摘要：在信息化快速发展的今天，基于大数据分析的矿井安全生产系统对矿井安全生产的影响越来越明显。综合大数据分析，实现对掘进作业流畅度的准确评价，并制定出有针对性的作业优化方案，为保障安全的同时还可以加快矿井掘进速度，从而提供合理有效的科学依据。

关键词：大数据分析；矿井掘进；策略

矿井掘进是矿井开采过程中的一个重要步骤，它关系到矿井开采的经济与安全。目前，矿井施工的管理主要依靠人工进行，很难对施工过程中的系统运行及隐患展开精确辨识。而大数据的引入，为实现矿井开采作业的精细管理与科学决策开辟了一条新的道路。因此，引入大数据分析技术，对掘进作业进行全面的监测与评估，成为提升掘进效率和保障安全性的重要手段。

一、大数据分析在掘进顺畅性评估中的应用

（一）数据采集与整合

为保证矿井建设的在安全状态下加快工程进度，首先要解决的问题就是建立一套有效的信息采集体系，而这一体系的核心就是对感知网络进行辨识和配置。采用地质雷达和钻井测斜仪等先进仪器，实现对地层结构、硬度和含水量的持续实时监控，某采用一体化、智能化的高速隧道施工与现代信息化技术相结合，使基础矿山生产工艺得到了明显改善。通过对150-250 MPa围岩强度工况下掘进机作业参数的实时监测和分析，实现 TBM掘进方案的动态优化，保证巷道在5%含水率的复杂地层中保持最优的作业效率和安全性。在人才的提高上，开展了一系列业务技能训练，加强了职工的技能和技能学习，造就了一批精通现代化开采技术的高质量团队。并将振动、温度传感器、 GPS等多种传感器信息进行集成，提高预警精度，降低停工次数，保证隧道施工过程的精确调控。在物资供给上，构建基于实时需求预测和存货分析的智能化物流系统，进行精确的物资调配，减少物资的浪费，提升供应链的柔性和反应能力。利用 LoRa和 Zigbee建立的地下通讯网络，确保了通讯顺畅，即便是在几百米深的矿井中，也能确保数据的平稳和及时。然而利用边缘运算降低资料的处理延时，其中顶板压力变化可以在3秒钟之内发出报警信号，从而为突发事件的处置赢得宝贵时间。通过对数据进行清洗、校验和异常发现等过程，实现对数据以及虚假消息进行有效筛选，使其召回率达到98%以上，保证数据的实时、准确。该方案既可加速推进，又可增强矿井生产的安全性，以精细化管理与科技革新为手段，达到既能保证施工安全，又能达到高效率的目的。

（二）智能化决策

在智能化矿井掘进作业中，针对半煤岩条件，如何实现每月600米的掘进速度标准，深度融合大数据分析与智能化决策已成为关键。系统通过实时监测岩石硬度变化、设备运行状态等关键参数，精准预测并快速响应潜在的掘进障碍，有效提升掘进效率与安全性，达成既定的掘进目标。首先，智能系统持续收集并分析来自掘进机、地质传感器等源头的海量数据，当检测到岩石硬度超出预设阈值时，即时启动智能决策流程[2]。系统利用先进的机器学习算法，结合岩石力学特性数据库，迅速判断当前岩层的具体属性，智能推荐最适合的切割模式与工具配置。例如，面对硬度增加的岩层，系统可能建议从普通切割头切换至更耐磨、冲击力更强的重型切割头，或是调整切割角度与频率，以维持稳定的掘进速率，避免因岩石硬度突变而导致的进度滞后。其次，设备健康监测同样是智能化决策的核心环节。通过内置传感器与远程监控技术，智能系统能够实时捕捉设备的振动频率、温度、润滑状况等指标，提前预警潜在的故障风险。一旦发现异常信号，如异常振动或温度升高，系统可以立即激活预防性维护流程，自动调度维修团队与备件资源，实施精准维护，避免非计划性停机，确保掘进作业的连续性与效率。这种前瞻性的维护策略，大幅减少了因设备故障引起的停工时间，为实现月掘进600米的目标提供了坚实保障。此外，智能决策还体现在资源调度与优化上。系统依据实时掘进进度与地质条件变化，动态调整人力、物资与能源的分配，确保资源利用的最大化。例如，当预计进入高硬度岩层时，智能系统将自动增加支护材料的储备，提前部署专业人员待命，确保掘进过程中支护作业的无缝衔接，进一步加速掘进进程。

