煤矿井下避灾路径规划研究综述
时间:2022-04-13 18:56 来源:中国煤炭杂志官网 作者: 点击:次
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★ 煤矿安全 ★ 煤矿井下避灾路径规划研究综述煤炭是我国的基础能源和主体能源,“双碳”目标下的煤炭开采已进入深部开采阶段,开采深度的增加将使得开采难度增大,开采环境也将变得复杂多变,极易发生煤矿灾害事故,不仅会给煤矿企业造成巨大经济损失,还会造成重大人员伤亡[1]。通过分析相关典型事故发生的原因,可以发现造成这种情况的主要原因是井下人员未能在第一时间从危险地带撤离到安全区域所致。因此,如何让井下人员在发生灾害之后,选择最优避灾路线,此类研究历经多年仍保持一定的热度。 根据查阅的文献,在煤矿常见的灾害事故中,众多学者对矿井瓦斯爆炸、火灾、水灾3种突发事故发生后的最优避灾路径规划问题进行了较多研究,主要从不同因素对巷道通行能力的影响、最优避灾路径规划模型构建以及求解避灾路径的算法3个方面进行研究。笔者通过梳理煤矿井下避灾路径规划问题的研究进展,分析现有研究可完善的内容,并探讨未来研究的趋势,为解决煤矿事故避灾路径规划问题提供相关参考。 1 瓦斯爆炸事故避灾路径规划1.1 瓦斯爆炸事故特性瓦斯爆炸是威胁我国煤矿安全的极为严重的灾害之一,具有较强的突发性、破坏性,在造成群死群伤的同时,还会破坏通风系统、引起火灾,或是引发多次连续性瓦斯爆炸,造成事故扩大,给避灾路径规划增加了困难[2]。 1.2 研究进展以“瓦斯爆炸避灾路径/路线规划”或“瓦斯爆炸逃生路径/路线规划”为主题在中国知网进行检索,共检索到1998-2018年的24篇文献,具体统计如图1所示。 当前关于瓦斯的研究主要针对瓦斯突出预测及防治、瓦斯爆炸机理及风险评估等方面的研究,而在瓦斯爆炸避灾路径研究方面相对较少,目前学者们所取得的成果有:石永奎等[3]构建以安全逃生时间最短的数学模型,并用Lingo编程求最短路径;徐志奇[4]和杨林等[5]运用Dijkstra算法对巷道当量长度进行计算确定井下人员的最佳避灾路线;贾齐林等[6]针对瓦斯爆炸设计了煤矿紧急避险系统;黄运爽等[7]综合考虑影响工作人员正常通行的因素,将巷道固有影响因素转化为对巷道当量长度的影响,将灾害因素转化为对通行时间影响,以安全逃生时间最短为目标构建避灾模型;郭昕曜[8]通过分析瓦斯爆炸产生的灾害因素,以所选路径权值最短构建人群避灾模型,最后基于Flody算法求解最优避灾路径;芦飞平[9]基于多智能体仿真技术,应用Repast仿真平台构建煤矿事故安全避灾仿真模型,分别在位置选择、方向选择、邻接矩阵和广度优先算法生成不同避灾路线等。笔者主要从影响巷道通行能力因素、避灾路径规划原则、研究方法3个方面总结瓦斯爆炸避灾路径研究代表性文献,见表1。
图1 “瓦斯爆炸避灾路径/路线规划”或“瓦斯爆炸逃生路径/路线规划”主题文献发表统计 表1 瓦斯爆炸避灾路径研究代表性文献
参考文献影响巷道通行能力因素巷道类型巷道坡度风速风向障碍物数毒害气体冲击波其他避灾路径规划原则研究方法文献来源石永奎等[3] 人群密度安全逃生时间最短Lingo编程求最短路径煤矿安全徐志奇[4] 路径权值最短Dijkstra算法求k条最短路线内蒙古煤炭经济杨林等[5] 路径权值最短Dijkstra算法煤炭技术黄运爽等[7] 高温安全逃生时间最短Anylogic仿真煤矿安全郭昕曜[8] 高温耗氧路径权值最短Flody算法武汉理工大学 2 矿井火灾事故避灾路径规划2.1 矿井火灾事故特性矿井火灾是一种不受控制的燃烧,分为内因火灾和外因火灾两种,可能发生在矿井井下或地面井口附近,矿井火灾的发生不仅会对矿井安全生产造成巨大威胁,还会因火灾产生的高温、烟尘及毒害气体严重威胁未能及时疏散的井下工作人员的生命安全。 2.2 研究进展以“矿井火灾避灾路径/路线规划”或“煤矿火灾逃生路径/路线规划”为主题在中国知网进行检索,共检索到1994-2020年68篇文献,具体统计如图2所示。 