数字孪生技术在煤矿安全管理中的应用

张宏伟

（山西新景矿煤业有限责任公司， 河北 定州 073000）

0 引言

煤矿安全管理在煤炭生产中起着非常重要的作用，是决定矿区发展的关键因素。据中国国家煤矿安全监察局及相关文献统计，2012—2021 年间，全国共发生煤矿死亡事故3 342 起，死亡人数5 978 人。由此可见，在煤矿事故的预防和管理方面，还有很大的提升空间。虽然现阶段煤矿安全管理情况正在改善，煤矿开采死亡人数逐年减少，但煤矿安全仍是采矿活动的重中之重。因此，随着科学技术的发展，如何将现代技术或方法应用到煤矿的安全管理中，减少矿区安全事故的发生，达到矿区安全管理水平的目的，是一个亟需解决的难题[1-2]。

数字孪生技术是一项新兴的数字化技术，在数据和模型的驱动下，可以达到对研究对象进行监测、模拟、预测和优化的目的。数字孪生技术的应用已经在许多领域开展，制造业是应用最广泛的领域之一。例如，数字孪生技术被应用于研究制造工厂中的机器人生产装配的质量和效率问题；Vrabi 等人研究移动机器人在制造业中的应用；王等人提出了由数字孪生驱动的舰船智能制造系统应用框架。除了在制造业中的广泛应用，数字孪生技术在其他领域也有研究。Lee等人开发了将数字孪生技术与区块链相结合的技术框架，实现了工程项目中的信息共享；魏等人讨论了孪生技术在能源利用和管理领域的应用[3-7]。

数字孪生技术虽然是一项新兴技术，但由于其显著的优势和广阔的应用前景，在很多领域都开展了相关研究，包括智能制造、城市规划、农业科学、能源利用、建筑工程等。因此，数字孪生技术在煤矿安全管理中也具有良好的应用前景，因此本文将数字孪生技术与煤矿安全管理相结合，探索一种以数字孪生为驱动的煤矿安全管理模式。

1 煤矿安全管理与数字孪生技术

1.1 煤矿安全管理

煤矿安全管理是煤矿企业的基础，目前，随着企业安全管理理念的强化、先进技术设备的引进、职工安全意识的提高，煤矿安全管理水平有了很大的进步。但是，大多数煤矿企业仍是采用以人为本的煤矿安全监管模式，虽然人员安全意识有所提高，但在实际情况中仍存在一些不足，也随之会导致煤矿安全事故频发。这其中主要原因是矿山工作环境复杂，事故隐患的成因越来越隐蔽，依靠人员的煤矿安全管理模式存在主观意识性强的问题。针对传统煤矿安全管理模式中存在的问题，不少学者也进行了研究，如运用博弈论、寻租理论、约束理论、系统动力学等方法，完善安全监管机构、优化监管体系等。但随着科技的发展，煤矿企业的生产环境发生了很大的变化，煤矿安全事故的促成因素增多，仅靠改变矿山安全管理模式并不能实现安全管理的显著改善，主要是因为以人为主导的管理形态意识没有改变，并且随着矿山机械水平的提高，正逐步由单一工程向联合作业转变，以人为中心的管理模式更难以解决问题。因此，现有的安全监管模式已经不能满足煤矿安全发展的需要，急需从快速反应、联合分析的角度，建立能够充分发挥各要素协同互补作用的安全监管模式。

1.2 数字孪生技术

数字孪生的概念最初在2003 年由Michael Grieves在密歇根大学的产品生命周期管理课程中提出。起初，数字孪生主要应用于军事和航空航天领域。国家航天局在阿波罗计划中应用了数字孪生技术，主要是用于航天器的健康维护和保障。目前，数字孪生主要是指以数字形式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在真实环境中的行为，通过虚拟与真实的交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等方式为物理实体添加了新的能力。从定义上看，数字孪生在一定程度上类似于虚拟仿真，但又不同于传统仿真技术，其特点如图1 所示。

