煤矿安全生产信息化管理平台设计与应用

一、煤矿安全生产信息化管理的现实需求与痛点分析

（一）行业安全管理的核心挑战。1.风险防控智能化水平不足。传统煤矿安全管理依赖人工巡检，对冲击地压、瓦斯突出、透水等隐蔽致灾因素的实时监测能力薄弱。2.隐患治理闭环管理缺失。隐患排查存在“ 记录与整改脱节” 现象，传统纸质记录或分散式系统难以实现隐患“ 发现-上报-整改-验收” 全流程追踪。3.责任落实缺乏技术支撑。安全责任划分模糊，事故追溯依赖人工核查，反映出传统管理模式下责任链条难以精准追溯。

（二）信息化技术的破解路径。物联网感知：通过传感器网络实时采集巷道压力、瓦斯浓度、设备运行状态等数据，变“ 事后处置” 为“ 事前预警” 。大数据分析：整合历史事故数据、地质数据、作业数据，构建风险预测模型，提升隐患识别精度。区块链技术：利用不可篡改特性实现责任链条上链存证，确保“ 谁检查、谁签字、谁负责” 。移动互联应用：开发移动端 APP，支持现场人员实时上报隐患、接收预警指令，解决“ 最后一公里” 执行问题。

二、煤矿安全生产信息化管理平台设计架构

（一）总体架构设计

平台采用“ 四层三体系” 架构，融合信息技术与安全管理业务：

1.感知层。设备部署：在井下关键区域布设瓦斯传感器、应力监测仪、水位传感器、视频监控设备等，实现环境参数、设备状态、人员位置的实时采集。

数据采集：通过工业以太网、5G 专网（需满足煤矿防爆要求）传输数据，确保毫秒级响应。

2.网络层。通信网络：构建“ 井下 5G+ 有线工业环网 + 无线 Wi-Fi” 融合网络，支持高带宽、低延迟数据传输，适应井下复杂电磁环境。

安全加密：采用国密算法对传输数据加密，防止数据篡改与泄露。

3.平台层。数据中台：整合地质数据、生产数据、安全监测数据、人员数据等，形成标准化数据池，支持跨系统数据共享。算法引擎：集成风险评估模型（如冲击地压预警模型、瓦斯突出预测模型）、隐患识别 AI算法（基于图像识别技术检测设备异常）。区块链节点：对隐患整改记录、设备巡检日志等关键数据上链存证，确保数据不可篡改。

4.应用层。核心功能模块：风险管控、隐患治理、人员定位、应急指挥、培训考核、责任追溯等。交互界面：PC 端管理后台、移动端APP、大屏可视化系统，适配不同用户场景。

（二）核心功能模块设计

1.智能风险管控模块。动态风险地图：基于 GIS 技术展示井下各区域风险等级（红/黄/蓝/绿），标注重大风险点（如冲击地压危险区、高瓦斯区域）。预警阈值配置：根据《煤矿安全生产条例》设定瓦斯浓度、顶板应力等参数的预警阈值，触发时自动推送至相关责任人。风险溯源分析：结合历史数据与实时监测结果，生成风险演变趋势报告，辅助制定防控措施。

2.隐患闭环治理模块。全流程管理：graphTD；A[隐患发现]- ..> B[移动端上报]；B-->C[系统派单]；C-->D[责任人整改]；D-->E[验收闭环]；E-->F[数据上链存证]；智能派单规则：根据隐患类型（顶板、通风、机电等）自动匹配责任部门与整改标准，参考山东能源集团“ 双防” 机制要求。

-逾期预警机制：对超期未整改隐患自动升级上报，关联绩效考核（参考2025 年安全考核办法）。

3.人员定位与行为管控模块。精准定位：采用UWB（超宽带）定位技术，实现井下人员厘米级定位，实时显示作业人员分布。违章识别：通过AI 视频分析，自动识别“ 三违” 行为（如未佩戴安全帽、违规操作设备），即时抓拍并预警。考勤与轨迹：记录人员出入井时间、作业轨迹，为事故追溯提供数据支撑。

