矿用烟雾传感器的抗干扰设计与试验研究

针对传统技术路线矿用烟雾传感器工作在高尘工作面环境易受干扰发出误报警的问题,分析了现有技术路线的局限,提出使用双波长光电感烟敏感元件作为检测核心,采集散射光响应及其比例值作为原始数据,以烟雾气溶胶粒径尺寸为判据判定其性质是否为火灾烟雾气溶胶。通过双阈值判断算法实现了在提升样机抗干扰性能的同时保证其检测的高灵敏度,并优化了气室设计以提升其防护能力。经实验室测试,传感器样机具备高灵敏度和对短暂扫过喷水流的防护能力。样机在工业现场高尘工作面环境实际测试中未出现误报警现象,可正确响应标校烟雾试剂,能够满足高尘工作面火灾烟雾检测的需求。     

基于光纤传感技术的双波长参考测量煤矿瓦斯的研究

针对煤矿瓦斯事故频发的问题,分析研究了煤矿井下瓦斯气体浓度的监测及预警机理,提出基于双波长参考测量技术的用宽带光作光源,用可调谐光纤Fabry-Perot滤波器做波长扫描,通过与参考光路比较去除光源波动的影响,对瓦斯气体吸收波长和参考波长光强的比较测量瓦斯浓度的新方法。     

基于微色谱和正压输气技术的煤矿自燃火灾监测系统

随着矿井综放采煤强度的增加,煤自燃倾向性逐渐增大,针对现有煤矿自燃火灾束管色谱监测系统存在气体检测易失真、分析周期长、气样易污染等问题;在传统束管色谱系统基础上,结合微型气相色谱检测与数据网络传输等技术,研制了本安型井下微色谱和束管正压输气泵站,形成了基于微色谱和正压输气技术的煤矿自燃火灾监测系统,系统能够在2~3 min内同时分析出10种气体组分,相对标准偏差≤1.54%,相对精度达到1.0%,检测下限可达到1×10^-6。基于微色谱和正压输气技术的煤矿自燃火灾监测系统,提高了煤矿自燃火灾监测系统的可靠性和稳定性,实现了煤自燃火灾的实时准确预测预报,保障了煤矿的安全生产。     

基于GIS的煤矿火灾救援管理系统设计

提出了基于地理信息系统(GIS)的煤矿火灾救援管理系统的设计方案,阐述了系统功能模块的设计和系统框架结构的设计,并采用了SuperMap平台和SQL Server2005数据库管理系统,以及VC++6.0可视化开发环境进行开发,将地理信息技术应用到煤矿火灾救援管理中.     

基于网络通讯的煤矿设备运行集中监测技术

将现代故障诊断技术和数据传输技术结合起来,应用于煤矿主要设备的安全运行管理,实现设备安全运行的集中监测,可以及时诊断出设备故障征兆,预防设备突发事故的发生,有助于消除重大设备安全运行的事故隐患,实现煤炭企业的安全生产。     

基于红外成像技术的煤矿火灾治理

为了快速准确地测出煤层火源位置、范围和燃烧程度,采用红外成像技术对河北煤矿主斜井火区进行了探测,确定火区位置,检验灭火效果。该技术能够准确探测火区表面煤岩体的温度,初步判断火情;对煤岩体表面温度异常区域及其周边设置钻孔,通过观测孔内温度可判断火区范围和煤体燃烧程度,从而确定治理方案。结果表明:在治理过程中利用红外成像仪观测钻孔内的温度变化情况可以更直观地了解灭火效果,说明红外成像技术在治理浅部煤矿火灾中成效显著。     

基于红外热成像的煤矿输送带火灾监测预警技术研究

在分析输送带发火机理和现有输送带监测技术的基础上,提出一种基于红外热像技术的输送带火灾监测方法。结合红外热像技术实时视频显示、动态识别和非接触式测温等特点,从热像仪测点布置、红外信息处理和输送带火灾的预警与响应等3个方面探讨了热像仪布置方式和红外信息传输方法。分析了红外热像技术应用于矿井输送带火灾监测中存在的难题,最后提出相应的解决对策。     

