在智慧礦山與“雙碳”目標(biāo)雙重驅(qū)動(dòng)下，煤礦瓦斯治理正由被動(dòng)防控向精準(zhǔn)化、智能化、資源化方向演進(jìn)。筆者系統(tǒng)構(gòu)建了涵蓋瓦斯賦存精準(zhǔn)探測(cè)、智能抽采、動(dòng)態(tài)調(diào)控、數(shù)據(jù)平臺(tái)與梯級(jí)利用的全流程綜合治理體系，通過(guò)集成多源傳感、數(shù)字孿生與人工智能技術(shù)，突破傳統(tǒng)治理中“探測(cè)、抽采、利用”環(huán)節(jié)割裂的瓶頸，提升了從地質(zhì)透明化到瓦斯利用各個(gè)治理環(huán)節(jié)的聯(lián)系。研究成果為深部高瓦斯礦井的安全高效開(kāi)采與瓦斯資源清潔利用提供了系統(tǒng)化解決方案，對(duì)推動(dòng)煤炭行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型與能源安全保障具有重要理論與實(shí)踐意義。

文章來(lái)源：《智能礦山》2026年第1期“學(xué)術(shù)園地”欄目

第一作者：趙鵬翔，教授，博士（后），現(xiàn)任西安科技大學(xué)“一帶一路”能源研究院副院長(zhǎng)，主要從事煤層開(kāi)采多場(chǎng)耦合理論與瓦斯防治技術(shù)方面的研究。E-mail：zhpxhs@sina.com

作者單位：西安科技大學(xué)；煤炭行業(yè)西部礦井瓦斯智能抽采工程研究中心；新疆維吾爾自治區(qū)煤炭科學(xué)研究所；新疆工程學(xué)院；甘肅多慧達(dá)智能裝備科技有限責(zé)任公司

引用格式：趙鵬翔，張藝波，李樹(shù)剛，等. 礦井瓦斯“探?抽?調(diào)?采?用”全流程智能防治與利用體系構(gòu)建[J]. 智能礦山，2026，7（1）：117-123.

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我國(guó)煤礦瓦斯治理已從傳統(tǒng)被動(dòng)防控向主動(dòng)精準(zhǔn)治理轉(zhuǎn)型，但在復(fù)雜地質(zhì)條件下瓦斯賦存規(guī)律探測(cè)精度、多源瓦斯抽采效率協(xié)同提升、抽采瓦斯規(guī)?；咝Ю玫汝P(guān)鍵環(huán)節(jié)仍面臨技術(shù)瓶頸，導(dǎo)致瓦斯“治”與“用”的銜接不足。將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)與瓦斯治理全流程深度融合，實(shí)現(xiàn)從精準(zhǔn)探測(cè)、高效抽采到梯級(jí)利用的一體化協(xié)同優(yōu)化，成為突破現(xiàn)有治理瓶頸、推動(dòng)煤礦安全綠色轉(zhuǎn)型的核心命題。因此，系統(tǒng)梳理煤礦瓦斯綜合治理體系，剖析全鏈條的關(guān)鍵技術(shù)難題，探索多技術(shù)融合的優(yōu)化路徑，對(duì)提升我國(guó)煤礦瓦斯治理水平、保障能源安全與實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供理論支撐與實(shí)踐意義。

