瓦斯气体电化学传感器超量程段的非线性自校正研究

由于电化学传感器在超量程段的输出为曲线输出,测量误差范围较大。对此,提出了曲线拟合法来予以校正,为测量大浓度气体时出现的量程超限提供了一种解决方法,给出了校正原理及实验电路,测试得到瓦斯电化学传感器在其超量程段10000×10-6～12000×10-6范围内的一组输出电压数据,表明在超量程段已不具有线性特征。使用最小二乘法对数据做拟合处理后,得出了超量程段的二次拟合曲线,从而达到了非线性自校正的智能化。实验表明瓦斯气体电化学传感器量程扩大20%,扩大部分测量误差0.11%。     

红外瓦斯传感器零点校正及温度补偿分析

针对红外瓦斯传感器探头经常受温度变化而影响测量的结果,设计采用了"交互式"的计算方法。在软件程序中实现对传感器的零点校正和温度补偿,使之提高瓦斯浓度检测精度,提高工作环境安全性。实验结果表明,测量准确性大大提高。     

管道型红外甲烷传感器在负压抽采管路中的检测技术研究

为解决煤矿井下瓦斯抽采过程中负压抽采管路中的瓦斯气体自然扩散到气室难度大,且需要有效滤水滤尘,同时抽采管路的负压变化也会对红外甲烷传感器测量数据产生影响问题,研究新型专用气路装置将传感器气室与抽采管路连接,同时在气室中内置红外探测敏感元件和压力采集元件,对瓦斯浓度和压力数据进行采集并建立压力补偿算法模型,进行瓦斯浓度测量值修正。结果表明:传感器气路装置可实现负压抽采管路中的瓦斯气体自然扩散到气室,压力补偿算法模型可消除抽采管路中负压对瓦斯浓度测量数值造成的影响。     

基于AVR单片机的煤矿传感器设计

在煤矿中传统使用的瓦斯传感器存在着测量精度低、稳定性差、无法自动预警等问题。文章介绍了一种AVR单片机的煤矿传感器的设计方案,在方案当中的传感器采用了多个瓦斯元件,并采用单片机作为控制核心,采用最小二乘数据融合算法,将多个瓦斯浓度的检测结果进行融合,实现了瓦斯检测反复测试和信息化处理功能,整个实验的结果表明,该瓦斯传感器具有测量精度高、反复测试良好、维护性能高等特点。     

测量沼气的载体催化元件的应用及其局限性

测量0-5％甲烷浓度的现代化仪表都建立在催化氧化的基础上。本文探讨了瓦斯浓度传感器的一般特性,较详细介绍了一种普遍使用的瓦斯浓度传感器──载体催化元件。对携带式和连续测量的瓦斯测量器所用的几种载体催化型瓦斯浓度传感器的特性进行了比较,并得出了如下的结论:载体催化元件的主要优点是在连续工作中稳定性好。扼要介绍了使用载体催化元件所制的测量瓦斯的仪表。     

基于STC12LE5608AD的便携式瓦斯检测报警仪设计

介绍了一种基于STC12LE5608AD单片机的便携式瓦斯检测报警仪的硬件结构与软件设计方法,该检测报警仪采用MJC4/3.0J传感器对矿井瓦斯浓度进行检测,当瓦斯浓度超过设定限值时进行报警,能自动存储瓦斯浓度数据,并利用USB接口将数据传递到计算机。     

非线性补偿在瓦斯自动探测仪中的应用

针对传感器易受温度影响表现出非线性而造成测量精度低的问题,采用催化燃烧式瓦斯气体传感器MC116和温度传感器DS18B20设计了瓦斯自动探测仪,利用处理器ATmega128L作为控制核心,在数据处理阶段加入了非线性补偿,大大提高了测量精度。周围环境中的瓦斯浓度和温度等信息会实时显示在液晶屏1602上,并备份到存储器K9F5608中,一旦瓦斯浓度超标就发出声光报警,提醒工作人员及时撤离,避免矿难事故发生。     

