張 勇，宿國瑞，王 鵬，胡而已

(應(yīng)急管理部信息研究院，北京市朝陽區(qū)，100029)

0 引言

構(gòu)建基于數(shù)字賦能的智慧應(yīng)急體系是積極應(yīng)對新時代安全生產(chǎn)復(fù)雜形勢的重要舉措[1-2]?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中指出，健全防范化解重大風險體制機制，強化突發(fā)公共事件應(yīng)急處置能力，提升自然災(zāi)害防御水平將是“十四五”時期經(jīng)濟社會發(fā)展的主要目標之一。因此，在煤礦安全生產(chǎn)形勢依然嚴峻的情境下，如何依托先進科學技術(shù)，分析大數(shù)據(jù)視角下的智慧應(yīng)急管理機制，探索基于機器學習、人工智能的智慧應(yīng)急平臺建設(shè)，對優(yōu)化煤礦事故應(yīng)急體系，提升煤礦事故應(yīng)急處置的支撐能力，具有重要的現(xiàn)實意義和實踐價值。

對于煤礦事故的應(yīng)急救援，多是事故發(fā)生后，依據(jù)制定的應(yīng)急預(yù)案，實施事故應(yīng)急與突發(fā)情況的處置。由于事故發(fā)生往往具有一定的先兆性，如何挖掘事故發(fā)生的預(yù)兆性特征，從事故預(yù)防角度出發(fā)，構(gòu)建煤礦事故的全過程、全鏈條應(yīng)急處置體系、建立基于煤礦智能化的煤礦事故應(yīng)急平臺對保障安全生產(chǎn)、推動煤礦智能化建設(shè)具有重要意義。

目前，智慧應(yīng)急研究仍處于探索階段，主要研究內(nèi)容涉及智慧應(yīng)急情報體系[3]、應(yīng)急決策優(yōu)化[4]、城市智慧應(yīng)急機制研究[5]等層面。對于智慧應(yīng)急云平臺建設(shè)方面的研究，雖有部分學者進行了相關(guān)探討，但研究重點只集中于應(yīng)急救援及應(yīng)急預(yù)案分析，而針對煤礦事故的全過程管理流程更是沒有相關(guān)研究，對于事故的分析往往只針對事故的致因。在煤礦領(lǐng)域，盡管武強院士等[6]融合云計算技術(shù)，研發(fā)了礦井水害智慧應(yīng)急救援系統(tǒng)，劉常昊等[7]設(shè)計了煤礦應(yīng)急預(yù)案數(shù)字化管理系統(tǒng)，但對于事故全過程的智慧應(yīng)急系統(tǒng)設(shè)計，很少有學者涉及，大數(shù)據(jù)視角下的煤礦事故全過程智慧應(yīng)急系統(tǒng)研究仍處于空白階段。

基于以上考慮，筆者擬從煤礦事故全過程管理角度出發(fā)，分析煤礦大數(shù)據(jù)視角下的智慧應(yīng)急管理機制，探討煤礦智慧應(yīng)急云平臺建設(shè)思路及關(guān)鍵技術(shù)，為煤礦智慧應(yīng)急現(xiàn)代化建設(shè)提供參考。

1 煤礦事故全過程管理思路

從風險管理角度出發(fā)，煤礦事故的本質(zhì)是系統(tǒng)內(nèi)外部風險管控失效的結(jié)果。由于固有危險源的存在，在煤礦生產(chǎn)過程中需要對危險源進行風險管控；而由于管控措施的時間局限性，危險源的風險暴露強度不斷增加，從而發(fā)生由風險到隱患的轉(zhuǎn)變；若未能將隱患及時整改，隱患在一定條件下不斷惡化發(fā)展，進而導(dǎo)致煤礦生產(chǎn)安全事故的發(fā)生。

