西科大趙鵬翔副院長：礦井瓦斯“探?抽?調?采?用”全流程智能防治與利用體系構建

2026年03月09日 16:39 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

在智慧礦山與“雙碳”目標雙重驅動下，煤礦瓦斯治理正由被動防控向精準化、智能化、資源化方向演進。筆者系統(tǒng)構建了涵蓋瓦斯賦存精準探測、智能抽采、動態(tài)調控、數(shù)據(jù)平臺與梯級利用的全流程綜合治理體系，通過集成多源傳感、數(shù)字孿生與人工智能技術，突破傳統(tǒng)治理中“探測、抽采、利用”環(huán)節(jié)割裂的瓶頸，提升了從地質透明化到瓦斯利用各個治理環(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采與瓦斯資源清潔利用提供了系統(tǒng)化解決方案，對推動煤炭行業(yè)綠色轉型與能源安全保障具有重要理論與實踐意義。

文章來源：《智能礦山》2026年第1期“學術園地”欄目

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

作者單位：西安科技大學；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)煤炭科學研究所；新疆工程學院；甘肅多慧達智能裝備科技有限責任公司

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

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我國煤礦瓦斯治理已從傳統(tǒng)被動防控向主動精準治理轉型，但在復雜地質條件下瓦斯賦存規(guī)律探測精度、多源瓦斯抽采效率協(xié)同提升、抽采瓦斯規(guī)?；咝Ю玫汝P鍵環(huán)節(jié)仍面臨技術瓶頸，導致瓦斯“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與瓦斯治理全流程深度融合，實現(xiàn)從精準探測、高效抽采到梯級利用的一體化協(xié)同優(yōu)化，成為突破現(xiàn)有治理瓶頸、推動煤礦安全綠色轉型的核心命題。因此，系統(tǒng)梳理煤礦瓦斯綜合治理體系，剖析全鏈條的關鍵技術難題，探索多技術融合的優(yōu)化路徑，對提升我國煤礦瓦斯治理水平、保障能源安全與實現(xiàn)“雙碳”目標提供理論支撐與實踐意義。

煤礦瓦斯精準探測是實現(xiàn)災害主動預警與資源高效開發(fā)的前提，其技術發(fā)展正經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。在“人工智能+AI”發(fā)展驅動下，礦井瓦斯災害治理也逐漸向精準化、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，依托高精度探測與多源地質信息融合，實現(xiàn)對瓦斯賦存規(guī)律的動態(tài)精準刻畫；在決策層，借助大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法，構建抽采參數(shù)優(yōu)化與災害風險預警模型；在執(zhí)行層，通過物聯(lián)網(wǎng)智能調控裝備與自適應抽采系統(tǒng)，形成“探測-抽采-利用”全鏈條閉環(huán)調控。隨著數(shù)字孿生、邊緣計算等技術與瓦斯治理場景的深度融合，構建起“地質透明化、決策智能化、調控自適應、利用梯級化”的新型瓦斯綜合治理體系，最終實現(xiàn)安全防控與資源化利用的協(xié)同統(tǒng)一，為我國煤炭行業(yè)綠色轉型與能源安全戰(zhàn)略提供關鍵技術支撐。

瓦斯綜合治理體系研究

1.1 瓦斯賦存精準探測技術

采動卸壓形成的瓦斯富集區(qū)是礦井瓦斯災害防治的重點與難點，采空區(qū)卸壓瓦斯精準探測是瓦斯綜合治理的前端措施及智能抽采的重要保障。隨著開采強度與深度的不斷增加，覆巖裂縫場與瓦斯運移通道日趨復雜，傳統(tǒng)點式或區(qū)域式瓦斯含量測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分布規(guī)律，嚴重制約了瓦斯高效抽采與災害精準防控。