二、掘进顺畅性优化策略

（一）智能调度优化

以大数据为基础，通过对以往运行数据的深入掘进，准确获取机组运行效能与运行过程的相关性，进而提出更加有效的运行计划。以一个矿井为例，对过去一年来的检修日志进行了统计，得出了检修周期内掘进机检修频次偏高的结论，深入研究其原因是随着施工时间的延长和地层环境的复杂性，造成了设备损耗的加大。在这一基础上，智能调度体系对矿井掘进设备维修方案进行了自主调整，将以往重点放在低效率期的维修工作转移到了相对轻松的阶段，降低了维修带来的非生产性劳动时间，并保证了设备在面对复杂的地质环境时能够保持良好的工作状态。另外，该方法还可以随着现场地质条件的改变，对矿井作业顺序进行动态调节。例如，在预计前方将遇到坚硬地层时，该系统会对设备有较大破岩性能的 TBM进行优先调配，同时根据后续设备的推进速度，降低由于设备失配而造成的生产停顿。该方法应用于实际工程，使施工进度提高15%以上，施工进度明显提高。在设施利用最优方案中，通过对设施空闲和工作任务配置等信息的分析，可以对低效率运行方式进行有效辨识[3]。比如，基于算法建模，确定矿井掘进与支护过程的连接间隙，进行优化调度，使两个过程进行无缝连接，减少机械等候时间30%，提高矿井施工的连贯性与总体顺畅性。

（二）地质预测与适应性掘进

以大量的地质资料为基础，结合现代信息分析手段，对矿井施工过程进行超前辨识，并对其进行合理的施工方案及设备布置，以最大限度地规避由于突发地质事故造成的施工干扰，保证施工的持续、稳定。通过对一个大矿井的具体实施，取得了明显效果。在此基础上，通过对过去十年基建矿井区域的地质勘查资料进行深度挖掘，识别并标记了超过300个关键地质特征，包括断层、软弱带及含水层，针对施工挑战，构建了精确的地质预警模型。引入LSTM算法预测百米外的三维地质结构，准确率高达85%，显著超越传统专家评估。模拟结果显示，未来施工区将遭遇约30米长的脆弱地层，可能减缓掘进速率40%以上，并存在坍塌风险。基于此预测，项目团队预先实施强化支护措施，优化钻具强度与设计，调整掘进策略，适度减速并增加支护频次，有效防控安全风险。另外，通过实际应用前、后的资料进行比较，结果表明，采用这种方法可以降低由于地质条件变化引起的机械损耗及维护次数，从而达到提高设备服役年限的目的。比如，掘进机的工具损失率下降15%，维修费用得到了更大的节省，综合效益也得到了很大改善。

