CN108194145B - 基于红外图像的矿井水灾报警系统 - Google Patents

基于红外图像的矿井水灾报警系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于红外图像的矿井水灾报警系统，所述报警系统通过红外图像采集设备采集矿井巷道的红外图像数据，同时采集与水灾相关的水位、水文数据，并对所采集的数据进行实时监测，当通过红外图像数据监测到矿井巷道出现异常涌水及水位异常，并参考水位、水文数据异常，发出水灾预警或报警信号。所述报警系统充分考虑了矿井水灾的特征特点，实施简单，自动及时采取相应措施，可第一时间对矿井突水进行报警，为井下作业人员争取宝贵的救灾和逃生时间。

Description

基于红外图像的矿井水灾报警系统
技术领域
本发明涉及一种基于红外图像的矿井水灾报警系统，该系统涉及红外成像技术、数字图像处理技术和传感器技术等领域。
背景技术
煤炭是我国主要能源，约占一次能源70％。煤炭行业是高危行业，瓦斯、水灾、火灾、顶板等事故困扰着煤矿安全生产。矿井发生水灾事故后，其危害包括：
1、冲毁巷道，埋压、淹没和封堵人员。
2、伴随突水，会有大量的煤泥和岩石淤积巷道，给人员逃生造成困难。
3、损坏设备。井下电器，电缆被水浸泡后，其绝缘能力迅速下降，给井下的运输、通风、排水等造成困难，使未及时逃离人员的生还几率降低。
4、涌出大量的有毒有害气体，使未及时逃离人员的生存条件环境更加恶化。
矿井水灾会造成大量的人员伤亡，是煤矿重特大事故之一。矿井水灾预警和报警是减少矿井水灾事故人员伤亡的有效措施。目前水灾预警以水文探测预防、井下探水、先兆现象观测等为主。水文探测和井下探水可预防井下水灾事故，但由于水文情况复杂、设计不当、措施不力、管理不善和人的思想麻痹等原因，水文探测和井下探水并不能完全防止突水的发生，更不能对突发的井下突水进行报警。先兆现象观测以人为经验判断为主，存在较大的主观因素。目前对于矿井突水事故，主要依靠现场人员的人工报警，但当突水造成现场人员伤亡，或者现场人员匆忙逃离而未能主动报警，调度室就无法及时的获得已发生突水的信息，无法及时地通知井下其他作业人员，以致不能对突水事故及时采取应急措施，易造成水害失控和人员伤亡。为有效减少水灾引起的矿山财产损失和大量人员伤亡，需要新的矿井水灾报警方法，可第一时间对矿井突水进行报警，为不在突水现场的其他井下作业人员争取宝贵的逃生和救灾时间。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于红外图像的矿井水灾报警系统，在矿井的巷道安装至少1个红外图像采集设备，用于采集巷道的红外图像数据；红外图像采集设备安装方向包括指向巷道底板和入井方向；系统监测识别红外图像数据，同时监测水仓水位、水文数据；当系统监测到巷道异常涌水、巷道积水高度、巷道积水高度增长速度、水仓水位、水文数据异常符合设定条件，则发出矿井水灾预警或报警信号。系统监测过程包括以下步骤：
a.当通过红外图像数据监测到巷道积水高度超过设定阈值H1，则发出水灾报警信号；
b.当通过红外图像数据监测到巷道积水高度超过设定阈值H2，则记录当前掘进工作面积水高度HM，同时进入水灾预警状态，并发出水灾预警信号，同时执行步骤d和步骤e；其中H2＜H1；
c.当通过红外图像数据监测到巷道出现异常涌水，则记录当前巷道积水高度HM，同时进入水灾预警状态，并发出水灾预警信号，同时执行步骤d和步骤e；
d.进入水灾预警状态后，当通过红外图像数据监测到巷道积水高度H的增长速度
Figure BDA0001597992070000021
超过设定阈值N1，则发出水灾报警信号；其中TN为监测间隔时间；
e.同时监测矿井巷道水仓水位、水文数据，当监测到水仓水位或水文数据数据异常，且系统进入水灾预警状态，则发出水灾报警信号。
1.所述水灾报警系统进一步包括：所述巷道异常涌水的判别方法包括，当系统监测到红外图像中出现异常区域，该区域满足灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M超过设定阈值M1，则记录当前M值为MN，继续监测；在设定的时间T1内该区域满足灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M超过设定阈值M2，或在设定的时间T2内该区域灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M增大率
Figure BDA0001597992070000022
超过设定阈值N2，发出巷道异常涌水信号；其中M2＞M1。
2.所述水灾报警系统进一步包括：在所述巷道安装补光设备。
3.所述水灾报警系统进一步包括：所述水仓水位数据异常包括水仓水位超过设定的阈值或水仓水位上涨速度超过设定的阈值。
