文献标识码：B文章编号：1003-0492（2025）07-086-04中图分类号：TP29

★姬广强（山东鲁泰控股集团有限公司鹿洼煤矿，山东济宁272350）

关键词：煤炭开采；水文地质灾害；预警系统；自动化技术；机器学习

煤炭作为重要的能源资源，其开采活动会引发诸如突水、突泥、底板突水等多种水文地质灾害。这些灾害不仅威胁矿区职工生命安全，还会导致资源破坏、生态环境恶化等问题。传统的煤矿水文地质灾害预警主要依靠人工经验判断，存在预警不及时、准确率不高的缺陷。随着物联网、大数据、人工智能等现代信息技术的发展，应用自动化技术进行水文地质灾害预警成为可能。因此，亟需构建智能化、精准化的煤矿水文地质灾害预警系统。

1　基于自动化技术的煤炭开采水文地质灾害预警系统总体架构

1.1　系统功能模块设计

基于需求分析结果，系统功能模块设计旨在构建一个模块化、层次化的预警系统架构。系统采用“感知层-传输层-平台层-应用层”的分层设计理念，如图1所示。感知层由各类传感器组成，负责多参数、多尺度的水文地质环境监测数据采集。传输层借助工业以太网、光纤等通信技术，实现监测数据的可靠传输^[1]。平台层是系统的核心，包括数据管理、灾害识别、风险评估、预警生成等关键功能模块，利用大数据分析、机器学习等智能算法实现灾害预警。应用层面向不同用户，提供可视化、交互式的预警信息发布和展示功能。各层之间通过标准接口实现解耦，支持灵活扩展。系统还设计了横向的数据标准、安全管理、运维监控等支撑模块，保障系统的标准化、安全性和可用性。模块化的系统设计有利于实现功能的独立开发和集成，便于后续的迭代升级和二次开发。

图1系统总体架构图

1.2　关键技术路线

煤炭开采水文地质灾害预警系统涉及多学科交叉融合，需要攻克一系列关键技术难题。系统关键技术路线如图2所示，主要包括四个层面：感知技术、传输技术、分析技术和应用技术。感知技术主要解决多源异构传感器集成、智能传感器研制、自适应采样等问题，实现水文地质环境的全面感知。传输技术需要攻克井下复杂环境下的数据传输障碍，研究井下无线自组织通信、多模冗余传输等方法，保障数据的实时可靠传输。分析技术是预警的核心，涉及海量监测数据管理、多源数据融合、数据挖掘、机器学习等前沿技术，需重点突破水文地质灾害特征指标智能提取、预警模型自学习等技术瓶颈。应用技术需要开发面向不同应用场景的预警信息发布模块，研究预警信息的可视化表达、人机交互等技术，提升预警信息的可读性和实用性。四大关键技术相互支撑、有机融合，共同构建起智能预警的技术体系。

图2系统关键技术路线图

2　煤矿水文地质灾害自动化监测体系建设

2.1　传感器选型与布设方案

传感器选型与布设是自动化监测体系建设的基础。针对煤矿水文地质灾害的多发性和复杂性，需要选择性能稳定、适应性强的传感器。如表1所示，主要选用了渗压计、钻孔测斜仪、微震监测仪等传感器，分别用于监测水压、岩层位移、微震事件等关键参数。传感器选型时需重点考虑量程、分辨率、精度等技术指标，确保满足监测需求。合理的传感器布设可提高监测数据的代表性和完整性。布设方案要因地制宜，综合考虑监测对象的地质结构、灾害类型、影响范围等因素。通常采用“重点监测+区域监测”的布设策略，在灾害易发区加密布设，在周边区域适当布设^[2]。井下布设要考虑开采影响，尽量选择稳定区域。地表布设要避开人为干扰，选择隐蔽位置。科学规划布设位置和数量，协调好覆盖范围和投入成本的关系。要制定传感器安装、调试、维护的标准规程，采取防水、防尘、防腐等保护措施，定期校准，及时更换损耗件，确保监测数据持续稳定。

表1主要监测传感器与技术参数

2.2　多源异构监测数据融合方法

多源异构监测数据融合是实现全面感知、提高预警可靠性的重要手段。煤矿水文地质灾害监测数据具有多参数、多尺度、多时空的异构特性，不同来源的监测数据在语义、格式、频率等方面存在差异，难以直接比较和关联。因此，需要研究体系化的多源异构数据融合方法。首先，要构建统一的数据表示模型，采用XML、JSON等通用格式规范异构数据的语义和结构，实现语义层面的初步融合。其次，需要研究不同数据源的时空配准方法，通过时间同步、空间坐标变换等操作，将异构数据映射到一致的时空基准，实现数据的对齐。然后，研究多源数据的关联分析和交叉验证方法，挖掘不同监测参数之间的内在联系，借助冗余监测手段进行交叉检验，全面评估灾害发育演化趋势。

