智能化煤礦監(jiān)控與巡視作業(yè)行為模式與認(rèn)知機(jī)理研究綜述

栗繼祖，徐麗麗，郭彥豫，李妙慧，龐曉華

(太原理工大學(xué)，山西省太原市，030024)

1 智能化煤礦監(jiān)控與巡視作業(yè)研究背景

2019年全國(guó)規(guī)模以上煤炭企業(yè)產(chǎn)量總計(jì)37.5億t，有近300萬礦工在井下惡劣、危險(xiǎn)環(huán)境下從事煤炭開采作業(yè)。2019年歲末，全國(guó)接連發(fā)生6起較大事故，4起重大或涉險(xiǎn)事故，58名礦工失去生命?！吧偃藙t安、無人則安”，智能化設(shè)備代替礦工從事危險(xiǎn)繁重的開采作業(yè)，是實(shí)現(xiàn)煤礦本質(zhì)安全的有力保障。 近10年來，我國(guó)設(shè)立了“十二五”國(guó)家863計(jì)劃重大項(xiàng)目、“973計(jì)劃”“科技強(qiáng)安專項(xiàng)行動(dòng)”《能源技術(shù)革命創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃(2016-2030年)》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《中國(guó)制造2025-能源裝備實(shí)施方案》《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導(dǎo)目錄(2019本)》等一系列規(guī)劃，都將煤礦智能化作為重點(diǎn)研發(fā)鼓勵(lì)項(xiàng)目。在國(guó)家科技計(jì)劃的支持下，在煤炭行業(yè)產(chǎn)學(xué)研部門的不懈努力下，目前已成功在煤礦工作面實(shí)現(xiàn)了“無人操作、有人巡視”的智能化開采模式，工作面所有設(shè)備均由設(shè)在巷道和地面的調(diào)度中心進(jìn)行遠(yuǎn)程操控。截至2019年底，全國(guó)已建成200余個(gè)智能化采煤工作面[1]。2020年11月25日，國(guó)家能源局、原國(guó)家煤礦安全監(jiān)察局確定71處煤礦為國(guó)家首批智能化示范建設(shè)煤礦。但目前我國(guó)煤礦智能化尚處于初級(jí)階段[2]，在技術(shù)、工藝、管理上還存在許多未解的難題，煤礦智能化的發(fā)展既需要裝備技術(shù)的研發(fā)，也需要適用于智能化變革的企業(yè)管理等軟實(shí)力的提升[3]。

目前，我國(guó)智能化開采以工作面綜采自動(dòng)化結(jié)合遠(yuǎn)程可視化干預(yù)這種技術(shù)模式為主，對(duì)智能自適應(yīng)開采技術(shù)模式的探索尚停留在理論層面[4]。在現(xiàn)有的技術(shù)條件下，智能化開采必須在工作面巡視員和巷道監(jiān)控員的協(xié)同作業(yè)下才能正常運(yùn)作。由于地質(zhì)條件不穩(wěn)定，無法預(yù)測(cè)煤層賦存狀態(tài)，智能化開采還不能完全離開人的智慧，需要發(fā)揮機(jī)器和人各自的特長(zhǎng)，規(guī)避人機(jī)各自的短處[5]。由于智能化開采系統(tǒng)研究的最終目的是代替礦工來控制開采過程的推進(jìn)，因此對(duì)一個(gè)具有自適應(yīng)開采功能的智能化系統(tǒng)來說，它的控制特性應(yīng)該與熟練并具有專業(yè)操作技術(shù)的礦工的認(rèn)知和操作行為基本一致。這就為智能化開采的理論研究提供了一條新的研究思路——從礦工認(rèn)知和行為特性的角度出發(fā)來研究智能化。并且為減少“自動(dòng)化驚奇”，復(fù)雜智能設(shè)備必須能夠用用戶容易理解的術(shù)語解釋自己的行為，最好通過嘗試將用戶的決策過程模型合并到程序模式中來實(shí)現(xiàn)[6]。近年來的研究表明，基于智能化開采技術(shù)的研發(fā)亟待解決的問題，對(duì)智能化工作面巡視員和巷道監(jiān)控室監(jiān)控人員的行為心理分析研究，不但可以解釋、模擬和預(yù)測(cè)礦工的行為, 為智能化工作面人員管理模式優(yōu)化提供行為心理數(shù)據(jù)支撐，而且可以為智能開采設(shè)備自主決策控制系統(tǒng)和工作面巡檢機(jī)器人的研發(fā)提供行為和認(rèn)知模型參考。

