王世斌,侯恩科,王双明,屈永利,崔铭驿,刘长来,薛喜成,左成芳,宋 超,王 宁
(1.陕西煤业化工集团有限责任公司,陕西 西安 710100;2.陕西煤业股份有限公司,陕西 西安 710077;3.西安科技大学 地质与环境学院,陕西 西安 710054)
煤炭作为我国主体能源,在国民经济的发展中占据重要的战略地位[1]。随着煤炭开采深度的不断增加,水害、瓦斯、冲击地压等灾害频发;同时,高强度、集约化、智能化的煤炭开采技术快速发展,对煤矿安全防控技术提出了新的要求[2-3],建设具备地质信息管理、三维可视化、透明工作面、地质灾害监测预警等功能的地质保障系统势在必行。国家发展改革委、能源局等八部委于2020年3月联合印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》;国家能源局、国家矿山安全监察局于2021年6月联合印发的《智能化煤矿建设指南》中,把地质保障系统列为煤矿智能化建设的主要内容之一,而涵盖地质数据管理、高精度三维地质建模和地质大数据云平台的透明地质信息系统则是该系统的核心内容[4]。20世纪90年代初,彭苏萍[5]针对我国煤矿机械化开采过程中对工作面地质状况掌握少、事故频发的问题,提出建立煤矿安全高效开采地质保障系统。30多年来,随着信息化技术的快速发展,云计算、大数据、人工智能、三维可视化等领域的理论方法和先进技术已经开始逐步应用于煤矿行业[6],煤炭绿色开采、智能开采已成为煤炭行业的发展趋势和研究热点。作为煤矿智能化的技术支撑,煤炭地质保障技术受到了高度重视[2-3],并贯穿于煤矿生产的全生命周期[7-8]。彭苏萍[5]、袁亮等[9]系统分析了我国煤矿地质保障技术体系的要素组成、框架构建及发展现状,为加快其发展指明了方向。董书宁等[10]论述了煤矿安全高效生产地质保障技术、装备及应用现状,认为准确的地质资料和超前预测是煤矿安全高效生产最根本的保障条件。王双明等[11]针对煤炭开采对生态环境的损害问题,提出了煤炭资源绿色开采地质保障技术的新理念。程建远等[12]分析了物探技术在未来地质保障系统建设中面临的挑战。刘结高等[13]在唐家会煤矿采用随采随探、微震监测等先进技术构建了实时动态透明地质保障系统,解放了部分受水害威胁的煤炭资源。李鹏等[14]使用Docker技术封装微服务镜像构建地质保障系统,提高跨平台移植性,降低了系统的部署难度。汪玉泉[15]对百善煤矿开采经验进行归纳分析,总结出一套适用于百善煤矿的地质保障系统。潘树仁等[16]提出煤炭全生命周期的地质保障技术体系。段中会等[17]通过云计算、大数据、物联网率先建成煤矿地质保障“一张图”共享平台。文虎等[18]发明了多参数网络化动态监测技术,构建了煤自燃动态感知分级预警云平台。郭启琛等[19]通过GSM网络、Internet和工业控制网结合,建立了多参数水文动态预警系统。韩德馨等[20]采用量化预测、综合探测等技术,查明影响煤炭开采的地质因素,为煤矿生产各个层次和阶段提供可靠的地质保障。赵宗沛等[21]提出了基于地质基础资料的管理、地质资料综合分析和采前地质探测,建立适用于不同层次、不同地质条件的煤矿地质保障系统。综上所述,国内地质保障系统及技术研究成果颇多,初步具备地质信息管理、地质制图和三维地质建模的功能,但在开采地质评价预测、模型自动化构建及动态修改等方面尚有不足,还不能满足智能开采工作面对高精度煤层建模的需求,已有地质保障系统软件与其他系统之间还存在数据、成果难于共享的问题。因此,开发能满足新形势下安全智能开采的地质保障系统软件十分必要。陕煤集团作为我国主要的煤炭生产企业之一,下属煤矿主要分布于陕北、渭北、彬长等矿区,不同矿区的地质条件差异大,煤炭开采受到的灾害威胁各不相同。以陕煤集团各矿区地质条件为背景,开发了煤炭安全智能开采地质保障系统软件。该系统软件主要由地质数据管理、高精度三维地质建模、开采地质条件评价预测和地质灾害预警、地质大数据分析等子系统构成。该系统软件已在陕煤集团红柳林煤矿进行了应用,实现了全矿井三维模型建立、不同煤层开采地质条件评价预测及地质灾害预警等功能,支撑了矿井安全高效生产。