2.3　监测数据质量控制与异常检测

监测数据质量控制与异常检测是保障灾害预警可靠性的关键环节。受井下恶劣环境和设备故障等因素影响，监测数据难免出现缺失、异常等质量问题。为提高数据质量，一方面要建立完善的数据质量管理制度，从数据采集、传输、存储等环节入手，制定数据质量标准和规范，明确质量控制流程和责任，实现数据全生命周期管理^[3]。另一方面，需研究智能化的异常数据检测方法。传统的阈值判别等方法难以识别动态变化的异常模式，而智能算法如支持向量机（SVM）、孤立森林（IF）等具有较强的非线性建模和自适应能力。如式1所示，SVM通过寻求最优分类超平面将异常数据与正常数据分离。在此基础上，可进一步引入数据驱动的特征优选、增量学习等机制，不断提升异常检测的精准性和自适应性，及时甄别和修正异常数据，为后续的预警分析提供高质量的数据支撑。

其中，w为分类超平面法向量，b为偏置项，ξ_i为松弛变量，C为惩罚参数，x_i为样本数据，y_i为样本标签。

3　基于机器学习的水文地质灾害智能识别与预警技术

3.1　水文地质灾害特征指标体系构建

水文地质灾害特征指标体系是智能识别与预警的基础。根据不同灾害类型的发生机理和演化规律，从多源监测数据中提取具有预警指示意义的关键特征指标。如针对突水灾害，需重点关注含水层渗透系数、导水裂隙带发育程度等指标；针对岩爆灾害，需重点关注岩层应力状态、微震事件能量等指标。在指标选取时，要全面考虑指标的可获得性、时效性、相关性等因素，优选对灾害预警有显著贡献度的指标组合^[4]。基于专家经验和数据分析，构建层次化、系统化的特征指标体系，涵盖灾害形成的内因、外因、孕灾背景等多维度指标，并建立指标间的定量关联模型，实现灾害演化过程的全过程表征，夯实智能预警模型构建的数据基础。

3.2　机器学习算法选择与模型训练

机器学习算法选择与模型训练是实现智能预警的核心。针对水文地质灾害预警的特点，选择适用的机器学习算法至关重要。如图3所示，SVM算法以其良好的非线性分类能力和泛化性能，在小样本学习、高维特征空间等场景下表现出色，适用于水文地质灾害的复杂非线性特征。SVM通过寻求最优分类超平面，将不同灾害等级进行分离。其数学模型如式2所示。

其中，w为分类超平面法向量，b为偏置项。在算法选择基础上，模型训练是优化模型性能的关键步骤。采用交叉验证等方法对训练集进行划分，并基于网格搜索等技术优选模型超参数，提升模型泛化能力。此外，针对实际中标注样本不足的问题，可利用迁移学习、半监督学习等策略，充分利用非标注数据挖掘有价值的特征信息，扩充模型训练的样本空间，提升预警模型的鲁棒性和适应性。

3.3　灾害风险动态评估方法

灾害风险动态评估是预警过程中的关键一环。传统的风险评估多采用静态的、专家经验驱动的方法，难以适应灾害风险的动态变化特性。因此，需要研究基于实时监测数据和机器学习模型的动态风险评估方法。该方法通过实时输入监测数据，动态更新灾害特征指标，并结合机器学习模型的预测结果，计算当前时刻的灾害风险指数^[5]。如式3所示，灾害风险指数考虑了灾害发生的可能性、灾害影响的强度以及承灾体的脆弱性等因素。在实际应用中，还可引入时间序列分析、异常检测等技术，刻画灾害风险指数的动态变化趋势，及时捕获风险突变点，为预警决策提供量化依据。此外，可借助GIS等空间分析技术，实现风险评估结果的可视化展示，直观呈现灾害风险的时空分布特征，为预警信息的精准推送提供支持。

4　结语

煤炭开采水文地质灾害严重制约着煤炭行业安全绿色发展。本文构建的自动化预警系统为精准感知灾害风险、及时采取防控措施提供了新思路和新方法。通过融合物联网、大数据分析、机器学习等前沿技术，该系统能够全面提升煤矿水文地质灾害智能管控水平。未来还需在监测传感器优化、预警模型更新迭代、预警信息发布渠道拓展等方面深化研究，推动构建行业水文地质灾害预警大数据平台，助力煤炭行业本质安全和可持续发展。

作者简介：

姬广强（1980-），男，山东济宁人，工程师，学士，现就职于山东鲁泰控股集团有限公司鹿洼煤矿，研究方向为煤炭工程、矿山开采、地质测量、水文地质等。

参考文献：

[1]史慧芳,穆大林.煤矿机电自动化集控发展及应用[J].能源与节能,2024,(2):305-308.

[2]何波涛.智能矿山视角下的煤矿机电技术管理创新[J].矿业装备,2024,(3):137-139.

[3]李建波.煤炭开采中的智能化技术应用研究[J].内蒙古煤炭经济,2024,(19):118-120.

[4]杨雁峰.煤矿机械设备电气自动化技术运用[J].当代化工研究,2024,(14):99-101.

[5]罗鹏.矿山水文地质调查与矿山地质灾害调查的思考[J].世界有色金属,2022,(15):199-201.

摘自《自动化博览》2025年7月刊