考虑可靠性的矿井瓦斯传感器选址模型

针对依据现行煤矿安全规程及相关规范布置的瓦斯传感器有可能出现失效的情况,提出兼顾经济性和可靠性双目标的瓦斯传感器优化选址模型。借助图论和设施选址理论,以矿井通风网络节点为候选布置点,节点间的风流流经时间为监测等级,以煤矿相关规程规范硬性要求的布置点为必选点,建立瓦斯传感器多目标优化选址模型。然后,基于Pareto蚁群算法(PACA)阐述模型的求解过程。最后,结合某风网算例,给出模型与算法的具体应用。结果表明:模型的非劣解包含了传统的以最小化传感器成本为目标的选址模型最优解,并且可靠性越高所需的传感器就越多。     

煤矿瓦斯监测系统的分析与研究

瓦斯爆炸事故作为矿山生产中的重大事故,带来了巨大的人身伤亡和经济损失,实用的瓦斯监测系统成为了预防瓦斯事故的有效手段.当前比较实用的有激光吸收光谱瓦斯传感器网络的有线监测系统和ZigBee技术为基础结合CAN总线构成的无线网络瓦斯监测系统.针对当前我国瓦斯监测体系存在的问题提出一些发展设想.     

采煤工作面回风巷瓦斯气团漂移现象初探

了解瓦斯气体在采掘空间的分布及运移规律,是有效开展煤矿瓦斯治理工作的基础。通过对井下瓦斯浓度监测数据可视化及数理分析,揭示了回采工作面回风流中存在瓦斯气团的可能性,表明了回风巷中瓦斯气体运移具有风流携带气团漂移的特点;回风巷中的同一瓦斯气团先后经过相邻2个传感器时,2个传感器分别观测到的瓦斯浓度变化的曲线形态具有相似性,根据这一特点,给出了回风巷瓦斯气团漂移速度计算公式和应用实例。研究成果有助于优化采煤工作面通风设计,有效监测回风巷中瓦斯气体运移状态,避免高浓度瓦斯气团导致的矿井灾害。     

综合信息

济二矿监测井下设备保安全兖州矿业(集团)公司济宁二号煤矿安装的KJ95型矿井安全生产监测系统,能够全面监测井下的生产工作环境和部分生产设备的运转情况,当监测数值超过安全生产规定值时及时报警。该系统由服务器、交换机及用户端组成,在井下安装了18台瓦斯传感器、9台风速传感器、4台一氧化碳传感器、4台温度传感器和2台负压传感器,经过几年的使用,最近又对原系统进行了升级改造。系统对井下的胶带运行状况、架空载人装置的运行状况、风门开关、温度、负压、局扇开停、一氧化碳和瓦斯浓度等环境参数通过传感器进行监测,数据通过矿局域网…     

综合信息

济二矿监测井下设备保安全兖州矿业(集团)公司济宁二号煤矿安装的KJ95型矿井安全生产监测系统,能够全面监测井下的生产工作环境和部分生产设备的运转情况,当监测数值超过安全生产规定值时及时报警。该系统由服务器、交换机及用户端组成,在井下安装了18台瓦斯传感器、9台风速传感器、4台一氧化碳传感器、4台温度传感器和2台负压传感器,经过几年的使用,最近又对原系统进行了升级改造。系统对井下的胶带运行状况、架空载人装置的运行状况、风门开关、温度、负压、局扇开停、一氧化碳和瓦斯浓度等环境参数通过传感器进行监测,数据通过矿局域网…     