4.所述水灾报警系统进一步包括：所述矿井水文数据异常包括水文观测孔水位或水温变化超过设定的阈值。
5.所述水灾报警系统进一步包括：系统对巷道积水高度的识别方法包括，通过红外图像中固定标志与积水水面位置的识别获得巷道积水高度。
6.所述水灾报警系统进一步包括：系统对巷道积水高度的识别方法包括，通过识别红外图像中水面面积获得巷道积水高度。
7.所述水灾报警系统进一步包括：所述红外图像采集设备安装位置包括巷道顶部和巷道巷帮。
8.所述水灾报警系统进一步包括：系统连接人员及设备定位系统，采集并监测人员和井下设备位置数据，用于排除人员或井下设备移动对监测数据的干扰。
9.所述水灾报警系统进一步包括：所述红外图像采集设备包括短波红外摄像机，系统通过监测红外图像数据中的低灰度像素判别水的位置。
附图说明
图1基于红外图像的矿井水灾报警系统实施方案1示意图。
图2基于红外图像的矿井水灾报警系统实施方案2示意图。
图3矿井巷道红外摄像机安装俯视示意图。
图4矿井巷道红外摄像机安装斜视示意图。
图5矿井水灾监测预警及报警流程示意图。
图6矿井涌水监测流程示意图。
具体实施方式
图1为基于红外图像的矿井水灾报警系统的实施示例1，主要组成包括：
1.水灾监测报警服务器(101)，负责监测由存储服务器(102)转发的红外摄像机(106)采集的红外图像数据和水仓水位传感器(107)、定位分站(108)、水文数据采集装置(110)采集的数据，当数据值或数据变化满足报警条件，则向监控终端(103)和存储服务器(102)发出水灾预警或报警信号。可对多个矿井巷道进行监测。
2.存储服务器(102)，负责采集接收并存储红外摄像机(106)采集的红外图像数据和由水仓水位传感器(107)、定位分站(108)、水文数据采集装置(110)采集的数据，并向水灾监测报警服务器(101)转发数据；接收并存储水灾监测报警服务器(101)发送的水灾预警或报警信号数据；向监控终端(103)提供的实时和历史数据查询服务。
3.监控终端(103)，负责提供井下监控数据显示服务，由存储服务器(102)提供实时和历史数据，接收由水灾监测报警服务器(102)发出的水灾预警或报警信号，具有声光报警功能；生产管理人员可通过监控终端对存储服务器(101)存储的历史数据调取查询。
4.核心交换机(104)，数据网络的核心管理和交换设备，负责所有接入数据网络的设备的管理和数据交换。
5.井下交换机(105)，数据网络的井下交换设备，环网方式连接。
6.红外摄像机(106)，通过网络接口连接井下交换机(105)，通过数据网络向存储服务器(102)发送红外图像数据视频流，采用具有网络接口的红外摄像机。
7.水仓水位传感器(107)，用于水仓水位采集，可使用各类矿用水位测量仪，包括浮漂式或超声波式测量仪，应符合煤矿井下相关本安或隔爆标准，通过网络接口连接井下交换机(105)，通过数据网络向存储服务器(102)发送水仓水位数据。本实施方案采用超声波式测量仪，通过超声波测距原理得到水仓液位高度。
8.定位分站(108)，负责对定位卡及其它无线通信设备提供无线通信网络接入服务，并作为定位装置的参考定位节点为其提供定位服务，通过网络接口连接井下交换机(105)，向存储服务器(102)发送井下人员和车辆的位置数据。
9.定位卡(109)，系统用于监测井下人员和车辆的位置，通过定位分站(111)实现定位和无线通信。
10.水文数据采集装置(110)，用于水文观测孔内的水位和水温数据监测采集，所采集数据通过移动数据网络和互联网传输至存储服务器(102)。
图2为基于红外图像的矿井水灾报警系统的实施示例2，与实施示例1的区别在于水灾监测报警服务器(101)安装在井下，直接接收红外摄像机(106)发送的红外图像数据，存储服务器(102)不负责红外图像数据的存储、转发和调取服务。如有足够的处理能力，一个水灾监测报警服务器(101)可对多个矿井巷道进行监测。
矿井巷道红外摄像机安装位置参考图3和图4，图3为矿井巷道侧刨面图，图4为矿井巷道俯视图。安装位置包括：
1.(301)固定于巷帮，沿巷道指向入井方向，采集巷道入井方向的包括巷道壁、底板的部分区域红外图像。
2.(302)固定于巷道顶板，沿指向巷道底板，采集巷道方向包括巷道壁、底板的部分区域红外图像。
以上为安装位置及摄像机方向示例，具体实施时可根据现场实际情况进行安装调试。
所述水灾报警系统的水灾监测预警及报警流程如图5所示，主要包括：
1.(501)水灾监测报警服务器(101)根据定位卡(111)所采集的井下工作人员、车辆位置数据，排除人员、车辆对红外图像数据的干扰，对红外图像数据进行识别得到巷道积水水位，判定巷道积水水位是否超过设定阈值H1，如果超过则执行(508)，否则执行(502)。
2.(502)水灾监测报警服务器(101)根据采集数据，排除人员和车辆对红外图像数据的干扰，对红外图像数据进行识别得到巷道积水水位，判定巷道积水水位是否超过设定阈值H2，如果超过则执行(504)，否则执行(503)。
