中國煤科10大創(chuàng)新成果┃鄧飛董事長：煤礦“云-邊-端”一體化智能安全監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)與應用

2025年08月14日 15:32 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

中國煤科科技創(chuàng)新10大成果專欄

針對煤礦多災害特征參數感知不夠精準、數據傳輸效率低、多源信息融合率不高、預報警能力不足等核心痛點，構建基于“云-邊-端”協(xié)同架構的煤礦一體化智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，由端設備智能感知層、邊緣側智能計算層和云平臺智能管控層組成。分析系統(tǒng)在多模態(tài)精準感知、通算控邊緣信息匯聚控制和私有云一體化智能管控等關鍵技術，總結階段性研究成果和現場應用效果，煤礦“云-邊-端”一體化智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，提升了多種災害氣體傳感器智能化水平和井下智能傳感網絡通信速率，形成了全礦井多災害一體化集中監(jiān)控預警與數智化管控新模式。

文章來源：《智能礦山》2025年第7期“中國煤科科技創(chuàng)新10大成果專欄”

第一作者：鄧飛，現任中煤科工重慶研究院有限公司黨委書記、董事長，主要從事煤礦災害防治、信息化與智能化領域的研發(fā)與管理工作。E-mail：77783075@qq.com

作者單位：中煤科工集團重慶研究院有限公司

引用格式：鄧飛，樊榮，饒興鑫. 煤礦“云-邊-端”一體化智能安全監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)與應用[J].智能礦山，2025，6(7)：46-53.

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目前，國內部分煤礦已基本實現中級智能化建設目標，在“減人增安、提質增效”等方面取得實質性進展，但從全國范圍來看，煤礦智能化建設仍面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其在災害監(jiān)測監(jiān)控方面，存在智能傳感不完善、傳輸效率低、數據融合困難以及預警能力不足等問題，主要體現在以下3個方面。

（1）智能傳感技術尚不成熟

瓦斯、水害、火災、頂板壓力及粉塵等典型災害監(jiān)測使用的傳感器多數不具備自校準、自診斷、互操作等智能化功能。受井下高溫高濕、強電磁干擾等復雜工況影響，傳感器誤報警現象時有發(fā)生；調校不規(guī)范、未定期測試閉鎖功能等問題普遍存在，導致采集數據的可信度不高。災害前兆特征參數存在測不全、測不到、測不準的現象，難以準確捕捉隱患風險演化過程中的關鍵信號。面對種類繁多、形式復雜的隱患與違章行為，在線監(jiān)測與自動辨識手段仍顯不足。

（2）數據傳輸機制存在短板

傳統(tǒng)RS485串行總線通信方式難以滿足現代煤礦多節(jié)點并發(fā)傳輸的需求，亟需向全IP化接入與F5G全光網絡方向升級。在無線傳輸方面，WiFi、ZigBee等協(xié)議易受井下復雜地形和電磁干擾影響，導致較高數據丟包率，重傳機制與錯誤檢測算法亟待優(yōu)化。主干網絡與終端設備間“最后一公里”鏈接問題突出，采掘工作面等關鍵區(qū)域常出現信號中斷、協(xié)議轉換效率低等現象，限制了邊緣計算能力的有效發(fā)揮。因此，亟需發(fā)展具備邊緣匯聚與智能處理能力的“一站式”通信解決方案。

（3）智能應用系統(tǒng)集成度低

現有災害監(jiān)測信息缺乏統(tǒng)一的時空基準，造成信息對齊與融合困難，難以形成統(tǒng)一的數據視圖。采掘工作面地質條件復雜，缺乏高精度建模與實景反演手段，無法有效還原孕災-致災-災變的全過程演化機制。基于透明地質模型的災害融合監(jiān)測與預警系統(tǒng)尚處于起步階段，模型普適性差、預警準確率低，難以滿足實際生產中對多災種耦合風險的實時識別與處置需求。

因此，圍繞災害精準感知-隱患自動判識-風險預警防控的主線，開展關鍵技術與核心裝備的攻關研究，構建基于“云-邊-端”協(xié)同架構的礦山安全智能監(jiān)控與預警體系，實現對礦山“人、機、環(huán)、管”全要素信息的全面感知、自主融合、動態(tài)識別、精準預警與協(xié)同控制，全面提升礦山安全保障能力。

煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)架構

煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)由云平臺、邊緣側和端設備3部分組成。端設備側是指系統(tǒng)中的終端設備，如各類傳感器、斷電儀、報警器、攝像頭等；邊緣側主要承載災害監(jiān)測信息井下一站式匯聚、重大風險與隱患本地判識，以及預報警就地控制；云平臺基于微服務架構，實現數據的統(tǒng)一采集、監(jiān)測、分析與協(xié)同控制，賦能煤礦安全智能化管控。煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)架構如圖1所示。

圖 1 煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)架構

1.1 端設備側即多模態(tài)數據感知層

端設備由各類海量高精度傳感器組成，包括瓦斯、一氧化碳、粉塵、煙霧、頂板離層位移等各類災害監(jiān)測傳感器，以及聲紋識別、AI視頻違章識別等音視頻多模態(tài)傳感器和智能攝像儀。

端設備側部署4G/5G/WiFi等融合基站，構建井下高速率低時延通信網絡；注氮灑水等滅火設備、風門風窗等通風調控設備、應急廣播與聲光報警裝置等聯動控制相關的終端設備；人員定位基站、移動巡檢機器人、智能礦燈及智能穿戴等定位與移動監(jiān)測設備。端設備側傳感器具備自診斷、自校準、自描述和自適應等智能化特性。

（1）自診斷是指傳感器在工作過程中可進行自檢，判斷傳感器各部分的正常運行并進行故障定位。

（2）自校準是指傳感器可通過內置算法或參考標準（如零值或已知標準量），在無需人工干預的情況下，自動調整零點偏移或增益誤差，持續(xù)保持測量精度和穩(wěn)定性。

（3）自描述是指傳感器通過內置通信協(xié)議和標準化數據接口，主動向網絡中的外部設備傳輸其元數據信息，包括但不限于身份標識，如唯一序列號、型號代碼；功能特性包括測量范圍、精度等級、輸出類型；實時狀態(tài)包括工作健康度、校準周期、故障代碼；拓撲位置包括網絡地址、物理安裝位置等。

（4）自適應是指傳感器通過對自身模型進行調節(jié)主動適應外部環(huán)境的變化，如溫度補償、壓力補償、跌落識別等。

1.2 邊緣側即邊緣計算層

邊緣側主要承載監(jiān)控系統(tǒng)災害監(jiān)測信息井下一站式匯聚、重大風險與隱患本地判識、預報警信息發(fā)布與就地控制等功能。

邊緣側負責各類終端設備的發(fā)現、注冊與接入，構建長距離全IP本安傳感網，實現終端設備的一網承載與數據的高速交互。邊緣側在自有存儲和算力基礎上，可實現數據統(tǒng)計模型、圖像識別模型、災害成因機理判識模型、區(qū)域協(xié)同控制模型等小模型的本地化部署與實時響應，提升控制效率和隱患判識精準度。

1.3 基于微服務架構云平臺

云平臺利用智能礦山數據中心云服務器資源，采用私有云部署模式，承載瓦斯、水、火等災害信息統(tǒng)一采集、一體化監(jiān)測、數據智能分析、避災路徑輔助規(guī)劃、預警集成、協(xié)同控制、故障模擬仿真和數字孿生可視化展現等功能。

通過礦端部署的AI一體機，與工業(yè)互聯網云平臺實時互聯，實現數據脫敏、樣本上傳、模型訓練調優(yōu)剪裁與下載、孿生場景制作與安全受控設備全生命周期管理，賦能煤礦安全智能化管控。

煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)關鍵技術

2.1 多模態(tài)精準感知技術

（1）全光氣體濃度高精度檢測技術

井下環(huán)境氣體種類多，傳統(tǒng)檢測原理受交叉干擾影響精準測量，存在誤報現象。利用基于氣體特征光譜吸收原理，采用測量光路加校準光路，實現井下氣體濃度高精度檢測，由校準光路中密封的被測氣體標準氣，實現傳感器自校準。

（2）超聲波流速精準風流檢測技術

針對巷道低風速在線測量、斷面風量測量不準確的難題，采用超聲時差法原理，實現點風速到線風速測量，根據同一時間的多條線風速計算此時的斷面風量。超聲波時差法流速測量原理與全斷面測風方法如圖2所示。

