智能化装备在煤矿应急抢险救援中的效能分析与优化策略

王腾飞 曹成名 李浩东

摘要：本文首先深入探究了智能化装备在煤矿安全生产中的重要性，梳理了在水害事故应对中智能装备的实际应用情况，然后通过具体案例分析了智能化装备如何显著提升救援效率，最后针对智能装备在救援过程中遇到的困难，提出了相应的优化策略，旨在全方位提升煤矿应急抢险救援工作的安全性和效率。

关键词：煤矿应急救援；智能化装备；安全监控；水害抢险；技术创新

DOI：10.12433/zgkjtz.20241321

煤矿生产安全一直以来都是人们高度关注的问题，尤其是在应急抢险救援过程中，其高风险性与紧迫性更是需要重点关注。智能监控系统作为预防煤矿事故的关键技术，在提升安全生产效能方面扮演着重要角色。在应对水害等灾难性事故中，智能化装备的应用为救援行动提供了强有力的支持。然而，如何在救援实践中进一步提高这类装备的效率，增强其适应各种复杂环境的能力，并促进与救援人员的协同作业，成为当前研究的重点与难点。

一、智能化装备在煤矿应急救援中的效能分析

（一）智能化装备对于煤矿安全生产的重要性

智能化装备通过高精度的数据采集、实时监控及智能分析，大幅提高了对潜在安全隐患的识别与响应能力，降低了事故发生率，保障了矿工的生命财产安全。先进的监测系统如红外热成像技术可以探测井下设备运作过程中产生的异常温升，从而预见设备可能出现的故障。通过振动分析仪器能够评估机械设施的操作状况，提早发现运转失常可能导致的事故风险。自动化的通风系统与瓦斯抽放技术则在调节井下气候、防止瓦斯超限等方面发挥了至关重要的作用。

智能化装备还包括地质雷达与声波识别系统，能够在开采前对岩层结构进行精确评估，辨识潜在的冲击地压和水害等自然灾害的威胁。这些装备为地面操作人员提供了关于井下地质条件的第一手资料，确保了开采设计的安全性。在遇有危难紧急情形时，如传感器捕捉到的瓦斯浓度突然升高，智能装备便能迅速启动其快速反应机制，自动封锁高风险区域。在这种场合，机器人和无人机搭载高精度摄像头及其他探测器件，可深入危险环境，并将实时数据传送至控制中心，辅助决策者进行救援计划的制定。这种智能化行为极大降低了救援人员直接暴露在极端危险环境中的风险，提升了救援行动的安全性和效率。

而在实现煤矿自动化的过程中，智能化装备更是不可或缺。由此促成的远程操控、无人驾驶运输车辆等技术的应用，不但减少了人员在井下的数量，而且提高了工作效率，实现了生产管理体系健全性的提升。

（二）煤矿水害事故中智能化装备的应用现状

智能化装备，尤其是地质雷达、激光测距仪、自动排水系统等，在井下水文地质预探和水害监测预警方面取得了显著进展。地质雷达的深部探测能力可为识别可能涌水的空洞、断层带提供科学的数据支持；而激光测距仪的精准定位功能，可确保涌水点的快速查找与闭塞。

当前，智能化装备在实际应用中发展迅速。先进的传感器能持续检测煤矿井下水位变化与流速情况，并通过无线网络实时将数据回传至地面控制中心。地面控制中心则利用大数据分析和云计算技术，综合评估现场水害风险，为决策提供可靠依据。此外，无人机搭载摄像头或多光谱传感器在高风险区域进行巡检，能够及早发现异常泄露点，减少人员接触危险。然而，诸多装备仍处于起步阶段或面临着实施难题，例如，特殊地下环境对设备的稳定性和耐久性提出了更高要求，仅仅依赖技术的先进性并不能完全抵消设备运行的不确定性。再如，在水害事故发生时，尽管监测系统能够实时报警，但由于信息传输路径单一、后续处理缓慢等原因，这些前沿装备的救援效能往往未能充分发挥出来。

在水害应急抢险过程中，智能化装备的集成效能尚未得到全面提升，各设备间的协同工作能力有待进一步加强。针对这些问题，优化策略可以包括多路径信息传输、智能调度与决策支持系统开发，甚至在未来可能实现通过水下机器人对淹没巷道进行勘查和封堵作业，降低人员伤亡风险，并在信息整合方面进行持续创新，构建一个更为全面和动态的应急响应体系。