受限于井下復雜環(huán)境與探測技術瓶頸，對鉆孔內部地質結構、氣體參數(shù)與空間軌跡進行一體化、可視化、定量化的原位探測仍面臨挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術功能單一，數(shù)據(jù)離散，難以形成對瓦斯富集條件的系統(tǒng)研判。因此，結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裝備，并形成規(guī)范化的探測流程，對于揭示瓦斯富集機理、優(yōu)化抽采工程設計具有重要的理論與工程意義。

為解決采空區(qū)卸壓瓦斯探測精度不足的問題，研發(fā)了瓦斯富集區(qū)智能預測系統(tǒng)與采動卸壓瓦斯富集區(qū)精準探測儀。瓦斯富集區(qū)智能預測系統(tǒng)，利用長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）深度學習算法，結合大量歷史數(shù)據(jù)，可對不同地質條件、開采工藝下的煤層進行覆巖裂縫發(fā)育高度預測，結合現(xiàn)場試驗及實驗室試驗數(shù)據(jù)，進一步預測出瓦斯富集區(qū)范圍。

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

圖1 智能預測與精準探測示意

基于LSTM的瓦斯富集區(qū)智能預測系統(tǒng)，通過對覆巖裂縫發(fā)育高度與瓦斯富集區(qū)范圍的動態(tài)模擬，實現(xiàn)“區(qū)域經驗式”向“局部精準式”的轉變；右側為采動卸壓瓦斯富集區(qū)精準探測儀，集成多傳感器與嵌入式系統(tǒng)，實現(xiàn)對鉆孔形態(tài)、結構與氣體參數(shù)的一體化同步獲取。

通過集成孔壁成像、三維軌跡測量、多組分氣體濃度監(jiān)測及環(huán)境參數(shù)采集等功能，實現(xiàn)了對鉆孔“形態(tài)-結構-氣體”信息的一體化同步獲取。在新疆部分礦區(qū)的應用，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

通過分析區(qū)域分類及裂縫大小、產狀、完整塊度、破碎區(qū)域等參數(shù)，精準定位瓦富集區(qū)段、精細識別煤層產狀與地質構造、客觀評價鉆孔工程質量，并為圍巖穩(wěn)定性分析提供可視化數(shù)據(jù)。在此基礎上，進一步闡明了其對于推動瓦斯治理從“區(qū)域經驗式”向“局部精準式”轉變的核心作用。

通過揭示瓦斯富集規(guī)律與運移通道，為抽采鉆孔的靶向布置與參數(shù)優(yōu)化提供了科學依據(jù)；同時，其輸出的多源結構化數(shù)據(jù)構成了智能抽采系統(tǒng)決策分析的底層數(shù)據(jù)基礎，為實現(xiàn)抽采過程的動態(tài)評估與自適應調控奠定了堅實基礎，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

采動覆巖裂縫場形成的瓦斯運移優(yōu)勢通道，為卸壓瓦斯抽采鉆孔在上覆巖層中的優(yōu)化布設提供了關鍵理論依據(jù)。基于此，深部煤層氣高效抽采依賴于對裂縫演化規(guī)律的精準識別，更需結合多技術手段構建協(xié)同治理體系。在瓦斯抽采技術體系中，煤層氣預抽采作為區(qū)域性防突措施，主要通過井下鉆孔或地面井網(wǎng)對原始煤體進行長時間、大范圍的瓦斯預抽，降低煤層氣含量與壓力。

卸壓瓦斯抽采技術利用采煤工作面前方應力釋放與覆巖裂縫發(fā)育的動態(tài)過程，使鄰近層與圍巖中的吸附瓦斯解吸并導向采動裂縫帶，進而通過高位鉆孔、頂板走向長鉆孔或穿層鉆孔等進行高效攔截與捕集。通過高位鉆孔、定向長鉆孔及高抽巷等抽采方法不僅顯著提升瓦斯抽采效率，同時緩解了采空區(qū)瓦斯積聚風險，兼具資源回收與災害防控的作用。

