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    基于多源數(shù)據(jù)融合的煤礦安全態(tài)勢感知分析平臺研究

    2022-08-16 03:00:32王恒曉
    煤礦安全 2022年8期
    關(guān)鍵詞:煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)態(tài)勢

    王恒曉

    (國家能源集團烏海能源有限責任公司,內(nèi)蒙古 烏海 016000)

    感知煤礦安全態(tài)勢,是制定安全制度的基礎(chǔ)和調(diào)整礦井安全策略的前提,只有充分挖掘煤礦人、機、環(huán)、管等多方面的安全風險與潛在隱患,才能采取有針對性的安全防范措施,預防煤礦事故發(fā)生。目前,煤礦風險管控和隱患排查過程以人工巡檢、紙質(zhì)記錄為主[1-2],對數(shù)據(jù)的處理、存儲和分析時效性不足,錯誤率高[3]。國內(nèi)外學者對煤礦安全風險、隱患的信息化管理開展了相關(guān)研究,構(gòu)建了風險分級管控系統(tǒng)[4]、隱患排查治理系統(tǒng)[5]以及安全質(zhì)量生產(chǎn)標準化管理系統(tǒng)[6],在一定程度上提高了煤礦安全風險隱患排查治理的工作效率,但各系統(tǒng)均服務(wù)于單一煤礦專業(yè),系統(tǒng)之間相對獨立,無法溯源分析煤礦安全整個范疇的全鏈路數(shù)據(jù)。基于此,設(shè)計了基于多源數(shù)據(jù)融合的煤礦安全態(tài)勢感知分析平臺[7-10],將安全信息系統(tǒng)、安全監(jiān)測系統(tǒng)、設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)、視頻監(jiān)測平臺、風險管控系統(tǒng)、隱患排查系統(tǒng)、災(zāi)害預警平臺等進行充分融合,全面感知礦井人、機、環(huán)、管安全信息,構(gòu)建評價指標體系與模型,宏觀層面評價各礦安全管理水平、找出管理薄弱項,細分層面可以分專業(yè)、系統(tǒng)、區(qū)域、時段識別管理重點、弱點與短板,全面提升煤礦安全管理智能化水平。

    1 系統(tǒng)架構(gòu)

    系統(tǒng)采用“平臺+端”模式,基于統(tǒng)一體系架構(gòu)、標準體系、安裝認證、管理運維向煤礦企業(yè)服務(wù)。系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)如圖1,包含數(shù)據(jù)感知層、數(shù)據(jù)存儲與服務(wù)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)感知層通過礦井一體化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實現(xiàn)安全管理、安全監(jiān)測類數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)存儲與服務(wù)層按照元數(shù)據(jù)標準[11-12]將采集數(shù)據(jù)解析成為標準的、具備明確含義的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲;系統(tǒng)內(nèi)置安全分析模型、數(shù)據(jù)特征圖譜分析模型等,以微服務(wù)的形式向業(yè)務(wù)應(yīng)用層提供服務(wù)支撐;業(yè)務(wù)應(yīng)用層集風險智能評判、隱患規(guī)律分析、事故態(tài)勢分析、作業(yè)人員分析、災(zāi)害風險分析、設(shè)備隱患分析、風險異常識別、數(shù)據(jù)資源管理、安全智能管控APP、安全態(tài)勢可視化展示于一體,通過數(shù)據(jù)分區(qū)、功能分區(qū)、權(quán)限分級為不同部門、不同級別、不同用戶提供業(yè)務(wù)服務(wù)。

    圖1 系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)圖Fig.1 The overall technical architecture of the system

    2 關(guān)鍵技術(shù)

    2.1 數(shù)據(jù)集成與質(zhì)量判識技術(shù)

    1)安全風險數(shù)據(jù)集成技術(shù)。礦井安全風險數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本、圖像、視頻等多種形式分散存儲于獨立運行的系統(tǒng)中,具有專業(yè)多,跨度大,存儲分散,結(jié)構(gòu)多樣的特點。針對結(jié)構(gòu)化安全數(shù)據(jù),采用多協(xié)議適配的形式通過數(shù)據(jù)采集接口程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)集成;針對文本、圖像、視頻類數(shù)據(jù),以文件的形式通過FTP 服務(wù)器上傳。所有礦端的數(shù)據(jù)以消息隊列的形式通過發(fā)布訂閱模式將數(shù)據(jù)推送至集團公司,集團公司的數(shù)據(jù)解析程序按照統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標準協(xié)議解析上傳數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)治理軟件對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行處理,將處理后的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心存儲。