我國應(yīng)急管理雖起步較晚，但管理重點已完成從“突發(fā)事件應(yīng)對”到“重大危險源全生命周期管理”的跨越，管理模式由“事中響應(yīng)”的單一階段管理拓展到“事前預(yù)控、事中響應(yīng)、事后處置”的全過程管理，建立了立足于我國現(xiàn)狀的特色應(yīng)急管理體系[8]。基于此，建立煤礦事故“事前-事中-事后”的全過程管理流程。事前預(yù)控主要針對煤礦固有危險源的管控及災(zāi)害關(guān)鍵指標信息的監(jiān)測分析；事中響應(yīng)重點在于煤礦事故發(fā)生時，對事故危害的正確分析，依據(jù)應(yīng)急預(yù)案進行處理，降低事故損失；事后處置重點在于對事故發(fā)生后，事故現(xiàn)場處置、防范次生災(zāi)害，挖掘事故致因，總結(jié)事故經(jīng)驗，完善煤礦事故風險預(yù)控體系與應(yīng)急預(yù)案。煤礦事故全過程管理思路如圖1所示。

圖1 煤礦事故全過程管理思路

2 大數(shù)據(jù)視角下的應(yīng)急管理機制

應(yīng)急管理機制是面向突發(fā)事件全過程的理論性指導(dǎo)和系統(tǒng)化措施，其本質(zhì)是在積累的突發(fā)事件處理經(jīng)驗基礎(chǔ)上，對實踐方法與應(yīng)對流程的總結(jié)、提煉和升華，其內(nèi)涵為針對突發(fā)事件，各部門之間的協(xié)同作用關(guān)系，是統(tǒng)籌“一案三制”(“一案”：應(yīng)急預(yù)案；“三制”：應(yīng)急體制、機制和法制)為核心的應(yīng)急管理體系的重要根基[1，9-10]。

綜上分析可知，應(yīng)急管理機制是通過專家經(jīng)驗積累來優(yōu)化突發(fā)事件處置流程與應(yīng)急決策，而基于經(jīng)驗總結(jié)的應(yīng)急管理機制往往存在以下缺點：應(yīng)急監(jiān)測信息整合不完全；經(jīng)驗價值難以深層次挖掘；應(yīng)急決策不能實現(xiàn)最優(yōu)化?；诖耍绾螐膽?yīng)急信息流角度出發(fā)，挖掘應(yīng)急監(jiān)測信息的深層內(nèi)涵，構(gòu)建大數(shù)據(jù)維度下的協(xié)同應(yīng)急管理體制已成為亟需解決的問題。

隨著云計算、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，高維度、海量數(shù)據(jù)價值能夠被充分挖掘，為數(shù)字化背景下的應(yīng)急管理機制創(chuàng)新奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。不同于傳統(tǒng)視角下的應(yīng)急管理機制，大數(shù)據(jù)視角下的應(yīng)急管理機制是由專家經(jīng)驗總結(jié)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)價值驅(qū)動下的智慧應(yīng)急[1，10]，通過應(yīng)急監(jiān)測信息匯總，以機器學習、人工智能技術(shù)為手段，構(gòu)建智慧應(yīng)急情報體系，擴展應(yīng)急監(jiān)測信息范圍，挖掘事故演化過程中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，預(yù)測事故引發(fā)次生災(zāi)害的可能性，探索三維視角下的應(yīng)急救援反演流程，實現(xiàn)應(yīng)急預(yù)案的最優(yōu)化選擇，降低事故損失。不同視角下的應(yīng)急管理機制對比如圖2所示。

圖2 不同視角下的應(yīng)急管理機制對比

傳統(tǒng)視角下與大數(shù)據(jù)視角下的應(yīng)急管理機制內(nèi)涵差別主要體現(xiàn)在以下2個層面。

(1)驅(qū)動模式的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)視角下的應(yīng)急管理機制是通過專家經(jīng)驗實現(xiàn)對事故的基礎(chǔ)認知，而對于發(fā)生頻率較小的事故，不具備足夠的認知樣本，在此種情形下的事故認知往往存在一定的盲目性。因此，在對事故進行綜合處理時，會存在一定的應(yīng)急救援風險。而對于大數(shù)據(jù)視角下的應(yīng)急管理機制，通過引入大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生技術(shù)等，可結(jié)合應(yīng)急實時監(jiān)測信息，構(gòu)建完整的事故孿生體，模擬事故的災(zāi)變演化過程，有效感知衍生災(zāi)害發(fā)生情況，從而實現(xiàn)應(yīng)急救援方案優(yōu)選。