隨著精準開采理念的深入，瓦斯治理已發(fā)展為以“應力場-裂縫場-滲流場”多耦合機制為理論基礎，集成地質保障、鉆孔優(yōu)化、智能調控于一體的綜合抽采模式。近年來，國內外學者利用數(shù)值模擬和智能算法等方法在孔間距與抽采效率的關系分析、多目標優(yōu)化算法的應用等方面取得了重要進展。目前，國內外多通過多物理場耦合仿真（COMSOL）、離散元數(shù)值模擬（3DEC）、快速拉格朗日分析代碼（FLAC3D）及計算流體動力學軟件（FLUENT）等數(shù)值模擬軟件，對覆巖裂縫發(fā)育、鉆孔抽采參數(shù)及氣體分布規(guī)律等開展研究。

基于此，自主研發(fā)的高位瓦斯抽采鉆孔智能設計系統(tǒng)，高位瓦斯抽采鉆孔智能設計系統(tǒng)的2個核心模塊，鉆孔智能設計示意如圖3所示，圖3a可視化演示系統(tǒng)，基于Python構建三維地質模型，實現(xiàn)鉆孔布置參數(shù)的精確計算與動態(tài)模擬；圖3b鉆孔行進軌跡示意，通過深度編碼與推桿系統(tǒng)實時反饋鉆孔軌跡，確保布孔精度。

圖3 鉆孔智能設計示意

以現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)與實驗室試驗結果為核心依據(jù)，采用 Python 語言開發(fā)多套子系統(tǒng)模塊。該系統(tǒng)可實現(xiàn)井下三維模型構建、鉆孔布置參數(shù)精確計算及鉆孔鉆進過程動態(tài)模擬等功能。經現(xiàn)場試驗驗證與鉆孔抽采效果專項分析表明，基于該系統(tǒng)設計的礦井高位鉆孔抽采技術，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度與瓦斯抽采效率。

1.3 實時監(jiān)測的動態(tài)調控策略

隨著煤礦開采向深部化、智能化方向加速邁進，井下瓦斯?jié)舛鹊膭討B(tài)變化與抽采系統(tǒng)負壓的穩(wěn)定控制，已成為制約煤礦安全生產、規(guī)避瓦斯爆炸等重大風險的核心技術挑戰(zhàn)。在此背景下，以數(shù)字孿生技術為核心的虛擬調控試驗平臺，結合物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等自適應技術逐步走向成熟，通過部署在井下采掘面、回風巷、抽采管路等關鍵區(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），實現(xiàn)瓦斯?jié)舛取⒇搲褐?、抽采流量、溫度等多源?shù)據(jù)的實時采集與融合，并依托高精度礦井三維模型完成工況的實時仿真推演。

（1）在瓦斯智能抽采監(jiān)測環(huán)節(jié)，系統(tǒng)可通過數(shù)據(jù)異常檢測算法自動識別傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸延遲等問題，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性與時效性；在評判層面，平臺中插入瓦斯抽采效果評判模型，結合煤層氣含量、抽采達標時間、鉆孔瓦斯涌出量等關鍵指標，動態(tài)評估當前抽采方案的有效性，當出現(xiàn)抽采效率低于閾值、瓦斯?jié)舛染植砍薜惹闆r時，自動觸發(fā)預警機制并在響應時間內給出決策報告。

（2）在調控環(huán)節(jié)，未來智能調控系統(tǒng)將逐漸通過學習算法、控制算法以及自適應機制等智能算法的快速迭代與優(yōu)化，通過在虛擬環(huán)境中模擬不同負壓調節(jié)策略、抽采鉆孔布局調整方案對瓦斯?jié)舛鹊挠绊懀Y選出最優(yōu)控制參數(shù)后，再同步至井下智能調控執(zhí)行終端（集氣體壓力、流量、濃度監(jiān)測設備、智能調節(jié)閥門于一體的智能化監(jiān)測設備），實現(xiàn)瓦斯?jié)舛扰c負壓的閉環(huán)自適應控制，瓦斯抽采鉆孔參數(shù)精準智能調控設備如圖4所示。