煤礦瓦斯精準(zhǔn)探測(cè)是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害主動(dòng)預(yù)警與資源高效開(kāi)發(fā)的前提，其技術(shù)發(fā)展正經(jīng)歷著從宏觀到微觀表征、從單一方法到多源數(shù)據(jù)融合的演進(jìn)。在“人工智能+AI”發(fā)展驅(qū)動(dòng)下，礦井瓦斯災(zāi)害治理也逐漸向精準(zhǔn)化、智能化、全程化方向發(fā)展。其發(fā)展路徑呈現(xiàn)出清晰的層次性：在感知層，依托高精度探測(cè)與多源地質(zhì)信息融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)瓦斯賦存規(guī)律的動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)刻畫；在決策層，借助大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法，構(gòu)建抽采參數(shù)優(yōu)化與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；在執(zhí)行層，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)智能調(diào)控裝備與自適應(yīng)抽采系統(tǒng)，形成“探測(cè)-抽采-利用”全鏈條閉環(huán)調(diào)控。隨著數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算等技術(shù)與瓦斯治理場(chǎng)景的深度融合，構(gòu)建起“地質(zhì)透明化、決策智能化、調(diào)控自適應(yīng)、利用梯級(jí)化”的新型瓦斯綜合治理體系，最終實(shí)現(xiàn)安全防控與資源化利用的協(xié)同統(tǒng)一，為我國(guó)煤炭行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型與能源安全戰(zhàn)略提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

瓦斯綜合治理體系研究

1.1 瓦斯賦存精準(zhǔn)探測(cè)技術(shù)

采動(dòng)卸壓形成的瓦斯富集區(qū)是礦井瓦斯災(zāi)害防治的重點(diǎn)與難點(diǎn)，采空區(qū)卸壓瓦斯精準(zhǔn)探測(cè)是瓦斯綜合治理的前端措施及智能抽采的重要保障。隨著開(kāi)采強(qiáng)度與深度的不斷增加，覆巖裂縫場(chǎng)與瓦斯運(yùn)移通道日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)點(diǎn)式或區(qū)域式瓦斯含量測(cè)定方法難以精確描繪瓦斯在采空區(qū)及圍巖裂縫帶中的非均質(zhì)分布規(guī)律，嚴(yán)重制約了瓦斯高效抽采與災(zāi)害精準(zhǔn)防控。

受限于井下復(fù)雜環(huán)境與探測(cè)技術(shù)瓶頸，對(duì)鉆孔內(nèi)部地質(zhì)結(jié)構(gòu)、氣體參數(shù)與空間軌跡進(jìn)行一體化、可視化、定量化的原位探測(cè)仍面臨挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術(shù)功能單一，數(shù)據(jù)離散，難以形成對(duì)瓦斯富集條件的系統(tǒng)研判。因此，結(jié)合人工智能算法等智能化手段，研發(fā)集成化、智能化的鉆孔綜合探測(cè)裝備，并形成規(guī)范化的探測(cè)流程，對(duì)于揭示瓦斯富集機(jī)理、優(yōu)化抽采工程設(shè)計(jì)具有重要的理論與工程意義。

為解決采空區(qū)卸壓瓦斯探測(cè)精度不足的問(wèn)題，研發(fā)了瓦斯富集區(qū)智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)與采動(dòng)卸壓瓦斯富集區(qū)精準(zhǔn)探測(cè)儀。瓦斯富集區(qū)智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合大量歷史數(shù)據(jù)，可對(duì)不同地質(zhì)條件、開(kāi)采工藝下的煤層進(jìn)行覆巖裂縫發(fā)育高度預(yù)測(cè)，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步預(yù)測(cè)出瓦斯富集區(qū)范圍。

采動(dòng)卸壓瓦斯富集區(qū)精準(zhǔn)探測(cè)儀主要是由嵌入式處理器、氣體檢測(cè)模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元及電源管理系統(tǒng)等組成的主機(jī)部分；三維電子羅盤、氣體傳感器、溫濕度傳感器及伽馬射線探測(cè)器等探頭部分；深度編碼器及線纜盤與推桿測(cè)量鉆孔行進(jìn)深度與布設(shè)電纜及動(dòng)力部分；共3部分組成，智能預(yù)測(cè)與精準(zhǔn)探測(cè)示意如圖1所示。

