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基于智能化GIS平台的矿井通防预警系统设计

2025-03-08 5 上传者：管理员

摘要：介绍了一种基于智能化地理信息系统（GIS）的矿井通防预警系统的设计与实现。系统通过集成先进的GIS技术，实现了对矿井通风、防火、防尘等关键安全参数的实时监测与分析。研究工作主要集中在设计一个能够自动识别和预警潜在安全风险的智能监控系统，通过分析矿井环境中的关键参数，如瓦斯浓度、温度、风速等，以确保矿井安全。系统采用了一种结合实时数据采集、GIS可视化和智能预警算法的方法，以实现对矿井安全状况的全面监控。该系统被应用于矿井安全监控领域，通过与现有监测设备的集成，提高了矿井安全监控的效率和准确性。

关键词：
智能化GIS平台
智能预警
瓦斯浓度监测
矿井通防预警系统
预警系统
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为了应对不可控因素,如通风干扰和瓦斯监测数据的波动,许多研究者开发了一套实时监控和预警系统｡该系统通过智能通风传感器监测关键通风参数,如风量和瓦斯浓度,并进行在线分析和动态预警｡李敏[1]及其团队将矿井通风信息系统集成到监控数据库中,通过模拟全矿井的通风状况,增强了矿井安全预测的准确性｡张婧[2]提出采用多源信息融合技术,实时整合瓦斯涌出量､温度､风速等多传感器数据,以实现煤矿瓦斯灾害的早期预警｡王振平[3]等人则通过研究空气流速､温度､湿度､甲烷､氧气､一氧化碳､气压等参数,以实现通风瓦斯的智能化分析和预警管理｡齐俊铭等[4]研究人员针对转龙湾矿进行了优化传感器布局的研究,旨在精确感知通风网络的关键参数｡

1、系统需求分析

1.1统一的数据存储管理模型

在矿井一通三防管理信息系统(MIS)的建设中,核心挑战在于如何有效地存储和管理矿井的地质测量数据､通风系统数据以及瓦斯地质等潜在危险源数据[5-8]｡为解决这一问题,提出了一种综合方法,该方法结合了实体-关系(E-R)数据模型､面向对象的数据模型以及对象-关系数据模型,以实现对矿井数据的全面管理｡通过这种方法,能够确保数据的准确性和实时性,为矿井的安全运营提供强有力的数据支持｡E-R模型图是一种将实体-关系模型概念化和图形化的工具,它能够清晰地展示实体的概念结构,从而直观地反映地理实体数据的逻辑图1E-R模型图

1.2信息共享的数据驱动模型

在分布式网络环境中,矿井一通三防管理模式通过在不同业务流程中对数据的动态调整形成一种动力机制｡这种管理模式建立在多层次的数据､信息和任务协同之上,旨在实现高效的管理｡最顶层是目标任务层,它代表了用户期望达成的目标和任务集合｡本层次的核心目标在于促进专业团队成员间的协作,以解决潜在的冲突,并实现对数据和信息的有效整合｡在这一层次中,信息的提供是关键,它为实现不同目标和任务提供了必要的支持,包括空间信息和非空间信息的综合｡必要时还需进行协同工作｡随着瓦斯监测､突出监测､煤层突出监测､设备运行监测和综合自动化监测数据等数据源的变化,可能引发安全事故,进而影响信息层和任务层的结构｡系统用户层(即主体成员)必须根据具体的目标任务,进行数据共享和应用,以确保系统能够适应这些变化并维持高效运作｡矿井一通三防管理模式依托于统一的数据驱动,由多个部门协同工作,形成了一种智能信息管理架构,如图2所示｡

图2分布式信息共享数据驱动模型图

1.3基于GIS/ebGls的数据接口一体化模型

基于GIS/ebGIS的数据界面集成模式,结合矿山现有的监测系统,成功实现了基于GIS的地图化监测数据展示｡此外,通过提供数据接口,能够将监测数据,如气体监测装置的数据,进行可视化处理,并在发现问题时,实现在线报警功能｡

2、系统总体设计

为了适应现代矿井管理的需求,该系统采用了混合的C/S(客户端/服务器)和B/S(浏览器/服务器)架构,以确保系统的灵活性和可扩展性｡系统设计分为2个主要层次:生产工艺管理和经营决策支持｡基于B/S架构,系统开发了内业管理方法,以及利用WebGIS技术的监控系统,用于监测重点区域的通风和防灾设施运行状况,并实施危险源预警机制｡该系统的整体架构,如图3所示,清晰地描绘了其组成部分和相互之间的关系｡