（三）设备状态监控与预防性维护

中煤科工太原研究院聚焦智能化运营，倾力研发快速掘进系统，针对半煤岩岩石硬度低于6的复杂工况，成功实现了月进尺突破600米的卓越成效。依托大数据技术，构建了设备健康监测与预测性维护体系，对掘进装备实施全时段、多维度监控。关键部位嵌入智能传感器，实时捕捉温度、振动、电流及压力等核心参数，高精度数据直连中央控制中心，进行深入分析。实践表明，掘进机主传动电机电流异常波动与后续故障高度相关，电流脉动超出常态15%时，两周内故障概率高达70%。系统随即触发预警机制，维护团队迅速响应，实施精准检修或部件替换，有效规避电机过载引发的长期停摆。预防性维修策略下，设备故障率骤降35%，平均无故障运行周期延长20%[4]。进一步地，监测范围覆盖液压系统压力波动、工具磨损速率等指标，及时识别细微变化，预知潜在渗漏、堵塞风险，提前更换易损件，避免因工具损坏造成的工程质量瑕疵与工期延误。综合作用下，矿井平均掘进效率提升10%，连续作业时间显著增长。同时，系统具备多设备协同分析能力，根据不同工况动态调整维护策略，防范不当维修导致的非计划性停机。实证研究显示，设备状态监控与预见性保养相结合，维修成本削减25%，全面提升装备可靠性与效能。这一系列创新举措，标志着中煤科工太原研究院在智能化快速掘进领域的前沿探索，为煤矿行业高效、安全运营树立了典范。

（四）物料供应链优化

针对矿井物料供应链的优化挑战，可以通过对近一年来矿井材料采购的历史资料进行深度掘进，涵盖从采购计划到库存管理到物流配送的整个流程，累计有5000多条历史纪录。经过深入的掘进，我们发现，在矿井施工过程中，物资供给滞后是导致矿井施工停工的重要因素，约占总工期的35%，其中以锚杆、水泥和炸药为主。研究发现，矿井开采过程中，材料再加工过程中出现48 h以上的平均反应时间可达到20%以上，尤其是在复杂地质环境下，该几率可高达30%。在此基础上，提出了一种新的供应链管理模式，即库存预警机制缺失，供应商响应时间过长，物流过程中存在不确定性等。目前，我国矿井安全生产中普遍存在着安全隐患，如应急响应时间长达72 h，远远超过24 h，这就造成了矿井施工等候时间的增加，影响了矿井安全生产的总体效率。针对该问题，本文采用多维优化的方法[5]。首先，研究利用现有生产调度与消费历史信息构建智能化的存货管理体系，利用机器学习等方法对两个星期的材料需求量进行预估，在存货低于一定的安全阀值时，会启动购买申请，从而降低应急购买数量，使其达到8个小时以内。经数据分析，采用这种方法，主要材料的缺货率下降了60%。其次，对供应商进行了系统改进，通过与供应商的长期伙伴关系及业绩考核等方式，对其进行改进，以促进其对产品的快速反应与服务品质提升。我们与3个核心厂商签署 SLA （Service Level Protocol， SLA），保证重要材料在收到定单48小时之内出货，大大提高了材料供货的时效性。同时通过引进多个后备供应商，提高供应链的抗冲击能力，降低单个供应商风险。并结合物流追踪与路径寻优等方法，实现对配送流程的精确控制。利用 GPS跟踪与实时路网信息，优化物流路线，缩短物流时间15%左右，保证车辆在复杂道路条件下准时到达目的地。

（五）能耗管理与优化

如何在保证煤矿开采过程中保证施工进度，需要对能耗进行深度分析，并制定有目标的优化对策。数据表明，煤矿巷道掘进过程中的直接能源消耗约为70%，其中15%和10%为矿井的通风和输送，剩下的5%被用在了辅助工作上。特别是， TBM 在硬岩层中的能耗比软岩高30%左右，且在高粉尘条件下，通风能耗增大1.5倍，严重制约了施工进度和经济效益。为应对这些问题，我国相继出台了一系列节能和加速技术。首先，本项目以 TBM为研究对象，利用变频控制方法，使其与岩石的坚硬程度和速度进行动态匹配，在提升工作效率的同时，还有效降低了 TBM在硬岩钻削过程中的能量消耗，达到20%左右，节约能量14%左右。另外，采用高耐磨高效的 TBM刀具进行周期性的替换，降低了切割阻力，节约了5%的能量。因此，对通风系统进行智能化改造也是十分必要的。采用在线监测系统，对不同工况下的风机转速和风量进行调整，以防止因过量通风而导致的能量消耗。在高粉尘地区，此项技术的精细化调节可使空调的能源消耗减少25%以上。加装流动调节阀和高效能过滤器，既可减少能源消耗，又可提高工作环境品质。在物流方面，采用最优方法对物流需求量进行预估，并对其合理调度，可以使企业的空置率得到显著改善，节省了将近8%的能源消耗。此外，应注意对车辆进行维修，使用低摩擦胎等措施，以达到降低能耗，加快掘进速度的目的。