圖1 智能預(yù)測(cè)與精準(zhǔn)探測(cè)示意

基于LSTM的瓦斯富集區(qū)智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)覆巖裂縫發(fā)育高度與瓦斯富集區(qū)范圍的動(dòng)態(tài)模擬，實(shí)現(xiàn)“區(qū)域經(jīng)驗(yàn)式”向“局部精準(zhǔn)式”的轉(zhuǎn)變；右側(cè)為采動(dòng)卸壓瓦斯富集區(qū)精準(zhǔn)探測(cè)儀，集成多傳感器與嵌入式系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆孔形態(tài)、結(jié)構(gòu)與氣體參數(shù)的一體化同步獲取。

通過(guò)集成孔壁成像、三維軌跡測(cè)量、多組分氣體濃度監(jiān)測(cè)及環(huán)境參數(shù)采集等功能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鉆孔“形態(tài)-結(jié)構(gòu)-氣體”信息的一體化同步獲取。在新疆部分礦區(qū)的應(yīng)用，鉆孔窺視全景及局部示意如圖2所示。

圖2 鉆孔窺視全景及局部示意

通過(guò)分析區(qū)域分類及裂縫大小、產(chǎn)狀、完整塊度、破碎區(qū)域等參數(shù)，精準(zhǔn)定位瓦 富集區(qū)段、精細(xì)識(shí)別煤層產(chǎn)狀與地質(zhì)構(gòu)造、客觀評(píng)價(jià)鉆孔工程質(zhì)量，并為圍巖穩(wěn)定性分析提供可視化數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步闡明了其對(duì)于推動(dòng)瓦斯治理從“區(qū)域經(jīng)驗(yàn)式”向“局部精準(zhǔn)式”轉(zhuǎn)變的核心作用。

通過(guò)揭示瓦斯富集規(guī)律與運(yùn)移通道，為抽采鉆孔的靶向布置與參數(shù)優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)；同時(shí)，其輸出的多源結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)成了智能抽采系統(tǒng)決策分析的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為實(shí)現(xiàn)抽采過(guò)程的動(dòng)態(tài)評(píng)估與自適應(yīng)調(diào)控奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，從而顯著提升了瓦斯抽采效率與礦井安全保障能力。

1.2 瓦斯抽采技術(shù)

采動(dòng)覆巖裂縫場(chǎng)形成的瓦斯運(yùn)移優(yōu)勢(shì)通道，為卸壓瓦斯抽采鉆孔在上覆巖層中的優(yōu)化布設(shè)提供了關(guān)鍵理論依據(jù)?；诖?，深部煤層氣高效抽采依賴于對(duì)裂縫演化規(guī)律的精準(zhǔn)識(shí)別，更需結(jié)合多技術(shù)手段構(gòu)建協(xié)同治理體系。在瓦斯抽采技術(shù)體系中，煤層氣預(yù)抽采作為區(qū)域性防突措施，主要通過(guò)井下鉆孔或地面井網(wǎng)對(duì)原始煤體進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間、大范圍的瓦斯預(yù)抽，降低煤層氣含量與壓力。

卸壓瓦斯抽采技術(shù)利用采煤工作面前方應(yīng)力釋放與覆巖裂縫發(fā)育的動(dòng)態(tài)過(guò)程，使鄰近層與圍巖中的吸附瓦斯解吸并導(dǎo)向采動(dòng)裂縫帶，進(jìn)而通過(guò)高位鉆孔、頂板走向長(zhǎng)鉆孔或穿層鉆孔等進(jìn)行高效攔截與捕集。通過(guò)高位鉆孔、定向長(zhǎng)鉆孔及高抽巷等抽采方法不僅顯著提升瓦斯抽采效率，同時(shí)緩解了采空區(qū)瓦斯積聚風(fēng)險(xiǎn)，兼具資源回收與災(zāi)害防控的作用。