圖 2 超聲波時差法流速測量原理與巷道全斷面測風方法

（3）瓦斯無人巡檢技術

傳統(tǒng)瓦斯人工巡檢由于路線長、點位多、工作量大，存在漏檢、誤測、模糊記錄等問題。采用定點多參量在線檢測+巡檢機器人的模式，重構瓦斯巡檢流程。巡檢機器人集傳感、通信、AI算法、仿生本體等跨學科多業(yè)務融合技術，實現高精度感知、自主導航與避障、多模態(tài)數據融合分析、集群協(xié)同。

2.2 通算控邊緣信息匯聚控制技術

（1）長距離全IP本安傳感網構建技術

基于輕量級IP協(xié)議棧、精確時鐘同步協(xié)議（IEEE 1588）和光-電-無線的融合傳輸、本安大功率供電等技術，構建有線為主、無線為輔的井下本安智能傳感網，實現傳感器全IP化通信組網，將工業(yè)互聯網下沉到端設備，解決設備互操作與時間同步難題。

全IP本安傳感網有線傳輸，采用單纖收發(fā)一體的低功耗IP光通信模塊、光電復合纜及光電混裝連接器，實現端設備供電與光信號共纜傳輸，解決電信號長距離傳輸易受抗干擾且不能IP尋址的難題。通過軟件配置動態(tài)管理發(fā)射頻譜、自動匹配傳輸協(xié)議，調整天線陣列波束指向，實現頻譜自適應敏捷組網，有效解決不同制式無線信號快速接入問題，井下全IP本安傳感網架構如圖3所示。

圖 3 井下全IP本安傳感網架構

（2）遠距離無源傳感通信技術

針對煤礦井下組網有線布網復雜維護不便、無線組網設備供電時間短難題，基于微波直驅變頻技術（MDFC），實現間歇式工作傳感器不用供電就能遠距離實現感通一體，傳輸距離>100 m，具備上下異頻、抗干擾能力強等優(yōu)點。

（3）井下通算控一體化技術

基于分布式數據采集與并行處理、工作面異構數據的高效匯聚方法、面向應用場景的邊緣計算資源動態(tài)優(yōu)化與分配策略，研制出通算控一體化智能裝置，實現作業(yè)場所災害信息的一站式匯聚、分析控制邏輯組態(tài)式配置、集成瓦斯突出等輕量化風險判識模型，實現區(qū)域風險智能管控。

2.3 私有云一體化智能管控技術

（1）安全監(jiān)控系統(tǒng)通信協(xié)議標準

目前煤炭行業(yè)缺乏統(tǒng)一通信協(xié)議，設備接入、交互、控制難，制約了智能礦山的建設。安全監(jiān)控系統(tǒng)通信協(xié)議標準規(guī)范設備身份認證機制、“云-邊-端”三層通信協(xié)議、數據交換共享標準、時間同步方式等，實現授權設備或系統(tǒng)無縫接入。協(xié)議集涵蓋設備注冊入網、參數配置、接入接口、時間同步及加密傳輸等內容，“云-邊-端”安全監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)議集架構如圖4所示。

圖 4 “云-邊-端”安全監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)議集架構

（2）基于統(tǒng)一數字底座的災害融合監(jiān)控預警

針對安全數據多源異構，地質、監(jiān)測、預警與處置信息割裂，基于統(tǒng)一信息模型的數據采集、解析和治理技術，構建統(tǒng)一數字底座，打通透明地質-監(jiān)測預警-協(xié)同聯動的數據鏈，實現基于統(tǒng)一數字底座的多災害信息融合監(jiān)測，實現一次采集、一數一源、一源多用、授權共享。

構建成因機理為主導的災害預警模型。以事故成因機理為指引，重點研究瓦斯、水等災害預警指標與模型，探索鏈生災害融合預警指標與體系，創(chuàng)建具有自學習能力的多源信息融合動態(tài)預警模型，實現多指標自動融合分析與決策，以及預警指標自優(yōu)選、模型自調優(yōu)，解決固定規(guī)則模型復雜信息協(xié)同處理能力弱、普適性差、預警準確性不高的問題。

構建災害監(jiān)控預警數字孿生體?；诮y(tǒng)一數字底座，利用地震數據動態(tài)解釋與離散光滑插值技術，實現災害地質體動態(tài)建模；采用GIS與激光點云相融合的方式，實現井巷工程參數化建模；利用設備幾何、功能屬性實現采掘運支設備精細實景建模，基于數據驅動實現了運動過程仿真；基于海量監(jiān)測數據，建立了氣體濃度場插值模型，實現作業(yè)場所精細刻畫?；诘湫偷奈寰S模型構建災害監(jiān)控預警數字孿生體，監(jiān)控系統(tǒng)數字孿生五維模型架構如圖5所示。

