煤矿井下智能调度监控平台设计与应用研究

郭宇星

内蒙古盈源煤炭运销有限责任公司   010300 

摘要

针对传统煤矿调度监控系统功能分散、信息孤岛、响应滞后等问题，本文设计了一套基于物联网与人工智能技术的煤矿井下智能调度监控平台。平台采用分层分布式架构，集成人员定位、设备监控、环境监测、智能调度等核心功能，实现了井下作业全流程的数字化管理。该平台有效提升了煤矿安全生产水平和调度管理效率，具有良好的推广价值。

关键词： 煤矿智能化；调度监控平台；物联网；安全生产；信息化

1 引言

煤炭作为我国主体能源，长期以来在国民经济中占据重要战略地位。然而，煤矿井下作业环境具有空间狭小、地质条件复杂、有害气体浓度高、灾害因素多等特点，安全生产形势依然严峻。据统计，近年来煤矿事故中约有30%与调度指挥不当、信息传递不及时有关，传统的人工调度模式已难以满足现代煤矿安全生产的需求。

与此同时，国家能源局、应急管理部等部门相继出台《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》《煤矿智能化建设指南》等政策文件，明确提出到2025年大型煤矿和灾害严重煤矿要基本实现智能化的发展目标。在此背景下，构建高效、智能、可靠的井下调度监控平台，成为煤矿企业实现转型升级、保障安全生产的必然选择。本文从系统架构、功能设计、关键技术及实际应用等方面进行系统研究。

2 系统总体架构设计

2.1 设计原则

本平台设计遵循以下基本原则：一是安全性原则，系统必须具备高可靠性和冗余备份能力，确保在恶劣环境下稳定运行；二是集成性原则，打破各子系统之间的信息壁垒，实现数据互联互通；三是实用性原则，紧密结合煤矿现场实际需求，界面友好、操作简便；四是可扩展性原则，采用模块化设计，便于后期功能升级和系统扩展。

2.2 分层架构设计

平台采用”感知层—传输层—平台层—应用层”四层架构体系。

感知层是系统的数据采集基础，部署在井下各作业区域，主要包括各类传感器、读卡器、摄像头、智能穿戴设备等。传感器负责采集瓦斯浓度、一氧化碳浓度、温度、湿度、风速、粉尘浓度等环境参数；读卡器和标识卡实现人员精确定位；高清摄像机和红外热成像仪实现作业现场可视化监控。

传输层负责井下海量数据的安全可靠传输。采用工业以太环网+无线通信网络融合组网模式，主干网络采用千兆工业以太环网，具备自愈能力和高带宽特性；工作面及掘进头等移动区域采用Wi-Fi 6或5G专网覆盖，满足高清视频回传需求。同时部署网络冗余设备和安全隔离装置，保障数据传输的实时性和安全性。

平台层是系统的核心支撑，部署在地面调度中心机房，包括数据存储、计算分析、人工智能引擎等基础服务。采用分布式云计算架构，利用Hadoop、Spark等大数据技术实现海量数据的存储和并行计算；基于深度学习框架构建瓦斯预测、设备故障诊断、人员行为识别等AI模型。

应用层面向不同用户角色提供个性化服务，包括综合监控大屏、调度指挥系统、移动APP、管理报表等应用模块。调度人员可通过三维可视化界面实时掌握井下全局态势，管理人员可通过数据分析报表辅助决策。

3 核心功能模块设计

3.1 人员定位与管理系统

人员定位是井下安全管理的基础。本系统采用UWB（超宽带）+ZigBee融合定位技术，在井下巷道、工作面、硐室等关键区域部署定位基站，实现人员位置的高精度实时追踪，静态定位精度可达0.3米，动态定位精度优于1米。

系统具备以下核心功能：一是实时定位显示，在GIS地图上动态展示人员分布情况；二是轨迹回放，可查询任意人员的历史运动轨迹，辅助事故分析和责任追溯；三是电子围栏，在危险区域设置虚拟边界，人员越界时自动报警；四是紧急搜救，发生灾变时快速锁定被困人员位置，规划最优救援路径。

