王 皓,董書寧,姬亞東,喬 偉,尚宏波,朱開鵬,周振方,寧殿艷
(1.中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司,陜西 西安 710054;2.陜西省煤礦水害防治技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710077)
煤炭是我國(guó)的主體能源,但煤炭開采過程中常常受到水害威脅,給我國(guó)能源安全和國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展帶來隱患。煤礦企業(yè)生產(chǎn)安全受水害威脅或發(fā)生水災(zāi)事故時(shí),往往邀請(qǐng)行業(yè)專家趕赴現(xiàn)場(chǎng),通過會(huì)議討論、資料分析、診斷決策、評(píng)價(jià)建議的形式進(jìn)行煤礦水患分析、水災(zāi)治理、水災(zāi)應(yīng)急搶險(xiǎn)、事故成因診斷等專業(yè)工作。但遇到問題才遠(yuǎn)赴現(xiàn)場(chǎng)收集資料、走訪調(diào)研、進(jìn)行分析診斷,效率較低、效果差,與煤礦安全方面的高標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)要求有一定差距。且國(guó)內(nèi)專業(yè)的水害防治技術(shù)專家人數(shù)有限,難以同時(shí)滿足全國(guó)各地煤礦企業(yè)水害防治的不同需求。如何借助新一代信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)不同地區(qū)的水害防治技術(shù)專家同一時(shí)間在線上開展煤礦水害智能化防控,節(jié)省路途奔波的時(shí)間,提升響應(yīng)效率,是業(yè)界同仁多年來的共同期許。
隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算一體化的迅速發(fā)展,國(guó)內(nèi)外已有多個(gè)領(lǐng)域在協(xié)同平臺(tái)建設(shè)方面開發(fā)并推出了基于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程協(xié)作平臺(tái)。教育培訓(xùn)領(lǐng)域在遠(yuǎn)程協(xié)作平臺(tái)建設(shè)方面起步較早,從遠(yuǎn)程視頻授課到線上教育,再到虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),借助信息技術(shù)優(yōu)勢(shì)突破了時(shí)空的限制,降低了教育成本,提高了教學(xué)質(zhì)量。醫(yī)療領(lǐng)域在遠(yuǎn)程平臺(tái)設(shè)備建設(shè)、遠(yuǎn)程健康監(jiān)測(cè)等方面得到了很好發(fā)展,利用高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)字、圖像、語音的綜合傳輸,實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程多端協(xié)作,提高了診斷與醫(yī)療水平、降低了醫(yī)療開支。在煤炭行業(yè),近些年逐步建立的安全生產(chǎn)遠(yuǎn)程監(jiān)管平臺(tái)、遠(yuǎn)程鉆井設(shè)計(jì)與隨鉆分析平臺(tái)、遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷系統(tǒng)等遠(yuǎn)程監(jiān)管平臺(tái),推動(dòng)著監(jiān)管監(jiān)察、分析診斷向數(shù)字化、遠(yuǎn)程化、智能化方向發(fā)展。然而,我國(guó)目前尚未建立用于煤礦水害防治的遠(yuǎn)程協(xié)作平臺(tái),無法滿足煤礦水害防治實(shí)時(shí)、高效的新需求。創(chuàng)新和升級(jí)服務(wù)模式和服務(wù)方式,將礦井水害防治主要工作由線下“遷移”到線上,充分發(fā)揮信息技術(shù)和智能算法優(yōu)勢(shì),提高防治工作效率,是行業(yè)和市場(chǎng)對(duì)煤礦水害防治技術(shù)服務(wù)保障工作的迫切要求。
為此,筆者依據(jù)上述研究思路,針對(duì)煤礦企業(yè)高質(zhì)量跟蹤服務(wù)的迫切需求,以數(shù)據(jù)融合-協(xié)同防控為導(dǎo)向,建立了基于“互聯(lián)網(wǎng)”的煤礦水害智能化防控平臺(tái),將煤礦水害防治各階段工作與“大數(shù)據(jù)”、“智能化礦山”、“互聯(lián)網(wǎng)”、“云服務(wù)平臺(tái)”等新理念、新技術(shù)進(jìn)行融合,切實(shí)提升煤礦水害安全評(píng)價(jià)與水害超前防治效率,提高煤礦水災(zāi)過程災(zāi)害搶險(xiǎn)救援時(shí)效性和可靠性,讓行業(yè)技術(shù)專家、安監(jiān)部門在災(zāi)害發(fā)生第一時(shí)間掌握現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況,解決生產(chǎn)中遇到的水害問題。平臺(tái)支持我國(guó)礦井水害防治不同階段的技術(shù)工作,為煤炭企業(yè)開展基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理與水害評(píng)價(jià)防治,行業(yè)專家及國(guó)家安監(jiān)部門開展水災(zāi)應(yīng)急決策和事故診斷提供技術(shù)支持,是傳統(tǒng)水害防治技術(shù)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要支撐,推動(dòng)煤礦水害防治工作智能化發(fā)展進(jìn)程。
煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的保障。近年來,我國(guó)煤礦逐漸向智能化方向轉(zhuǎn)變,在水害防治方面當(dāng)前正處于煤礦智能化發(fā)展的初級(jí)階段,這就對(duì)煤礦水害防治工作的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)提出了新要求。
當(dāng)前煤礦水害防治工作中,按照不同階段,主要分為以下4個(gè)方面:一是煤礦企業(yè)日常水害基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的管理;二是煤礦水害安全評(píng)價(jià)、水害超前防治工程設(shè)計(jì)與施工;三是煤礦水災(zāi)過程中開展災(zāi)害搶險(xiǎn)救援;四是災(zāi)后事故成因調(diào)查及鑒定。
隨著礦井的逐年累月生產(chǎn),水害防治相關(guān)數(shù)據(jù)、圖件、報(bào)告不斷累積,加之近年來廣泛應(yīng)用的礦井安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)海量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),煤礦水害防治數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜多樣的特點(diǎn),給煤礦企業(yè)安全管理帶來了挑戰(zhàn)。多數(shù)煤礦企業(yè)在管理中存在數(shù)據(jù)管理不規(guī)范、手段單一、查詢分析困難的問題,更有甚者還會(huì)因?yàn)槿藶槭д`導(dǎo)致大量資料遺失,無法復(fù)原。
此外,隨著煤礦智能化建設(shè)的加速推進(jìn),數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的重要價(jià)值不斷凸顯。在構(gòu)建產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí),首先要進(jìn)行數(shù)字化改造,完成數(shù)據(jù)的采集、傳輸和存儲(chǔ);再完成數(shù)字化升級(jí),依托多源數(shù)據(jù)開展交互式分析、深入向下挖掘,直至發(fā)現(xiàn)問題、找到答案,并對(duì)此采取行動(dòng),實(shí)現(xiàn)分析-診斷-決策全過程。
目前,在煤礦水害防治大數(shù)據(jù)管理工作中涉及到的智能化技術(shù)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集入庫、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和多源數(shù)據(jù)分析挖掘3個(gè)方面。
數(shù)據(jù)采集入庫方面,首先要根據(jù)煤礦水害防治需求,構(gòu)建涵蓋水文地質(zhì)信息、采掘生產(chǎn)信息、鉆探工程信息、水情水害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等多個(gè)方面的數(shù)據(jù)管理模型,并以此構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫。同時(shí),為保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,通過數(shù)據(jù)接口實(shí)現(xiàn)水文地質(zhì)信息、工程地質(zhì)信息、采掘生產(chǎn)數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)一鍵快速導(dǎo)入;采用Web Service技術(shù)或數(shù)據(jù)中間件,實(shí)現(xiàn)水情水害監(jiān)測(cè)和音視頻流等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)遷移入庫。
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理方面,可根據(jù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)目標(biāo)需求及數(shù)據(jù)特征,組合海量、彈性伸縮的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、安全的云平臺(tái)資源,搭建專用的多源大數(shù)據(jù)管理云平臺(tái)。同時(shí)利用人工智能算法、大數(shù)據(jù)處理技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效計(jì)算,快速處理,實(shí)現(xiàn)多源大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)檢索和交互式分析,為業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。
