CN106567737B - 基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法 - Google Patents
基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106567737B CN106567737B CN201610912577.9A CN201610912577A CN106567737B CN 106567737 B CN106567737 B CN 106567737B CN 201610912577 A CN201610912577 A CN 201610912577A CN 106567737 B CN106567737 B CN 106567737B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- current
- infrared
- monitor area
- thermal imagery
- temperature
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 148
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000001757 thermogravimetry curve Methods 0.000 claims abstract description 106
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 102
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 92
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 53
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 15
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims description 6
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000001931 thermography Methods 0.000 claims description 3
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
- E21F17/18—Special adaptations of signalling or alarm devices
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法,该系统包括监控主机、数据服务器、DLP屏、第一交换机、第二交换机、采煤工作面数据采集模块;所述各采煤工作面数据采集模块均包括串口服务器、DAQ数据采集单元、N个红外热像传感器、M个温度传感器、I个甲烷传感器;该方法根据当前各监视区域的瓦斯浓度值、红外热像图温度场梯度变化矩阵、红外热像图相邻点温度梯度值和红外热像图灰度差分矩阵ΔGN对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;有效的避免瓦斯突出事故减少人员伤亡以及经济损失。
Description
技术领域
本发明属于矿山瓦斯监测安全技术领域,具体涉及一种基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法。
背景技术
煤炭在我国的一次能源消耗中占主要地位,煤与瓦斯突出是制约我国煤炭企业安全健康生产的首要因素之一,随着煤矿开采深度的增加,煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害越发严重,突出的危险性在增加,突出的强度和频率也在逐渐增大,因此,防治煤与瓦斯突出动力灾害十分重要。
煤与瓦斯突出是一种极其复杂的含瓦斯煤体动力灾害现象,它是指煤和瓦斯在极短的时间内向巷道或工作面大量涌出的过程,表现为大量的煤体和瓦斯突然抛出,并伴随有强烈的声响,这种现象发生时间短(数十秒至数百秒),煤和瓦斯向空间抛出或放散的速度快,动力作用过程非常复杂。目前,人们提出的煤与瓦斯突出非接触式预警方法有微震监测预警、声发射监测预警、电磁辐射监测预警、电荷感应预测以及煤体红外温度探测等方法,红外温度探测通常采用温度仪、红外热像对煤体温度探测,但是误报率和漏报率还较高,难以满足煤矿安全生产的需要。
煤矿井下的采煤工作面易发生煤与瓦斯突出,如能在煤与瓦斯突出前夕就可以辨识出瓦斯突出征兆并进行预警、报警,则可以避免瓦斯突出动力灾害及其引起的一系列事故,降低人员伤亡以及生命财产的损失。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出一种基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法。
本发明的技术方案是:
基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统,包括:监控主机、数据服务器、DLP 屏、第一交换机、第二交换机、采煤工作面数据采集模块;
所述采煤工作面数据采集模块有多个,所述第二交换机和各采煤工作面数据采集模块设置于煤矿井下对应的采煤工作平面,所述监控主机、数据服务器、DLP屏、第一交换机设置于煤矿井上;
所述各采煤工作面数据采集模块均包括串口服务器、DAQ数据采集单元、N个红外热像传感器、M个温度传感器、I个甲烷传感器;
所述红外热像传感器和温度传感器交替设置于采煤工作面支架上,所述I个甲烷传感器分别设置于采煤工作面上隅角、采煤工作面进风巷、采煤工作面回风巷中,所述串口服务器和DAQ数据采集单元设置于煤矿井下;
所述各红外热像传感器的输出端、各温度传感器的输出端、各甲烷传感器的输出端连接所述DAQ数据采集单元的输入端,所述DAQ数据采集单元的输出端连接串口服务器,所述串口服务器通过矿用以太网或光纤连接所述第二交换机,所述第二交换机通过光纤连接所述第一交换机,所述第一交换机连接所述监控主机、数据服务器和DLP屏。
所述红外热像传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域煤岩体的红外热像图Ic(n,t),n=1,...,N,传输至DAQ数据采集单元;
所述甲烷传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域的瓦斯浓度值Ci,t,i=1,...,I,传输至DAQ数据采集单元;
所述温度传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域的对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t),m=1,...,M,传输至DAQ数据采集单元;
