据统计，我国27%的矿井面临水害治理问题，井下排水系统是防止水害的重要措施。煤矿排水系统作为煤矿中的高耗能用电系统，就行业平均水平而言，约占吨煤能耗的10%左右，超过采掘及运输作业过程是仅次于洗选作业的第二大耗能系统，为井下最耗能的部分。天气因素是影响水仓水位的重要因素，成熟的天气预报系统为建成中央泵房天气预警系统提供了可能。鲁西煤矿已经建成了直接反映水仓水位的水文监测系统，同时应急广播系统及人员定位系统也已投入使用。因此综合现有资源，充分发挥各系统的潜在效能达到智能联动，结合机器学习方法，实现水害预警，智能提前启动水仓水位控制，运用合理的控制策略实现排水“电高峰”-“电低谷”的切换，为工作人员提供危险报警信号，最终达到水害防范于未然的目的，该项目是一项能够充分体现经济效益，环境效益，安全效益的工作。

鲁西煤矿以中央泵房为研究对象，结合天气、水文监测系统的水位、“峰谷”电价数据，采用机器学习的方法实现大数据分析，研发一套集成智能控制“峰谷”排水、预警灾害天气水位、水位预警和人员撤离信息及时广播、人员定位系统精准定向预警、和谐人机交互界面、井下工作面-大巷-井口等区域人员统计表格实时准确 “弹出”的智能预警控制联动系统。

一、主要研究内容包括：

1.完成对水文监测系统数据的采集，实现与水泵自动化系统联动。

完成水文监测系统的水位、水压、涌水量、位移量、降水量数据采集，利用大数据分析方法实现对数据的筛选，预滤波；采用合理的算法实现对缺失数据的处理，获得准确的数据，引入水泵智能控制系统进行在线优化。

2.对排水系统水泵调度策略进行优化，实现高峰负载的转移，降低排水系统用电成本，节约能源。

针对传统控制策略控制简单、能耗成本高的问题，设计“避峰就谷”的控制策略。对水仓水位进行细分，为每个水位区间设置不同的控制逻辑，同时控制逻辑可以根据时间和涌水量的大小进行动态调整。建立灰色马尔科夫模型对井下各时刻的涌水量进行预测，利用预测得到的涌水量建立排水系统的数学模型，引入模型预测控制进行在线优化。

3.实现天气预报信息与水泵自动化系统联动

实现天气预警信息与水泵启停联动，获取气象中心天气信息，根据天气预警信息实现水泵的智能控制，运用决策算法得到水泵启停信息，控制水泵启停，使得水仓水位始终处于不同天气下最合理的水位区间。

4.适应不同水质的排水管路智能切换

监测水质浊度信息，根据水质不同实现对排放水质的达标化监测控制，适应不同水质浊度自动切换/启停排水管路，保证污水系统处理能力不超标，实现多水平阶梯式联合排水智能控制功能。

5.应急广播系统、人员定位系统与水泵自动化系统联动

系统判断达到预警水位时，启动应急广播通讯，触发相应区域的应急广播系统完成预警信息广播，实时播报水位预警和人员撤离信息，联合人员定位系统，实现精准到点的精确预警控制。

6.决策参数数据的去污化处理及实时动态监控

将从不同系统获取的水仓水位、浊度、涌水量、峰谷平、气象参数等监控信息，首先使用聚类控制算法排除明显偏离数据，对缺失数据采用前后差值算法进行填充，能够实时显示各项数据信息，特别是当预警信息发出时，能够实时弹出井下工作面、大巷、井口等区域人员统计表格。

