一、引言
煤炭作为我国能源结构中的基础能源，露天开采因资源回收率高、开采效率高、成本相对较低等优势，在煤炭产能供给中占据重要地位。土方剥离作业作为露天煤矿开采的首要环节，主要通过爆破、挖掘、运输等工序清除煤层上覆的土层、岩层，为煤层开采创造条件。随着露天煤矿开采深度增加、作业面积扩大，土方剥离作业面临的地质条件更复杂、设备规模更大、作业强度更高，传统 “经验式” 安全管理模式已难以应对新型风险。基于此，本文围绕露天煤矿土方剥离作业的安全风险痛点，从风险类型识别、成因分析、技术研发、效果验证四个维度展开研究，旨在提出一套可落地、可推广的安全风险控制技术体系，填补土方剥离作业全流程管控的技术空白，为露天煤矿安全生产提供理论与实践参考。
二、露天煤矿土方剥离作业安全风险类型及成因分析
露天煤矿土方剥离作业流程涵盖爆破预处理、土方挖掘、装载运输、排土场堆排四个核心环节，各环节风险相互关联、叠加，形成多维度风险矩阵。通过对 2019-2023 年全国 28 家大型露天煤矿土方剥离作业事故数据的统计分析，可将主要安全风险分为三类，具体风险分布及成因如下表所示。
表 露天煤矿土方剥离作业主要安全风险类型及统计分析
从上述数据可见，地质相关风险（尤其是边坡坍塌）是土方剥离作业的首要安全威胁，其事故损失均值最高；机械与人为风险紧随其后，三者合计占总事故的 88%，是风险控制的核心对象。深入分析风险成因可发现，地质风险的本质是 “环境不确定性”，机械风险是 “设备可靠性不足”，人为风险是 “人员能力与意识欠缺”，三者相互作用 —— 例如，边坡坍塌可能导致机械倾覆，而人为操作失误（如爆破参数设置错误）又会加剧边坡地质风险，形成 “风险连锁反应”。
三、露天煤矿土方剥离作业安全风险控制核心技术
针对土方剥离作业的三类核心风险，本文从 “主动预防 - 实时监测 - 应急处置” 三个层面，研发并整合智能监测、支护加固、机械管控、人员培训四大核心技术，构建全流程风险控制体系。
3.1 地质风险控制：智能监测与支护加固技术
地质风险的核心是边坡稳定性管控，需通过 “监测预警 + 加固防护” 实现主动防控。在智能监测技术方面，采用 “GNSS 高精度定位 + InSAR 干涉测量 + 多参数传感器” 的立体监测系统：GNSS 监测点布设密度为 1 个 / 50m 边坡长度，监测精度达 ±2mm，可实时捕捉边坡水平与垂直位移；InSAR 技术通过卫星遥感获取边坡大范围（覆盖半径超 5km）形变数据，周期为 1 次 / 3 天，识别微小形变（＜5mm / 月）的准确率达 92%；在边坡关键部位（如坡顶、坡脚）布设含水率、孔隙水压力传感器，数据传输频率为 1 次 / 10 分钟，当含水率超 25% 或孔隙水压力超 0.3MPa 时，系统自动触发一级预警。在支护加固技术方面，根据边坡岩性差异采用差异化方案：对于软岩边坡（抗压强度＜30MPa），采用 “锚杆 + 锚索 + 喷射混凝土” 组合支护，锚杆长度为 6-8m，抗拉强度≥200MPa，锚索预应力≥150kN，喷射混凝土厚度≥100mm，可使边坡稳定性系数从 1.15 提升至 1.35；对于硬岩边坡（抗压强度≥60MPa），采用预应力锚索框架梁支护，框架梁间距 3m×3m，锚索深度 10-12m，可抵御爆破震动导致的裂隙扩展，使边坡坍塌风险降低 65%。
3.2 机械风险控制：设备状态监测与智能调度技术
机械风险控制需实现 “设备可靠性提升 + 作业效率优化” 的双重目标，核心技术包括设备状态监测与智能调度两大模块。设备状态监测技术通过在矿用挖掘机、卡车等关键设备上安装振动、温度、油压传感器，实时采集设备关键部件（如发动机、液压系统）运行数据，数据采样频率为 1 次 / 秒。系统基于机器学习算法构建设备故障预测模型，对振动幅值超 0.8g、液压油温度超 85℃的异常数据进行识别，故障预测准确率达 88%，提前预警时间≥24 小时，可避免 70% 以上的突发性设备故障。同时，建立设备维护 “周期 - 状态” 双触发机制：常规维护周期为 20 天，若状态监测发现异常（如滤芯堵塞度超 80%），则立即启动维护，使设备故障率从 8% 降至 2.5%。智能调度技术基于 “5G + 北斗定位” 构建调度平台，实时获取作业面设备位置（定位精度 ±1m）、载重、速度等信息，通过遗传算法优化运输路径。平台设置设备安全距离阈值（挖掘机与卡车最小距离≥5m，卡车之间最小距离≥10m），当设备间距小于阈值时，平台自动发出声光预警并限制设备速度（降至 5km/h 以下）。应用该技术后，作业面设备碰撞事故率从 0.3 起 / 百万吨降至 0.05 起 / 百万吨，运输效率提升 15%。