所述DAQ数据采集单元,用于对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|、当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn;根据当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|和当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换,得到当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色;将当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)、当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、当前各对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)、当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色作为各监测区域的监视数据;将各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP 屏;根据断点闭锁信号关闭其对应的各红外热像传感器、各温度传感器、各甲烷传感器;
所述串口服务器、第一交换机和第二交换机,用于将DAQ数据采集单元得到的各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP屏;
所述监控主机,用于显示监视数据,并在接收到报警信号时,发出煤与瓦斯突出报警并发送断电闭锁信号至采煤工作面数据采集模块,在接收到低预警信号时,显示预警;
所述数据服务器,用于存储各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号;
所述DLP屏,用于显示各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号。
所述各采煤工作面数据采集模块中甲烷传感器个数I大于3。
所述红外热像传感器按一定间隔均匀安装在距离采煤工作面20~40m处,红外热像传感器镜头的法线方向垂直采煤工作面的煤岩体。
采用基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统进行煤与瓦斯突出预警的方法,包括以下步骤:
步骤1:间隔t时间通过各红外热像传感器采集监视区域煤岩体的红外热像图Ic(n,t),各甲烷传感器采集监视区域的瓦斯浓度值Ci,t,各温度传感器采集对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t),传输至DAQ数据采集单元;
步骤2:通过DAQ数据采集单元对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|、当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn;
步骤3:通过DAQ数据采集单元根据当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|和当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;
步骤4:通过DAQ数据采集单元建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换,得到当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色;
步骤5:通过DAQ数据采集单元将当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)、当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、当前各对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)、当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色作为各监测区域的监视数据;
步骤6:通过串口服务器、第一交换机和第二交换机将DAQ数据采集单元得到的各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP屏;
步骤7:通过监控主机显示监视数据,并在接收到报警信号时,发出煤与瓦斯突出报警并发送断电闭锁信号至采煤工作面数据采集模块,在接收到低预警信号时,显示预警;
步骤8:通过数据服务器存储各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号;
步骤9:通过DLP屏显示各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号;
步骤10:采煤工作面数据采集模块根据断点闭锁信号关闭其对应的各红外热像传感器、各温度传感器、各甲烷传感器。
所述步骤2包括以下步骤:
步骤2.1:提取当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)的红外热像温度值矩阵Tc(n,t);
步骤2.2:将当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)采用其对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)进行温度补偿,得到温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵 T(n,t);
步骤2.3:计算当前帧温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)与上一帧温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t-1)的差值,得到当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t);
步骤2.4:计算当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)中相邻温度值差值,得到当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|;
步驟2.5:建立红外热像图的红外热像温度值-灰度值非线性映射,得到当前温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)映射的灰度值矩阵gn,t;
步骤2.6:计算当前各监视区域的映射的灰度值矩阵gn,t与其初始映射的灰度值矩阵gn,1的差分灰度值矩阵g′n,t=gn,t-gn,1,计算当前各监视区域红外热像图差分灰度值矩阵g′n,t中相邻点灰度值的差分,得到当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn。
