CN112177661B - 一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法 - Google Patents
一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112177661B CN112177661B CN202010884560.3A CN202010884560A CN112177661B CN 112177661 B CN112177661 B CN 112177661B CN 202010884560 A CN202010884560 A CN 202010884560A CN 112177661 B CN112177661 B CN 112177661B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- air
- ventilation
- local ventilation
- local
- monitoring
- 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
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 title claims abstract description 307
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 107
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 239000002243 precursor Substances 0.000 claims abstract description 12
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 49
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 claims description 37
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 21
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 20
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 19
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 15
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 13
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 claims description 12
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 12
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 10
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 8
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims description 7
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 6
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 claims description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 4
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 4
- 239000000843 powder Substances 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000011527 multiparameter analysis Methods 0.000 claims description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 3
- IYLGZMTXKJYONK-ACLXAEORSA-N (12s,15r)-15-hydroxy-11,16-dioxo-15,20-dihydrosenecionan-12-yl acetate Chemical compound O1C(=O)[C@](CC)(O)C[C@@H](C)[C@](C)(OC(C)=O)C(=O)OCC2=CCN3[C@H]2[C@H]1CC3 IYLGZMTXKJYONK-ACLXAEORSA-N 0.000 claims description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 2
- IYLGZMTXKJYONK-UHFFFAOYSA-N ruwenine Natural products O1C(=O)C(CC)(O)CC(C)C(C)(OC(C)=O)C(=O)OCC2=CCN3C2C1CC3 IYLGZMTXKJYONK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 9
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 238000005422 blasting Methods 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 108010029852 ductin Proteins 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
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
- E21F1/00—Ventilation of mines or tunnels; Distribution of ventilating currents
- E21F1/02—Test models
-
- 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
- E21F1/00—Ventilation of mines or tunnels; Distribution of ventilating currents
- E21F1/006—Ventilation at the working face of galleries or tunnels
-
- 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