(2)應(yīng)急風險的智能化管控。依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，利用應(yīng)急實時監(jiān)測信息和事故演化現(xiàn)狀，分析事故鏈式演化過程中的衍生災(zāi)害發(fā)生概率，進而在優(yōu)選應(yīng)急方案時能夠有效規(guī)避風險，實現(xiàn)應(yīng)急風險的智能化管控。

3 智慧應(yīng)急云平臺架構(gòu)

根據(jù)事故應(yīng)急管理全過程思路，結(jié)合煤礦企業(yè)信息化建設(shè)現(xiàn)狀及實際需求，設(shè)計基于煤礦事故全過程的智慧應(yīng)急云平臺架構(gòu)，如圖3所示，以期為煤礦事故應(yīng)急救援提供智能輔助決策。

3.1 基于煤礦事故全過程智慧應(yīng)急平臺架構(gòu)

基于煤礦事故全過程的智慧應(yīng)急云平臺架構(gòu)主要分為以下4個部分。

(1)應(yīng)急數(shù)據(jù)采集。主要功能是收集匯總煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)，包括煤礦風險隱患數(shù)據(jù)、煤礦水文地質(zhì)數(shù)據(jù)、煤礦自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)、煤礦環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、煤礦事故災(zāi)害數(shù)據(jù)、煤礦生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、應(yīng)急救援物資儲備數(shù)據(jù)、應(yīng)急救援防范數(shù)據(jù)等。其中，煤礦環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)包括安全監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)、束管監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)、礦壓監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)等；煤礦自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括采掘系統(tǒng)數(shù)據(jù)、機電系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。

(2)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)平臺?；跇?gòu)建的技術(shù)平臺實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理和存儲。多源異構(gòu)平臺主要包括技術(shù)平臺、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)存儲3個部分。技術(shù)平臺主要提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)，包括算法平臺、物聯(lián)網(wǎng)平臺、GIS平臺、大數(shù)據(jù)存儲平臺，為數(shù)據(jù)的治理、存儲提供基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)治理主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)協(xié)同處理等服務(wù)，為數(shù)據(jù)利用、數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)化奠定基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)存儲主要依托元數(shù)據(jù)技術(shù)建立數(shù)據(jù)檢索目錄，將采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分類、分主題存儲到關(guān)系數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫等。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析采集數(shù)據(jù)的有效性，基于煤礦知識圖譜，探索數(shù)據(jù)內(nèi)在聯(lián)系，實現(xiàn)煤礦應(yīng)急數(shù)據(jù)的協(xié)同分析。同時，遵循數(shù)據(jù)安全性原則，按照數(shù)據(jù)類型，實現(xiàn)應(yīng)急數(shù)據(jù)的高效管理。

(3)智慧決策分析。通過云計算、人工智能等技術(shù)，深入挖掘應(yīng)急數(shù)據(jù)價值。通過對專家經(jīng)驗庫的數(shù)據(jù)分析，結(jié)合突發(fā)事件現(xiàn)狀，融合算法平臺中所構(gòu)建的算法模型，對事故演化流程、關(guān)鍵隱患節(jié)點和衍生災(zāi)害發(fā)生的可能性進行預(yù)測分析。同時，分析應(yīng)急預(yù)案庫，結(jié)合應(yīng)急數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和三維驅(qū)動引擎，對優(yōu)選的預(yù)案進行應(yīng)急反演，依據(jù)構(gòu)建的評價模型對應(yīng)急救援效果進行仿真評估，實現(xiàn)應(yīng)急方案優(yōu)選，進而實現(xiàn)對突發(fā)事件應(yīng)急管理過程的步步把控和應(yīng)急管理協(xié)同調(diào)度。