所述步骤3包括以下步骤:
步骤3.1:设定温度场变化阈值L1、计数阈值K、瓦斯报警值δi,根据瓦斯报警值δi将瓦斯浓度划分为低浓度区域[0-75%δi)、中浓度区域[75%δi-90%δi)、高浓度区域[90%δi-δi];
步骤3.2:判断当前是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值处于高浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,若是,则执行步骤3.9,否则,执行步骤3.3,其中i′≥3;
步骤3.3:判断各监测区域的当前红外热像图是否出现裂隙,即存在红外热像传感器的当前红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|大于0且其对应的红外热像图灰度差分矩阵ΔGn大于0,若是,则执行步骤3.6,否则,执行步骤3.4;
步骤3.4:判断各监测区域的当前红外热像图是否温度场分布状态发生变化,即存在红外热像传感器的当前红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)大于等于设定的温度场变化阈值L1,则执行步骤3.5,否则执行步骤3.6;
步骤3.5:判断是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值超过了低浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,若是,则执行步骤3.9,否则,返回步骤3.2;
步骤3.6:判断是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值处于中浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,并且该i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值中存在上升趋势,即存在Ci,t>Ci,t-1,则执行步骤3.7,否则,返回步骤3.2;
步骤3.7:启动定时器,设置定时器计数标志位kter,当定时器时间到,则令kter=kter+1;
步骤3.8:判断当前计数kter是否达到计数阈值K,若是,执行步骤3.10,否则,返回步骤 3.6:
步骤3.9:发送警报信号;
步骤3.10:发送低预警信号。
本发明的有益效果:
本发明提出基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法,该系统充分考虑了煤与瓦斯突出前夕煤岩体破裂征兆特征,能够较为准确地对采煤工作面的煤与瓦斯突出预警预报,有效的避免瓦斯突出事故减少人员伤亡以及经济损失。
附图说明
图1为本发明实施方式中基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统的结构示意图;
图2为本发明实施方式中采煤工作面上个红外热像传感器、温度传感器、甲烷传感器的安装位置示意图;
图3为本发明实施方式中基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警方法的流程图;
图4为本发明实施方式中对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的Tc(n,t)、T(n,t)、gradT1(n,t)、|gradT2(n,t)|、ΔGn的流程图;
图5为本发明实施方式中根据当前各监视区域的Ci,t、gradT1(n,t)、|gradT2(n,t)|和ΔGn对采煤工作面监视区域状态进行分析,发出报警信号和低预警信号的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。
基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统,如图1所示,包括:监控主机101、数据服务器102、DLP屏103、第一交换机104、第二交换机105、采煤工作面数据采集模块106。
本实施方式中,采煤工作面数据采集模块106有三个,所述第二交换机105和各采煤工作面数据采集模块106设置于煤矿井下对应的采煤工作平面,所述监控主机101、数据服务器102、DLP屏103、第一交换机104设置于煤矿井上。
本实施方式中,所述各采煤工作面数据采集106单元均包括串口服务器107、DAQ数据采集单元108、3个红外热像传感器109、4个温度传感器110、4个甲烷传感器111。
本实施方式中,如图2所示,所述红外热像传感器109和温度传感器110交替设置于采煤工作面支架上,所述4个甲烷传感器111分别设置于采煤工作面上隅角、采煤工作面进风巷、采煤工作面回风巷中,所述串口服务器107和DAQ数据采集单元108设置于煤矿井下。
所述各红外热像传感器109的输出端、各温度传感器110的输出端、各甲烷传感器111 的输出端连接所述DAQ数据采集单元108的输入端,所述DAQ数据采集单元108的输出端连接串口服务器107,所述串口服务器107通过矿用以太网或光纤连接所述第二交换机105,所述第二交换机105通过光纤连接所述第一交换机104,所述第一交换机104连接所述监控主机101、数据服务器102和DLP屏103。
本实施方式中,红外热像传感器109选用型号为YCTVD6448的红外热像传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域煤岩体的红外热像图Ic(n,t),n=1,...,3,传输至DAQ数据采集单元108。
所述红外热像传感器109按一定间隔均匀安装在距离采煤工作面20~40m处,红外热像传感器镜头的法线方向垂直采煤工作面的煤岩体。
本实施方式中,甲烷传感器111选用型号为MH-440V/D的甲烷传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域的瓦斯浓度值Ci,t,i=1,...,4,传输至DAQ数据采集单元108。
本实施方式中,温度传感器110选用型号为OS137-2红外线温度传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域的对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t),m=1,...,4,传输至 DAQ数据采集单元108。