MEMS传感器在岩溶塌陷物理模拟试验监测中应用研究

针对岩溶塌陷地下土体位移监测难度大的问题，提出了一种基于微电机系统(Micro-Electro Mechanical Systems, MEMS)传感器的监测方法。采用时域积分算法处理MEMS加速度数据，先去除噪声和直流分量，通过多项式拟合去除趋势项，从而获取位移监测数据，通过定距试验分析算法误差。设计了2组室内模型试验，一组将MEMS传感器集中布设于稳定区，另一组多布设于塌陷区，对不同埋深土体的位移进行监测，结合粒子图像测速设备(Particle Image Velocimetry, PIV)实测数据分析误差，验证利用MEMS传感器监测土体位移的适用性和实用性。结果表明：根据MEMS的加速度时程，通过时域积分算法能有效获得土体的位移，MEMS传感器可用于岩溶塌陷的实时监测；分析得到岩溶塌陷地下土体位移规律，土体位移的变化与塌陷源位置相关，随着土体高度的增加，位移逐渐减小，而处于塌陷源正上方的土体水平位移几乎为0;工程中可针对已经发生的塌陷和有可能发生的塌陷2种工况，分别将MEMS传感器埋设在稳定区和塌陷区，进行实时监测，保障生命财产安全。提出的方法为岩溶塌陷的监测提供了新的思路，也为...     

大跨度悬索桥钢箱梁除湿系统湿源定位算法研究

提出一种大跨度悬索桥钢箱梁除湿系统的湿源定位算法，以求在确定湿源的位置后精准送风。该算法通过钢箱梁内部传感器测量的温湿度数据，建立并求解伴随场微分方程组，再利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）法采样的结果确定湿源的最大可能位置，并与算例中的湿源位置相比较，验证定位算法的准确性。结果表明，湿源定位算法求得的湿源位置与算例较为吻合，具有较高的实用性。     

均压灭火监测与调节系统中风压传感器位置的确定

根据风压传感器在均压灭火自动监测与调节系统中的功能,确定了风压传感器的合理安装位置,为均压灭火自动监测与调节系统的可靠运行提供了实施依据。     

分布式光纤传感瓦斯气体系统的研究

根据激光吸收光谱技术原理,瓦斯气体分子在一定的波段对光有吸收特性,使光谱具有显示瓦斯的特性,通过比较,反演出瓦斯气体在矿井中的浓度。分布式光纤传感瓦斯气体系统是利用空分复用技术,采用多个气体吸收型光纤传感器,并通过谐波检测技术对瓦斯信号进行处理。试验研究表明,该传感器的精确度和稳定性均可满足实际要求,该系统只有光纤在井下,所有的电子处理设备全部在地面,因此,安全性得到了极大的提高,适用于我国煤矿瓦斯监测预警的在线、实时的快速系统。     

基于瓦斯地质与监控信息耦合的煤与瓦斯突出预测方法

在矿井瓦斯地质研究基础上,从地质、瓦斯及监测监控3方面选取9个指标构建了煤与瓦斯突出预测指标体系,并利用多元信息耦合技术建立了煤与瓦斯突出预测模型。其中特征级运用模糊综合评判对数据级预测指标信息进行耦合,决策级运用D-S证据理论对特征级预测信息进行耦合,通过分级耦合得出反映煤与瓦斯突出危险性等级的可信度值。以郑煤集团超化煤矿31041工作面下付巷为例,一方面将预测等级和现场预测等级及钻孔动力现象记录进行对比,另一方面对信息耦合模型的准确性和可靠性进行验证,结果表明应用多元信息耦合模型对煤与瓦斯突出预测是可行的。     

中小型矿井主扇和瓦斯无线远程监控系统的研究

根据现行国家煤矿安全监察体制和有关安全生产的政策 ,笔者提出 ,将数字蜂窝无线网络的短信通讯方式与中小型矿井主扇运行及瓦斯监测系统相结合 ,各级煤矿安全监察机构对所辖区域内中小煤矿的主扇运行和瓦斯涌出情况实现无线远程监控 ,防止瓦斯爆炸事故的发生 ,实现保障煤矿的安全生产。     

基于数据融合的风机风量值无线监测技术研究

为了解决主要通风机在测风量过程中在线实时监测等问题,建立了以无线传输技术为基础的三层传输系统框架,并将改进的数据融合算法引入到风量值数据处理当中,通过选取阙值区间利用二次曲线函数来消除阙值点处相互支持的模糊性,取得最优融合传感器组,并对实测数据进行抗干扰实验分析。实验结果表明,无线传输方式有利于风量数据的在线实时监测;改进的数据融合算法能及时有效地消除传感器的测量偏差、提高风量数据的测量精确度。研究结果对煤矿主要通风机风量在线远程监测具一定的理论价值和实用意义。     