煤尘和湿度对红外瓦斯传感器的影响研究

 为了建立矿井内煤尘和湿度对红外传感器影响的模型,采用嵌入式处理器LPC2129和红外传瓦斯感器MH-440V设计了瓦斯浓度实时测量系统,系统主要由上位机和瓦斯浓度检测终端组成,检测终端通过对模拟环境中的瓦斯浓度进行采集后实时发送到上位机,上位机对数据信息进行接收、处理、分析、显示和存储。根据煤尘和湿度的特性,自建了模拟的煤尘和湿度实验系统,经过对红外瓦斯传感器进行了煤尘和湿度的影响实验,得出了煤尘对红外瓦斯传感器的影响呈线性的规律和湿度在一定时间内对红外瓦斯传感器的影响也呈线性规律的重要结论,成功建立了煤尘和湿度对红外传感器的实验模型。     

基于蚂蚁算法的EFPI光纤传感器的腔长解调技术

为实现煤矿瓦斯浓度的准确检测,采用白光非本征F-P(EFPI)干涉光纤传感瓦斯技术,通过调节EFPI光纤传感器腔长去实现测量瓦斯浓度信息,利用蚂蚁算法对干涉光谱中的归一化的特定级次中谱峰点经过定位且结合了单峰和双峰的测量方式去实现腔长解调。     

基于LabVIEW的风速与瓦斯浓度测试系统设计

针对通常测试系统无法高精度地测量井下风速与瓦斯浓度的问题,采用虚拟仪器技术设计了一套风速和瓦斯浓度测试系统。测试系统采用LabVIEW 2013为测试系统软件开发平台,利用研华PCL-818L数据采集卡采集数据,LabSQL工具包存储采集数据,实现对风速和瓦斯浓度数据的采集、显示、存储和查询。通过地下工程模拟风洞模拟实际井下情况,使用该测试系统对风洞中的风速和瓦斯浓度数据进行了测量及误差分析。     

语音报警式瓦斯检测装置的设计

利用单片机和传感器技术,设计了一种瓦斯检测装置。该设计以AT89C2051单片机为控制核心,用气敏传感器QM-N5检测瓦斯浓度;通过电桥测量电路把瓦斯浓度的变化转换为相应的电压信号,经放大及预调理之后送入单片机中进行数据处理,并在LED上动态显示瓦斯浓度值;一旦超过设定的瓦斯安全浓度值,单片机控制语音模块播放报警录音信号。     

基于PIC单片机的智能化瓦斯浓度监测报警仪的研究与设计

为了实时自动监测矿井中瓦斯浓度,保障煤矿安全生产和员工生命安全,设计了一种基于PIC单片机的智能化瓦斯浓度监测报警仪。设备采用LXK-3传感器检测矿井瓦斯浓度,将采集到的数据以电压形式传送给单片机;利用单片机直接驱动方式动态显示瓦斯浓度,瓦斯浓度超限时,及时发出声光报警信号;通过使用n RF2401实现上、下位机间通讯数据的无线传输。     

基于AVR的煤矿瓦斯监测仪的设计

为了对井下瓦斯浓度进行实时监控,设计了一款基于Atmega16L单片机和瓦斯浓度传感器MQ-4的煤矿瓦斯监测仪。瓦斯监测仪主要由主控单元部分、液晶显示部分、传感器部分、以太网通信模块构成。瓦斯浓度传感器监测到信号以后,将采集到的数据以电压形式传送给单片机。单片机经过处理以后将数据通过总线模式显示到12864液晶显示器上,同时单片机还会将数据以UDP数据报的形式通过以太网传送给上位机,实现井上和井下对瓦斯浓度的监控。     

