基于大数据的云边一体化煤矿安全生产风险监测预警平台

疏礼春

（应急管理部信息研究院，北京100029）

《国家煤矿安监局关于加快推进煤矿安全风险监测预警系统建设的指导意见》要求，煤矿风险监测预警系统建设需要实时采集煤矿企业生产和安全管理、工业视频监控、安全（瓦斯抽采）监控、井下作业人员、重大设备监控、矿压及冲击地压监测、水文地质监测、供电监控等数据，系统实行国家、省2级建设，国家、省、市（分局）、县、企业分级应用。

近年来利用大数据相关技术进行煤矿风险监测预警，已成为煤炭工业研究热点，并且已取得了丰硕的成果[1-8]。当前，大数据技术在煤炭工业的研究与应用还处在初级阶段，存在的主要问题如下：大数据应用比较单一，主要与安全监测或设备运行健康诊断有关[9-10]；针对多系统数据融合、风险研判、监测预警应用内容较少。

云边一体化煤矿风险监测预警是一项复杂技术，需要边缘端与云端进行实时交互，云端需要实时流式计算处理边缘端汇聚的感知数据、管理数据和监管监察执法数据等，并进行分类存储、治理、业务建模和可视化分析等，提前发现事故苗头，提醒煤矿及时采取措施，减少事故发生。为此，重点研究平台架构和风险监测预警应用系统的功能。

1 平台架构

平台架构自下而上分为数据资源层、平台服务层和应用层。数据资源层按照感知数据、管理数据和监管监察数据分类，针对不同类型的数据源，边缘端数据采集系统支持文本文件、消息队列、数据库等不同类型的数据源适配接口。同时进行数据质量检查、数据缓存等，确保有效数据持续传输到云端平台。平台服务层包括统一数据接入、处理及计算、数据资源池、数据治理、人工智能服务、灾害模型库、应用支撑、数据服务和运维管理等模块。应用层主要包括风险监测预警应用系统和移动端系统。煤矿安全生产风险监测预警平台总体架构如图1。

图1 煤矿安全生产风险监测预警平台总体架构Fig.1 Overall framework of coal mine safety production risk monitoring and early warning platform

2 边缘端与云端数据交互过程

边缘端包括煤矿端和煤监局端。主要为云端平台提供数据资源，通过互联网、VPN或专线等方式与云端互联。煤矿边缘端部署数据采集前置机，汇聚煤矿端所有系统的感知数据、工业视频结构化分析数据、安全管理数据和相关地质、采掘指标数据等。边缘端采集的数据上传至云端后，首先存入原始库，与边缘端一致，经抽取、清洗和转换后，分别存入资源库、主题库等。煤矿端感知数据通过流式方式发送至云端的kafka消息队列，经flink流式计算处理后，存入云端的Opentsdb时序数据库。视频结构化数据和违章视频文件，通过云端的RESTful接口调用，分别存入云端的MySQL关系库集群和OBS文件块存储部分。煤矿端地质和采掘等指标数据通过RESTful接口调用，存入云端的MySQL关系库集群。煤监局端的监察执法数据、事故数据等，通过前置交换库Kettle数据抽取的方式，存入云端的MySQL关系库集群。其中云端还可以对边缘端推送报警信息数据、预警信息数据等。

3 风险监测预警应用系统

系统通过“1张GIS图”实现省局、分局、煤矿3个层级煤矿地域分布、实时风险情况等进行研判分析，支持数据逐级钻取。主要包括综合概况、在线巡查、风险研判、动态预警和运行诊断等功能。

3.1 综合概况

按照“省局－分局－煤矿”3个层级，分别采用1张GIS图方式进行多系统关键指标和统计分析指标动态监测。

1）省局1张图。以省局辖区行政区域地图为底图，以各分局为统计单位，显示省局辖区煤矿分布情况，各分局辖区煤矿数量等，并对煤矿安全监控、井下作业人员、视频监控、水文地质监测、冲击地压监测及矿用重大设备监控系统的实时接入煤矿数量、井下人员数量、井下带班领导数量、瓦斯、一氧化碳超限报警煤矿数量、冲击地压预警煤矿数量、涌水量预警煤矿数量，主通风机、主排水、压风机等重大设备运行异常煤矿数量等关键指标进行可视化。

2）分局1张图。以分局辖区行政区域地图为底图，以各煤矿为统计单位，显示各煤矿分布情况和预警煤矿数量和上述关键指标等。

3）煤矿1张图（包括地上1张图和地下1张图）。①地上1张图：显示该煤矿的矿区范围，主井、副井及风井口的位置，地面重要位置视频监控点，点击摄像头，可以调阅该位置的实时视频监控画面，地下采掘工程平面图在地上的投影，从地面可以查看该煤矿的地下采掘面、采空区的位置等；②地下1张图：显示该煤矿的二三维一体化通风系统图，在二三维图上显示该煤矿的安全监控传感器测点布置位置和实时监测数值、井下人员基站布置位置和实时人数、井下工业视频布置位置和实时监控画面、井下水文钻孔位置和实时水温、水位、涌水量日累计值、排水量日累计值等，主通风机、主提升、主排水、压风机等煤矿重大设备的运行信息、异常报警信息等。