动态瓦斯地质预测算法研究与可视化应用

为实现煤矿瓦斯地质动态精准预测与可视化,基于煤层埋深、厚度、倾角、地质构造等多种因素,通过将相似的地质模块定义为同一微单元,在此基础上将反距离权重插值算法和递归邻域搜索策略与数据优化处理算法相结合,应用于瓦斯地质动态预测可视化系统开发。研究结果表明:根据递归邻域搜索算法模型开发的多级瓦斯地质图动态分析系统利用瓦斯地质基础数据可对矿井瓦斯含量、压力、涌出量等瓦斯赋存参数进行实时分析和计算,动态绘制散点图、等值线和区域预测图,使瓦斯区域预测图过渡更加平缓,显著提高预测的精准性及整体的显示效果,同时其制图耗时也无明显增加,可为高瓦斯矿井安全生产提供决策依据。     

基于UKF的深井监测移动节点定位算法

针对线性系统理论的监测定位技术误差较大且又无法实时监测深井人员及移动设备的位置问题,提出一种基于非线性函数不敏卡尔曼滤波（UKF）移动节点定位算法（U-MPA）。在建立U-MPA监测系统及巷道模型的基础上,采用UKF方法对RSSI滤波测距,通过局部坐标系,实现对移动节点实时定位监测;同时,通过改变锚节点间距密度,实现不同定位精度要求。仿真实验表明:U-MPA算法相比RSSI算法定位误差有明显减小,U-MPA算法的平均定位偏差为RSSI算法的44%。     

公路隧道火灾发生位置与人群疏散通道仿真研究

利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效模型,通过对该模型求偏导,得出隧道火灾发生位置和人群疏散通道选择之间的关系。研究结果表明:火灾发生位置越接近人行横通道,疏散时间波动越大,人行横通道和隧道入口的疏散时间随人群疏散区域分界线变化,当火灾发生距人行横通道20~110 m时,变化明显,当距140~350 m时,变化平稳;出口工效OPS总体呈现不稳定的阶梯状变化趋势;火灾发生位置和人群疏散通道的最优位置呈线性递减关系。研究结果可应用于隧道应急指挥中心管理人员制定有效疏散路径和采取诱导分流人群措施。     

An improved grey wolf optimizer algorithm for identification and location of gas emission

Identification of the leakage of hazardous gases plays an important role in the environment protection, human health and safety of industry production. However, lots of current optimization algorithms, such as particle swarm optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO), suffer from poor global optimization capability and estimation accuracy. In this work, a hybrid differential evolutionary and GWO (DE-GWO) algorithm is proposed. Tested by simulation cases and Prairie Grass emission experimental data, DE-GWO shows higher estimation accuracy than GWO. Compared with the other four optimization algorithms, DE-GWO exhibits finer robust stability under different population sizes, fewer iterations, as well as higher estimation accuracy with fewer search agents. Importantly, simulation results demonstrate that DE-GWO is more suitable to apply in the scene with a small number of sensors. Therefore, the proposed in this paper outperforms other optimization algorithms for the gas emission inverse problem. DE-GWO can provide reliable estimation towards gas emission identification and positioning, which shows huge potential as the data analysis module of real-time monitoring and early warning system.     

基于设备网(DeviceNet)总线技术的矿井瓦斯传感器的设计

介绍瓦斯传感器的国内外研究现状,给出以设备网(DeviceNet)总线构成的瓦斯传感器检测网络结构。简要分析了DeviceNet总线协议特点以及其关键技术,提出具有DeviceNet总线规范的矿井瓦斯传感器的设计及实现方案。硬件电路主要由信号调理电路、数字信号处理器,以及能实现DeviceNet网络通信的接口电路构成,用对象建模的方法构建了矿井瓦斯传感器的对象模型,并用模块化编程技术实现了矿井瓦斯传感器作为一个网络从设备的应用层的软件设计。该传感器作为从设备和带有PCI-CAN网卡的计算机组成主/从连接网络,能对多个矿井瓦斯传感器的数据实现远距离的控制。