基于系统动力学的煤矿物联网模型研究设计

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摘 要：采用系统动力学方法研究了煤矿系统中的安全管理与控制问题，找出了煤矿安全管理系统中各要素之间的复杂关系，建立起系统关系网，然后结合物联网技术，构建起一个更加完整的智能矿山管理系统。该研究设计可为煤炭企业管理和科研人员提供一种新的研究思路和设计参考。

关键词：系统动力学；煤矿；物联网；模型

中图分类号：TD76 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）07-0069-04

0 引 言

近些年来，我国煤矿安全事故不断发生，对人员以及经济造成了极大的损失。因此，研究如何通过新的智能网络来降低我国煤矿事故发生率和事故损失具有重大的理论意义和现实意义。

煤矿安全生产系统作为一个由不同的动态系统构成的复杂群体，具有工作地点多变、环境复杂、生产过程复杂等特点。因此，传统的从静态、注重结果的角度出发的研究方法缺乏对煤矿系统性及波动规律的认识。系统动力学方法则可以宏观、动态而全面地研究煤矿安全系统中各个要素之间的相互关系，从而能够建立一套与实际相符的煤矿系统模型。

物联网作为一个新兴技术领域，近些年来在煤矿生产系统的运用也得到广泛的推广。然而，目前我国的煤矿物联网由于发展的不成熟，在其应用中存在着计算机硬件采购方面投入大，软件投入小，生产安全监控体系不完善等问题，并没有真正建立起有效的开放的综合信息系统平台[1]。

本文在系统分析的基础上，构建出煤矿安全系统完整的层次关系图，并建立起因果关系图，然后在此基础上通过与物联网技术的结合，研究设计出了一个完整的物联网架构模型。基于此方法设计的煤矿物联网模型，对煤炭行业提高综合信息化管理水平以及企业竞争能力都具有重要的现实意义。

1 煤矿安全系统影响因子分析

对煤矿安全影响因子分析，是对煤矿系统事故分析和系统动力学仿真研究的基础。本文前期统计了大量的典型煤矿事故并进行分析，以期构建相对完善和全面的煤矿安全影响因子体系，为建立完整的物联网系统、指导科学化的安全管理奠定了基础。

在通过对大量煤矿事故原因的分析与统计上，总结出了煤矿安全影响因素总共可分成七大类，分别是设备因素、自然因素、员工因素、安全科技因素、安全管理因素、法律监督因素和经济因素。通过深层次的系统分析研究，发现煤矿安全系统的七大类影响因素内部还存在相互关系，进而体现了煤矿事故原因的复杂化、多样化。煤矿系统安全影响因素的内在关系如图1所示[2]。

图1 煤矿安全影响因素关系图

在大量统计及研究的基础是，总结发现七大类因素还包含很多子影响因素，具体如下[3]：

（1）设备因素：煤矿装备设施水平作为影响煤矿安全生产的基本条件，其水平的高低主要由供电系统可靠性、采掘设备先进性、通风系统安全性、瓦斯防治水平、安全监测水平、防火设施可靠性、防尘设施的可靠性、排水系统可靠性、提升系统可靠性、支护系统可靠性等因素决定。

（2）自然因素：自然因素作为煤矿安全系统的原生条件，它的控制幅度较弱，其主要包含瓦斯和粉层、水文地质条件、顶板条件、自然发火、热害、地质构造等因素。

（3）员工因素：员工因素是煤矿安全系统的直接因素，控制程度的高低将直接影响煤矿系统的安全水平，其影响因素主要包括安全素质、从业年限、自主管理、文化程度、安全激励、心理因素、生理因素、工作环境等。

（4）安全科技因素：在煤矿现代化建设中，安全科技因素成为了保障煤矿安全系统的重要因素，其影响因素主要包括开采设计、安全关键技术研究、安全技术示范工程、安全技术理论研究、安全技术人才等。

（5）安全管理因素：煤矿的安全管理水平直接反应了煤矿系统安全水平，其主要影响因素包括人力资源管理、管理信息系统、管理机制、安全教育管理、安全评价、劳动组织管理、危险源管理和设备管理等。

（6）法律监督因素：法律监督因素作为规范煤矿安全生产的外力，其主要影响因素包括政府安全监察体系、国家行业法律法规、责任追究制度、煤矿自身监察体系、专项整治等。

（7）经济因素：经济利益因素作为影响各阶层的不可忽视的因素，其影响因素主要包括煤矿主的利益、地方政府利益、煤炭行业利益、国家宏观调控。

2 煤矿安全系统动力学模型研究

通过对煤炭安全系统影响因素的全面分析，已经基本对全部影响因素进行了总结。为了确立煤矿安全系统的内部因果关系，从而更清晰地反应系统各因子的关联及影响，这里从七大影响因素中选取了以下的安全指标：技术装备水平、地质环境、矿山事故率、百万吨死亡率、伤亡率、企业利益、利润率、安全投入、产能投入、安全培训及考核力度等主要变量因素。