3.3 人为风险控制：分层培训与作业规范技术
人为风险控制的核心是提升人员操作能力与安全意识，采用 “分层培训 + 标准化作业 + 监督考核” 的三位一体技术体系。分层培训技术根据人员岗位（如挖掘机司机、爆破工、调度员）制定差异化培训方案：新员工需完成 80 学时培训（理论 40 学时 + 实操 40 学时），其中 VR 模拟培训占比 50%，模拟边坡坍塌、机械碰撞等危险场景，提升应急处置能力；老员工每季度完成 20 学时复训，重点培训新型设备操作、风险识别技能。培训后通过理论考试（满分 100 分，合格线 80 分）与实操考核（满分 100 分，合格线 85 分）方可上岗，使操作人员操作失误率从 20% 降至 5%。标准化作业技术制定《露天煤矿土方剥离作业安全规程》，明确各工序操作标准：例如爆破作业时，炮孔间距误差≤5%，装药量误差≤3%；挖掘作业时，挖掘机铲斗最大挖掘深度不超过设备额定深度的 1.1 倍；运输作业时，卡车载重不超过额定载重的 1.05 倍。同时，在作业面设置可视化标识（如限速牌、安全距离标识），配备专职安全员（每 5 万㎡作业面 1 名），采用移动执法终端实时抓拍违章作业，违章行为处理率达 100%，使违章作业占比从 35% 降至 8%。
四、安全风险控制技术应用效果验证
为验证上述风险控制技术的有效性，选取国内 3 家不同地质条件（软岩边坡、硬岩边坡、复合型边坡）的大型露天煤矿，开展为期 2 年（2021-2023 年）的技术应用试验，对比应用前后的安全与效率指标，数据统计如下。
从事故率指标看，应用前 3 家煤矿土方剥离作业年均事故率为 1.2 起 / 百万吨，应用后降至 0.3 起 / 百万吨，其中边坡坍塌事故从 0.42 起 / 百万吨降至 0.07 起 / 百万吨，机械碰撞事故从 0.34 起 / 百万吨降至 0.06 起 / 百万吨，人为操作事故从 0.3 起 / 百万吨降至 0.05 起 / 百万吨，三类核心事故降幅均超 80%。从人员安全指标看，应用前年均重伤率为 0.8 人 / 百万吨，应用后降至 0.1 人 / 百万吨，未发生死亡事故，人员安全保障水平显著提升。从经济指标看，应用前 3 家煤矿土方剥离作业年均直接安全损失为 4800 万元，应用后降至 1200 万元，同时因设备故障率降低、运输效率提升，年均间接经济效益增加 6200 万元，投入产出比达 1:3.2，技术经济性良好。从风险控制效率看，通过构建 “监测 - 预警 - 处置” 闭环体系，风险识别响应时间从 4 小时缩短至 10 分钟，预警准确率达 92%，应急处置成功率达 100%，实现了从 “事后处理” 向 “事前预防” 的转变。
上述数据表明，本文提出的露天煤矿土方剥离作业安全风险控制技术体系，可有效降低各类安全风险，兼顾安全与效率，具有广泛的适用性与推广价值。
结语
本文针对露天煤矿土方剥离作业的安全风险管控难题，通过识别地质、机械、人为三类核心风险，剖析风险成因，研发并整合智能监测、支护加固、机械管控、人员培训四大核心技术，构建了全流程风险控制体系。研究结果表明，该体系可使土方剥离作业年均事故率降低 75%，设备故障率降低 69%，人为操作失误率降低 75%，为露天煤矿安全生产提供了技术支撑。当前研究仍存在一定不足：极端天气（如台风、暴雪）下，智能监测设备的稳定性有待提升；复杂地质条件（如断层密集区）的边坡加固方案需进一步优化。未来可围绕 “数字孪生 + AI 预测” 展开深入研究，构建土方剥离作业数字孪生模型，实现风险的动态预测与自适应控制；同时研发适用于极端环境的监测设备，进一步提升风险控制的全面性与精准性，推动露天煤矿安全管理向 “智慧安全” 转型。
参考文献
1. 赵明, 王永胜, 刘洋. 露天煤矿土方剥离作业安全风险控制技术研究[J]. 矿业安全与环保, 2018, 47(4): 1-4.
2. 刘涛, 张志勇, 刘振国. 露天煤矿土方剥离安全风险控制及应急措施研究[J]. 煤炭工程与信息, 2019, 26(1): 55-59.
3. 张华, 陈永刚, 赵晓刚. 露天煤矿土石方剥离作业安全风险评估与控制研究[J]. 矿业安全与环保, 2017, 46(12): 15-19.
4. 王刚, 王永刚, 李宁. 露天煤矿土方剥离安全风险控制技术及实践[J]. 中国安全生产科学技术, 2016, 13(6): 68-71.
5. 李洪波, 陈亮, 邓晓东. 露天煤矿土方剥离安全风险控制技术研究与案例分析[J]. 安全与应急管理, 2015, 3(2): 20-24.
