基于物联网技术的矿井安全动态信息监测系统研究

郭 泰，颜 铤

(重庆应用技术职业学院，重庆 401520)

矿井气体监测、控制系统、人员定位系统、空气流动传感系统是煤矿中基础的应用系统。物联网技术已广泛用于其他高新企业，煤矿互联网的可靠性还存在短板。通过建立综合评价体系，并挖掘了影响煤矿物联网可靠性的关键因素以及基于它的风险因素，将提供一项良好的评估工具，旨在提高煤矿物联网的可靠性[1]。因此，物联网技术中基于大数据和云计算技术服务的IoT技术的成功应用可有效的提升矿井安全监测的可靠性。由于矿井内缺乏低功耗的传感器、采矿环境能源捕获技术、本质安全话网络和用于地下物联网技术的数据保护，通过结合IoT技术平台、大数据和云计算技术建立了一种用于地下煤矿的动态信息系统，可以进行地下挖掘数据的全面分析，使得煤矿机电设备安全监测和安全措施变得更加科学合理。

1 煤矿安全信息数据特征分析

1.1 数据的分散性

为确保地下煤矿安全和持续生产，监测和分析需要大量数据。由于生产系统的复杂性，与采矿操作有关的数据具有以下特征。从煤矿开采的几十年发展来看，地下道路的长度从数千米到数万米延伸。这意味着矿山使用寿命很长，即工作面的空间很大。为确保正常和持久的生产，许多类型的采矿设备是必要的。采矿设备分布在各个地方，如井道、房间和综采工作面以全方位的覆盖并实现其功能[2]。收集和记录地下数据与此类采矿实验相关联，数据采集设备应安装在整个地下空间上。因此，空间分散是地下采矿数据的一个特征。

1.2 数据的多样性

地下煤矿的环境很复杂。采矿设备因煤层条件和采矿方法而异。地下挖掘数据主要分为环境数据、设备数据和挖掘应力数据。环境数据来自监测的工作环境，如甲烷浓度、温度、湿度、一氧化碳浓度、氧气环境、烟雾、风速、地质结构、采矿应力、地下水活动等。设备数据与各种生产系统具有紧密的关系。采矿过程中发生数据包括采矿诱导应力、位移和裂缝。此外，为了实现其他服务功能，包括作业人员位置和时间，还有很多辅助数据信息。为确保矿井环境、设备和采矿压力设备的正常操作，需要记录和处理数据具有多样性。

1.3 数据的动态性

由于煤层提取相关地下采矿数据，如气体和水压，工作面墙壁和顶层压力，所有实时采集的大数据处理方法需要用到高级计算机技术，可以在实时收集地下挖掘数据，并准确地分析过去一组样本数据。由于存在多种影响因素，因此难以看到数据的明确代表性，包括时隙区域或内在的时间。为矿工提供安全的工作环境，有必要尽可能地获得更多的地下挖掘数据。在目前的地下煤矿中，数据与有线或无线网络连续传输到终端。这意味着监控系统数据库随着时间的推移而形成较大的数据存储空间。因此，动态变化是在这种新情况下采矿数据的新特征。由图1所示为生产监测系统的数据动态层级，每层数据的传输都具有动态化特征。

图1 矿井生产监测系统的数据动态层级Fig.1 Data dynamic hierarchy of mine production monitoring system

2 可行性分析

目前用于地下煤矿中的数据采集、传输和操纵的许多技术都不足地贯彻实时监测技术的数据特征和缺点，例如不完整的信息感知、较差的依赖性和传感器的低效率。IoT是一个庞大的网络，用于实时地自动识别、定位、追踪和监视目标。它主要由大量传感器，信号频率标签，摄像机和信号识别器组成。IoT扩展了许多新兴技术，包括计算机技术、电子信息技术、信号频率识别技术、传感器技术、网络技术。通过在地下煤矿中的设计位置，安装不同类型的数据传感器，可以在生产过程中动态地进行相关的挖掘操作数据监测[3]。由于数据量大，目前矿井数据传输和提取的速度似乎不足。因此，大数据是一种快速有效地解决复杂问题的新方法，该技术可操作地记录和分析大量数据，可以从传感器、音频、视频和交易等生成大数据，大数据技术可用于底层煤矿，有效地确定各种收集的数据类型之间的关系，避免事故预测失败。IoT技术提供了处理大型数据集的有效和快速方法，该技术可以高效和安全地为矿井技术人员提供有价值的信息。

因此，可以采用云计算技术来处理煤矿数据。大数据和云计算技术为IoT的成功应用提供了有效的应用。采用大数据和云计算技术实现煤矿IoT系统的构建，如图2所示。地下煤矿中有许多监测系统，如配备监控系统、泵房监测系统和煤矿环境监测系统。这些系统产生了许多数据集，应该使用大数据技术进行记录和处理。为了实现矿井技术人员的需求，应利用云计算技术来分析这些数据质量，可以使用云计算的输出来控制各种监控系统[4]。IoT技术的大数据和云计算所有工作，为煤矿工人提供安全的矿井工作环境。