3.2 在线巡查

在线巡查主要实现安全监控、人员定位、工业视频、冲击地压、水害防治、煤矿重大设备等监测数据的在线巡查。

1）安全监控系统在线巡查。主要实现井下环境参数的实时监测、历史查询、报警统计分析和预警提醒等。实时监测主要实现井下甲烷、一氧化碳、风速、烟雾等环境参数值和状态监测。历史查询主要实现上述传感器的历史数据和报警信息查询，包括报警位置、最大值、开始时间、持续时长及变化趋势曲线。报警统计分析实现所有类型传感器的超限、故障、断线、断电、标校等状态次数统计。预警提醒实现甲烷传感器实时监测值在固定时间内的增速值和增幅值指标预警提醒等。

2）人员定位系统在线巡查。主要实现井下人数实时监测、人员轨迹、考勤查询、报警统计分析等。实时监测包括各煤矿的核定下井人数、井下实时人数、井下带班领导人数、进入限制区域人数、特殊工种人数等。人员轨迹查询实现所有下井人员任意时间段的井下行走轨迹查询，考勤查询实现所有下井人员任意时间段的入井、出井时间和井下工作时长查询等。报警统计分析实现煤矿井下超员、超时、求救报警、进入限制区域等异常情况的统计分析。

3）工业视频在线巡查。主要实现煤矿工业视频的远程调阅和回放，可以对煤矿边缘端视频分析的结果，如调度室脱岗、井下限制区域有人、井下轨道行人等异常行为进行查看，对停工停产煤矿的监控视频进行在线巡查，查看是否有擅自违法生产行为，作为监察执法的证据。

4）水害防治监测在线巡查。主要实现煤矿水害防治感知数据的实时监测、历史查询和统计分析等。①水害实时监测主要实现煤矿地面长观孔的水位、水温，井下水泵房的日累计排水量、水泵运行状态、微震监测点的震级和能量事件的监测；②水害历史查询主要实现上述监测指标项的历史趋势曲线和数值查询；③水害统计分析主要实现水文钻孔的超阀值的水温、水位监测点统计、矿井日排水总量统计、微震大能量事件统计等。

5）矿压和冲击地压监测在线巡查。主要实现矿压和冲击地压感知数据的实时监测、历史查询和统计分析等。①矿压和冲击地压实时监测主要实现煤矿工作面支架阻力的前柱、后柱等，巷道钻孔应力、锚杆（索）应力、顶板离层、表面位移，微震的震级和能量事件的监测；②矿压和冲击地压历史查询主要实现上述监测指标项的历史趋势曲线和数值查询；③矿压和冲击地压统计分析主要实现巷道钻孔应力、锚杆（索）应力异常、顶板离层、表面位移变动幅度异常、传感器状态异常，微震的大能量事件的统计分析等。

6）煤矿重大设备监控在线巡查。主要实现煤矿主通风机、立井提升、主排水、空压机等煤矿重大设备监控系统的通信状态、设备就地或远程控制模式、运行状态、异常数值等实时监测、历史数值查询和统计分析等。具体如下：①主通风机监控在线巡查：主要实现风机风压、风速、风量、振动、电机电流、转速及功率、电机定子绕组温度、轴承温度等模拟量监测、历史数值和趋势曲线查询，报警类型和异常值统计分析等；②主排水监控在线巡查：主要实现水泵房水仓水位，水泵流量、流速、压力（含管路压力、真空泵负压等）、设备温度（水泵轴承温度、电机绕组及轴承温度等）、振动、电流、电压、功率等模拟量，水泵、阀门、真空泵、防水门状态等开关量，排水量、有功电量、水泵运行时间等累计量的实时监测、历史数值和趋势曲线查询，报警类型和异常值统计分析等；③立井提升监控在线巡查：主要实现提升重力、提升次数、提升容器位置、速度、主电机电流、电压、有功功率、绕组温度、轴承温度等模拟量，提升机开停、保护装置、制动系统、钢丝绳状态、冷却装置状态等开关量实时监测、历史数值和趋势曲线查询，报警类型和异常值统计分析等；④空气压缩机监控在线巡查：主要实现空气压缩机温度、压力、电流、电压、功率等模拟量，设备开停状态等开关量实时测、历史数值和趋势曲线查询，报警类型和异常值统计分析等。