4.应急指挥调度模块。一张图指挥：整合人员定位、设备状态、避灾路线等数据，生成应急处置方案，支持一键启动应急预案。音视频联动：

对接井下广播系统、视频监控，实现应急指令实时下达与现场画面回传。

灾后模拟推演：基于历史事故数据构建应急推演模型，辅助培训演练。

三、平台关键技术与创新点

（一）核心技术突破

1.矿用智能传感器防爆技术。采用本安型设计，满足煤矿井下防爆要求，支持粉尘、潮湿环境长期稳定运行，数据采集误差率 ≤1‰

2.多源异构数据融合算法。整合地质勘探数据（如三维地震数据）、实时监测数据、生产数据，通过时空对齐算法构建统一数据模型，提升风险预测准确率。

3.低功耗边缘计算技术。在井下变电所、水泵房等区域部署边缘计算节点，实现数据本地预处理，减少核心网络带宽压力，保障实时性。

（二）管理模式创新

1.责任落实数字化。通过区块链技术记录“ 检查-整改-验收” 全流程，明确各环节责任人，实现“ 安全责任可追溯、考核结果可量化” （参考2025 年《安全生产责任追究办法》）。2.监管流程透明化。二级公司可通过平台实时查看三级单位隐患整改进度、风险管控效果，解决“ 监督检查不深入” 问题。3.培训考核智能化。开发VR 安全培训系统，模拟煤尘爆炸、透水等事故场景，员工通过实操考核后方可上岗，提升培训实效性。

四、平台应用场景与实施效果

（一）典型应用场景

1.冲击地压智能预警场景。数据采集：在煤层巷道布置应力传感器，实时监测顶板压力变化。算法分析：当压力曲线超过预警阈值时，系统自动调用历史冲击地压数据，生成风险等级（如“ 红色预警” ）。应急处置：同步推送预警信息至矿长、总工程师手机 APP，触发撤人指令，联动井下广播系统发布撤离通知。

2.瓦斯超限闭环管理场景。实时监测：瓦斯传感器检测到浓度超 0.8% 时，平台自动标记异常区域。流程触发：系统向通风队队长派单，要求30分钟内到达现场处置。整改验收：队长通过APP 上传整改措施（如调整通风系统），安全监察部在线验收，数据上链存证。

（二）实施效果预测

1.风险预警效率提升：重大风险识别时间从传统人工巡检的 4 小时缩短至实时响应，预警准确率 295‰ 。2.隐患整改率提高：闭环整改率从 60% 提升至 95% 以上，参考 2005-2024 年百万吨死亡率下降趋势（从 2.81 降至0.059），预计可进一步降低事故发生率。3.管理成本优化：减少人工巡检工作量 30% ，监管效率提升 50% ，每年可节约安全管理成本约1500 万元/矿。4.责任追溯时效缩短：事故责任认定时间从传统的72 小时缩短至8 小时，满足《生产安全事故报告和调查处理条例》快速响应要求。

五、结论与展望

1.技术融合深化：引入数字孪生技术构建井下三维虚拟场景，实现“ 物理煤矿” 与“ 虚拟煤矿” 实时映射，提升风险可视化水平。

2.标准体系完善：推动行业统一数据标准制定，解决不同厂商系统兼容性问题，促进全产业链安全数据共享。

3.应用场景拓展：延伸至煤矿全生命周期管理，如智能开采设备安全联动、退役矿井隐患监测等，构建“ 大安全” 管理格局。

随着 5G、AIoT 等技术在煤矿的规模化应用，信息化平台将从“ 辅助工具” 升级为“ 决策中枢” ，为煤炭行业安全高质量发展提供核心支撑。

参考文献

[1]国家矿山安监局,应急管理部,国家发展改革委,等.关于印发《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》的通知[Z].矿安〔2024〕42 号.2024-04-24.

[2]郭庆.煤矿开采过程中的智能监测系统设计与优化[J].中国战略新兴产业,2024,(27):20-22.