张 磊，许 博，刘 斌，刘会彬
(1.陕西华彬雅店煤业有限公司，陕西 咸阳 713500；
2.彬县煤炭有限责任公司，陕西 咸阳 712000)
煤炭是中国的主要资源，是国民经济稳定安全运行的重要保障。然而，在开采煤炭的过程中，灾害事故频发，其中煤炭水害被称为五大灾害之一。突水不仅会影响正常的采掘进度，还会对人民生命财产安全构成重大威胁，因此矿井水防治非常重要[1]。近年来，随着互联网、人工智能等信息技术的飞速发展，智能开采技术正在逐步改变煤矿传统的防灾方法，煤炭水害防治技术也在时代的发展中不断更新[2]。
煤矿灾害探测技术和装置主要用于探测断层、沉淀柱、隔水层厚度等参数。近年来，随着互联网技术和人工智能技术的不断发展，煤矿水害探测技术的自动化和智能化水平越来越高。
1.1 对地震勘探技术进行三维分辨
为了提高信号的抗干扰能力，三维地震勘探系统必须接收具有自适应放大功能的智能检波器。在错误检测中，技术人员展示和解释三维地震数据的剖面，其不足之处是周期长且容易受到主观移速的影响。为了克服这一缺陷，科学家采用了许多人工智能算法进行断层的识别：属性的非连续结构中抑制噪声的方法[3]；
利用信号处理技术结合地质经验和知识进行自动断层提取[4]；
错误概率范围由人工神经网络生成，系统将会对断层进行识别[5]。
1.2 瞬变电磁探测技术
瞬变电磁技术灵敏度强，对施工现场适应性强，施工性能高，是煤矿灾害防治中寻找隐蔽水源的最重要途径，为了提高瞬变电磁仪器的抗干扰性和数据分析处理的准确性，一些科学家在瞬变电磁仪器和解释方法中加入了各种智能技术，智能芯片用于自动过滤干扰信号，避免环境干扰，提高定位精度，将人工智能算法引入其中。
1.3 高密度电法探测技术
在对高密度电法的数据进行处理的过程中，采用人工神经网络算法快速反演可见电阻数据，在数据处理速度和效率上得到了有效提升；
利用BP神经网络对高密度电阻数据进行研究，取得关键性的突破；
将蚁群算法与BP神经网络算法相结合，在精确度上有所提升；
高密度电法的非线性反演是通过将混沌算法与神经网络算法BP相结合来优化群粒子的振荡来实现的[6]。与BP网络处理方法相比，数据处理的精度和反演成像的质量大大提高。
2.1 三维充水结构可视化技术
在对地质模拟和信息等进行表达时，采取三维可视化地质建模能够很好地对相关信息进行表达，解决其中的不足之处。同时搭载计算机和科学可视化手段，从三维空间的角度对水源和充水渠道的地质环境进行表征和数字化再现，以便对突水的危险性进行动态化的风险识别。可视化模型如图1所示。
图1 某煤矿三维充水结构可视化模型
在水文地质建模的概念基础上，能够很好地对三维充水结构进行构造，将通道以及抗水层的分布结构反映出来，在此过程中还具备动态演化的特点。三维充水结构建模有2种形态，分别为动态和静态，动态建模是一个集成动态风险的过程识别进入挖掘过程并实现模型重构功能。
2.2 含水层富水性规律与分区技术
在对井田主要含水层的水动态进行划分时，可以使用预测以及人工神经网络等技术，在此过程中主要是根据含水层富水性规律以及相应的空间管理技术进行选择。在分析和识别影响水动态的主要控制因素的基础上，提出了一种基于GIS信息多元素融合的水质动态指标法，并将其应用于富水量采集区，根据水层的三维结构特征，确定了砂厚、层数、含水率等相关指标参数，运用灰色关联度分析法对评价指标与用水量之间的相关性进行分析，将水层的水效率分为大气因素比较法和综合稀释评价法[7]。
2.3 对煤层底板突水区域预测进行统计
煤层底板往往会受到多种因素的影响而出现突水的情况。在对相关问题进行分析时，要根据其原理对水流发生以及相应的影响因素之间的关系进行确定。通过对相关参数和数据的分析建立起非线性数学模型，以预测非矿区水流风险；
通过对煤层底板突水相关因素分析，建立煤层底板突水预测系统；
运用信息分析、人工神经网络等技术手段，建立突水预测监控系统，用于预测突水过程中的水流量，参考相关数据和模型将突水预测的准确率提高到91%[8]。
3.1 矿井水情远程监测
随着智能芯片以及其他设备的不断发展和应用，水状测量系统实现了现代化。矿井水状监测系统包括传感器、地下数据变电站、阻燃电源、地面通信适配器等，煤矿系统的远程监控是促进煤矿生产信息化发展的重要手段。通过实时采集，然后将采集的信息展现在主屏幕上，全面分析和掌握水文地质特点及规律，在此基础上制定具备决策依据的防治规划。实时监测系统使用自适应传感器以及智能化芯片，实现对煤矿地表水文地质观测长孔水位、水温动态及对地下水文地质观测水压、流量的远程动态监测，很好地体现出技术方面的进步。
