朱萬成教授：金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法類別、存在問題與發(fā)展趨勢

1 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法類別

金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警技術(shù)，是確保礦山人員和設(shè)備安全的重要保障，也可為優(yōu)化開采方案、提升經(jīng)濟(jì)效益提供重要依據(jù)。因此，災(zāi)害風(fēng)險精準(zhǔn)預(yù)警已成為工礦企業(yè)的迫切需求及科研單位的研究熱點(diǎn)。監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)值模擬分析等方法因具有獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，已成為災(zāi)害預(yù)警的重要手段。此外，云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展，助力了巖石力學(xué)與信息工程領(lǐng)域的交叉融合，為災(zāi)害風(fēng)險的智能預(yù)警提供了可能。

1.1 基于監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法

監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法旨在利用多源采動巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)時效性強(qiáng)、可真實(shí)反應(yīng)巖體力學(xué)響應(yīng)特征的優(yōu)勢，挖掘多源多模態(tài)感知數(shù)據(jù)與巖體損傷破裂過程的映射關(guān)系，分析致災(zāi)關(guān)鍵因素與災(zāi)變前兆特征，歸納總結(jié)出災(zāi)害發(fā)生的通用范式。其中，指標(biāo)判據(jù)法和數(shù)學(xué)模型法是國內(nèi)外學(xué)者普遍關(guān)注的災(zāi)害預(yù)警方法。

1.1.1 指標(biāo)判據(jù)法

指標(biāo)判據(jù)法是在大量歷史案例與理論分析的基礎(chǔ)上，形成的災(zāi)害分級評價標(biāo)準(zhǔn)，具有簡單實(shí)用、參評變量物理意義明確等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在巖爆、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警工作之中。例如，李鵬翔等對能量儲存指數(shù)、脆性指數(shù)等靜態(tài)的巖爆預(yù)警指標(biāo)的發(fā)展進(jìn)行了綜述，指出這些指標(biāo)在工程勘察設(shè)計階段的指導(dǎo)意義顯著，但由于地質(zhì)條件及開采工藝的差異性，會對預(yù)警結(jié)果的有效性造成顯著影響，且難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時動態(tài)預(yù)警。為解決上述問題，學(xué)者們嘗試引入實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立動態(tài)預(yù)警指標(biāo)體系，例如，馮夏庭院士團(tuán)隊采用微震監(jiān)測技術(shù)對巷道巖爆災(zāi)害進(jìn)行了實(shí)時監(jiān)測，形成了巖爆案例庫；歸納了微震數(shù)據(jù)驅(qū)動的巖爆災(zāi)害預(yù)警經(jīng)驗(yàn)公式，并給出了相應(yīng)的預(yù)警閾值，實(shí)現(xiàn)了災(zāi)害風(fēng)險的評價。雖然監(jiān)測數(shù)據(jù)驅(qū)動下的動態(tài)預(yù)警指標(biāo)體系解決了靜態(tài)指標(biāo)體系時效性差、預(yù)警準(zhǔn)確率低的問題，但各指標(biāo)對應(yīng)的災(zāi)害等級閾值需根據(jù)現(xiàn)場條件進(jìn)行修正，具有極強(qiáng)的不確定性，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定義，經(jīng)常會出現(xiàn)漏報與誤報的問題。

1.1.2 數(shù)學(xué)模型法

數(shù)學(xué)模型法是在監(jiān)測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，挖掘多源監(jiān)測數(shù)據(jù)與災(zāi)變的非線性映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的綜合預(yù)警，該方法的考慮因素較為全面，且主觀因素較小，具有較好的應(yīng)用前景。從本質(zhì)上講，災(zāi)害預(yù)警是一種分類問題，旨在得出監(jiān)測數(shù)據(jù)與巖體穩(wěn)定性狀態(tài)的關(guān)系，根據(jù)是否依賴歷史數(shù)據(jù)與預(yù)警指標(biāo)，可將數(shù)學(xué)模型法分為以模糊綜合評價為代表的綜合評判法，和以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)法。