    2)數(shù)據(jù)質(zhì)量判識技術(shù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量判識技術(shù)以數(shù)據(jù)可信度量分析指標為核心,實現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性、時效性、一致性、規(guī)范性、入庫合規(guī)性判識。數(shù)據(jù)可信度量分析指標通過分析信息對象、數(shù)據(jù)來源,確定采集途徑及影響數(shù)據(jù)可信的主要因素,從規(guī)范性、完整性、準確性、合規(guī)性、一致性、時效性6 個方面建立。

    數(shù)據(jù)質(zhì)量判識通過建立核心元數(shù)據(jù)代碼集和校驗規(guī)則集,實現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性與時效性判識;利用數(shù)據(jù)波動、趨勢、時空關(guān)聯(lián)特征,實現(xiàn)信息準確性與一致性判定;通過設(shè)備空間定位、狀態(tài)識別分析,實現(xiàn)設(shè)備調(diào)校、閉鎖測試、安裝規(guī)范性等自動識別;對集成數(shù)據(jù)入庫環(huán)節(jié)建立集Staffcert 校驗、值域校驗、正則表達式校驗于一體的數(shù)據(jù)入庫合規(guī)性校驗,判斷入庫數(shù)據(jù)是否為正確數(shù)據(jù)。

    2.2 礦井安全風險量化分析評價

    2.2.1 風險量化評價指標體系

    基于中性參照對象與事故致因理論,從人、機、環(huán)、管4 個維度構(gòu)建風險量化評價指標體系。

    1)人的維度。以礦井現(xiàn)有系統(tǒng)為基礎(chǔ),采集整理煤礦人員井下活動軌跡、出入井違章行為、從業(yè)資格、健康狀況等數(shù)據(jù),構(gòu)建作業(yè)人員數(shù)量、持證情況、工作經(jīng)驗、受教育程度、培訓、操作違章率、疲勞程度等指標。

    2)機的維度。圍繞采、掘、機、運、通、排等主要環(huán)節(jié),以現(xiàn)有系統(tǒng)為基礎(chǔ),分析構(gòu)建關(guān)鍵要素邏輯拓撲結(jié)構(gòu)圖,構(gòu)建設(shè)備資質(zhì)、先進程度、完好率、故障率、維保率、維修質(zhì)檢不合格率,設(shè)備安全隱患發(fā)現(xiàn)率、整改率、逾期率,安全防護裝置配備率及安全運行周期等評價指標。

    3)環(huán)的維度?;诿旱V水文地質(zhì)、災(zāi)害監(jiān)控與預警等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),構(gòu)建與地質(zhì)、采掘方法、頂板災(zāi)害(冒頂片幫、沖擊地壓)、瓦斯災(zāi)害(瓦斯超限、瓦斯和煤塵爆炸、煤與瓦斯突出)、水害、火災(zāi)、放炮、職業(yè)危害(塵害、有害氣體)、煤礦采掘接替等相關(guān)的井下作業(yè)環(huán)境風險評判指標。

    4)管的維度?;诿旱V安全生產(chǎn)標準化、雙重預防管理等數(shù)據(jù),構(gòu)建煤礦機構(gòu)及人員設(shè)置情況、安全生產(chǎn)責任制及落實情況、安全管理制度及落實情況、安全操作規(guī)程及落實情況、危險有害因素辨識評價與控制、應(yīng)急救援及演練、安全投入等評判指標。

    2.2.2 風險評判模型

    風險評判模型包括集團公司風險評判模型與煤礦風險評判模型。集團公司風險評判模型從公司轄區(qū)煤礦固有自然特性、礦井布局及采掘條件、礦井重大風險與違章識別、事故數(shù)據(jù)分析、宏觀技術(shù)經(jīng)濟政策等多個方面,建立多級區(qū)域安全態(tài)勢風險指標體系與分級評價模型。