隨著精準(zhǔn)開(kāi)采理念的深入，瓦斯治理已發(fā)展為以“應(yīng)力場(chǎng)-裂縫場(chǎng)-滲流場(chǎng)”多耦合機(jī)制為理論基礎(chǔ)，集成地質(zhì)保障、鉆孔優(yōu)化、智能調(diào)控于一體的綜合抽采模式。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用數(shù)值模擬和智能算法等方法在孔間距與抽采效率的關(guān)系分析、多目標(biāo)優(yōu)化算法的應(yīng)用等方面取得了重要進(jìn)展。目前，國(guó)內(nèi)外多通過(guò)多物理場(chǎng)耦合仿真（COMSOL）、離散元數(shù)值模擬（3DEC）、快速拉格朗日分析代碼（FLAC3D）及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)軟件（FLUENT）等數(shù)值模擬軟件，對(duì)覆巖裂縫發(fā)育、鉆孔抽采參數(shù)及氣體分布規(guī)律等開(kāi)展研究。

基于此，自主研發(fā)的高位瓦斯抽采鉆孔智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，高位瓦斯抽采鉆孔智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的2個(gè)核心模塊，鉆孔智能設(shè)計(jì)示意如圖3所示，圖3a可視化演示系統(tǒng)，基于Python構(gòu)建三維地質(zhì)模型，實(shí)現(xiàn)鉆孔布置參數(shù)的精確計(jì)算與動(dòng)態(tài)模擬；圖3b鉆孔行進(jìn)軌跡示意，通過(guò)深度編碼與推桿系統(tǒng)實(shí)時(shí)反饋鉆孔軌跡，確保布孔精度。

圖3 鉆孔智能設(shè)計(jì)示意

以現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)結(jié)果為核心依據(jù)，采用 Python 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)多套子系統(tǒng)模塊。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)井下三維模型構(gòu)建、鉆孔布置參數(shù)精確計(jì)算及鉆孔鉆進(jìn)過(guò)程動(dòng)態(tài)模擬等功能。經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)驗(yàn)證與鉆孔抽采效果專項(xiàng)分析表明，基于該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的礦井高位鉆孔抽采技術(shù)，不僅能有效起到瓦斯節(jié)流作用，還顯著提升了鉆孔布置的精準(zhǔn)度與瓦斯抽采效率。

1.3 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的動(dòng)態(tài)調(diào)控策略

隨著煤礦開(kāi)采向深部化、智能化方向加速邁進(jìn)，井下瓦斯?jié)舛鹊膭?dòng)態(tài)變化與抽采系統(tǒng)負(fù)壓的穩(wěn)定控制，已成為制約煤礦安全生產(chǎn)、規(guī)避瓦斯爆炸等重大風(fēng)險(xiǎn)的核心技術(shù)挑戰(zhàn)。在此背景下，以數(shù)字孿生技術(shù)為核心的虛擬調(diào)控試驗(yàn)平臺(tái)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等自適應(yīng)技術(shù)逐步走向成熟，通過(guò)部署在井下采掘面、回風(fēng)巷、抽采管路等關(guān)鍵區(qū)域的多類型傳感器（激光甲烷傳感器、壓力傳感器、流量傳感器），實(shí)現(xiàn)瓦斯?jié)舛?、?fù)壓值、抽采流量、溫度等多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與融合，并依托高精度礦井三維模型完成工況的實(shí)時(shí)仿真推演。

（1）在瓦斯智能抽采監(jiān)測(cè)環(huán)節(jié)，系統(tǒng)可通過(guò)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法自動(dòng)識(shí)別傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸延遲等問(wèn)題，確保監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與時(shí)效性；在評(píng)判層面，平臺(tái)中插入瓦斯抽采效果評(píng)判模型，結(jié)合煤層氣含量、抽采達(dá)標(biāo)時(shí)間、鉆孔瓦斯涌出量等關(guān)鍵指標(biāo)，動(dòng)態(tài)評(píng)估當(dāng)前抽采方案的有效性，當(dāng)出現(xiàn)抽采效率低于閾值、瓦斯?jié)舛染植砍薜惹闆r時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制并在響應(yīng)時(shí)間內(nèi)給出決策報(bào)告。

