忆LSTM 神经网络原理，提 出了煤矿突水预测模型，将突水实例数据作为样本 数据对模型进行训练，实现了煤矿突水预测与预警。 谢嘉成等融合了虚拟现实、大数据、云计算等技 术， ， 提 矿虚 控技术， ， 实 矿井 系统智能人机交互，拓宽了矿井监测预警技术的发 展空间。来文豪等,9-应用人工智能无监督学习技 术，结合激光诱导荧光技术和聚类算法 DBSCAN，提出了矿井突水光谱识别方法，不仅 可以快速识别突水来源，还可有效降低未知水源的 误识别，进一步推动了监测与预警技术的发展。 从目前基于人工智能的煤矿智能监测与预警技 术的发展现状可以看出，煤矿从自动化向智能化的 发展历程中，急需提升煤矿井下监测预警设备深度 学习、强化学习及自适应能力，以满足矿山安全态势 感知、监测信息共享等需求。 。 2存在的问题存在的问题 目前，我国煤矿智能监测与预警技术虽已取得 很大进展,但仍然存在诸多问题。 。 1 前兆信息采集可靠性差。煤矿物联网依赖 多种异构传感器实现井下复杂时空环境多源信息感 知。受限于井下传感检测技术的灵敏性及可靠度, 目 前井 多 前兆信息 存在 检 低、调校周期短等问题。。井下多源前兆信息采集不 全面、不及时限制了煤矿物联网监测监控技术的进 一步发展。 。 2 云端平台集成应用融合深度不够。目前已 有的监测预警系统一般只适应于某个监测子系统, 对基于大数据、云计算技术的监测预警一体化平台 及多技术深度交叉融合缺乏系统性研究，同时此类 研究大多集中在理论层面，平台建设的实践研究较 ， ， 导 矿 系 性较 ， ， 对云平 应用大 井 多 数据实 深 数据信息挖掘具 不利影响。 。 3 监测系统数据库安全性较弱。随着智能监 技术 断发展， ， 矿智 能 系 生 数据， ， 矿数据库 成为 必须要考虑的问题。。目前煤矿监测数据库管理系统 往往由单一机构进行管理和维护，由于中央管理模 式的局限性，监测数据传输和访问的安全性不能得 到很好的保障,0-。 。 4 人工智能技术在煤矿监测中的应用尚不成 熟。现阶段，煤矿智能监测与预警技术还处于人工 智能的初级阶段，运用物联网、云计算、大数据挖掘 等技术，使矿山局部初步具备了被观察和感知的能 力，通过数据分析处理实现智能判断与预测功能，但 38 工矿自动化 46 矿山监测设备缺少深度学习以及自适应能力，限制 了矿山安全态势感知、监测信息共享体系化协同等 技术的发展。 。 3发展趋势发展趋势 传感技术、控制技术、新材料技术、人工智能技 术的快速发展，为煤矿智能监测与预警系统的研发 提供了各种技术支持，由于煤矿井下复杂时空环境 多源信息变化规律不明确，煤矿智能监测与预警系 统还需在技术上不断提升,主要发展趋势如下 1 石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器的应用。 。 多年以来，光纤传感器在气体检测等方面的应用广 泛[31]，能够实现特定空间内连续稳定监测。实 验发现，引入石墨烯及其衍生材料，不仅可以对光波 导器件感光区增敏，还可以防止离子体共振SPR 传感器金属层被氧化。应用石墨烯的光纤传感器， 信息采集灵敏性将得到极大提升，可以有效提高前 兆信息采集灵敏度及可靠性。煤矿智能监测系统应 用基于石墨烯/氧化石墨烯的光纤传感器实现多源 信息感知，可提升前兆信息采集的可靠性。 。 2 多技术的深度交叉融合。。物联网技术可以 大幅扩大监测数据的来源，云计算技术可以实现海 量监测数据分布式存储，大数据技术可以对庞大的 数据资源进行分析处理，挖掘更深层次的内在价值， ， 系统的煤矿监测可以提供监测数据的结构化组织形 式。。对云端大数据分析平台应用多技术深度交叉融 合，不仅可以实现监测数据的积累、存储、管理及运 用，还可以提高煤矿监测系统各子系统的工作协同 性，进而使各子系统的效能可以充分体现研究 多技术深度交叉融合技术，以，以探究监测数据的深层 价值，是煤矿智能监测与预警技术的发展趋势之一。 。 3 区块链技术在煤矿监测数据库中的应用。 。 监测数据应用区块链技术便于数据的验证与存储， ， 依赖分布式算法生成和更新数据，运用密码学方法 保护监测数据传输和访问安全，使区块链数据库具 备防篡改、去中心化的特性。。现在已提出一种可查 询且防篡改的区块链数据库，这种数据库可以保证 数据不可篡改的同时具有较好的读写性能传 统数据库和区块链数据库的特点比较见表1构建 基于区块链技术的煤矿监测数据库是今后煤矿监测 系统数据库的发展趋势之一。 。 4 人工智能技术应用。随着科技的发展，人 工智能技术 大 进展， 今 Al ph a Go Lee、 Al ph a Go Ze r o等人工智能软件运用深度学习、强化 学习技术在围棋对弈领域不断刷新记录，说明人工 智能技术使机器获得深度学习、自适应能力 已经成为可能,5-。。随着煤矿监测设备的机器学习 表1传统数据库与区块链数据库特点比较 Ta bl e 1 Ch a r a c t e r is t ic s c ompa r is on oft r a d it ion a l d a t a ba s e a n d bl oc kc h a in d a t a ba s e 数据库 服务 存储操作数据 透明接入 模式式式存程度条件 传统 中心化中央式 增、删、保存某阶 私密 有严格的 数据库 改、查 段数据 权限等级 区块链 去中心化 分布式增、读 数据 无需授权 数据库 存验证即可接入 及 应等智能 能力 断提 ， ， 矿山 态 势感知、监测信息共享体系化协同将会进一步发展， ， 井下异常事件联动与处置机制也会趋于智能化，煤 矿智能监测预警技术将会逐渐成熟。。研发具备自适 应和深 学习 矿智能 系 煤矿监测与预警技术发展的一种趋势。 4结语结语 现阶段煤矿监测与预警技术研究已取得一定进 展，为煤矿灾害事故的预防做出了突出贡献。为了 适应煤矿安全监测与事故预警的需求，今后可从物 联网、大数据、云计算以及人工智能技术的深度融 合，石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器的应用，以及通 块 数据库技术 矿 数据 等 面 进行进一步研究。全面提升煤矿监测系统的智能 化、信息化水平，实现矿井自动监测、智能预警，对矿 山事故预防有重要的指导意义和实用价值。 。 参考文献References [1 -滕吉文，乔勇虎，宋鹏汉我国煤炭需求、探查潜力与 高效利用分析地球物理学报，2016,59 12 4633-46536 TENGJiwe n， QI AO Yon g h u， SONG Pen g h a n . 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