（三）智能化装备提高抢险救援效率的具体实例

在一起煤矿局部坍塌事故中，智能机器人搭载传感器系统快速进入坍塌现场，后通过高清摄像头、红外扫描和3D雷达等设备，迅速绘制出灾害区详尽的三维地图，并识别出被困人员的可能位置。同时，VR技术依据智能机器人提供的数据重建了事故现场的虚拟模型，使救援指挥人员能在地面控制中心进行情景模拟，制定出多种有效的救援方案。无人机在监测气体泄漏和传输视觉信息方面发挥着重要作用。在一个复杂的救援场景中，通过无人机高效侦测瓦斯浓度异常区域，可有效避免二次爆炸，为救援队提供安全的行进路线。在救援过程中，穿戴式传感器会将救援人员生命体征数据实时传回指挥中心，确保指挥部可对救援队伍的生理状态进行实时监控，从而做出快速反应以保障救援人员的安全。

随着自主导航技术的发展，携带救援设备的无人地面车辆可驶入受限空间，自主执行人员搬运、物资补给等任务，从而减轻人力负担，提高救援速度。

显而易见，这些智能化装备不单纯是靠硬件的先进性来赢得救援时间窗口。其背后还涉及大量的软件算法优化、传感器数据融合、实时通信协议等技术创新，这些技术的集合和优化使用，使得煤矿救援不再完全依赖人力，极大提高了救援工作的安全性和准确性。

（四）智能化装备在救援过程中存在的问题与挑战

智能化装备，如无人机、地质雷达等，在设计之初虽考虑了耐高压、防尘防水等特性，但实际运行中仍可能由于高湿度、极端温差、复杂地形等导致故障。例如，井下突发的高浓度瓦斯可能干扰电子设备的运行，甚至造成危险。救援装备涵盖遥感探测装备、自动化载具、通信系统等众多部件，这就要求它们之间能够实现数据共享与命令同步。然而由于标准化、兼容性等问题，不同制造商生产的装备直接通信往往难以实现，影响了救援工作的协调性和响应时效。虽然智能化救援设备能够收集海量数据，但有效管理与分析这些数据以提供实时可靠的决策支持却是一项艰巨任务。数据处理速度和准确性直接关系到生命安全，任何延迟或误判都可能造成重大后果。

此外，智能化救援装备的复杂性对操作人员的技术技能提出了高要求，从而导致了高昂的人员培训成本。设备操作的专业要求和应急情况下的高压环境，使得快速准确的设备操作成为一项挑战。还有一个经常被忽视的问题是装备维护与升级。应急救援对装备的可靠性要求极高，但由于资金和技术更新换代的限制，装备的日常维护和关键时刻的性能保障经常难以达到预期目标。

二、应用于煤矿应急抢险救援的智能化装备优化策略

（一）针对水害救援的智能化装备技术创新与研发

面对煤矿水害的严峻挑战，智能化装备的技术创新与研发是缓解危机、有效进行救援的必由之路。水害救援专用智能化装备的迭代升级，在于提高精准定位能力、增强环境适应性和加强自主决策机制。例如，渗透到水害救援全领域的激光雷达（LiDAR）技术，其以目标回波时间差计算距离的工作原理，在高精度地图构建中展示了卓越的实力。不仅如此，结合人工智能（AI）算法能有效分析激光雷达海量数据，识别出潜在的险情，为救援决策提供依据。

综合多源信息的水害智能监测系统也是技术创新的焦点。该系统可整合声、光、电等多种传感器的信息，并采用先进的数据融合技术，实现对水害演变规律的实时监控及预警。机器学习和模式识别算法在此扮演着至关重要的角色，通过对历史数据的深入分析，机器学习模型能在未来的水害识别和预防中发挥更大的作用。对于救援机器人的研发要着眼于增强其多功能性和模块化设计。具体而言，水下无人机（ROV）应当集成高清摄像机、声呐定位、化学分析器等多种探测设备，且能够根据不同水害类型快速更换相应模块。ROVs的操作系统需优化至能够处理复杂操作，从而实现自主完成封堵、排水等关键任务，能极大提高救援效率，降低人力资源投入。除此之外，水害救援装备技术的创新还需注重耐久性与可靠性的提升，涉及材料科学在极端工况下的应用研究，如抗高压、抗酸碱腐蚀的新型合金或复合材料的开发等。这些材料能够确保装备在湿度、水压、化学物质侵蚀等恶劣条件下稳定工作。

