矿山安全态势预测预警分析

【摘  要】运用现代化的物联网技术收集矿山安全方面的数据，对其进行深度的分析、挖掘和利用，能够准确地对矿山安全态势进行预测预警。导致矿山安全事故的因素有很多，本文着重以瓦斯爆炸为分析示例，通过对事故发生的诱因进行详细地分析，构建出矿山安全态势的评价体系。依据矿山检测的安全数据推测出矿山的安全态势，并根据其预测的结果建立完善的预警体系，并以警情的严重程度分成四个预警级别，同时也制定出形影的预警警情的处理措施。本文通过以某煤矿的一次瓦斯爆炸事故为反演的示例，其演示的结果证明贝叶斯和LSTM网络对矿山安全态势的预测数据和实际发上瓦斯事故时的数据完全吻合。

【关键词】矿山安全态势;预测预警;瓦斯爆炸事故;分析

矿山的管理水平、人员素质、技术装备、生产环境等都是能够影响矿山安全的因素，因此保证矿山的整体安全环境仍然是个巨大的难题和考验。随着物联网在我国矿山生产中的广泛应用和推广，使得矿山在安全管理方面的传输方式、采集信息和检测手段等方面都产生了非常大的进展。通过对安全监测数据全面的采集而构建矿山安全预测的大数据，在物联网的背景下能够对大数据进行深度挖掘，从而为矿山安全提供准确的预测数据。

一、矿山安全态势的评价体系

对矿山安全态势的评价指的是矿山再生产过程中产生的事件和安全数据进行收集，并通过特定的方法和模型对其进行评价和计算，从而实现对矿山安全运行的动态反应。然后再对矿山已签到现在安全发展的趋势进行整体分析，从而能够为矿山的安全质量管理提供依据。评价指标是保证矿山安全态势评价体系对矿山安全状况进行有效的、合理的、科学的评价的重要前提。构建矿山安全态势的评价指标机制可以从以下几方面进行构建：

（一）分析风险因素

风险因素涵盖了系统安全的所有范围的影响因素，是矿山安全态势评价指标的重要组成部分，同时也是最基础的环节。而矿山安全态势的评价指标则是对所有风险因素的归纳和提取，从而能够快速、准确地找出最具分析性、代表性的影响因素。

（二）验证理论

对于选取的初级评价指标要进行科学的理论验证在保证其安全性、可靠性的情况下才能够开展对矿山的安全状况的评价工作。

（三）确定指标机制

为了使最终确定的评价指标具有普适性和实用性，就要对构建评价指标机制的时候对那些交叠的指标或者难以评价、衡量的指标进行及时的、科学的修改或者删除，从而使矿山安全态势的评价指标机制更加的精炼、合理。

（四）修订完善

矿山安全态势评价指标机制的构建不是一蹴而就的健全机制，要在反复的实践中对其进行不断的完善，因此就要熟练地掌握矿山安全态势评价指标的使用技巧和评价标准，促使矿山安全态势评价指标机制更加地完善。

依照上面提及的构建流程来构建瓦斯爆炸事故的平均价指标机制，并将瓦斯爆炸的起因和相似的历史事故融入到评价机制的构建中。通过对瓦斯爆炸事故的起因的评价分析结果可以得出火源、氧气以及瓦斯聚集的浓度这三个因素是引发矿山瓦斯爆炸事故的必要因素，缺一不可。在矿山作业的矿井中氧气的饱和度可直接达到促成瓦斯爆炸的重要氧气因素条件，因此在对矿井中发生的瓦斯爆炸事故可以将氧气的因素不列入评价范围，只对火源以及瓦斯聚集的浓度在遵循可操作性、直接性、动态性、典型性、系统性的原则下进行引起矿山瓦斯爆炸事故的评价机制进行科学的构建即可。

