基于大数据的煤与瓦斯突出灾害预测方法与技术研究

刘 纯

（湖南安全技术职业学院，湖南 长沙 410151）

0 引言

在当前时期，煤与瓦斯突出灾害是我国煤矿井下作业面临的严重威胁，会造成煤体粉碎，喷出大量瓦斯，影响着煤矿安全生产目标的实现。在大数据背景下，煤与瓦斯突出灾害预测工作迎来更多可能性，为煤与瓦斯突出灾害预测方法、预测技术实践形式的创新提供契机。因此，本文对基于大数据的煤与瓦斯突出灾害预测方法与技术展开研究。

1 煤与瓦斯突出灾害原因分析

1.1 地质构造

煤与瓦斯突出灾害的产生与地质构造息息相关，结合当前时期煤与瓦斯突出灾害数据，较多矿区内部的突出现象主要集中在区域内地质构造带，突出位置一般处于断层、小型褶皱等区域。具体来说，断层对突出灾害的影响机理较为特殊，地质构造类型不仅会破坏煤体原有结构，同样会损坏瓦斯赋存条件［1］。另外，地质断层使煤层存贮条件、连续性发生改变，并且断层性质不同，对瓦斯释放、存储的影响存在明显的差异性。对于张性断层，若断层周边岩层透气性好，则能够促进瓦斯排放，便于瓦斯运移，突出灾害可能性小。对于压性断层，由于该种地质结构是在挤压作用下产生，透气性较差、封闭性强，该断层内瓦斯压力、含量会不断增加，容易诱发煤与瓦斯突出灾害。

1.2 采动

采动作业包括放炮、采煤工艺的实践，其中，放炮作业期间，煤与瓦斯突出灾害的发生率明显增高。比如，对于完整性的煤体结构，放炮作业会直接破坏煤体结构，使得煤体出现较多裂隙，有助于煤体内瓦斯的释放，不会造成瓦斯聚集现象。在煤体结构损坏严重时再进行放炮作业，则会因内部原有裂缝的闭合，导致煤体内透气性降低，影响瓦斯排放的顺畅性，容易引起煤与瓦斯突出灾害［2］。

在采煤工艺中，其工艺参数中含有的落煤方式、采高等，决定着煤体外部承载力的大小，该承载力是诱发煤与瓦斯突出灾害的主要原因之一。不同采煤工艺对突出灾害的作用效果存在明显的差异。近年来，我国大型煤矿企业在煤炭资源开采中已逐步实现综合性的机械化采煤，在具体实践中，煤与瓦斯突出次数明显增加。另外，打钻、手稿等基础性作业同样会导致煤与瓦斯突出灾害的发生。

2 基于大数据的煤与瓦斯突出灾害预测方法

在大数据背景下，煤与瓦斯突出灾害预测方法在于利用大数据、计算机信息等现代化技术，建立灾害预警系统，从而利用相关监测装置，将瓦斯参数、采煤作业进度等突出灾害的预警指标，自动采集上传至预警系统中，促进煤与瓦斯突出灾害预警信息整合的自动化、信息化发展。

具体来说，煤与瓦斯突出灾害预警系统主要由预测信息、设备、管理制度、人员、预警软件等内容构成，其功能在于灾害隐患识别、预警响应、灾害风险程度分析等。在大数据基础上，该预测方法的实现途径是根据煤与瓦斯突出灾害防治、预测警示理论、事故等信息数据，使用煤矿井下办公局域网、监控环网，以及相关监测仪器与设备［3］。科学分析可能造成煤与瓦斯突出灾害的隐患、信息，利用预警系统建立灾害模型，评估其危险状态。同时，结合预测结果，通过短信、网络等手段，发布突出灾害信息，便于相关人员尽快拟定防范方案，实现煤与瓦斯突出灾害实时监测、预报、智能分析等防控目标。

3 基于大数据的煤与瓦斯突出灾害预测技术

3.1 声发射技术

声发射技术属于动态无损的预测技术，被广泛应用在煤与瓦斯突出灾害预测中。在大数据技术的支持下，声发射技术在实践中可实现灾害预警信息的实时监测，有利于减少人工现场检测成本，提高灾害预报准确性。在煤与瓦斯突出灾害预测工作中，声发射技术的原理是在动态监测中利用煤体内岩石变形、破裂所造成的应力波现象，获取煤体变形数据、预测出灾害发生的可能性。同时，结合煤体强度、地应力大小以及声发射特点，准确反映矿区内煤与瓦斯的应力活动。在应力活动较为活跃时，该技术可通过增加声发射信号，为相关人员提供煤与瓦斯突出灾害信息。另外，瓦斯压力的增强，会在某种程度上缓解煤体损坏程度，使得声发射参数指标值产生变化。因此，在煤与瓦斯突出灾害预测技术中，声发射技术可借助自身声发射特征，反应地应力、瓦斯压力、煤体强度等核心要素的变化指数，为预测人员判断突出灾害危险性、可能性提供依据［4］。

