工作面大数据矿压监测预警与智能分析系统在煤矿的应用

摘  要：工作面大数据矿压监测预警与智能分析系统旨在提供全面的工作面监测服务，实现数据存储、融合、共享以及监测预警和关联分析的统一平台。通过采用标准协议与综放工作面智能化控制系统对接，系统采集并分析支架压力、角度、位移等数据，基于矿压原理和支架相关数据预警、预测模型设计与来压步距预测、来压烈度等准确预测技术实现顶板稳定性监测预警，并提供手机app推送、传感器故障诊断、来压规律分析及关键压力指标的历史数据可视化与统计报表功能，确保工作面的安全与高效管理。

关键词：大数据；矿压监测预警；矿压；来压预测

0引  言：

随着矿山安全生产的日益重视和技术的不断进步，矿压分析预警系统利用大数据、物联网、人工智能等先进技术，不断提升矿压分析预警系统的精度和可靠性。目前，已能够实现矿压数据的实时采集、传输和处理，通过算法模型对矿压变化进行预测和预警，为矿山管理提供决策支持，建设矿压预警分析系统对于煤矿生产来说不仅具有显著的社会效益，也具备可观的经济效益。通过基于矿压原理及支架相关数据实现预警、预测模型设计等研究建设，突破大数据分析算法等困难，达到来压准确预警、来压步距烈度准确预测的目的，满足招标及用户需求，并推动技术创新，为煤矿的长期发展奠定坚实基础。

1来压步距预测、来压烈度等准确预测技术

（1）通过实时数据处理和流式计算等大数据方法，快速、有效地分析海量的矿山数据。在获得这些数据后，将其输入到预先建立的预测模型中。经过大量历史数据的训练和验证，具备了预测准确度。通过模型的计算，能够实现对来压步距和来压烈度的准确预测。

（2）预测模型随着矿山开采的深入和地质条件的变化，模型的预测结果会受到一定影响。对采集的实时数据进行持续的处理和分析，将其加入到预测模型中进行修正。这通过不断地修正模型参数和调整预测策略，确保模型始终能够适应矿山实际情况的变化，保持预测精度。

随着工作面的推进，会经历“稳定-失稳-再稳定”的循环变化。通过预测模型，及时来压烈度预测则更加关注矿压变化的强度和影响范围。通过对支架相关数据的深度挖掘和分析，结合实时矿压监测数据，可以预测未来一段时间内矿压变化的趋势，从而实现来压步距、烈度等预测。通过对大量历史数据的分析和学习，建立预测模型，并结合实时数据进行动态调整和优化。同时，还需要考虑地质条件、开采工艺、支护方式等多种因素对矿压变化的影响，以提高预测的准确性和可靠性。

2工作面系统智能分析

系统运用先进的机器学习算法和矿压诊断预测分析模型，处理实时采集的数据，提升矿压预警的准确性与效率。系统具备实时监测支架压力的能力，通过机器学习模型学习和训练，能够智能识别潜在的顶板来压区和顶板破碎区，并在发现风险时通过PC端和手机端及时推送预警消息，为移架方式、初撑力管理、停机管理等提供科学决策支持，确保工作面安全生产。

2.1整个系统分为井下服务、井上服务、云端服务进行系统设计与搭建。

井下服务：井下服务主要负责数据采集和初步处理。对设备、传感器等的运行状态数据进行实时采集，并进行初步的处理和预处理，将处理后的数据传输至井上服务器。

井上服务：井上服务接收井下传输上来的数据进行数据清洗、特征提取、模式识别，基于数据分析和模型建立，井上服务识别设备的故障类型，故障发生数据、持续时长等更深层次的处理和分析，在煤矿网络支持的情况下，加密传输至云端。

