文章摘自
《智能礦山》2021年第1期熱點述評欄目,中煤科工集團重慶研究院樊榮研究員——煤礦安全智能管控技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。
1 傳感層關(guān)鍵技術(shù)
災害監(jiān)測智能傳感器在信號采集、數(shù)據(jù)處理、信息交互和邏輯判斷等過程中,應具備數(shù)據(jù)預處理、自校準、自診斷、自適應、雙向通信、智能組態(tài)、信息存儲和記憶、自推演與自學習等通用特性。
目前甲烷現(xiàn)場監(jiān)測正從離散點式監(jiān)測向全覆蓋模式發(fā)展,應通過對基于TDLAS激光檢測技術(shù)深入研究,研制多通道、低成本、長壽命分布式激光甲烷監(jiān)測設(shè)備,以滿足現(xiàn)場監(jiān)測需要。
風速風向的精準檢測,是構(gòu)建瓦斯場、揭示瓦斯運移規(guī)律、突出報警、智能調(diào)風的關(guān)鍵。目前風速測量“以點代面”誤差大,存在下限測量盲區(qū)(<0.3 m/s),難以滿足現(xiàn)場實際需要。應研究基于超聲波時差法的全斷面風速測量技術(shù),利用多線多點測量與巷道斷面擬合積分,精確計算巷道全斷面風速、風量、風向。
采空區(qū)自然發(fā)火目前多采用束管監(jiān)測,該方法存在束管容易破裂漏氣、管內(nèi)氣體置換時間長、實時性差、誤差大等問題亟待解決。研究基于波長調(diào)制和諧波解調(diào)的激光痕量光譜吸收技術(shù),可實現(xiàn)CO、C2H4、C2H2等氣體檢測的“就地采樣、就地處理、就地測量”;利用分布式光纖測溫技術(shù),實現(xiàn)采空區(qū)內(nèi)部溫度直接測量是今后發(fā)展趨勢。該技術(shù)也可用于環(huán)境中CO的檢測,克服現(xiàn)有檢測技術(shù)存在的交叉干擾、穩(wěn)定性差的問題。
帶式輸送機運輸里程長,維保人員多,人工巡檢勞動強度大、效率低、巡檢不到位,易引發(fā)安全事故。巡檢機器人“安全充電、看得準、聽得清”是亟需解決的3個關(guān)鍵問題。通過“電-機-電”能量轉(zhuǎn)換技術(shù),解決危險場所自主安全充電問題;構(gòu)建大氣散射圖像轉(zhuǎn)換模型、基于深度學習的相關(guān)算法智能識別膠帶帶面損傷、跑偏、堆積煤、冒煙等異常工況,使機器人具備慧眼;基于聲品質(zhì)分析,提取出托輥噪音特征參數(shù),自動辨識托輥故障(開裂、斷裂、潤滑不良),使機器人具備靈耳;通過熱成像等技術(shù)及時發(fā)現(xiàn)火災征兆,可有效防控帶式輸送機火災事故。
井下違章和隱患形式多樣,隨機性強。需重點解決井下圖像畫質(zhì)差、高質(zhì)量違章樣本少、過程定性與定量識別難等問題。對此,可利用暗通道先驗去霧算法,基于大氣散射模型和圖像成像先驗知識,提升視頻圖像的清晰度和對比度,克服井下圖像畫質(zhì)差問題;基于目標輪廓先驗知識,采用候選區(qū)域生成方法結(jié)合遷移學習算法解決高質(zhì)量違章樣板少難題;基于多局部單應性矩陣的圖像拼接、縫合線主導法的圖像融合算法與深度學習算法,實現(xiàn)行為過程的定性與定量識別。
目前井下移動目標定位多采用UWB技術(shù),通過飛行時間測距法或到達時間差法進行測距,其本質(zhì)是一維定位,存在穿透性差、信號覆蓋距離短等問題。從發(fā)展趨勢看,應重點建立井下全覆蓋的位置服務平臺,建立基于統(tǒng)一坐標系系統(tǒng)和高程基準的井下空間位置服務系統(tǒng),實現(xiàn)設(shè)備空間定位、移動目標的精確定位,以便于應急救援。
