姚勇
神东煤炭集团补连塔煤矿 内蒙古 鄂尔多斯市017209
摘要：随着煤矿机械化、自动化和信息化程度的提高，煤矿监控、通信和监控系统的普及和应用，全国煤矿事故数量、死亡人数、百万吨死亡率均大幅下降，煤矿安全状况明显改善。煤矿安全生产的迫切需要推动了物联网技术在煤矿的应用，也产生了大量的数据，为大数据在煤矿的应用奠定了基础。
关键词：煤矿；事故分析；大数据；物联网；煤与瓦斯突出预警；冲击地压预警；水害预警；火灾预警；
大数据在煤与瓦斯突出、地压冲击、水害、火灾等事故预警、煤矿主要通过关键设备故障诊断、煤炭需求和价格预测等方面的应用进行了探讨。论述了物联网的应用在矿山安全标志的管理和控制,管理和控制和远程维护煤矿主要关键设备,煤矿设备材料的管理和控制,防止碰撞,使用证书和专任人员的操作和控制。
一、基于大数据的煤矿重大灾害预警
煤矿灾害预警是避免瓦斯、水害、火灾、冲击地压等事故发生，减少人员伤亡和财产损失的有效措施。但迄今为止，人们还没有完全掌握煤与瓦斯突出、冲击地压等事故发生规律，还不能准确预警煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故。因此，探索基于大数据的煤矿事故预警方法，将大数据用于煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等煤矿事故预警，具有十分重要的理论意义和实用价值。基于大数据的煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警方法，只研究哪些数据变化，就可能发生煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故，而不研究为什么这些数据变化，会发生煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故。
1.基于大数据的煤与瓦斯突出预警。煤与瓦斯突出事故发生前，瓦斯涌出量、环境温度等会发生变化，并伴有声音、电磁辐射和红外辐射等。因此，通过大数据研究，研究瓦斯涌出量（根据瓦斯浓度、风量、落煤量等计算）、环境温度（监测环境温度、风速、地面进风温度、设备开停等，排除风量、地面进风温度、机电设备开停等影响）、微震、地音、电磁辐射、瓦斯含量、瓦斯压力、采掘位置、赋存条件、地质构造等与煤与瓦斯突出事故的关系，提出预警模型，进行煤与瓦斯突出预警。
２．基于大数据的冲击地压预警。研究表明，冲击地压事故发生前，矿山压力等会发生变化，并伴有声音、电磁辐射和红外辐射等。因此，通过大数据研究，研究矿山压力、微震、地音、电磁辐射、环境温度（监测环境温度、风速、地面进风温度、设备开停等，排除风量、地面进风温度、机电设备开停等影响）、赋存条件、地质构造、采掘位置、采煤方法及工艺等与冲击地压事故的关系，提出预警模型，进行冲击地压预警。
3.基于大数据的煤自然发火预警。研究表明，煤自然发火时，温度、Ｃ２Ｈ４浓度、Ｃ２Ｈ２浓度等会发生变化。因此，通过大数据研究，研究温度、湿度、气味、Ｃ２Ｈ４浓度、Ｃ２Ｈ２浓度、链烷比、烯烷比、氧气浓度、煤种、煤自燃倾向性和发火期、工作面推进速度、采煤方法及工艺、通风方式等与煤自然发火的关系，提出预警模型，进行煤自然发火预警。
4.基于大数据的水害预警。研究表明，水害事故发生前，涌水量等会发生变化。因此，通过大数据研究，研究涌水量（监测流量、水仓水位、排水量等）、水压、水位、水温、水质、环境温度、环境湿度、声音、水文地质、气象条件等与水害事故的关系，提出预警模型，进行水害预警。
5.基于大数据的煤矿重大关键设备故障诊断。掘进机、采煤机、刮板输送机、带式输送机、提升机、通风机、水泵、压风机、移动变电站等大型设备故障，将影响煤炭正常生产，甚至引发瓦斯和水害等事故。因此，需研究基于大数据的煤矿重大关键设备故障诊断方法和系统，监测设备振动、声音、温度、功率等，发现异常，声光报警。