陕煤集团各矿区开采地质条件差异明显,各有特点。渭北石炭二叠纪煤田各矿区断层、褶皱较发育,底板水害、瓦斯灾害威胁较严重。黄陇侏罗纪煤田各矿区有少量断层,顶板水害、瓦斯灾害和冲击地压灾害威胁较严重。陕北侏罗纪煤田构造简单,顶板水害威胁较严重。现有的地测信息系统,普遍缺乏系统的地质构造、顶板水害、底板水害、瓦斯灾害、冲击地压灾害和开采地质条件综合评价预测功能,高精度三维复杂地质体建模与动态修改、地质灾害预警功能不强,需要开发具有上述功能的煤炭安全智能开采地质保障系统,以满足智能矿井对地质工作的需求。
本系统以煤矿信息模型(MIM)为核心建立高精度三维实体地质模型;对矿井构造、煤层厚度、矿井水文、瓦斯、冲击地压等地质条件进行评价预测,充分利用已有的地质成果和矿井隐蔽致灾因素、监测结果等数据对煤矿水害、瓦斯、冲击地压等灾害进行预警。
整个系统分数据层、应用支撑层和业务应用层3个层级,系统总体结构设计如图1所示。
图1 煤炭安全智能开采地质保障系统结构Fig.1 Coal safety intelligent mining geological support system structure
1)数据层。数据层主要为应用层提供数据支持,主要包括地质勘探数据、生产及现场所获取的地质、水文地质及各种监测的原始数据和巷道模型、地质模型等三维模型数据以及系统元数据(字典、规则)、注册用户数据、系统日志等管理数据。
2)应用支撑层。应用支撑层是以应用服务器、中间件技术为核心的基础软件技术支撑平台,以实现资源的有效共享和应用系统的互连互通,为应用系统的功能提供支持和服务,是实现应用系统之间、应用系统与其他平台之间进行信息交换、传输、共享的核心。
3)业务应用层。①地质信息管理子系统:用于基础数据的录入、编辑、更新、导出,同时提供提取等值线坐标数据等功能,并以数据库的形式统一管理。②二/三维一体化建模子系统:用于二/三维一体化建模。二维图件可导入数据或提取数据库数据一键成图,三维模型可导入外部数据或按照二维平面图一键生成。③开采地质条件评价预测子系统:可进行构造复杂程度预测、顶板涌(突)水危险性评价预测、底板涌(突)水危险性评价预测、瓦斯灾害危险性评价预测、冲击地压危险性评价预测、开采地质条件综合评价和矿井地质类型划分。④地质灾害预警子系统:包含水害预警、瓦斯灾害预警和冲击地压灾害预警。其中,水害预警包含隐蔽致灾因素距离预警和水文在线监测预警,瓦斯灾害预警包括突出危险距离预警与在线监测预警,冲击地压灾害预警提供8种在线监测手段预警。⑤工作面精细地质建模:在对多源异构数据进行特征分析、数据过滤后进行透明工作面建模。利用切片技术对煤层模型剖切,根据煤层数字化模型的剖切面及智能化开采要求为采煤机截割提供煤层顶底板坐标参数。⑥地质大数据分析子系统:提供多种数据分类预测、机器学习与深度学习算法,用于煤矿地质大数据的分析、挖掘。
系统采用MySQL8.0、VS2019、OpenGL等开发工具进行软件开发。以MySQL数据库为依托,实现数据存储和共享;基于IIS数据服务方式,实现数据的高效、安全交互;基于插件式开发方法搭建系统平台,最大程度降低了不同模块间的耦合,并利用敏捷式迭代开发方法不断丰富模块功能。
系统开发过程中为保证系统的稳定运行、便捷高效操作和内部插件的可重用性、健壮性、可扩展性,遵循以下系统架构规则进行开发:①每一层仅与直接相邻的层进行通信,不允许跨层调用;②各层都建立在下层的基础上,下层为上层提供服务;③各层封装实现成果,向前一层提供接口;④各层支持分布式部署;⑤显示层各子模块使用插件(Plugin)的方式开发,遵循特定的接口。
