CN102704979A

CN102704979A - 一种煤矿通风智能管理系统

Info

Publication number: CN102704979A
Application number: CN2012101696942A
Authority: CN
Inventors: 孟志强; 纪洪广; 何伟; 张月征; 向鹏
Original assignee: 孟志强
Current assignee: Hebei University of Engineering
Priority date: 2012-05-29
Filing date: 2012-05-29
Publication date: 2012-10-03
Anticipated expiration: 2032-05-29
Also published as: CN102704979B

Abstract

一种煤矿通风智能管理系统，包括风量检测模块(1)、通风预警模块(2)、通风异常分析模块(3)、通风设备控制模块(4)、图像模拟模块(6)、数据输出模块(7)分别与主控模块(5)相连接，通风预警模块(2)获取风量检测模块(1)检测的风量数据，并与主控模块(5)中的预设的安全运行风量数据进行比较，并将数据传送给通风异常分析模块(3)，通风设备控制模块(4)接收主控模块(5)发出的设备控制信息，控制风机运转。本发明通过采用超声波测速和激光测距原理来实现高精度的风量检测，并通过对风量的实时检测数据的监控和预警，从而能及时发现风量异常情况，并对其进行分析。风量图像的建立有助于直观的感受风量的变化，从而对矿井风量实现智能管理。

Description

一种煤矿通风智能管理系统

技术领域

本发明涉及一种煤矿通风的智能管理系统。

背景技术

据诸多煤矿事故调查结果表明，煤矿发生的重大灾害事故，一般都与矿井通风统有着密切的联系。矿井通风系统是煤矿安全的关键性环节，因此，建立稳定、可靠、简单的通风系统显得尤其重要。煤矿生产的多变性决定了矿井通风系统的动态性，必须采用高科技手段、引进先进技术、利用自动化管理系统，定期测试、检查、评估各项通风参数，及时采集、分析通风系统的运行信息，拟定各个生产时期的最优化风流调整方案，预报通风系统远期运行状态，以提高矿井通风管理水平，并运用专家系统和决策支持系统与理论，制定灾变时期风流调度

近年来，许多院校和科研院所研制出了多种主通风机的监测、监控和故障诊断系统或仪器仪表，并在现场进行了试验、应用。如，中国矿业大学研制出的矿井主通风机在线监测与通讯系统，其监测风量的方法解决了矿井恶劣通风条件下，在线监测风流含尘、潮湿、脉动、可靠性及准确性差等关键技术难题，提高了矿井通风设备自动化、科学化管理水平。该系统在兖矿集团有限公司鲍店煤矿、济宁二号煤矿、济宁许厂煤矿等投入使用，至今系统性能可靠，在国内矿井主通风机在线监测监控方面处于前列。

但是，存在的缺点也非常明显，如，目前的各种智能系统仅仅侧重于对风机自身的监测，但是在对矿井巷道中得风量数据仍采用人工测量的方式，或者仅仅利用风量传感器来实现，但是这个方式不仅仅费时费力，而且因为人工测量以及传感器的使用条件及场合的限制，影响数据的准确性。此外，由于缺乏异常数据的预警以及分析功能，使得风机异常时很难及时排除故障。

发明内容

为克服上述的不足，本发明提供一种煤矿通风智能管理系统，其利用计算机作为主控模块，实现对井巷风量的实时检测，在风量异常时发出预警，并对异常情况进行分析。同时控制通风设备的运转状况，生成风量实时模拟图像以及将各类数据存入数据库中。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种煤矿通风智能管理系统，包括：

风量检测模块，通过对井下风速、温度、巷道断面积的测量，获得风量数据；

通风预警模块，根据风量检测模块检测的风量数据，与主控模块中的预设的安全运行风量数据进行比较，对风量异常情况进行预警，输出预警数据，利用异常情况定位机制，查找异常风量所在巷道位置，将该位置以及异常风量数据，通过网络上传至管理数据服务器，通知管理人员，并保存数据供修正波动相关度使用；

通风异常分析模块，根据通风预警模块的预警数据，通过主控模块进行风量异常分析；

通风设备控制模块，监测通风设备运转状况，接收主控模块发出的设备控制信息，控制风机运转状况；

图像模拟模块，根据风量检测模块的风量数据，结合主控模块中的预设风量数据，生成风量实时模拟图像；

数据输出模块，将风量数据、通风预警数据、通风异常分析数据、设备运转状况数据存入数据库中。

主控模块，完成风量计算、通风系统波动相关度矩阵构建、通风设备运转等工作。

更进一步，所述的风量检测模块通过超声波测量巷道风速，并且采用温度补偿对风速进行修正，利用激光测距原理获得巷道断面积，进而获得风量数据。所述的风量计算公式为：风量Q＝S*V，所述的S为巷道的断面积，所述的V为经修正后的风速。