（1）綜合評判法

綜合評判法旨在對多源多模態(tài)指標(biāo)進(jìn)行融合，從而解決不同指標(biāo)的預(yù)警結(jié)果存在沖突的問題，其中模糊數(shù)學(xué)理論、云模型、D-S證據(jù)理論是常用的綜合評判算法?？傮w而言，雖然綜合評判法無需大量歷史數(shù)據(jù)支撐，同時避免了指標(biāo)評判模型容易出現(xiàn)各指標(biāo)評價結(jié)果存在沖突的問題，但該方法對于指標(biāo)權(quán)重的確定主觀性極強(qiáng)，且預(yù)警閾值的設(shè)定與礦山地質(zhì)與生產(chǎn)條件密切相關(guān)，確定出合理的預(yù)警閾值非常困難，影響了該方法的準(zhǔn)確性。發(fā)展災(zāi)害案例挖掘算法，提取隱藏在災(zāi)害案例之中的致災(zāi)關(guān)鍵信息，形成考慮歷史案例的指標(biāo)權(quán)重與閾值構(gòu)建方法，將是提升該方法有效性的重要途徑。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)法

機(jī)器學(xué)習(xí)法旨在從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘致災(zāi)關(guān)鍵特征，建立監(jiān)測數(shù)據(jù)與災(zāi)害風(fēng)險狀態(tài)之間的非線性映射關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)時采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的動態(tài)預(yù)警。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的飛速發(fā)展為災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)測預(yù)警創(chuàng)造了良好條件，其本質(zhì)在于構(gòu)建多源數(shù)據(jù)與巖體穩(wěn)定性之間的非線性映射關(guān)系，因此如何選取合適指標(biāo)作為輸入集是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險精準(zhǔn)評判的一大關(guān)鍵問題。此外，當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)警方法大多缺乏力學(xué)內(nèi)涵，雖然通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險評估，但是這種“黑盒”模型可解釋性不強(qiáng)，難以得到普遍認(rèn)可。此外，雖然機(jī)器學(xué)習(xí)法可在一定程度上降低預(yù)警前兆特征提取的復(fù)雜性及預(yù)警閾值設(shè)定的主觀性，但其對有效歷史數(shù)據(jù)的需求量大，預(yù)警準(zhǔn)確性與歷史數(shù)據(jù)覆蓋范圍呈正相關(guān)。然而，目前歷史數(shù)據(jù)搜集難度大，部分研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法的樣本量僅在幾十量級水平，不利于構(gòu)建普適性強(qiáng)的模型。建立開放的地質(zhì)災(zāi)害案例庫系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)災(zāi)害案例大數(shù)據(jù)的開源共享，將成為提高機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)警深度與精度的有效途徑。

1.2 基于數(shù)值模擬分析的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法

數(shù)值模擬模型具有可直觀展示巖體損傷破裂化過程、揭示災(zāi)變機(jī)理等優(yōu)勢，已成為當(dāng)下最為流行的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法。大量學(xué)者采用連續(xù)、離散介質(zhì)模型綜合分析了采場巖體的穩(wěn)定性狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了致災(zāi)過程的預(yù)測與損傷狀態(tài)的透明化。其中，諸如FLAC3D等連續(xù)介質(zhì)數(shù)值模擬軟件，因具有求解速度快、本構(gòu)模型豐富等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于巖體穩(wěn)定性分析評價中。本研究團(tuán)隊為闡明爆破擾動和蠕變耦合作用對新城金礦主豎井周邊圍巖的影響，將損傷力學(xué)理論引入FLAC3D有限差分模擬軟件，預(yù)測了開采擾動下巖體的損傷狀態(tài)，為礦山安全開采提供了保障。

雖然基于數(shù)值模擬分析的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法在表征災(zāi)變過程和揭示災(zāi)變機(jī)理方面優(yōu)勢顯著，但由于巖體的非均質(zhì)性、各向異性以及外界生產(chǎn)擾動的不確定性，使得數(shù)值模型存在物理邊界、微元力學(xué)參數(shù)時空變異性表征困難，地質(zhì)與支護(hù)模型隨著開采現(xiàn)狀更新滯后、預(yù)警精度難以保障等問題。為此，進(jìn)一步將監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)值模擬分析方法相融合、實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，將成為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警研究的主要方向。