3.(503)水灾监测报警服务器(101)根据采集数据，排除人员、车辆对红外图像数据的干扰，对红外图像数据进行识别，判别巷道是否有异常涌水，如果有异常涌水则执行(504)，否则返回(501)。
4.(504)水灾监测报警服务器(101)记录当前巷道积水高度HM，进入水灾预警状态，并向存储服务器(102)和监控终端(103)发送水灾预警信号。
5.(505)水灾监测报警服务器(101)根据采集数据，排除人员和车辆对红外图像数据的干扰，对红外图像数据进行识别得到巷道积水水位，轮询监测巷道积水高度H的增长速度
Figure BDA0001597992070000051
是否超过设定阈值N1，如果超过则执行(508)，否则执行(506)。
6.(506)水灾监测报警服务器(101)同时监测水仓水位传感器(110)采集的水仓水位数据，判定水仓水位是否超过设定阈值，如果超过则执行(508)，否则执行(507)。
7.(507)水灾监测报警服务器(101)同时监测水文数据采集装置采集的水文观测孔水位或水温数据，判定水位或水温变化是否超过设定的阈值，如果超过则执行(508)，否则返回(501)。
8.(508)水灾监测报警服务器(101)向发出监控终端(102)及存储服务器(102)发出水灾报警信号。
所述水灾报警系统的矿井巷道涌水监测流程如图6所示，主要包括：
1.(601)水灾监测报警服务器(101)轮询监测红外摄像机(106)采集的红外图像数据，特别是安装在位置(301)的红外摄像机所采集的划定范围内的红外图像数据，如果该范围内异常出现满足设定条件的低灰度区域，则执行(602)，否则返回继续监测。
2.(602)水灾监测报警服务器(101)统计异常区域满足灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M，如M超过设定阈值M1，则记录当前M值为MN，执行(603)，否则返回(601)。
3.(603)水灾监测报警服务器(101)继续统计异常区域满足灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M，如M超过设定阈值M2，则执行(605)，否则执行(604)。
4.(604)水灾监测报警服务器(101)在设定的时间T2内轮询统计该区域灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M，如M增大率
Figure BDA0001597992070000061
超过设定阈值N2，则执行(605)，否则返回(601)。
5.(605)水灾监测报警服务器(101)向发出监控终端(102)及存储服务器(102)发出矿井异常涌水信号。

Claims (9)

1.基于红外图像的矿井水灾报警系统，其特征在于：在矿井的巷道安装至少1个红外图像采集设备，用于采集巷道的红外图像数据；红外图像采集设备安装方向包括指向巷道底板和入井方向；系统监测识别红外图像数据，同时监测水仓水位、水文数据；当系统监测到巷道异常涌水、巷道积水高度、巷道积水高度增长速度、水仓水位、水文数据异常符合设定条件，则发出矿井水灾预警或报警信号；
所述系统监测过程包括以下步骤：
a.当通过红外图像数据监测到巷道积水高度超过设定阈值H1，则发出水灾报警信号；
b.当通过红外图像数据监测到巷道积水高度超过设定阈值H2，则记录当前掘进工作面积水高度HM，同时进入水灾预警状态，并发出水灾预警信号，同时执行步骤d和步骤e；
其中H2＜H1；
c.当通过红外图像数据监测到巷道出现异常涌水，则记录当前巷道积水高度HM，同时进入水灾预警状态，并发出水灾预警信号，同时执行步骤d和步骤e；
d.进入水灾预警状态后，当通过红外图像数据监测到巷道积水高度H的增长速度超过设定阈值N1，则发出水灾报警信号；其中TN为监测间隔时间；
e.同时监测矿井巷道水仓水位、水文数据，当监测到水仓水位或水文数据数据异常，且系统进入水灾预警状态，则发出水灾报警信号；
所述巷道异常涌水的判别方法包括，当系统监测到红外图像中出现异常区域，该区域满足灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M超过设定阈值M1，则记录当前M值为MN，继续监测；在设定的时间T1内该区域满足灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M超过设定阈值M2，或在设定的时间T2内该区域灰度值低于设定阈值L的连通像素点的数目M增大率超过设定阈值N2，发出巷道异常涌水信号；其中M2＞M1。
2.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：在所述巷道安装补光设备。
3.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：所述水仓水位数据异常包括水仓水位超过设定的阈值或水仓水位上涨速度超过设定的阈值。