在研究矿井火灾避灾路径规划方面,王金华等[10]根据井下传感器实时检测有害气体、温度、烟雾和风向等数据进行动态的井下避灾路径规划;赵海军[11]通过设计混合变异策略和参数自适应机制来改进差分进化算法,提高路径搜索效率;姜媛媛等[12]构建基于多元信息评估的矿井火灾路径优化模型,并运用Dijkstra算法得到最优路径;WANG Kai等[13]通过改进元胞自动机模型来优化避灾路径规划模型;刘怡[14]综合考虑井下火灾的静态和动态影响因素,引入信息熵模型来改进巷道当量长度计算公式,最后利用Dijkstra算法进行最优逃生路径规划;沈云鸽[15]根据火灾期间人员逃生的紧急性和环境危险性指标建立了井下人员逃生路径规划模型,并基于Dijkstra算法将动态环境因素引入逃生路径规划中。笔者主要从影响巷道通行能力因素、避灾路径规划原则、研究方法3个方面总结矿井火灾避灾路径研究代表性文献,见表2。
图2 “矿井火灾避灾路径/路线规划”或“煤矿火灾逃生路径/路线规划”主题文献发表统计 表2 矿井火灾避灾路径研究代表性文献
参考文献影响巷道通行能力因素巷道类型巷道坡度风速风向温度能见度毒害气体浓度避灾路径规划原则研究方法文献来源王金华等[10] 安全、路径权值最短Dijkstra算法中国煤炭赵海军[11] 路径权值最短改进差分进化算法山西煤炭姜媛媛等[12] 安全、可靠、路径权值最短Dijkstra算法工矿自动化WANG Kai等[13] 健康度高、路径权值最短改进元胞自动机模型Natural Hazards刘怡[14] 路径权值最短信息熵模型Dijkstra算法武汉科技大学沈云鸽[15] 路径权值最短Dijkstra算法中国矿业大学 3 矿井水灾事故避灾路径规划3.1 矿井水灾事故特性矿井水灾是指在煤矿建设和采掘过程中,发生的矿井局部或全部被淹没的矿井涌水事故。据统计,有48%以上的国有重点煤矿矿井受到过各种水害的威胁。为减少矿井水灾带来的损失,我国相关研究者对矿井水灾灾后避灾进行了较多研究。 3.2 研究进展以“矿井水灾避灾路径/路线规划”或“煤矿水灾逃生路径/路线规划”为主题在中国知网进行检索,共检索到2007-2021年的34篇文献,具体统计如图3所示。 目前在矿井水灾避灾路径规划研究中,在研究影响巷道通行能力因素方面,大部分学者都考虑突水灾害因素——水位高度和巷道类型、风速风向、坡度、局部障碍物(带式输送机、矿车、风窗、风门等设施)数量等井巷内本身存在的影响避灾的因素,这些影响因素使得点与点之间的距离不再是绝对距离而是用当量长度来表示。在最优避灾路径模型构建及规划研究方面,主要是朝着建立更符合现实情况的动态避灾路径规划模型以及对传统算法的改进2个方向进行研究。赵作鹏等[16]为了避免拥挤,提出D-K算法来求解从突水点到其他所有逃生节点的前N条最优路径的新方法;张雪英等[17]提出一种新的离散萤火虫算法来求解煤矿井下最短避灾路径;周越等[18]提出阻滞型水中逃生速度曲线数学模型;苑亚南等[19]在此基础上建立一种基于突水点水力学特性分析模型,并且运用改进的D-K路径搜索算法进行研究;刘梦杰等[20]提出双向A*算法,有效减少了路径搜索范围;蔡明杰等[21-22]通过对交叉、变异算子进行重构,在适应度函数中加入安全通过概率来改进传统的遗传算法,他还通过对松弛点入队位置调整来优化SPFA算法,从而提高算法搜索突水避险路线的效率;ZHAO Xiangwei等[23]建立三维矿井巷道网络,结合实时变化的水位及巷道的可通行性,运用Dijkstra算法实现了基于3D网络模型的最佳避灾路径搜索;王鹏等[24]将萤火虫算法进行改进,并与A*算法进行比较,结果表明:改进后的萤火虫算法规划的路径更优,具有大范围搜索优化能力;中国矿业大学的武强团队[25-26]考虑实时水位高度变化对疏散时间的影响,通过改进Dijkstra算法,提出了并行时变最早到达算法,生成安全迅速的井下人员最优逃生路径。笔者主要从影响巷道通行能力因素、避灾路径规划原则、研究方法3个方面总结矿井水灾避灾路径研究代表性文献,见表3。
