首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

矿井火灾监测与趋势预测方法研究
引用本文:孙继平,孙雁宇.矿井火灾监测与趋势预测方法研究[J].工矿自动化,2019(3):1-4.
作者姓名:孙继平  孙雁宇
作者单位:中国矿业大学(北京)
基金项目:国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)
摘    要:在分析温度监测法、气体监测法、烟雾监测法、可见光图像监测法、红外图像监测法等矿井火灾监测方法原理和特点的基础上,提出了基于多参数融合的矿井火灾监测与趋势预测方法,得出以下结论:①热电偶测温法和半导体测温法具有准确率高、实时性强、能及时发现早期火灾等优点,但存在传感器用量大、维护工作量大等缺点;红外测温法具有监测范围广、传感器易于布置等优点,但传感器与被测物体间的遮挡物和煤尘等均会影响监测结果;光纤分布式测温法具有可监测多点温度、线缆用量小等优点,但存在光纤易损坏、安装复杂、维护困难等缺点。②气体监测法和烟雾监测法具有监测范围广、使用与维护方便等优点,但不能监测标志性气体浓度低、烟雾较小的早期火灾。③可见光图像监测法具有监测范围广、使用与维护方便、成本低等优点,但巷道灯、矿灯、车灯和红色衣物等干扰源及烟雾等均会影响监测效果,且不能监测没有火焰和烟雾较小的早期火灾。④红外图像监测法具有监测范围广、使用与维护方便等优点,但成本高,红外摄像机与被测物体间的遮挡物和煤尘等均会影响监测效果。⑤基于温度、烟雾、气体浓度、气味、风向、风速、风量、可见光图像和红外图像等多参数融合的矿井火灾监测与趋势预测方法不但能及时发现火灾,还可定位火源、预测火灾发展趋势。

关 键 词:矿井火灾  火灾监测  火灾趋势预测  火源定位  多参数融合

Research on methods of mine fire monitoring and trend prediction
SUN Jiping,SUN Yanyu.Research on methods of mine fire monitoring and trend prediction[J].Industry and Automation,2019(3):1-4.
Authors:SUN Jiping  SUN Yanyu
Affiliation:(China University of Mining and Technology (Beijing), Beijing 100083, China)
Abstract:SUN Jiping;SUN Yanyu(China University of Mining and Technology (Beijing), Beijing 100083, China)
Keywords:mine fire  fire monitoring  fire trend prediction  fire source location  multi-parameter fusion
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号