CN111814242A - 一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统，包括以下步骤：步骤100、利用沿空掘巷煤柱数据信息分析断面形状获取代表断面形状的连续特征节点；步骤200、依据连续特征节点构建沿空掘巷煤柱宽度模型；步骤300、根据煤柱宽度模型以沿空掘巷煤柱中心线信息为基础计算模型数据应用于Blender可视化平台；步骤400、通过Blender可视化平台的数据变化判断沿空掘巷煤柱宽度，通过监控系统传递的实时数据构建三维矢量数据体模型与空掘巷煤柱宽度模型，不仅可以准确地表达地下掘巷煤柱的实物模型，而且建立了时空数据库将时空数据对象的时空信息表示出来，大大减少了内存的占用并提高了巷道数据的查询速度，降低了细节数据的处理时间。

Description

一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统

技术领域

本发明实施例涉及数字化矿山巷道检测技术领域，具体涉及一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统。

背景技术

煤炭资源在我国国民经济中占有重要的作用，当前随着煤矿开采深度的加深或所处地质条件复杂，普遍会面临严重的巷道支护问题，矿井工作面采掘接替困难，资源利用率低下，因此，在沿空掘巷时，需要确定实时合理的掘巷时间和掘巷位置，以合理有效利用煤炭资源，提高煤炭资源开采的回采率，实现矿业的可持续发展。

目前，用于采集数据以确定沿空掘巷煤柱宽度的方法还存在以下缺陷：

(1)现有的沿空掘巷煤柱宽度判定依据主要以静态巷道的整体形状、属性特征等数据构建巷道模型，表达动态数据的灵活性不好，任意一处变化都需要重新建模；

(2)无法将整个巷道作为一个完整的模型进行分析，使得巷道内部的变化无法全部诠释，在处理细节的数据变更时过程会极其繁琐，且并不能准确的判定巷道发生变化的差异。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统，通过监控系统传递的实时数据构建三维矢量数据体模型与空掘巷煤柱宽度模型，利用Blender可视化平台实时显示空掘巷煤柱动态变化情况，不仅可以准确地表达地下掘巷煤柱的实物模型，还可以作为基础数据对各基态修正模型进行深入分析，以获得地下沿空掘巷煤柱的实时数据信息判定沿空掘巷煤柱的宽度，同时，建立时空数据库将时空数据对象的时空信息表示出来，存储基态和其他时间点的数据变化信息，大大减少了内存的占用并提高了巷道数据的查询速度，降低了细节数据的处理时间，以解决现有技术中由于沿空掘巷煤柱宽度数据采集及判定的方法与系统存在的表达动态数据不灵活性、处理细节数据变更过程其繁琐，且并不能准确的判定巷道发生变化的差异等所导致的问题。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：

一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，包括以下步骤：

步骤100、利用数据采集卡获取沿空掘巷煤柱基础数据及沿空掘巷煤柱中心线的坐标信息，分析断面形状获取代表断面形状的连续特征节点；

步骤200、依据连续特征节点构建沿空掘巷煤柱宽度模型，将相邻巷道段做连通处理，生成弧形巷道；

步骤300、根据煤柱宽度模型以沿空掘巷煤柱中心线信息为基础计算模型数据应用于Blender可视化平台；

步骤400、通过Blender可视化平台的数据变化判断沿空掘巷煤柱宽度以及相邻连通巷道的几何位置关系。

作为本发明的一种优选方案，步骤100中所述沿空掘巷煤柱基础数据以及中心线坐标信息通过CAD图构建的井巷三维模型获取基础数据并通过Python编程计算模型数据的连续特征节点并将各类信息保存。