基于可见光视觉特征融合的矿井外因火灾监测方法

为了解决矿井外因火灾监测实时性差、误报率和漏报率高的问题,提出了基于可见光视觉特征融合的矿井外因火灾监测方法。首先,分析了不同监测环境中火源视频图像对应的视觉特征,并设计了火源纹理、尖角、相似系数和闪动频率的提取方法;其次,采用改进的种子区域生长算法对火灾疑似区域进行分割,并利用不同的火源特征提取方法计算火灾疑似区域的动、静态特征;然后,融合所提取的动、静态特征,构建火灾特征向量;最后,构建了基于BP神经网络的火灾监测模型,并对监测模型进行了验证。结果表明,本文提出的火灾监测方法可有效检测不同场景和不同距离下的外因火灾,正确率和检测率分别达到98.60%和99.09%,误检率低至2.00%,并有很强的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于模糊灰色聚类的煤矿电气火灾风险评估

煤矿电气火灾是威胁煤矿正常运营的重大事故之一,快速有效地评估煤矿电气火灾风险是实现煤矿安全生产的重要保障。选取人员因素和电气设备因素作为评估体系的准则层,员工违章操作和矿用变压器短路等10个因素作为因素层建构煤矿电气火灾评估体系,采用模糊评判和灰色聚类分析相结合的综合评估方法建立电气火灾评估模型。以登封向阳煤矿作为实例,基于该模型对其电气火灾危险性进行评估。结果表明:向阳煤矿的电气火灾危险性评估分值为71.10,危险性等级处于中等,评估结果与工程实际相吻合。针对评估过程中存在的问题,提出相应改进措施,为煤矿的电气火灾防治工作提供参考。     

基于FaceNet的煤矿人员考勤识别

煤矿人员出入井考勤系统的准确性不仅是煤矿安全的必要保障,而且也可为突发事故的及时救援提供考量依据。通过传统的考勤模式加上生物特征识别可有效提高煤矿人员出入井识别效率。针对煤矿生产环境中存在煤尘、粉尘污染人员面部等问题,采用MTCNN人脸检测方法对煤矿人员出入井进行人脸检测,并结合FaceNet人脸识别方法识别出入井人员信息。经实验表明,该方法可有效、实时地监控人员考勤,避免了一人多卡等违规现象。     

基于无偏灰色模型的煤矿火灾死亡 人数精准预测及应用研究

针对我国煤矿火灾事故死亡人数预测方法空白的问题,基于无偏灰色理论,建立了煤矿火灾事故死亡人数预测模型,以2010-2016年全国煤矿火灾死亡人数为基础数据进行预测,结合2017-2018年煤矿火灾数据,对传统GM(1,1)模型与无偏灰色模型进行对比分析,并进行后验差检验。结果表明:无偏灰色预测模型能够精准预测煤矿火灾死亡人数,2019年我国煤矿火灾事故死亡人数将降低至10人以下。     

基于熵值法—突变理论的煤矿自燃火灾安全评价研究

针对我国煤矿自燃火灾影响因素多、发生过程复杂多样的问题,提出熵值法和突变理论相结合的煤矿自燃火灾安全评价方法,建立了4级煤矿自燃火灾安全评价指标体系,包含3个二级指标：人的因素、物的因素、环境与管理,7个三级指标和19个四级指标。根据贵州松河煤矿的实际情况,运用该评价方法对其进行了自燃火灾评价,得到该矿总突变隶属值为0.612,属于一般安全煤矿,且在环境与管理指标中采空区漏风较为严重、聚热散热条件较差、遗煤落煤较多是造成煤矿安全性较低的主要原因,符合该矿基本安全状况,验证了该评价方法的实用性。     

基于组合赋权-物元可拓模型的煤矿内因火灾安全评价

煤矿安全评价中,指标权重的确定尤为关键,对评价结果起着决定性作用。目前,煤矿内因火灾评价中存在指标选取较少、指标权重确定困难、评价等级界定不清等缺点,影响了评价结果的准确性。据此,构建了以煤层地质赋存、开拓开采技术、煤层自燃倾向性、通风条件及采空区管理4个因素为二级指标,煤层厚度、煤层倾角等24种因素为三级指标的煤矿内因火灾评价体系;利用决策模型和欧氏距离函数,将层次分析法主观权重和熵权法客观权重有效融合,获得更为合理的组合权重,利用组合赋权-物元可拓模型对某煤矿内因火灾进行评价,结果为“较安全”等级,与工程实际吻合;将该模型与传统评价方法进行了对比分析,该模型不仅评价结果准确,而且能够反映评价等级内的偏离程度,有效提高了评价结果的精度。     

