文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）07-086-04中圖分類號：TP29

★姬廣強（山東魯泰控股集團有限公司鹿洼煤礦，山東濟寧272350）

關鍵詞：煤炭開采；水文地質災害；預警系統；自動化技術；機器學習

煤炭作為重要的能源資源，其開采活動會引發諸如突水、突泥、底板突水等多種水文地質災害。這些災害不僅威脅礦區職工生命安全，還會導致資源破壞、生態環境惡化等問題。傳統的煤礦水文地質災害預警主要依靠人工經驗判斷，存在預警不及時、準確率不高的缺陷。隨著物聯網、大數據、人工智能等現代信息技術的發展，應用自動化技術進行水文地質災害預警成為可能。因此，亟需構建智能化、精準化的煤礦水文地質災害預警系統。

1　基于自動化技術的煤炭開采水文地質災害預警系統總體架構

1.1　系統功能模塊設計

基于需求分析結果，系統功能模塊設計旨在構建一個模塊化、層次化的預警系統架構。系統采用“感知層-傳輸層-平臺層-應用層”的分層設計理念，如圖1所示。感知層由各類傳感器組成，負責多參數、多尺度的水文地質環境監測數據采集。傳輸層借助工業以太網、光纖等通信技術，實現監測數據的可靠傳輸^[1]。平臺層是系統的核心，包括數據管理、災害識別、風險評估、預警生成等關鍵功能模塊，利用大數據分析、機器學習等智能算法實現災害預警。應用層面向不同用戶，提供可視化、交互式的預警信息發布和展示功能。各層之間通過標準接口實現解耦，支持靈活擴展。系統還設計了橫向的數據標準、安全管理、運維監控等支撐模塊，保障系統的標準化、安全性和可用性。模塊化的系統設計有利于實現功能的獨立開發和集成，便于后續的迭代升級和二次開發。

圖1系統總體架構圖

1.2　關鍵技術路線

煤炭開采水文地質災害預警系統涉及多學科交叉融合，需要攻克一系列關鍵技術難題。系統關鍵技術路線如圖2所示，主要包括四個層面：感知技術、傳輸技術、分析技術和應用技術。感知技術主要解決多源異構傳感器集成、智能傳感器研制、自適應采樣等問題，實現水文地質環境的全面感知。傳輸技術需要攻克井下復雜環境下的數據傳輸障礙，研究井下無線自組織通信、多模冗余傳輸等方法，保障數據的實時可靠傳輸。分析技術是預警的核心，涉及海量監測數據管理、多源數據融合、數據挖掘、機器學習等前沿技術，需重點突破水文地質災害特征指標智能提取、預警模型自學習等技術瓶頸。應用技術需要開發面向不同應用場景的預警信息發布模塊，研究預警信息的可視化表達、人機交互等技術，提升預警信息的可讀性和實用性。四大關鍵技術相互支撐、有機融合，共同構建起智能預警的技術體系。

圖2系統關鍵技術路線圖

2　煤礦水文地質災害自動化監測體系建設

2.1　傳感器選型與布設方案

傳感器選型與布設是自動化監測體系建設的基礎。針對煤礦水文地質災害的多發性和復雜性，需要選擇性能穩定、適應性強的傳感器。如表1所示，主要選用了滲壓計、鉆孔測斜儀、微震監測儀等傳感器，分別用于監測水壓、巖層位移、微震事件等關鍵參數。傳感器選型時需重點考慮量程、分辨率、精度等技術指標，確保滿足監測需求。合理的傳感器布設可提高監測數據的代表性和完整性。布設方案要因地制宜，綜合考慮監測對象的地質結構、災害類型、影響范圍等因素。通常采用“重點監測+區域監測”的布設策略，在災害易發區加密布設，在周邊區域適當布設^[2]。井下布設要考慮開采影響，盡量選擇穩定區域。地表布設要避開人為干擾，選擇隱蔽位置。科學規劃布設位置和數量，協調好覆蓋范圍和投入成本的關系。要制定傳感器安裝、調試、維護的標準規程，采取防水、防塵、防腐等保護措施，定期校準，及時更換損耗件，確保監測數據持續穩定。

表1主要監測傳感器與技術參數

2.2　多源異構監測數據融合方法

多源異構監測數據融合是實現全面感知、提高預警可靠性的重要手段。煤礦水文地質災害監測數據具有多參數、多尺度、多時空的異構特性，不同來源的監測數據在語義、格式、頻率等方面存在差異，難以直接比較和關聯。因此，需要研究體系化的多源異構數據融合方法。首先，要構建統一的數據表示模型，采用XML、JSON等通用格式規范異構數據的語義和結構，實現語義層面的初步融合。其次，需要研究不同數據源的時空配準方法，通過時間同步、空間坐標變換等操作，將異構數據映射到一致的時空基準，實現數據的對齊。然后，研究多源數據的關聯分析和交叉驗證方法，挖掘不同監測參數之間的內在聯系，借助冗余監測手段進行交叉檢驗，全面評估災害發育演化趨勢。

