0 引言

目前，煤矿在大规模机械化开采方式下，由于地面勘探、水文地质、井田范围内早期开采破坏等资料详实程度不足，加上井下作业人员对水害前兆信息的认识或辨识能力有限，导致水害在煤矿中比较常见。该类事故突发性强，在短时间内可导致矿井受到毁灭性破坏，造成人员伤亡事故，如2015-04-19T08：00，同煤集团大同地方煤炭有限责任公司姜家湾矿发生透水事故，造成21人死亡；2016-07-02T22：53，山西省晋城市沁水县沁和能源集团有限公司中村煤矿发生透水事故，有12名矿工被困井下，造成4人死亡；2017-05-22T23：40，山西美锦集团东于煤业有限公司03304鉴定巷发生透水事故，造成6人死亡。上述事故的主要原因分别为：① 没有探清已关闭矿井的采空区采掘范围；探水方案不到位，有漏探。② 未按照探水设计进行钻孔施工；没有严格执行探水钻孔验收移交工作；探水记录存在不真实现象。③ 在施工过程中多次出现透水征兆，且在透水征兆越来越明显的情况下，作业人员没有给予足够重视。

分析水害事故原因可看出，煤矿探水工作非常重要。为了杜绝重大水害事故的发生，在坚持“预测预报、物探先行、化探跟进、钻探验证”原则基础上，对相关煤层进行开采前必须用钻机进行全方位钻孔验证。钻孔的深度、角度和方向是验证工作的重要参数，其决定了煤层(岩层)能否按设计要求得到验证确认[1-3]。目前，钻孔深度、角度和方向主要由钻机操作人员或验收人员进行人工检测验收，存在人为漏检、误检等问题，且无法全过程保证3个参数满足设计要求。另外，人工检测方式效率低、误差大，不能实现随钻随测，实时性较差。本文针对煤矿井下实际生产环境，结合信息化方式，提出了一套煤矿探水视频管理系统。该系统通过采集钻探现场的钻探施工视频图像，利用智能视频识别技术实时监测钻探过程，采用人工智能算法分析更换钻杆的动作，从而计算出钻孔深度，同时通过开关传感器和倾角传感器实时检测钻进次数和钻孔角度，解决了人工检测方式无法对探水钻探作业进行全过程、实时检测管理，无法动态跟踪并智能识别探水情况的难题，有利于实现钻探深度、角度、数量、分布位置满足探水设计要求，为煤矿预防和避免水害事故发生、提高防治水管理水平提供了及时、有效、便捷的手段。

1 系统架构

煤矿探水视频管理系统架构如图1所示。其井下部分主要包括钻孔检测设备(含开关传感器、倾角传感器等)和摄像机。钻孔检测设备设置在巷道钻机钻杆端，用于检测钻孔钻杆打进次数和钻孔角度；摄像机分别设置在钻机上方与后方，用于采集钻机钻进视频图像。钻孔检测设备与摄像机均通过无线WiFi网络与井下环网交换机连接，之后与地面环网交换机连接。地面环网交换机另一端与矿端视频叠加器、硬盘录像机、录入端连接，同时通过煤炭专网与上级单位视频管理系统、视频存储器、业务服务器、时间同步服务器、客户端连接。

图1 煤矿探水视频管理系统架构
Fig.1 Structure of water detection video management system of coal mine

2 系统关键技术

2.1 智能视频识别

系统采用智能视频识别技术[4-5]分析摄像机采集的探水钻探图像，通过识别钻机运行轨迹与卸钻动作自动计算出探水作业钻孔深度。

(1) 钻探换杆动作识别。系统采集大量钻探换杆卸钻视频图像，通过机器学习不断修正[6-7]、更新钻探换杆动作识别算法，以提高换杆动作识别准确率；采用摄像机不断采集现场钻探视频作为比对视频，对视频中矿工和钻机的动作进行比对分析，得出钻探换杆动作检测结果，从而判断是否为换杆动作。

(2) 钻探换杆次数识别。通过比较视频帧和当前钻机与初始位置的距离，对钻探换杆次数进行识别，进而挖掘视频追踪结果，如图2所示。当钻机运动轨迹超过虚线时，表示为有效运动，计算得出当前换杆次数为10。

(a) 视频追踪结果

(b) 追踪结果挖掘
图2 钻探换杆次数识别
Fig.2 Pipe-rod changing number identification in drilling process

2.2 传感器识别

系统采用钻孔检测设备中的开关传感器自动识别钻杆钻进次数，采用角度传感器自动识别、计算钻孔角度，从而计算出钻孔深度[8-9]。在钻机钻探作业过程中，当钻杆钻至末端接近开关传感器时，钻孔检测设备通过开关传感器计算钻进次数，通过倾角传感器计算钻孔角度，并将计算结果通过WiFi网络发送给无线交换机。无线交换机将接收信号发送至摄像机，触发摄像机将拍摄的视频信息发送至无线交换机。无线交换机将视频、钻进次数和钻孔角度信息同时发送至地面环网交换机，之后发送至矿端视频叠加器、硬盘录像机等数据存储设备。视频叠加器对接收信号进行分析处理，根据钻机钻进次数和钻孔角度计算钻孔深度，将计算结果显示在视频中，同时与采用视频识别技术计算出的钻孔深度进行校验，校验结果也显示在视频中。系统视频图像、监测数据等均可通过煤炭专网传送至上级单位的视频管理系统，供上级单位进行查看和监督[10]。

钻孔检测设备在井下巷道的安装如图3所示。摄像机设有2台，一台安装于巷道钻机上方，悬挂于顶板，距顶板300 mm，主要用于监测钻机钻进操作的具体细节；另一台安装于距巷道钻机后侧3.5～5 m处，摄像头中心正对钻机，主要用于拍摄钻机钻进时人员和设备的整体工作情况。

1-钻头；2-夹持器；3-开关传感器；4-动力头；5-钻杆；6-回旋器；7-钻机系统；8-钻机支架；9-底座；10-摄像机
图3 钻孔检测设备安装
Fig.3 Installation of borehole detection device

3 系统特点

(1) 视频识别。采用智能视频识别技术识别钻探换杆动作，并通过分析视频逐帧图像和当前钻机与初始位置距离的变化趋势，自动计算钻探换杆次数和钻孔深度。

(2) 双重校验。利用智能视频识别技术和传感器识别技术计算钻孔深度，并对2种计算结果进行对比校验，确保检测准确度。

(3) 自动关联。实现了煤矿探水设计、台账记录与探水过程视频的自动关联，对未探、少探和探水深度不达标的钻探队组及煤矿进行及时提醒，使煤矿探水管理部门和上级监管单位全面、及时掌握井下探水作业情况，减少和避免现场施工记录不真实、不吻合或遗漏等情况，从而预防和减少水害发生。

(4) 部署灵活。支持多级部署和SAAS(Software-as-a-Service，软件即服务)部署，满足多级联网，减少了一次性投入，降低了运维成本。

4 结语

煤矿探水视频管理系统于2017年11月在山西某煤矿3107运输巷道综掘工作面上线试运行，截至目前系统运行稳定，实现了对探水作业全过程监管，确保了煤矿严格落实探水作业相关规定。该系统实现了对钻孔深度和角度的计算，但仍缺乏对钻探方向的识别，需继续研究改进，以提升系统的全面性和完整性。

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