基于DEMATEL-ISM-MICMAC的煤矿瓦斯爆炸致因研究

为更好解释瓦斯爆炸事故致因,从定性与定量的角度对瓦斯爆炸事故致因进行分析,深入探讨事故致因之间的逻辑关系、演化路径和属性特征。首先,通过大量事故案例统计分析,从宏观、中观和微观层次提取30个瓦斯爆炸事故致因;然后,运用DEMATEL方法定量分析各致因之间相互影响关系,并结合ISM-MICMAC方法,通过对事故致因进行多级递阶层次结构划分,探求导致事故发生的原因要素、结果要素、根源要素,以及各要素的属性特征,并提出相应的对策措施。研究结果可为预防瓦斯爆炸事故的发生提供理论参考。     

基于多源数据集成的煤矿应急救援平台的研究

基于枣矿集团的网络通讯环境和安全监测监控系统,研究开发了基于多源数据集成的煤矿应急救援平台,分析了该救援平台的"1139"结构模式,详细介绍了多源数据统一集成与共享服务、多源数据统一集成平台逻辑结构和多源数据统一集成的实现方式。通过对不同应用系统的集成整合,初步实现了煤矿安全生产事故灾难的统一监测监控、预警预测、综合研判、信息共享、多级联动、协同救援和应急调度管理。枣矿集团通过应急救援平台的建设,提高了企业应急救援的快速响应能力和决策指挥的科学性。     

基于多点传感信号的煤矿无基础带式输送机传输故障研究

针对当前带式输送机传输故障检测方法存在的问题,基于多点传感信号研究了一种煤矿无基础带式输送机传输故障检测方法。建立能够表现瞬态磁场的二维有限模型,从模型中获取瞬态磁场的变化情况,固定模型中磁场的变化节点,计算电磁转矩值,输出故障电流波形,以此判定节点区间内是否出现失磁故障;通过多点传感器故障门限的节点参数判断故障状态,利用激光点云完成故障节点二维定位,实现故障检测。实验结果表明,该方法能够很好地分析故障状态,精准地判定失磁故障点,确定故障位置,具有很好的实际应用效果。     

基于连续尺度空间和多特征提取的煤矿监控视频注意计算模型

在分析当前自底向上注意计算模型在煤矿图像中应用缺陷的基础上,受Itti模型的启发,提出了一种新的基于多尺度和多特征的煤矿监控视频注意计算模型。在多尺度分析上,以连续尺度的离散化形式为非均匀采样的表达,以Bessel修正函数为滤波核;在特征提取中,采用运动显著性,小波包分解和亮度为待注意目标的显著性度量,采用DOG算子对各种特征进行归一化,最终形成统一的待注意目标显著图。实验结果证明了算法的适应性和高效性。     

基于免疫多Agent技术的煤矿综合能耗B/S动态监控方法

为实现煤矿内所有耗能设备的动态监控,为节能优化措施的提出提供重要依据,进一步贯彻落实国家绿色低碳环保的发展理念,提出基于免疫多Agent技术的煤矿综合能耗B/S动态监控方法。结合自动控制理论和计算机技术,根据分站控制原理,合理划分煤矿内能源消耗设备的类型,并为每个设备配备可编程控制器。通过极大似然估计法构建线性方程,确定各组设备的监测节点位置。利用多种通信协议,在三层网络结构中部署B/S监测架构,从计量终端收集煤矿能耗设备的运行数据。基于免疫多Agent技术构建学习模型,分析并推理接收到的数据信息,实现对煤矿综合能耗的动态监测。结果表明：以不同的能耗设备为测试对象,基于免疫多Agent技术的煤矿综合能耗B/S动态监控方法可以准确地获取全部运行信息,有效实现能耗设备的动态监测,能够全面监控煤矿中所有耗能设备的运行情况,并为其后期运行和管理提供理论依据,具有应用价值。