图3智能化通防系统组成及结构原理图

3、关键技术

3.1图像缩放

在图像处理领域,插值技术是至关重要的,尤其是对于图像的缩放和旋转操作｡最近邻插值是一种简单且快速的方法,但其缺点在于容易受到图像中微小颜色差异的影响,从而引入人为的误差｡相比之下,双线性插值和立方卷积插值等方法虽然计算量较大,但它们提供了更好的连续性,并且在图像缩放过程中能够有效避免产生明显的畸变｡具体来说,双线性插值和立方卷积插值通过考虑周围像素的值来计算目标像素的值,这使得它们在处理图像时能够保持较好的平滑性和细节｡其原理如图4所示｡

图4双线性差分原理图

图4中,Q11,Q12,Q21,Q22为已知像素点｡根据双线性插值算法,可求得R1处的像素值

3.2RGB和YUV转换

为了适应无线通信和移动计算等领域的特殊需求,通常需要将基于RGB编码的视频数据转换为YUV格式,以便于传输和处理,之后再将数据转换回RGB格式以满足显示需求｡在图像处理中,颜色空间的转换是实现图像压缩和优化的关键步骤｡RGB到YUV的转换以及YUV到RGB的转换,能够确保颜色信息在不同颜色空间之间准确无误地转换｡根据变换公式,可得YUV编码

3.3视频传输协议

(1)RTP和RTCP协议

当RTP在单播或多播网络传输多媒体时,通常使用UDP协议｡传输方式是先传输分组,再传输时序｡每个RTP数据包都有头部和负荷｡头部包含12个位元,与相同的头部一起携带音频或视频负荷文件｡其中,RTP文件的标题保存了实时流媒体的基本信息,包括媒体类型､序列号､格式､是否携带额外数据和时间标记等｡本文介绍了一种基于RTP的无线网络通信技术｡这种技术采用TCP/IP协议,将传输层的某些功能(比如流控制)转移到应用层,并与UDP相结合完成传输层的职责｡

(2)多元线性回归分析法

设y是一个可多次观测的随机变量,受p个因子x1,…,xp和1个随机因子ε的影响,它们之间的关系可以表示为随机变量

进行n次独立观测,获得n组样本数据,样本数据集合

通过采用Modbus､TCP/IP等开放性标准通信协议,远程监控数据的传输､存储和应用得以无障碍地实现｡在空气压力监测系统中,高精度压差传感器被用于测量那些阻力较小､阻力损失较低的井巷｡对于那些跨度大､阻力大以及压力损失显著的井巷,则采用高精度绝缘压传感器进行监测,其测量精度可超过20Pa｡

4、系统功能模块设计

4.1矿井“一通三防”综合智能管控平台

(1)“一通三防”数据云管家系统

通过这一平台,能够实现不同系统间的数据整合,将技术数据进行云端管理,并上传至云端,确保各系统间的数据共享｡此外,还能对这些数据进行有效的统计分析,以支持煤矿安全生产资料的日常管理,并确保数据的及时更新和准确性｡

(2)多源数据融合与云计算中心

多维信息融合系统的架构,如图5所示｡为了充分利用5套系统提供的数据资源,本平台配置了多源数据融合和云计算中心｡本研究聚焦于云计算技术,以多源异构数据为研究基础,旨在深入探索不同数据源之间的相互作用,提取和分析隐含信息,以实现对多源异构数据的精确预测､识别和分析｡多源信息融合数据库在本系统中扮演着关键角色,它将数据转化为图形､表格､曲线等直观形式,为矿山“一通三防”灾害的智能分析和识别提供支持｡

(3)通防安全态势可视化实时分析子系统

该系统有效地整合了矿井的“一通三防”(通风､防火､防尘､防瓦斯)相关数据,并深入探索了这些信息之间的关联价值｡基于此,本研究构建了一套以分配原则和评分标准为核心的矿山动态评估指标体系｡该系统能够对矿山的当前安全状况进行评估,确保分析数据和评估结果的直观性､具体性和形象性,从而精确地反映矿山的安全状况｡