本实施方式中,DAQ数据采集单元108选用型号为JD-DAQ020的DAQ数据采集单元,用于对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|、当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn;根据当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|和当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换,得到当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色;将当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)、当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、当前各对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)、当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色作为各监测区域的监视数据;将各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机101、数据服务器102和DLP屏103。根据断点闭锁信号关闭其对应的各红外热像传感器109、各温度传感器110、各甲烷传感器111。
本实施方式中,串口服务器107、第一交换机104和第二交换机105,用于将DAQ数据采集单元108得到的各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机101、数据服务器102和DLP屏103。
本实施方式中,监控主机101,用于显示监视数据,并在接收到报警信号时,发出煤与瓦斯突出报警并发送断电闭锁信号至采煤工作面数据采集模块106,在接收到低预警信号时,显示预警。
本实施方式中,数据服务器102,用于存储各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号。
本实施方式中,DLP屏103选用型号为NEC X55UNS的DLP屏,用于显示各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号。
采用基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统进行煤与瓦斯突出预警的方法,如图3所示,包括以下步骤:
步骤1:间隔t时间通过各红外热像传感器采集监视区域煤岩体的红外热像图Ic(n,t),各甲烷传感器采集监视区域的瓦斯浓度值Ci,t,各温度传感器采集对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t),传输至DAQ数据采集单元。
本实施方式中,间隔t=0.12s时间。
步骤2:通过DAQ数据采集单元对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|、当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn,如图4所示。
步骤2.1:提取当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)。
步骤2.2:将当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)采用其对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)进行温度补偿,得到温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵 T(n,t)。
步骤2.3:计算当前帧温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)与上一帧温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t-1)的差值,得到当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)。
步骤2.4:计算当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)中相邻温度值差值,得到当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|。
步驟2.5:建立红外热像图的红外热像温度值-灰度值非线性映射,得到当前温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)映射的灰度值矩阵gn,t。
本实施方式中,建立红外热像图的红外热像温度值-灰度值非线性映射:设红外热像图的红外热像温度值的区间为[t′min,t′max],对应灰度级[0,255],采用双温度阈值ω1、ω2进行非线性灰度图转换,则红外热像图像素点对应的温度值t′与灰度值之间的映射关系 g(t′),(t′∈[t′min,t′max]),如式(1)所示:
步骤2.6:计算当前各监视区域的映射的灰度值矩阵gn,t与其初始映射的灰度值矩阵gn,1的差分灰度值矩阵g′n,t=gn,t-gn,1,计算当前各监视区域红外热像图差分灰度值矩阵g′n,t中相邻点灰度值的差分,得到当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn。
步骤3:通过DAQ数据采集单元根据当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|和当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号,如图5所示。
步骤3.1:设定温度场变化阈值L1、计数阈值K、瓦斯报警值δi,根据瓦斯报警值δi将瓦斯浓度划分为低浓度区域[0-75%δi)、中浓度区域[75%δi-90%δi)、高浓度区域[90%δi-δi]。
步骤3.2:判断当前是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值处于高浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,若是,则执行步骤3.9,否则,执行步骤3.3,其中i′≥3。
步骤3.3:判断各监测区域的当前红外热像图是否出现裂隙,即存在红外热像传感器的当前红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|大于0且其对应的红外热像图灰度差分矩阵ΔGn大于0,若是,则执行步骤3.6,否则,执行步骤3.4。
步骤3.4:判断各监测区域的当前红外热像图是否温度场分布状态发生变化,即存在红外热像传感器的当前红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)大于等于设定的温度场变化阈值L1,则执行步骤3.5,否则执行步骤3.6。
步骤3.5:判断是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值超过了低浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,若是,则执行步骤3.9,否则,返回步骤3.2。