圖 5 監(jiān)控系統(tǒng)數字孿生五維模型架構

（3）風險事件數字化協(xié)同處置方法

針對風險判識與處置高度依賴專家經驗，數智化協(xié)同處置能力不足的問題，研究基于深度學習、知識圖譜與數字孿生的典型風險事件自動判識、趨勢預測、災害仿真、避災規(guī)劃、溯源分析與協(xié)同處置技術，建立“云-邊-端”協(xié)同管控模型，實現機器輔助值班，風險處置過程如圖6所示。

圖 6 風險處置過程

階段性成果及現場應用效果

3.1 提升多模態(tài)終端傳感設備智能化水平

（1）研究覆蓋近-中紅外激光氣體全系列傳感組件，攻克C?H?、C?H?、O?高精度測量難題，C?H?、C?H?分辨率0.1 ppm，測量范圍（0～200.0）ppm，O?測量范圍（0～30.0）%，分辨率0.1%，研制出多種氣體參數傳感器，并開展全激光氣體傳感器譜系化研究，形成從單一氣體到多參數檢測全品類產品，譜系化激光氣體傳感器如圖7所示。

圖 7 譜系化激光氣體傳感器

（2）甲烷氣體激光傳感器具備自校準、自診斷、高精度和高穩(wěn)定特征。利用光路可分特性，內置標準氣體，實時比對校準，保證測量的準確性和可靠性。通過諧波解調分析，可識別自身故障、信號干擾等異常狀況，保障傳感器可靠運行，測量精度為±3%，長期工作穩(wěn)定性>180天。采用4.6 μm半導體帶間級聯（ICL）激光器作為光源，實現了一氧化碳檢測分辨率1 ppm的高精度檢測，消除煤礦井下柴油機車和單軌吊等NO尾氣等干擾引起的一氧化碳誤報警。

（3）針對傳統(tǒng)束管監(jiān)測系統(tǒng)配套設備復雜、易漏管、斷管、維護量大、測量易失真等問題，基于激光氣體檢測技術研發(fā)的礦用本安型采空區(qū)自然發(fā)火氣體監(jiān)測傳感器，實現了O?、CO、CH?、CO?、C?H?、C?H?等關鍵參數的就地、實時、高精度在線監(jiān)測，其中CO監(jiān)測精度1 ppm，C?H?、C?H?等氣體監(jiān)測精度0.1 ppm量級。

（4）基于超聲時差技術研發(fā)的點式風速傳感器，具有測量精度高、啟動風速低至0.02 m/s，測量上限為25 m/s。全斷面超聲風速傳感器，實現了點式測風到全斷面測風的技術跨越，為智能通風風量監(jiān)測提供了精準監(jiān)測數據。

（5）突破目標快速檢測、三維激光測量、多模態(tài)判識模型等技術，研制出礦山隱患圖像識別智能終端，實現了人的不安全行為、設備的不安全狀態(tài)、環(huán)境的不安全因素等場景識別，開發(fā)并應用人員闖入識別、穿戴識別、片幫冒頂識別、大塊異物識別、輸送帶啃邊識別、密閉門啟封識別等50余種場景識別算法，識別準確率>95%。

3.2 初步構建智能傳感網、機器巡檢裝備體系

（1）基于不等比分光通信技術，實現光纖總線通信，節(jié)點數量不低于16個；研制輕量級IP協(xié)議棧，采用時分復用、虛擬IP等技術完成終端輕量化IP部署，實現了光纖總線端設備全IP接入、IP自動分配、IP路由、點到點通信、網絡數據收發(fā)等功能，通信速率為2 Mbit/s。

（2）突破高精度光學氣體檢測、定點及移動自動巡檢、井下安全快速充電、設備無線數據交互及協(xié)同控制等關鍵技術，研制出可適應煤礦井下各場景自動巡檢需求的機器集群系統(tǒng)，具有多參數高精度檢測、長周期免維護、特定場景全覆蓋、設備位姿自感知、瓦斯檢查自執(zhí)行等特點。