4.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：所述矿井水文数据异常包括水文观测孔水位或水温变化超过设定的阈值。
5.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：系统对巷道积水高度的识别方法包括，通过红外图像中固定标志与积水水面位置的识别获得巷道积水高度。
6.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：系统对巷道积水高度的识别方法包括，通过识别红外图像中水面面积获得巷道积水高度。
7.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：所述红外图像采集设备安装位置包括巷道顶部和巷道巷帮。
8.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：系统连接人员及设备定位系统，采集并监测人员和井下设备位置数据，用于排除人员或井下设备移动对监测数据的干扰。
9.如权利要求1所述水灾报警系统，其特征在于：所述红外图像采集设备包括短波红外摄像机，系统通过监测红外图像数据中的低灰度像素判别水的位置。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110017172B (zh) * 2019-05-13 2020-09-18 中国矿业大学(北京) 基于图像的矿井水灾感知报警方法
CN110067599B (zh) * 2019-05-13 2020-12-25 中国矿业大学(北京) 基于图像的矿井水灾感知预警方法
CN111726582B (zh) * 2020-06-22 2021-12-14 广东技安科技有限公司 应用数值分析的防水式室外监控系统及方法
CN112796838B (zh) * 2021-03-30 2021-10-29 中国矿业大学(北京) 基于全矿井数据融合的矿井水灾报警系统
CN113236358A (zh) * 2021-04-24 2021-08-10 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 一种矿用自动排水机器人
CN113971866B (zh) * 2021-09-14 2023-06-30 山东大学 隧道突水突泥灾害联动报警及人员智能疏散系统及方法

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1472422A (zh) * 2003-07-10 2004-02-04 太原理工大学 奥灰水突出的监测预报方法
EP1548677A1 (de) * 2003-12-22 2005-06-29 Wagner Sicherheitssysteme GmbH Verfahren und Einrichtung zur Branderkennung
CN102495428A (zh) * 2011-12-12 2012-06-13 山东大学 地下工程施工期突水地质灾害电阻率实时成像监测方法与系统
CN103334794A (zh) * 2013-07-16 2013-10-02 安徽恒源煤电股份有限公司 煤矿水文监测系统
CN203383854U (zh) * 2013-07-30 2014-01-08 西南交通大学 用于解决隧道局部突发涌水的缓冲系统
CN103912311A (zh) * 2014-03-11 2014-07-09 北京华安奥特科技有限公司 一种矿井红外含水探测及突水预警方法
CN204024711U (zh) * 2014-04-30 2014-12-17 湖南山源安自控系统有限公司 矿井水仓进水量在线监测装置
CN104696010A (zh) * 2015-03-20 2015-06-10 青岛理工大学 一种矿山突水综合治理方法
CN105422181A (zh) * 2016-01-04 2016-03-23 中国矿业大学(北京) 基于图像和水浸监测的井下水灾报警方法
CN105422180A (zh) * 2016-01-04 2016-03-23 中国矿业大学(北京) 基于图像和涌水量监测设备的井下水灾报警系统
CN105464706A (zh) * 2016-01-04 2016-04-06 中国矿业大学(北京) 基于图像和水浸监测设备的井下水灾报警系统
CN105484798A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于温湿度和图像监测的井下水灾报警方法