二、系统软件的主窗口图如图 1所示，功能包括：

1.鲁西矿地理位置显示：该区域始终显示当前获取天气的地理位置，能够直观的反映天气信息位置是否准确，当该处位置定位错误时说明天气信息错误；

2.天气信息显示：显示两个不同天气信息源的基本天气信息，主要为温度、阴晴雨信息、风向风力、空气质量指数；

3.降雨量与排水关系图：反馈1周（或者1个月）内的降水量与矿井排水量之间的关系；

4.预警等级：反馈系统的预警等级，分为正常状态、黄色预警、橙色预警及红色预警四个等级，以反馈系统的预警等级；

5.水文高度：反馈水文系统的基本水文信息；

6.降水概率显示：反映系统预警的降水概率，分为12小时降水概率预测、24小时降水概率预测及48小时降水概率大小；

7.实时报表显示：主要显示井下关键工作点的人员数量信息。

图1  系统主窗口图

三、智能预测方法

利用机器学习的方法实现智能预测，用户可选择预测方法来源，作为预警数据的来源。采用的方法有：

1.卡尔曼滤波算法预测¹

结合数据来源1及数据来源2获得天气数据，利用卡尔曼算法建立预测模型，实现更加准确天气信息的获取，提高信息的准确性。

2.神经网络算法预测¹

收集数据源1和数据源2的历史数据，利用历史数据使用神经网络方法建立模型，进行训练，获得天气信息的预测模型，保证数据准确度。

3.SVR算法预测¹

建立SVR算法模型，使用数据源1和数据源2的历史数据，实现模型训练，获得天气信息的预测模型，保证数据准确度。

4.数据源信息预测¹

获得数据源1和数据源2的天气信息预测结果，用户可根据实际使用中数据情况选择使用哪个数据源作为预警信息的来源。

四、联动设置

1.水文联合设置

设置与水文系统的通信界面，用户可通过该界面设置与水文系统的通讯方式，通信数据格式，同时用户可设置预警限值，同时实现对通信状态的显示，保证通信系统的安全性。

设置与水文系统的通信界面，用户可通过该界面设置与水文系统的通讯方式，通信数据格式，同时用户可设置预警限值，同时实现对通信状态的显示，保证通信系统的安全性。

1）数据通信格式设置：实现与水文系统通信格式的设置；

2）预警数据来源设置：预警数据来源设置，可选择数据源1、数据源2、卡尔曼算法预测数据、神经网络模型预测数据、SVR模型预测数据作为预测数据的来源；

3）预警限设置：设置不同预警等级的预警限值；

4）通信状态显示：显示与水文系统联网状态。通信中断时发出警告信息。

2.应急广播设置

设置与应急广播系统的通信界面，用户可通过该界面设置与应急广播系统，通信数据格式，同时用户可设置预警限值，同时实现对通信状态的显示，保证通信系统的安全性。该界面拥有信息推送功能，实现与客户端程序的信息交互。

3.人员定位设置

设置与人员定位系统的通信界面，用户可通过该界面设置与人员定位系统，通信数据格式，同时用户可设置预警限值，同时实现对通信状态的显示，保证通信系统的安全性。该界面拥有信息推送功能，实现与客户端程序的信息交互⁴。

4.水文排水联动

首先通过数据管道获取水文系统的水位、水压、涌水量、位移及降水量数据，获取的数据中不可避免的存在偏差大、不连续等数据污染情况，采用聚类分析的方法获取明显偏离真是数据集的偏差数据，并采取预滤波算法保证数据能够更加准确的反映实际矿井环境，对于数据中的缺失问题，采用前后差值算法、中值差值算法等方法实现数据的填补，使数据完整性得到保证，将经过处理的数据集输入到决策树算法中，通过决策树算法实现预警状态的决策，最终将获得的决策结果应用于水泵智能化控制系统²，实现水文系统与水泵自动化控制系统的联动。

5.排水系统策略优化

用电谷段多开启水泵，将水位维持在低水位，为用电高峰时段的涌水提供容量；用电高峰和尖峰段少开启水泵，将水位维持在高水位，等到谷时段或者平时段将水排出。根据此原则，在用电高峰到来前，水仓水位刚好降到最低；用电高峰结束时，水仓水位刚好达到最高。控制系统方面在水位细分的基础上引入水位变化率，用来表示涌水量的情况，根据水位变化率的不同，动态调整控制策略，同时根据水位的不同，为每个水位分别设置了理想水位变化率和警告水位变化率。根据水位变化率和理想水位变化率以及警告水位变化率的关系调整水泵控制逻辑²。设计一种基于模型预测控制算法的控制策略，建立灰色马尔科夫模型对各时刻涌水量进行预测；结合鲁西煤矿泵房的情况，建立系统的数学模型，结合“避峰就谷”原则，进行最优求解，引入模型预测控制进行闭环优化，提升对干扰的抑制能力。

结  论：该研究建立了煤矿的综合天气预报信息及水文数据预警模型及系统，通过改进的PS0-ANN方法深度挖掘天气预报信息及水文数据与水仓水位的关系，建立了基 于天气预报信息及煤矿水文大数据的自学习模型，提出了涌水时刻预测的灰色 马尔科夫方法。提出了基于麻雀搜索算法的鲁西煤矿“避峰就谷”节能控制策略，实现了对排水系统水泵调度策略的优化，引入水泵排水系统进行闭环控制，在首先保证矿井安全的前提达到了节能降耗的目的。

参考文献：

1.赵猛,任志浩,褚海峰等基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化算法[J].煤炭学报:1-11[2022-11-21].DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2022.1131.

2.王毅, 程学珍, 赵猛等. 基于SK-S7G2和LabVIEW的流量检测系统设计

3.逄明祥, 王善培, 李乾等一种基于遗传神经网络的煤矿井下定位算法[J]. 实验室研究与探索, 2021, 40(4): 8-12.