    煤礦風險評判模型利用模糊數(shù)學理論和層次分析法,自下而上構(gòu)建包含煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征、各采掘地點的各類安全風險、煤礦安全風險、地域安全風險等多層遞歸的安全風險動態(tài)評價模型。

    2.2.3 風險分析評價

    針對被評價對象的各個指標值,基于預設(shè)的指標評分計算規(guī)則,計算百分制形式的指標評分。風險分析評價采用自底向頂?shù)捻樞蛴嬎阍u價對象層以上的目標層和準則層元素關(guān)于各個被評價對象的評分,實現(xiàn)公司與煤礦層級的安全綜合風險分析評價。

    2.3 風險異常自動識別技術(shù)

    圍繞監(jiān)控系統(tǒng)不合規(guī)、瓦斯抽采不達標、瓦斯涌出異常、頂板監(jiān)測異常、火災(zāi)監(jiān)控區(qū)域溫度超限、機電設(shè)備安全隱患異常、人員違章行為等異常情況,建立監(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜,實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)特征快速提取與監(jiān)測異常自動識別。

    針對煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜構(gòu)建,集成并優(yōu)化適用于煤礦多種災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的MLlib 算法庫[13],采用方差、斜率、偏離均值等構(gòu)建數(shù)理統(tǒng)計特征量,采用灰色聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征值量化模型。利用煤礦安全風險挖掘分析算法庫,根據(jù)不同風險的特征,構(gòu)建相關(guān)安全監(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜。

    針對監(jiān)測數(shù)據(jù)特征快速提取與識別,基于設(shè)計的大規(guī)模數(shù)據(jù)實時關(guān)聯(lián)分析處理框架,運用重疊窗口和滑動時間窗口,構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)服務(wù)流處理模型,采用特征量距離相似度匹配與判定,實現(xiàn)瓦斯監(jiān)測值典型特征的快速提取,自動識別數(shù)據(jù)突變、趨勢偏離、多窗口微小波動、數(shù)據(jù)變化趨勢等安全監(jiān)測異常。

    2.4 安全態(tài)勢可視化分析技術(shù)

    安全態(tài)勢可視化分析技術(shù)采用PostGIS 作為礦井三維模型數(shù)據(jù)格式,選用GeoServer、Openlayers 等組件[14],研發(fā)巷道拓撲生成算法、巷道空間關(guān)系融合算法等,結(jié)合礦井地測空間數(shù)據(jù),構(gòu)建礦井二三維拓撲結(jié)構(gòu),實現(xiàn)礦井地面工廣、巷道、采區(qū)等的矢量化展示;采用圖元標注、巷道熱力圖等方式實現(xiàn)風險可視化數(shù)據(jù)源動態(tài)綁定,實現(xiàn)全礦井風險點、隱患點、預警點、報警點、故障點在二三維GIS 一張圖上的可視化展現(xiàn);分析災(zāi)害氣體、粉塵濃度、采空區(qū)/帶式輸送機運輸測溫沿線溫度的時間特性與空間特性,結(jié)合空間插值方法,構(gòu)建礦井重點采掘區(qū)域災(zāi)害氣體體積分數(shù)分布場、粉塵濃度分布場、采空區(qū)/帶式輸送機運輸測溫沿線溫度場,集成各災(zāi)害預警指標,實現(xiàn)采掘頭面-盤(采)區(qū)-全礦,風險多維度可視化展現(xiàn)。

    3 系統(tǒng)平臺軟件

    3.1 安全態(tài)勢感知分析平臺軟件

    安全態(tài)勢感知分析平臺軟件采用ASP.NET Core為主體框架,同時結(jié)合數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)、JavaScript、CSS3、HTML5、jQuery、EasyUI、ECharts 等進行開發(fā),開發(fā)完成的終端兼容IE11 及Chrome 內(nèi)核。

    平臺包括安全風險量化分析評判、風險自動識別、安全態(tài)勢可視化分析,安全態(tài)勢感知分析平臺功能結(jié)構(gòu)如圖2。

    圖2 安全態(tài)勢感知分析平臺功能結(jié)構(gòu)Fig.2 Functional structure of safety situation awareness analysis platform