（2）在調(diào)控環(huán)節(jié)，未來(lái)智能調(diào)控系統(tǒng)將逐漸通過(guò)學(xué)習(xí)算法、控制算法以及自適應(yīng)機(jī)制等智能算法的快速迭代與優(yōu)化，通過(guò)在虛擬環(huán)境中模擬不同負(fù)壓調(diào)節(jié)策略、抽采鉆孔布局調(diào)整方案對(duì)瓦斯?jié)舛鹊挠绊?，篩選出最優(yōu)控制參數(shù)后，再同步至井下智能調(diào)控執(zhí)行終端（集氣體壓力、流量、濃度監(jiān)測(cè)設(shè)備、智能調(diào)節(jié)閥門于一體的智能化監(jiān)測(cè)設(shè)備），實(shí)現(xiàn)瓦斯?jié)舛扰c負(fù)壓的閉環(huán)自適應(yīng)控制，瓦斯抽采鉆孔參數(shù)精準(zhǔn)智能調(diào)控設(shè)備如圖4所示。

圖4 瓦斯抽采鉆孔參數(shù)精準(zhǔn)智能調(diào)控設(shè)備

1.4 數(shù)據(jù)采集與管理平臺(tái)構(gòu)建

基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)方法憑借其對(duì)復(fù)雜信息的整合能力與深度分析優(yōu)勢(shì)，已在智能制造、環(huán)境監(jiān)測(cè)、能源開(kāi)發(fā)等多個(gè)研究領(lǐng)域展現(xiàn)出極高的應(yīng)用價(jià)值，成為推動(dòng)行業(yè)技術(shù)升級(jí)與決策優(yōu)化的關(guān)鍵支撐。而在礦井瓦斯抽采領(lǐng)域，構(gòu)建覆蓋礦井瓦斯抽采數(shù)據(jù)全生命周期、兼具高效性與智能性的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，是突破抽采過(guò)程中信息碎片化、決策滯后等難題的核心環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的深度挖掘與精準(zhǔn)利用。

從礦井瓦斯抽采數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)源來(lái)看，涵蓋的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括：地面井及抽采泵等井上監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、井下實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及歷史抽采監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心功能圍繞“數(shù)據(jù)融合”與“數(shù)據(jù)挖掘”維度展開(kāi)：在數(shù)據(jù)融合層面，需通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、格式標(biāo)準(zhǔn)化、時(shí)域一致等技術(shù)手段，將原本分散在不同系統(tǒng)中的異構(gòu)數(shù)據(jù)整合為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的一致性與可用性；在數(shù)據(jù)挖掘?qū)用妫瑪?shù)據(jù)庫(kù)需搭載智能分析模塊，既為生產(chǎn)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，同時(shí)支撐深度應(yīng)用場(chǎng)景，提前預(yù)判抽采效率變化趨勢(shì)；關(guān)聯(lián)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與故障記錄，識(shí)別設(shè)備故障預(yù)警特征；結(jié)合地質(zhì)數(shù)據(jù)與抽采數(shù)據(jù)優(yōu)化鉆孔布局方案，提升瓦斯抽采預(yù)警與抽采率。

目前，研發(fā)了以礦井（礦區(qū)）為單元的數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)3大類?；A(chǔ)數(shù)據(jù)包括地理與地質(zhì)數(shù)據(jù)及工程參數(shù)等數(shù)據(jù)，作為所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一空間參考；專題數(shù)據(jù)涉及煤炭資源的具體狀況與規(guī)劃背景，主要包括空間數(shù)據(jù)圖層及相關(guān)屬性信息；管理數(shù)據(jù)則記錄了礦產(chǎn)資源管理過(guò)程及結(jié)果，由空間數(shù)據(jù)與屬性表格組成。三類數(shù)據(jù)中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是空間基礎(chǔ)，專題數(shù)據(jù)是管理內(nèi)容的本質(zhì)，管理數(shù)據(jù)則是對(duì)管理行為與結(jié)果的記錄，整體構(gòu)成了煤炭資源數(shù)據(jù)的完整管理體系，該平臺(tái)采用經(jīng)典的3層云服務(wù)體系，煤炭資源信息共享平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如圖5所示。