云端服务：云端服务是系统的核心部分，整合和管理大量设备历史数据，提供更高级的分析和管理功能。

云端服务可以对来自各个煤矿综采工作面的数据进行集中存储和管理，实现对多个工作面的统一管理。

通过云端服务，可以实现数据的跨地域、跨设备的分析和比对，为设备的优化管理提供支持。同时，云端服务支持煤矿本地化部署:人机交互采取直观易用的用户界面，实现矿压诊断结果和预警信息的实时显示；提供操作指导，协助工作人员快速准确地处理问题。

系统安全与可靠性方面采用备份机制和容错设计，确保系统的稳定运行。

2.2系统配置

（1）硬件配置：包括传感器、数据采集设备、服务器、交换机等硬件设备。传感器用于实时采集综采工作面的数据，数据采集设备将采集到的数据发送给服务器进行处理，服务器负责数据的存储、处理和故障诊断。

（2）软件配置：包括操作系统、数据库管理系统、矿压诊断软件等。操作系统提供稳定的运行环境，数据库管理系统负责数据的存储和管理，矿压诊断软件实现矿压诊断和预警功能。

（3）网络配置：构建稳定的网络系统，实现各设备之间的数据传输和通信。

3.3系统功能

（1）实现了对工作面支架压力的实时监控，深入挖掘关键压力指标与支架姿态数据。系统具备以下丰富功能：

1）实时监测并自动统计初撑力达标率，能够精准定位并持续跟踪初撑力不足的支架，通过可配置的持续时间参数，实现对问题的及时发现。同时，系统在PC端和移动端提供分级预警机制，确保管理人员能够根据不同级别的预警信息，采取相应的措施，以提升支架的初撑效果。

2）持续监测安全阀开启率，自动统计相关数据，对长时间开启的安全阀进行精准定位，并通过可配置的预警参数，实现及时的分级预警和消息推送，有效预防潜在的安全风险。

3）基于高精度倾角传感器数据，建立支架高度与顶梁姿态的计算模型，实时监测支架的高度变化和顶梁的仰俯角度，通过异常数据过滤和分析，确保支架姿态的稳定性和安全性。

（2）系统不仅能够捕捉支架工况的细微变化，还能够智能化地识别和分类各种故障异常，为设备维护提供全面的支持：

1）系统能够自动校核安全阀开启压力，确保各支架安全阀的实际开启压力符合设计或额定值要求，对异常安全阀进行及时的更换维护，以防止潜在的安全风险。

2）针对立柱降阻或泄露问题，系统能够自动识别由密封或液压阀失效引起的故障，确保立柱的正常工作状态。

3）系统能够自动识别在高于额定压力情况下安全阀未开启的支架，有效避免因顶板来压导致的立柱涨缸风险。

4）对于压力传感器、行程传感器和倾角传感器，系统能够自动诊断由于断路、短路等原因造成的传感器故障，确保传感器数据的准确性和可靠性。

（3）系统提供多种维度的可视化分析和历史查询功能，满足用户对矿压数据的多层次需求。

3结论

工作面大数据矿压监测预警与智能分析系统在淖尔壕煤矿的应用，改变了传统矿压管理模式，实现了智能化综采工作面矿压监测都一体化管理。有效解决煤矿用户在矿压监测方面的实时监测和预测分析。省去了人工处理数据的环节，软件功能较齐全，且易于维护，采用面向对象设计、操作方便，省时省力，工作效率高效是供决策和制定相关措施依据，具有良好的经济效益和社会效益。为煤矿智能化综采工作面安全生产提供了有力保障。显著提高了西北分公司的顶板管理的智能化、集成化水平。

参考文献：

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[3]赵毅鑫.杨志良.马斌杰.宋红华.杨东辉.基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化[J].煤炭学报,2020,(1):54~65.

作者简介：张开坤(1973—),男,汉族,安徽淮北人,工程师,本科,智能化办公室主任。E-mail:251537113@qq.com

涂振寰（2003-）男，汉族，安徽淮北人  陕西科技大学   E-mail:18156121572@163.com

张荷彗（2004-）女，汉族，陕西西安人  陕西科技大学  E-mail:1761484816@qq.com