3.2 设备监控与管理系统

井下设备种类繁多、分布广泛，传统的人工巡检方式效率低下且存在盲区。本平台通过在各机电设备上加装智能传感器和数据采集终端，实现对采煤机、掘进机、皮带输送机、通风机、排水泵等关键设备的全面监控。

系统采集设备的运行状态、工作参数、能耗数据等信息，建立设备数字孪生模型，实现远程启停控制、运行状态监测、故障预警诊断等功能。特别是基于振动信号分析和机器学习算法，系统能够提前识别设备轴承磨损、齿轮故障、电机异常等潜在问题，实现从”被动维修”向”主动预防”的转变。实际运行数据显示，设备故障预警准确率达到85%以上，非计划停机时间减少约40%。

3.3 环境监测与预警系统

环境监测是预防瓦斯爆炸、透水、火灾等重大事故的关键。系统在井下采掘工作面、回风巷、机电硐室等关键地点部署多参数环境监测传感器，实时采集甲烷、一氧化碳、二氧化碳、氧气、温度、风速、粉尘等参数。

监测数据通过传输网络实时上传至平台，当任一参数超过预设阈值时，系统自动触发分级预警机制：黄色预警提醒现场人员注意，橙色预警启动自动断电等保护措施，红色预警则联动广播、人员定位等系统组织紧急撤离。同时，系统基于历史数据和实时监测信息，运用时间序列分析和神经网络模型，对瓦斯涌出量、采空区自燃趋势等进行短期预测，为超前防控提供科学依据。

3.4 智能视频监控系统

视频监控是井下安全管理的”千里眼”。系统在井下主要巷道、工作面、转载点、变电所等区域部署防爆高清摄像机和红外热成像仪，实现重点区域全覆盖。与传统视频监控不同，本平台引入AI视频分析技术，具备人员行为识别、区域入侵检测、设备状态识别、烟火检测等智能化功能，使监控从”人盯屏幕”转变为”智能发现”，大幅提升了监管效率和覆盖面。

3.5 智能调度指挥系统

智能调度是平台的核心价值体现。本平台通过整合人员、设备、环境等多源数据，构建智能调度决策支持系统。系统具备生产计划智能排程、车辆智能调度、应急指挥联动、能耗优化管理等功能，实现了调度管理的智能化和精细化。

4 关键技术研究

4.1 多源异构数据融合技术

煤矿井下数据来源多样，包括传感器时序数据、视频图像数据、定位轨迹数据等，格式各异、频率不一。本平台采用多源数据融合技术，通过统一的数据接入网关标准化处理后存入分布式数据仓库，采用时空关联分析方法实现”人—机—环”多维信息的有机融合。

4.2 边缘计算与实时处理技术

井下数据传输带宽有限，部分关键应用对实时性要求极高。本平台在井下部署边缘计算节点，将数据预处理、特征提取、简单推理等计算任务下沉至边缘侧，响应时间从秒级缩短至毫秒级，既减轻了网络传输压力，又满足了实时控制需求。

4.3 三维可视化与数字孪生技术

本平台构建了矿井三维可视化模型，通过激光扫描和BIM建模技术，将井下巷道、硐室、设备设施等以三维数字模型呈现，并与实时监测数据绑定，实现物理世界与数字世界的同步映射，显著提升了空间感知能力和决策效率。

5 结论与展望

本文设计的煤矿井下智能调度监控平台，通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了对井下人员、设备、环境等要素的全面感知和智能调度，有效提升了煤矿安全生产水平。实际应用表明，该平台技术方案可行、应用效果显著。展望未来，随着5G、自主导航机器人等新技术的不断成熟，平台将向全面无人化、更高智能化方向演进，为煤炭行业高质量发展提供坚实保障。

参考文献

• 王国法, 刘峰, 庞义辉, 等. 煤矿智能化——煤炭工业高质量发展的核心技术支撑[J]. 煤炭学报, 2019, 44(2): 349-357.
• 国家能源局, 国家矿山安全监察局. 煤矿智能化建设指南(2021年版)[Z]. 2021.

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