2.3　監測數據質量控制與異常檢測

監測數據質量控制與異常檢測是保障災害預警可靠性的關鍵環節。受井下惡劣環境和設備故障等因素影響，監測數據難免出現缺失、異常等質量問題。為提高數據質量，一方面要建立完善的數據質量管理制度，從數據采集、傳輸、存儲等環節入手，制定數據質量標準和規范，明確質量控制流程和責任，實現數據全生命周期管理^[3]。另一方面，需研究智能化的異常數據檢測方法。傳統的閾值判別等方法難以識別動態變化的異常模式，而智能算法如支持向量機（SVM）、孤立森林（IF）等具有較強的非線性建模和自適應能力。如式1所示，SVM通過尋求最優分類超平面將異常數據與正常數據分離。在此基礎上，可進一步引入數據驅動的特征優選、增量學習等機制，不斷提升異常檢測的精準性和自適應性，及時甄別和修正異常數據，為后續的預警分析提供高質量的數據支撐。

其中，w為分類超平面法向量，b為偏置項，ξ_i為松弛變量，C為懲罰參數，x_i為樣本數據，y_i為樣本標簽。

3　基于機器學習的水文地質災害智能識別與預警技術

3.1　水文地質災害特征指標體系構建

水文地質災害特征指標體系是智能識別與預警的基礎。根據不同災害類型的發生機理和演化規律，從多源監測數據中提取具有預警指示意義的關鍵特征指標。如針對突水災害，需重點關注含水層滲透系數、導水裂隙帶發育程度等指標；針對巖爆災害，需重點關注巖層應力狀態、微震事件能量等指標。在指標選取時，要全面考慮指標的可獲得性、時效性、相關性等因素，優選對災害預警有顯著貢獻度的指標組合^[4]。基于專家經驗和數據分析，構建層次化、系統化的特征指標體系，涵蓋災害形成的內因、外因、孕災背景等多維度指標，并建立指標間的定量關聯模型，實現災害演化過程的全過程表征，夯實智能預警模型構建的數據基礎。

3.2　機器學習算法選擇與模型訓練

機器學習算法選擇與模型訓練是實現智能預警的核心。針對水文地質災害預警的特點，選擇適用的機器學習算法至關重要。如圖3所示，SVM算法以其良好的非線性分類能力和泛化性能，在小樣本學習、高維特征空間等場景下表現出色，適用于水文地質災害的復雜非線性特征。SVM通過尋求最優分類超平面，將不同災害等級進行分離。其數學模型如式2所示。

其中，w為分類超平面法向量，b為偏置項。在算法選擇基礎上，模型訓練是優化模型性能的關鍵步驟。采用交叉驗證等方法對訓練集進行劃分，并基于網格搜索等技術優選模型超參數，提升模型泛化能力。此外，針對實際中標注樣本不足的問題，可利用遷移學習、半監督學習等策略，充分利用非標注數據挖掘有價值的特征信息，擴充模型訓練的樣本空間，提升預警模型的魯棒性和適應性。

3.3　災害風險動態評估方法

災害風險動態評估是預警過程中的關鍵一環。傳統的風險評估多采用靜態的、專家經驗驅動的方法，難以適應災害風險的動態變化特性。因此，需要研究基于實時監測數據和機器學習模型的動態風險評估方法。該方法通過實時輸入監測數據，動態更新災害特征指標，并結合機器學習模型的預測結果，計算當前時刻的災害風險指數^[5]。如式3所示，災害風險指數考慮了災害發生的可能性、災害影響的強度以及承災體的脆弱性等因素。在實際應用中，還可引入時間序列分析、異常檢測等技術，刻畫災害風險指數的動態變化趨勢，及時捕獲風險突變點，為預警決策提供量化依據。此外，可借助GIS等空間分析技術，實現風險評估結果的可視化展示，直觀呈現災害風險的時空分布特征，為預警信息的精準推送提供支持。

4　結語

煤炭開采水文地質災害嚴重制約著煤炭行業安全綠色發展。本文構建的自動化預警系統為精準感知災害風險、及時采取防控措施提供了新思路和新方法。通過融合物聯網、大數據分析、機器學習等前沿技術，該系統能夠全面提升煤礦水文地質災害智能管控水平。未來還需在監測傳感器優化、預警模型更新迭代、預警信息發布渠道拓展等方面深化研究，推動構建行業水文地質災害預警大數據平臺，助力煤炭行業本質安全和可持續發展。

作者簡介：

姬廣強（1980-），男，山東濟寧人，工程師，學士，現就職于山東魯泰控股集團有限公司鹿洼煤礦，研究方向為煤炭工程、礦山開采、地質測量、水文地質等。

參考文獻：

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[4]楊雁峰.煤礦機械設備電氣自動化技術運用[J].當代化工研究,2024,(14):99-101.

[5]羅鵬.礦山水文地質調查與礦山地質災害調查的思考[J].世界有色金屬,2022,(15):199-201.

摘自《自動化博覽》2025年7月刊