煤矿安全监控系统联网报警数据甄别技术

摘要：分析了煤矿安全监控系统联网报警数据类型；针对报警数据中真伪数据同存的问题，提出了煤矿安全监控系统联网报警数据甄别技术，介绍了监控设备误报警自动识别，传感器调校、“三闭锁”断电试验数据自动识别，传感器故障数据自动识别，人工实测与传感器监测数据对比分析，面域传感器识别等关键技术；开发了煤矿安全监控系统联网报警数据甄别平台，并通过实例验证了该平台能够提高安全监控系统报警的准确率。

关键词：煤矿安全监控；安全监控系统联网；报警数据甄别

0 引言

近年来，随着互联网技术的发展，信息技术迅速应用到煤矿安全生产领域[1-2]。煤矿瓦斯监控系统、煤矿瓦斯抽采(放)监控系统、煤与瓦斯突出监控系统[3-4]、火灾束管监测系统[5]等各类煤矿安全监控系统实现了远程、实时、全面、多级联网，各级监管部门在监控中心、办公室等地点通过局域网或手持终端可实时掌握各矿井下瓦斯、一氧化碳、温度、设备开停等情况，大大提高了监管效率。煤矿安全监控系统巡检周期大大缩短，数据量大幅增加，联网上传的报警数据也随之增多[6-8]。这些报警数据中大多是依照《煤矿安全规程》规定正常操作而产生的报警信息，如传感器调校、“三闭锁”断电试验、监控设备移装等引起的报警信息。若这些信息与瓦斯超限信息及其他监测异常信息一并推送给调度员和各级管理人员，不仅增加了调度员对报警信息分析甄别的工作量，更为严重的是，长时间频繁发送大量的报警信息，会使真、伪报警同时存在，影响安全隐患处理速度，造成安全监管的不确定性[9]。因此，有必要对煤矿安全监控系统联网报警数据进行分析、甄别、判断、汇总，准确剔除伪报警数据，提高报警的准确率。

1 煤矿安全监控系统联网报警数据

(1) 传感器监测实时值大于《煤矿安全规程》规定报警值而发出的真实报警。煤矿正常生产过程中或发生灾变时产生的瓦斯、一氧化碳等有害气体超标时，传感器发出报警。

(2) 监测设备、通信线路等造成的故障闭锁报警。该类报警主要包括煤矿按生产衔接正常倒移监控设备、掘进工作面通信电缆延伸、回采工作面通信电缆回收或设备自身问题等产生的报警。

(3) 传感器调校和“三闭锁”断电试验造成的超限或故障报警。《煤矿安全规程》规定，采用载体催化元件的瓦斯传感器必须使用校准气样和空气气样在设备安装地点调校，定期进行瓦斯电闭锁和风电闭锁功能测试。传感器调校和“三闭锁”断电试验势必产生大量的超限和故障报警数据，占煤矿总报警量的80%以上。

(4) 监测设备(特别是传感器和通信线路)因抗干扰能力差而导致的误报警。矿井条件恶劣，情况复杂，传输线路长，线路连接复杂，变频设备和无线通信设备广泛应用等，都会引起数据干扰，导致误报警[10-12]。

(5) 其他或人为因素造成的报警。如馈电不一致、因外界原因导致传感器检测元件在洒水消尘过程中被淋湿、不按要求设置传感器、监测设备参数设置错误等造成的报警。

2 煤矿安全监控系统联网报警数据自动甄别技术

要想从根本上提高煤矿安全监控系统联网数据的可靠性并剔除伪报警数据，必须从系统联网平台层面入手，对海量实时数据进行存储、挖掘、分析及快速提取，对监测设备故障报警、传感器调校报警、“三闭锁”断电试验报警、干扰报警等数据进行调研分析，得到报警数据样本，对照样本建立各类报警数学模型库，研发相应的辨识软件，构建煤矿安全监控系统联网报警数据甄别平台，实现对不同类型报警数据的自动识别，准确剔除伪报警数据。

分析监测设备干扰数据可发现其有2个明显特征：① 数据突然增大；② 瞬间恢复正常，持续时间短。针对该特征，通过软件对干扰数据进行处理辨识是可行、合理的。正常情况下传感器监测值是逐渐上升达到报警值，而干扰引起的监测值会迅速垂直上升，传感器的频率会出现倍频，与上一次正常状态时的传感器监测值进行对比可以判断是否为干扰引起的报警。当传感器监测值增长超过最大理论增长值或传感器频率出现倍频时，认为监测值变化异常，但瓦斯传感器在线标校、片帮瓦斯突然涌出、放顶煤瓦斯突然涌出、采空区瓦斯突然涌出、煤与瓦斯突出、放炮瓦斯突然涌出等也会引起传感器监测值突然增大，因此，在判断监测值变化状态是否异常时，还需对持续时间进行判定。煤矿安全监控系统巡检方式是按照通道内的分站顺序逐一巡检，巡检周期与通道连接分站数量有关，分站越多，巡检周期越长，但不会超过30 s。传感器监测值变化状态异常时，系统会改变按照分站逐一巡检的方式，提高该传感器所在分站的巡检频率，缩短分站巡检周期，其他分站巡检方式不变，在规定时间内多次巡检分站，如果监测值在极短时间恢复正常，认为该次报警为误报警。