1.3 監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警方法

監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘的災(zāi)害預(yù)警模型可描述監(jiān)測數(shù)據(jù)與巖體損傷破裂的非線性關(guān)系，具有較高的時效性，但模型依賴監(jiān)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量，災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測預(yù)警效果不穩(wěn)定，且無法清晰表征災(zāi)變機(jī)理；基于數(shù)值模擬分析的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警模型雖然具有分析準(zhǔn)確、可清晰表征災(zāi)變機(jī)理等優(yōu)點(diǎn)，但是由于巖體的非均質(zhì)性和各向異性，使得數(shù)值模型在力學(xué)參數(shù)選取、邊界條件設(shè)置、幾何模型構(gòu)建等方面均具有極強(qiáng)的不確定性，且其求解復(fù)雜問題效率低，難以滿足時效性要求，為此，融合兩種方法優(yōu)點(diǎn)的監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警方法，逐漸成為災(zāi)害預(yù)警研究的熱點(diǎn)。近年來，該方向的研究聚焦于2個方面：① 將能夠反映巖體力學(xué)響應(yīng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬參數(shù)的標(biāo)定方法相融合，提高數(shù)值模型的精度，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的超前預(yù)測。② 鑒于數(shù)值模型具有不確定性強(qiáng)的特征，開展數(shù)值模型力學(xué)參數(shù)、物理邊界等關(guān)鍵環(huán)節(jié)不確定性表征方面的研究。

總體上，學(xué)者們針對監(jiān)測和模擬相結(jié)合的致災(zāi)過程分析方法的研究，已取得了諸多成果，但當(dāng)前監(jiān)測、模擬災(zāi)害預(yù)警方法的結(jié)合主要是依賴監(jiān)測數(shù)據(jù)修正數(shù)值模擬參數(shù)，且暫無完善的智能化參數(shù)修正理論與方法，同時針對幾何模型的智能更新、邊界條件的自適應(yīng)調(diào)節(jié)等理論與技術(shù)仍不成熟，尚不能實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)驅(qū)動下的數(shù)值模型不確定性因素智能化表征與動態(tài)模擬。因此，有必要將人工智能算法、云計算等技術(shù)引入監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警方法中，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)驅(qū)動的力學(xué)參數(shù)標(biāo)定智能化、物理邊界表征自動化、模型更新即時化、災(zāi)害預(yù)警過程動態(tài)化，從而為災(zāi)害的智能預(yù)測預(yù)警提供重要的理論和技術(shù)支撐。

1.4 災(zāi)害風(fēng)險云端管控技術(shù)

災(zāi)害風(fēng)險云端管控技術(shù)是巖石力學(xué)、信息工程領(lǐng)域交叉融合的產(chǎn)物，旨在通過物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)完成災(zāi)害預(yù)警方法的云端化，達(dá)到礦山風(fēng)險狀態(tài)的透明化、災(zāi)害預(yù)警智能化的目的。按照數(shù)據(jù)融合程度劃分，該領(lǐng)域的研究成果主要包括單指標(biāo)閾值驅(qū)動及多源數(shù)據(jù)融合混合驅(qū)動的災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測預(yù)警云端管控技術(shù)。針對單指標(biāo)閾值驅(qū)動的災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測預(yù)警云端管控技術(shù)，旨在基于物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，搭建巖體力學(xué)響應(yīng)的云端監(jiān)控平臺，實(shí)現(xiàn)采動巖體力學(xué)響應(yīng)的透明化，同時通過設(shè)定閾值的方式，從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的動態(tài)預(yù)警。該技術(shù)是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警最簡單且行之有效的方法，被廣泛應(yīng)用于國內(nèi)各大礦山，取得了顯著成效。