图1 数字孪生技术的优势

在传统的仿真软件中，仿真过程中的实体和仿真对象是分离的。而数字孪生的对象可以实现与实体的信息共享和实时同步，具有很强的交互性。此外，数字孪生比传统仿真更加生动逼真，它可以实现虚拟实体与物理实体在外观、内容、性质上的完全一致，具有高度的真实感，能够准确反映出物理实体的真实状态。自我学习能力是指可以根据历史数据和现实实际情况进行自我学习，利用认知机制和规则推导出未来特定时刻的所有场景，并预测各自状态的发生概率和未来发展趋势。

1.3 数字孪生模型架构

五维模型（见图2）由物理实体（PE）、虚拟实体（VE）、业务系统（SS）、孪生数据（DD）和连接（CN）组成。PE 指的是现实中的真实实体，是研究的对象，也是构建数字孪生模型的基础。VE 是PE 的超高保真、全数字化仿真模型，它通过实时数据传输，实现对生产全过程的实时模拟和趋势预测，为业务系统提供优化策略，实时监控和调节生产过程。SS 是一套服务系统，由生产过程中的制造系统组成，可以为产品的制造提供支持和服务。DD 指的是PE、VE、SS 的所有相关数据，以及以上三部分的数据交叉融合，这是数字孪生技术的驱动源。CN 是实现实体、服务、数据互联互通的必要途径，它通过传感器、数据采集卡等方式来实现。

图2 数字孪生的五维模型

2 数字孪生模型的构建

2.1 煤矿瓦斯事故

煤矿安全事故主要可以分为顶板、瓦斯、机电、水害、运输以及爆破等，通过查询中国国家矿山安全监察局和中国煤矿统计年鉴的数据，绘制了2013—2020 年不同类型煤矿安全事故死亡人数（见图3）。

图3 中国2013—2020 年各类煤矿事故死亡人数

从图3 可以看出，在各类煤矿事故中，顶板事故和瓦斯事故造成的死亡人数最多。虽然近年来顶板和瓦斯事故死亡人数明显下降，但在各类煤矿事故中，仍占安全事故的最高比例。另外，按单次事故死亡人数分析，顶板事故为1.34 人/次事故死亡，瓦斯事故为5.00 人/次事故死亡，远远大于顶板事故，这说明瓦斯事故比顶板事故严重，瓦斯事故一旦发生，其对矿山安全能力的破坏程度要高于其他类型的安全事故。更重要的是，瓦斯事故死亡人数容易出现重复现象，波动性较大且难以控制。

此外，通过对煤矿事故相关文献的分析可以发现，近年来，煤矿地下开采长期是一个危险的职业，瓦斯突出是煤矿可能发生的严重事故。中国瓦斯爆炸事故频发，煤矿瓦斯事故占所有煤矿事故的一半，且极易造成煤矿大量人员伤亡和巨大的财产损失，是影响煤矿安全生产的主要事故类型。

2.2 煤气事故的双模型构件

瓦斯是煤矿开采过程中所有有害气体的总称，一般来说，煤矿井下瓦斯事故可分为瓦斯爆炸、煤与瓦斯突出和中毒窒息三类。瓦斯爆炸指的是气体处于高温明火环境时，产生化学反应生成二氧化碳和水，并释放大量热量，然后产生的二氧化碳和水迅速膨胀汽化，以非常高的速度向外撞击的现象。煤与瓦斯突出是指在一定压力作用下，破碎的煤与瓦斯突然大量从煤体喷射到开采空间的现象。中毒室息是指当煤矿内有毒气体达到一定浓度时，煤矿工人中毒或窒息的现象。从以上分析可以看出，煤矿瓦斯事故具有突发性和偶然性的特点，但瓦斯事故的发生一般需要满足特定条件才会发生，所以煤矿瓦斯事故也具有可预测性的特点。

