安全MBE—地下空間安全生產風險監測預警

地下空間安全生產風險綜合預警平臺

　　基于大數據、云計算、人工智能等技術，通過對多種監測系統接入、數據匯聚治理、多元挖掘分析，可實現實時監測數據集成感知呈現、災害前兆特征智能判識、并基于模型算法，實現多元前兆特征融合預警和分級管理，及時發布預警信息，輔助領導決策和科學防治。

綜合預警指標體系

綜合風險預警模型

　　基于監測數據，獲取災害前兆特征參數，通過遺傳算法進行數據學習，獲得各特征參量的預警臨界值，確定預警程度Wi，并進行多參量綜合集成預警。

綜合預警實時監測

多參量集成綜合預警

　　多系統多參量集成預警集成了各系統監測尺度、監測范圍、監測功能優勢，避免了單系統預警獨立，預警結果不統一的缺點，使得預警效能大大提高。

應用領域1：礦山動力災害多參量集成監測預警

1、建設背景

　　2019年3月，關于加強煤礦沖擊地壓源頭治理的通知

　　指出“有效防治沖擊地壓災害，既是煤礦安全生產領域亟待解決的當務之急，也是保障能源和原料供應必須解決的現實問題”。沖擊地壓災害已經對我國煤炭產量造成重大影響，甚至威脅到我國能源安全;沖擊地壓災害防治成為現階段礦山安全工作的重中之重。

　　2020年2月，關于加快煤礦智能化發展的指導意見

　　提出“到2035年，各類煤礦基本實現智能化，構建多產業鏈、多系統集成的煤礦智能化系統，建成智能感知、智能決策、自動執行的煤礦智能化體系”。深入推進新一代人工智能與能源發展深度融合成為我國礦產資源開發的重大需求和前進方向。

煤巖動力災害監測預警需求

　　煤巖動力災害發生機理復雜。震動或應力演化都可能誘發沖擊地壓;突出機理認為災害是由地應力、瓦斯(含量、壓力)及煤的物理力學性質這三種主要因素綜合作用的結果。因此需多種參量結合以更好的做到全面監測，但存在以下問題亟需解決：

　　現場監測設備類型多，監測數據龐雜，數據分析量大，礦井現有技術手段無法及時處理，沖擊和突出發生前兆信息無法智能判識。

　　已有的多種監測預警裝備在監測原理、監測方式與監測側重點等方面存在差異，多種監測裝備各自獨立，經常出現多源數據預警結果不一致的現象，導致儀器裝備使用效率不高。

　　監測系統多部署在采區，集團及遠程技術團隊無法及時獲取風險情況，無法及時科學的提出防治意見。

2、主要內容

　　態勢一張圖

　　實現安全態勢總覽、分區綜合預警、各監測系統實時關鍵數據查詢、數據上圖，工作面位置實時更新、模塊化配置等一張圖展示和分析追溯。

　　實時監測及綜合預警

　　實現微震、液壓支架、地音等實時參數的接入和監測。

　　l 可查詢用于有效預警沖擊地壓危險的特征參量和集成預警結果。

　　l 集成了其系統監測數據所挖掘的多個特征參量的優勢，提高了預警準確性。

應用領域2：隧道安全風險判識及智能預警

　　面對隧道施工的不確定性和高風險性，通過系統設計，打破多方信息孤島，實現多方監測數據匯聚和統一管理，提供共建共享的數據分析及趨勢預測工具，并通過數據的多元融合分析，構建的坍塌變形、突水涌水、瓦斯突出、巖爆等重大災害多參量集成綜合監測預警模型，可視化呈現作業區段動態安全風險、隱患及防治措施，確保隧道施工的安全高效。

1、平臺特點

　　項目全過程管理：項目設計、建設、施工、監管全方位、全生命周期管理及可視化;

　　數據統一與共享：采用工業互聯網標識解析技術，實現施工、第三方監測、監理單位等多方數據共建共享;

　　數據分析引擎：提供數據可視化分析工具，宏觀到微觀，點、線、面實現點位、監測、量測、步距、工作面、項目的安全指標和趨勢分析。

　　風險動態預警：基于實時監測監控，實現工作面地表沉降、超前預報及安全步距預警，采用回歸分析模型實現監控量測的預測預報預警。

2、主要內容