分析大量实验室与现场数据后得出，干扰数据造成的报警一般报警时间很短，仅单点报警；干扰数据波形为突变单锐角三角形，底边不会超过1个巡检周期，如图1所示。

鉴于干扰数据突变波形判断的非唯一性，如传感器调校、煤与瓦斯突出时的监测数据可能具有类似的突变波形，对各种因素特征进行了深入研究，根据相关特征开发了量化判断标准模型，对不同的参数采用不同的权值进行加权运算。模型中典型参数包括基值、峰值、采样间隔时间、传感器地点等。

为更加准确地判断是否为误报警，平台自动调取面域管理模块中与之关联的所有传感器数据和人工录入的传感器调校、“三闭锁”断电试验数据进行验证，确保对误报警数据的精准判别。

2.2 传感器调校、“三闭锁”断电试验报警自动识别与辅助计划管理技术

《煤矿安全规程》规定，瓦斯传感器每15 d在井下调校1次，涉及断电的每15 d做1次“三闭锁”断电试验。但上述2种调试数据与实际瓦斯超限报警数据难以区分，且调校气体瓦斯浓度超报警门限会造成报警。因此，需要研究报警自动识别与辅助计划管理技术，辨别实际监测数据和调校数据，解决因传感器调校、“三闭锁”断电试验引起的报警问题。

(a) 实验室干扰数据

(b) 现场干扰数据

图1 传感器干扰数据

通过实验室模拟与在阳泉煤业(集团)有限责任公司(以下简称阳煤集团)多个矿井考察，得到大量样本数据。从大量数据曲线可看出瓦斯传感器调校和“三闭锁”断电试验数据曲线为梯形，如图2所示。瓦斯传感器调校流程：首先给传感器充入空气，瓦斯体积分数降到0，关闭空气；然后充入瓦斯校准气样，使其测量值稳定显示，持续时间大于90 s，使显示值与校准气样浓度一致，再下降到初始状态。“三闭锁”断电试验可能直接充入校准气样，则数据曲线无开始时的下降段。依据传感器调校和“三闭锁”断电试验数据曲线特征，采用独立参数加权及模糊判断准则，建立了传感器调校和“三闭锁”断电试验报警识别模型。

图2 瓦斯传感器调校数据曲线

传感器调校和“三闭锁”断电试验引起的故障、超限报警不是真正的煤矿瓦斯异常报警，所以在统计超限报警时，应剔除因传感器调校和“三闭锁”断电试验引起的报警次数。为了解决该问题，根据阳煤集团安全监控系统管理实际，依照传感器校验申报制度，开发了传感器调校和“三闭锁”断电试验辅助计划管理软件，其功能主要包括基于B/S结构的数据录入、编辑、查询、统计等。煤矿按照给定表格，预先录入传感器调校和“三闭锁”断电试验计划时间、地点和传感器编号等信息。传感器调校录入界面如图3所示。

图3 传感器调校录入界面

传感器调校、“三闭锁”断电试验报警自动识别与辅助计划管理技术先动态监测调校和断电试验报警传感器，并进行标志，进而实时查询煤矿提前录入的传感器调校和“三闭锁”断电试验信息，进行对比、分析、判断、确认，准确判定出传感器调校和“三闭锁”断电试验报警；规范了监控工对传感器调校和“三闭锁”断电试验的操作流程，很好解决了传感器调校、“三闭锁”断电试验引起的报警问题。

《煤矿安全规程》要求安全监控系统发生故障必须进行报警断电。传感器故障监测是保证系统可靠运行的必要措施，因此研发了基于传感器测点的传感器故障实时监测软件与基于面域的传感器故障实时监测软件，点击报警记录可显示传感器故障数据与详细的数据描述，如图4所示。