步骤3.6:判断是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值处于中浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,并且该i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值中存在上升趋势,即存在Ci,t>Ci,t-1,则执行步骤3.7,否则,返回步骤3.2。
步骤3.7:启动定时器,设置定时器计数标志位kter,当定时器时间到,则令kter=kter+1。
步骤3.8:判断当前计数kter是否达到计数阈值K,若是,执行步骤3.10,否则,返回步骤 3.6。
步骤3.9:发送警报信号。
步骤3.10:发送低预警信号。
步骤4:通过DAQ数据采集单元建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换,得到当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色。
本实施方式中,建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换:对相邻点温度数据先加权平均后差分,设Δxf、Δyf分别表示在x、y方向的加权平均差分,则该点输出为与红外热像图的红外热像温度值-灰度值非线性映射函数类似,根据图像温度值所在的温度域[t′1,t′2],对应[a,b]色彩值,采用温度域上双温度阈值按照一定的函数关系(R,G,B)=F(tp)映射成颜色渐变的彩色,不同的灰度级对应不同的彩色。
步骤5:通过DAQ数据采集单元将当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)、当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、当前各对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)、当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色作为各监测区域的监视数据;
步骤6:通过串口服务器、第一交换机和第二交换机105将DAQ数据采集单元得到的各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP屏。
步骤7:通过监控主机显示监视数据,并在接收到报警信号时,发出煤与瓦斯突出报警并发送断电闭锁信号至采煤工作面数据采集模块,在接收到低预警信号时,显示预警。
步骤8:通过数据服务器存储各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号。
步骤9:通过DLP屏显示各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号。
步骤10:采煤工作面数据采集模块根据断点闭锁信号关闭其对应的各红外热像传感器、各温度传感器、各甲烷传感器。
Claims (4)
1.基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统,包括:监控主机、数据服务器、DLP屏、第一交换机、第二交换机、采煤工作面数据采集模块;
所述采煤工作面数据采集模块有多个,所述第二交换机和各采煤工作面数据采集模块设置于煤矿井下对应的采煤工作平面,所述监控主机、数据服务器、DLP屏、第一交换机设置于煤矿井上;
所述各采煤工作面数据采集模块均包括串口服务器、DAQ数据采集单元、N个红外热像传感器、M个温度传感器、I个甲烷传感器;
所述红外热像传感器和温度传感器交替设置于采煤工作面支架上,所述I个甲烷传感器分别设置于采煤工作面上隅角、采煤工作面进风巷、采煤工作面回风巷中,所述串口服务器和DAQ数据采集单元设置于煤矿井下;
所述各红外热像传感器的输出端、各温度传感器的输出端、各甲烷传感器的输出端连接所述DAQ数据采集单元的输入端,所述DAQ数据采集单元的输出端连接串口服务器,所述串口服务器通过矿用以太网或光纤连接所述第二交换机,所述第二交换机通过光纤连接所述第一交换机,所述第一交换机连接所述监控主机、数据服务器和DLP屏;
其特征在于,所述红外热像传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域煤岩体的红外热像图Ic(n,t),n=1,...,N,传输至DAQ数据采集单元;
所述甲烷传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域的瓦斯浓度值Ci,t,i=1,...,I,传输至DAQ数据采集单元;
所述温度传感器,用于间隔t时间采集采煤工作面监视区域的对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t),m=1,...,M,传输至DAQ数据采集单元;
所述DAQ数据采集单元,用于对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|、当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn;根据当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|和当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换,得到当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色;将当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)、当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、当前各对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)、当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色作为各监测区域的监视数据;将各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP屏;根据断点闭锁信号关闭其对应的各红外热像传感器、各温度传感器、各甲烷传感器;
所述串口服务器、第一交换机和第二交换机,用于将DAQ数据采集单元得到的各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP屏;
所述监控主机,用于显示监视数据,并在接收到报警信号时,发出煤与瓦斯突出报警并发送断电闭锁信号至采煤工作面数据采集模块,在接收到低预警信号时,显示预警;
所述数据服务器,用于存储各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号;
所述DLP屏,用于显示各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号。
