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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会

《智能矿山》理事会特刊:煤矿智能化先进实用技术创新与实践

来源:智能矿山

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智能化

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  • 作者(Author): 李团结, 王博翰, 马骋

    摘要:近年来,在安全生产领域,我国积极推行“安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制”,出台(修订) 了《安全生产法》《关于推进安全生产领域改革发展的意见》《关于实施遏制重特大事故工作指南构建双重预防机制的意见》等一系列配套法律法规。推行“双重预防机制”,首要是做好安全风险防控,把安全风险防控挺在隐患治理前面的做法,在安全生产实践中得到了广泛认可。2017—2022年,全国共发生煤矿事故1 001 起,其中70.5%是由“人”的不可控性而引起“零敲碎打”的安全事故。同时煤炭开采地质条件复杂,各种不可预见的因素都可能造成安全事故,因此煤矿安全管理工作任重道远。陕西陕煤黄陵矿业有限公司(简称黄陵矿业)始终坚持“管安全就必须控风险”“一切事故基于风险”的核心理念,以解决由于煤矿人员安全意识淡薄及不按流程作业、井下设备和环境复杂而导致“零敲碎打”安全事故频发的问题为主要研究方向。在安全管理体系方面,黄陵矿业形成了“四治理一优化”的安全管理体系(强化灾害超前治理、加强安全生产环境治理、狠抓安全生产标准化动态达标治理、实施人的不安全行为治理、开展生产系统优化) 并积极引进NOSA五星安健环综合风险管理系统,通过全面开展安全风险辨识评估,将辨识评估结果应用到安健环企业标准的修订中,不断提高实际工作对法律法规和企业标准的“依从性”,发挥了动力引擎作用。针对“人”这一主要因素,为实现“零敲碎打”事故“零”的目标,黄陵矿业构建了智能安全风险防控系统,将人工智能等前沿技术赋能于风险分析、隐患识别、应急处置联动、员工教育培训等安全活动。该系统以保护职工安全为核心,以人员“三违”、岗位标准化作业、设备运行、作业环境等安全管控业务场景为出发点,以安全风险知识库建设为基础,以计算机视觉、物联网知识图谱和相关的人工智能算法为主要技术手段,通过智能采集系统对井下关键场所、关键岗位和关键作业流程进行实时监控,并通过智能决策系统及时对“人的不安全行为”“物和环境的不安全状态”“关键作业的不规范操作”进行全程防控,最终形成了“事前防范、事中控制、事后总结”的立体化安全管理体系,安全管理工作由“事后查处”向“全程预防”转变,为优化煤矿安全生产管理过程提供技术支撑。
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    智能矿山
    2024年第02期
    401
    263
  • 作者(Author): 王泽瑶, 白光星, 张琦, 贾明铄

    摘要:根据《煤矿智能化建设指南(2021 年版) 》《煤矿防灭火细则》等文件指示,煤矿井下自燃火灾智能化监测建设作为煤矿智能化建设重要一环,需要建立火灾预警模型,实现火灾的超前预警。煤矿自燃火灾监测是指在煤层开采后,利用煤自燃过程中气体产物和温度变化,判识煤自燃状况,判断发火位置,实现对煤自燃火灾的实时在线监测预报预警。但因井下环境复杂、影响因素多,动态火情特征气体实时连续监测始终是难点。矿用束管监测系统是目前煤矿内因火灾监测的重要方法之一,通过监测煤矿井下环境中的火灾指标性气体体积分数变化,判断封闭火区内煤自燃发展程度,为井下煤火防治提供重要数据支持,保障煤矿安全高效开采。但随着矿井开采深度逐渐增大,束管应用长度也随之加长,增加了其维护管理难度,长距离束管气体监测出现失真,并且存在系统可靠性差、稳定性差、实时性差、维护成本高、分析周期长等问题;长距离传输易因束管破损、折弯、水堵等情况,气样无法正常输送至井上,无法采集到真实有效的气体数据;束管采用负压输气,气样易污染,诸多因素影响对煤矿自燃火灾信息的准确掌握。火灾超前预警的基础是相关指标性数据采集,为满足对超前预警的数据要求,笔者研发了基于微色谱技术的煤矿自燃火灾智能监测系统(简称煤自燃智能监测系统),可实现对煤矿火灾指标性气体实时监测,提高矿井对火灾超前预警的感知能力,实现无人化、智能化、精确化火灾监测。
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    智能矿山
    2024年第02期
    329
    105

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