作为本发明的一种优选方案，将所述Python输出的数据作为基础数据通过连续巷道算法获取截面特征节点信息构建沿空掘巷煤柱宽度模型。

作为本发明的一种优选方案，所述连续巷道算法包括以下步骤：

首先、依据Python输出的数据作为基础数据通过识别符判断并保持中心节点信息以及弧形的特征节点信息；

其次、提取中心节点并判断是否是中心线端点以做连通处理或者获取截面两侧端点信息；

最后、根据截面两侧端点信息结合Blender软件生成可视化模型。

作为本发明的一种优选方案，依据所述截面两侧端点信息通过包含关系处理算法分析两相邻煤柱宽度中心线的连接或相交的几何位置关系。

作为本发明的一种优选方案，所述包含关系处理算法主要依据相邻煤柱之间线与面的有效性检测，步骤如下：

首先，依据三维建模的基础数据计算点到线段两端点的距离是否与线段长度相等；

其次，依据点到线段两端点的位置信息将掘巷煤柱面分解成K个三角形面，分别计算不同三角形面与直线之间的夹角以确定面与点的包含关系。

作为本发明的一种优选方案，包括用于存储所述Blender可视化平台基础数据的数据库以及连接所述Blender可视化平台的监控系统，所述监控系统的信号端通过无线网络连接中央处理器，所述中央处理器的数据端连接用于监测地压系统数据的压力传感模块，所述中央处理器的数据端还连接有用于监测通风系统数据的风压传感器，所述风压传感器的信号端交互连接有风机状态检测模块，所述中央处理器的信号端通过局域网络连接有移动终端。

作为本发明的一种优选方案，所述中央处理器的内部设置有数据模型检测模块。

作为本发明的一种优选方案，所述数据库采用多源异质数据模型，所述数据库的数据端分别存储缓存数据以及历史记录数据信息，所述数据库的信号端还通过快照数据接口以连接快照数据库存储监控检测记录表。

作为本发明的一种优选方案，所述多源异质数据采用E-R模型对沿空掘巷内多源异质时空数据进行记录存储。

本发明的实施方式具有如下优点：

本发明实质上是利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统，通过构建三维矢量数据体模型与空掘巷煤柱宽度模型，利用Blender可视化平台实时显示空掘巷煤柱实际变化情况，并通过中央控制器实时控制监控系统对实际数据进行实时监控，能够获得有效的地下采空区信息，可利用Blender的python应用接口实现Blender与外部资源进行数据交换，不仅可以准确地表达地下掘巷煤柱的实物模型，还可以作为基础数据对各基态修正模型进行深入分析，以获得地下沿空掘巷煤柱的实时数据信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施方式中利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法流程图；

图2为本发明实施方式中利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的系统框图。

图中：

1-Blender可视化平台；2-监控系统；3-数据库；4-中央处理器；5-数据模型检测模块；6-风机状态检测模块；7-压力传感模块；8-风压传感器；9-移动终端。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，通过获取沿空掘巷煤柱基础数据及沿空掘巷煤柱中心线的坐标信息构建基于Blender可视化平台的数据模型，利用三维矢量数据结构组织模型数据可以使模型构建更加方便、模型准确度更高，同时可利用Blender的python应用接口实现Blender与外部资源进行数据交换，不仅可以准确地表达地下掘巷煤柱的实物模型，还可以作为基础数据对各基态修正模型进行深入分析，以获得地下沿空掘巷煤柱的实时数据信息。

包括以下步骤：

步骤100、利用数据采集卡获取沿空掘巷煤柱基础数据及沿空掘巷煤柱中心线的坐标信息，分析断面形状获取代表断面形状的连续特征节点；

步骤200、依据连续特征节点构建沿空掘巷煤柱宽度模型，将相邻巷道段做连通处理，生成弧形巷道；

步骤300、根据煤柱宽度模型以沿空掘巷煤柱中心线信息为基础计算模型数据应用于Blender可视化平台；

步骤400、通过Blender可视化平台的数据变化判断沿空掘巷煤柱宽度以及相邻连通巷道的几何位置关系。

本实施例中，采用逐层分解方法将整个沿空掘巷系统分解成直线巷道段，把每个巷道段分解成“面”，从而将复杂的巷道相交情况简化成了面与面的相交，同时结合相关的立体几何和数据结构知识以及开源的计算机技术资源，构建并优化了三维矢量数据巷道模型，使其能够更直观的展示出来，能够有效的反应实际巷道的实时情况。

步骤100中所述沿空掘巷煤柱基础数据以及中心线坐标信息通过CAD图构建的井巷三维模型获取基础数据并通过Python编程计算模型数据的连续特征节点并将各类信息保存。