图5数据多元信息融合系统架构图

(4)智能控制系统

该系统主要控制主风机､局部风机､风门和风窗,以实现无人值班的目的,从而节约人力物力｡该系统的一个优点是可以对设备故障和运行情况进行实时的诊断,并分析监测到的数据,并将信息传送到集成的智能管理平台｡在平台上,操作人员可以实时监测井下的运行情况,远程操作风门､风窗,实现智能通风调节,确保矿井的通风平稳,同时满足实际风量要求｡

4.2矿井粉尘智能管控系统

本研究项目依托于矿山现有的工业以太网架构,致力于开发针对煤矿井下扬尘源的高精度粉尘探测与预测系统｡该系统通过计算机和移动设备终端,实现了粉尘浓度数据的实时､可视化动态展示,从而支持煤矿粉尘浓度的智能化监控｡通过实时监测粉尘浓度并分析数据,系统能够及时上传监测结果,并在浓度超标时发出报警｡

4.3瓦斯分析预警与智能管控系统

基于煤矿瓦斯涌出的特性,本研究构建了以矿井通风点为单元的安全分区｡利用现有的环境监测传感器数据,包括风向､风速､风量､温度､湿度､甲烷､氧气､一氧化碳､二氧化碳､气压等,对关键区域的流场进行了计算,并开发了相应的预警机制｡同时,对关键位置的瓦斯和氧气等关键气体进行实时监控,并构建相应的数学模型｡

4.4煤自燃监测预警与智能管控系统

通过构建一个科学的煤炭自然发火危险性等级划分体系,结合智能监控技术,能够对潜在的发火风险进行实时监测和预警｡此外,该系统还能够根据实时监测数据,自动调整通风和喷雾等防控措施,以实现对煤矿自然发火风险的主动监控和提前防治,为煤矿安全生产提供坚实的科学支撑｡

4.5矿井外因火灾监测预警与智能管控系统

通过建立区域性烟羽模型和烟体在巷道网络中的移动不稳定模型,对火烟在巷道网络中的传播进行了仿真分析｡基于上述研究,开发了一套煤矿电气火灾监控预警与智能控制系统软件｡该软件通过集成多个子系统,实现对电气设备潜在可燃点的烟气参数､红外热成像以及视频监控的智能监测与分析｡

5、结语

本研究成功设计并实现了一种基于智能化GIS平台的矿井通防预警系统,该系统通过整合先进的地理信息系统(GIS)技术,实现了对矿井通风､防火､防尘等关键安全领域的实时监控与智能预警｡系统的核心在于其能够对矿井环境中的关键参数进行实时监测,包括但不限于瓦斯浓度､温度､风速等,并通过GIS平台进行可视化展示和分析｡研究结果表明,该系统能够有效提升矿井安全管理水平,通过实时数据采集和分析,及时发现潜在的安全隐患,并通过智能化的预警机制,向管理人员提供准确的预警信息｡未来,随着技术的不断进步和应用的深入,该系统有望进一步优化,为矿井安全提供更加全面和精准的保障｡

参考文献:

[1]李敏,赵硕嫱.基于实施监测数据的矿井通风仿真技术研究[J].煤炭技术,2021,40(5):145-148.

[2]张婧.多源数据融合的矿井通风瓦斯灾害预警平台[J].煤炭技术,2022,41(10):237-239.

[3]王振平,闫振国,岳宁,等.矿井“一通三防”智能管控系统研究[J].煤矿安全,2022,53(9):193-197.

[4]齐俊铭,王凯,王志静,等.转龙湾煤矿矿井智能化通防系统与信息平台构建[J].煤矿安全,2022,53(9):212-220.

[5]胡杰.煤巷掘进突出危险声发射监测效果考察与应用[J].中国煤炭,2024,50(1):36-41.

[6]周福宝,辛海会,魏连江,等.矿井智能通风理论与技术研究进展[J].煤炭科学技术,2023,51(1):313-328.

[7]朱墨然.基于云服务的煤矿防突信息管理系统[J].煤矿安全,2022,53(11):103-108.

[8]魏连江,周福宝,夏同强,等.矿井智能通风与灾变应急决策平台[J].中国安全科学学报,2022,32(9):158-167.

文章来源:彭宝山,孙剑锋,宗广存,等.基于智能化GIS平台的矿井通防预警系统设计[J].煤炭技术,2025,44(03):244-247.