- E21F1/00—Ventilation of mines or tunnels; Distribution of ventilating currents
- E21F1/08—Ventilation arrangements in connection with air ducts, e.g. arrangements for mounting ventilators
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
- G01L13/00—Devices or apparatus for measuring differences of two or more fluid pressure values
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P5/00—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft
- G01P5/14—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring differences of pressure in the fluid
- G01P5/16—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring differences of pressure in the fluid using Pitot tubes, e.g. Machmeter
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P5/00—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft
- G01P5/14—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring differences of pressure in the fluid
- G01P5/16—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring differences of pressure in the fluid using Pitot tubes, e.g. Machmeter
- G01P5/165—Arrangements or constructions of Pitot tubes
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)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法，所述系统由风筒风量准确监测分析模块、局部通风系统功耗分析模块、风量供需匹配分析模块、通风故障研判预警模块组成。风量准确测定监测分析模块包括各种传感器和监测分站，通过对风筒风量测点优化布置，监测速压的动能计算校验，实现局部风量准确监测；通风系统功耗分析模块包括局部通风阻力参数监测和风压沿程损失模型，实现局部阻力的可视化监测和阻力异常预警；风量供需匹配分析模块依据风量数据以及风量供需的超前模拟对风机调节进行预测，建立局部通风风量供需匹配模型；通风故障研判预警模块依据监测到的多元环境参数，提取局部通风故障状态的特征样本和前兆信息，实现局部通风状态的发展态势研判预警。
Description
技术领域
本发明涉及属于煤矿通风系统局部通风安全保障领域，尤其涉及一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法。
背景技术
稳定可靠的矿井通风系统是煤矿安全生产的保障，合理可靠的通风系统不仅能为矿井提供足够的新鲜风流、节约大量的通风费用，而且还可以提高矿井的抗灾能力，减少事故的发生，“一通三防”中通风系统是最重要的一环，近年来，随着矿井开采深度和煤矿机械化的发展，掘进长度越来越长，局部通风更是成为日常通风安全管理的重点和难点，过去的靠人工去采集通风参数和计算通风环境已经不能满足现代化、智能化矿井的需求，不仅费时费力，而且还不能快速反映掘进巷道的通风状态，由于掘进工作面的特殊性，风筒是掘进工作面新鲜风流的唯一来源，当前矿井中风筒的通风参数靠人工去采集，还没有一种准确可靠的监测方法反映通风状态和异常预警。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对背景技术的不足提供了一种简便、精准度高的煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法，该系统可以对局部通风参数快速进行精准监测，根据监测参数获取阻力动态分布信息，对局部通风过程中的阻力和功耗异常进行分析研判并快速定位，参考多元监测信息对风量超前模拟，确定最佳掘进工作面的供需匹配调控方案，对事故诱因和隐患征兆进行识别研判，建立故障预测模型，保障掘进工作面的安全生产，提高了掘进工作面的自动化水平。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统，其特征在于：包含局部通风风量准确监测分析模块、局部通风功耗分析模块、局部通风风量供需匹配分析模块、局部通风故障研判预警模块；
其中，局部通风风量准确监测分析模块，用于对掘进巷道的通风参数的准确测定与采集，包括风筒内的静压、动压、风流温度、巷道的风速，并依据监测的参数快速精准计算风筒内的平均风速、风量等通风与环境参数，同时利用风量平衡定律对计算的风量进行反演解算交叉验证；
局部通风功耗分析模块，用于计算分析风筒的百米漏风率与百米风阻等阻力参数，生成风筒内部风阻的动态分布图，快速定位阻力异常的位置，基于监测监控系统，获取局部通风机吸风量、风压、电机功率的动态显示，对各节风筒的风量风压进行对比分析，计算整个供风段风筒的风量损失与风压损失比例，建立局部通风的沿程损失动态分析模型；
局部通风风量供需匹配分析模块，用于对掘进工作面需风量的超前模拟和研判，基于监测监控系统，对掘进工作面需风量、风筒沿程的风量损失、风压损失，以及瓦斯涌出量提前预测，依据多元监测信息，预测局部风机总的供风量，进而确定最佳的风量供需匹配调控方案；
局部通风故障研判预警模块，用于对局部通风异常事件的前兆信息的快速识别，运用贝叶斯网络算法对局部风机和各种传感器设备的健康状况进行诊断，利用粗糙信息收集理论和遗传算法提取局部通风故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，基于支持向量机的分类器和回归器建立局部通风故障决策规则，对故障原因和故障位置快速识别定位，实现局部通风状态的发展态势研判预警。
作为本发明一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法的进一步优选方案，所述局部通风风量准确监测模块包括测点优化布置子模块、皮托管、压差传感器、皮托管固定器、风速传感器、干湿球温度计、风压传感器、监控分站；
其中，通风参数测点优化布置子模块，用于快速确定风筒内部断面的平均风速测点，并计算平均风速等值线与风筒壁面的距离；依据流体在圆形管道中的运动规律，推导不同风速下点风速与平均风速的转换公式，进而得到平均风速等值线距离风筒壁面的距离函数，在现场实测验证后，最终确定风速的精确测点位置；