為實(shí)現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警的智能化，學(xué)者們開始嘗試將室內(nèi)試驗(yàn)研究所得的數(shù)據(jù)融合算法與云計算相融合，逐步形成了多源數(shù)據(jù)融合混合驅(qū)動的災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測預(yù)警云端管控技術(shù)，初步實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)預(yù)警技術(shù)的云端化集成與現(xiàn)場落地。本研究團(tuán)隊討論了監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值模擬分析驅(qū)動的災(zāi)害預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種現(xiàn)場監(jiān)測和數(shù)值模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)測預(yù)警方法，解決了監(jiān)測數(shù)據(jù)驅(qū)動模型機(jī)理表征難、預(yù)警結(jié)果不可靠及數(shù)值模擬模型物理邊界不確定性強(qiáng)的問題，在此基礎(chǔ)上，基于云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，搭建了現(xiàn)場監(jiān)測和數(shù)值模擬相結(jié)合的金屬礦山采動災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警云平臺，形成了一套可復(fù)制的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測預(yù)警架構(gòu)，在新城金礦、阿爾哈達(dá)鉛鋅礦等礦山得到應(yīng)用推廣。

近年來雖然災(zāi)害風(fēng)險云端管控技術(shù)得到了飛速發(fā)展，但實(shí)際的災(zāi)害預(yù)警研究中，大部分是基于指標(biāo)預(yù)警閾值進(jìn)行災(zāi)害的動態(tài)預(yù)警，同時存在著“重采集、輕分析、重監(jiān)測、輕預(yù)警”的問題，大量災(zāi)害預(yù)警算法仍然停留在實(shí)驗(yàn)室研究階段，難以適應(yīng)現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、不完整的工況，還需要進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)科交叉研究，實(shí)現(xiàn)具有巖石力學(xué)內(nèi)涵的災(zāi)害預(yù)警方法在云端化集成，推動理論研究成果的現(xiàn)場落地，從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的智能化預(yù)測預(yù)警。

2 存在問題與發(fā)展趨勢

2.1 存在問題

金屬礦山災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警技術(shù)是保障礦山安全生產(chǎn)的重要手段，雖然近年來礦山災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警技術(shù)得到了飛速發(fā)展，但由于金屬礦山具有巖體的強(qiáng)非均質(zhì)性與各向異性、生產(chǎn)活動的高強(qiáng)度性與動態(tài)性、生產(chǎn)環(huán)境的惡劣性、致災(zāi)因素的多元性等特征，使得災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警存在以下技術(shù)難題。

2.1.1 多源力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)難以高精度連續(xù)協(xié)同感知

采動巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)是災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警的基礎(chǔ)，但由于感知設(shè)備的多樣性及環(huán)境的惡劣性，使得多源多模態(tài)采動巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)高精度連續(xù)采集與協(xié)同處理，主要存在如下3個層面問題：

（1）數(shù)據(jù)通信協(xié)議不統(tǒng)一。在實(shí)際的監(jiān)測預(yù)警工作中，常會引入不同設(shè)備商的巖體力學(xué)響應(yīng)感知設(shè)備，以達(dá)到多源多模態(tài)協(xié)同監(jiān)測的目的，但不同設(shè)備廠商應(yīng)用的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議存在顯著差異，甚至部分廠商采用私密的通信協(xié)議，存在信息割裂問題，極有可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島，嚴(yán)重影響了多源多模態(tài)采動力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)的協(xié)同處理。

（2）惡劣環(huán)境下感知精度難以保障。礦山環(huán)境的惡劣性極易對監(jiān)測數(shù)據(jù)造成影響，諸如多點(diǎn)位移計、錨桿測力計等測點(diǎn)式監(jiān)測設(shè)備，可能受到電脈沖影響，從而出現(xiàn)異常的階躍；雷達(dá)、InSAR等測面式監(jiān)測設(shè)備容易受到積雪等地表覆蓋物的影響，致使測量數(shù)據(jù)顯著偏離實(shí)際；監(jiān)控視頻易受弱光、粉塵等影響，對圖像識別精度產(chǎn)生影響。雖然學(xué)者們嘗試設(shè)計相關(guān)算法以解決上述問題，但多用于后驗(yàn)式分析，時效性難以保障，如何結(jié)合感知設(shè)備工作原理，將算法嵌入到設(shè)備底層，以保障數(shù)據(jù)采集精度，是當(dāng)下亟須解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。

