煤矿人员定位系统在监测煤矿井下人员位置、辅助应急救援方面发挥了重要作用，同时通过挖掘井下人员数据特征与人员曲线规律，建立各类人员大数据分析模型，在客户数据的合法授权下，进行模型训练，从人员数据中发现了一些辅助政府远程监管监察的创新应用。
1.煤矿工作面
生产状态识别
通常来说，每个煤矿的生产班、检修班时间段不同，检修班数据特征有：采煤工作面T0、T1、T2变化趋于平稳，采煤司机少电工多，检修班人数一般多于生产班人数。首先通过瓦斯数据曲线初步计算出生产班时间段与检修班时间段，并关联分析不同特殊工种的井下人数曲线特征，最后判断工作面当前时间是否为生产状态。此外，可以将瓦斯数据曲线与井下人员曲线识别的结果与井下重要设备的开停曲线、产量的日曲线等关联分析，以更准确地判断煤矿井下工作面的生产状态。如图1、2所示，蓝色框为工作面生产时间段。
图1 某煤矿工作面T1瓦斯浓度曲线及当班井下人数曲线
图2 某煤矿工作面T2瓦斯浓度曲线及当班井下人数曲线
进一步地，煤矿井下正常生产与检修时井下人数存在差距，通过计算矿井每日所有下井人数，判断煤矿当日是否为生产状态，从而识别停产关闭矿井是否违规生产。统计每日各个班次最大井下人数的平均值，对当日与连续一个月正常生产情况下最大井下人数平均值的差值设定阈值，如果当日平均值与前一个月平均值的差值低于该阈值，则认为当日有可能未生产。
2.交接班类型及
交接班时间识别
通过绘制煤矿正常生产时井下实时人数曲线图，分析、归纳煤矿执行不同交接班制度的井下人数规律和特征，从而确定交接班类型及时间，曲线图如图3-6所示。曲线上的数据每隔15分钟取样一次，为15分钟内的最大井下人数。分析曲线图得出，在交接班时下井人员总数变化幅度较大，人员总数曲线呈现上凸或下凹特征。实行井下交接班制度的煤矿在交接班时两班人员均在井下，井下人员总数达到高峰，形成了曲线的上凸部分；实行井上交接班制度的煤矿在交接班时两班人员基本都在井上，井下人员数量很少，形成了曲线的下凹部分。
图3 执行井下交接班的煤矿连续七日井下人数曲线
图4 执行井下交接班的煤矿单日井下人数曲线
图5 执行井上交接班的煤矿连续七日井下人数曲线
图6 执行井上交接班的煤矿单日井下人数曲线
基于上述曲线特征，模型通过煤矿员工出入井时间及井下人数识别煤矿交接班类型及交接班时间，具体方法为：
（1）利用生产状态识别模型确定当日正常生产；
（2）统计每15分钟内的出入井人数，按人数降序排列后筛选得到出入井人数比较大的时间段作为疑似交接班时间段；
（3）分析疑似交接班时间段内实时井下人数与该时间段内平均人数的关系，从而确定交接班类型及时间。具体的，如果有一半以上的实时井下人数超过平均人数，则认为是井上交接班，反之为井下交接班。
3.生产过程中单班
作业是否超员识别
《煤矿井下单班作业人数限员规定(试行)》第三条规定，煤矿井下单班作业人数不能超过规定中的最大人数。但在实际生产过程中，各个煤矿的工作制度与交班情况的不同，在统计井下单班作业人数时，会因交接班的影响导致统计出现误差。通过确定交接班类型及交接班时间后，可以排除交接班的影响，准确计算单班作业是否超员。如图7所示，水平直线为煤矿井下单班作业最大人数，虽然在15点附近井下人员总数高于水平直线，但该时间段为交接班时间段，故该煤矿未发生单班超员情况。
图7 某煤矿井下交接班单日人数曲线-单班作业超员识别案例
4.带班领导交接班
异常识别
《煤矿领导带班下井及安全监督检查规定》第十条规定煤矿领导带班下井必须实行井下交接班制度，上一班的带班领导应当在井下向接班的领导详细说明井下安全状况、存在的问题及原因、需要注意的事项等，并认真填写交接班记录簿。
通过分析下一班领导的入井时间与上一班带班领导的出井时间来确定带班领导是否执行井下交接班制度。如果下一班领导的入井时间晚于上一班所有领导的出井时间，说明下一班领导未按规定与上一班领导在井下交接班，这种情况下可能为煤矿带班领导井下交接班异常。如图8所示，某煤矿在2020年12月20日存在带班领导疑似井下交接班异常。
图8 带班领导出入井时间图-煤矿带班领导疑似井下交接班异常案例
5.带班领导被代
打卡异常识别
《煤矿领导带班下井及安全监督检查规定》第五条规定煤矿每班必须有矿领导带班下井，并与工人同时下井、同时升井；第十一条规定煤矿应当建立领导带班下井档案管理制度，记录包括下井的时间、地点、经过路线、发现的问题及处理情况、意见等有关情况并存档备查。
通过分析煤矿带班领导与其它作业人员的轨迹数据是否完全重合来判断带班领导是否存在被代打卡异常情况。如果在煤矿带班领导巡检时间段内有且只有一个作业人员与带班领导的轨迹完全相同，或者有多个巡检人员与带班领导的路线轨迹完全相同且巡检人员中不包括矿上其他领导，则这两种情况可能为煤矿带班领导被代打卡异常。如图9所示，某煤矿在2020年12月20日存在带班领导疑似被代打卡情况。
图9 带班领导与疑似代打卡人员轨迹-煤矿带班领导疑似被代打卡异常案例
6.是否按规定进行
探放水作业
《煤矿防治水细则》明确了“探”在水害防治措施中的核心地位和先导作用，《山西省煤矿老空水防治工作规定(116号文)》，要求煤矿企业、矿井必须坚持“预测预报、探掘分离、有掘必探、先探后掘、先治后采”的水害防治原则。某煤矿透水事故原因为未进行长钻、短钻施工，相关钻探施工验收资料造假。
通过大数据技术分析矿井掘进作业和探水作业时间、作业人数，识别煤矿是否按规定进行钻探，从而辅助政府远程监察提供科学、有效的探放水作业监管手段。按规定进行探水作业时，井下一个探水队作业人员不少于3人，数据如图10、11所示。未按规定进行探水作业时，井下只有掘进队作业人员，但没有探水作业人员，数据如图12所示。
图10 井下探水及掘进作业人员曲线-按规定进行探水作业案例
图11 井下探水及掘进作业人员曲线-按规定进行探水作业案例
图12 井下探水及掘进作业人员曲线-未按规定探水作业案例
结论
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本文提出的各类人员大数据分析模型，是利用大数据分析技术挖掘井下人员数据特征在煤矿远程监管监察中搭建智能分析模型的创新应用，随着精准定位系统联网的建设，有助于精准分析煤矿井下作业情况、精确定位监管井下安全风险，促进智能化监察模式的建立。
