文章来源：《智能矿山》2024年第7期“视角·观点”专栏

作者简介：魏文艳，副研究员，北京天玛智控科技股份有限公司高级技术专家，主要从事煤矿智能化开采技术研发工作

作者单位：北京天玛智控科技股份有限公司

引用格式：魏文艳.煤矿新型智能感知技术的应用探讨[J].智能矿山，2024，5（7）：9-14.

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煤矿智能感知技术起源于20世纪末，随着计算机技术、传感器技术和通信技术的发展，该技术逐渐成熟并得到广泛应用。煤矿智能感知技术的发展历程大致可以分为3个阶段：①起步阶段，该阶段主要实现了矿井环境监测和设备状态监测等基本功能，但智能化程度较低，依赖人工干预较多；②发展阶段，该阶段煤矿智能感知技术逐渐成熟，不仅覆盖了更广泛的监测范围，而且通过数据分析与处理等技术手段提高了预警和决策的准确性；③智能化阶段，该阶段以人工智能为核心技术，通过物联网、大数据分析、数字孪生、深度学习等技术手段进一步提高煤矿智能感知的智能化程度，实现了更加智能化的预警和决策。煤矿智能感知技术发展历程如图1所示。

图1　煤矿智能感知技术发展历程

煤矿传统感知技术受限于数据传输的速度和稳定性，无法实时获取井下各类数据，对突发事件的快速响应能力有限；主要依赖于有线设备，布线复杂，且容易受到损坏，限制了感知范围；收集的数据量大，但缺乏有效的数据分析工具和方法，无法充分挖掘数据的价值。传感器技术的精度不足、数据传输和分析质量差是煤矿智能感知技术在煤矿中应用的2个关键难题，如图2所示。传感器的精度直接影响到煤矿安全监测的准确性和可靠性。

图 2　智能感知关键技术存在的2大关键问题

传统的安全监控手段已无法满足现代煤矿的安全需求，而智能感知技术的出现为解决这一问题提供了新的可能，智能感知关键技术在安全生产中的应用如图3所示。

图 3　智能感知关键技术在安全生产中的应用

智能感知技术利用实时数据监控、图像识别和大数据分析等先进技术，可显著提高安全监控的效率和准确性。通过实时监测矿井内的环境参数、设备运行状态和人员位置等信息，智能感知技术可以及时发现潜在的安全隐患，预防事故的发生。此外，通过图像识别技术，智能感知系统能够自动识别矿井内的异常情况，如人员违规操作、设备故障等，从而迅速采取相应的措施。大数据分析则可以对历史和实时数据进行深入挖掘，为安全管理提供科学依据，进一步优化安全监控策略。

（1）实时数据监控技术

实时数据监控技术在矿井安全与生产管理方面具有很大作用。通过采用尖端的智能感知系统，矿井可以对温度、湿度、气体浓度等关键环境参数进行实时监测，确保作业的安全性。智能感知系统通过安装各类传感器可实现对矿井内环境参数的实时监测，这些传感器包括温度传感器、湿度传感器、气体传感器等，能够实时监测矿井内的温度、湿度、氧气浓度、甲烷浓度等关键参数。在传统监测方法中，数据往往通过有线方式传输，但存在供电难、布线复杂性以及数据实时性不足等多重限制。随着5G、WiFi和Zigbee等矿用无线通信技术的进步，越来越多的无线矿用传感器被开发并投入使用。这些无线传感器展现出多项显著优势：①无需复杂的布线，大幅简化了安装和维护工作；②无线传感器可在更广泛的区域内部署，有效扩展了监测范围；③无线技术能够实现更加实时地传输数据，大幅提升了监测的时效性。随着实时数据监控技术尤其是无线技术的不断演进，可显著提升矿井安全与生产管理的有效性。