6.基于大数据的煤炭需求和价格预测。
煤炭长期储存会自燃，煤炭短缺会影响发电、钢铁、建材和煤化工等产业，煤炭供求关系直接影响着市场价格等。因此，需要通过煤矿物联网和大数据，监控煤矿的煤炭产量、煤种、煤质和库存等，铁路、船舶、公路等运输和库存等，发电厂等煤炭用户煤炭库存和用量等，进行煤炭价格与需求预测，实现经济调度和供需平衡。煤炭需求与GDP等密切相关。煤炭价格既取决于生产成本，也受供求关系影响。因此，通过大数据研究，研究GDP单位能耗、三产比例、进口出口、电力、钢铁、建材、化工、其他产业、气温等与煤炭需求关系，提出预测模型，进行煤炭需求预测。通过大数据研究，研究煤炭需求量、煤炭产能、库存、运力、石油价格、天然气价格等与煤炭价格关系，建立煤炭价格预测模型，进行煤炭价格预测。
二、煤矿物联网
采用物联网技术已研制成功了煤矿井下人员位置监测系统、煤矿井下人员定位系统、胶轮车运输监控系统、轨道运输监控系统、爆破监控系统等，为煤矿安全生产提供了技术和装备保障。为满足煤矿安全生产需求，还需研究用于矿用安全标志准用产品管控、矿用重大关键设备管控与远程维护、煤矿设备材料管控、持证上岗与专人操作管控、防碰撞等方面的煤矿物联网技术。
1.基于物联网的矿用安全标志准用产品管控。为避免假冒伪劣机电产品在煤矿使用，引爆瓦斯，造成电气火灾和触电伤亡等事故，需采用物联网技术，加强防爆电气设备等矿用安全标志准用产品监管，实现矿用安全标志准用产品生产、运输、仓储、使用、维护等全过程管控。
2.基于物联网的煤矿重大关键设备管控与远程维护。为确保掘进机、采煤机、刮板输送机、带式输送机、提升机、电机车、胶轮车、通风机、水泵、压风机、移动变电站等大型设备正常运行，需采用物联网技术，实现煤矿重大关键设备生产、运输、仓储、使用、维护等全过程跟踪管理、健康诊断和远程维护。煤矿重大关键设备远程维护是解决煤矿井下维护人员水平低、提高维护效率的有效方法。井下维护人员通过图像、声音、检测数据等将现场设备情况上传，远程服务专家根据上传信息，进行故障诊断，给出维修方案，由现场维护人员实施。
３．基于物联网的煤矿设备材料管控。为避免假冒伪劣产品在煤矿使用引发事故，为煤矿安全生产提供快速有效的物资保障、优化采购和库存、降低成本，需采用物联网技术，实现煤矿设备材料采购、运输、仓储、使用、维护等全过程跟踪管理。
4.基于物联网的防碰撞。随着煤矿机械化程度的提高，大量机电设备的应用，煤矿运输和机电事故起数占比有所上升。为避免或减少运输和机电事故发生，需采用物联网技术，研制防碰撞系统，当人员与胶轮车、电机车、采煤机、掘进机等距离较近时，声光报警；可能会造成人员伤害时，自动停止设备运行。
５．基于物联网的持证上岗与专人操作管控。煤矿井下电气作业、爆破作业、安全监控作业、瓦斯检查作业、安全检查作业、提升机操作作业、采煤机（掘进机）操作作业、瓦斯抽采作业、防突作业、探放水作业等特种作业人员，需培训合格后持证上岗。为防止无证上岗、他人代培训取证，需采用物联网技术，进行特种作业人员等持证上岗管控。考试取证时，将证件编号与姓名、人脸或虹膜等个人信息绑定。下井时，通过人脸或虹膜识别系统，自动核查下井人员是否持本人识别卡下井，是否持证上岗，还可通过操作设备上的人脸或虹膜识别系统，识别操作人员是否有权操作，若操作人员无权操作，自动禁止操作并报警。
结束语：
总之，为避免或减少煤矿重特大事故发生，进一步减少煤矿事故起数和死亡人数，需研究煤矿大数据和物联网技术，实现煤矿重大灾害预警、重大关键设备故障诊断、矿用安全标志准用产品管控、煤矿重大关键设备管控与远程维修、煤矿设备材料管控、持证上岗与专人操作管控、防碰撞等。煤矿大数据和物联网技术的研究与应用，既是煤矿安全高效生产的需要，也是煤矿信息化的重点研究方向。
参考文献：
［１］孙海鹏．煤矿监控新技术与新装备．2018．
［２］刘向阳，浅谈煤矿事故分析与煤矿大数据和物联网.2019.