煤矿井下智能应急撤离系统研发与应用

1 引言

煤矿井下作业环境具有巷道纵深长、设备管线密集、地质条件复杂等特点，矿工在应对火灾、水灾、瓦斯爆炸等灾害时，传统应急撤离方式存在三大核心痛点：一是依赖调度电话、应急广播等单一系统逐一下发通知，耗时且易遗漏；二是静态路线图无法适应灾变导致的巷道阻塞；三是缺乏对被困人员位置的实时追踪，影响救援决策效率。国家能源集团神东煤炭集团哈拉沟煤矿在智能化改造中，针对上述问题研发了智能应急撤离系统，通过多源数据融合与智能算法应用，实现了应急响应的敏捷化、撤离路线的动态化和救援决策的科学化。

2 系统架构与关键技术

2.1 多源异构数据融合平台

系统集成人员定位、安全监测监控、应急广播、调度电话、工业视频等5大类12 个子系统数据，采用FTP+Text、HTTP+JSON、HTTP+XML 等协议实现数据实时同步。针对人员定位系统每秒产生超10 万条定位数据的特性，研发Java 采集程序构建数据交互桥梁，通过FDL 数据处理平 台完成数据清洗、转换与存储，确保数据时效性误差小于0.5 秒。例如，当瓦斯浓度超限时，系统可在8 秒内完成从监测数据采集到应急广播播报的全流程。

2.2 树形交互式路线规划模型

采用三级树形结构管理撤离路线节点：以矿井为根节点，直接通往地面的关键区域为 1 级节点，深入工作面的巷道为2 级节点。通过节点与井下基站的精准映射，系统可实时接收人员定位数据，智能逆向追溯生成最优撤离路径。在哈拉沟煤矿的实践中，系统针对综采工作面设计了包含3 条主路线、5 条备选路线的网络，当某条巷道发生塌方时，系统可在15 秒内重新规划路线并推送至受影响区域人员。

2.3 多模态通知下发机制

系统支持语音电话、应急广播、手机短信、定位仪卡振动等6 种通知渠道，创新性地采用"区域-设备-人员"三级映射模型实现精准触达。通过WebAPI 技术将预警信息推送至各终端，配合RabbitMQ 消息队列实现生产端/消费端异步通信，确保日均3 万人次访问的生产控制平台APP 消息实时投递。在 2025 年 5 月的模拟火灾演练中，系统成功在28 秒内完成对876 名井下作业人员的全覆盖通知。

3 核心功能实现

3.1 动态区域管理与终端联动

系统采用树形结构展示矿井区域，支持根据生产需要动态调整区域划分。在哈拉沟煤矿应用中，将全矿划分为12 个一级区域、47 个二级区域，每个区域绑定定位基站、调度电话、应急广播等终端设备。当调度员勾选某区域时，系统自动展示关联的23 类终端信息，实现"一键式"饱和通知。例如，在2025 年6 月的水灾演练中，系统通过区域联动功能，在45 秒内完成了对 3 个受灾区域、156 台设备的联动控制。

3.2 智能轨迹追踪与异常预警

依托UWB 精准定位技术，系统实时采集人员位置数据，生成包含时间戳的轨迹序列。当监测到人员长时间停滞（超过预设阈值）时，系统自动升级报警等级并推送至救援指挥中心。在 2025 年7 月的实战救援中，系统通过轨迹分析准确判定3 名被困人员位置，为救援队伍制定钻孔救援方案提供了关键数据支持。

3.3 基于灾变类型的路线优化

针对煤矿多灾种耦合的特点，系统内置火灾、水灾、瓦斯爆炸等 8 种灾变模型，每种模型对应不同的路线规划策略。例如，火灾场景下优先选择通风良好的路线，水灾场景下避开积水区域。在2025 年8 月的综合演练中，系统根据模拟的"瓦斯爆炸+顶板冒落"复合灾害，动态调整撤离路线，使原本需要45 分钟的撤离时间缩短至27 分钟。

4 应用效果分析

4.1 效率提升量化评估

系统在哈拉沟煤矿全矿范围应用后，应急撤离效率提升 40% ，具体表现为：

通知覆盖时间从传统方式的 5-8 分钟缩短至30 秒内

路线规划响应时间从 3 分钟降至15 秒

人员定位精度从±5 米提升至±0.3 米

轨迹追踪数据更新频率从每分钟1 次提高至每秒 2 次

4.2 典型场景应用案例

2025 年7 月15 日，哈拉沟煤矿22103 综采工作面发生模拟瓦斯超限事故。系统在 0.8 秒内触发预警，通过以下流程完成应急响应：

定位系统锁定工作面及相邻巷道内的 127 名作业人员

路线规划模块生成3 条撤离路径并推送至人员定位卡

应急广播循环播报疏散指令，同时调度电话自动呼叫班组长

工业视频实时监控撤离进度，指挥中心通过轨迹追踪确认全员升井

整个过程耗时 12 分17 秒，较传统方式节省 23 分钟，验证了系统在真实灾害场景下的有效性。

5 技术创新点

5.1 多智能体协同决策模型

本系统创新性引入多智能体技术框架，构建了包含人员智能体、环境智能体、设备智能体的三维协同决策模型。其中，人员智能体通过可穿戴设备实时采集生理数据（如心率、血氧饱和度）及运动参数（速度、方向），结合个体行为特征库动态优化撤离路径选择；环境智能体基于多源传感器网络（气体浓度、温度、顶板位移等）构建灾害扩散预测模型，每秒更新3 次风险热力图；设备智能体则通过物联网技术监控通风、排水、供电等关键系统的运行状态，自动识别设备故障前兆。三者在分布式计算框架下实现数据共享与策略协商，通过强化学习算法迭代优化决策逻辑，使路线规划准确率从传统方案的78%提升至 92% ，尤其在复杂巷道交叉区域的表现提升显著。

5.2 基于数字孪生的仿真验证

系统开发了高精度数字孪生平台，采用三维激光扫描与BIM 建模技术，1:1 还原巷道几何特征（坡度、曲率半径）、设备布局（风机位置、避难硐室分布）及人员初始分布状态。 通过集成多智能体仿真引擎，可在虚拟环境中模拟2000 人同时撤离的极端场景， 炸强度、透水速度）和人员行为模式（恐慌系数、服从度）。经百万次模拟测试， 系统在处 消息投递延迟稳定控制在 0.3 秒以内，资源调度冲突率低于 0.5% ，且仿真结果 测数 误差率小于 8% ，为实际部署提供了可靠的数据支撑和风险预判依据。

5.3 边缘计算与云计算协同架构

系统采用"云端训练+边缘推理"的混合计算模式，在井下部署具备 AI 加速能力的边缘服务器，将人员行为预测、风险评估等核心模型进行本地化 局数 迭代训练，每日同步更新边缘节点的算法参数；边缘端则承担实时数 ，通过模型压缩技术将神经网络参数量减少 60% 。经实际场景测试， 迟从传统 式的 1.2 秒降低至0.4 秒，同时减少30%的云端带宽占用，确保在通信中 时自主运行能力，显著提升了系统的鲁棒性和实时性。

6 结论

煤矿井下智能应急撤离系统的研发与应用，实现了从"人工经验决策"到"数据智能驱动"的跨越式发展。系统在哈拉沟煤矿的成功实践表明，通过多源数据融合、智能算法应用和硬件装备升级，可显著提升煤矿应急管理能力。随着5G、数字孪生等技术的深度融合，智能应急撤离系统将成为煤矿安全生产体系的核心组件，为构建"零死亡"矿山提供技术保障。

参考文献：

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