最新成果丨王恩元教授：煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台与应用

本文创新点

（1）分析揭示了煤矿瓦斯灾害与风险隐患的大数据特征，建立了瓦斯灾害风险隐患监测与分析指标体系。
（2）提出了基于安全监测大数据的瓦斯灾害风险隐患识别方法，基于煤矿井巷网络及瓦斯分布流动特征、安全大数据的耦合关系及关联性等，实现了监测数据有效性识别和风险隐患的多数据映证，提高了风险隐患识别的准确率。 （3）建立了基于安全监测大数据的瓦斯灾害风险隐患与突出危险性预警方法，研发了煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台，实现了单个煤矿、区域煤矿的瓦斯相关大数据分析、风险隐患识别、危险分级预警、预警分级推送和风险隐患信息动态“一张图”。

作者简介

王恩元教 授王恩元（1968—），男，内蒙古卓资人，教授，博士生导师。中国矿业大学安全工程学院院长，煤矿瓦斯与火灾防治教育部重点实验室主任，中国矿业大学安全生产检测检验中心（甲级）主任。全国高校安全科学与工程院长联合会副主席，中国职业安全健康协会理事，中国煤炭工业协会动力灾害预警与防治专家委员会专家。国务院政府特殊津贴获得者，新世纪百千万人才工程国家级人选，全国优秀博士学位论文指导教师。主持国家自然科学基金基础研究仪器专项、国家科技成果重点推广计划项目、国家自然科学基金重点项目、国家“973计划”、国家“十五”~“十三五”科技攻关/科技支撑/重点研发计划项目专题等国家级项目20余项。获国家科技进步二等奖1项，中国专利优秀奖１项，省部级奖11项。出版专著5部，发表学术论文200余篇，授权国内外发明专利30余项。

研究方向

煤岩动力灾害防控、地球物理监测与多场耦合、安全监测与大数据分析、灾害智能预警等。

主要成果

研究揭示了煤岩动力灾害演化机理，共同创立了煤岩损伤电磁辐射理论，发明了煤岩动力灾害声电监测预警技术及系列装备，发明了煤岩体应力定向监测方法及系统，建立了煤岩动力灾害风险隐患大数据监测与分析预警平台。

作 者

王恩元1,2,3，李忠辉1,2,3，李保林1,2,3，覃 奔1,2,3，徐剑坤1,2,3，李 楠２，夏宏宇1,2,3，张国锐1,2,3，李 阳1,2,3，冯小军1,2,3，刘晓斐1,2,3

单 位

１.煤矿瓦斯与火灾防治教育部重点实验室；２.煤炭资源与安全开采国家重点实验室；３.中国矿业大学 安全工程学院

扫码阅读全文摘 要

瓦斯灾害仍然是我国深部煤矿开采的主要灾害，随着采深及开采强度的加大，危险性日趋严重。瓦斯灾害影响因素及耦合关系非常复杂，灾害事故时有发生。基于安全监测大数据进行瓦斯灾害和风险隐患一体化分析预警已成为煤矿安全管理、监管和监察的迫切需求。分析了瓦斯灾害与风险隐患的大数据特征，提出了基于安全监测大数据的瓦斯灾害风险隐患识别与突出危险性预警方法，研发了煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台，实现了动态信息资源“一张图”，并进行验证和应用。通过集成和挖掘分析所有相关实时数据、变化趋势及耦合关系实现了煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测、自动识别、预警和结果分级推送等。