（3）數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)目煽啃圆睢＝饘俚V山環(huán)境復(fù)雜，存在許多天然或人造障礙物，尤其在地下礦山中，復(fù)雜巷道結(jié)構(gòu)和高并發(fā)的數(shù)據(jù)傳輸與電磁等信號的干擾，加之高強(qiáng)度的生產(chǎn)工作，給數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃詭砹藝?yán)峻挑戰(zhàn)，甚至出現(xiàn)設(shè)備故障等問題，從而對數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性造成影響，阻礙災(zāi)害預(yù)警算法的穩(wěn)定運(yùn)行。

2.1.2 災(zāi)害預(yù)測預(yù)警模型參數(shù)難以精準(zhǔn)選取

數(shù)據(jù)挖掘模型和數(shù)值模擬分析模型是地質(zhì)災(zāi)害智能預(yù)測預(yù)警的常用模型，但由于巖體的非透明性及地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的隨機(jī)性，使得各類型災(zāi)害預(yù)測預(yù)警模型關(guān)鍵參數(shù)的選取具有極強(qiáng)的不確定性，主要存在如下問題：

（1）數(shù)據(jù)挖掘模型風(fēng)險評判指標(biāo)及預(yù)警閾值選取困難。風(fēng)險評價指標(biāo)及預(yù)警閾值的選取是災(zāi)害精確預(yù)警的關(guān)鍵，然而，由于礦山地質(zhì)條件的復(fù)雜性，使得預(yù)警指標(biāo)和預(yù)警閾值的選取難以形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，雖然一些學(xué)者提出切線角等無量綱預(yù)警指標(biāo)，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了預(yù)警閾值的統(tǒng)一，但在指標(biāo)無量綱處理過程中依舊需要提供平均變化率等參數(shù)，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時精確反演，尤其在數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳時，基本無法完成指標(biāo)的無量綱化處理。本研究團(tuán)隊提出了基于案例挖掘的預(yù)警指標(biāo)確定方法，雖然在一定程度上解決了預(yù)警閾值選取困難問題，但案例的搜集與案例基因庫的表達(dá)工作量巨大，有限的案例數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)預(yù)警閾值的精確選取。

（2）數(shù)值模擬分析模型參數(shù)時空變異性動態(tài)表征困難。巖體力學(xué)參數(shù)、多物理場邊界及幾何模型精確設(shè)定是獲取可靠數(shù)值模擬結(jié)果的關(guān)鍵，但由于地質(zhì)體的非透明性與非均質(zhì)性、生產(chǎn)環(huán)境的動態(tài)更替、開采工作的動態(tài)開展，使得巖體力學(xué)參數(shù)、多物理場邊界及幾何模型均呈現(xiàn)出顯著的時空變異性，傳統(tǒng)的靜態(tài)模擬方法難以完成上述參數(shù)的動態(tài)表征，致使數(shù)值模擬結(jié)果愈發(fā)偏離現(xiàn)實(shí)，從而顯著影響了災(zāi)害預(yù)測預(yù)警的可靠性。雖然，近年來在巖體力學(xué)參數(shù)表征、地應(yīng)力等物理邊界反演、精細(xì)化地質(zhì)建模等方面的研究均取得了顯著進(jìn)展，但大多處于理論方法研究水平，難以滿足動態(tài)模擬的時效性要求。本研究團(tuán)隊初步探索了巖體力學(xué)參數(shù)時空變異性的動態(tài)表征及動態(tài)模擬技術(shù)，搭建了監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警云平臺，初步實(shí)現(xiàn)了微震數(shù)據(jù)驅(qū)動的力學(xué)參數(shù)時空變異性動態(tài)表征，但距離實(shí)現(xiàn)數(shù)值模型整體的動態(tài)更新與高時效動態(tài)模擬的最終目標(biāo)，還有很長的路要走。

