技术与装备推广 | 中国煤科重庆研究院颜恭彬高工:煤矿水害精准监测及智能预警系统
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矿井重大水灾事故时有发生,常造成重大财产损失和大量的人员伤亡。目前,行业内在煤矿突水静态评价方面的研究较为成熟,但在突水动态监测预警方面仍存在不足,如监测手段单一分散、水害监测点空间覆盖不全、智能化预警水平不高等问题,与智能矿山水害监测预警准确性、有效性、实用性等方面的要求仍然存在较大差距。
中煤科工集团重庆研究院有限公司针对矿井地表水、顶板水、底板水、老空水等主要水害,根据国家《煤矿防治水细则》《煤矿智能化建设指南(2021年版)》《智能化示范煤矿验收管理办法(试行)》《煤矿水害防治感知数据接入细则(试行)》等文件要求,围绕矿井主要水害和充水因素,研发出KJ420水害精准监测及智能预警系统(简称预警系统)。
预警系统采用“云、边、端”架构(图1),由感知层、传输层、数据处理层组成,形成了感知、处理、预警的一体化水害预警系统。预警系统的硬件部分研究内容主要有:遥测分站、传输系统(无线或有线方式)、水文监测主机和传感器等。预警系统可以通过传感器和遥测分站在地面或井下采集到各种水文实时数据,使用GSM网或工业控制网,按照设计的通信协议,将各观测点的水文数据传输、处理并存储到水文信息数据库中。预警系统的软件部分研究内容主要有:水文数据的实时采集与组织、数据库建立、水文数据分析处理、数据发布以及智能预警功能的实现。
图1 预警系统架构
在矿井充水3要素(充水通道、充水水源、充水强度)中,充水通道和充水水源是煤矿充水的2个重要影响因素,只有矿井充水通道和充水水源这2个因素通过有机结合才能够形成矿井充水。假如涌水通道不畅并且充水水源贫乏,则只能形成不大的充水,不致引发矿井水害;当涌水通道顺畅且充水水源丰富时,则会形成严重的矿井突水,引发重大甚至特大的矿井水害事故。矿井充水强度则决定了矿井水文地质(条件)的复杂程度。
(1)充水通道探测
在矿井充水通道探测方面,预警系统采用了“静态探测+动态监测”“物探+钻探”的技术方案,突破了瞬变电磁动态成像技术、在线电阻率成像技术、微震监测技术等关键技术,形成了WKT无线电波透视、YCS瞬变电磁、DTC150防爆地震波超前探测、YDG64高密度电法探测、GS64在线电法监测、KJH-D防爆探地雷达等技术与装备,实现了对水文地质异常区精准探测和对底板破坏带、导水裂隙带、顶底板富含水性的监测,能够对隔水层厚度进行有效评价。富含水性及导水裂隙带发育监测、水文地质异常区域探测分别如图2、图3所示。
图2 富含水性及导水裂缝发育监测
图3 水文地质异常区探测
(2)充水水源辨识及监测
在矿井充水水源在线辨识方面,根据矿井水的主要离子成分(钾、钙、钠、镁、硫酸根、碳酸氢根等8大离子),突破在线水源辨识技术,开发了GSD6矿用水质分析传感器,并通过建立矿井水源的水化学数据库,运用灰度关联、聚类分析等算法,实现了矿井涌水水源的在线辨识,如图4所示。在矿井充水水源监测方面,主要对矿区降雨量、地表河流、长期观测孔(简称长观孔)、矿井涌水量等进行监测,形成了地表气象监测站、河流水位流量传感器、温度传感器、管道流量传感器、长观孔水位、井下明渠等装备。
图4 涌水水源在线识别界面
(3)充水强度分析
在矿井充水强度方面,开发了矿井涌水量计算分析模块,可通过大井法、水文地质比拟法、Q-S曲线方程外推法等多种涌水量计算方法对矿井涌水量进行分析预测(图5)。
(a)大井法界面
(b)水文地质比拟法
(c) Q-S曲线外推法界面
图5 矿井涌水量计算分析界面
实践中,首先根据矿井实际水文地质情况,构建水害预警指标体系。由于引发煤矿水害发生的因素众多,结合矿区现有的防治水基础资料、指标数据监测设备现状,充分考虑指标值的科学性、代表性、可获取性等,确立动态指标、静态指标和关联指标3大类,并优选细化出12个重要指标,建立水害监测预警指标体系以达到指标监测,实现水害预测预警的目的。
(1)动态指标
动态指标是在监测预警期间随时间发生变化的指标,如河流水位、降雨量、钻孔水位、涌水量、水化学特征值、采空区积水等,这些数据都可以采取人工定期采集和传感器连续传输的方式获取,数据的剧烈变化可以直接反映水害风险的动态。
(2)静态指标
静态指标在监测预警期间本身不随时间发生变化。影响煤矿水害的因素繁多,不仅是与自然或动态因素存在关联,也与静态指标存在很大的相关性,如水文地质的基础工作、防治水工程技术及煤矿管理工作等,这些指标随着水文地质工作程度不断提高,精度也在逐渐提升。静态指标更多的意义是为矿井水害预警提供基础信息,在一定程度上控制突水机理的主要影响因素。
(3)关联指标
在监测预警期间指标需要进行二次解译或计算,转换成能够直接用于水害风险分析的数据,如水文地质类型、物探成果、微震监测等。预警系统在水害多因素耦合预警方面,分为单因素预警和多因素预警,单因素预警是根据不同的指标,确定预警阈值,从而划分水害预警等级状态;多因素预警则基于层次分析法确定水害预警指标体系中各指标权重,将指标融合从而达到对矿井水害综合预警的目的。
预警系统融合了矿井水文地质各类动态、静态与关联数据,运用大数据、深度学习、灰度关联和聚类分析等理论,建立了基于动态指标、静态指标与关联指标的判识模型和预测模型等典型水害分析模型;形成了基于时间序列分析的单因素预警和基于层次分析、模糊综合评判的多因素耦合预警技术及装备;预警结果以蓝(低危险)、黄(中危险)、橙(高危险)、红(极高危险)发布;最终将监测数据预警结果与三维地质模型融合展现,并与排水系统联动。预警系统界面和预警判识分级展示如图6、图7所示。
图6 预警系统界面
图7 预警判识分级展示界面
水害精准监测及智能预警系统已在国能宁夏煤业麦垛山煤矿、陕煤集团曹家滩煤矿、陕煤集团小保当煤矿、国能榆林能源青龙寺煤矿、国能乌海能源黄白茨煤矿、国能乌海能源老石旦煤矿、国电建投内蒙古能源察哈素煤矿等煤矿进行了应用,效果良好。
文章来源: 《智能矿山》2023年第10期“技术与装备推广”专栏
作者简介: 颜恭彬,高级工程师,硕士,现任中煤科工集团重庆研究院水害预警研究所副所长
作者单位: 中煤科工集团重庆研究院有限公司
引用格式: 颜恭彬. 煤矿水害精准监测及智能预警系统 [J ] .智能矿山,2023,4(10):32-36.
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