    1)安全風險量化分析評判。風險量化評判指標體系與風險評判模型,實現(xiàn)采區(qū)、礦井、公司多層級風險量化評判,建立專題圖表展示評判結(jié)果,同時可以生成Word、PDF 等多種格式的評判報告文件。

    2)風險自動識別?;诒O(jiān)測數(shù)據(jù)特征圖譜與異常在線識別方法,實現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)合規(guī)性分析、瓦斯抽采達標評判、瓦斯涌出異常分析、頂板監(jiān)測數(shù)據(jù)分析、提升機隱患分析、火災(zāi)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析、膠帶運輸機隱患分析、煤礦隱患規(guī)律分析等。

    3)安全態(tài)勢可視化分析。采用三維GIS 技術(shù)構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測GIS 一張圖,實現(xiàn)礦井風險、隱患等安全監(jiān)測與分析數(shù)據(jù)分層顯示;根據(jù)實景建模技術(shù),實現(xiàn)采區(qū)三維可視化展示;分析災(zāi)害氣體時空特性,結(jié)合空間插值方法,實現(xiàn)災(zāi)害氣體分布模擬;采用折線圖、柱狀圖、南丁格爾圖等多種展示方法建立安全風險專題圖表。

    3.2 安全管控手機APP 軟件

    安全管控手機APP 軟件采用原生與H5 相結(jié)合技術(shù),支持APP、微信、釘釘?shù)?,實現(xiàn)重大設(shè)備監(jiān)管,環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害預警、人員定位、視頻監(jiān)控、調(diào)度通信、云短信通知、設(shè)備點檢、安全管理、安全培訓、告警主動推送等功能。

    4 現(xiàn)場應(yīng)用

    在烏海能源公司老石旦煤礦進行安全態(tài)勢感知分析平臺與安全管控手機APP 現(xiàn)場應(yīng)用,在礦端部署1 主1 備2 臺數(shù)據(jù)采集服務(wù)器,1 臺Web 發(fā)布服務(wù)器,1 臺GIS 服務(wù)器,1 臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

    數(shù)據(jù)采集服務(wù)器上部署安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)采集程序與聯(lián)網(wǎng)上傳程序。安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)采集程序通過區(qū)域控制器實現(xiàn)礦井瓦斯、火、頂板、水害、粉塵等災(zāi)害感知數(shù)據(jù)以及電力、廣播、調(diào)度通信、通風等重點機電設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集。聯(lián)網(wǎng)上傳程序按照標準協(xié)議將礦端的安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)與態(tài)勢感知分析數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本文件,通過FTP 上傳至公司端數(shù)據(jù)中心存儲。

    Web 發(fā)布服務(wù)器上部署安全態(tài)勢感知分析平臺軟件,通過IIS 發(fā)布,使得同一網(wǎng)段內(nèi)的任何終端均可訪問。GIS 服務(wù)器上部署ArcGIS、GeoServer、Openlayers 等GIS 組件及JAVA、Tomcat 等基礎(chǔ)支撐軟件,GIS 服務(wù)通過Tomcat 發(fā)布,供安全態(tài)勢感知分析平臺軟件調(diào)用。

    數(shù)據(jù)庫服務(wù)器采用虛擬化的形式部署Windows Server 故障轉(zhuǎn)移群集,建立Always On 高可用性組,存儲安全感知監(jiān)測數(shù)據(jù)與態(tài)勢感知分析數(shù)據(jù),為安全態(tài)勢感知分析平臺軟件及安全管控手機APP 提供數(shù)據(jù)支撐。

    安全態(tài)勢感知分析平臺現(xiàn)場部署后,應(yīng)用結(jié)果表明該系統(tǒng)顯著提升了現(xiàn)場人員在風險辨識、潛在隱患挖掘與風險處置方面的能力,降低了礦井安全事故發(fā)生率。

    5 結(jié) 語

    煤礦安全態(tài)勢感知分析平臺實現(xiàn)了安全風險數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)質(zhì)量判識、多層級安全態(tài)勢分析、礦井典型異常識別與可視化展示,通過在烏海能源公司老石旦煤礦的現(xiàn)場應(yīng)用,提高了礦井安全風險辨識能力與風險異常處置能力,為煤礦安全生產(chǎn)提供保障。

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