2.1.3 災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)尚不完善

災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)是采礦工程和信息工程學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，被視為實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測預(yù)警最有效的方法之一。在國家政策的大力扶持下，當(dāng)前市場上涌現(xiàn)出了大量災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，但系統(tǒng)總體呈現(xiàn)出“重采集，輕分析、重監(jiān)測，輕預(yù)警”等現(xiàn)象，主要存在如下問題：

（1）災(zāi)害智能預(yù)警算法理論研究與現(xiàn)場應(yīng)用脫節(jié)。災(zāi)害智能預(yù)警模型的研究大多采用基于歷史數(shù)據(jù)的后驗(yàn)式分析方法，致使模型在現(xiàn)場推廣過程中存在問題。一方面，歷史數(shù)據(jù)難以反映當(dāng)前和未來的情況，在一定程度上難以完全滿足未來新型災(zāi)害預(yù)測預(yù)警的需要；另一方面，后驗(yàn)式建模過程中，獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集是建立高精度預(yù)警模型的關(guān)鍵，但由于環(huán)境感知技術(shù)存在的不足，使得環(huán)境監(jiān)測過程中極易出現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳甚至缺失等問題，難以滿足災(zāi)害預(yù)警模型的數(shù)據(jù)要求，使得預(yù)警模型在實(shí)際應(yīng)用中效果不理想，難以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場落地與推廣，導(dǎo)致災(zāi)害預(yù)警算法理論研究與現(xiàn)場應(yīng)用脫節(jié)。

（2）智能預(yù)警系統(tǒng)研發(fā)缺乏技術(shù)人才儲備。災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)是采礦工程和信息工程學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，其中采礦工程負(fù)責(zé)豐富系統(tǒng)的內(nèi)涵，信息工程專注于系統(tǒng)界面設(shè)計與研發(fā)。但由于缺乏兼顧信息工程與采礦工程的技術(shù)人才，難以滿足搭建兼顧內(nèi)涵豐富及高展示度預(yù)警系統(tǒng)的需求。而一些設(shè)備廠商及信息技術(shù)企業(yè)側(cè)重于以設(shè)定監(jiān)測物理量的閾值作為預(yù)警依據(jù)，同時建立高展示度的預(yù)警系統(tǒng)。這類系統(tǒng)的預(yù)警更依賴于專業(yè)人員的主觀判斷，呈現(xiàn)出“重采集，輕分析，重監(jiān)測，輕預(yù)警”問題，但在一定程度上能滿足短臨預(yù)警的需要及相關(guān)安全生產(chǎn)規(guī)范要求，在市場上更受歡迎。

2.2 發(fā)展趨勢

為適應(yīng)礦產(chǎn)資源開采向深部及高寒、高海拔等環(huán)境惡劣區(qū)域發(fā)展的趨勢，金屬礦山災(zāi)害風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警技術(shù)需要在多災(zāi)種高性能、專用特種智能感知技術(shù)與裝備，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)，監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害智能預(yù)警技術(shù)及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警平臺與數(shù)字孿生技術(shù)4個方向謀求突破，各方向?qū)訉舆f進(jìn)，在災(zāi)害風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警技術(shù)中扮演著重要角色，構(gòu)成了下圖所示的金字塔形發(fā)展模式，各方向詳細(xì)內(nèi)容論述如下。

金屬礦山監(jiān)測預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)層級關(guān)系

（1）多災(zāi)種高性能、專用特種智能感知技術(shù)與裝備。獲取實(shí)時、精確的采動巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)是災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警的關(guān)鍵，然而在礦山復(fù)雜、惡劣的條件下，通用的感知設(shè)備難以滿足抗干擾、低能耗、高精度等需求。為了保障采動巖體力學(xué)響應(yīng)感知數(shù)據(jù)獲取的精確性和穩(wěn)定性，未來需要結(jié)合環(huán)境感知設(shè)備的工作原理和監(jiān)測環(huán)境的特征，研究特定環(huán)境下的故障自動診斷、噪聲數(shù)據(jù)智能甄別和感知數(shù)據(jù)智能校準(zhǔn)等算法。同時，結(jié)合邊緣計算、低功耗高帶寬通信等技術(shù)，研發(fā)多種適用于不同災(zāi)害類型的高性能、專用特種智能感知技術(shù)和裝備，以實(shí)現(xiàn)多源力學(xué)響應(yīng)信息的精確、完整、連續(xù)采集，為災(zāi)害風(fēng)險的預(yù)測預(yù)警創(chuàng)造條件。