多源數(shù)據(jù)分析挖掘方面,建立不同層面上的數(shù)據(jù)管理體系,結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)邏輯研究專用的數(shù)據(jù)管理、挖掘分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)分析算法,以消除數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)煤礦水害防治多源大數(shù)據(jù)的一體化、可視化管理與實(shí)時(shí)分析,為煤礦水害防治提供數(shù)據(jù)決策支撐。
現(xiàn)階段,針對(duì)我國(guó)煤礦開采面臨的典型頂板、底板和老空等水害問題,開展的煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與水害超前防治工作主要有開采前水害風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)、水害超前防治工程設(shè)計(jì)與施工,以及開采過程中水害監(jiān)測(cè)預(yù)警等。
煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)主要針對(duì)研究區(qū)井巷系統(tǒng)開拓前、巷道掘進(jìn)過程中以及工作面采前不同階段,結(jié)合礦井充水3要素等主要風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行水害危險(xiǎn)程度分析、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)??蓪⑽kU(xiǎn)性分區(qū)、涌水量預(yù)測(cè)等《煤礦防治水細(xì)則》中涉及到的方法通過計(jì)算機(jī)語言設(shè)計(jì)成算法,結(jié)合海量數(shù)據(jù)進(jìn)行批量計(jì)算處理,并通過二維圖件或三維模型可視化展示,實(shí)現(xiàn)煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)靜態(tài)評(píng)價(jià)和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。
采前水害防治工程主要涉及巷道掘進(jìn)探放水工程、工作面采前疏放水工程、底板灰?guī)r水害超前區(qū)域治理工程等,常采用地面/井下長(zhǎng)距離定向鉆孔或井下常規(guī)直孔進(jìn)行施工,工程設(shè)計(jì)過程中均需要根據(jù)靶點(diǎn)位置,結(jié)合地層特征,進(jìn)行鉆孔軌跡設(shè)計(jì),專業(yè)性較強(qiáng)且較為抽象。隨著計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)的不斷進(jìn)步,可在煤礦采掘三維地質(zhì)精細(xì)模型的基礎(chǔ)上,通過大量參數(shù)演算出三維空間內(nèi)合理的鉆孔施工軌跡。依托鉆孔軌跡測(cè)量裝備,還可將實(shí)時(shí)施工軌跡與設(shè)計(jì)軌跡進(jìn)行比對(duì)分析,調(diào)整工程施工。
采中水害監(jiān)測(cè)預(yù)警主要方法已寫入《煤礦防治水細(xì)則》中,包括光纖光柵監(jiān)測(cè)、微震-多頻連續(xù)電法耦合監(jiān)測(cè)。在煤礦采掘三維地質(zhì)精細(xì)模型的基礎(chǔ)上,可開展監(jiān)測(cè)方案設(shè)計(jì)、監(jiān)測(cè)點(diǎn)位選擇與部署工作。結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,還可進(jìn)行煤礦水害監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)智能動(dòng)態(tài)預(yù)警及預(yù)警結(jié)果三維動(dòng)態(tài)展示。
國(guó)家突發(fā)事件應(yīng)急體系建設(shè)“十三五”規(guī)劃中明確指出,提升應(yīng)急平臺(tái)支撐能力,推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)”在應(yīng)急平臺(tái)中的應(yīng)用,加強(qiáng)部門專業(yè)應(yīng)急平臺(tái)建設(shè),推進(jìn)國(guó)家應(yīng)急地理信息共享平臺(tái)、應(yīng)急指揮平臺(tái)等專業(yè)應(yīng)急平臺(tái)建設(shè),提高突發(fā)事件專業(yè)信息匯集、應(yīng)急決策和指揮調(diào)度能力。