二、在贝叶斯网络基础上对矿山安全态势进行预测

通过对瓦斯爆炸事故的结果数据的搜集，再用相关的机器进行推理事故模型的构建。在贝叶斯线上模型系统中输入评标价指标机智制给出的评价数据的预测值，在运用贝叶斯线上推理预测技术对事故进行分析、推理，从推理出的事故风险概率可以分析出发生矿山安全事故概率的预测值。通过相应的GeNIe2.0软件系统构建贝叶斯线上模型来模拟矿山瓦斯爆炸事故，然后再通过对网络节点进行以事故数据样本的节点概率和先验概率的计算来对瓦斯事故爆炸模型进行参数学习。在事故模型的运行中，不断的优化事故评价数据库，并对模型进行定期的参数优化和更新，使矿山安全态势的预测结果更加的准确、贴近实际数值。如果在贝叶斯模型中输入将某一固定时刻的指标预测值，在经过仔细地推理之后就会得出瓦斯爆炸的概率;如果在贝叶斯模型中输入将多个数量的指标预测值，经过推理将会得出一段时间之内的瓦斯爆炸的风险概率的曲线图，也可以将其叫做矿山安全态势预测结果曲线图。在对矿山安全态势进行监测的过程中，管理人员能够通过曲线图清晰地掌握未来很长一段时间内矿山安全态势走势，能够为矿山行业的生产提供安全的依据，同時也能为企业的重大发展决策提供安全保障。

三、矿山安全态势的预警体系

根据评价指标的预测结果可将矿山安全态势的预警等级分为以下四种，且不同级别的预警要采用不同程度的预警措施：

（一）蓝色预警，属于四级警情，为最安全的状态。在此状态下矿山的生产或者其他部门都处于正常、稳定的工作中，但仍需要做好监测工作，以便能够预防潜在的风险因素。

（二）黄色预警，属于三级警情，这个阶段的风险等级已经升级为危险阶段。在此环境下矿山生产仍然可以继续，但要对已经出现安全风险的源头进行及时的处理，优化整改措施，对安全风险持继续观察的态度，以防止风险程度增强。

（三）橙色预警，属于二级警情，这个阶段的风险等级较前面的三级警情要严重得多，存在着较大的安全风险。在此阶段的矿山生产中要严格按照生产的规章制度和程序进行生产，但要随时准备停工撤离，通话时还要成立临时的现场指挥组，岁危险源进行正确的、及时的处理，并加强对现场的安全风险的检测力度，防止发生安全事故的风险。

（四）红色预警，属于一级警情，顾名思义也是最为严重的安全风险阶段。现场人员要马上体制生产，并立刻撤离现场，制定解决措施，及时地消除安全风险的源头因素，要所有的环境、条件均恢复正常标准之后，确定没有安全隐患的情况下才能再次开展生产工作。

四、瓦斯爆炸事故反演

为了对矿山安全态势预测模型的效果进行验证，以下以莫矿山的瓦斯爆炸事故为实例进行实例反演。首先在事故发生之前井下作业人员未对作业区域的瓦斯含量进行规范的抽采，导致瓦斯含量过高而未被检测出来。同时该矿山的通风系统不完善，在采煤作业面没有设置全风压的通风系统，作业现场只有一台局部性能的通分机，且还要向两个作业点同时输送风力，因此也就造成了事故现场的风力不够，再加上由于加下作业人员没有按照规范放炮，导致作业区域局部温度加强，从而引起瓦斯爆炸事故。通过对事故的结果进行分析，并与评价指标的结果进行对应，而后在预测模型中输入评价指标数据，可以得出当温度、风量以及瓦斯浓度等指标较高时，发生瓦斯爆炸事故的概率高达百分之九十五，该预测结果与实际测算的结果相吻合。

结束语：

本文通过对瓦斯爆炸事故的原因分析，构建了完善的评价指标机制，并对矿山安全态势的各个指标进行量化处理，再结合贝叶斯线上系统创建了安全态势的模拟模型，通过对瓦斯爆炸安全事故的评估推测，从而得出矿山安全态势预测曲线图。建立矿山安全态势预警体系，并按照警情的严重程度划分为四个等级，同时建立相应的防治措施体系，以保障矿山的安全性。并通过事故返演，得出贝叶斯模型的预测结果与实际测算结果吻合。

作者简介：

李光耀，1981.9，男，河北东光，本科，选矿高级工程师，研究方向：选矿。

（作者单位：新疆哈巴河阿舍勒铜业股份有限公司）