(4)應(yīng)用及展示。利用數(shù)字孿生[11]、Unity3D[12]等技術(shù)，實現(xiàn)煤礦應(yīng)急管理監(jiān)測信息和智慧輔助決策的展示?；诿禾繎?yīng)急實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、綜合評估數(shù)據(jù)以及基于煤礦數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建煤礦應(yīng)急救援數(shù)字孿生體，對煤礦事故現(xiàn)場實現(xiàn)平行展示。在此基礎(chǔ)之上，實現(xiàn)煤礦應(yīng)急救援信息的實時展示，綜合評估煤礦應(yīng)急救援的過程風險和救援效果評估，最終依據(jù)優(yōu)選的應(yīng)急方案和專家經(jīng)驗庫，實現(xiàn)煤礦應(yīng)急管理智能輔助決策。

圖3 煤礦事故全過程智慧應(yīng)急云平臺架構(gòu)

3.2 基于煤礦事故全過程智慧應(yīng)急云平臺構(gòu)建的全流程

基于煤礦事故全過程的智慧應(yīng)急云平臺構(gòu)建全流程包括以下4個方面。

(1)通過建立應(yīng)急數(shù)據(jù)采集平臺，接入煤礦生產(chǎn)數(shù)據(jù)、自動化數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)等應(yīng)急信息，依托海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)接入信息的分類存儲、數(shù)據(jù)全過程處理及共享。

(2)通過構(gòu)建煤礦災(zāi)害事故的演化模型，實現(xiàn)煤礦事故發(fā)生的全流程模擬仿真，利用建立的多維數(shù)據(jù)模型算法，降低次生災(zāi)害的發(fā)生概率，有效遏制次生災(zāi)害引發(fā)的二次事故。同時引入復(fù)雜理論，分析事故隱患的演變節(jié)點，做到事故的科學預(yù)控，進而結(jié)合應(yīng)急實時監(jiān)測信息，基于專家經(jīng)驗庫和模型分析結(jié)果，建立基于實際情境的應(yīng)急方案的優(yōu)選模型。

(3)依據(jù)仿真技術(shù)，模擬應(yīng)急方案的實際救援效果；基于煤礦應(yīng)急救援評價算法模型，綜合評估應(yīng)急方案的有效性，建立綜合且全面的煤礦應(yīng)急救援方案優(yōu)選，進而依據(jù)管理流程，實現(xiàn)煤礦應(yīng)急救援的協(xié)同調(diào)度管理。

(4)最終構(gòu)建承災(zāi)體實時仿真、智能應(yīng)急決策、救援風險實時評估、應(yīng)急信息實時展示于一體的煤礦事故全過程應(yīng)急管理云平臺。

4 平臺關(guān)鍵技術(shù)

依據(jù)煤礦事故全過程智慧應(yīng)急云平臺架構(gòu)體系，筆者對平臺建設(shè)中涉及的關(guān)鍵技術(shù)進行了深入分析，具體有如下5方面內(nèi)容。

(1)信息缺失情境下的煤礦應(yīng)急情報整合。信息完備下的應(yīng)急決策是提升煤礦應(yīng)急管理有效性的基礎(chǔ)。由于煤礦事故的發(fā)生導(dǎo)致傳感器損壞，無法構(gòu)建應(yīng)急決策所需的情報集合，決策過程中的信息流轉(zhuǎn)出現(xiàn)了斷層。彌補應(yīng)急信息斷層、實現(xiàn)信息缺失情境下的應(yīng)急情報整合，將有效改善應(yīng)急決策的完備性。因此，從安全信息角度出發(fā)，構(gòu)建基于最大熵、Shannon模型的信息補償模型，結(jié)合煤礦事故應(yīng)急場景，降低應(yīng)急信息的不完備性，對提升應(yīng)急管理決策科學性及有效性具有重要的理論意義和實踐價值。