3.2 异构数据集成技术

大数据背景下，相关人员在防治煤与瓦斯突出灾害时，需借助监控预警系统的实现，强化煤与瓦斯突出灾害预测价值。在该系统建立中需解决操作系统、数据存储、时间频率的异构问题，因此，在煤与瓦斯突出灾害预测技术中，异构数据集成技术，同样是开展煤与瓦斯突出灾害预测工作的关键技术之一。

3.2.1 技术预测原理

为减少、消除各数据源异构性对煤与瓦斯突出灾害预测信息的影响，异构数据集成技术可将来源、格式不同的预测数据集中管理，并且在不阻碍矿井原有预测机制的基础上，提高相关人员实时查询灾害信息的便捷性。在大数据背景下，该技术在煤与瓦斯突出灾害预测中的应用模式包括：对点数据复制、数据集中复制、Web服务数据集成等类型［5］。

3.2.2 系统设计

基于大数据技术，煤与瓦斯突出灾害预警系统的设计核心在于数据存储版块。对于煤矿安全检测、预测机制中的数据异构情况，可借助异构数据集成技术，建立煤与瓦斯突出灾害预警系统。（1）该预警系统的数据存储版块，可使用分布式结构设计方法，具体结构包括：预测信息数据库、监控数据集成、数据存储等内容。（2）在异构数据集成技术支持下，煤与瓦斯突出灾害预警系统，预测、预警软件内部构架，需包含监控预测平台、预警数据库等，如图1所示。

图1 煤与瓦斯突出灾害预警系统结构

首先，监控预警数据库。利用异构数据集成技术，采集、存储煤与瓦斯突出灾害预测时，系统对检测仪器生成数据的采集，属于该预警系统运行所需的基础信息。可在灾害监控服务平台提取后，及时保存至预测信息采集数据库。该数据库在设计时，需坚持简洁性、一致性、可追溯性等原则，即简化数据集成工序，减少数据库关联关系，进而在煤层、矿区、瓦斯、采掘作业等基础信息采集后，便于各子系统、数据库，同步储存、更新内部预测信息［6］。数据库设计坚持追溯性的目的是在灾害预测中为数据审计、协调时间频率提供助力。

其次，监控预警平台。预警目标具体包括：预测信息管理、信息发布等内容，可实现灾害预测结果分析、灾害风险定义等。总体流程包括：预测定义、准备、灾害指标提取、预警结果分析等，如图2所示，其中，在预测服务平台获取煤与瓦斯突出灾害不信息后，相关人员可根据系统数据，分析灾害预测指标、风险等级。之后，相关技术人员、系统管理人员可利用预测信息管理板块，预先定义灾害预测信息，采集预测信息。同时，梳理预测结果、灾害防控、预警信息发布等数据，并借助发布平台、内部局域网，查询现有、历史预测信息，总结煤与瓦斯突出灾害变化态势，再通过网络终端发送预测信息，向预测应用程序推动实时灾害动态信息。

图2 监控预警平台运行流程

最后，案例分析。某矿业责任公司在开采工作中，面临着煤与瓦斯突出灾害的威胁。该企业在前期已经初步建立预警系统，但随着大数据在各行业的渗透，为在煤与瓦斯突出灾害预测工作中，提高灾害预测信息采集的信息化水平，该企业借助异构数据集成技术原理，升级突出灾害监控预警系统，进一步体现着异构数据集成技术预测突出灾害的可行性［7］。

4 结语

综上所述，随着煤矿资源开采力度的增加，部分企业在实际开采作业中，发现较为突出的煤矿瓦斯问题。煤与瓦斯突出灾害作为采煤作业中，企业面临的严重灾害类型。通过大数据在各行业的渗透，积极研究煤与瓦斯突出灾害预测技术，对我国突出灾害的防治意义重大，期可作为煤与瓦斯突出灾害预警系统的技术支撑，高效解决我国煤矿瓦斯问题。