图2 矿井云计算中心的IoT系统架构Fig.2 IoT system architecture of mine cloud computing center

3 矿井安全动态信息监测系统设计实现

3.1 系统平台设计

通过整合矿井IoT、大数据和云计算来提取地下煤矿的动态信息平台技术。该平台可以实现数据收集、传输分析和有价值的信息输出。开发平台的结构被分成支撑层、感知层、传输层、服务层、数据提取层和应用层，可具体分为应用层、网络层、感知层[5]，如图3所示。动态信息平台主要用于、地下煤矿收集并通过矿IoT传输数据。地下挖掘数据的记录形成监测内容，随后使用云计算技术进行分析。然后，提供有价值的信息并输出。基于关键信息，可以对应于不同的挖掘问题给出预警信号。根据平台的监测结果，及时采取具体措施来保证地下采矿的安全。例如，在过去的采矿经验期间，可以将大量数据，如瓦斯气排放、通风泄漏、推进率和覆盖深度等数据进行对比。基于从矿井开采历史中获得的大数据，可以通过云计算技术预测当前采矿条件下的气体排放。

图3 系统总体结构Fig.3 Overall structure diagram of the system

3.2 硬件设计

在煤矿安全物联网控制系统的设计过程中，井上控制中心的功能与我国原来煤矿生产方式下的单纯的调度室相比得到了大大加强与扩大，各种系统的信息均通过综合传输网络送到调度指挥中心，是煤矿安全物联网控制系统的上层集成平台[6]。通过井上控制中心集成平台建设，可以解决原矿山各系统相对独立、信息孤岛问题[7]；解决异构系统接口问题，形成统一的矿山集成平台标准。井上控制中心集成平台硬件设计图如图4所示。

图4 矿井安全动态信息监测系统硬件布置Fig.4 Hardware layout of mine safety dynamic information monitoring system

井上控制中心硬件布置以煤矿公司为中心，下面链接到各个矿山中心，每个矿山的硬件具体布置需满足以下要求[8]：①设置1台服务器用于应用程序开发、部署、维护及管理的一种基础架构。②设置1台I/O服务器，该服务器主要用煤矿安全及生产过程中的信息采集，并通过工业以太网传送到网上的工程师站，各个工程师站的控制信息也由此服务器经以太网传输到各个被控制的子系统。③设置1台Web服务器，负责Web发布，把信息传送到局域网。④设置1台数据库服务器，该服务器主要负责存储全矿安全、生产等信息，产生实时和历史数据库，供管理网数据查询与分析。⑤设置1台定位服务器，实现对矿井人员位置信息的采集及定位计算。⑥设置1台工程师站，通过工程师对全部控制系统进行设置与维护。⑦设置1台硬件防火墙负责将监控网络与煤矿局域网隔离，以保证监控网络的相对独立。⑧设置1台核心工业交换机实现整个矿山安全、生产信息的交互。硬件功能主要通过感知层实现。感知层主要用于实时收集地下煤矿的数据。AGH-8977型号传感器如图5所示，也是系统主要使用的传感器类型。

用于收集挖掘数据的设备主要由传感器、定位设备组成二维代码，关闭距离通信设备、摄像机、RFID标签等。该层主要旨在收集地下采矿环境参数，设备状态段和人事信息的数据。采矿环境气体数据包括CH4、CO、CO2和O2的浓度，也包括地压、煤尘、风速、风力、温度、湿度等[9]。设备状态参数主要代表与采矿业务相关的设备的运行条件。这些动态参数通常通过电流和电压传感器进行监控和记录。相机用于监视可见数据，如中央变电站、爆炸库等。通过采用音频传感器和直接通信来收、集与人员相关联的一些形成参数。位置传感器用于监测地下人员的当前分布和移动痕迹。根据上述功能，环境监测传感器和设备监测传感器应分别用于收集环境和设备参数。矿山设备和环境信息被认为是为此层中远程监控提供基础。这意味着涉及动态平台的传感器分为3种类型：环境监测传感器、设备监控传感器和人员监测传感器。例如，有必要监测地下煤矿中的气体浓度。当气体浓度不超过特定阈值时，才能为机械电气设备提供电力。否则，设备电源将自动切断。在电力再次输送之前，需要增强通气来降低阈值以下的气体浓度。