在煤礦發(fā)生水災(zāi)事故時(shí),急需監(jiān)管監(jiān)察部門領(lǐng)導(dǎo)、防治水專家赴現(xiàn)場(chǎng)與礦方人員一同集中分析決策??山柚?G通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、音視頻會(huì)議系統(tǒng)等技術(shù)平臺(tái),搭建一套遠(yuǎn)程協(xié)作會(huì)議平臺(tái),實(shí)現(xiàn)異地協(xié)同、跨企業(yè)溝通和雙向交互協(xié)作。專家及現(xiàn)場(chǎng)工作人員能夠通過PC端或移動(dòng)端,第一時(shí)間在線上調(diào)取數(shù)據(jù)、圖件、報(bào)告等資料,結(jié)合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析診斷水災(zāi)情況,遠(yuǎn)程多端協(xié)商方案,指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)救援。同時(shí),采用基于三維井巷數(shù)字高程模型及流域劃分理念研發(fā)的水災(zāi)蔓延與逃生推演技術(shù),可根據(jù)巷道高程和起伏,將水災(zāi)蔓延過程分解成水流向下漫延和水流向上升漲2個(gè)過程,能夠較為真實(shí)的模擬三維井巷條件下突水蔓延過程。采用路徑尋優(yōu)算法可動(dòng)態(tài)演算井下工作人員到逃生安全節(jié)點(diǎn)間的最優(yōu)路徑。
煤礦水災(zāi)事故成因調(diào)查及鑒定是認(rèn)定事故性質(zhì)和事故責(zé)任人的重要基礎(chǔ)工作。煤礦水災(zāi)事故處置后,需要對(duì)水災(zāi)事故原因進(jìn)行調(diào)查與鑒定分析。一般需要專家組趕赴現(xiàn)場(chǎng),收集資料、走訪調(diào)研,對(duì)水災(zāi)事故進(jìn)行系統(tǒng)分析,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)做出分析判斷,并編制水災(zāi)事故專家鑒定報(bào)告。
在鑒定分析工作中,可將有機(jī)-無機(jī)聯(lián)合、微量元素等多指標(biāo)融合的突水水源判別技術(shù),以及基于多源信息融合的突水通道精細(xì)定位技術(shù)等技術(shù)方法轉(zhuǎn)換成算法和程序,結(jié)合煤礦水害防治大數(shù)據(jù)中的水化學(xué)數(shù)據(jù)和物探數(shù)據(jù)進(jìn)行查驗(yàn)比對(duì),快速準(zhǔn)確分析事故成因,自動(dòng)生成煤礦水災(zāi)事故鑒定報(bào)告。
同時(shí),采用數(shù)據(jù)特征提取技術(shù),對(duì)煤礦水災(zāi)事故案例中的關(guān)鍵信息進(jìn)行特征標(biāo)注,形成案例特征標(biāo)簽,構(gòu)建煤礦水災(zāi)事故案例庫和管理系統(tǒng),以此進(jìn)行事故分類統(tǒng)計(jì)和相似案例比對(duì)分析。煤礦水災(zāi)事故案例庫既有助于災(zāi)害發(fā)生時(shí)參考類似事故制定應(yīng)急方案,亦可用于煤礦企業(yè)日常警示教育,吸取事故教訓(xùn),防止和減少同類水災(zāi)事故的發(fā)生。
結(jié)合上述煤礦水害防治工作智能化技術(shù)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求可知,要實(shí)現(xiàn)煤礦水害智能化防控,需從數(shù)據(jù)這一關(guān)鍵要素著手,在構(gòu)建采掘三維地質(zhì)模型基礎(chǔ)上,靈活運(yùn)用云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)方法,并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G通訊網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理、協(xié)同分析、遠(yuǎn)程診斷、工程設(shè)計(jì)、應(yīng)急響應(yīng)、事故鑒定工作。主要技術(shù)思路如圖1所示。
圖1 煤礦水害智能化防控技術(shù)思路
筆者針對(duì)礦井水害基礎(chǔ)數(shù)據(jù)綜合管理效率不高、水害超前防控精細(xì)程度不足、水災(zāi)應(yīng)急決策時(shí)效性不強(qiáng)以及災(zāi)后事故快速精準(zhǔn)診斷方面的技術(shù)難題,結(jié)合煤礦水害防治主要工作與傳統(tǒng)水害防治技術(shù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的需求,構(gòu)建了煤礦水害智能化防控平臺(tái)。平臺(tái)架構(gòu)如圖2所示,自下而上分別由數(shù)據(jù)管理層、模型支持層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層及用戶層組成。依托平臺(tái)可開展煤礦水害大數(shù)據(jù)管理、采掘三維地質(zhì)體構(gòu)建、水害超前數(shù)字化評(píng)價(jià)與防治、水災(zāi)過程應(yīng)急決策遠(yuǎn)程輔助及災(zāi)后事故計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)研發(fā)。
圖2 煤礦水害智能化防控平臺(tái)架構(gòu)