邊緣計算與控制可有效減少系統(tǒng)時延、增加局部智能,提升系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性。應重點解決多制式信號接入、多通道毫秒級并發(fā)采樣、數(shù)據(jù)無損存儲、智能組態(tài)與設(shè)備特征級數(shù)據(jù)融合分析等問題,實現(xiàn)采掘區(qū)域信號一站式匯集、信息就地融合、趨勢預判、協(xié)同控制。
2 傳輸層關(guān)鍵技術(shù)
目前井下骨干網(wǎng)絡傳輸多采用工業(yè)以太環(huán)網(wǎng),存在光纖易折斷、斷點難定位、熔接困難不易維護等缺點,設(shè)備層大容量組網(wǎng)、高速可靠交互仍是難題。從發(fā)展趨勢看,骨干網(wǎng)采用F5G全光網(wǎng)絡是新方向;分支網(wǎng)絡有線與無線會長期并存,5G、WIFI6是值得重點關(guān)注的技術(shù);應研究實現(xiàn)傳感設(shè)備終端全IP化接入。
3 應用層關(guān)鍵技術(shù)
基于移動互聯(lián)的安全精益管理:應圍繞語音識別、手寫識別、自然語言處理、情景感知驅(qū)動等技術(shù)開展研究,實現(xiàn)安全管理信息便捷化錄入;對煤礦一通三防、隱患排查治理、防災治災等安全管理核心業(yè)務工作進行系統(tǒng)梳理,對風險要素進行編碼、建立評判準則、固化工作流程,基于工作流與移動互聯(lián)技術(shù),構(gòu)建班組、區(qū)隊、礦井、集團分級閉環(huán)管控模型,實現(xiàn)安全管理任務工單化、管控流程標準化、執(zhí)行過程可視化、數(shù)據(jù)指標化。
基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的異常識別與趨勢預測:現(xiàn)階段監(jiān)測數(shù)據(jù)以數(shù)理統(tǒng)計、閾值報警為主,目前開展了基于事故致因理論的突出預警等模型研究,對數(shù)據(jù)的高階認知分析不足、預警模型普適性不強、準確度不高。構(gòu)建數(shù)據(jù)特征圖譜與安全知識圖譜,建立以成因機理與大數(shù)據(jù)分析互饋的柔性預警模型,實現(xiàn)監(jiān)測點異常早期篩選、自動鎖定、回溯分析與趨勢預測,按需形成分析報告,主動推送安全異常管理任務工單并實現(xiàn)閉環(huán)管控,流程性值班與調(diào)度工作由機器自動執(zhí)行、分配、跟蹤,實現(xiàn)值班與調(diào)度自動化、便捷化。
基于三層遞階安全協(xié)同控制:利用信息融合技術(shù),構(gòu)建監(jiān)測點就地控制、區(qū)域協(xié)同控制、全礦優(yōu)化控制為一體的三層遞階協(xié)同控制模型,實現(xiàn)區(qū)域爆炸風險精細管控、分級分區(qū)超前斷電、智能調(diào)風、通信聯(lián)動、應急智能指揮等。
煤礦安全風險量化分析與可視化:基于事故致因理論,從煤礦固有自然特性、礦井布局及采掘條件、礦井重大風險與違章識別、監(jiān)測預警指標、事故數(shù)據(jù)分析、宏觀技術(shù)經(jīng)濟政策等方面構(gòu)建基準指標體系,揭示煤礦安全風險大數(shù)據(jù)時空演變特征及變化規(guī)律,構(gòu)建風險量化評價指標與模型。開展基于增強現(xiàn)實的海量數(shù)據(jù)交互式分析技術(shù)研究,實現(xiàn)地質(zhì)構(gòu)造、地應力分布、瓦斯地質(zhì)、水文地質(zhì)、生產(chǎn)系統(tǒng)布局、安全風險可視化多維度推演與反演分析。
|來源:智能礦山雜志