3.3 软件设计

应用层是实现软件系统功能应用的层级。该动态信息平台的应用层被概括为4种系统：3D虚拟矿山系统、安全诊断系统、安全检查系统和应急救援系统。3D虚拟矿山系统包括5个部分：基本功能、路线仿真设备仿真、3D可视化和信息提供[10]。基本功能包括图形放大和移动、方向导航、全部图像显示、本地显示、距离和区域测量。此外，各类功能可以有效帮助相关管理员进行紧急救援工作。设备仿真部分可以显示地下监控和机电设备的开关和运行状态。当在生产过程中发生地下设备故障时，平台同步警报，并将显示异常设备的位置，以帮助相关矿工快速解决问题。3D可视化支持平台用户的多种视图模式。在GIS系统的帮助下，信息提供模块可以在煤矿中的任何位置节点进行实时检查，例如特定巷道和顶部的位移信息，综合机械化设备的运行状态等。安全诊断系统旨在满足分析和评估煤矿安全情况的用户需求。动态诊断系统包括5个模块：数据输入、查询管理、安全条件评估、安全分析、归纳和演绎分析和诊断结果输出的智能知识库[11]。可以从数据输入查询管理界面到达地下数据，包括地下环境信息。安全条件评估评估目标对象的安全程度，如图6所示。

图6 矿井安全动态信息监测系统软件功能Fig.6 Software function diagram of the mine safety dynamic information monitoring system

在危险的评估后，将建议采取具体措施来降低风险率，如果目标处于高危情况下，则会降低风险率。安全分析的智能知识数据库可以调用服务层中智能知识库的内容。通过考虑智能知识数据库和煤矿所经历的类似问题，可以准确地推断出当前问题的主要原因，然后提出安全问题控制措施。诊断结果可以以多种形式输出。此外，也可以容易地引用类似经历的事故的历史诊断结果。安全检查系统可以自动或手动巡逻单个或多个对象。服务器终止系统接收客户端发出的信息。然后，将与客户端相关的数据记录在数据库中并且被动态放大。系统可以根据具有嵌入式软件的特定数学模型分析这些收集的数据。之后，可以使用用户定义的结构轻松访问与大多数对象相关联的地下数据，通过图7所示中的软件界面使用系列操作。

图7 矿井安全数据实时监测界面Fig.7 Mine safety data real-time monitoring interface

4 应用分析

研究对象的煤矿煤层覆盖深度超过1 000 m，每年可以生产500万t煤。平均煤层厚度为5.5 m，采用长壁挖掘方法。由于覆盖深度大，岩石煤壁的应力和温度极高，这对煤矿矿工的安全性很大。为确保生产安全和完善的工作环境，煤矿已经实现了基于物联网技术的智能无人值守采矿。通过物联网远程系统控制挖掘操作的方法，实现遥控器对长煤壁的操作控制台的操纵(图8)。操作控制台安装在终端挖掘线附近的硐室中。系统使用不同种类的传感器收集这些采矿机的挖掘参数、位置参数和工作状态参数。然后，通过数据传输系统将收集的参数发送到主机。利用安装的传感器使得采煤机具有记忆采矿、感知剪切物体(煤或岩石)的功能。通过记录的信息，操作系统可以自动调节采煤机的切割高度。

图8 操作控制台示意Fig.8 Schematic diagram of operation console

相应地，煤炭监测传感器安装在支架的位置。在采矿过程中，动态地监测长煤壁面的甲烷浓度，如图9所示。如果甲烷浓度超过阈值，则系统将自动切断由甲烷传感器监测的区域内的电源。此外，容易确定切片在煤层所需的机械力。如果通过安装在采煤机上的传感器测量力急剧增加，则岩石被切割，自动停止采矿机。总计有36个摄像机安装在液压支架上，以监视从不同角度的工作面的状态，并且系统可以及时地检测工作面的潜在安全危险。物联网技术在现场煤矿开采实例如图10所示。图10示出了智能采矿的实际有效性，通过控制台的远程控制，没有矿工参与的情况下实现了采矿操作。如果工作环境不好，在外界因素威胁到采矿安全的情况下，就会停止挖掘操作，并且应进行相关的控制程序以避免潜在的危险，确保矿工的生命健康安全。

图9 甲烷浓度监测示意Fig.9 Schematic diagram of methane concentration monitoring

图10 物联网技术在现场煤矿开采实例Fig.10 Examples of on-site coal mining with IoT technology

5 结语

根据煤矿有关的数据的特征，可以看出IoT大数据和云计算技术适用于矿井安全动态信息平台。然后，建立了地下煤矿的动态信息平台，利用智能传感器与传统的物联网系统结合，设计出了传输层、服务层、数据提取层和应用层。在开发的地下煤矿平台主要依靠支撑层，服务层和数据提取层。每层的功能更清晰，不同和相互关联。支持层是实现有线和无线网络功能的基础，包括硬件和软件。分析了所有平台层的复合功能，尤其是在聚合层中，该层的主要功能根据煤矿企业的生产特点和目标分为3D虚拟矿山系统、安全诊断系统、安全检查系统和应急救援系统，并且每个子系统都有详细的参数描述。通过矿井安全动态信息监测系统，实现了地下煤矿动态安全数据的全面监测。