數(shù)據(jù)管理層是在煤礦水害防控一體化數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,搭建基于多源信息融合的煤礦水害大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),為整個(gè)平臺(tái)的業(yè)務(wù)功能提供數(shù)據(jù)服務(wù)支撐。
模型支持層采用基于孔-震-掘多源信息融合的采掘三維地質(zhì)體動(dòng)態(tài)精細(xì)建模技術(shù),構(gòu)建煤礦采掘三維地質(zhì)體動(dòng)態(tài)精細(xì)建模系統(tǒng),為平臺(tái)的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供精細(xì)的地質(zhì)模型支撐。
在數(shù)據(jù)層和模型層的基礎(chǔ)上,根據(jù)煤礦防治水主要工作,研發(fā)并搭建了煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與超前防治數(shù)字化系統(tǒng)、煤礦水災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)遠(yuǎn)程決策支持系統(tǒng)和煤礦水災(zāi)事故遠(yuǎn)程診斷分析系統(tǒng)。
五大系統(tǒng)構(gòu)成煤礦水害智能化防控平臺(tái),可為監(jiān)管監(jiān)察部門提供決策支撐,也可為煤炭生產(chǎn)企業(yè)提供專業(yè)的防治水線上線下服務(wù)。
在搭建大數(shù)據(jù)集群的基礎(chǔ)上開發(fā)了煤礦水害多源信息標(biāo)準(zhǔn)化管理子系統(tǒng)(圖3),通過數(shù)據(jù)中間件接口和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)映射模板,能夠?qū)⑺牡刭|(zhì)信息、工程地質(zhì)信息、采掘生產(chǎn)數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)一鍵快速導(dǎo)入,將水情水害監(jiān)測(cè)和音視頻流等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)遷移入庫。實(shí)現(xiàn)了煤礦水文地質(zhì)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入庫和標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化管理,涵蓋了《煤礦防治水細(xì)則》中要求的16類臺(tái)賬標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字化管理、6類基礎(chǔ)圖件標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字化管理、12類專業(yè)報(bào)告。
圖3 煤礦水害大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
研發(fā)的基于圖元分割提取的圖件智能識(shí)別快速入庫技術(shù),能夠在復(fù)雜的采掘平面圖中識(shí)別出鉆孔、等值線、斷層等關(guān)鍵信息,在鉆孔柱狀圖中識(shí)別出層位、巖性、測(cè)井等主要信息。將上述信息進(jìn)行智能識(shí)別、一鍵數(shù)字化入庫,顯著提高了專業(yè)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入效率,解決了多數(shù)系統(tǒng)平臺(tái)“建庫容易,入庫難”的問題。
基于特征標(biāo)簽提取技術(shù)開發(fā)的煤礦水災(zāi)事故案例管理子系統(tǒng),在確定煤礦水害事故主控因素指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,提出了基于改進(jìn)卷積自編碼的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深層特征提取方法,能夠?qū)Π咐械年P(guān)鍵信息進(jìn)行特征標(biāo)注,形成案例特征標(biāo)簽,以此進(jìn)行事故分類統(tǒng)計(jì)和相似案例分析,為水災(zāi)事故對(duì)比鑒定提供判斷依據(jù)。
搭建的多源大數(shù)據(jù)管理云平臺(tái)可提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、安全服務(wù),支持大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索、實(shí)時(shí)分析、融合分析、關(guān)聯(lián)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用,為煤礦水害多源大數(shù)據(jù)一站式存儲(chǔ)、檢索、處理、挖掘和可視化提供支撐。