（2）標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)。通信協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化是多源多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同管控的基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害智能化監(jiān)測預(yù)警的關(guān)鍵，然而目前通信協(xié)議不統(tǒng)一的現(xiàn)狀不利于礦山災(zāi)害風(fēng)險智能監(jiān)測預(yù)警技術(shù)的發(fā)展，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)是解決上述問題的有效途徑，是消除數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)云端綜合管控的重要保障。當(dāng)前，華為技術(shù)有限公司本著推動采礦行業(yè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和統(tǒng)一架構(gòu)的目標(biāo)，研發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的“礦鴻”操作系統(tǒng)，以統(tǒng)一的接口和協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，解決了不同廠商設(shè)備的協(xié)同互通問題，初步形成了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)。盡管目前“礦鴻”操作系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用處于起步階段，但是它所采用的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議和架構(gòu)思路在未來必將獲得長足的發(fā)展。

（3）監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害智能預(yù)警技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘模型和數(shù)值模擬分析模型存在優(yōu)劣互補(bǔ)的特征，兩者相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警模型被視為最有效的預(yù)警方式。當(dāng)前監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警模型雖然得到了發(fā)展，但是在預(yù)警閾值量化、模型參數(shù)不確定性表征等方面仍存在一定的不足。需要進(jìn)一步建立數(shù)據(jù)開放、共享的大型災(zāi)害案例基因庫，完善基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)警指標(biāo)體系量化構(gòu)建方法；發(fā)展具有自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化特征的數(shù)據(jù)驅(qū)動災(zāi)害智能預(yù)警模型，解決數(shù)據(jù)驅(qū)動模型關(guān)鍵參數(shù)的不確定性及動態(tài)性問題；發(fā)展監(jiān)測數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)值模型力學(xué)參數(shù)、物理邊界、幾何網(wǎng)格模型時空變異性動態(tài)表征方法，解決數(shù)值模擬分析模型的不確定性問題；發(fā)展多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的災(zāi)害預(yù)測預(yù)警模型，完成數(shù)據(jù)挖掘模型和數(shù)值模擬分析模型的多維度、跨尺度融合，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險易發(fā)性、易損性及風(fēng)險性的精準(zhǔn)評估與災(zāi)害的動態(tài)預(yù)警。

（4）地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警平臺與數(shù)字孿生技術(shù)。地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警平臺是了解礦山災(zāi)害風(fēng)險狀態(tài)、實(shí)現(xiàn)礦山風(fēng)險管控的必要途徑。但當(dāng)前的預(yù)警平臺存在“重采集，輕分析，重監(jiān)測，輕預(yù)警”等問題，需要進(jìn)一步結(jié)合監(jiān)測—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警算法，豐富預(yù)警平臺內(nèi)涵。此外，數(shù)字孿生等技術(shù)的興起為地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警平臺注入了新的活力，為其發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。其中，發(fā)展礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險數(shù)字孿生技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)礦山災(zāi)害風(fēng)險評估的智能化和災(zāi)害風(fēng)險狀態(tài)的透明化，已成為未來礦山災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警平臺發(fā)展的主要趨勢。