图3 “矿井水灾避灾路径/路线规划”或“煤矿水灾逃生路径/路线规划”主题文献发表统计 表3 矿井水灾避灾路径研究代表性文献
参考文献影响巷道通行能力因素巷道类型巷道坡度风速风向障碍物数水位高度避灾路径规划原则研究方法文献来源赵作鹏等[16] 静态路径权值最短D-K算法煤炭学报张雪英等[17] 静态路径权值最短离散萤火虫算法工矿自动化周越等[18] 静态安全、路径权值最短改进Dijkstra算法煤矿安全苑亚南等[19] 静态安全、路径权值最短改进D-K算法中国矿业刘梦杰等[20] 路径权值最短双向A∗算法煤炭工程蔡明杰等[21-22] 静态路径权值最短改进遗传算法优化SPFA算法煤炭技术煤田地质与勘探ZHAO Xiangwei等[23] 实时实时动态路径权值最短改进Dijkstra算法Geomatics, NaturalHazards and Risk王鹏等[24] 路径权值最短改进萤火虫算法中国矿业 4 常用算法总结根据以上分析,可以得出进行矿井/煤矿瓦斯/火灾/水灾避灾/逃生路径/路线规划研究常用的算法如图4所示。由图4可以直观地看出,在研究煤矿井下避灾路径规划中运用Dijkstra算法最多,然后依次是蚁群算法、K则最优路径算法、A*算法、遗传算法、粒子群算法、D-K算法、SPFA算法、萤火虫算法。同时对各种算法进行简要归纳,列举相关的改进措施及优势,结果见表4。
图4 “矿井/煤矿瓦斯/火灾/水灾避灾/逃生路径/路线规划”主题文献所用算法所占比例 表4 常用路径规划算法对比表
算法参考文献改进措施优势Dijkstra算法文献[4]增加动态调整因子根据受灾情况,实时选择路径文献[28]动态更新时间当量长度动态搜索路径,更具准确性与实用价值蚁群算法文献[29]利用巷道分区特性影响蚂蚁的行为,修改蚁群会合策略和蚁群死亡规则提高蚂蚁的搜索效率和蚁群算法的性能文献[30]利用CO浓度、瓦斯浓度、风量风速、巷道行走难度和人员综合素质各影响因素的量化值更新蚁群算法信息素最优解具有较好的收敛性K则最优路径算法文献[27]添加双向搜索扩大搜索范围,具有较高的准确性和实用性文献[31]引入巷道的等加权因子计算量减少,实现较容易A∗算法文献[20]正反向搜索同时进行扩大搜索范围,选择路径更优文献[32]A∗算法与动态窗口法(DWA)构成融合算法自主规划各种情形的实时路径,具有良好的精准性、一致性、快速性遗传算法文献[21]引入新的交叉、变异算子,适应度函数加入安全通过概率提升了算法的收敛速度和可靠性文献[33]根据路径长度最短且能耗最少设计适应度函数解决了传统遗传算法“早熟现象”和“收敛速度慢”的问题粒子群算法文献[34]利用粒子群算法搜索蚁群算法参数 , , ,再反馈到蚁群算法中缩短搜索路径时间,全局搜索能力较好文献[35]将粒子群独立分布在不同容器中分别进行路径建模路径规划时间降低,规划的最优路径准确率较高D-K算法文献[16]Dijkstra算法与K则最优路径算法结合求解从源节点到其他所有逃生节点的前N条最优路径文献[19]提前剔除危险度较大巷道缩小搜索范围,提高搜索效率SPFA算法文献[22]优化算法松弛过程同时搜索到达巷道中某一点的多条路线,效率更高萤火虫算法文献[24]引入考虑逃生巷道干扰因素的当量长度,调整搜索策略具有较好的收敛性、稳定性,大范围搜索优化的能力强 5 案例应用结合以上3种事故类型的研究,笔者以矿井水灾为背景,研究五沟煤矿1035工作面避灾路径规划。由于井下环境具有特殊性,含有多种阻碍矿工通行的因素,一般用巷道当量长度来表示巷道中两点之间的距离。结合该矿井的巷道环境以及现场模拟分析,选取巷道类型、巷道坡度、风速风向、局部障碍物(带式输送机、轨道、风桥、风门等设施)数量以及水位高度,作为影响井下矿工逃生的主要影响因素,其影响系数分别记为ηt、ηs、ηv、ηr、ηw,影响巷道通行难易系数可以查阅文献[16]。 