（六）安全风险预警

针对近5年来我国矿井开采过程中出现的200多个重大事故，包括顶板坍塌、瓦斯泄漏、渗水和设备失效等。经过详细的资料分析，约70%的运输安全事件具有早期迹象，但由于缺少一种有效的早期预警，导致无法进行早期介入。因此，本项目拟利用在线监控和大数据分析等手段，构建多层面的电力系统安全风险预警系统。该方法的核心是对地应力变化、瓦斯浓度、地下水位和设备工作状况等重要参数进行实时监测和分析。比如，设置了当地应力超出某一阈值的10%时，就会发出“红色”警报，并要求其马上停工，并采取应急措施；如果气体含量持续30多小时高于1%，将会引发黄色警报，需要立刻开启通风设备，并派出专家进行现场调查和处置。该门槛值的设置根据以往的运输事故资料进行统计、分析，从而保证了运输安全警报的准确、及时[6]。采用机器学习方法，从大量监控信息中掘进出运输事故的内在机理，提高预测的敏感性与准确性。比如，通过对某一具体设备操作过程中的细微改变进行辨识，提前发现潜在的失效，实现对设备失效的早期警告，降低设备失效所带来的危害。在研究中，建立综合地质监测、环境监测、设备监测等多种来源数据，并利用云技术对其进行快速的处理与分析，保证预警信号能够及时传递到生产现场。此外，本系统还设计了一款手机 APP，可以将报警消息及时推送给有关部门，保证应急响应的时效性。通过一年多来的应用，已对12个隐患进行了预警，其中3个是顶板坍塌的先兆，5个是设备异常，全部报警都可快速反应，并能很好地解决，防止了重大事故。通过对矿井施工过程中发生的安全事故和现场监控的综合分析，提出了一种基于现场动态监控的矿井施工安全风险预警方法。该方法能够有效提高矿井施工的安全性，保证工人的人身和财产安全，并对提高矿井的生产效益和减少潜在的经济损失具有重要意义。

三、总结语

综上所述，大数据分析已成为矿井掘进作业中不可或缺的工具，为提升作业效率与安全性开辟了新途径。通过对海量数据的智能采集与分析，不仅实现了对掘进过程的精准监控与效率瓶颈的识别，还促进了设备维护的智能化与物料供应链的优化。通过智能调度、地质预测、设备状态监控、能耗管理、以及安全风险预警等多维度策略的实施，显著提高了掘进速度，降低了能耗与安全风险。诸如变频调速、智能预警系统、高效物流调配等实践案例，充分展示了大数据分析在减少非生产时间、优化资源配置、预防事故方面的显著成效。

参考文献：

[1]王堃. 矿井掘进机动态位姿组合式测量技术分析[J]. 机械管理开发， 2024， 39 （04）： 313-314+317.

[2]武旭斌. 矿井开采中快速掘进工艺技术的设计及应用[J]. 机械管理开发， 2024， 39 （02）： 296-298.

[3]杜向阳. 矿井掘进机液压系统故障分析探讨[J]. 江西煤炭科技， 2024， （01）： 216-218.

[4]王庆虎. 探讨矿井掘进工作面自动化技术[J]. 冶金与材料， 2023， 43 （08）： 94-96.

[5]李魏. 矿井开采技术与掘进支护技术[J]. 中国金属通报， 2023， （07）： 25-27.

[6]范艳鑫. 煤矿安全生产大数据分析研究[J]. 矿业装备， 2021， （01）： 104-105.