业务插件按照系统外部行为划分,插件特性包括:人机交互界面、数据服务交互、人机交互服务、业务服务、业务实体、消息接口、图形引擎、数据服务等。功能插件中定义了平台框架提供的可插件化接口(Pluginable),调用平台提供的注册方法将功能插件注册到平台框架中,实现热插拔的集成效果。功能插件由控制器向平台数据服务发送请求,收到响应之后,调用公共插件进行数据验证,转换为业务实体,进行图形处理,并呈现给用户。
地质保障系统以地质信息管理、二/三维一体化建模、开采地质条件评价预测、工作面精细地质建模、地质灾害预警、地质大数据分析和成果导航等7个子系统组成,如图2所示。
图2 煤炭安全智能开采地质保障系统组成Fig.2 Composition of geological guarantee system for safe and intelligent coal mining
该子系统以地质、物探、采掘、测量、瓦斯和水文等数字化信息为支撑,以C/S、B/S为架构进行空间信息可视化,该子系统具备空间数据、属性数据以及时态数据的存储、转换、管理、查询、分析和可视化功能,可以实现煤矿生产过程地质信息的高效管理,满足高精度三维地质建模和开采地质条件评价预测、地质灾害预警等需要。该子系统分为数据录入、成果管理、数据提取3个模块。
1)数据录入。软件共设置6个数据库,协同管理煤矿地质测量等相关数据。煤矿基本信息库管理煤矿拐点坐标、工作面角点坐标等;地质基础库管理钻孔、断层、隐蔽致灾因素等数据;测量成果库管理煤矿井巷测量导线点数据;瓦斯资料库管理钻孔瓦斯、工作面瓦斯等数据;水文资料库管理矿井抽放水试验、气象、涌突水点等数据;煤质数据库管理矿井煤质数据。
2)成果管理。软件设置成果库统一管理煤矿地质保障系统建设成果,直接关联导航图页面,可一键打开成果库。
3)数据提取。导入外部图件进行加工美化、坐标点提取并储存,可进行图层合并、自定义编辑和转存等。
二/三维一体化建模子系统的开发主要采用二维格网和三维块体数据模型进行二维和三维剖分,采用反距离、普通克里金、简单克里金、多面函数、移动拟合内插法、Shepard方法、最小曲率和序贯高斯8种插值方法进行空间插值。可进行二维平面图和地质体的几何与属性模型构建,二维图件与三维模型可一键转换。
1)二维平面图:根据地质信息管理子系统数据,可绘制钻孔柱状图、地层顶底面等高线图、含(隔)水层顶底面等高线图、煤层顶底板等高线图、地层厚度等值线图、含(隔)水层厚度等值线图、煤层厚度等值线图、岩层厚度等值线图、标志层厚度等值线图、地形地质图等平面图件。
2)剖面图:用户可自定义连孔生成剖面图,包括勘探线剖面图、工程地质剖面图、水文地质剖面图等。
3)三维模型:可生成三维钻孔模型、地形模型、地层层面模型、煤层层面模型、地层实体模型、煤层实体模型、矿区地层构造模型、井田地层构造模型、采区地层构造模型、工作面地层构造模型、地质体属性模型、巷道模型、工作面采空区模型,可自定义生成三维剖面及栅状图。
煤矿开采地质条件评价预测子系统主要由构造复杂程度评价预测、顶板涌(突)水危险性评价预测、底板涌(突)水危险性评价预测、瓦斯灾害危险性评价预测、冲击地压危险性评价预测、开采地质条件综合评价和矿井地质类型划分等7个功能相对独立的模块组成,每个模块功能各有侧重。
1)构造复杂程度评价预测。构造复杂程度评价预测指标中包含构造面积损失系数、构造面积掘进系数、褶皱密度、平面褶皱强度系数、剖面褶皱强度系数、断层密度、断层强度系数、煤体结构系数等19项指标。这些指标获取来源不同,构成了多源多场指标。本软件系统开发时采用免疫遗传算法优化BP人工神经网络的方法对矿井地质构造复杂程度进行评价预测,开发技术路线如图3所示。
图3 构造复杂程度评价预测技术路线Fig.3 Technical roadmap for evaluation and prediction of structural complexity