煤礦采掘三維地質(zhì)體模型由多尺度三維地質(zhì)體模型和采掘巷道三維模型2部分構(gòu)成。隨著煤礦智能化發(fā)展對(duì)高精度三維地質(zhì)體模型的需求,針對(duì)煤礦采掘三維地質(zhì)體模型構(gòu)建方法的研究已經(jīng)由最初的粗糙靜態(tài)建模向著精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化方向轉(zhuǎn)變。
針對(duì)煤礦多尺度三維地質(zhì)體動(dòng)態(tài)精細(xì)建模問題,筆者提出了煤炭地質(zhì)領(lǐng)域三維地質(zhì)體精細(xì)建模思路(圖4)。采用鉆孔柱狀校正三維地震深度域地質(zhì)體模型,并使用三維地震深度域地質(zhì)體模型修正鉆孔間插值帶來的誤差,提升大尺度三維地質(zhì)體精細(xì)程度和準(zhǔn)確率。同時(shí)將隨鉆實(shí)時(shí)測(cè)井信息和新增鉆孔數(shù)據(jù)融入建模過程,一方面利用隨鉆測(cè)井信息動(dòng)態(tài)校正煤礦三維地質(zhì)體模型,提高模型的局部精細(xì)度;另一方面,模型建好后,有了新增的鉆孔數(shù)據(jù),可以采用三維地質(zhì)體局部插值修正方法,對(duì)模型進(jìn)行快速動(dòng)態(tài)更新。最終研發(fā)形成了基于孔-震信息融合的地質(zhì)體精細(xì)建模技術(shù),將煤礦大尺度三維地質(zhì)體模型精度提高15%左右。
圖4 煤礦采掘三維地質(zhì)體精細(xì)模型構(gòu)建
煤礦井巷的掘進(jìn)和工作面的開采是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程,采掘巷道三維模型需要隨著開采過程的進(jìn)行不斷更新。在日常的煤礦掘進(jìn)和開采過程中,井巷和工作面圖件的更新主要依賴AutoCAD或MapGIS等通用類工具軟件,井巷三維建模工作的效率低、難度大。在三維地質(zhì)體模型基礎(chǔ)上,開發(fā)了基于拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)的三維井巷模型快速構(gòu)建子系統(tǒng)。采用三維空間映射重構(gòu)技術(shù)將巷道二維拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)中的特征信息構(gòu)建成三維井巷仿真模型,結(jié)合3.1節(jié)中圖件智能識(shí)別快速入庫技術(shù),實(shí)現(xiàn)了井巷采掘過程中三維井巷系統(tǒng)的快速動(dòng)態(tài)更新,以及井田三維地質(zhì)體、三維井巷系統(tǒng)的數(shù)字化融合,為防治水工程精細(xì)化設(shè)計(jì)提供了模型支撐。
根據(jù)煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)工作流程,開發(fā)了礦井水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)子系統(tǒng)(圖5),具備《煤礦防治水細(xì)則》中頂板潰水危險(xiǎn)性分區(qū)“三圖雙預(yù)測(cè)”、底板突水危險(xiǎn)性分區(qū)“五圖雙系數(shù)”及采空區(qū)透水防隔水煤(巖)柱留設(shè)等關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算以及等值線圖繪制、展示功能,實(shí)現(xiàn)了水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)綜合高效評(píng)判。同時(shí),研發(fā)了煤礦涌水量預(yù)測(cè)預(yù)警子系統(tǒng),融合了改進(jìn)后的涌水量多階動(dòng)力學(xué)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法,結(jié)合傳統(tǒng)涌水量計(jì)算程序,實(shí)現(xiàn)了工作面采前快速預(yù)測(cè)、采中動(dòng)態(tài)校正,顯著提高工作面涌水量預(yù)測(cè)精度。
圖5 煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與超前防治數(shù)字化系統(tǒng)
根據(jù)煤礦水害防治的實(shí)際需求,開發(fā)了水害超前防治數(shù)字化輔助設(shè)計(jì)子系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了巷道掘進(jìn)、工作面物探綜合探查工程自動(dòng)布設(shè)、探查結(jié)果系統(tǒng)成圖,以及探放水工程靶向精準(zhǔn)設(shè)計(jì),一鍵計(jì)算生成鉆孔施工軌跡和施工參數(shù),提高了水害超前探查工程設(shè)計(jì)工作效率。在三維精細(xì)地質(zhì)體建模的基礎(chǔ)上,結(jié)合煤層底板超前區(qū)域治理模式和漿液擴(kuò)散距離,實(shí)現(xiàn)了梳狀鉆孔、魚骨狀鉆孔等不同布孔方式的水害區(qū)域治理工程數(shù)字化方案快速設(shè)計(jì)。系統(tǒng)依托煤礦采掘三維地質(zhì)體精細(xì)模型,支持沿鉆孔軌跡三維地質(zhì)剖切的鉆孔軌跡分析功能,為煤礦水害超前精準(zhǔn)防控提供了技術(shù)支撐。