研究背景

瓦斯灾害是深部煤矿开采中最具威胁性和破坏性的主要灾害，包括煤与瓦斯突出、瓦斯喷出、瓦斯爆炸、瓦斯燃烧和瓦斯窒息等多种类型。随着浅层煤炭资源逐渐枯竭，我国煤矿开采深度及强度不断加大，煤炭赋存条件更加复杂，地应力、瓦斯压力、地温等不断增大，瓦斯灾害日趋严重复杂。近年来，我国煤矿安全生产形势持续稳定好转，但应力主导型瓦斯灾害事故时有发生，严重威胁煤矿安全生产，影响煤炭能源保障。
及时准确预测预警是瓦斯灾害防控的基础和前提。我国出台了《防治煤与瓦斯突出细则》，细则中两个“四位一体”防突措施对区域和局部突出危险性预测提出明确要求，但其指标及主要临界判定参数一直未针对地质条件复杂及采深增加进行适当调整。关于煤与瓦斯突出危险性实时预警，多数研究是基于瓦斯涌出动态，也有部分研究考虑了瓦斯地质、应力和扰动影响等煤与瓦斯突出影响因素。 近年来，我国提出并实施了安全风险管控和隐患排查治理双重预防机制，发布了《煤矿重大隐患事故判定标准》，明确了瓦斯超限作业、防突措施纰漏、瓦斯抽采系统和监控系统缺失、故障等瓦斯灾害相关隐患。瓦斯涌出数据是瓦斯灾害风险隐患特征的直接体现，对其准确采集、研究特征规律并深入挖掘潜在信息，将更有利于瓦斯灾害风险隐患的准确辨识。大量的瓦斯灾害事故调查及分析表明，瓦斯灾害是瓦斯地质条件复杂、防治措施无效、未有效预警、抽采与监测系统不正常、管理漏洞等多种风险隐患耦合导致的。我国已经建立了最为完善的煤矿各类监测系统，获取了大量的瓦斯相关监测数据，但在安全大数据利用和瓦斯灾害风险隐患识别预警方面未能充分发挥作用，根本原因在于对灾害事故风险隐患的本质、指标数据的关联性、大数据特征及识别方法等缺乏深入了解和专业研究，缺乏有效监测分析与预警平台。大数据在安全管理、安全监管、安全监察和应急救援中能够发挥更好的作用。因此基于上述问题，笔者提出了基于云平台的瓦斯灾害风险隐患综合分析预警思路，分析了灾害事故风险隐患类型及特征，研究提出了瓦斯灾害风险隐患自动识别方法，构建了瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台，并进行了现场验证和应用。

内容概要

１ 煤矿瓦斯灾害风险隐患类型及特征分析

1.1 瓦斯灾害类型及特征

图１ 煤矿瓦斯灾害关联

图２ 煤与瓦斯突出的声电瓦斯指标响应

图３ 某矿冲击／ 矿震过程的瓦斯异常涌出响应

1.2 瓦斯灾害风险隐患类型

2021年7月应急管理部制定并印发《煤矿重大事故隐患判定标准》（应急管理部令第４号）。标准中明确了15个方面的煤矿重大事故隐患，其中与瓦斯灾害相关的主要有以下7类：① 超能力、超强度或者超定员组织生产；② 瓦斯超限作业；③ 煤与瓦斯突出矿井，未依照规定实施防突措施；④ 高瓦斯矿井未建立瓦斯抽采系统和监控系统，或者系统不能正常运行；⑤ 通风系统不完善、不可靠；⑥ 有冲击地压危险，未采取有效措施；⑦ 自然发火严重，未采取有效措施。

1.3 瓦斯灾害风险隐患特征及识别方法

方法。

１）相关性分析识别方法。２）特征分析识别方法。３）趋势分析识别方法。４）智能分析识别方法。

２煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台

2.1 云平台构建

图4 云平台架构

2.2 云平台功能

１）突出危险性预警。２）风险隐患自动识别。３）预警信息展示与统计分析。

2.3 云平台应用

2.3.1煤与瓦斯突出危险性声电瓦斯综合监测预警

图 ５ 云平台界面与功能

图6 13019上机巷有突出危险的声电瓦斯监测曲线

2.3.2 煤矿安全监管

图 ７ 某市所有煤矿不同类型风险隐患数量占比

图8 T2瓦斯浓度趋势变化及与T1瓦斯浓度对比分析

图9 瓦斯喷出提前预警情况

思考与展望

１）通过对煤矿瓦斯灾害及其风险隐患的综合分析，结合新技术发展和行业需求，提出了基于云平台的煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测分析与预警体系，采用混合云架构建立了煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台，实现了单个煤矿、区域多个煤矿的瓦斯相关大数据分析、风险隐患识别、危险分级预警、安全与风险隐患信息动态“一张图”和报警信息分级推送等功能，并进行了验证和应用。

２）基于煤矿井巷网络及瓦斯分布流动特征、安全大数据的耦合关系及关联性等，实现了监测数据有效性识别和风险隐患特征的多数据映证，提高了风险隐患识别的准确率，尽可能消除漏报和减少误报。

３）随着瓦斯地质、采动及探测等数据的逐步融入和监测系统类型及数据的不断完善，企业（集团、分公司、矿井） 分级瓦斯灾害风险隐患精准监测预警和安全管理水平会显著提升，政府部门（国家、省、市级）瓦斯灾害风险隐患的安全监管、安全监察和应急管控效能会大幅度提高。

引用格式

王恩元，李忠辉，李保林，等.煤矿瓦斯灾害风险隐患大数据监测预警云平台与应用［J］.煤炭科学技术,2022,50（1）：142-150.
WANG Enyuan，LI Zhonghui,LI Baolin,et al.Big data monitoring and early warning cloud platform for coal mine gas disaster risk and potential danger and its application［J］.Coal Science and Technology，2022，50（1）：142-150.

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