互联网技术的整合促进了远程监控技术的进一步发展，互联网技术的推广促进了水状监控系统的现代化，通过对该系统装配互联网数据服务器，能够有效地对数据进行查询。近年来，中国远程水情监控系统在建立和完善过程中开发出了互联网+的模式，该系统通过互联网(随时验证水情系统数据的移动终端)执行数据传输和存储功能，同时还兼具远程控制、自动故障诊断、专家远程技术援助等功能，并建立了一套完善的水情监测关系系统的采区水系统监测系统[9]。该系统的开发和应用，对于促进煤矿防治水技术的发展起着重要的推动作用。
3.2 煤矿排水自动控制系统
煤矿排水自动控制系统是指矿井卸煤机在无值班人员工作的情况下自动运行的地下排水系统。自动水泵控制系统包括控制进水阀的开启和关闭、自动监测排水参数、远程传输、自主维修等功能。自动泵控制系统的优势主要体现在自动记录和分析泵的启停时间、工作时间、实时水位、管道流量等参数；
根据水箱水位自动启停水泵；
根据不同水位检查泵的启动和停止数量；
根据水泵和发动机轴承温度、发动机绕组温度、电流等运行参数对给水泵的运行状态进行分析；
备用和维护泵应自动调整，调节水泵之间的可变运行，应急频率降低，主排水系统自动控制。煤矿排水自动控制系统将信息化技术与工业控制技术相结合，从而确保系统在运行过程中的稳定性。它连接到整个煤矿自动化系统，是整个煤矿自动化系统的子系统。天地科技有限公司设计并改造陕西北部的一些煤矿，实现了矿区管理系统的智能化。
3.3 网络电法监测技术
网络电法监测技术是在传统电法和高密度电法的基础上发展起来的新一代电法技术，它可以对矿井水情进行实时监测，使监测的过程更加直观化。网络电法监测技术主要是通过在地下分布智能电极、电源、通信网络和主要地面监测站。主要过程是智能电极和数据传输系统的组合对网络进行在线监测，从而降低通过网络获取数据所需要的费用；
采集所有来自电场的数据用于远程控制。开发的并行电网仪表已在多个煤矿中使用，在五沟煤矿成功预测了工作面底板的水流；
应使用电网法检测工作赋格的转换效果；
应使用并联电网方法实时监测矿区的积水情况，并对积水的变化过程进行分析[10]。
为建立和完善煤矿防治水智能技术体系，应在以下3个方面进行研究。
4.1 多源时空智能化探测技术
随着科学技术的不断发展和进步，探测技术逐步得到完善，目前较常用的是智能传感器技术，该技术的应用能够实现监测方法的现代化。机器人监控、信息存储智能管理，将实施水灾智能监测和专家预警系统。通过3D地震现场探测机器人研究人工智能在物理探测行业的应用。在采矿水域风险智能监测领域，将建立一个完整的平台，利用不同类型的传感器收集网络数据，以便通过自动观测工作和用户设备，如地电磁，获得矿井水害的相关监测数据[11]。
4.2 玻璃水文地质技术
在对空间数据进行可视化分析时，会使用到玻璃水文地质技术，该项技术是比较核心的。建立地质信息系统，采集、管理、集成三维全息多尺度建模的处理分析和可视化技术的应用，可以有效地观察地下地质构造，全面了解深部的水文地质条件，直观地感知深层文地质变化过程，对水害活动的全过程，包括矿井水害的发生过程进行动态化的监控。
4.3 基于人工智能的水害监测大数据挖掘技术
随着探测和监测方法的不断丰富和改进，与水灾相关的数据量呈指数级增长。因此，在对水灾进行监测时，要重视在时空大数据中对有用信息进行提取，这样才能够切实解决监测方面的问题。在对透明环境的数据进行挖掘时，可以利用三维技术，融合出时空数据空间站，确保数据的挖掘过程的顺利[12]。目前在对矿井防治水技术进行应用时，会融合互联网以及人工智能等技术，这些技术不仅可以快速处理有关矿井水灾的相关数据，同时也能根据时空数据体建立一个全面而精确的矿井水害预测模型。
矿井水害防治的重点在于精准预测，从而有针对性地提出防治措施。从水害探测装备及相应的技术方法出发，结合现阶段预测评价的主要智能化技术，论述了矿井水情远程监测、煤矿排水自动控制系统、网络电法监测技术。在煤矿防治水智能化技术的发展趋势方面，多源时空智能化探测技术、玻璃水文地质以及基于人工智能的水害监测大数据挖掘技术将成为重要的发展方向。总之，准确、有效的预测是煤矿防治技术智能化三要素的基本特征，而煤矿防治水智能化是有效识别和准确控制隐患的重要技术手段。
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