上述指标均在已采区获取,进行全矿井地质构造复杂程度评价预测时,首先利用已采区数据建立灰色系统预测模型对未采区指标进行预测,即采用GM(1,1)灰色建模预测模型对未采区指标进行预测,之后根据最优分割理论完成最优4段分割。采用基于免疫原理的遗传算法数学模型(IGA模型),优化BP网络的隐层结构和网络参数,为BP人工神经网络的训练奠定基础。
2)顶板涌(突)水危险性评价预测。顶板涌(突)水评价预测主要分富水性分区预测、冒裂安全性分区预测、顶板涌突水危险性分区预测三个步骤,开发技术路线如图4所示。
图4 顶板涌(突)水危险性评价预测技术路线Fig.4 Roadmap of risk assessment and prediction technology for roof water gushing(outburst)
软件提供改进AHP和熵权法耦合、AHP、Bayes判别模型、Fisher判别模型4种方法进行富水性分区预测,并依据开采煤层冒裂带是否导通含水层进行冒裂安全性分区,最后依据开采煤层上覆主要充水含水层的富水性及顶板导水裂隙带与充水含水层之间的沟通关系,评价预测涌(突)水危险区。
3)底板涌(突)水危险性评价预测。采用突水系数法、基于“下三带”理论的底板突水危险性评价、AHP脆弱性指数法3种底板涌(突)水危险性评价预测方法进行该模块开发,开发技术路线如图5所示。对开采煤层底板充水含水层的水压与隔水层厚度间的关系(突水系数法)或充水含水层富水性、隔水层、地质构造等多因素耦合关系(基于AHP的脆弱性指数法)进行评价,预测底板涌(突)水危险性分区。
4)瓦斯灾害危险性评价预测。根据瓦斯赋存的主控因素,建立瓦斯含量、瓦斯压力等参数的预测模型,进行瓦斯含量、瓦斯压力的定性预测和定量预测,开发技术路线如图6所示。在此基础上,分析影响煤与瓦斯突出的主控因素,建立煤与瓦斯突出危险性评价预测模型,进行煤与瓦斯突出危险性评价预测,并通过对井下瓦斯信息的监控和数据的调取,实现瓦斯涌出量预测。
图6 瓦斯灾害危险性评价预测技术路线Fig.6 Roadmap of gas hazard assessment and prediction technology
5)冲击地压危险性评价预测。采用综合指数法、可能性指数法和多因素耦合预测法3种方法进行冲击地压危险性评价预测,开发技术路线如图7所示。通过分析影响煤矿冲击地压的地质及采矿因素,建立冲击地压危险性评价预测指标体系,实现冲击地压的区域危险性预测和局部危险性预测,划分冲击地压危险区域并确定危险等级。
6)开采地质条件综合评价。将地质构造、煤层稳定性、瓦斯、水文地质、煤层顶板、冲击地压、不良地质体等单因素地质条件评价预测结果,通过BP神经网络叠加分析,综合评价预测待采区不同区块地质条件复杂程度,实现采前地质条件综合评价与预测。
7)矿井地质类型划分。按照《煤矿地质工作规定》中有关煤矿地质类型划分的要求和划分标准,通过划分指标的自动计算和交互操作,完成煤矿地质类型划分。
该子系统主要分水害、瓦斯灾害、冲击地压灾害预警3个模块。其中水害预警包括水害致灾因素预警与水害在线监测预警。水害致灾因素预警是基于煤矿隐蔽致灾因素及矿井涌(突)水危险性分区图叠加分析工作面位置与危险源的距离;水害在线监测预警主要利用矿方已安装的水文监测设备实时读取监测数据,设置阈值进行预警。
瓦斯灾害预警分突出危险性距离预警及瓦斯在线预警两部分。其中突出危险距离预警针对煤与瓦斯突出危险性分区图及测点瓦斯含量、压力、涌出量进行阈值预警。瓦斯在线预警针对瓦斯浓度、压力、涌出量进行在线实时预警。
冲击地压灾害预警采用冲击地压评价预测成果预警、综采工作面支架和超前支护工作阻力预警、回采和掘进巷道顶板离层位移变化预警、巷道锚杆索载荷应力预警、巷道收敛变形移进量预警、围岩或煤体应力预警、地音监测预警、微震监测预警等8种在线监测预警方法进行预警。