假设节点Vi和Vj间巷道Eij的实际长度为l(Eij),将巷道的各因素影响系数加权到其对应的实际长度中,得到该条巷道初始当量长度值L(Eij)为: (1) 式中:n——巷道Eij上障碍物数量; ηrm——第m个局部通行障碍物影响巷道正常通行的系数。 以五沟煤矿1035工作面实际巷道布置图为基础,简化其节点,选出50个关键节点形成巷道网络图进行案例分析,1035工作面巷道网络如图5所示,其中V48、V49、V50是该矿井的井口,将这3个节点设为安全节点。根据该矿井水文地质资料、采掘工程资料得知V1易发生突水,所以将节点V1设为突水点。 假设V1突水点的水位高度达到普通成人膝盖处的高度,首先根据该工作面实际巷道环境情况,计算每条巷道的各个影响系数值,然后根据式(1)计算出每条巷道的当量长度,见表5(限于篇幅只列举部分数据)。 最后基于Python平台,使用Dijkstra算法分别计算突水点V1到3个安全节点V48、V49、V50的最短路径,然后对这3条路径按照路径当量长度从小到大排序,结果见表6。
图5 1035工作面巷道网络 表5 井下矿工逃生的影响系数及对应的巷道当量长度
巷道实际长度/mηtηsηvηrηw巷道当量长度/mE1,271.741.300.901.301.10,1.102.00376.06E1,369.211.300.901.181.002.00191.10E2,470.471.301.001.301.10,1.101.80369.40E2,6227.091.001.000.951.101.50355.96E3,5172.381.000.900.931.001.50216.42E4,8397.811.000.901.181.101.50697.08E5,9178.621.000.900.931.001.50224.26E6,7167.171.000.900.951.001.50214.40E6,10287.341.000.901.101.101.20375.50E7,996.021.000.900.951.001.2098.52E8,10190.361.001.001.181.101.00247.09E9,13154.211.250.900.951.001.00164.81E10,11111.461.001.001.100.001.00122.61E11,1247.061.001.001.101.101.0056.94E11,26116.081.001.001.101.101.00140.46E12,2943.721.001.001.101.101.0052.90E13,1419.731.000.900.951.001.0016.87…………………… 表6 Dijkstra算法的仿真结果
路径编号安全节点最短逃生路径路径当量长度/m1V49V1 V3 V5 V9 V13 V14 V15 V19 V24 V26 V34 V40 V492 212.552V48V1 V3 V5 V9 V13 V14 V15 V19 V24 V26 V34 V35 V37 V41 V44 V47 V482 249.733V50V1 V3 V5 V9 V13 V14 V15 V19 V24 V26 V34 V40 V38 V39 V42 V45 V46 V502 333.21 由于研究的是在同一个工作面工作的矿工人员逃生,人数相对来说不是很多,所以从这3条中选取1条最优的路径作为逃生路径即可,则从突水点到安全节点的最优逃生路径为:V1→V3→V5→V9→V13→V14→V15→V19→V24→V26→V34→V40→V49,路径当量长度最短为2 212.55 m。 6 结论(1)矿井瓦斯爆炸事故避灾路径规划研究中,毒害气体(CO 、H2S等)、瓦斯爆炸冲击波、高温、耗氧为主要的灾害因素,路径权值最短和安全逃生时间最短为主要构建模型的原则,相对火灾、水灾事故来看,由于瓦斯爆炸事故环境较复杂,所以该主题相关研究比较少。 (2)矿井火灾事故避灾路径规划研究中,温度、毒害气体(CO等)、烟雾浓度为主要的灾害因素,路径权值最短为主要构建模型的原则,运用Dijkstra算法和蚁群算法求解最优避灾路径的研究较多。 (3)矿井水灾事故避灾路径规划研究中,水位高度为主要的灾害因素,路径权值最短为主要构建模型的原则,运用Dijkstra算法、蚁群算法、K则最优路径算法求解最优避灾路径的研究较多。 整体来看,国内研究矿井灾害领域避灾路径相关论文总量较多,国外较少;在研究内容上,很少考虑灾害环境对人体健康损失度、人的心理状态的影响,且运用改进算法求解实时避灾路径的研究较少,值得进一步发展和探索。 [1] 景国勋,秦瑞琪.2011-2020年我国煤矿水害事故相关因素特征分析[J/OL].安全与环境学报:1-9.(2021-08-06)[2022-02-08].https://doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2021.0707. [2] 李雷雷,丁晓文,梁跃强,等.基于灾区环境的矿井瓦斯爆炸事故应急救援方法研究[J].煤矿安全,2022,53(1):237-242. [3] 石永奎,刘阳,张景煜.煤矿采场爆炸人员疏散模型研究[J].煤矿安全,2015,46(10):228-231. [4] 徐志奇.井下瓦斯蔓延趋势分析与避灾路线动态规划方法[J].内蒙古煤炭经济,2017(13):128-129. [5] 杨林,刘勇,江成玉.煤与瓦斯突出后最佳避灾路线的研究[J].煤炭技术,2014,33(12):213-215. [6] 贾齐林,吴蒸,沈虎,等.基于瓦斯煤尘爆炸的矿井紧急避险系统研究[J].西安科技大学学报,2016,36(6):787-792. [7] 黄运爽,刘阳,张良良,等.煤矿采场灾害人员疏散模型及避灾硐室布置[J].煤矿安全,2017,48(6):112-115. [8] 郭昕曜.高突矿井瓦斯风险评估方法与管控技术研究[D].武汉:武汉理工大学,2019. [9] 芦飞平.基于Repast的煤矿井下安全逃生仿真研究[D].太原:太原科技大学,2020. [10] 王金华,汪有刚,张雷,等.基于实时数据的井下避灾路线动态规划与发布方法研究[J].中国煤炭,2015,41(2):67-71,83. [11] 赵海军.基于改进差分进化算法的煤矿井下逃生路径优化[J].山西煤炭,2017,37(1):51-55. [12] 姜媛媛,时美乐.基于多元信息评估的矿井火灾救援路径优化[J].工矿自动化,2019,45(3):5-11. [13] WANG Kai,HAO Haiqing,JIANG Shuguang, et al. Escape route optimization by cellular automata based on the multiple factors during the coal mine disasters[J]. Natural Hazards,2019,99(1):101-103. [14] 刘怡.基于信息熵模型的矿井火灾逃生路径规划算法研究[D].武汉:武汉科技大学,2020. [15] 沈云鸽.矿井火灾时期人员逃生环境风险及逃生路基于改进差分进化算法的煤矿井下逃生路径优化径优选[D].徐州:中国矿业大学,2020. [16] 赵作鹏,宋国娟,宗元元,等.基于D-K算法的煤矿水灾多最优路径研究[J].煤炭学报,2015,40(2):397-402. [17] 张雪英,李智勇,李凤莲,等.用于求解井下最短逃生路径问题的离散萤火虫算法[J].工矿自动化,2016,42(12):30-35. [18] 周越,朱希安,王占刚.矿井水灾逃生路径建模及路径规划研究[J].煤矿安全,2018,49(11):199-203. [19] 苑亚南,朱希安,王占刚.矿井水灾多逃生路径模型应用研究[J].中国矿业,2019,28(1):135-140. [20] 刘梦杰,朱希安,王占刚,等.