(2)基于案例推理的煤礦事故關(guān)鍵隱患挖掘。從事故致因角度出發(fā)，煤礦事故的演化流程往往具有一定的相似性。依托煤礦災(zāi)害事故分類分級，根據(jù)建立的專家經(jīng)驗庫，對已發(fā)生的災(zāi)害進行鏈式演變流程構(gòu)建；同時，結(jié)合收集的應(yīng)急監(jiān)測信息，對事故進行反演分析，通過人工智能算法，對比多條事故鏈的相似性，挖掘出煤礦事故的關(guān)鍵隱患節(jié)點，并結(jié)合相關(guān)風險管控經(jīng)驗，對關(guān)鍵隱患及時管控，阻斷風險傳播鏈條，實現(xiàn)基于案例推理的煤礦事故關(guān)鍵隱患挖掘研究，對降低事故損失程度、提升災(zāi)害救援力度具有重要意義。

(3)衍生災(zāi)害預(yù)測。鑒于煤礦系統(tǒng)的復(fù)雜性及事故的連鎖效應(yīng)，煤礦事故發(fā)生衍生災(zāi)害的可能性較大。目前對于衍生災(zāi)害的研究，多集中在衍生災(zāi)害危險性評級層面，如何依托煤礦災(zāi)害耦合特性，分析煤礦主要災(zāi)害的衍生特征，基于應(yīng)急信息集合，建立事故衍生時序網(wǎng)絡(luò)，有效分析衍生災(zāi)害發(fā)生可能性，進而實現(xiàn)衍生災(zāi)害的及時管控，是煤礦災(zāi)害應(yīng)急管理的核心內(nèi)容之一，也是煤礦風險管控的主要發(fā)展方向。

(4)基于數(shù)字孿生的應(yīng)急反演。依托國家政策導(dǎo)向和相關(guān)研究成果，在智慧礦山建設(shè)理念下，大部分礦井實現(xiàn)了安全管理系統(tǒng)、自動化系統(tǒng)的信息化集成，為建設(shè)以數(shù)字孿生技術(shù)為核心的礦山數(shù)字映射系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)[12]。通過管理可視化方式對煤礦事故演化及應(yīng)急方案預(yù)演進行分析和展現(xiàn)，能夠直觀把控事故的發(fā)展，對應(yīng)急預(yù)案進行及時調(diào)整，優(yōu)化應(yīng)急決策。因此，構(gòu)建煤礦災(zāi)害事故孿生體，建立基于應(yīng)急信息實時展現(xiàn)的流程反演具有重要意義。

(5)應(yīng)急方案優(yōu)選。應(yīng)急方案是應(yīng)對煤礦事故發(fā)生的有效舉措。應(yīng)急方案選擇應(yīng)針對煤礦事故現(xiàn)場特征，充分考慮方案的可行性、時效性及處置危險性等。在煤礦信息化建設(shè)基礎(chǔ)上，通過對應(yīng)急方案進行特征提取，建立應(yīng)急方案特征標簽，通過提取應(yīng)急方案特征標簽，對比煤礦事故現(xiàn)場特征，綜合運用信息熵、模糊理論、云模型等決策理論，優(yōu)選符合事故特征的應(yīng)急方案，是實現(xiàn)煤礦應(yīng)急方案施行有效的重要基礎(chǔ)。

5 結(jié)論

(1)分析煤礦事故發(fā)生的一般流程，建立了“事前預(yù)控-事中響應(yīng)-事后處置”的煤礦事故全過程管理思路；探討了應(yīng)急管理機制現(xiàn)存的問題，闡述了大數(shù)據(jù)視角下的應(yīng)急管理機制。

(2)基于煤礦事故管理思路和企業(yè)實際需求，構(gòu)建了應(yīng)急數(shù)據(jù)采集、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)平臺、智慧決策分析、應(yīng)用及展示的4層煤礦事故應(yīng)急云平臺架構(gòu)體系。

(3)分析了平臺中所涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括信息缺失情境下的煤礦應(yīng)急情報整合、事故關(guān)鍵隱患挖掘、衍生災(zāi)害預(yù)測、基于數(shù)字孿生的應(yīng)急反演、應(yīng)急方案優(yōu)選等，為煤礦事故應(yīng)急云平臺建設(shè)提供了思路。