评述│煤矿安全智能化管控亟待攻克的三大关键技术
文章摘自
《智能矿山》2021年第1期热点述评栏目，中煤科工集团重庆研究院樊荣研究员——煤矿安全智能管控技术现状及发展趋势。
1 传感层关键技术
目前甲烷现场监测正从离散点式监测向全覆盖模式发展，应通过对基于TDLAS激光检测技术深入研究，研制多通道、低成本、长寿命分布式激光甲烷监测设备，以满足现场监测需要。
风速风向的精准检测，是构建瓦斯场、揭示瓦斯运移规律、突出报警、智能调风的关键。目前风速测量“以点代面”误差大，存在下限测量盲区（<0.3 m/s），难以满足现场实际需要。应研究基于超声波时差法的全断面风速测量技术，利用多线多点测量与巷道断面拟合积分，精确计算巷道全断面风速、风量、风向。
采空区自然发火目前多采用束管监测，该方法存在束管容易破裂漏气、管内气体置换时间长、实时性差、误差大等问题亟待解决。研究基于波长调制和谐波解调的激光痕量光谱吸收技术，可实现CO、C2H4、C2H2等气体检测的“就地采样、就地处理、就地测量”；利用分布式光纤测温技术，实现采空区内部温度直接测量是今后发展趋势。该技术也可用于环境中CO的检测，克服现有检测技术存在的交叉干扰、稳定性差的问题。
带式输送机运输里程长，维保人员多，人工巡检劳动强度大、效率低、巡检不到位，易引发安全事故。巡检机器人“安全充电、看得准、听得清”是亟需解决的3个关键问题。通过“电-机-电”能量转换技术，解决危险场所自主安全充电问题；构建大气散射图像转换模型、基于深度学习的相关算法智能识别胶带带面损伤、跑偏、堆积煤、冒烟等异常工况，使机器人具备慧眼；基于声品质分析，提取出托辊噪音特征参数，自动辨识托辊故障（开裂、断裂、润滑不良），使机器人具备灵耳；通过热成像等技术及时发现火灾征兆，可有效防控带式输送机火灾事故。
井下违章和隐患形式多样，随机性强。需重点解决井下图像画质差、高质量违章样本少、过程定性与定量识别难等问题。对此，可利用暗通道先验去雾算法，基于大气散射模型和图像成像先验知识，提升视频图像的清晰度和对比度，克服井下图像画质差问题；基于目标轮廓先验知识，采用候选区域生成方法结合迁移学习算法解决高质量违章样板少难题；基于多局部单应性矩阵的图像拼接、缝合线主导法的图像融合算法与深度学习算法，实现行为过程的定性与定量识别。
目前井下移动目标定位多采用UWB技术，通过飞行时间测距法或到达时间差法进行测距，其本质是一维定位，存在穿透性差、信号覆盖距离短等问题。从发展趋势看，应重点建立井下全覆盖的位置服务平台，建立基于统一坐标系系统和高程基准的井下空间位置服务系统，实现设备空间定位、移动目标的精确定位，以便于应急救援。
2 传输层关键技术
目前井下骨干网络传输多采用工业以太环网，存在光纤易折断、断点难定位、熔接困难不易维护等缺点，设备层大容量组网、高速可靠交互仍是难题。从发展趋势看，骨干网采用F5G全光网络是新方向；分支网络有线与无线会长期并存，5G、WIFI6是值得重点关注的技术；应研究实现传感设备终端全IP化接入。
3 应用层关键技术
基于数据驱动的异常识别与趋势预测：现阶段监测数据以数理统计、阈值报警为主，目前开展了基于事故致因理论的突出预警等模型研究，对数据的高阶认知分析不足、预警模型普适性不强、准确度不高。构建数据特征图谱与安全知识图谱，建立以成因机理与大数据分析互馈的柔性预警模型，实现监测点异常早期筛选、自动锁定、回溯分析与趋势预测，按需形成分析报告，主动推送安全异常管理任务工单并实现闭环管控，流程性值班与调度工作由机器自动执行、分配、跟踪，实现值班与调度自动化、便捷化。
基于三层递阶安全协同控制：利用信息融合技术，构建监测点就地控制、区域协同控制、全矿优化控制为一体的三层递阶协同控制模型，实现区域爆炸风险精细管控、分级分区超前断电、智能调风、通信联动、应急智能指挥等。
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