基于K線圖理論的瓦斯異常模式診斷研究

魏連江，胡青偉，梁 偉，任 飛

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 安全工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

目前，K線圖廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)，并逐步延伸移植至礦業(yè)、橋梁、地震預(yù)測(cè)、房產(chǎn)及農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)等多個(gè)行業(yè)，并取得一定成果[1-5]。K線圖對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、相關(guān)指標(biāo)的衍生、趨勢(shì)規(guī)律清晰直觀等優(yōu)勢(shì)逐漸被其他行業(yè)研究者所認(rèn)可。對(duì)于礦井瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)而言，受煤層內(nèi)部和井巷外部復(fù)雜多變環(huán)境的影響，瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出趨勢(shì)性、周期性、相關(guān)性等較難處理的復(fù)雜特[6]，故在礦井瓦斯異常模式診斷研究中引入K線圖理論，并與現(xiàn)有理論分析技術(shù)相結(jié)合共同研究，可為瓦斯數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)警領(lǐng)域提供一種新的研究方法。

1 瓦斯K線圖理論

1.1 K線圖表示

將礦井瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)平分成若干個(gè)單位時(shí)間為tu的相鄰單元段，在其中任一單元段內(nèi)存在以下變量，開始值Copen，最小值Clow，最大值Chigh，結(jié)束值Cclose，其為繪制單根K線圖的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，缺一不可。單根K線中間的矩形稱為實(shí)體，實(shí)體以上的細(xì)線為上影線，實(shí)體以下的細(xì)線為下影線。容易得知，實(shí)體的長(zhǎng)短代表開始值與結(jié)束值之間的差值大小。開始值低于結(jié)束值代表了此周期內(nèi)數(shù)值的上升，為陽線，實(shí)體部分用白色表示；開始值高于結(jié)束值代表了此周期內(nèi)數(shù)值的下降，這種K線稱為陰線，實(shí)體部分用黑色表示，具體K線圖表示方式如圖1。

圖1 K線圖表示方式

礦井瓦斯K線圖兼具顏色、實(shí)體大小、影線長(zhǎng)短、單元時(shí)間4個(gè)方面內(nèi)容并各具含義。依據(jù)單元時(shí)間tu的不同可將K線化分為分鐘K線、小時(shí)K線、日K線及周K線等。單根K線圖能夠反映單元時(shí)間內(nèi)瓦斯涌出濃度的變化趨勢(shì)，還可基于多種組合K線模式，綜合分析礦井瓦斯趨勢(shì)及異常模式。

1.2 K線基礎(chǔ)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

現(xiàn)代礦井監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)基本采用變值變態(tài)的記錄方式。變值變態(tài)即在測(cè)點(diǎn)數(shù)值或狀態(tài)改變時(shí)才更新1條新的記錄。與定時(shí)記錄相比，變值變態(tài)記錄方式具有2方面優(yōu)勢(shì)：①當(dāng)監(jiān)測(cè)值沒有變動(dòng)或變動(dòng)極小時(shí)，無需重復(fù)記錄相同值，傳輸便捷、節(jié)省內(nèi)存；②當(dāng)監(jiān)測(cè)值出現(xiàn)較快，較大幅度變動(dòng)時(shí)，又可詳細(xì)記錄每一變化的細(xì)節(jié)，而定時(shí)記錄方式則存在重復(fù)記錄與遺漏記錄等問題。

變值變態(tài)記錄方式的瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)化為K線圖時(shí)存在界限不清晰、均值難以準(zhǔn)確計(jì)算等問題，所以需要將變值變態(tài)的數(shù)據(jù)提取出以每分鐘為單位時(shí)間的開始值Copen、最小值Clow、最大值Chigh、結(jié)束值Cclose，為后續(xù)的K線圖生成、程序編寫奠定基礎(chǔ)。將變值變態(tài)記錄的瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化K線圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù) Copen、Clow、Chigh、Cclose的算法思路不再贅述。

2 瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)K線

在研究分析時(shí)間序列時(shí)，總希望能夠發(fā)現(xiàn)其在不同時(shí)段的形態(tài)特征有何關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)關(guān)系一般表現(xiàn)為時(shí)間序列中頻繁出現(xiàn)的變化模式與極少出現(xiàn)的變化模式，其中后者出現(xiàn)的變化模式稱之為異常模式[7]。在礦井瓦斯監(jiān)測(cè)監(jiān)控領(lǐng)域，異常模式的發(fā)現(xiàn)對(duì)于研究者來說往往更有價(jià)值。煤礦井下環(huán)境復(fù)雜多變，會(huì)導(dǎo)致瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不同的瓦斯異常模式，深入分析各類異常模式是瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究的前提與基礎(chǔ)。傳統(tǒng)研究異常模式都是基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)曲線，或?qū)ΡO(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)數(shù)理分析等，因此，從全新角度出發(fā)，基于K線圖原理對(duì)瓦斯時(shí)異常模式進(jìn)行總結(jié)分析。通過回顧和整理國(guó)內(nèi)外研究成果，總結(jié)出瓦斯時(shí)間序列異常模式主要有煤與瓦斯突出、炮后瓦斯涌出、局部通風(fēng)裝備故障、傳感器探頭校驗(yàn)等模式[8-10]。