圖4 瓦斯抽采鉆孔參數(shù)精準智能調控設備

1.4 數(shù)據(jù)采集與管理平臺構建

基于多源數(shù)據(jù)驅動的技術方法憑借其對復雜信息的整合能力與深度分析優(yōu)勢，已在智能制造、環(huán)境監(jiān)測、能源開發(fā)等多個研究領域展現(xiàn)出極高的應用價值，成為推動行業(yè)技術升級與決策優(yōu)化的關鍵支撐。而在礦井瓦斯抽采領域，構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)庫系統(tǒng)，是突破抽采過程中信息碎片化、決策滯后等難題的核心環(huán)節(jié)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的深度挖掘與精準利用。

從礦井瓦斯抽采數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源來看，涵蓋的多源異構數(shù)據(jù)包括：地面井及抽采泵等井上監(jiān)控數(shù)據(jù)、井下實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、靜態(tài)基礎數(shù)據(jù)及歷史抽采監(jiān)測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫系統(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：在數(shù)據(jù)融合層面，需通過數(shù)據(jù)清洗、格式標準化、時域一致等技術手段，將原本分散在不同系統(tǒng)中的異構數(shù)據(jù)整合為結構化數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的一致性與可用性；在數(shù)據(jù)挖掘層面，數(shù)據(jù)庫需搭載智能分析模塊，既為生產提供基礎數(shù)據(jù)服務，同時支撐深度應用場景，提前預判抽采效率變化趨勢；關聯(lián)分析設備運行數(shù)據(jù)與故障記錄，識別設備故障預警特征；結合地質數(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)庫建設，涵蓋基礎數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)3大類。基礎數(shù)據(jù)包括地理與地質數(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)圖層及相關屬性信息；管理數(shù)據(jù)則記錄了礦產資源管理過程及結果，由空間數(shù)據(jù)與屬性表格組成。三類數(shù)據(jù)中，基礎數(shù)據(jù)是空間基礎，專題數(shù)據(jù)是管理內容的本質，管理數(shù)據(jù)則是對管理行為與結果的記錄，整體構成了煤炭資源數(shù)據(jù)的完整管理體系，該平臺采用經典的3層云服務體系，煤炭資源信息共享平臺系統(tǒng)架構如圖5所示。

圖5 煤炭資源信息共享平臺系統(tǒng)架構

（1）IaaS層為平臺提供底層物理支撐，通過虛擬化技術池化并動態(tài)分配計算、存儲與網(wǎng)絡資源，奠定了平臺彈性擴展與高可靠性的運行基礎。

（2）PaaS層是核心能力中樞。其以基礎數(shù)據(jù)平臺為核心，承擔了煤炭資源多源異構數(shù)據(jù)的抽象、集成、標準化與安全管理；并在此基礎上，構建了數(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支撐。

（3）SaaS層為應用層，該層針對不同主體的需求，提供了差異化的功能模塊，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)價值在具體業(yè)務場景中的最終轉化。新疆煤炭資源信息共享平臺的建設，推動煤炭行業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵基礎設施。

通過構建分層解耦的技術架構與全息透明的數(shù)據(jù)資源體系，未來數(shù)據(jù)庫的應用可以有效驅動礦井安全治理能力、實現(xiàn)資源安全、綠色、高效利用，煤炭資源信息共享平臺功能分布如圖6所示，主要包括：大數(shù)據(jù)分析、GIS信息、AI內容匹配、Web技術、AI推送。

