晉城礦區頂板事故預報集成係統開發
王占雄
(晉城無煙煤礦業集團有限責任公司王台鋪礦趙莊井，山西晉城。48006)
關鍵詞:事故預報;集成係統;研究開發
中圖分類號:TD327 文獻標識碼:B
文章編號:0253一2336 (2004) 06一0056一03
Development of roof accident prediction integratedsystem in Jincheng Mining Area
WANG Zhan- xiong
(Zhaozhuang Shaft, Wangtaipu從ne, Jincheng Anthracite Coal Mining Group Corp.Ltd .Jincheng 048006, China)
晉城礦區是我國特大型現代化煤炭生產基地。隨著工作麵產量的逐年增加，巷道斷麵也越來越大。與岩石巷道相比，煤層巷道圍岩比較鬆軟、破碎，破壞範圍較大，煤層中錨杆的錨固力較小等[1]。這些不利因素在高地應力和破碎煤層中表現得尤為突出，給礦山安全生產帶來隱患。為此，針對晉城礦區地質、采礦等條件，研究、開發一個集安全信息管理、事故分析與隱患預報於一體的地下采礦智能集成係統。
1係統結構、作用與功能
該研究基於係統工程的觀點，將采煤生產涉及的掘進、支護、回采、運輸和機電等工序視為一大係統。構成係統的各生產環節之間既相互依存，又相互影響。影響安全的因素可分為2類:其一，自然因素和工程因素:包括地質構造、礦岩性質、工程地質和水文地質條件、采場空間、采礦順序、支護型式和支護參數等;其二，管理因素和經濟因素，包括采礦生產組織、作業管理、安全 措施、設備費用、生產經營費用以及維修費用等。基於信息學觀點，采煤 安全管理和事故預報包括2項工作:獲取信息和使用信息。及時獲取影響采煤生產的地質、采掘與管理信息是事故預測的基礎[2]。通過現場觀察、儀器測量等手段獲取反映采礦生產安全狀態的某種屬性的原始信息，如礦岩條件、斷層節理發育程度以及采煤條件和方法等，然而，基於獲取的原始信息進行提煉、加工處理，獲取揭示事故隱患發生發展規律的深層次知識是至關重要的。
基於上述思想，研究開發的晉城礦區安全信息管理與事故預報係統具有信息管理、事故分析和事故隱患預報的作用和功能，集“安全信息管理係統，事故樹分析係統與事故隱患預報係統”於一體的智能集成軟件係統。該係統結構如圖1所示。
圖1晉城礦區安全管理與事故預報智能集成係統結構
2安全信息管理係統
安全信息係統是晉城礦區安全信息管理與事故預報智能集成係統的重要組成部分。為礦區的信息儲存、管理和使用提供必要的管理工具。
晉城礦區幾十年來，已經積累了大量的地質、采礦、支護、及事故記錄與事故分析等資料。同時，針對晉城礦區複雜的采礦條件，國內外多家高等院校、科研院所進行了掘進、支護以及采煤工藝等科研工作，獲得了大量的研究成果。這些研究不僅解決了采煤生產中的難題，而且也為礦區安全管理和事故預報提供了寶貴的資料。
因此，晉城礦區安全信息係統包括兩方麵信息:直接安全信息和間接安全信息。直接安全信息是指已經發生事故或未遂事件，包括輕傷、重傷和死亡事故。為此，建立了職工傷亡事故數據庫以及數據庫管理係統(圖2)。信息管理係統能夠對事故數據庫管理:數據追加、刪除與修改，數據查詢和統計分析，圖形顯示、事故宏觀預測以及統計報表的輸出打印等。
間接信息是指影響采礦安全生產的地質、采礦和支護設計資料、數據和經驗等。該信息管理係統涉及岩體穩定信息、岩體強度信息、岩石強度信息和岩石物性信息(圖2)。為此，該信息管理係統包括上述5類信息的數據庫及數據庫管理係統，能夠實現對上述信息的管理和使用。
圖2晉城礦區安全信息管理係統結構
3事故隱患預報專家係統
信息不僅反映過去的情況，而且可以幫助預測未來。然而根據已經獲取的信息，總結出經驗性規律，加以外推，必帶有一定的風險性。其風險程度既取決於獲取信息的數量與質量以及基於當前信息的預測知識的總結，更重要的還在於使用者的理論水平和工程經驗。
煤礦環境複雜多變，準確地進行生產事故隱患預報十分困難。提高采煤事故隱患的預報能力，是晉城礦區安全管理與事故預報的核心。它必須建立在信息管理係統之上，並基於動態獲取采煤生產信息，借助於人機界麵進行事故隱患的動態預報。
研究開發的事故隱患預報係統包括2個子係統:基於知識的常規推理專家係統和基於實例的神經網絡專家係統(圖3)。
圖3晉城礦區事故隱患預報係統結構
3.1事故預報常規推理專家係統