（二）智能化装备在快速响应与决策支持方面的优化

针对快速响应，首要任务就是缩短事故发生后的反应时间。运用物联网（IoT）构建的精密传感网，能够实时监测井下环境变化，如甲烷含量、温度、湿度等关键参数，发现异常立即通过边缘计算节点进行初步分析。这种布局不仅提高了数据的实时性，还能前置处理过程，降低对远程数据中心的依赖，加速响应流程。对于决策支持层面而言，发展高级数据分析技术（如机器学习和深度学习算法）在预测模型构建中的应用，能够根据历史和实时数据估计救援资源需求，推断最佳救援路径。同时，虚拟现实（VR）与增强现实（AR）等技术的集成，能让指挥中心针对复杂的矿井结构，提前进行救援方案的模拟演练，厘清操作步骤，提升作业的准确性。自动化决策支持系统（ADSS）的开发与完善有助于在紧急情况下为救援人员提供最优解决方案。利用知识图谱和专家系统，ADSS可以结合现场数据和经验知识，快速生成救援策略，甚至自行启动预定的救援程序，确保救援行动的连贯和有效性。例如，救援机器人通过其搭载的传感器获取的原始数据，可通过嵌入式系统即时处理，并同步至云平台。配合专用的数据库和分析工具，机器学习模型可从海量历史资料中识别出模式，预测未来的风险点，为决策层提供科学依据。

（三）提升智能化装备对复杂环境的适应性

耐用性的提升核心在于对智能化装备使用的材料与结构进行优化，也就是开发先进复合材料以及特种合金，这些材料不仅需要具备抗冲击、高抗腐蚀的特性，还要能够在变化的温度与湿度条件下稳定工作。机械臂或者机器人平台的结构设计要趋向于模块化，确保在发生局部损坏时，可快速更换而不影响整体机器的运行。针对传感器准确性，关键在于引入多传感器数据融合技术。在此基础上，融合策略不应局限于单一算法，而是动态地结合滤波器、神经网络与模糊逻辑等多元算法，提高对噪声的可区分性与抗干扰能力。此外，传感器自检与自校正功能的设计也至关重要，能够保证在长期运行中测量数据的可靠性与一致性。

自主适应算法的增强，着力于机器学习与人工智能领域的最新进展。专门针对煤矿环境的深度强化学习模型能够使得装备在井下未知或者变化环境中根据经验自主调节行为策略。这要求大量的场景数据用于训练模型，确保算法能够覆盖到极端状况，以及研发能高速处理这些数据的计算平台。提及人类作业者，应采用非接触式的操作方式，如通过手势或者语音控制智能化装备，减少直接交互，让人员从紧急状况中撤离，从而提高安全系数。这类控制系统的开发和完善需结合自然语言处理技术和人机交互设计，为操作者提供一个直观且响应迅速的控制接口。

（四）构建智能化装备与人员协同作业的救援体系

智能化装备必须集成先进的通信技术，例如，基于5G或未来6G的低延迟、高可靠性无线网络。这样的通信技术能够保证与地面指挥中心、应急救援人员及其他救援设备之间实时且稳定的信息交换，实现救援作业过程中环境数据、运作状态、警报信息的快速传播和共享。还需要进行人机交互界面的研发，这就需要从以人为本的设计原则出发，创新交互手段，可包含AR/VR辅助技术，使救援人员即使在复杂险恶的矿井环境中，亦能通过直观的界面了解情况，并高效控制智能化装备，如无人机和自动驾驶载具等。同时，智能化装备本身应搭载具备学习能力的自主控制系统，这种系统基于深度神经网络与机器学习技术，有能力识别并分析特定应用环境，实现算法层面上的快速迭代与智能决策。这样一来，装备在复杂的地下环境中可以适配作业流程，优化路径选择，并与救援人员进行有效配合。着眼于救援体系的整体构建，还需引入智能调度系统，该系统通过高级优化算法，如遗传算法或粒子群优化算法，确保各项救援任务合理分配，兼顾人员与装备的能力和现场情况，实现任务执行的最优化。

三、结语

随着技术创新不断取得突破，智能化装备在煤矿救援中的角色日益关键。本文揭示了智能化装备对煤矿安全生产的贡献，在水害救援中智能化装备的应用情况，以及相关技术在提高救援效率方面的实际案例。而且本文还指出智能化装备在实际救援过程中所面临的挑战，并提出了多维度的技术创新与优化策略，以及如何构建智慧与力量并存的智能化装备与人员协同救援体系。这些发现和建议，对于提升煤矿应急救援中的智能化装备应用，具有一定的参考价值。

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作者简介：王腾飞（1981），男，山东滕州人，本科，助理工程师，调度信息中心副主任，主要研究方向为煤矿应急管理；曹成名（1990），男，山东新泰人，本科，助理工程师，地质测量科技术主管，主要研究方向为地质防治水；李浩东（1997），男，陕西蒲城人，本科，助理工程师，地质测量科技术员，主要研究方向为煤矿防治水。