【关键词】煤矿安全监控；智能预警系统；研究

引言

煤矿是国家能源供应的中流砥柱，安全生产不仅牵动万千家庭的幸福，还是能源战略稳定的根基。井下地质环境复杂，暗藏瓦斯、顶板、透水等安全风险，时刻考验着安全防控能力。

传统监控手段在现代煤矿安全挑战前渐显乏力，响应滞后、研判粗糙是其突出短板。过去主要依赖人工巡检与单一传感器监测，人工巡检劳动强度大、效率低下，疏漏难以避免，无法实时全面掌握井下安全状况。单一传感器虽能实时捕捉特定参数，但煤矿安全受多重因素交织影响，单参数监测难以反映整体态势，误报、漏报现象频发。更关键的是，传统方式对海量监测数据缺乏深度挖掘，难以精准识别潜在隐患和事故苗头，往往错失预防良机。

一、智能预警系统总体架构

（一）数据采集层

数据采集层是煤矿安全预警系统的基础，它主要负责对煤矿生产过程的各类安全信息进行采集和分析，包含了气体传感器、一氧化碳传感器、温度传感器、压力传感器、风速传感器等多种传感器，它们分布在煤矿的各个关键部位，可以对瓦斯浓度、有害气体含量、温度、压力、风速等参数进行实时监控。另外，数据采集层可实现对设备运行状态、人员位置等信息的采集，为系统集成分析与预警提供全面的数据支撑[1]。

（二）数据传输层

数据传输层的作用是将数据采集层采集到的各种数据安全、可靠、实时地传输到数据处理层。常用的数据传输方式包括有线传输和无线传输。有线传输具有传输稳定、抗干扰能力强的优点，但布线复杂、成本较高；无线传输具有安装方便、灵活性高的特点，但容易受到外界干扰。在实际应用中，可以根据煤矿的实际情况选择合适的数据传输方式，或者采用有线和无线相结合的混合传输方式。

（三）数据处理层

数据处理层是智能预警系统的核心，主要负责对采集到的数据进行预处理、存储、分析和挖掘。数据预处理包括数据清洗、数据归一化等操作，目的是去除噪声数据和异常数据，提高数据质量。数据存储采用数据库管理系统，将处理后的数据进行分类存储，以便后续的查询和分析。数据分析和挖掘运用数据融合技术、机器学习算法等，对大量的监测数据进行深度分析，提取有价值的信息和知识，发现潜在的安全隐患和事故征兆。

（四）预警决策层

预警决策层根据数据处理层分析挖掘的结果，结合预设的安全阈值和预警规则，对煤矿安全状况进行评估和预警。当监测数据超过安全阈值或出现异常模式时，系统会及时发出预警信号，并通过声光报警、短信等方式通知相关人员。同时，预警决策层可以提供预警信息的详细描述和处理建议，帮助工作人员快速采取有效的措施应对安全隐患[2]。

二、智能预警系统关键技术分析

（一）传感器技术

传感器作为智能预警系统的数据源头，其性能的优劣直接决定了系统所获取数据的准确性和可靠性，进而影响整个智能预警系统对煤矿安全状况判断的精准度。在煤矿这种特殊而复杂的工作环境下，对传感器的性能提出了更高的要求。如气体传感器，瓦斯气体爆炸事件一旦发生，会给人民群众带来巨大的生命和经济损失。因此，气体传感器对瓦斯气体浓度的检测要求很高。在煤矿中，气体浓度是不断变化的，传感器必须对气体浓度的变化作出快速反应，才能把测量结果及时地传送到监测系统中。同时，测量精度是气体传感器最重要的性能指标，即使是很小的测量误差也会造成气体浓度的错误估计，造成重大的事故。另外，气体传感器还必须具备较好的稳定性和抗毒化能力。煤矿下环境恶劣，存在各种腐蚀性气体和粉尘，传感器长期处于这样的环境中，容易出现性能下降甚至失效的情况。而且，某些气体可能会使传感器中毒，导致检测数据不准确。因此，稳定性和抗中毒性能是保障气体传感器长期稳定工作的关键。温度传感器在煤矿安全监控中同样起着重要作用。煤矿下地质条件复杂，自燃发火等安全隐患潜藏。温度正是判断自燃发火的关键指标。温度传感器需在高温、高湿、多尘的恶劣环境中稳定工作，精准捕捉温度变化。其测量范围要覆盖井下可能出现的所有温度区间，且具备高分辨率，以便及时察觉细微的温度波动。

随着传感器技术的发展，无线传感器网络在煤矿安全监控中的应用愈发广泛。