基于双向A*算法的矿井水灾逃生路径应用研究[J].煤炭工程,2019,51(9):42-47. [21] 蔡明杰,朱希安,王占刚.基于改进遗传算法的矿井突水避险路径规划[J].煤炭技术,2019,38(3):95-97. [22] 蔡明杰,朱希安,刘德民,等.基于优化SPFA算法的矿井突水救援模型[J].煤田地质与勘探,2019,47(6):78-83. [23] ZHAO Xiangwei,WANG Qingzhong,XIE Bin, et al. A dynamic rescue route planning method based on 3D network in mine water inrush hazard[J]. Geomatics, Natural Hazards and Risk,2019,10(1):9-12. [24] 王鹏,朱希安,王占刚,等.基于改进萤火虫算法的矿井水害避灾路径规划[J].中国矿业,2021,30(6):106-111. [25] DU Yuanze, WU Qiang, ZHAO Yingwang, et al. A parallel time-varying earliest arrival path algorithm for evacuation planning of underground mine water inrush accidents[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience,2020,32(11):3-6. [26] WU Qiang,DU Yuanze,XU Hua, et al. Finding the earliest arrival path through a time-varying network for evacuation planning of mine water inrush[J]. Safety Science,2020,130:3-5. [27] 卢国菊,高彩军.矿井灾变时期最优避灾路径研究[J].矿业安全与环保,2017,44(2):70-73. [28] 周越,朱希安,王占刚.Dijkstra算法在矿井水灾动态避灾路径中的改进与应用[J].煤炭工程,2019,51(3):18-22. [29] YAN Guangwei,FENG Dandan,YAO Baozhen. Escape-route planning of underground coal mine based on improved ant algorithm[J]. Mathematical Problems in Engineering,2013:5-6. [30] 龚星宇,常心坦,贾澎涛,等.基于蚁群算法的井下救援路径优化方法[J].工矿自动化,2018,44(3):76-81. [31] 成韶辉,张雪英,李凤莲,等.K则最优路径在矿井水害避灾中的应用研究[J].金属矿山,2014(1):137-140. [32] 张春芳,张传俊,李艳华.矿用井下救援机器人路径优化研究[J].成都工业学院学报,2021,24(1):54-59. [33] 周巍,李元宗.基于改进遗传算法的煤矿探测机器人路径规划[J].太原理工大学学报,2010,41(4):364-367. [34] 樊雯婧,卢才武.用群智能算法确定井下火灾多救护队最优路径[J].金属矿山,2014(1):2-3. [35] 赵少林,程杰.基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划[J].计算机测量与控制,2014,22(5):1601-1602. Research overview on underground escape path planning in coal mine
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