在分析、研究國內外已經開發的專家係統開發工具的基礎上，並考慮到基層礦山人員的使用。因此，采用中國科學院數學研究所和浙江大學等6家科研單位開發的“天馬”專家係統開發環境(中國科學院數學所等，1991)，開發了事故預報常規推理專家係統。“天馬”開發環境已經成功地應用於天氣預報，煤礦瓦斯預報等專家係統的開發。通過實際應用專家係統的開發，表明該工具功能強、可靠性高，容量大，已成為國內較好的漢化商業軟件。同時，該開發環境是漢字平台，窗口菜單顯示，使係統使用簡單，操作方便。
該係統的知識表達方式采用的是“框架+規則”形式，克服一般開發工具單一的規則知識表達方法，適合於複雜的采礦係統的知識描述。
借助於“天馬”開發工具，分別建立晉城礦區采煤生產涉及到的6個生產環節的知識庫(圖3)。為了獲取可靠的知識，不僅走訪采礦專家、工程技術人員，而且還對采礦生產的事故隱患進行分析，為知識庫的建立奠定基礎。
3. 2事故預報神經網絡專家係統
考慮到采礦與巷道掘進係統的事故隱患多，危害嚴重，該預報係統還借助於人工神經網絡的學習能力，開發了晉城礦區采煤、掘進、支護和通風4個生產環節的神經網絡專家係統。
與常規推理專家係統不同，基於神經網絡專家係統的事故預測是基於從工程實例中學習所獲取的知識。係統采用神經網絡的BP學習算法，基於晉城礦區已經發生的事故實例，建立供神經網絡學習的實例庫。為了便於實例的修改、擴充和知識更新，開發的神經網絡專家係統具備人機交互界麵，十分方便於礦山人員使用。
4事故樹分析與輔助分析係統
事故分析目的是為了揭示事故發生的內在規律和影響因素，以便以更經濟的代價，更有效的手段，及時采取安全措施，預防事故的發生。
事故樹分析方法是目前眾多事故分析方法的重要和有效的方法之一。基於此方法，不僅能夠定性分析，找出發生頂上事件所有基本事件的組合(最小割集)以及頂上事件不發生基本事件的所有組合(最小徑集)，而且還能夠進行定量分析，確定基本事件的重要度和頂上事件發生的概率，以便采取預防措施，降低或減小事故發生的概率。
基於晉城礦區的采礦生產工序，分別研究不同生產環節潛在的事故類型來確定頂上事件，由此繪製事故樹以及事故樹的定性與定量分析。為了便於使用和新建數據庫，該研究開發了事故樹輔助分析係統。該係統包含5個子係統，即運輸係統、通風係統、掘進支護係統、采煤係統和新建事故樹係統(圖4)。基於此係統，可以對晉城礦區生產係統潛在的21種事故隱患進行分析，求解事故樹的最小割、徑集以及頂上事件發生概率。同時，該係統還提供重新或增加新的事故樹子係統。該子係統能夠自動繪製事故樹圖，求解最小割徑集以及頂上事件發生的概率。
圖4晉城礦區事故樹輔助分析係統
5結論
晉城礦區安全管理與事故預報智能集成係統的研究，采用係統工程學的觀念與方法，將采礦生產視為一大係統;不僅注重信息管理，更注重信息的使用，開發了一個集安全信息管理，事故分析與隱患預報於一體的集成軟件係統。
任何軟件開發不可能一次就能完善，需要在使用過程中得到修改和擴充。同樣，作者正在從事以下研究工作，逐步完善軟件係統。
(1)基於常規推理專家係統的知識庫的完善。常規推理專家係統采用的是“天馬”開發環境，知識庫采用的是框架庫+規則庫。框架庫是借助於事故樹分析的與或圖建造，規則庫是采用的專家經驗和事故樹分析結果。因此，規則庫的知識需要在使用中不斷修改與擴充。同時，在知識獲取方麵，研究從事故案例中提取知識的技術和方法，完善常規推理專家係統知識庫。
(2)預測模型研究與應用研究。對於危及礦山安全生產的最嚴重的片冒事故，應重視預測模型的研究，即不僅依賴於專家的經驗和事故案例，而且還要利用工程地質、岩石力學的理論與分析方法，進行輔助分析，獲取更深層次的預報知識，才可能從根本上解決礦山安全生產這一難題。因此，作者對此也進行初步研究工作。
(3)智能決策支持係統的研究與開發。對於複雜的采礦環境和多變的地質條件，必須從采礦設計，生產管理和事故分析等3個方麵進行綜合分析、動態預測。為實現這一目的，作者正在研究、開發晉城礦區采礦設計與安全管理智能決策支持係統。基於該係統，能夠提高采礦設計、生產管理與事故預測的能力。
參考文獻:
[1]康紅普.煤巷錨杆支護動態信息設計法及其應用[J]煤礦開采，2002 (1)
[2]劉同有，高謙，趙千裏.地下采礦係統分析與集成管理[M]北京:地質出版社，1998
作者簡介:王占雄(1968－)，男，山西河曲人，現任晉城無煙煤礦業集團有限責任公司王台鋪礦趙莊井建設辦主任。