針對(duì)水災(zāi)事故中的多端協(xié)作問題,研發(fā)了煤礦水災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)遠(yuǎn)程決策支持系統(tǒng)(圖6),搭建了遠(yuǎn)程協(xié)作會(huì)議平臺(tái),實(shí)現(xiàn)異地多端音視頻會(huì)議、數(shù)據(jù)資料協(xié)同分析、遠(yuǎn)程多端協(xié)商方案功能,支持多部門、多用戶遠(yuǎn)程多端協(xié)作和平臺(tái)內(nèi)多個(gè)子系統(tǒng)調(diào)用共享。專家無論在什么地方,都能夠在移動(dòng)端第一時(shí)間在線上分析水災(zāi)情況,實(shí)現(xiàn)了煤礦水災(zāi)事故應(yīng)急多端協(xié)同快速會(huì)診決策,遠(yuǎn)程指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)救援。
圖6 煤礦水災(zāi)應(yīng)急專家遠(yuǎn)程分析決策子系統(tǒng)
基于流域分割-合并算法,研發(fā)了基于OSG(Open Scene Graph)的煤礦三維井巷突水蔓延推演技術(shù),重點(diǎn)考慮了三維井巷空間中突水漫延過程中突水量、巷道標(biāo)高、井巷形態(tài)、淹沒水位的主要影響因素,根據(jù)巷道高程和起伏,將水災(zāi)漫延過程分解成水流向下漫延和水流向上升漲2個(gè)過程,從而較為真實(shí)的刻畫了突水水流在復(fù)雜三維井巷系統(tǒng)的漫延過程。在三維井巷突水動(dòng)態(tài)蔓延推演基礎(chǔ)上,集成了Dijkstra算法、蟻群算法等路徑尋優(yōu)算法,開發(fā)了水淹過程人員避災(zāi)路線動(dòng)態(tài)尋優(yōu)子系統(tǒng),將巷道類型、傾斜角度、淹沒情況、障礙物等巷道可通行性影響因素與巷道長(zhǎng)度加權(quán)耦合,同時(shí)在算法邏輯中加入了循環(huán)動(dòng)態(tài)計(jì)算更新功能,充分考慮了逃生過程中水災(zāi)蔓延的動(dòng)態(tài)趨勢(shì),能夠根據(jù)人員逃生情況動(dòng)態(tài)剔除無法通行的巷道,優(yōu)選出最佳的逃生路徑,形成巷道當(dāng)量長(zhǎng)度進(jìn)行路徑計(jì)算,為煤礦水災(zāi)過程井下被困人員快速逃生提供了科學(xué)合理的最優(yōu)路線選擇。
煤礦水災(zāi)事故調(diào)查取證的主要信息包括突水時(shí)間、突水地點(diǎn)、突水水量、突水水質(zhì)等突水基礎(chǔ)信息,工作面、巷道參數(shù)等采掘信息,頂?shù)装逯饕畬?、老空水、地表水等水文地質(zhì)基礎(chǔ)信息,礦井排水能力,淹沒速度、水位標(biāo)高、人員位置等水災(zāi)淹沒及人員信息。在煤礦不同水災(zāi)事故類型致災(zāi)因素分類調(diào)查方法基礎(chǔ)上,開發(fā)了煤礦水災(zāi)事故調(diào)查取證子系統(tǒng)(圖7),同時(shí)與煤礦水害基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)關(guān)聯(lián),對(duì)于水災(zāi)事故調(diào)查取證的主要信息能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)資料的自動(dòng)調(diào)取,減輕事故調(diào)查取證階段專家工作量,提高調(diào)查取證效率。
圖7 煤礦水災(zāi)事故遠(yuǎn)程診斷分析系統(tǒng)
利用有機(jī)-無機(jī)聯(lián)合、微量元素等多指標(biāo)融合的突水水源判別技術(shù),以及基于多源信息融合的突水通道精細(xì)定位技術(shù),開發(fā)了煤礦水災(zāi)災(zāi)源精細(xì)判識(shí)子系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了突水水源的精準(zhǔn)判別與突水通道的精細(xì)定位,提高了煤礦水災(zāi)災(zāi)源判識(shí)可靠性。
研發(fā)了煤礦水災(zāi)事故專家診斷與鑒定報(bào)告快速生成子系統(tǒng),專家通過該系統(tǒng)調(diào)取數(shù)據(jù)庫中礦井的基礎(chǔ)信息,計(jì)算分析礦井突水要素信息,填報(bào)診斷、鑒定意見。系統(tǒng)會(huì)將這些信息自動(dòng)填入設(shè)定好的報(bào)告模板中,生成煤礦水災(zāi)事故專家鑒定報(bào)告。從而實(shí)現(xiàn)水災(zāi)事故成因計(jì)算機(jī)輔助專家診斷,以及煤礦水災(zāi)事故專家鑒定報(bào)告流程化、模塊化編制,提高了水災(zāi)事故成因診斷分析的時(shí)效性。