2.1 煤與瓦斯突出

礦井采掘過程中，在極短時(shí)間內(nèi)，從煤、巖層內(nèi)以極快的速度向采掘空間內(nèi)噴出煤（巖）和瓦斯稱為煤與瓦斯突出。某采煤工作面2個(gè)測(cè)點(diǎn)瓦斯監(jiān)測(cè)濃度K線圖如圖2。

圖2 煤與瓦斯突出瓦斯監(jiān)測(cè)濃度K線圖

從圖2可知，突出發(fā)生時(shí)均是大陽線形態(tài)，即在短暫時(shí)間（單位時(shí)間tu）內(nèi)出現(xiàn)了迅猛上升勢(shì)頭。在煤與瓦斯突出發(fā)生前，總會(huì)出現(xiàn)異常情況，如圖2（a）中出現(xiàn)的倒錐子線、圖2（b）中小陽線等都是異常情況，不同于正常狀態(tài)下的瓦斯K線表現(xiàn)形態(tài)。在瓦斯監(jiān)測(cè)過程中，如能將此數(shù)據(jù)異常捕捉到，再結(jié)合其他突出判定指標(biāo)，對(duì)于瓦斯突出的準(zhǔn)確預(yù)警會(huì)有一定提升。

2.2 炮后瓦斯涌出

掘進(jìn)工作面放炮后巷道內(nèi)瓦斯涌出量會(huì)在短期內(nèi)出現(xiàn)較大波動(dòng)。某掘進(jìn)工作面瓦斯涌出監(jiān)測(cè)濃度K線圖如圖3。從圖3可觀測(cè)出當(dāng)掘進(jìn)工作面放炮后，瓦斯?jié)舛葧?huì)在短時(shí)內(nèi)迅速上升，呈現(xiàn)出雙陽線或三連陽組合K線形態(tài)，待其升至峰值后又以四連陰或五連陰的K線形態(tài)緩慢回落，此時(shí)即是掘進(jìn)通風(fēng)稀釋瓦斯的過程。最終，回歸至瓦斯正常涌出范圍內(nèi)波動(dòng)。

2.3 局部通風(fēng)裝備故障

掘進(jìn)工作面風(fēng)量不足會(huì)造成瓦斯含量上升而發(fā)生超限報(bào)警，稱此瓦斯異常模式為局部通風(fēng)裝備故障[3]。局部通風(fēng)裝備故障瓦斯?jié)舛菿線圖如圖4。

圖4（a）為掘進(jìn)工作面磧頭傳感器監(jiān)測(cè)K線圖，圖4（b）為掘進(jìn)工作面回風(fēng)傳感器監(jiān)測(cè)K線圖，兩者為同一工作面。局部通風(fēng)裝備故障模式在磧頭與回風(fēng)不同位置監(jiān)趨勢(shì)有所不同，在磧頭位置瓦監(jiān)測(cè)濃度是緩慢上升，表現(xiàn)為小陽線、中陽線連續(xù)攀升至峰值，然后迅速下降，表現(xiàn)為大陰線、中陰線為主，最終趨于正常濃度范圍內(nèi)波動(dòng)延伸；在回風(fēng)位置瓦斯監(jiān)測(cè)濃度上升趨勢(shì)與在磧頭位置一致，呈小陽線或中陽線的連續(xù)較慢上升，而下降不同，此位置下降趨勢(shì)并非大陰線形態(tài)，而是出現(xiàn)小陰線與中陰線的連續(xù)較慢回落至正常范圍。

圖3 炮后瓦斯涌出監(jiān)測(cè)濃度K線圖

圖4 局部通風(fēng)裝備故障瓦斯?jié)舛菿線圖

2.4 瓦斯傳感器校驗(yàn)

煤礦井下復(fù)雜惡劣環(huán)境造成傳感器零點(diǎn)漂移的現(xiàn)象，為達(dá)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，需要定期對(duì)傳感器進(jìn)行校驗(yàn)。瓦斯傳感器探頭校驗(yàn)K線圖如圖5。

圖5 瓦斯傳感器探頭校驗(yàn)K線圖

圖5中表現(xiàn)特征相似，即倒錐子線或倒T型線的單根K線形態(tài)，表明在單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)異常突變，瓦斯監(jiān)測(cè)濃度快速上升至2%左右后快速回落。

3 瓦斯K線異常診斷

煤礦安全管理對(duì)于井下瓦斯超限報(bào)警高度關(guān)注，如能準(zhǔn)確辨識(shí)瓦斯異常報(bào)警原因，及時(shí)感知井下作業(yè)環(huán)境，則對(duì)于煤礦安全生產(chǎn)決策具有重要作用。目前煤礦針對(duì)此瓦斯超限報(bào)警都是人工調(diào)出瓦斯異常監(jiān)測(cè)曲線進(jìn)行分析總結(jié)，時(shí)效性不強(qiáng)。故提出煤礦井下瓦斯異常K線圖診斷問題，研究瓦斯異常模式K線圖形態(tài)特征，確立相關(guān)準(zhǔn)則進(jìn)行異常原因診斷，輔助煤礦安全監(jiān)控人員快速識(shí)別井下瓦斯超限報(bào)警原因，及時(shí)作出正確決策。