1)工作面多源异构数据融合。针对地质探测和测量获取的多维度、多属性地质数据,采用数据过滤分析、特征分析等方法进行数据预处理,巷道两帮写实等数据与钻探、物探等数据进行融合分析。多源异构数据处理融合路线如图8所示。
图8 多源异构数据融合流程Fig.8 Multi-source heterogeneous data fusion process
2)模型的动态更新。模型动态更新路线如图9所示。根据综采设备的液压支架、采煤机、挡板的相关数据结合采掘揭露信息对工作面三维精细地质模型进行动态修改。
图9 三维精细地质模型动态更新技术路线Fig.9 Technical roadmap for dynamic updating of 3D fine geological model
3)规划截割。采用基于动态模型的CT切割技术,在开采过程中,根据动态更新的模型,依据大数据平台请求的截割曲线生成新的切割曲线,将其反馈给集控中心,其技术路线如图10所示。系统包括综放设备的协同控制功能,对采煤机、液压支架、刮板输送机的结构和功能进行大数据决策分析。基于综采工作面装备的工作过程,建立采煤机、液压支架和刮板输送机的物理传感体系。构建采煤机、液压支架和刮板输送机的工艺过程控制模型和协同控制、负荷平衡等控制模型。
图10 规划截割技术路线Fig.10 Planning cutting technology roadmap
针对煤矿地质数据复杂、海量、异质、异构、时变等多态特征,提供多种分类预测、机器学习、深度学习方法,包括聚类分析、朴素贝叶斯算法、灰色关联分析、回归分析、支持向量机、BP神经网络、概率神经网络等算法,对数据进行分类、分析、挖掘、融合处理,实现各系统之间数据的互联互通、融合共享和时空分析。
基于卫星地图定位矿区、矿井、采区、工作面的精确位置,项目树以矿区、矿业公司、矿井、采区、工作面分级显示,导航图关联成果库可一键显示煤矿地质保障系统建设成果,如各种平面图、剖面图、三维模型、开采地质条件评价预测结果等。
所开发的煤炭安全智能开采地质保障系统软件,已在红柳林煤矿智能矿井建设中得到应用,建设了红柳林煤矿安全智能开采地质保障系统。系统主要由地质信息管理,二/三维一体化建模,开采地质条件评价预测中的顶板涌(突)水危险性评价预测、地质类型划分、开采地质条件综合评价,地质灾害预警中的水害预警以及工作面精细地质建模等子系统和功能模块组成。
根据红柳林煤矿现有地测数据,建立了地质基本库、测量成果库、水文资料库等相关数据库,为后续二维平面图及三维模型提供了基本数据支撑。
1)二维平面图:红柳林煤矿共建设平面图64张,其中地层顶底面等高线图共18张,煤层顶底板等高线图12张,地层厚度等值线图8张,煤层厚度等值线图6张,含隔水层顶底面等高线图12张,含隔水层厚度等值线图6张,钻孔分布图1张,地形等高线图1张。另外,建立了3-1、4-2、5-2三层煤层巷道平面图,系统可自定义连孔一键生成剖面图(图11)。所有二维图件支持dxf、emf、pdf、jpeg、png等多种导出格式,方便了其他系统共享。
图11 一键生成剖面图Fig.11 One key to generate profile
2)三维模型:建设了红柳林煤矿三维巷道模型(图12a)、三维地质模型(图12b)、三维煤层模型(图12c)、三维含隔水层模型等。本系统所有三维模型均可导出OBJ格式通用三维模型数据,方便不同系统之间数据共享。在红柳林煤矿已与掘进系统实现数据共享。
图12 红柳林煤矿三维巷道和地质模型Fig.12 3D roadway and geological model of Hongliulin Coal Mine
针对红柳林煤矿地质构造简单、无瓦斯和冲击地压灾害、顶板水害隐患突出的特点,重点建设了顶板涌(突)水危险性评价预测、开采地质条件综合评价和矿井地质类型划分3个评价预测模块。
