一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法
摘要文本
本发明提供了一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法,涉及采矿工程技术领域,包括地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器,传感器将监测信息传输至监测分站,监测分站通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站,地面中心站通过对监测数据实时处理完成预警分析,具体是根据微震事件变化特征指数和瓦斯涌出量变化特征指数综合判断突出风险,基于此建立煤与瓦斯突出模糊评价综合预警模型,判断危险等级。本发明提供的预警系统及方法解决了采掘工作面煤与瓦斯突出危险非接触式连续实时监测及预警困难的技术问题,另外还具有准确性高,可操作性强等优点。
申请人信息
- 申请人:煤炭科学技术研究院有限公司
- 申请人地址:100013 北京市朝阳区和平里青年沟路5号
- 发明人: 煤炭科学技术研究院有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN201811633864.1 |
| 申请日 | 2018年12月29日 |
| 公告号 | CN109441547B |
| 公开日 | 2024年3月19日 |
| IPC主分类号 | E21F17/18 |
| 权利人 | 煤炭科学技术研究院有限公司 |
| 发明人 | 舒龙勇; 霍中刚; 张浪; 朱南南; 安赛; 樊少武; 邓志刚; 孔令海; 刘香兰 |
| 地址 | 北京市朝阳区和平街青年沟路5号 |
专利主权项内容
1.一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法,其特征在于,利用一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统,包括地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器;所述地面中心站和控制主机通过网线连接,所述地面中心站和网络交换机通过光纤连接,所述网络交换机和监测分站通过光纤连接,所述监测分站通过电缆与拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器分别连接;所述拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器设置在巷道内,将监测信息传输至监测分站;所述监测分站通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站;所述地面中心站包括数据分析模块、预警模块和存储模块;所述控制主机控制地面中心站工作;所述网络交换机将预警模块发出的预警信息传输至监测分站;所述监测分站包括模数转换模块、数据降噪模块和数据筛选模块,监测分站筛选拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器的监测数据;所述地面中心站设置有GPS时钟,GPS时钟调整各监测分站的监测数据的时间一致;所述地面中心站通过网络和远端大数据分析服务平台连接,所述远端大数据分析服务平台与多个矿井的地面中心站通过网络连接,远端大数据分析服务平台通过机器学习算法提取监测数据的特征信息,所述地面中心站根据远端大数据分析服务平台的分析结果调整预警指标的临界值;所述监测分站使用主控MCU芯片、信号调理器和A/D转换器,所述监测分站将预警信号传输至声光报警器,所述声光报警器包括报警指示灯和扬声器;步骤包括:步骤一.布置地面中心站、控制主机和网络交换机,根据矿井地质条件和采掘条件设置,在工作面所在巷道内设置监测分站并连接安装拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器;步骤二.安装后对地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器进行调试,确保正常工作,连接地面中心站和GPS时钟,连接地面中心站和远端大数据分析服务平台;步骤三.通过控制主机设定地面中心站的数据分析模块中的参数,包括:时间的长度m和n,微震事件的滑动平均初始临界值e、偏离率初始临界值e和离散率初始临界值e,瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e’、偏离率初始临界值e’和离散率初始临界值e’,微震事件变化特征的权重w和瓦斯涌出量变化特征的权重w;12312312步骤四.启动采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统,拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器将监测数据传输至地面中心站,地面中心站的数据分析模块分析处理监测数据,存储模块保存监测数据并将监测数据传输至远端大数据分析服务平台,所述预警模块将预警信息通过网络交换机和监测分站传输至声光报警器;所述预警模块的预警信息包括无突出危险、有突出威胁和有突出危险,其中预警模块发出无突出危险时声光报警器的报警指示灯显示绿色,预警模块发出有突出威胁时声光报警器的报警指示灯显示黄色,预警模块发出有突出危险时声光报警器的报警指示灯显示红色并启动扬声器;所述微震事件变化特征指数I根据微震事件时间序列的滑动平均值A(n)、偏离率Y(n)和离散率V(m)来确定;mttt所述滑动平均值A(n)的表达式为:t其中,n为时间的长度;A(n)为最近时间长度n内的微震事件滑动平均值,a为微震事件数;t所述偏离率Y(n)的表达式为:t其中,a为t时刻的微震事件数;t所述离散率V(m)的表达式为:t其中,μ为微震事件时间序列的样本均值;m为时间长度;根据微震事件时间序列的滑动平均值A(n)、偏离率Y(n)和离散率V(m)来计算微震事件变化特征指数I,分别确定微震事件滑动平均初始临界值e、偏离率初始临界值e和离散率初始临界值e;然后对微震事件滑动平均值赋值为α,当微震事件滑动平均值大于e时赋值为1,微震事件滑动平均值小于等于e时赋值为0;微震事件偏离率赋值为β,当微震事件偏离率大于e时赋值为1,微震事件偏离率小于等于e时赋值为0;微震事件离散率赋值为γ,当微震事件离散率大于e时赋值为1,微震事件离散率小于等于e时赋值为0;综合判断微震事件变化特征赋值x=α+β+γ,x={0,1,2,3};tttm123112233微震事件变化特征指数I的表达式为:m所述瓦斯涌出量变化特征指数I根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值A(n)’、偏离率Y(n)’和离散率V(m)’来确定;gttt所述滑动平均值A(n)’的表达式为:t其中,n为时间的长度;A(n)’为最近n时间长度内的瓦斯涌出量滑动平均值,c为瓦斯涌出量大小;t所述偏离率Y(n)’的表达式为:t其中,c为t时刻的瓦斯涌出量;t所述离散率V(m)’的表达式为:t其中,μ’为瓦斯涌出量时间序列的样本均值;m为时间长度;根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值A(n)’、偏离率Y(n)’和离散率V(m)’来计算瓦斯涌出量变化特征指数I,分别确定瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e’、偏离率初始临界值e’和离散率初始临界值e’,然后对瓦斯涌出量的滑动平均值赋值为α’,当瓦斯涌出量滑动平均值大于e’时赋值为1,瓦斯涌出量滑动平均值小于等于e’时赋值为0;瓦斯涌出量偏离率赋值为β’,当瓦斯涌出量偏离率大于e’时赋值为1,瓦斯涌出量偏离率小于等于e’时赋值为0;瓦斯涌出量离散率赋值为γ’,当瓦斯涌出量离散率大于e’时赋值为1,瓦斯涌出量离散率小于等于e’时赋值为0;综合判断微震事件变化特征赋值y=α’+β’+γ’,其中y={0,1,2,3};tttg123112233瓦斯涌出量变化特征指数I的表达式为:g