经过分析确定，影响煤矿安全主要因素的因果关系图如图2所示[4]。

图2 煤矿安全系统动力学模型图

通过上述因果关系图，反映了经济效益、生产规模、安全投入、技术与装备水平、生产投入、安全人员、安全管理、安全培训考核等主要系统因素对煤矿安全具体的影响及作用关系。

3 基于系统动力学的煤矿安全影响因子层级

通过前文对影响因子的分析和系统因果的分析，煤矿安全影响因素的关系已经确定。基于此，这里通过解释结构模型来进行层次分析，就可以将各个因素间的复杂关系通过一个多层次的递阶结构清晰地展现出来。具体层次分析结果如图3所示。

通过分析图可以清晰地看到煤矿安全系统中的表层直接因素、中层间接因素以及深层根本因素的具体原因，以及各因子间的相互关系。分清各主要因子之间的相互关系，将增强我们对煤矿安全系统的认识，对建立防范体系具有重要的指导意义。

4 煤矿安全物联网模型研究设计

4.1 煤矿安全运作系统分析

通过前文对煤矿安全影响因素的分析，已经很清晰地认识主要的安全影响因素以及它们的关系，为了更好地对各类影响因素进行控制与管理，这里将上述各类安全因素所涉及的煤矿运作系统进行分类，具体结果如表1所列。

通过以上分类，清晰地展示了安全影响因素所涉及的各类煤矿运作系统。

图3 煤矿系统安全影响因素层级图

表1 安全因素所属运作系统分类图

煤矿运作系统 涉及煤矿安全因素

矿山灾害感知系统 瓦斯防治、防火防尘、矿井压力等

矿山设备感知系统 采掘设备、通风供电设备等

矿山周围环境感知系统 水文地质、温度湿度等

生产监控指挥系统 采掘环境、运输环境等

人力资源管理系统 人员安全素质、员工安全培训等

资产财务管理系统 员工利益，矿业、行业盈利等

专家决策支持系统 安全评价系统，安全人才水平等

工程项目管理系统 安全工程建设，运作系统建设等

运销管理系统 设备管理，信息管理等

感知信息漫游系统 信息采集、传输，信息共享等

机电设备管理系统 设备条件、设备管理体系等

...... ……

4.2煤矿安全物联网模型设计

物联网技术在煤矿系统的运用在很大程度上提高了矿山的智能化运作。通过以上对煤矿安全系统的分析，已经清晰确定了煤矿安全因素之间的相互关系。结合物联网技术，我们可以确定在煤矿物联网的构建中基本可以分为四个层面。具体煤矿物联网的架构模型如图4所示[5]。

感知与控制层作为传统物联网研究的热点，已经比较成熟，结合前文的影响因素分析，这里一共设计了四个系统，分别是安全系统、生产系统、供电系统和生产调度系统。安全系统包括安全监测、井下排水、通风、防灭火、束管监测、瓦斯抽放、人员考勤和人员监控；生产系统包括工作面、提升系统、皮带系统、供压系统、水处理、选煤厂、锅炉房、井下降温及给水系统；供电系统包括地面与地下供电；生产调度系统包括无线通信系统、调度通信系统、信息监控系统和大屏幕显示系统。

信息集成层是新型煤矿物联网系统的数字化集成中心，主要由工业级实时数据库和关系型数据库组成。工业级实时数据库包含了数据分析、联动控制策略库、故障诊断库和专家库；关系型数据库主要包含管理基础库、组织机构库、业务标准库和专家知识库。

管理决策层作为企业的智能管理层，分为生产智能分析和商务智能分析两部分。生产智能分析中心主要运作包括计划目标管理、物资管理、运销管理、工程项目管理、能源管理、机电设备管理、通风设计分析和安全管理；商务智能分析中心主要运作包括全面预算管理、财务管理、人力资源管理、固定资产管理、煤质管理、精细化管理、生产调度管理和三维数字开采管理。

企业展示层主要是通过企业展示网络来展示企业的相关信息。

煤矿物联网架构的自上而下的四个层级分工明细又相互协作，各个层级间共用同一的数据仓库，并通过工业以太网和企业管理网实现联通。

5 结 语

煤矿安全的系统动力学研究以煤矿生产运营过程中影响安全运作的各个因素为研究对象，将其分为若干子系统，对各子系统中的影响因子进行分析，确定系统因果图，并建立起煤矿安全层级解释模型，为科学的构建煤矿物联网系统以及制定科学的安全管理决策提供了依据。

通过煤矿物联网的构建，可实现智能矿山的自动化运作，为煤矿企业经济的可持续发展和矿区环境的安全稳定提供了保证。

参 考 文 献

[1] 张申，丁恩杰.物联网与感知矿山专题讲座之一物联网基本感念及应用典型[J]. 工矿自动化，2010（10）：104-108.

[2] 林富森，徐锡源.安全系统工程基础与实践[M].北京：煤炭工业出版社，2001.

[3] 邱利，朱明.矿山安全生产系统动力学研究初探[J].矿业快报，2005（2）：23-24.

[4] 李希建.煤矿安全管理的SD模型及其分析[J].矿业安全与环保，2003（1）：21-22.

[5] 沈红心.矿产资源开发预警系统研究[J].浙江大学学报，2005（6）：49-64.

[6] 张申，赵小虎.数字矿山及其两大基础平台建设[J].煤炭学报，2007（9）：997-1001.