1)顶板(涌)突水危险性评价预测:风化基岩含水层是红柳林煤矿主要充水含水层,选择Fisher判别分析模型对红柳林煤矿风化基岩含水层富水性进行分区预测(图13a),之后进行煤层开采对风化基岩含水层的冒裂安全性评价预测(图13b),最后通过富水性分区图与冒裂安全性分区图的叠加分析得到各煤层开采风化基岩含水层顶板涌(突)水危险性分区预测图(图13c)。
图13 4-2煤顶板涌(突)水危险性预测Fig.13 Evaluation and prediction results of water inrush from No.4-2 coal roof (water inrush)
2)开采地质条件综合评价:选择10种评价指标,基于遗传算法与人工神经网络进行各煤层开采地质条件综合评价,结果如图14所示。据此评价结果,可指导综采工作面布置与灾害防控。
图14 4-2煤开采地质条件综合评价结果Fig.14 Comprehensive evaluation results of geological conditions of No.4-2 coal mining
3)矿井地质类型划分:根据矿井地质类型评价指标及标准,在系统中将红柳林煤矿地质类型划分为“复杂”。
根据巷道两帮写实数据、钻孔数据、物探数据等多源数据,建立了红柳林煤矿正在回采的5-2煤层25212工作面三维精细地质模型。
在此基础上利用切片功能,可动态规划采煤机未来14刀煤层顶底板高程曲线,支撑智能工作面回采。
红柳林煤矿生产主要涉及顶板水害防治,为此重点对顶板水害进行预警。水害预警分为水害致灾因素预警与水害在线监测预警两部分。
1 )水害致灾因素预警:叠加红柳林煤矿5-2煤开采涌突水危险性预测图及隐蔽致灾因素和巷道,通过模拟开采或实时开采进度可对危险源进行距离预警。
15211工作面模拟开采预警如图15所示,系统界面右上部为预警参数和阈值设置,右中部为模拟开采参数设置和实时开采参数设置,右下部为报警信息。预警对象为工作面中部SK23封闭不良钻孔和5-2煤采空区积水,绿色三角形表示工作面模拟开采位置。
图15 15211工作面回采水害致灾因素预警Fig.15 Early warning of flood causing factors in 15211 working face
2)水害在线监测预警:水害在线监测预警分水文长观孔预警、井下水仓水位预警、密闭墙水位监测预警、出水点流量监测预警4种。本系统可接入红柳林煤矿已安装的KJ117水文在线监测系统数据,进行水害在线监测预警(图16)。
图16 水文长观孔水位在线监测预警界面Fig.16 Online monitoring and early warning interface of water level in hydrological long-term obvervation hole
长观孔水位预警主要针对水位标高及水位下降速度进行阈值设置预警,也可查询以往监测数据。井下水仓水位预警、密闭墙水位监测预警、出水点流量监测预警与水文长观孔预警功能类似。
1)研发的煤炭安全智能开采地质保障系统特色在于开采地质条件评价预测、地质灾害预警、三维地质和巷道工程建模及工作面精细地质建模,也提供了大数据挖掘分析等功能,与煤矿地质工作结合紧密,满足了煤矿安全智能开采的基本需要。
2)煤炭安全智能开采地质保障系统在红柳林煤矿的应用,所有模型、二维图件均可导出通用格式,三维地质和巷道模型已与掘进系统共享,打破了不同系统之间的数据壁垒,实现了数据共享、融合。
3)地质保障系统软件当前在煤矿智能化建设过程中属于相对薄弱的环节。由于地质条件的复杂性和探测手段的局限性,复杂地质体三维精细建模与模型自动更新、地质大数据挖掘与分析等是今后需要重点研究的问题。随着智能化矿井建设的不断推进,煤炭开采地质保障系统软件还需不断更新升级,以方便煤矿地质工作者使用。