CN105484799A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于图像和水仓监测的井下水灾报警方法
CN105484797A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于图像和采煤机监测设备的井下水灾报警系统
CN105484801A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于图像和涌水量监测的井下水灾报警方法
CN105547602A (zh) * 2015-11-04 2016-05-04 上海大学 一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法
CN105569732A (zh) * 2016-01-04 2016-05-11 中国矿业大学(北京) 基于图像和水文数据监测的煤矿水灾报警方法
CN105569733A (zh) * 2016-01-04 2016-05-11 中国矿业大学(北京) 基于图像的煤矿井下掘进工作面水灾报警方法

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1472422A (zh) * 2003-07-10 2004-02-04 太原理工大学 奥灰水突出的监测预报方法
EP1548677A1 (de) * 2003-12-22 2005-06-29 Wagner Sicherheitssysteme GmbH Verfahren und Einrichtung zur Branderkennung
CN102495428A (zh) * 2011-12-12 2012-06-13 山东大学 地下工程施工期突水地质灾害电阻率实时成像监测方法与系统
CN103334794A (zh) * 2013-07-16 2013-10-02 安徽恒源煤电股份有限公司 煤矿水文监测系统
CN203383854U (zh) * 2013-07-30 2014-01-08 西南交通大学 用于解决隧道局部突发涌水的缓冲系统
CN103912311A (zh) * 2014-03-11 2014-07-09 北京华安奥特科技有限公司 一种矿井红外含水探测及突水预警方法
CN204024711U (zh) * 2014-04-30 2014-12-17 湖南山源安自控系统有限公司 矿井水仓进水量在线监测装置
CN104696010A (zh) * 2015-03-20 2015-06-10 青岛理工大学 一种矿山突水综合治理方法
CN105547602A (zh) * 2015-11-04 2016-05-04 上海大学 一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法
CN105422181A (zh) * 2016-01-04 2016-03-23 中国矿业大学(北京) 基于图像和水浸监测的井下水灾报警方法
CN105464706A (zh) * 2016-01-04 2016-04-06 中国矿业大学(北京) 基于图像和水浸监测设备的井下水灾报警系统
CN105484798A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于温湿度和图像监测的井下水灾报警方法
CN105484799A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于图像和水仓监测的井下水灾报警方法
CN105484797A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于图像和采煤机监测设备的井下水灾报警系统
CN105484801A (zh) * 2016-01-04 2016-04-13 中国矿业大学(北京) 基于图像和涌水量监测的井下水灾报警方法
CN105422180A (zh) * 2016-01-04 2016-03-23 中国矿业大学(北京) 基于图像和涌水量监测设备的井下水灾报警系统
CN105569732A (zh) * 2016-01-04 2016-05-11 中国矿业大学(北京) 基于图像和水文数据监测的煤矿水灾报警方法
CN105569733A (zh) * 2016-01-04 2016-05-11 中国矿业大学(北京) 基于图像的煤矿井下掘进工作面水灾报警方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李洪杰 ; 杜计平 ; 齐帅 ; .矿井工作面顶板突水安全预警系统构建研究.中国矿业.2013,(第07期),第123-125+129页. *

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