煤礦水害智能化防控平臺(tái)為煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、水害防控與水災(zāi)應(yīng)急技術(shù)進(jìn)步提供了新的手段,具有良好的推廣應(yīng)用效果。該平臺(tái)已在內(nèi)蒙古某煤礦進(jìn)行了有效的推廣應(yīng)用。在煤礦企業(yè)日常水害基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的管理方面,實(shí)現(xiàn)了煤礦水害基礎(chǔ)信息和水災(zāi)事故案例信息的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一管理,將16項(xiàng)1 800余份防治水基礎(chǔ)臺(tái)賬數(shù)據(jù)、26項(xiàng)1 200余份專項(xiàng)勘探成果納入了系統(tǒng)數(shù)字化管理。同時(shí),利用研發(fā)形成的基于孔-震信息融合的地質(zhì)體精細(xì)建模技術(shù),在該礦井建成了1個(gè)采掘三維地質(zhì)體動(dòng)態(tài)精細(xì)模型,指導(dǎo)了1個(gè)采區(qū)約2 km的巷道掘進(jìn)參數(shù)設(shè)計(jì)。借助煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與超前防治數(shù)字化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了7項(xiàng)水害分析與評(píng)價(jià)技術(shù)報(bào)告的平臺(tái)自動(dòng)編制,在6個(gè)工作面進(jìn)行了涌水量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)精度均大于86%;同時(shí)對(duì)6個(gè)工作面超過70個(gè)鉆場(chǎng)的260余個(gè)鉆孔進(jìn)行了輔助數(shù)字化工程設(shè)計(jì),減少20%左右的鉆探工程量。依托平臺(tái)采用突水漫延模擬和避災(zāi)路線尋優(yōu)開展了一次水災(zāi)事故應(yīng)急演練,專家遠(yuǎn)程多端協(xié)同會(huì)診用戶數(shù)量達(dá)到27個(gè),響應(yīng)時(shí)間在30 s以內(nèi),井下被困人員逃生演練中,基于突水漫延模擬和避災(zāi)路線尋優(yōu)方法,逃生時(shí)間較以往演練縮短了20%以上。
在煤礦水害智能化防控平臺(tái)應(yīng)用支持下,該礦井安全回采了I040205,I040202,I040201等6個(gè)工作面,提高了該煤礦的現(xiàn)場(chǎng)防災(zāi)減災(zāi)技術(shù)水平。
(1)立足煤礦水害防治工作數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的需求,從煤礦水害基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與超前防治、水災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)輔助決策及災(zāi)后事故成因鑒定4個(gè)方面,系統(tǒng)剖析了實(shí)現(xiàn)煤礦水害智能化防控的主要技術(shù)方法。
(2)根據(jù)煤礦水害防治日常數(shù)據(jù)管理需要,開發(fā)了煤礦水害多源信息標(biāo)準(zhǔn)化管理子系統(tǒng)及煤礦水災(zāi)事故案例管理子系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了煤礦水害基礎(chǔ)信息和水災(zāi)事故案例信息的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一管理,為煤礦水害防治提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)。
(3)研發(fā)了基于孔-震信息融合的三維地質(zhì)體精細(xì)動(dòng)態(tài)建模技術(shù),提升了煤礦大尺度三維地質(zhì)體建模精度,在此基礎(chǔ)上,開發(fā)形成煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與超前防治數(shù)字化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了煤礦水害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)綜合高效評(píng)判,提出了井下巷道掘進(jìn)物探超前探查工程、巷道掘進(jìn)超前探放水工程以及地面區(qū)域治理工程輔助三維空間數(shù)字化自動(dòng)布設(shè)方法。
(4)開發(fā)了煤礦水災(zāi)應(yīng)急專家遠(yuǎn)程分析決策子系統(tǒng)與煤礦水災(zāi)事故調(diào)查取證子系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)煤礦水災(zāi)事故應(yīng)急多端協(xié)同快速會(huì)診決策,提高水災(zāi)事故成因診斷分析的時(shí)效性,推動(dòng)了礦山水災(zāi)防治理論與技術(shù)的進(jìn)步。
(5)構(gòu)建了煤礦水害智能化防控平臺(tái),并在內(nèi)蒙古某煤礦現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了推廣應(yīng)用,有效提高了該礦水害超前防控、災(zāi)中治理與災(zāi)后診斷各階段的數(shù)字化、智能化技術(shù)水平。平臺(tái)能夠服務(wù)于我國(guó)煤礦水害防治不同階段的技術(shù)工作,是傳統(tǒng)水害防治技術(shù)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要支撐。