更进一步，所述的风量检测模块包括风速检测单元、巷道断面积测量单元、温度检测单元。

更进一步，所述的风速检测单元包括一对超声波收发探头。

更进一步，所述的温度检测单元包括一热敏温度探头。

更进一步，所述的巷道断面积测量单元包括激光探头，带动激光探头做圆周运动的驱动电动机，用于放置激光探头和驱动电动机的支架。

更进一步，所述的通风预警模块包括预警装置。

更进一步，所述的预警装置为信号灯。

更进一步，通风异常分析模块接收异常风量数据，分析该异常风量数据相对于通风正常时的变化值；通过计算井下通风系统的波动相关度，获得风量波动相关度矩阵；利用波动相关度分析各巷道对风量异常巷道的影响，分析是否发生了巷道的短路或者断路。

更进一步，所述的图像模拟模块还可以根据通风设备运行状况以及巷道通风系统波动相关度矩阵，构建矿井通风最佳状态图像。

本申请所取得的有益效果为：

本发明通过采用超声波测速和激光测距原理来实现高精度的风量检测，并通过对风量的实时检测数据的监控和预警，从而能及时发现风量异常情况，并对其进行分析。风量图像的建立有助于直观的感受风量的变化，从而对矿井风量实现智能管理。

附图说明

图1为本发明的系统结构框图；

图2为本发明的超声波测速原理图；

图3为本发明的激光测距原理图；

图4为本发明的激光测距装置；

图5为本发明的风量测量流程图；

具体实施方式

如图1所示，为本发明的系统结构框图。本发明包括风量检测模块1，通风预警模块2，通风异常分析模块3，通风设备控制模块4，主控模块5，图像模拟模块6，数据输出模块7。其中，风量检测模块1，通过对井下风速、温度、巷道断面积的测量，获得风量数据；通风异常分析模块3，根据通风预警模块2的预警数据，通过主控模块5进行风量异常分析；通风设备控制模块4，监测通风设备运转状况，接收主控模块5发出的设备控制信息，控制风机运转状况；图像模拟模块6，根据风量检测模块1的风量数据，结合主控模块5中的预设风量数据，生成风量实时模拟图像；数据输出模块7，将风量数据、通风预警数据、通风异常分析数据、设备运转状况数据存入数据库中。主控模块5，完成风量计算、通风系统波动相关度矩阵构建、通风设备运转等工作。

传统方法对风量进行检测一般采用人工或者采用风量传感器，方法费时费力而且测量精度差，更无法实现对不同位置的实时检测。本发明采用超声波测速、激光测距以及温度修正原理，实现对风量进行测量。

所述的风量检测模块1包括风速检测单元11、巷道断面积测量单元12、温度检测单元13。温度检测单元13包括一热敏温度探头。风速检测单元11包括一对超声波收发探头111

如图2所示，本发明通过在风流中布置一对超声波探头111，该探头可以一个为发射探头一个为接收探头，或者都采用收发一体探头，前后相隔一定距离，以固定频率轮流发射超声波并接收，通过测量逆风以及顺风是得超声波到达的时差，经计算即可得到风速值。

该利用超声波时差法获得风速的测量公式为：

V＝(T1-T2)*C²/(2L)

其中，V为风速，T2为超声波顺风时到达的时间，T1为超声波逆风时达到的时间，C为超声波正常传播速度，L为超声波的传输距离。

由于温度对超声波的传播速度有影响，因此必须对温度进行检测，本发明通过热敏温度探头测量实时温度，超声波传播速度C与温度T之间的关系为：

C＝331.45+0.607T。

经过修正的风速，能获得较高的精度，从而为获得高精度的风量奠定基础。

如图3、4所示，为本发明的激光测距原理图。A点为激光探头121所在点，首先通过发射激光，测量A与巷道间任意一点A1的距离，假定为L1，然后激光探头121在驱动电动机122的驱动下，转过一个很小的角度B，再测量A点至该角度B多对应的A2点间的距离L2，，由于角度B很小，因而A、A1、A2三点围成的闭合面的面积为：