圖5 煤炭資源信息共享平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

（1）IaaS層為平臺(tái)提供底層物理支撐，通過(guò)虛擬化技術(shù)池化并動(dòng)態(tài)分配計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)資源，奠定了平臺(tái)彈性擴(kuò)展與高可靠性的運(yùn)行基礎(chǔ)。

（2）PaaS層是核心能力中樞。其以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)為核心，承擔(dān)了煤炭資源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的抽象、集成、標(biāo)準(zhǔn)化與安全管理；并在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了數(shù)據(jù)展示子系統(tǒng)、資源管理子系統(tǒng)與智能匹配子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)治理、可視化分析到按需智能推薦的全方位服務(wù)支撐。

（3）SaaS層為應(yīng)用層，該層針對(duì)不同主體的需求，提供了差異化的功能模塊，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的最終轉(zhuǎn)化。新疆煤炭資源信息共享平臺(tái)的建設(shè)，推動(dòng)煤炭行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

通過(guò)構(gòu)建分層解耦的技術(shù)架構(gòu)與全息透明的數(shù)據(jù)資源體系，未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用可以有效驅(qū)動(dòng)礦井安全治理能力、實(shí)現(xiàn)資源安全、綠色、高效利用，煤炭資源信息共享平臺(tái)功能分布如圖6所示，主要包括：大數(shù)據(jù)分析、GIS信息、AI內(nèi)容匹配、Web技術(shù)、AI推送。

圖6 煤炭資源信息共享平臺(tái)功能分布

1.5 瓦斯綜合利用

煤礦瓦斯作為煤炭開(kāi)采過(guò)程中的伴生資源，其屬性認(rèn)知從單一災(zāi)害源向重要非常規(guī)天然氣資源的轉(zhuǎn)變。在“雙碳”目標(biāo)背景下，我國(guó)煤礦瓦斯的利用模式正經(jīng)歷一場(chǎng)系統(tǒng)性變革，發(fā)展路徑已超越早期以被動(dòng)防災(zāi)為主、技術(shù)形式單一的傳統(tǒng)階段，逐步演進(jìn)為一種涵蓋技術(shù)驅(qū)動(dòng)、資源統(tǒng)籌與數(shù)據(jù)賦能的協(xié)同發(fā)展新范式。

該范式強(qiáng)調(diào)通過(guò)先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)瓦斯安全高效轉(zhuǎn)化，依據(jù)濃度梯度進(jìn)行全濃度資源的價(jià)值挖掘，并借助數(shù)據(jù)智能提升系統(tǒng)整體效能與低碳化水平。在此框架下，初步構(gòu)建了覆蓋抽采、瓦斯提濃及高效轉(zhuǎn)化全鏈條的瓦斯梯級(jí)利用體系，為我國(guó)煤炭行業(yè)的綠色低碳轉(zhuǎn)型提供了關(guān)鍵路徑支撐，瓦斯分質(zhì)分級(jí)清潔利用技術(shù)與工程示范如圖7所示。

圖7 瓦斯分質(zhì)分級(jí)清潔利用技術(shù)與工程示范

瓦斯綜合治理體系應(yīng)用展望及技術(shù)瓶頸

在智慧礦山建設(shè)深入推進(jìn)的背景下，礦井瓦斯智能防控正從“系統(tǒng)化集成”向“自主化決策”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型。未來(lái)，瓦斯智能防控體系將突破當(dāng)前以“感知-分析-調(diào)控”為主的局部智能化框架，向“地質(zhì)透明化、抽采精準(zhǔn)化、決策調(diào)控自主化、利用梯級(jí)化”的方向發(fā)展。