3.1 確立診斷準(zhǔn)則

從瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)K線圖中對(duì)幾種瓦斯異常模式進(jìn)行分析研究，可發(fā)現(xiàn)每種瓦斯異常段具有以下特點(diǎn)：①每條異常段都包含至少1次超限報(bào)警信號(hào)，即大于0.8%（通過煤礦實(shí)地調(diào)研分析，設(shè)定報(bào)警濃度為0.8%）；②K線圖單元時(shí)間tu不固定，即異常段持續(xù)時(shí)間不固定；③每段瓦斯K線圖以中陽線、小陽線、中陰線及倒T形態(tài)等為主要形態(tài)。

依據(jù)上述分析及圖表統(tǒng)計(jì)，確定相關(guān)瓦斯K線圖診斷準(zhǔn)則，對(duì)上文總結(jié)的4種瓦斯異常模式辨識(shí)分類。作如下定義：每條瓦斯K線異常段有n根K線組成；首次超限的單根陽線記為p，其附近記為k1段；峰值的單根陽線記為q，其附近記為k2段。通過對(duì)大量瓦斯異常K線圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，再結(jié)合各瓦斯異常K線模式的形態(tài)特征，最終確定各瓦斯K線異常模式具體診斷準(zhǔn)則及主要特征，瓦斯K線異常模式形態(tài)特征見表1。

表1 瓦斯K線異常模式形態(tài)特征

3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及算法分析

礦井瓦斯異常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的收集主要為查閱相關(guān)文獻(xiàn)，調(diào)研煤礦現(xiàn)場(chǎng)及提取監(jiān)測(cè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)3方面，其中對(duì)PDS煤礦、LYZ煤礦、ZY煤礦、XZZ煤礦及SHJ煤礦考察調(diào)研，直接獲取以上煤礦安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中海量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)而附加至本地實(shí)驗(yàn)室服務(wù)器sqlsever 2008數(shù)據(jù)庫(kù)中。

對(duì)上述3方面獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與篩選，最終確定105條礦井瓦斯異常時(shí)間序列，即煤與瓦斯突出6條、炮后瓦斯涌出6條、局部通風(fēng)裝備故障6條、瓦斯探頭校驗(yàn)31條及其他異常數(shù)據(jù)56條。將105條瓦斯異常時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為OHLC型數(shù)據(jù)并簡(jiǎn)要數(shù)據(jù)處理即完成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備?；诒?的診斷準(zhǔn)則及瓦斯K線異常數(shù)據(jù)特征，確立瓦斯K線異常診斷算法并進(jìn)行編程實(shí)驗(yàn)。

3.3 實(shí)驗(yàn)與分析

基于Visual Studio 2013開發(fā)平臺(tái)，運(yùn)用VB.NET程序語言實(shí)現(xiàn)了上述的瓦斯異常K線診斷算法，建立了瓦斯異常K線診斷程序，具體代碼不再贅述。通過對(duì)105條礦井瓦斯K線異常序列進(jìn)行混合診斷，結(jié)果表明，在目前主流配置的計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)瓦斯異常分類辨識(shí)，準(zhǔn)確率達(dá)到93.33%。由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自5個(gè)不同礦井的監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，普適性較強(qiáng)，具體瓦斯K線異常診斷結(jié)果見表2。

4 結(jié) 論

1）提出了礦井瓦斯K線圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)生成算法。結(jié)合井下復(fù)雜多變環(huán)境與瓦斯監(jiān)測(cè)實(shí)況，對(duì)單根瓦斯K線進(jìn)行由表及里的描述與分析，重點(diǎn)研究分析大陽線、錐子線與倒錐子線、旋轉(zhuǎn)陀螺K線、一字K線、T型線與倒T型線6組單根K線形態(tài)。

2）總結(jié)出瓦斯時(shí)間序列異常模式主要有煤與瓦斯突出、炮后瓦斯涌出、局部通風(fēng)裝備故障及傳感器探頭校驗(yàn)，并基于K線原理、應(yīng)用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)從全新角度對(duì)瓦斯異常模式進(jìn)行了分析，得出煤與瓦斯突出時(shí)呈大陽線形態(tài)，炮后瓦斯涌出呈兩連陽或三連陽形態(tài)等。

3）確立瓦斯異常K線診斷準(zhǔn)則，并運(yùn)用VB.NET編程語言建立了瓦斯異常K線診斷系統(tǒng)。通過對(duì)105條不同礦井瓦斯K線異常序列進(jìn)行混合診斷，結(jié)果表明，準(zhǔn)確率達(dá)到93.33%，普適性較強(qiáng)。