在傳統(tǒng)煤礦安全管理問題研究中，礦工的行為研究一直以來是一個(gè)重要領(lǐng)域，礦工的不安全行為是煤礦安全事故的最主要原因[7]。對(duì)于處于智能化初期的礦井而言，智能化設(shè)備可以使礦工從繁重、重復(fù)的機(jī)械作業(yè)中解放出來，現(xiàn)在從事遠(yuǎn)程干預(yù)、參數(shù)調(diào)整、巡視監(jiān)控等方面的工作，體力負(fù)荷大幅下降，但需要更高的認(rèn)知水平，而且心理負(fù)荷明顯上升并且會(huì)誘發(fā)新型的被動(dòng)疲勞[8]，降低監(jiān)控人員對(duì)生產(chǎn)情境的感知，增加緊急應(yīng)對(duì)操作的反應(yīng)時(shí)間和錯(cuò)誤率，導(dǎo)致重大安全隱患。這是因?yàn)橹悄芑夹g(shù)使礦工從手動(dòng)控制者變?yōu)楸粍?dòng)監(jiān)控者，這種角色轉(zhuǎn)化帶來的隱性風(fēng)險(xiǎn)是心理負(fù)荷和刺激不足，尤其是長(zhǎng)時(shí)間的單調(diào)監(jiān)控作業(yè)后更為常見，所以更容易影響監(jiān)控員與巡視員的工作績(jī)效并帶來安全性的下降[9]。在已應(yīng)用智能化開采技術(shù)的山西某煤礦，僅2019年3月智能化工作面人為原因造成的生產(chǎn)事故就達(dá)86起，損失工作時(shí)間5 877 min，造成直接經(jīng)濟(jì)損失約為2 000萬元，這些影響煤礦正常生產(chǎn)的事故每天都在各個(gè)工作面重復(fù)出現(xiàn)，卻因無人員傷亡而被忽視。因此，有必要對(duì)監(jiān)控人員和巡視人員進(jìn)行基于心理行為的作業(yè)分析，這有助于了解智能化設(shè)備協(xié)同作業(yè)對(duì)人員的行為要求和認(rèn)知能力需求，達(dá)到“人-崗”能力需求動(dòng)態(tài)匹配，對(duì)建立智能化工作面自主決策和自適應(yīng)模型，保障煤礦企業(yè)安全生產(chǎn)，都具有重要的指導(dǎo)意義。

2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)

2.1 煤礦智能開采及其他智能系統(tǒng)自決策研究現(xiàn)狀

2020年3月，國(guó)家發(fā)改委、科技部、教育部等八部門印發(fā)了《關(guān)于加快煤礦智能化的指導(dǎo)意見》，指出煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，是將人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人、智能裝備等與現(xiàn)代煤炭開發(fā)利用深度融合，形成全面感知、實(shí)時(shí)互聯(lián)、分析決策、自主學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、協(xié)同控制的智能系統(tǒng)[10]。智能化是煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然之路，智能化開采是精準(zhǔn)開采的重要支撐[11]，也是建設(shè)智慧礦山的核心[12]。智能感知、智能決策和自動(dòng)控制是智能化開采的三要素[13]。但目前，我國(guó)綜采裝備尚不能智能感知工作面地質(zhì)條件變化，并通過智能分析決策系統(tǒng)進(jìn)行裝備及工藝的自適應(yīng)調(diào)整，還需依賴于監(jiān)控員和巡視員的監(jiān)視與操作。因此，王國(guó)法[14]，范京道[15]，唐恩賢[16]等指出：我國(guó)智能化開采整體技術(shù)尚處于初級(jí)階段。需要不斷開展技術(shù)創(chuàng)新來解決自主決策和自適應(yīng)控制采煤的問題。譚章祿等[17]在全局性地提出了智慧礦山建設(shè)的指導(dǎo)理論以及須突破的關(guān)鍵技術(shù)后，認(rèn)為通過智能模型的構(gòu)建使得系統(tǒng)具有人類大腦的功能，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備自適應(yīng)聯(lián)動(dòng)、自動(dòng)學(xué)習(xí)和自動(dòng)模擬決策。

同時(shí)，由于全國(guó)各地煤礦煤層賦存條件的復(fù)雜多樣性，各企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理水平的不平衡，要真正實(shí)現(xiàn)智能化無人綜采技術(shù)常態(tài)化應(yīng)用，不僅需突破一系列關(guān)鍵技術(shù)和裝備，更需提高煤礦智能化開采的管理水平，提倡專業(yè)化的生產(chǎn)作業(yè)、設(shè)備維修、技術(shù)指導(dǎo)，提升每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效率和質(zhì)量[18]。

2.2 智能系統(tǒng)自主決策研究現(xiàn)狀及研究動(dòng)態(tài)

20世紀(jì)中葉以來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制論、人工智能技術(shù)的興起和發(fā)展，很多具有人類智能的機(jī)器被研發(fā)并投入使用[19]，為了使機(jī)器更多地代替人的工作，這就需要系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更多的認(rèn)知模擬功能[20]，這與認(rèn)知科學(xué)的研究范疇相一致。認(rèn)知科學(xué)目的是識(shí)別行為產(chǎn)生的心理過程，用ANDERSON[21]的解釋就是找出輸入映射到輸出的函數(shù)。知覺、記憶、行為選擇和其他認(rèn)知過程通常會(huì)與高層認(rèn)知功能相互作用，這種高層認(rèn)知功能其中之一就是決策過程[22]。通過對(duì)認(rèn)知過程進(jìn)行分析建模，對(duì)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)有重要價(jià)值：綜合各種已有方法來模擬人類的高層認(rèn)知能力，提高在系統(tǒng)復(fù)雜環(huán)境中的問題求解能力，以此來解決實(shí)際中遇到的復(fù)雜問題[23]。

駕駛員認(rèn)知建模為汽車智能控制設(shè)計(jì)提供了重要參考：郭孔輝等[24]通過大量的實(shí)際駕駛?cè)藛T的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，辨識(shí)出各種水平的駕駛員最優(yōu)預(yù)瞄曲率控制模型，為改進(jìn)智能車控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了依據(jù)；張文明等[25]通過進(jìn)行駕駛員模擬巷道行駛，對(duì)駕駛員行駛信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到駕駛員操作規(guī)律，建立了基于駕駛員行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛控制系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上較好完成了巷道環(huán)境下的無人駕駛試驗(yàn)；SALVUCCI等[26]在多車道高速公路環(huán)境中，基于ACT-R(Adaptive Control of Thought-Rational)認(rèn)知架構(gòu)開發(fā)的集成駕駛員模型，該模型關(guān)注于控制、監(jiān)控和決策的組成過程。

在機(jī)器人研發(fā)過程中，如果一個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)使用類似于人的思維過程和表達(dá)，那么它會(huì)比不使用的系統(tǒng)更自然地與人交互[27]，KENNEDY等[28]人提出一種基于ACT-R認(rèn)知架構(gòu)和心理仿真的社交機(jī)器人設(shè)計(jì)方法，并證實(shí)其合理可行性；王雪，庫(kù)濤等[29]基于SOAR(State Operator And Result)認(rèn)知架構(gòu)設(shè)計(jì)了一種預(yù)見性自適應(yīng)行為模型，并在移動(dòng)機(jī)器人的行為規(guī)劃中應(yīng)用了該模型。

認(rèn)知科學(xué)在電力系統(tǒng)很多工程實(shí)踐中得到應(yīng)用，已展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景[23]，張力等[30]在操縱員訪談及現(xiàn)場(chǎng)觀察基礎(chǔ)上，基于改進(jìn)IDA(Information Decision and Action)模型建立了操作任務(wù)持續(xù)快速變化背景下的操縱員認(rèn)知行為模型，識(shí)別了操縱員在執(zhí)行調(diào)峰任務(wù)時(shí)的認(rèn)知過程。

自主決策技術(shù)是提升無人作戰(zhàn)飛機(jī)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中作戰(zhàn)能力的重要手段，唐長(zhǎng)林，黃長(zhǎng)強(qiáng)等[31]提出一種基于飛行員空戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的智能戰(zhàn)術(shù)決策方法，用基于情境構(gòu)建的經(jīng)驗(yàn)型隱性知識(shí)表示方法將飛行員空戰(zhàn)決策經(jīng)驗(yàn)知識(shí)顯化表示，為自主空戰(zhàn)過程中無人作戰(zhàn)飛機(jī)自主決策提供解決方案；符德江，沈模衛(wèi)[32]以EPIC (Executive-Process/Interactive-Control)認(rèn)知架構(gòu)為基礎(chǔ)，建立了一個(gè)虛擬飛行員飛行過程的計(jì)算模型，并對(duì)人在復(fù)雜任務(wù)下的作業(yè)績(jī)效進(jìn)行了仿真并證明了模型具有良好的預(yù)測(cè)能力。

認(rèn)知架構(gòu)是一個(gè)適用于許多不同行為的定量模型，當(dāng)今世界上約有50種認(rèn)知架構(gòu)，典型的有ACT-R、EPIC和SOAR，其中又以ACT-R最為成熟且應(yīng)用最廣[33]，其開發(fā)者依據(jù)心理學(xué)信息加工的相關(guān)基本理論，結(jié)合注意、視覺、記憶、運(yùn)動(dòng)等行為與心理學(xué)相關(guān)研究成果，在假設(shè)的基礎(chǔ)上提出ACT-R的認(rèn)知架構(gòu)[34]。

2.3 礦工認(rèn)知狀態(tài)-行為-安全績(jī)效關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究現(xiàn)狀及研究動(dòng)態(tài)

REASON[35]指出由于人的失誤而導(dǎo)致的事故占事故總數(shù)的80%。在我國(guó)，煤礦事故中人為原因所占比率達(dá)到90%以上[36]，在以往對(duì)人失誤的研究中，分析范疇和分類是多樣性的、相輔相成的[37]：通過一些方法(如觀察法[38]、問卷調(diào)查法[39-41]、試驗(yàn)法[42-43]、模型仿真法[44]等)來識(shí)別和分析人失誤的影響因素，如領(lǐng)導(dǎo)[45-46]、輪班制[47-48]、工作環(huán)境[49]、壓力[39,41]、注意力[50]、性格[51]、認(rèn)知[52-53]、疲勞[54]、情緒[43,55]、心理健康[56-57]、能力[58]等，關(guān)注人的因素的研究基本都包含了這些研究范疇[59]。田水承等[60]在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測(cè)量疲勞前后狀態(tài)下礦工操作行為的生理指標(biāo)(心率、呼吸、肌電)、雙臂協(xié)調(diào)能力(錯(cuò)誤次數(shù)、操作用時(shí))及注視點(diǎn)持續(xù)時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與記錄，研究發(fā)現(xiàn)疲勞前后個(gè)體生理指標(biāo)、礦工雙臂協(xié)調(diào)能力及注意力分配情況存在顯著差異。管理者的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格對(duì)礦工安全行為也有影響[61]，曹慶仁等[62]運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)691份礦工的調(diào)查問卷進(jìn)行分析，研究管理者的設(shè)計(jì)行為和管理行為對(duì)礦工不安全行為的影響作用；李廣利等[55]基于243份調(diào)查量表數(shù)據(jù)，采用Bootstrap法分析了礦工情緒智力對(duì)安全績(jī)效的直接作用及組織公民行為的中介作用；李敏，李開偉等[63]研究被試執(zhí)行追蹤作業(yè)時(shí)噪聲引起的皮電、心率變化及其對(duì)注意力的影響水平。

隨著智能化設(shè)備的應(yīng)用，礦工的作用和地位發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，需要承擔(dān)更多信息加工成分的監(jiān)控作業(yè)，即認(rèn)知性監(jiān)控作業(yè)，人失誤的分析也應(yīng)隨之調(diào)整。目前有關(guān)礦工監(jiān)控作業(yè)失誤的研究鮮見報(bào)道，但在其他復(fù)雜系統(tǒng)相關(guān)研究已經(jīng)展開。馮海芹，廖斌等[64]設(shè)計(jì)模擬認(rèn)知性視覺顯示終端持續(xù)監(jiān)控作業(yè)的試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果證實(shí)眼動(dòng)指標(biāo)(視時(shí)間、瞳孔直徑、眨眼頻率)對(duì)腦力負(fù)荷評(píng)估有顯著影響；KIM[65]通過模擬試驗(yàn)證實(shí)監(jiān)控任務(wù)的復(fù)雜程度可以通過瞳孔變化率來表征；汪磊，孫瑞山[66]提出一套基于面部特征識(shí)別的空中交通管制員疲勞實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法，確定PERCLOS(Percentage of Eyelid Closure Over the Pupil Over Time)值、平均閉眼時(shí)長(zhǎng)、哈欠頻率3個(gè)疲勞判定指標(biāo)。

通過對(duì)相關(guān)研究的梳理，可以看出在影響礦工行為的動(dòng)力機(jī)制中，個(gè)人因素和組織因素密切相關(guān)，相互交織，內(nèi)容主要集中在識(shí)別影響礦工行為的因素上，對(duì)于這些因素對(duì)礦工不安全行為的影響程度、影響路徑還沒有統(tǒng)一的觀點(diǎn)。對(duì)于礦工的生理及心理指標(biāo)的試驗(yàn)研究才初步展開，眼動(dòng)指標(biāo)及其他生理指標(biāo)對(duì)認(rèn)知性監(jiān)控作業(yè)認(rèn)知狀態(tài)有顯著相關(guān)性，相較于其他復(fù)雜系統(tǒng)如航空、航天、核電、汽車駕駛等領(lǐng)域，煤礦的相關(guān)研究相對(duì)滯后。

3 智能化煤礦監(jiān)控與巡視作業(yè)研究亟待解決的問題

智能化是我國(guó)煤炭行業(yè)的必然選擇，自主決策和自適應(yīng)開采是當(dāng)前煤礦智能化發(fā)展道路上的關(guān)鍵技術(shù)，自主決策和自適應(yīng)系統(tǒng)的研發(fā)需要有現(xiàn)場(chǎng)操作人員(監(jiān)控員、巡視員)的認(rèn)知模型支撐，目前這個(gè)領(lǐng)域亟需展開針對(duì)智能化工作面關(guān)鍵人員認(rèn)知模式的研究。

對(duì)于非智能化礦井人因研究，研究對(duì)象都是“礦工”，而在煤礦生產(chǎn)過程中，不同礦工之間從事的工作內(nèi)容有很大差異，之前學(xué)者們的研究大多將礦工從工作環(huán)境、工作內(nèi)容中剝離出來，鮮有結(jié)合作業(yè)特性分析具體工種礦工的不安全行為；研究方法主要采用問卷調(diào)查法，對(duì)于礦工的生理及心理指標(biāo)的試驗(yàn)研究才剛剛展開，并且由于之前實(shí)驗(yàn)儀器使用環(huán)境的限制，生理心理指標(biāo)數(shù)據(jù)大多源于實(shí)驗(yàn)室，致使工作環(huán)境、作業(yè)特點(diǎn)等因素被忽視，使研究結(jié)果產(chǎn)生一些偏差；現(xiàn)有研究?jī)?nèi)容大多集中在靜態(tài)指標(biāo)分析，對(duì)于智能化礦井人因研究則未見報(bào)道?；谧鳂I(yè)行為分析，結(jié)合工作場(chǎng)所一般場(chǎng)景以及虛擬仿真應(yīng)急場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)采集生理心理數(shù)據(jù)，通過指標(biāo)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建監(jiān)控員/巡視員認(rèn)知表征測(cè)量體系，建立監(jiān)控/巡視認(rèn)知模型和認(rèn)知-行為-安全績(jī)效綜合評(píng)估模型，探索智能化系統(tǒng)中交互行為的前景狀態(tài)和最優(yōu)協(xié)作模式，對(duì)智能化礦井建設(shè)具有極為重要的研究理論和實(shí)踐價(jià)值。

4 煤礦智能化監(jiān)控與巡視作業(yè)未來研究展望

針對(duì)智能化在煤礦應(yīng)用實(shí)踐過程中暴露出的人員行為安全和組織管理模式滯后現(xiàn)象，依據(jù)工作現(xiàn)場(chǎng)真實(shí)場(chǎng)景下及虛擬仿真應(yīng)急場(chǎng)景中監(jiān)控員、巡視員生理心理數(shù)據(jù)以及環(huán)境參數(shù)的采集，現(xiàn)場(chǎng)行為視頻采集的作業(yè)過程特征分析，以及企業(yè)對(duì)工作面影響生產(chǎn)事件記錄的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，綜合運(yùn)用煤礦智能化生產(chǎn)技術(shù)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)、人因工程學(xué)、安全科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)等理論方法，在智能化人機(jī)協(xié)同作業(yè)背景下，探索監(jiān)控、巡視作業(yè)行為模式與認(rèn)知機(jī)理及其對(duì)人員安全績(jī)效的交互影響。主要工作包括：基于工作現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)生理、眼動(dòng)數(shù)據(jù)建立認(rèn)知狀態(tài)表征體系；建立認(rèn)知-行為仿真模型明確作業(yè)過程人員認(rèn)知機(jī)理；探索認(rèn)知-行為-安全績(jī)效交互作用設(shè)計(jì)適應(yīng)智能化變革的管理模式；基于自動(dòng)化分類的人機(jī)協(xié)作模式設(shè)計(jì)適應(yīng)智能化變革的管理制度等。