隨著數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、5G通信等信息技術(shù)與瓦斯治理場(chǎng)景的深度融合，礦井瓦斯賦存、運(yùn)移與抽采過(guò)程將實(shí)現(xiàn)開(kāi)采全生命周期的實(shí)時(shí)映射與動(dòng)態(tài)推演，構(gòu)建起“虛實(shí)交互、精準(zhǔn)預(yù)控”的智能防控新范式。

通過(guò)引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體協(xié)同、跨場(chǎng)景遷移學(xué)習(xí)等算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)與開(kāi)采條件下瓦斯災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的超前識(shí)別與自適應(yīng)調(diào)控，形成“精準(zhǔn)探測(cè)-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-智能執(zhí)行-清潔利用”的一體化治理路徑，礦井瓦斯綜合治理體系如圖8所示。

圖8 礦井瓦斯綜合治理體系

在礦井瓦斯綜合治理過(guò)程中，仍需突破3個(gè)方面的關(guān)鍵瓶頸。

（1）瓦斯多場(chǎng)耦合機(jī)理與智能模型的普適性問(wèn)題，需進(jìn)一步融合地質(zhì)力學(xué)、流體動(dòng)力學(xué)與人工智能，構(gòu)建具有強(qiáng)泛化能力的“機(jī)理-數(shù)據(jù)”數(shù)理驅(qū)動(dòng)模型。

（2）瓦斯全濃度區(qū)間高效利用與碳減排路徑的協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題，亟待發(fā)展基于智能調(diào)度的瓦斯提濃與儲(chǔ)能技術(shù)，推動(dòng)瓦斯從“治災(zāi)為主”向“治用協(xié)同”轉(zhuǎn)變.

（3）系統(tǒng)集成與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)滯后，制約了跨平臺(tái)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與智能決策的規(guī)?；涞?，亟需構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議與智能運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)，形成開(kāi)放協(xié)同的瓦斯智能防控生態(tài)系統(tǒng)。

總 結(jié)

（1）構(gòu)建了煤礦瓦斯“探-抽-調(diào)-采-用”全流程智能防治與利用體系，推動(dòng)了瓦斯治理由傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)防控向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能精準(zhǔn)的現(xiàn)代模式轉(zhuǎn)變。通過(guò)融合多源傳感、數(shù)字孿生與人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了瓦斯賦存動(dòng)態(tài)探測(cè)、抽采參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控與資源梯級(jí)利用的協(xié)同優(yōu)化，提升了瓦斯治理的整體效率與安全性。

（2）突破了瓦斯治理中各環(huán)節(jié)孤立運(yùn)行的瓶頸，形成了探測(cè)、抽采、調(diào)控、數(shù)據(jù)采集與利用一體化的閉環(huán)智能系統(tǒng)。研發(fā)的智能預(yù)測(cè)裝備、鉆孔設(shè)計(jì)平臺(tái)及動(dòng)態(tài)調(diào)控策略，實(shí)現(xiàn)了從“區(qū)域經(jīng)驗(yàn)”到“局部精準(zhǔn)”的跨越，為深部高瓦斯礦井治理提供了系統(tǒng)化解決方案。

（3）該體系的構(gòu)建與實(shí)施，不僅顯著提升了礦井瓦斯災(zāi)害防控能力，保障了煤礦安全生產(chǎn)，也促進(jìn)了瓦斯資源的高效清潔利用，助力煤炭行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值與戰(zhàn)略意義。

（4）未來(lái)研究應(yīng)聚焦于瓦斯多場(chǎng)耦合機(jī)理與AI模型的深度融合，發(fā)展全濃度瓦斯高效利用與碳減排協(xié)同技術(shù)，并加快推進(jìn)行業(yè)數(shù)據(jù)接口與智能運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，從而推動(dòng)瓦斯治理體系向全域智能調(diào)控與規(guī)模化應(yīng)用方向發(fā)展。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國(guó)科技核心期刊11種、中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡(jiǎn)介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國(guó)煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國(guó)法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊(duì)/人物專訪政策解讀視角·觀點(diǎn)智能示范礦井對(duì)話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報(bào)道等。

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