2.采用权利要求1所述的基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统进行煤与瓦斯突出预警的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:间隔t时间通过各红外热像传感器采集监视区域煤岩体的红外热像图Ic(n,t),各甲烷传感器采集监视区域的瓦斯浓度值Ci,t,各温度传感器采集对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t),传输至DAQ数据采集单元;
步骤2:通过DAQ数据采集单元对各监测区域的红外热像图Ic(n,t)进行图像处理,得到当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|、当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn;
步骤3:通过DAQ数据采集单元根据当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)、当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|和当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;
步骤4:通过DAQ数据采集单元建立红外热像图的红外热像温度值-色彩非线性变换,得到当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色;
步骤5:通过DAQ数据采集单元将当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)、当前各监视区域的瓦斯浓度值Ci,t、当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)、当前各对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)、当前各监视区域的红外热像温度值对应颜色作为各监测区域的监视数据;
步骤6:通过串口服务器、第一交换机和第二交换机将DAQ数据采集单元得到的各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号传输至监控主机、数据服务器和DLP屏;
步骤7:通过监控主机显示监视数据,并在接收到报警信号时,发出煤与瓦斯突出报警并发送断电闭锁信号至采煤工作面数据采集模块,在接收到低预警信号时,显示预警;
步骤8:通过数据服务器存储各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号;
步骤9:通过DLP屏显示各监测区域的监视数据、报警信号和低预警信号;
步骤10:采煤工作面数据采集模块根据断点闭锁信号关闭其对应的各红外热像传感器、各温度传感器、各甲烷传感器。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤2包括以下步骤:
步骤2.1:提取当前各监测区域的红外热像图Ic(n,t)的红外热像温度值矩阵Tc(n,t);
步骤2.2:将当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)采用其对应红外热像传感器周围的温度值ts(m,t)进行温度补偿,得到温度补偿后的当前各监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t);
步骤2.3:计算当前帧温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)与上一帧温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t-1)的差值,得到当前各监视区域的红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t);
步骤2.4:计算当前各监视区域的红外热像温度值矩阵Tc(n,t)中相邻温度值差值,得到当前各监视区域的红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|;
步驟2.5:建立红外热像图的红外热像温度值-灰度值非线性映射,得到当前温度补偿后的监视区域的红外热像温度矩阵T(n,t)映射的灰度值矩阵gn,t;
步骤2.6:计算当前各监视区域的映射的灰度值矩阵gn,t与其初始映射的灰度值矩阵gn,1的差分灰度值矩阵g′n,t=gn,t-gn,1,计算当前各监视区域红外热像图差分灰度值矩阵g′n,t中相邻点灰度值的差分,得到当前各监视区域红外热像图灰度差分矩阵ΔGn。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤3包括以下步骤:
步骤3.1:设定温度场变化阈值L1、计数阈值K、瓦斯报警值δi,根据瓦斯报警值δi将瓦斯浓度划分为低浓度区域[0-75%δi)、中浓度区域[75%δi-90%δi)、高浓度区域[90%δi-δi];
步骤3.2:判断当前是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值处于高浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,若是,则执行步骤3.9,否则,执行步骤3.3,其中i′≥3;
步骤3.3:判断各监测区域的当前红外热像图是否出现裂隙,即存在红外热像传感器的当前红外热像图相邻点温度梯度值|gradT2(n,t)|大于0且其对应的红外热像图灰度差分矩阵ΔGn大于0,若是,则执行步骤3.6,否则,执行步骤3.4;
步骤3.4:判断各监测区域的当前红外热像图是否温度场分布状态发生变化,即存在红外热像传感器的当前红外热像图温度场梯度变化矩阵gradT1(n,t)大于等于设定的温度场变化阈值L1,则执行步骤3.5,否则执行步骤3.6;
步骤3.5:判断是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值超过了低浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,若是,则执行步骤3.9,否则,返回步骤3.2;
步骤3.6:判断是否出现i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值处于中浓度区域,其中包括设置于采煤工作面上隅角的甲烷传感器,并且该i′个以上甲烷传感器的瓦斯浓度值中存在上升趋势,即存在Ci,t>Ci,t-1,则执行步骤3.7,否则,返回步骤3.2;
步骤3.7:启动定时器,设置定时器计数标志位kter,当定时器时间到,则令kter=kter+1;
步骤3.8:判断当前计数kter是否达到计数阈值K,若是,执行步骤3.10,否则,返回步骤3.6:
步骤3.9:发送警报信号;