3.3 风险研判

通过构建风险单项指标、统计分析指标和综合模型指标，从“人、机、环、管”等方面，进行煤矿事故风险研判，主要包括井下人员风险、煤矿重大设备风险、煤矿瓦斯事故风险、水害事故风险、冲击地压事故风险等研判。

1）井下人员风险研判。通过融合人员位置监测系统的感知数据、煤矿地质条件和煤矿井下单班作业人员规定和井下人员持证情况等数据，构建全矿井超员、矿井区域超员、领导带班空岗、带班领导未在井下交接班、井下带班时间不足、领导带班空岗、无资质人员进入禁区、井下特殊工种是否持证及是否在有效期内等单项指标和统计分析指标，形成井下作业人员风险监测图。

2）煤矿重大设备风险研判。通过融合矿用重大设备安标数据、检测检验数据、维修保养数据、运行监测等感知数据，构建煤矿主通风机、空压机、立井、斜井提升机、主排水泵和绞车等煤矿重大设备温度异常、转速异常、震动异常等单项风险指标和运行异常、控制异常和报警持续时长，是否按照规定进行检测检验和维修保养等统计分析指标。形成煤矿重大设备风险1张图。

3）煤矿瓦斯风险研判。通过融合煤矿瓦斯地质基础数据，工作面上隅角、工作面回风瓦斯浓度、氧气浓度、风速等感知数据，构建煤矿瓦斯浓度超限值和超限时长单项风险指标、瓦斯浓度增幅统计分析指标和瓦斯数值、氧气浓度和风速等瓦斯风险模型指标。形成煤矿瓦斯风险1张图。

4）煤矿水害风险研判。通过融合煤矿水文地质基础数据，长观孔的水位、水温监测数据，排水量数据、涌水量和微震监测能量数据等。构建长观孔水位、水温增幅超阈值，水仓水位超阈值，排水总量超阈值等单项风险指标和微震的震级过高和大能量事件统计分析指标。形成煤矿水害风险1张图。

5）冲击地压风险研判。通过融合煤矿冲击地压鉴定信息、工作面采掘进度、钻屑等基础数据，支架压力、钻孔应力、顶板离层、微震监测、地音监测等感知数据，构建煤矿支架压力、钻孔应力、顶板离层增幅超阈值等单项风险指标以及微震的震级过高和大能量事件统计分析指标。形成煤矿冲击地压风险1张图。

3.4 动态预警和运行诊断

1）动态预警。建立煤矿瓦斯、冲击地压和水害风险指标和模型，进行煤矿3大灾害的单指标预警和多参量综合模型预警。具体如下：①基于煤矿瓦斯地质数据、安全监控系统采掘面瓦斯监测值、风速、风量、氧气含量等监测值、瓦斯抽放值等；②基于钻孔应力的应力值、增幅值、增速值指标，微震的大能量事件、事件总频次异常率，锚杆（索）支护阻力增幅、增速指标，钻屑量超标等；③基于长观孔的水位、水温的监测值、增幅值、增速值指标，排水量监测值、增幅值、增速值指标等。分别建立瓦斯、冲击地压和水害的单参数指标预警和多参量综合模型预警。

2）运行诊断。系统自动对接入系统的在线率、数据的完整性、一致性、准确性和及时性等进行诊断分析。形成实时分析图表和数据质量分析报告。对数据传输状态、报警信息等事件进行滚动显示，包括数据传输中断事件开始时间、结束时间，报警事件开始时间、结束时间等。

4 平台应用

2019年10—12月，平台在内蒙古煤监局开始上线试运行，在300多座煤矿建设了煤矿边缘端数据采集处理系统，在华为公有云建设了平台的数据资源池、数据治理系统、风险监测预警应用系统等，接入了300多座煤矿的安全监控、人员定位、工业视频、矿压监测、边坡监测等系统的感知数据和双重预防管理系统数据，按照数据的热、温、冷，分别存入公有云的redis内存库、mysql关系库和opentsdb时序库，建设了风险监测预警应用系统，实现了多系统数据的1张图综合概况展示、实时数据和历史数据的在线巡查、综合分析和实时诊断。全区各级煤矿监管监察人员通过应用系统，对发现的安全风险，及时提醒煤矿采取处理措施，需要现场排查的，立即上现场，提升了监察执法的精准性和效能。

5结语

基于大数据的云边一体化煤矿安全生产风险监测预警平台的建设，将为煤矿风险监测预警、风险研判、应急高效指挥等提供支撑能力，推动实现从注重灾后救助向注重灾前预防转变，从应对单一灾种向综合减灾转变，从减少灾害损失向减轻灾害风险转变，实现对煤矿灾害事故易发多发频发地区的全方位、立体化、无盲区动态监测和预警，及时消除事故隐患。