圖6 煤炭資源信息共享平臺功能分布

1.5 瓦斯綜合利用

煤礦瓦斯作為煤炭開采過程中的伴生資源，其屬性認知從單一災害源向重要非常規(guī)天然氣資源的轉變。在“雙碳”目標背景下，我國煤礦瓦斯的利用模式正經歷一場系統(tǒng)性變革，發(fā)展路徑已超越早期以被動防災為主、技術形式單一的傳統(tǒng)階段，逐步演進為一種涵蓋技術驅動、資源統(tǒng)籌與數(shù)據(jù)賦能的協(xié)同發(fā)展新范式。

該范式強調通過先進技術實現(xiàn)瓦斯安全高效轉化，依據(jù)濃度梯度進行全濃度資源的價值挖掘，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，初步構建了覆蓋抽采、瓦斯提濃及高效轉化全鏈條的瓦斯梯級利用體系，為我國煤炭行業(yè)的綠色低碳轉型提供了關鍵路徑支撐，瓦斯分質分級清潔利用技術與工程示范如圖7所示。

圖7 瓦斯分質分級清潔利用技術與工程示范

瓦斯綜合治理體系應用展望及技術瓶頸

在智慧礦山建設深入推進的背景下，礦井瓦斯智能防控正從“系統(tǒng)化集成”向“自主化決策”的關鍵轉型。未來，瓦斯智能防控體系將突破當前以“感知-分析-調控”為主的局部智能化框架，向“地質透明化、抽采精準化、決策調控自主化、利用梯級化”的方向發(fā)展。

隨著數(shù)字孿生、邊緣計算、5G通信等信息技術與瓦斯治理場景的深度融合，礦井瓦斯賦存、運移與抽采過程將實現(xiàn)開采全生命周期的實時映射與動態(tài)推演，構建起“虛實交互、精準預控”的智能防控新范式。

通過引入強化學習、多智能體協(xié)同、跨場景遷移學習等算法，實現(xiàn)對復雜地質與開采條件下瓦斯災害風險的超前識別與自適應調控，形成“精準探測-數(shù)據(jù)驅動-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程中，仍需突破3個方面的關鍵瓶頸。

（1）瓦斯多場耦合機理與智能模型的普適性問題，需進一步融合地質力學、流體動力學與人工智能，構建具有強泛化能力的“機理-數(shù)據(jù)”數(shù)理驅動模型。

（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)化問題，亟待發(fā)展基于智能調度的瓦斯提濃與儲能技術，推動瓦斯從“治災為主”向“治用協(xié)同”轉變.

（3）系統(tǒng)集成與標準化建設滯后，制約了跨平臺數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與智能決策的規(guī)?；涞?，亟需構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議與智能運維標準，形成開放協(xié)同的瓦斯智能防控生態(tài)系統(tǒng)。

總結

（1）構建了煤礦瓦斯“探-抽-調-采-用”全流程智能防治與利用體系，推動了瓦斯治理由傳統(tǒng)經驗防控向數(shù)據(jù)驅動、智能精準的現(xiàn)代模式轉變。通過融合多源傳感、數(shù)字孿生與人工智能技術，實現(xiàn)了瓦斯賦存動態(tài)探測、抽采參數(shù)自適應調控與資源梯級利用的協(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)孤立運行的瓶頸，形成了探測、抽采、調控、數(shù)據(jù)采集與利用一體化的閉環(huán)智能系統(tǒng)。研發(fā)的智能預測裝備、鉆孔設計平臺及動態(tài)調控策略，實現(xiàn)了從“區(qū)域經驗”到“局部精準”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）該體系的構建與實施，不僅顯著提升了礦井瓦斯災害防控能力，保障了煤礦安全生產，也促進了瓦斯資源的高效清潔利用，助力煤炭行業(yè)綠色低碳轉型，為實現(xiàn)“雙碳”目標具有重要的工程應用價值與戰(zhàn)略意義。

（4）未來研究應聚焦于瓦斯多場耦合機理與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，并加快推進行業(yè)數(shù)據(jù)接口與智能運維標準化建設，從而推動瓦斯治理體系向全域智能調控與規(guī)模化應用方向發(fā)展。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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