（2）图像识别技术

在煤矿井下的恶劣环境中，图像识别技术的创新性应用显得尤为重要，其不仅能够大幅提升煤矿的安全管理水平，还能显著提高生产效率。图像识别技术在煤炭行业逐渐被广泛应用，在实际应用中，由于煤矿井下环境恶劣复杂多变，光线不足，使摄像头采集到的图像质量差，直接影响图像识别的准确性；图像识别算法在面对复杂的井下环境和各种干扰因素时，准确度往往不能达到预期。近年来，随着通信及人工智能技术的研究发展，为解决以上问题，煤矿井下图像识别技术进行了以下创新突破：①基于视觉特性的图像去噪新方法，针对井下图像光照度不足和噪声问题，采用基于人类视觉机制的图像去噪新方法，通过利用CIELab颜色空间动态地调整滤波器权重，保留图像的轮廓边缘和细节信息，从而提高图像清晰度；②基于免疫遗传的图像自适应增强方法，为解决井下低照度问题，引入一种基于免疫遗传算法的图像自适应增强方法，通过新的免疫疫苗选择策略和免疫操作，实现对图像非线性增强函数最佳参数的自动寻找，增强图像对比度和细节，达到图像增强效果；③基于监控图像的自动快速拼接方法，研究一种能够自动快速拼接井下监控图像的方法，以提高图像拼接的准确性和效率，特别是在光照度不足和噪声干扰较大的井下环境中；④其他创新技术，例如，利用AI识别高速摄像仪配合激光灯精确识别计算出输送带上的煤量，对输送带的运量进行统计，发出信号给输送带控制主机，实现自动保护停机、调速，减少设备磨损和降低能耗；利用煤矿数字视频监控系统现有的设备实现井下人员各种常见违章的智能识别，实现自动识别报警、图像抓拍、延时录像等功能。

（3）大数据分析及云计算技术

大数据及云计算技术在煤矿井下安全生产中的应用代表了现代矿业向数字化、智能化转型的重要一步。大数据及云计算技术在煤矿井下安全生产中的几个主要应用领域如下：①实时监控和预警系统，通过集成大数据及云计算技术，可以实现对井下环境参数、设备状态、人员位置等关键信息的实时监控，利用数据分析和智能算法，可以即时识别潜在的安全隐患，并向相关人员发出预警，有效防止事故的发生；②智能化决策支持系统，利用历史数据和实时数据分析，可以揭示煤矿生产的内在规律和趋势，为煤矿管理者和决策者提供科学、精准的决策支持，例如，通过分析历史的瓦斯浓度数据，可以准确预测瓦斯浓度的变化趋势，指导通风和瓦斯抽放工作；③人员定位和紧急救援系统，结合大数据分析和云计算技术，可以实现井下人员的实时定位，快速准确地确定遇险人员的位置，大幅提高救援的效率和成功率，同时通过对历史救援数据的分析，能够总结出更加有效的救援策略和方法；④智能化设备管理系统，通过对设备运行状态、维修记录等信息的大数据分析，可以有效预测设备的寿命和维护需求，不仅可以及时进行设备的维修和更换，还可以避免由于设备故障引发的安全生产问题；⑤培训和模拟演练系统，结合虚拟现实技术和大数据分析，可以创建逼真的井下作业模拟环境，进行安全培训和模拟演练，能够有效提升员工的安全意识和应急处置能力，减少真实事故情况下的人员伤亡。

矿用无线传感技术作为现代煤矿开采中的重要技术手段，具有诸多显著优势，主要体现在提高生产效率、增强安全性以及降低运营成本等方面。矿用无线传感技术解决方案如图4所示。

图 4　矿用无线传感技术解决方案

（1）传统的有线传感器由于布线复杂，经常会在生产过程中造成困扰，影响开采进度。而无线传感技术可以避免这一问题，能够灵活地布置在矿井的各个角落，实时监测矿井环境，提供即时的数据反馈，从而提高生产效率。

（2）安全是矿井生产首要考虑的因素。无线传感技术可以实现对瓦斯浓度、温度、湿度等关键环境参数的实时监测，一旦发现异常，相关系统能够立即发出警报，有效降低事故发生概率。由于无线传感技术省去了布线环节，数据传输速度更快，实时性更强，管理人员能够实时掌握矿井内的环境状况，及时作出应对措施。

（3）随着矿井规模的扩大或缩小，通过无线传感技术可以根据需要进行增加或减少传感器数量，而不会产生大量的额外布线成本。此外，由于无线传感器的模块化设计，单个传感器的故障只会影响其自身的数据采集，不会影响整个系统的运行，可大幅简化维护工作。

矿用惯性导航系统主要组成部分包括：①惯性测量单元，主要包括加速度计和陀螺仪，用于测量运动物体的加速度和角速度，进而计算出物体的姿态和位置信息；②计算机控制单元，用于处理惯性测量单元的数据，进行导航计算和控制指令的生成；③输出接口单元，用于将导航信息输出到显示设备或控制系统。