作者簡介

朱萬成，東北大學(xué)二級教授、資源與土木工程學(xué)院院長，采礦工程和工程力學(xué)專業(yè)博士研究生導(dǎo)師，國家杰出青年科學(xué)基金獲得者（2016—2020），國家“萬人計劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才（2018—2020），德國洪堡學(xué)者（2006—2007），中國青年科技獎獲得者（2013），國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目首席科學(xué)家（2022—2024）。從事巖石損傷破壞機(jī)理與礦山動力災(zāi)害預(yù)警及防控技術(shù)研究，發(fā)表SCI論文100余篇，論著他引12000余篇次，兼任中國巖石力學(xué)與工程學(xué)會常務(wù)理事、國際雜志IJRMMS副主編（2017以來）和《巖石力學(xué)與工程學(xué)報》《金屬礦山》等多個雜志的編委。

朱萬成教授一直從事巖石損傷與破裂過程及其誘發(fā)礦山動力災(zāi)害的機(jī)理研究。圍繞著“巖體損傷與破裂及其致災(zāi)機(jī)理”這一科學(xué)問題，以“巖體損傷”為主線，考慮巖體結(jié)構(gòu)特征和“三高”賦存環(huán)境（可統(tǒng)稱為致災(zāi)環(huán)境）的影響，提出了煤巖體參數(shù)及損傷的表征方法，構(gòu)建了“三高一擾動”條件下巖石損傷與破裂的本構(gòu)關(guān)系，發(fā)展了巖石損傷與破裂過程數(shù)值模擬方法，通過實(shí)驗(yàn)研究和數(shù)值模擬研究揭示了“三高一擾動”下巖石的損傷與破裂過程及其誘發(fā)巖爆、突水等礦山動力災(zāi)害的致災(zāi)機(jī)理；建立了現(xiàn)場監(jiān)測與數(shù)值模擬相結(jié)合的礦山采動致災(zāi)過程分析方法，研發(fā)了礦山采動災(zāi)害風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警云平臺，相關(guān)成果在河鋼石人溝鐵礦，山東黃金新城金礦、阿爾哈達(dá)鉛鋅礦，鞍鋼礦業(yè)弓長嶺露天礦、大孤山露天礦,紫金礦業(yè)烏拉根鉛鋅礦、巨龍銅礦等礦山得以應(yīng)用，用于礦山邊坡滑坡和空區(qū)垮塌災(zāi)害的預(yù)測預(yù)警，通過現(xiàn)場技術(shù)措施的實(shí)施，防控了礦山動力災(zāi)害的發(fā)生，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)和社會效益。

成果來源

朱萬成, 徐曉冬, 李磊，等. 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險智能監(jiān)測預(yù)警技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J]. 金屬礦山, 2024(1):20-44.

《金屬礦山》簡介

《金屬礦山》由中鋼集團(tuán)馬鞍山礦山研究總院股份有限公司和中國金屬學(xué)會主辦，主編為中國工程院王運(yùn)敏院士，現(xiàn)為北大中文核心期刊、中國科技論文統(tǒng)計源期刊（中國科技核心期刊）、中國精品科技期刊（F5000頂尖學(xué)術(shù)論文來源期刊）、中國百強(qiáng)報刊、RCCSE中國核心學(xué)術(shù)期刊（A）、中國期刊方陣雙百期刊、國家百種重點(diǎn)期刊、華東地區(qū)優(yōu)秀期刊，被美國化學(xué)文摘（CA）、美國劍橋科學(xué)文摘（CSA）、波蘭哥白尼索引（IC）、日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫（JST）等世界著名數(shù)據(jù)庫收錄。主要刊登金屬礦山采礦、礦物加工、機(jī)電與自動化、安全環(huán)保、礦山測量、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域具有重大學(xué)術(shù)價值或工程推廣價值的研究成果，優(yōu)先報道受到國家重大科研項(xiàng)目資助的高水平研究成果。根據(jù)科技部中國科技信息研究所發(fā)布的《2024中國科技期刊引證報告（核心版）》，《金屬礦山》核心總被引頻次位列26種礦業(yè)工程技術(shù)學(xué)科核心期刊第1位；根據(jù)中國知網(wǎng)發(fā)布的《中國學(xué)術(shù)期刊影響因子年報》（2024版），《金屬礦山》學(xué)科影響力位居73種礦業(yè)期刊第9位。

供稿：朱萬成等

編排：戴穎熠

審核：王小兵

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