图4 传感器故障实时监测软件界面

监控设备的正常移装、掘进工作面通信线路延伸、回采工作面通信线路回收等是煤矿生产衔接必需的环节。这几个环节势必都会解脱通信电缆，断开传感器操作，安全监控系统会识别为故障报警。因此，要求监控设备移装要提前申报，监控设备倒移的前一天将涉及的传感器人工录入工作面移装计划管理软件。在传感器倒移过程中出现故障时，传感器故障实时监测软件会及时与工作面移装计划管理软件数据库内规定时间段的倒移测点进行对比，准确判定出正常生产过程中的故障报警。

为了避免因传感器测量误差导致的误报，开发了人工实测与传感器监测数据对比分析软件，通过对瓦斯人工实测数据与传感器监测数据进行对比分析，判断传感器是否已经超差，若超差则报警。该过程需人工录入、比对，实时上传。

与传统安全监控系统的基于单点监测方式不同，采用面域化监测模式，以工作面等作业区域为目标对象，提供对面域对象整体相关安全因素的智能化分析和相关安全因素的关联分析，同时提供对所有监测设备的全面分析，在同一坐标轴上，实时同步显示面域对象内所有监测设备的监测状态。以工作面为单位，建立标准比对模板，按照标准规定配齐各类传感器，设置监控设备的相关参数，当衔接或倒移的工作面监控设备安装完毕，面域传感器识别软件自动对所安装工作面和该面的传感器进行对比、判别，对传感器缺失或设备设置错误情况实现报警[13]。在面域设置的基础上，实现了监测数据可靠性实时判别、数据通信中断自动监测、联网数据监测或网络中断自动监测等功能。

3 煤矿安全监控系统联网协议

为实现上述判断准则，制定了安全监控系统联网协议，要求安全监控系统在上传监控数据时，上传相关状态，如表1为模拟量实时上传数据格式，当传感器调校时，需在传感器状态中上传调校状态，以提供伪报警数据甄别的可能性。传感器状态字典见表2。

表1 模拟量实时上传数据格式

表2 传感器状态字典

为实现安全监控系统误报警甄别，系统需按照联网协议上传的数据有传感器调校状态、传感器故障、传感器自诊断、传感器报警、传感器调校记录等。

4 煤矿安全监控系统联网报警数据甄别平台

依据上述判断准则，开发了煤矿安全监控系统联网报警数据甄别平台。该平台具有传感器调校报警识别、“三闭锁”断电试验报警识别、井下干扰报警自动识别、故障数据自动识别、瓦斯巡检员数据对比超差报警分析、传感器监测点布置缺失报警、监测设备参数设置错误报警等功能。对干扰引起的误报警、故障报警、传感器调校、“三闭锁”断电试验报警、传感器超差报警(人工录入完成后)的评价延迟时间不大于50 s。经过半年的运行，该平台较好地解决了煤矿安全监控系统报警真实性问题，以及真实报警统计问题，为安全煤矿安全管理考核提供了有效的技术手段，为监控系统报警分级通知、分级管理与分级监管提供了决策依据。平台实时报警评价、历史统计界面如图5、图6所示。

图5 平台实时报警评价界面

图6 平台历史统计界面

5 结语

煤矿安全监控系统联网报警数据甄别平台在实现对系统联网实时监测的同时，实现了对各类报警信息的自动分析、判断、分类、统计、推送功能，以及对传感器调校、“三闭锁”断电测试及正常生产衔接监控设备移装等报警事件的精准甄别、剔除功能。出于安全考虑，对干扰报警信息暂只做标注，与其他报警信息一起通过实时调度交互平台及时反馈给煤矿进行分析处理。该平台的应用保证了煤矿安全监控系统报警的准确率，提高了煤矿安全管理水平。

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Networking alarm data screening technology of coal mine safety monitoring and control system

Abstract：Networking alarm data types of coal mine safety monitoring and control system were analyzed. For coexisting problem of real alarm data and pseudo alarm data, a networking alarm data screening technology of coal mine safety monitoring and control system was proposed, and some key technologies were expounded including automatic identification of false alarm data of monitoring devices, automatic identification of sensor calibration data and breaking test data of three locking, automatic identification of sensor fault data, contrasting and analysis of real testing data by human and monitoring data, sensor identification in plane domain, etc. A networking alarm data screening platform of coal mine safety monitoring and control system was developed. The application result shows the platform can improve alarming accuracy rate of safety monitoring and control system.

Key words：coal mine safety monitoring and control；networking of coal mine safety monitoring and control system; alarm data screening

作者简介：谢俊生(1968-)，男，山西阳泉人，高级工程师，长期从事煤矿井下安全监控、通风与安全技术管理工作，E-mail：13835318598@163.com。

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20170122.1046.020.html

谢俊生.煤矿安全监控系统联网报警数据甄别技术[J].工矿自动化，2017,43(2)：90-94.