本实施例中，将实际巷道的CAD模型数据作为基础数据构建基于中心线坐标的模型，以获取连续特征节点信息分析巷道断面形状以及巷道实际情况。

将所述Python输出的数据作为基础数据通过连续巷道算法获取截面特征节点信息构建沿空掘巷煤柱宽度模型。

本实施例中，在Python软件中，首先，计算出描述弧形的连续特征点，依次把相邻两个点连成中心线当做巷道段底板中心线，然后将相邻巷道段做连通处理，生成弧形巷道获取沿空掘巷煤柱宽度信息，从而得到取截面特征节点信息。

所述连续巷道算法包括以下步骤：

首先、依据Python输出的数据作为基础数据通过识别符判断并保持中心节点信息以及弧形的特征节点信息；

其次、提取中心节点并判断是否是中心线端点以做连通处理或者获取截面两侧端点信息；

最后、根据截面两侧端点信息结合Blender软件生成可视化模型。

依据所述截面两侧端点信息通过包含关系处理算法分析两相邻煤柱宽度中心线的连接或相交的几何位置关系。

本实施例中，所述包含关系处理算法主要是对特征节点坐标是否满足直线或者平面方程的判定，线段的有效性检测主要为判断点是否位于实际长度的线段上即点与线段是否为包含关系；面的有效性检测主要为判断点是否在有限面积的平面上亦或者面是否包含点，在进行检测后能够节省后续的计算时间和资源。

本实施例中，线、面判断过程为：在计算组成体的所有面与线段是否有有效交点时，如果有一个，且有一个端点与体是包含关系，则线与体是半相交关系；如果有两个，且没有线段端点位于体内则是线与体是完全相交的空间位置关系；线与体的包含关系判定只需要确定线段的两个端点是否都与体是包含关系，如是则线与体为包含关系；线与体平行位置关系是个特例，条件是组成体的面同时与线是平行的位置关系。

所述包含关系处理算法主要依据相邻煤柱之间线与面的有效性检测，步骤如下：

首先，依据三维建模的基础数据计算点到线段两端点的距离是否与线段长度相等；

其次，依据点到线段两端点的位置信息将掘巷煤柱面分解成K个三角形面，分别计算不同三角形面与直线之间的夹角以确定面与点的包含关系。

一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的系统，包括用于存储所述Blender可视化平台1基础数据的数据库3以及连接所述Blender可视化平台的监控系统2，所述监控系统2的信号端通过无线网络连接中央处理器4，所述中央处理器4的数据端连接用于监测地压系统数据的压力传感模块7，所述中央处理器4的数据端还连接有用于监测通风系统数据的风压传感器8，所述风压传感器8的信号端交互连接有风机状态检测模块6，所述中央处理器4的信号端通过局域网络连接有移动终端9。

本实施例中，监控系统2检测数据的特点是数据的实时可用性和预警性，这需要通过数据回传的时间设定来提高其性能，数据回传频率越高，则数据量也会呈级数似的增长，而这些数据一旦成为历史数据，则不再具备价值，因此，对于各类监测数据，采用快照模型的数据库来存储，由于随着时间的推移此类数据的价值对于矿山的价值会急速下降，因此此类数据只保存两个月，两个月之后会直接删除，因此对内存的影响相对较小。

本实施例中，以沿空掘巷煤柱得块体模型和巷道分块模型得出的两类数据为依据，建立时空数据库将时空数据对象的时空信息表示出来，仅限于某些特定时刻的全部状态信息，同时存储基态和其他时间点的数据变化信息，而不会将所涉及到的每一个时间点的信息进行存储，大大减少了内存的占用并提高了时空数据的查询速度。

所述中央处理器4的内部设置有数据模型检测模块5。

本实施例中，在所述中央处理器4内部数据模型检测模块5对块体模型、巷道分块模型采用多级多基态修正方式进行处理，使得在存储上可以降低数据的冗余度，当数据发生变化时，只将变化的信息，即差文件更新到当前的数据库中，这样就可以将新状态与当前状态数据的差量进行存储，再根据设定的基态距阈值来更新当前基态数据，然后将这些数据存储于同一数据库中，当有查询需求时，再依据时间数据进行叠加差文件的操作，来获取最终数据。

所述数据库3采用多源异质数据模型，所述数据库的数据端分别存储缓存数据以及历史记录数据信息，所述数据库的信号端还通过快照数据接口以连接快照数据库存储监控检测记录表。