3.3 一體化云平臺實現全礦井安全數智化管控

（1）煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)部署在礦井數據中心，初步實現災害監(jiān)測數據異常自動分析與預測、全礦井安全態(tài)勢量化評價、風險事件數字化輔助處置和基于數字孿生的多災害一體化集中監(jiān)控與預警。

（2）基于數據形態(tài)，采用滑動時間窗建立數據特征圖譜，進行異常自動識別與預測。實現瓦斯?jié)舛茸兓?、采空區(qū)發(fā)火傾向、頂板離層變化、輸送帶溫升等突變、趨勢偏離、多窗口微小波動異常自動篩選、鎖定、回溯分析及趨勢預測，成果在川煤集團、烏海能源得到常態(tài)化應用。

（3）基于統(tǒng)一數字底座，根據機車通過速率、風流速度、超限數理統(tǒng)計特征，針對一氧化碳超限時間、地點進行空間解算，根據空間與時間重合度，利用先驗概率算法，判識一氧化碳超限與膠輪車等關聯性，一氧化碳特征圖譜分析界面如圖8所示。

圖 8 一氧化碳特征圖譜分析界面

（4）通過對近百余座煤礦采掘數據、監(jiān)測預警數據等信息的關聯挖掘分析，提出了基于中性參照對象精細網格化的安全態(tài)勢動態(tài)評價方法，采用逼近理想解算法，形成了分類、分專業(yè)及多種典型作業(yè)場景的評價模型，初步解決了不同采掘條件下，安全風險橫向量化對比與縱向溯源分析難的問題，煤礦安全風險評價分層架構與指標如圖9所示。

圖 9 煤礦安全風險評價分層架構與指標

（5）在風險事件數字化輔助處置方面，建立了處置策略庫，構建了監(jiān)測點就地控制、邊緣協(xié)同控制、全礦云平臺優(yōu)化控制為一體的3層遞階協(xié)同控制模型，根據預報警結果，實現井上下風險預警信息同步發(fā)布、分級分區(qū)斷電、通信聯動、自動排水、一鍵撤人、通風設施自動控制。經現場實測，閉環(huán)控制時間<5 s。

（6）基于微服務架構，形成了基于統(tǒng)一時空坐標的數字底座；融合集成了主要災害預警指標與模型；以空間（井田地質-井巷工程-工作場所）和專業(yè)（瓦斯、水、火、礦壓、粉塵、通風、地質）2條主線，研發(fā)了具備透明地質、安全監(jiān)測、災害預警、智能通風、模擬仿真、避災規(guī)劃、協(xié)同控制等功能為一體的安全數智化監(jiān)管平臺，實現了數據同步、指標融合、功能集成、流程銜接、界面統(tǒng)一，并在寧夏煤業(yè)公司所屬煤礦推廣應用，煤礦智能通風與災害防控綜合平臺界面如圖10所示。

圖 10 煤礦智能通風與災害防控綜合平臺界面

總結

（1）煤礦“云-邊-端”一體化智能監(jiān)控系統(tǒng)實現了從傳統(tǒng)單一災害的數字化監(jiān)測、閾值報警、分級斷電的模式，向多災害協(xié)同的智能感知-融合判識-動態(tài)預警-閉環(huán)管控的模式跨越，全面響應我國煤礦安全高效生產的重大需求。

（2）下一步在端設備方面，將重點推進激光氧氣、中紅外激光器、瓦斯無人巡檢、瓦斯氣云濃度場與粒子圖像測速氣云風流場相關技術與裝備的研發(fā)工作。在邊緣側將聚焦低功耗高帶寬傳輸、大功率遠距離本安供電、通算控一體化智能裝置、分布式算網資源協(xié)同調度優(yōu)化與多頻譜敏捷網絡構建等技術與裝備的研發(fā)與優(yōu)化迭代。

（3）在云平臺方面重點推進信創(chuàng)體系全面適配、多災害融合預警、風險事件輔助溯源、安全領域垂直大模型與基于實景的災害監(jiān)控預警數字孿生體技術攻關。通過“云-邊-端”協(xié)同創(chuàng)新，全面實現風險超前感知、智能閉環(huán)處置與數字孿生輔助決策，為礦井智能化升級提供核心技術支撐。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄7種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學術交流陣地，也是行業(yè)最大最權威的期刊集群。

《智能礦山》

Journal of Intelligent Mine

月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦礦山智能化領域產學研用新進展的綜合性技術刊物。

主編：王國法院士

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