步骤3.10:发送低预警信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610912577.9A CN106567737B (zh) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | 基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610912577.9A CN106567737B (zh) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | 基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106567737A CN106567737A (zh) | 2017-04-19 |
CN106567737B true CN106567737B (zh) | 2018-07-31 |
Family
ID=58534113
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610912577.9A Active CN106567737B (zh) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | 基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106567737B (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107100658A (zh) * | 2017-06-13 | 2017-08-29 | 中国矿业大学(北京) | 基于图像的采煤工作面顶板报警系统 |
CN113888889A (zh) * | 2017-07-18 | 2022-01-04 | 青岛厚科信息工程有限公司 | 高速公路上防止连环撞车的预警系统 |
CN109736892B (zh) * | 2018-11-20 | 2020-08-11 | 山西宏安翔科技股份有限公司 | 一种矿用无线激光甲烷报警系统及方法 |
CN109711632B (zh) * | 2018-12-29 | 2023-04-18 | 辽宁工程技术大学 | 一种基于瓦斯涌出异常敏感指标的煤与瓦斯突出预测方法 |
CN110793641A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-02-14 | 国网天津市电力公司 | 一种基于4g网络传输的红外热像检测系统及方法 |
CN113484145B (zh) * | 2021-07-06 | 2022-07-05 | 中国矿业大学 | 煤岩变形破裂过程的红外辐射信息去噪与监测预警方法 |
CN117404072B (zh) * | 2023-12-15 | 2024-02-23 | 山东新云鹏电气有限公司 | 一种基于人工智能的钻场管理系统 |
CN117967405B (zh) * | 2024-03-28 | 2024-06-07 | 山东金恒力建工有限公司 | 一种基于煤矿充填智能化监视及控制系统 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101787897B (zh) * | 2009-12-30 | 2013-05-22 | 西安西科测控设备有限责任公司 | 一种实时预测矿井煤与瓦斯突出危险性的系统及其方法 |
CN104533525B (zh) * | 2014-12-22 | 2017-10-13 | 中国矿业大学(北京) | 基于图像的煤矿掘进工作面煤与瓦斯突出报警方法 |
CN104533526B (zh) * | 2014-12-22 | 2017-08-15 | 中国矿业大学(北京) | 基于图像的采煤工作面煤与瓦斯突出报警方法 |
CN205422816U (zh) * | 2015-08-02 | 2016-08-03 | 葛帅帅 | 煤矿回采工作面煤壁影像及温度场同步采集系统 |
CN105484796B (zh) * | 2016-01-04 | 2018-10-19 | 中国矿业大学(北京) | 基于温湿度和图像监测设备的井下水灾报警系统 |
-
2016
- 2016-10-20 CN CN201610912577.9A patent/CN106567737B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106567737A (zh) | 2017-04-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106567737B (zh) | 基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法 | |
CN102354429B (zh) | 多元组合式线型感温火灾探测器及实现方法 | |
CN204926382U (zh) | 基于ZigBee技术的煤场自燃监测系统 | |
CN206251249U (zh) | 一种新型测井成像遥测系统 | |
CN102496235B (zh) | 具有光学完整性的图像火灾探测器及方法 | |
CN208280987U (zh) | 基于图像监测设备的矿井爆炸监控系统 | |
CN204476480U (zh) | 一种矿山监测预警装置 | |
CN113107597A (zh) | 一种矿井火灾透明化监测系统及方法 | |
CN106677827B (zh) | 基于红外图像的采煤机异常工作及灾害报警系统 | |
CN206360722U (zh) | 一种带有姿态检测装置的矿用液压支架 | |
CN207601015U (zh) | 一种声发射边坡岩体稳定性实时在线监测系统 | |
CN106253080A (zh) | 一种智能测温开关柜 | |
CN202331703U (zh) | 多元组合式线型感温火灾探测器 | |
CN204044963U (zh) | 一种基于wsn网络的石油化工厂安全监测与报警系统 | |
CN101446203B (zh) | 一种城市电网隧道危险环境机器人检查方法 | |
CN206095423U (zh) | 一种用于建筑施工场界噪声的监控预警系统 | |
Kartik | IOT based Smart Helmet for Hazard Detection in mining industry | |
CN108361069B (zh) | 基于彩色图像监测设备的矿井爆炸监控系统 | |
CN202855031U (zh) | 远程地灾监测系统 | |
CN102592406A (zh) | 一种火灾发生过程实时上报系统和方法 | |
CN207145007U (zh) | 煤矿透水探测预警装置 | |
CN206115633U (zh) | 一种城市综合管廊用线型感温火灾探测监控系统 | |
CN204288444U (zh) | 一种天然气泄漏的监控系统 | |
CN211857249U (zh) | 一种基于无人机的智能安全监工系统 | |
CN203479857U (zh) | 一种具有环境感知功能的智能电表 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |