下峪口煤礦突出預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)及應(yīng)用

李宇龍

(陜煤韓城礦業(yè)有限公司下峪口煤礦，陜西 韓城 715400)

0 引言

下峪口煤礦是韓城礦業(yè)有限公司的主力生產(chǎn)礦井之一，在礦井開采的40余年內(nèi)，多次發(fā)生煤與瓦斯突出事故，給礦井帶來巨大的人員和經(jīng)濟損失。為了保障生產(chǎn)安全，下峪口煤礦每年投入大量的人力、物力和財力，目前已構(gòu)建了以“區(qū)域措施先行，局部措施補充”為核心的2個“四位一體”綜合防突技術(shù)體系，突出防治工作成效顯著[1]。然而，作為保障礦井安全的最后一道屏障，工作面預(yù)測技術(shù)存在明顯的技術(shù)缺陷，主要體現(xiàn)在工作面預(yù)測采用接觸式、間斷性的點預(yù)測方法，不僅打鉆工藝復(fù)雜，而且預(yù)測耗時較長，特別是在目前下峪口煤礦采掘接替緊張的情況下，嚴重束縛了礦井生產(chǎn)力的發(fā)展[2]。因此，下峪口煤礦與中煤科工集團重慶研究院有限公司合作，建立了基于瓦斯涌出動態(tài)特征的突出預(yù)警系統(tǒng)，實現(xiàn)了工作面突出危險性的實時在線監(jiān)測、超前預(yù)警和預(yù)警結(jié)果及時發(fā)布[3-8]。預(yù)警系統(tǒng)的建立不僅對礦井安全高效生產(chǎn)提供了技術(shù)支撐，也是響應(yīng)《防治煤與瓦斯突出細則》第4條：“突出礦井應(yīng)當建立突出預(yù)警機制”的重要舉措。

1 監(jiān)控數(shù)據(jù)濾噪方法

突出預(yù)警系統(tǒng)是以瓦斯監(jiān)控數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的預(yù)警技術(shù)，但受井下復(fù)雜環(huán)境的影響，瓦斯監(jiān)控數(shù)據(jù)存在一些固定規(guī)則(傳感器調(diào)校、斷電試驗等)或無固定規(guī)則(風筒破裂、人為因素等)的瓦斯異常數(shù)據(jù)。為保證預(yù)警結(jié)果的準確可靠，需濾除監(jiān)控數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)，為此預(yù)警系統(tǒng)建立了2類數(shù)據(jù)濾噪方法。

1.1 數(shù)據(jù)自動判識濾噪

瓦斯傳感器調(diào)校、斷電試驗等是井下儀器維護管理的常規(guī)工作。當傳感器標校、斷電試驗時，瓦斯涌出較正常情況存在明顯不同。①濃度數(shù)據(jù)的上升與下降速度特別快，一般在30 s之內(nèi)；②峰值濃度比較固定；③峰值持續(xù)時間較短，一般在1～5 min。針對這種特殊數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)識別模型可自動濾除此類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)自動判識流程如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)自動判識流程Fig.1 Flow chart of automatic data identification

1.2 手動濾噪

手動濾噪作為一種補充手段，主要針對井下整理風筒、井下人員操作失誤等規(guī)則性較差、智能識別模型不能識別到的無效數(shù)據(jù)，預(yù)警系統(tǒng)允許指定用戶對這種無效數(shù)據(jù)進行手動濾除，可直接對一個點或一系列點進行值修改、刪除以及添加。

2 預(yù)警指標體系及系統(tǒng)建設(shè)

2.1 預(yù)警指標體系

研究表明，工作面瓦斯涌出特征與煤與瓦斯突出之間存在一定的關(guān)聯(lián)性[9]。預(yù)警系統(tǒng)綜合考慮了影響瓦斯涌出的眾多因素，從瓦斯量特征、解吸特征、波動特征和趨勢特征分析了瓦斯涌出特征的差異性，構(gòu)建了一套完整的預(yù)警指標體系，見表1。

表1 預(yù)警指標體系Table 1 Early warning index system

2.2 預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)

預(yù)警系統(tǒng)整體采用C/S架構(gòu)，基于.Net Framework平臺，采用C#語言開發(fā)。系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)庫、服務(wù)端、客戶端和信息發(fā)布平臺4部分組成，各部分之間通過多網(wǎng)融合技術(shù)進行有機連接，從而實現(xiàn)煤與瓦斯突出在線監(jiān)測、實時預(yù)警和預(yù)警結(jié)果的及時發(fā)布[10-11]。預(yù)警系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 預(yù)警系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Network structure of early warning system

預(yù)警數(shù)據(jù)庫主要用于存儲傳感器數(shù)據(jù)、參數(shù)數(shù)據(jù)以及預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)等，為了便于靈活部署及不同類型數(shù)據(jù)間的相互獨立，數(shù)據(jù)表主要分為監(jiān)控實時數(shù)據(jù)類表、參數(shù)設(shè)置類表和預(yù)警結(jié)果類表；服務(wù)端主要用于數(shù)據(jù)的采集、傳輸及數(shù)據(jù)分析等；客戶端主要用于日常運行信息的管理與查詢，包括預(yù)警結(jié)果查看、預(yù)警指標計算、預(yù)警參數(shù)設(shè)置等；信息發(fā)布平臺是預(yù)警結(jié)果的發(fā)布終端，借助阿里云短信服務(wù)第一時間向指定用戶發(fā)送預(yù)警提示短信，保證煤礦管理人員第一時間獲取工作面危險信息。

3 預(yù)警敏感指標及臨界值確定

預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)置了4類16種預(yù)警指標，在實際應(yīng)用過程中，不同的地質(zhì)、生產(chǎn)條件造成預(yù)警指標的適應(yīng)性有較大的差異，同時考慮到預(yù)警系統(tǒng)的智能化及可操作性，16種指標不可能，也不必全部采用，一般從中優(yōu)選出2～3種預(yù)警敏感指標即可。為了提高預(yù)警指標優(yōu)選效率，建立了計算機判識流程[12]，如圖3所示。

圖3 預(yù)警指標及臨界值優(yōu)選流程Fig.3 Optimization process of early warning index and critical value

根據(jù)計算機對預(yù)警敏感指標及臨界值的判識結(jié)果，結(jié)合下峪口煤礦瓦斯涌出特征及現(xiàn)場預(yù)測結(jié)果的分析，最終確定了瓦斯指標A和煤質(zhì)指標B作為下峪口煤礦的預(yù)警敏感指標，并根據(jù)工作面的突出危險程度，將其劃分為“危險”“威脅”和“正?！边@3個等級，其臨界值見表2。

表2 預(yù)警指標臨界值Table 2 Critical value of early warning index

4 應(yīng)用效果

突出預(yù)警系統(tǒng)自2019年8月運行以來，累計考察掘進巷道長度超過1 800 m，發(fā)布預(yù)警信息800余條，并超前捕捉到日常預(yù)測指標超限、噴孔等煤與瓦斯突出危險多起，預(yù)警準確率達到84%，為下峪口煤礦的安全掘進起到了良好的輔助預(yù)警作用，應(yīng)用效果顯著。

以23202進順工作面為例，2020年4月12日4點班工作面預(yù)測期間1、2、3號鉆孔的最大鉆屑解吸指標分別為160 Pa、150 Pa和110 Pa，且1、2號孔發(fā)生噴孔現(xiàn)象，工作面立即停止掘進，執(zhí)行工作面防突措施。另外，據(jù)現(xiàn)場調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該工作面煤厚增大，煤質(zhì)變軟，進一步說明工作面前方具有突出危險性。

23202進順工作面預(yù)警效果，如圖4所示?？梢钥闯?，預(yù)警系統(tǒng)于2020年4月11日8點班發(fā)出威脅預(yù)警，隨后6個班次連續(xù)發(fā)出危險預(yù)警信號，超前工作面預(yù)測3個班次捕捉到工作面突出危險情況，并且每個班次的預(yù)警結(jié)果通過預(yù)警短信云平臺向下峪口煤礦的管理人員發(fā)送了預(yù)警提示短信，如圖5所示，起到了超前預(yù)警效果。4月12日工作面停止掘進，實施區(qū)域防突措施過程中，煤層瓦斯卸壓，瓦斯含量逐步降低，至4月15日恢復(fù)至正常水平，由此可見，預(yù)警結(jié)果具有準確可靠性。

圖5 預(yù)警短信截圖Fig.5 Screenshot of early warning SMS

另外，預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)也為下峪口煤礦提供了工作面預(yù)測參數(shù)的管理平臺，實現(xiàn)了工作面預(yù)測參數(shù)的信息化管理，為防突數(shù)據(jù)系統(tǒng)性、連續(xù)性分析及深度挖掘提供了可能，也為下峪口煤礦智能化建設(shè)奠定了基礎(chǔ)。同時實現(xiàn)了防突數(shù)據(jù)多部門、跨平臺的數(shù)據(jù)共享，減少了數(shù)據(jù)調(diào)閱的人工跑送過程，既提高了工作效率，又降低了工人的工作量。可見，預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)不僅能夠顯著提升防突預(yù)測的準確性和時效性，還提升了下峪口煤礦的防突信息管理水平。

5 結(jié)論

(1)通過分析下峪口煤礦瓦斯監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)特征，針對固定規(guī)則和無固定規(guī)則瓦斯異常數(shù)據(jù)，分別采用數(shù)據(jù)自動判識濾噪和手動濾噪方法對無效數(shù)據(jù)進行濾除，從而保證預(yù)警結(jié)果的準確可靠。

(2)建立了一套包括瓦斯量特征、解吸特征、波動特征和趨勢特征的4類16種預(yù)警指標體系；并搭建了突出預(yù)警平臺，實現(xiàn)了煤與瓦斯突出在線監(jiān)測、實時預(yù)警和預(yù)警結(jié)果的及時發(fā)布。

(3)采用計算機判識流程優(yōu)選出了符合下峪口煤礦瓦斯涌出特征的預(yù)警敏感指標：瓦斯指標A和煤質(zhì)指標B，并確定了相應(yīng)的臨界值。

(4)自預(yù)警系統(tǒng)運行以來，在下峪口煤礦超前捕捉到日常預(yù)測指標超限、噴孔等煤與瓦斯突出危險多起，預(yù)警準確率達到84%，顯著提升了突出預(yù)測的準確性和時效性。并且預(yù)警系統(tǒng)實現(xiàn)了工作面預(yù)測參數(shù)的信息化管理，提升了礦井防突信息管理水平。