本实施例中，将数据库分为三个子库，分别是历史数据库、缓存数据库和快照数据库，历史数据库和缓存数据库中存储的实体类型是相同的，所不同的是存储结构的差异，由于缓存数据是使用频率最高的数据，因此在采用基态修正模型进行存储时所设的阈值比较大，而历史数据由于查询度不高，所以采用的阈值比较小，而快照数据具有数据变化快、差异大、海量的特点，能够对数据采用全部记录的方法，有效的提高了存储以及数据检索的速率。

所述多源异质数据采用E-R模型对沿空掘巷内多源异质时空数据进行记录存储，能够满足数据统一化存储要求且数据查询效率得到显著提高。

该利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法及系统，通过构建三维矢量数据体模型与空掘巷煤柱宽度模型，利用Blender可视化平台实时显示空掘巷煤柱实际变化情况，并通过中央控制器实时控制监控系统对实际数据进行实时监控，能够获得有效的地下采空区信息，可利用Blender的python应用接口实现Blender与外部资源进行数据交换，不仅可以准确地表达地下掘巷煤柱的实物模型，还可以作为基础数据对各基态修正模型进行深入分析，以获得地下沿空掘巷煤柱的实时数据信息。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100、利用数据采集卡获取沿空掘巷煤柱基础数据及沿空掘巷煤柱中心线的坐标信息，分析断面形状获取代表断面形状的连续特征节点；

步骤200、依据连续特征节点构建沿空掘巷煤柱宽度模型，将相邻巷道段做连通处理，生成弧形巷道；

步骤300、根据煤柱宽度模型以沿空掘巷煤柱中心线信息为基础计算模型数据应用于Blender可视化平台；

步骤400、通过Blender可视化平台的数据变化判断沿空掘巷煤柱宽度以及相邻连通巷道的几何位置关系。

2.根据权利要求1所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，其特征在于，步骤100中所述沿空掘巷煤柱基础数据以及中心线坐标信息通过CAD图构建的井巷三维模型获取基础数据并通过Python编程计算模型数据的连续特征节点并将各类信息保存。

3.根据权利要求2所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，其特征在于，将所述Python输出的数据作为基础数据通过连续巷道算法获取截面特征节点信息构建沿空掘巷煤柱宽度模型。

4.根据权利要求3所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，其特征在于，所述连续巷道算法包括以下步骤：

首先、依据Python输出的数据作为基础数据通过识别符判断并保持中心节点信息以及弧形的特征节点信息；

其次、提取中心节点并判断是否是中心线端点以做连通处理或者获取截面两侧端点信息；

最后、根据截面两侧端点信息结合Blender软件生成可视化模型。

5.根据权利要求4所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，其特征在于，依据所述截面两侧端点信息通过包含关系处理算法分析两相邻煤柱宽度中心线的连接或相交的几何位置关系。

6.根据权利要求5所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的方法，其特征在于，所述包含关系处理算法主要依据相邻煤柱之间线与面的有效性检测，步骤如下：

首先，依据三维建模的基础数据计算点到线段两端点的距离是否与线段长度相等；

其次，依据点到线段两端点的位置信息将掘巷煤柱面分解成K个三角形面，分别计算不同三角形面与直线之间的夹角以确定面与点的包含关系。

7.一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的系统，其特征在于，包括用于存储所述Blender可视化平台(1)基础数据的数据库(3)以及连接所述Blender可视化平台的监控系统(2)，所述监控系统(2)的信号端通过无线网络连接中央处理器(4)，所述中央处理器(4)的数据端连接用于监测地压系统数据的压力传感模块(7)，所述中央处理器(4)的数据端还连接有用于监测通风系统数据的风压传感器(8)，所述风压传感器(8)的信号端交互连接有风机状态检测模块(6)，所述中央处理器(4)的信号端通过局域网络连接有移动终端(9)。

8.根据权利要求7所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的系统，其特征在于，所述中央处理器(4)的内部设置有数据模型检测模块(5)。

9.根据权利要求7所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的系统，其特征在于，所述数据库(3)采用多源异质数据模型，所述数据库的数据端分别存储缓存数据以及历史记录数据信息，所述数据库的信号端还通过快照数据接口以连接快照数据库存储监控检测记录表。

10.根据权利要求9所述的一种利用物联网数据判定沿空掘巷煤柱宽度的系统，其特征在于，所述多源异质数据采用E-R模型对沿空掘巷内多源异质时空数据进行记录存储。

Images