基于AI的煤矿安全管理智能预警体系构建分析_朱良嘉.pdf

基于 AI 的煤矿安全管理智能预警体系构建分析朱良嘉，刘大伟(陕西双龙煤业开发有限责任公司，陕西延安727306)摘要:本文通过分析建设煤矿安全管理智能预警体系的必要性，探讨基于 AI 技术的煤矿安全管理智能预警系统整体设计，对 AI 导向下的煤矿安全管理智能预警体系的构建思路展开研究。通过研究可知，为保障煤矿安全，降低煤矿井下、井上作业的风险损失，应结合煤矿的安全管理需求，以 AI 技术为核心，建设功能多样的智能预警系统。关键词:AI;煤矿;安全管理;智能预警中图分类号:TD76;TP18文献标识码:B文章编号:10080155(2023)02010303安全管理是煤矿项目的关键，但传统的管理手段弊端较多，安全预警不到位，导致煤矿作业面、井下作业中的安全风险控制难度较大，容易造成人员、经济损失。因此，在云计算、AI 技术、大数据技术广泛应用的今天，应基于 AI 构建煤矿安全管理智能预警体系，全面监测煤矿生产中的安全风险，以便能及时发现问题，进行预警提示，强化煤矿安全风险的防控力度，使煤矿的生产处于稳定、安全状态。1 建设煤矿安全管理智能预警体系的必要性在我国煤矿的生产活动中，90%以上的煤炭资源需要“井工开采”，平均开采深度约 600m。但井下环境复杂、作业多样，煤炭资源开采的不可预测性较强，安全风险较大。另外，在暴雨、大风等极端天气下，煤矿生产的安全风险突出，导致煤矿安全管理、安全风险的防控难度增加。某煤矿因大雨导致井下作业面停电，约 356 人滞留井下，滞留时间长达 7h，导致 3 名救助人员不幸遇难。近年来，国家鼓励煤矿及时完善、建立安全管理智能预警体系，加强煤矿生产中安全隐患的排查和治理。2020 年 3 月，国家能源局发布了关于加快煤矿智能化发展的指导意见，为煤矿安全管理的智能化建设指明了方向。而根据现阶段的科技体系，计算机、云计算、无人驾驶技术、物联网技术、AI 技术是实现煤矿安全管理智能化的关键。只有基于各类技术，积极推进煤矿安全管理智能预警系统建设，才能在井下巡逻、生产、综采环节强化安全管理力度，用智能化的安全监测技术排查煤矿生产的安全隐患，提前发布预警信息，使作业人员能够及时撤离，减少风险损失。2 基于 AI 的煤矿安全管理智能预警系统整体设计21 系统架构211 基本架构AI 导向下的煤矿安全管理智能预警系统由“GIS系统”“数据采集系统”“大数据系统”“AI 智能系统”组成。各个系统相互作用，统一调度，可以在煤矿生产中提供智能化的安全管理服务，包括安全预警、安全风险评估等，同时可提供安全管理所需的决策依据，维护煤矿生产的安全性1。“数据采集系统”会感知煤矿生产时的所有数据，对安全管理所需的数据信息进行预处理、存储、智能分析，并通过数据互通、共享保障安全预警可靠性。“大数据系统”可实现安全管理数据的存储和交换及基础数据的采集、识别。“AI 智能系统”是在各类智能组件的作用下，在煤矿安全管理中提供发掘安全风险、预测风险、验证风险的服务，可以实现 IOT 数据、安全管理数据、煤炭资源生产数据、矿区经营管理数据的集成应用。“GIS 系统”是应用地理空间技术定位安全管理设备、人员位置信息，分析矿井下的环境风险，为智能预警提供完整的井下信息。212 具体设计以“AI+云管控”安全检修预警系统为例，该系统是在大数据系统、GIS、AI 智能等系统的支持下，应用智能交换机、移动重点、5G 网络、MySQIL 服务器、井下环网、数据服务器等组件建立安全检修预警系统，系统整体设计如图 1 所示。根据煤矿井下维修业务的实际需求，该 AI 安全管理智能预警系统可在数据交互的基础上，应用三层网络交换机，传输可靠的数据信息，提供录入井下的人员信息、设备信息、设备运行信息、设备控制指令信息，使安全管理人员依据设备参数、关键数据，实时对设备进行保护和安全检查，在发现错误操作、误触问题后及时处理，以此减少检修环节的安全风险。301DOI:10.13487/ki.imce.023224图 1“AI+云管控”安全检修预警系统设计图22 功能模块221 引入层该功能模块可以快速集成煤矿生产中的所有系统，包括系统数据采集模块、生产监测系统、数据源监控系统、人员设备定位系统、其他自动化生产平台等。集成所有系统后，将各系统的数据信息采集到安全管理智能预警主系统中。222 数据层系统采集到所有数据信息后，数据层可满足数据分类、整理、处理、分析功能要求，可以在煤矿安全管理中提供可靠、可扩展的数据服务。在获取数据信息后，该模块可根据系统的预先设计，用特定的格式存储数据，分发指令，并基于大数据技术，对系统内的结构化、非结构化的数据库、时间序列数据库进行分类存储数据2。随后结合实际情况，应用系统数据，给出预警信息，为安全风险管理提供决策信息。数据层可基于煤矿安全管理中的人员、机械设备、生产环节、管理流程对内部数据进行分析，建立“采、掘、机、运、通”的数据矩阵，用数据分析覆盖各项生产、安全管理活动中的风险问题，识别煤矿生产中的安全风险因子。223 安全风险分析模型完成煤矿数据的采集、预处理任务后，可根据煤矿安全生产中的事故、风险类型，建立安全风险预警模型、风险分析模型等。同时，为煤矿提供应急管理、安全数据采集、极端天气预警、安全趋势预报、安全生产监控、事故致因追溯、灾情评估等服务。224 融合应用层应用层是结合煤矿安全生产智能预警系统应用场景，如设备安全检修、井下人员定位管理、作业面安全管理等需求，提供服务。基于该功能模块，安全管理人员可直接根据实时的矿井采掘平面模型，监控煤矿生产数据、安全管理数据、空间地理信息数据等，排查安全风险点，了解安全风险级别，构建以 AI 技术、物联网通信技术为核心的安全风险智能预警体系3。3 基于 AI 的煤矿安全管理智能预警体系的构建思路31 作业面安全预警在 AI 技术的导向下，煤矿安全管理智能预警体系中的作业面安全预警是针对“设备”“人员”的预警机制。AI 煤矿安全管理智能预警系统在采集数据的前提下，可以定位综采作业面人员、设备，监控井下设备的运行状态，实时通过设备的交互逻辑、人员的行动轨迹，提供安全预警信息。比如，在安全检修时，工作面周围有作业人员时，发现设备故障后，可通过井下通信对其进行安全提示，及时对故障设备进行断电操作，然后定位设备信息。在此过程中，系统可利用多维度验证算法，相互验证预警信息，构建由设备、人员、预警指令、设备控制为一体的智能安全预警机制，避免因误操作、误判而意外触发安全预警机制。验证确认预警信息无误后，在作业面语音播报预警提示，根据系统监测数据保护作业人员、保障作业面的安全。32 作业面安全送电保护在“AI+云管控”安全预警系统中，作业面安全送电保护指系统通过高精度的人脸识别、手势识别算法，应用远程监控技术实时采集矿井下的视频数据，进行监控范围内的人员行为识别、安全风险监测、安全管理模型建立4。比如，操作人员在矿井监控中心操作送电时，应先识别其脸部信息，确认该主体有操作权限后再允许操作，若无操作权限，应限制该人员操作，确保设备送电时的安全。不仅如此，“AI+云管控”安全预警系统可通过手势控制设备，对设备下达运行指令，如手势“1”可控制采煤机，使其停机;手势“4”可使矿井下的泵站停机;手势“5”为一键闭锁工作面。系统在运行过程中，可自动记录操作行为、设备运行参数，生成“设备控制频次”“设备运行状态评估”的分析表格，用数据作为设备安全管理的主要依据，使管理人员根据详细的设备数据，提前发现设备送电、运行、控制环节的安全问题，生成预警信息。33 AI 智能安全管理系统在 AI 智能安全管理智能预警体系中，安全管理系统是通过融合 AI+IT/OT 数据，对矿井作业面的瓦斯、水、重点区域、设备进行全面感知，监测煤炭生产中的安全风险。实时、远程监控人员的位置、状态，并依据系统中的 3DGIS 空间模型，了解井下的地质空间、水文环境，评估井上下的作业环境。