在传统的煤矿瓦斯事故管理方式中，可以通过光学气体检测仪、氧气计、温度计等获取瓦斯、湿度、温度数据。但是，由于煤矿工作环境的复杂性，在出现危险预警信号时，很难在短时间内采取行动。此外，由于检测设备只能实现实时状态检测，难以作出合理预测，无法达到及时响应、提前预防瓦斯事故的目的。因此，在上述分析的基础上，结合数字孪生五维模型构建了数字孪生驱动的气体事故孪生模型。

在实际操作中，物理实体与虚拟实体实时交换数据，使虚拟实体与物理实体具有高度的一致性，保证了矿山安全管理者能够对虚拟实体进行监控，了解实际矿山的状况。此外，物理实体和虚拟实体向孪生数据传输各种数据，孪生数据中心对传输的数据进行处理和分析，并根据实际数据的趋势特征，结合历史数据，预测该条件下可能的数据状况，同时将可能的状况数据传输给虚拟实体，驱动虚拟实体进行模拟，从而准确地预测了物理实体未来可能的趋势状态。在预测可能的情况后，虚拟实体将其预测结果反馈给业务系统，业务系统将针对可能的危险情况生成一些解决方案并将解决方案同步到虚拟实体，在虚拟实体中再次模拟验证每个解决方案以确定最优解，然后将最优解馈送给业务系统，业务系统将指导物理实体根据最优解合理运行，可以达到快速响应和预防燃气事故的目的。此外，当物理实体发生紧急情况时，双数据可以根据历史记录决定最佳决策场景，并将其数据传输到虚拟实体进行模拟，以确保场景合理，然后通过服务系统反馈给物理实体，实现事件造成的损害最小。所有这些操作都在孪生模型内进行，可以大幅减少时间和快速响应，其效率是传统方法无法比拟的。互联互通是信息互操作性和快速响应模型的重要组成部分，也是这种孪生模型的基本要素之一。此外，孪生数据在这一过程中发挥着非常重要的作用，它可以从与物理实体和虛拟实体的交互中获得大量数据，存储和自学习这些数据，并根据大量可用数据对实际情况做出科学决策，并将数据传输给虚拟实体和服务系统进行模拟和验证，它是这种气体事故孪生模型的驱动部分。

与传统煤矿事故管理模型相比，瓦斯事故安全管理孪生模型具有快速响应和事前预防的特点。例如，地下瓦斯爆炸应具备以下三个条件：瓦斯浓度高、氧气浓度低和有明火源。因此，在构建瓦斯事故双生模型时，设定浓度值低于瓦斯爆炸，一般来说，瓦斯浓度为5%～16%，氧气浓度不低于10%，而遇到火花就可能爆炸。因此，在构建瓦斯事故孪生模型时，可以将瓦斯浓度设置为4%，氧气浓度设置为8%，当地下环境的浓度值达到设定的阈值时，孪生模型就可以响应，从而保证在瓦斯事故发生前有足够的响应时间。因此瓦斯事故孪生模型中的孪生数据可以通过数据确定不同矿井发生瓦斯事故时的阈值分析处理，从而达到事前预防的目的。

3 结论

分析了瓦斯事故孪生模型与传统煤矿安全管理模式相比的优势，可以弥补传统管理模式的不足，降低煤矿事故的发生率。通过对煤矿事故类型的分析，发现瓦斯事故是影响煤矿安全生产的主要事故类型，瓦斯事故一旦发生，可能会导致大量人员伤亡和财产的损失。基于数字孪生技术的优势和应用场景，将数字孪生技术引入了煤炭安全管理，构建了煤矿瓦斯事故孪生模型，分析其优势，为煤矿事故安全管理研究提供了新思路。

由于煤矿开采复杂性的增加和煤矿机械设备的增加，在开采过程中会产生大量的数字信息，传统的方法将无法应对煤矿安全中信息的激增。因此，本文将数字孪生技术引入了煤矿安全管理，创新性地提出了煤矿安全管理新模式，为大数据驱动背景下的煤矿安全管理提供了新的研究方向，为智慧矿山建设和数字孪生技术在多场景下的应用提供了研究基础。