基于多传感器信息融合技术的瓦斯监测系统设计

在充分研究瓦斯造成的灾害以及影响之后,确定了监测瓦斯的评价指标,利用多传感器信息融合技术建立了瓦斯监测系统,实时且准确地监测了瓦斯浓度并依据此数据预测了瓦斯突出危险状态,有效降低了井下作业的危险度,保障了工作人员的安全。信息融合技术合理利用了瓦斯异常状态规律性变化的数据并以专家意见为依据建立了瓦斯监测模型,使灾害预警功能更加智能化。     

基于红外光谱吸收原理的红外瓦斯传感器的实验

针对目前传统瓦斯传感器的缺点，借鉴现有的红外气体分析器的设计思路，研制了基于红外光谱吸收原理的红外瓦斯传感器.它采用开腔气室结构及单光束双波长探测技术，在实验室里通过对不同浓度的甲烷气体进行测量得到了其浓度反演式.在实验测量中，当瓦斯浓度小于22%时，误差为0.1%；当瓦斯浓度超过22%时，误差小于1%.     

俄霍布拉克煤矿工作面上隅角瓦斯浓度误差探讨

为了解决俄霍布拉克煤矿5106工作面上隅角使用光瓦斯检测仪与甲烷传感器、气相色谱法测量的瓦斯浓度结果不一致的问题,通过现场测试和现场取气样在实验室进行分析的方法,研究了低氧浓度对光瓦斯检测仪测试结果的影响.研究表明,低氧浓度环境下,光瓦斯检测仪测量结果比甲烷传感器、气相色谱法测量的瓦斯浓度高,且氧气浓度越低,测量结果误差越大,其原因为氧气浓度偏低时,氮气等气体浓度增高,导致被测气体折射率增大,使测定结果偏大.通过实验可以测得修正系数,对误差结果进行修正,并有针对性地提出了降低3种检测仪器测量误差的措施,解决了现场实际问题.     

基于支持向量机的瓦斯传感器数据验证

介绍了支持向量机的基本原理,利用单个瓦斯传感器的输出信息建立了支持向量机的瓦斯传感器数据验证模型.并利用该模型进行数据验证.试验结果表明,支持向量机数据验证预测精度高,外推能力强,是瓦斯传感器数据验证的一种有效方法.     

神经网络与组态监控在煤矿瓦斯监测中的应用

针对煤矿井下环境恶劣而引起瓦斯传感器误报警等问题,即瓦斯"大数"问题,研究将组态监控软件和BP神经网路应用于煤矿瓦斯监控系统中,利用组态监控软件可以实时观测瓦斯浓度,查询传感器任何时间的输出,显示瓦斯浓度变化,通过BP神经网络的设计和多次训练,不断修正网络参数,最终确定了合理的神经网络,并对该网络进行测试,不仅可以把干扰消除,同时还能辨别出由于瓦斯突出造成的数据超出设定的百分比浓度点,做到可以准确的报警。     

多传感器煤自燃探测系统研究

在煤自然氧化过程中不同阶段会产生不同浓度的成分气体,据此设计并实现了多传感器测量系统,选用红外二氧化碳传感器、电化学式一氧化碳传感器、原电池式氧气传感器、红外瓦斯传感器和数字式温湿度传感器作为测量元器件。根据行业标准设计了各传感器的测量电路,保证传感器数据的可靠性;系统采取模块化设计思路,方便后期的升级和扩展;测试结果表明系统满足煤炭相关行业标准要求。该系统对于定量研究煤的自燃,以及煤自燃的预测都有一定的实践价值。     

监控系统瓦斯浓度伪数据识别及处理方法

提出了目前监控系统中经常遇到的3种伪数据类型,对由于电磁干扰所造成的系统"冒大数"现象进行了分析,提出了针对这种电磁干扰所造成的伪数据的识别方法和模型。同时给出了一种结合瓦斯传感器浓度序列和相应采煤机开停传感器状态共同确立模型报警上限值的方法,对已经识别到的瓦斯浓度伪数据,提出了采用改进的移动平均线方法来补偿瓦斯浓度数据序列,并进行了验证。