惯性导航的基本原理是利用牛顿运动定律，通过测量运动物体的加速度和角速度，经过积分运算得到物体的姿态和位置信息。具体来说，惯性导航系统通过陀螺仪测量载体的角速度，结合初始姿态信息，经过积分运算得到载体姿态角；再通过加速度计测量载体相对于惯性参考系的加速度，结合姿态角信息，经过积分运算得到载体位置信息。在连续测量的基础上，通过递推算法实时计算载体的运动轨迹。

目前，惯性导航技术用在采煤工作面找直检测，惯性导航系统通过安装在采煤机上的惯性测量单元实时测量采煤机的姿态和位置信息（图5），并将数据传输到地面控制中心。地面控制中心根据采煤机的工作轨迹和姿态信息，通过调整液压支架的推移控制参数，实现工作面的找直。与传统的激光扫描测距相比，惯性导航系统具有不受环境光线和粉尘影响、可实现实时连续测量、精度高等优点，能够更好地满足工作面找直的精度和稳定性要求。

图 5　惯性导航装置及其安装应用示意

随着人工智能技术的不断进步，基于视频的智能识别感知技术已成为该领域的新兴研究热点，为煤矿安全监控领域带来了革命性的变革。尽管传统的安全监控手段在多年的实践中取得了一定成果，但由于人力监控的疲劳问题和单一监控设备的盲区局限，煤矿安全监控系统的效率与精确度仍面临严峻挑战。因此，亟需通过引进创新科技手段来全面提升煤矿安全监控的能力。

基于视频的智能识别感知技术，通过集成高清摄像头和先进的图像处理与机器学习算法，实时采集并分析现场视频数据，有效识别并预警潜在的异常情况，可显著提高煤矿安全监控的时效性和准确度，多场景智能视频识别技术应用如图6所示。通过智能识别技术，实时监测井下人员的行为，如是否佩戴安全帽、是否在规定区域内活动等，从而及时纠正违规行为，降低事故风险；自动识别各类设备的运行状态，如出现异常及时预警，避免因设备故障引发的安全事故；通过分析视频数据，实时监测矿井内的环境变化，如瓦斯浓度、温度等，为预防灾害提供数据支持；在发生事故时，智能识别系统能够迅速定位被困人员，为救援工作提供宝贵的时间。

图 6　多场景智能视频识别技术应用

基于视频的智能识别感知技术通过精准的数据分析与实时的监控反馈，能够有效预测和避免潜在的安全隐患，预防和减少煤矿事故，从而保障矿工的生命安全。基于视频的智能识别感知技术在煤矿安全领域的应用，不仅体现了科技进步对传统产业的重塑能力，更标志着煤矿安全生产向着更高水平走出了重要一步。

随着科技的不断进步，煤矿行业正站在安全管理的新起点上。传统安全监控手段因其局限性逐渐无法满足现代煤矿的安全需求，而智能感知技术的崛起为煤矿安全监控带来了划时代的变革。这一变革不仅体现在技术层面的进步，更体现在对煤矿安全管理理念的深刻更新。智能感知技术结合实时数据监控、图像识别和大数据分析等先进技术，大幅提升了安全监控的效率和精确性，确保了矿井作业的安全性。

在矿井安全与生产管理领域，实时数据监控技术发挥着举足轻重的作用。其利用温度传感器、湿度传感器和气体传感器等各类传感器，实时监测矿井内的关键环境参数，随着无线通信技术的发展，实时数据传输大幅提升了监测的时效性，从而使矿井安全与生产管理效率获得显著提升。尽管井下环境复杂多变，光线不足，但近年来的技术进步为解决这些挑战提供了创新性的解决方案。例如，基于视觉特性的图像去噪新方法、基于免疫遗传的图像自适应增强方法和监控图像自动快速拼接方法等，这些技术的应用大幅提高了图像识别的准确性，可为煤矿安全监控提供有力的技术支持。大数据和云计算技术的应用标志着煤矿行业向数字化、智能化转型的重要一步。从实时监控和预警系统、智能化决策支持系统、人员定位和紧急救援系统、智能化设备管理系统到培训和模拟演练系统，每一项技术的应用都是对煤矿安全管理现状的深刻革新。智能感知技术的应用不仅为煤矿安全管理带来了前所未有的高效率和准确性，也为矿工的生命安全提供了更为坚实的保障。