S₁＝L1*L2*SINB/2

因此，在驱动电动机的带动下，激光探头做圆周运动，经测量一圈后，所得到的巷道断面积为：

S＝S₁+_S2+……+S_n

通过计算获得风量数据，所述的风量计算公式为：风量Q＝S*V，所述的S为巷道的断面积，所述的V为经修正后的风速。

对风量测量的流程可结合图5。

本发明的风量异常分析流程为：通风异常分析模块3接收异常风量数据，分析该异常风量数据相对于通风正常时的变化值；通过计算井下通风系统的波动相关度，获得风量波动相关度矩阵；利用波动相关度分析各巷道对风量异常巷道的影响，分析是否发生了巷道的短路或者断路。这里的波动相关度综合异常风量时的变化值以及巷道支路中各个支路风量对总体风量影响量、支路环境等因素计算得出。

所述的风量波动相关度即指在通风网络中，当某一条通风支路中的风阻发生变化时，该通风网络中的任一个支路的风量的变化相对值。

此外，所述的通风预警模块2包括预警装置。可以设置为信号灯。通风预警模块2输出预警数据，利用异常情况定位机制，如，通过超找异常数据所来源的支路，获得异常风量所在巷道位置，将该位置以及异常风量数据，通过网络上传至管理数据服务器，通知管理人员，并保存数据供修正波动相关度使用；

所述的图像模拟模块6还可以根据通风设备运行状况以及巷道通风系统波动相关度矩阵，构建矿井通风最佳状态图像。

本发明其他未进行详细陈述的内容，皆属于现有技术，都已经充分公开。本领域的技术人员应当理解，虽然本发明是按照实施例的方式进行描述，但是说明书中的具体实施例仅仅是为了更清楚的描述该发明，并非用于限定本发明的保护范围，任何本领域的技术人员，在不脱离本发明的构思和原则的前提下所作的等同变化、修改与结合，均属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，包括：

风量检测模块(1)，测量井下风速、巷道断面积，并利用实时检测的巷道温度对井下风速进行温度补偿，获得实时风量数据；

通风预警模块(2)，根据风量检测模块(1)检测的风量数据，与主控模块(5)中的预设的安全运行风量数据进行比较，对风量异常情况进行预警，输出预警数据，利用异常情况定位机制，查找异常风量所在巷道位置，将该位置以及异常风量数据，通过网络上传至管理数据服务器，通知管理人员，并保存数据供修正波动相关度使用；

通风异常分析模块(3)，根据通风预警模块(2)输出的预警数据，通过主控模块(5)进行风量异常分析；

通风设备控制模块(4)，监测通风设备运转状况，接收主控模块(5)发出的设备控制信息，控制风机运转状况；

图像模拟模块(6)，根据风量检测模块(1)的风量数据，结合主控模块(5)中的预设风量数据，生成风量实时模拟图像；

数据输出模块(7)，将风量数据、通风预警数据、通风异常分析数据、设备运转状况数据存入数据库中。

主控模块(5)，完成风量计算、通风系统波动相关度矩阵构建、通风设备运转等工作。

2.如权利要求2所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的风量检测模块(1)通过超声波测量巷道风速，并且采用温度补偿对风速进行修正，利用激光测距原理获得巷道断面积，进而通过计算获得风量数据，所述的风量计算公式为：风量Q＝S*V，所述的S为巷道的断面积，所述的V为经修正后的风速。

3.如权利要求2所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的风量检测模块(1)包括风速检测单元(11)、巷道断面积测量单元(12)、温度检测单元(13)。

4.如权利要求3所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的风速检测单元(11)包括一对超声波收发探头(111)。

5.如权利要求3所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的温度检测单元(13)包括一热敏温度探头。

6.如权利要求4或5所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的巷道断面积测量单元(12)包括激光探头(121)，带动激光探头(121)做圆周运动的驱动电动机(122)，用于放置激光探头(121)和驱动电动机(122)的支架(123)。

7.如权利要求1所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的通风预警模块(2)包括预警装置。

8.如权利要求7所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的预警装置为信号灯。

9.如权利要求1所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，通风异常分析模块(3)接收异常风量数据，分析该异常风量数据相对于通风正常时的变化值；通过计算井下通风系统的波动相关度，获得风量波动相关度矩阵；利用波动相关度分析各巷道对风量异常巷道的影响，分析是否发生了巷道的短路或者断路。

10.如权利要求9所述的一种煤矿通风智能管理系统，其特征在于，所述的图像模拟模块(6)还可以根据通风设备运行状况以及巷道通风系统波动相关度矩阵，构建矿井通风最佳状态图像。