随后基于统一的安全管理、安全预警标准，建立 AI 智慧矿山，为煤矿安全管理提供数字采集、数据管理等服务，及时发现人、机、环、管的异常信息，通过安全预警，制止安全风险发生5。根据系统中的瓦斯、水害、风力等安全风险预警模型，可准确预估煤矿生产环境中的风险，智能预警各类安全事故。在识别到异常信息后，直接在作业面、现401场进行声、光报警，依据风险类别进行分级报警，使各层级安全管理人员根据报警信息处理安全风险。另外，该系统和设备终端对接后，可使设备具有自主决策机制，能够实现人与设备、设备与设备的自动控制，构筑“安全防护网”。基于大数据技术，AI 智能安全管理系统具有风险预控、人员和设备数据监督查询、高效决策、统计分析的功能，可通过实时采集安全监测数据，对矿井上下的重点、高危区域、关键生产环节、生产活动进行监测预警，全方位地排查安全隐患，使安全管理人员准确掌握煤矿的生产状况，制订科学的安全管理决策。比如，AI 煤矿安全管理系统可运用智能摄像技术、计算机视觉技术，在煤矿防治透水、瓦斯抽采等关键环节，获取煤矿探水视频、煤矿瓦斯钻场视频，实时监控打钻过程，通过识别视频中的数据，保证钻孔过程中的钻孔数量、钻孔深度符合安全施工要求，避免因钻探不到位而引发安全事故。34 矿井 GIS 平台基于 AI 的煤矿安全管理智能预警体系中，GIS 平台由数据层、展现层、服务层组成。数据层包括安全管理所需的影像数据，如井下空间数据等;服务层可提供WFS、WMS 服务;展现层则根据具体的安全管理业务组织该功能层。在 GIS 平台的支持下，通过数据转换，可将煤矿采掘工程平面图接入系统，持续更新工程图，使安全管理人员按照 GIS 提供的图像信息监控煤矿生产中的静态、动态数据，进行更精准的安全预警。比如，在展现层，可依据矿井采掘工程平面图，感知煤矿生产安全，融合安全管理数据后，了解煤矿开采区域的风险点、监测点及其他区域的空间信息，对煤矿采掘工程的设备、人员、生产活动进行安全管理，并用一张图进行融合展示，提高煤矿安全预警、安全管理的便捷性。同时，在安全事故发生后，自动匹配应急预案，在前端展示应急物资、附近医院、消防、报警信息，实现煤矿安全管理的集成化，突出煤矿安全管理智能预警系统中 GIS 平台在安全管理决策、应急处理时的优势。35 矿井移动管理终端在 AI 技术的应用中，煤矿安全管理智能预警体系使矿井管理终端联动，使安全管理人员用智能化的重点 APP，在手机、平板、电脑上动态查询煤矿生产的安全数据，包括煤矿生产的基础信息、安全检修、安全风险信息、安全检查等。该移动终端可满足安全管理人员远程预警、井下巡检的需求，使其掌握煤矿安全生产动态，在煤矿井下井上管理中做到“无盲区”。某煤矿在安全管理中，开发矿用本安型手持终端，利用智能便携式终端，使智能预警系统将智能移动终端、无线网络、煤矿业务相互结合，同时在移动计算技术的作用下，使煤矿安全管理实现移动化的实时办公。和系统服务器的数据连接后，可建立智能安全监管平台，完成安全巡查、远程预警、远程监控等工作，提高煤矿安全管理、安全预警工作效率。36 视频智能监测系统基于 Faster CNN 算法，可在煤矿安全管理智能预警体系中搭建视频智能监测系统，即用固定相机、巡检机器人辅助煤矿生产中的安全管理工作，使其在复杂的井下环境中，可以识别锚杆、木块、金属等杂物，发现未戴安全帽、口罩耳塞、吸烟等作业人员的安全风险行为和皮带跑偏、刮板机断链等煤矿设备运行时的安全风险行为。识别到异常问题后，及时将预警信息发送给安全管理人员的终端 APP，使其通过验证、远程监测，下达煤矿生产安全管理指令，将安全风险控制在最小范围。4 结语综上所述，建设煤矿安全管理预警体系是现代煤矿生产运营的主流趋势，在 AI 技术的支持下，煤矿安全管理预警系统能够准确识别矿区作业面、设备、人员管理中存在的安全风险，排查安全隐患，满足新时期绿色、安全矿井的建设需求。同时，可以提高煤矿安全管理效率，24h 监控矿井生产活动，有着非常高的应用价值。参考文献:1 刘小杰露天煤矿运输安全智能预警预控体系研究 J