皮托管、压差传感器、皮托管固定器、风压传感器用于实时采集风筒内部的静压与动压。
风速传感器、干湿球温度计用于实时采集同断面的巷道的风速和风流温度。
监控分站用于实时监测风筒内部各个测点的静压、动压以及巷道环境参数，并快速计算测点的风量、风压等通风参数，并上传至监测监控中心数据库。
作为本发明一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法的进一步优选方案，所述局部通风功耗分析模块包括风筒阻力参数计算子模块、风筒阻力异常分布可视化子模块、局部通风沿程损失动态分析模块；
其中，风筒阻力参数计算子模块，用于监测各个测点的阻力参数，并快速计算各测点间的百米风阻和百米漏风率等阻力参数，并上传至并上传至地面监测中心数据库中；
风筒阻力异常分布可视化子模块，用于绘制局部通风三维可视化图形，实现对风筒阻力分布实时可视化显示。实时巡检突出显示那些风筒阻力参数高于前后相邻测点段的位置，设置一定的异常阀值，当超出阈值范围，对应的风筒段被定义为阻力异常状态，并快速定位阻力异常位置以及异常原因，并预测影响范围，提醒技术人员解决。
局部通风沿程损失动态分析模块，用于监测计算局部风机的有功功率、风机效率、局部通风电费以及各测点风筒段的沿程损失能量，包括风筒段的风筒漏风量、风压损失、沿程损失功率等参数，建立局部通风的沿程损失动态分析模型，全方面汇总分析局部通风的功耗损失。
作为本发明一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法的进一步优选方案，所述局部通风风量供需匹配分析研判模块包括需风量多元参数分析研判子模块、局部通风按需调控子模块；
其中，需风量多元参数分析研判子模块，用于依据掘进工作面各个用风地点的参数、风筒漏风系数等参数，实时计算掘进头的总需风量，并通过实时监测的瓦斯浓度以及掘进工作面的温度、粉尘等多元因素进行动态分析、预测总需风量。
局部通风按需调控子模块，用于依据前面预测的总需风量，通过局部风机变频调控策略，在保障各个地点通风参数阈值安全范围内的情况下，对局部风机的电机进行动态变频调控，计算得到局部风机的最佳工况点，形成风机变频特性下的工况耦合，制定最佳风量供需匹配调控方案。
作为本发明一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法的进一步优选方案，所述局部通风故障研判预警模块包括局部通风故障决策支持模块、局部通风故障预警模块；
其中，局部通风故障决策支持模块，用于依据实时监测的局部通风参数，及时发现阻力异常位置和原因，快速诊断风筒供风段故障，实时分析风筒内的风量、风压降是否在合理范围内，对局部风机和各种传感器设备的健康状况进行诊断，确定最可能的故障原因，提取局部通风正常供风状态和故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，利用支持向量机建立局部通风故障决策规则，建立局部通风故障决策模型，从而对局部通风故障的进行提前诊断预测。
局部通风故障预警模块，用于为系统实时监测故障征兆信息，当出现的故障征兆信息时，及时与局部通风故障特征库进行对比分析，如果有相匹配的征兆信息，利用遗传算法和粒子群算法对支持向量机的预测模型和处理方案进行快速选择，选出最合适的处理方案，通过声光报警器对工作人员进行预警，及时处理，若未监测到故障征兆信息，之后出现故障时，及时将新的故障样本添加至特征库中，从而使故障征兆特征库不断更新完善。
一种基于煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统的控制方法，具体包含如下步骤：
步骤1，通过局部通风参数动态监测系统实时监测全矿井各个掘进巷道中风筒内的静压、动压和风流干湿温度以及巷道中的风速、风流温度、粉尘、瓦斯、CO浓度等通风参数，并通过局部通风参数快速精准计算模块来计算出风筒内各段的的风量、百米漏风率、百米风阻和掘进巷道中的通风阻力状态，全面分析掘进通风过程中的功耗损失，通过局部通风供需调控分析研判模块，对掘进工作面的供需风量进行合理调控，并把监测、计算、分析的数据，通过工业以太网通信系统上传至地面监测中心数据库；
步骤2，当井下掘进巷道中的局部通风发生异常，如风筒破裂、风阻变大、供风不足等情况时，局部通风异常预警系统通过通风异常诊断模块快速研判通风异常的原因和位置，预测影响范围，并通过声光报警器对井上和井下人员进行预警，提示快速检修，减少掘进工作面安全事故的发生；
步骤3，当煤矿局部通风参数精准计算与异常预警系统的以太网通信系统正常时，地面远程监控中心对局部通风参数动态监测系统的参数，进行精准计算和快速研判同时把数据传至局部通风异常预警系统进行诊断，分析局部通风是否属于通风异常状态，如果通风异常，快速给出通风异常的原因、位置以及影响范围，提供通风异常解决方案；
步骤4，当与地面监控中心的以太网通信系统异常时，各个掘进巷道的局部通风参数动态监测系统将通风参数上传至当前监控分站，通过分站内部的日常监控预警调控策略，分站之间相互学习，监控分站内的通风参数预处理程序对当前掘进巷道内部的通风环境进行精确计算并进行监测，通过定义异常状态信息进行局部通风状态的异常感知和自主分析。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1、本发明克服已有技术中的不足之处，将煤矿监测监控系统与计算机技术、PLC控制技术、风机变频调控技术、贝叶斯网络算法、粗糙信息收集理论和遗传算法、支持向量机算法、智能化软件开发等多个领域知识有机结合到一起，基于矿井局部通风特点，利用理论计算、数值模拟、现场实测验证方法，建立风筒内部的平均风速计算模型，实现测点的优化布置，利用风量、风压平衡定律对风量进行反演计算与交叉验证，实现局部通风风量的准确监测；运用伯努利能量守恒定律，实现沿程风阻动态分析与在线监测，对通风阻力异常地点进行快速定位，计算供风段风筒的风量损失与风压损失比例，建立局部通风的沿程损失动态分析模型；运用掘进工作面多元监测数据信息以及风量超前模拟对需风量进行预测，建立局部通风风量供需匹配模型，可以有效降低局部通风成本，保障掘进工作面的通风安全，能够有效减少掘进工作面的重大安全生产事故；
2、针对掘进工作面通风参数监测不及时、通风异常预警能力差等导致掘进工作面灾害频发的问题，提出局部通风功耗分析和局部通风故障研判预警方法，依据监测到的多元环境参数，利用粗糙信息收集理论和遗传算法提取局部通风故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，对事故诱因和隐患征兆进行识别研判，建立故障预测模型，基于支持向量机的分类器和回归器建立局部通风故障决策规则，实现局部通风状态的发展态势研判预警。本发明能够精准测定局部通风参数以及通风异常监测预警，能够有效减少掘进工作面停风停产事故的发生，保障掘进工作面的安全生产，提高了掘进工作面的自动化水平。
附图说明
图1是风筒内部数值模拟平均风速测点示意图；
图2是风筒与平均风速等值线的坐标位置图；
图3是风筒风量快速精准监测装置图；
图4是局部通风故障研判预警流程图。
图中标号：1—局部通风机，2—风筒，3—皮托管，4—皮托管固定支架，5—风压传感器，6—压差传感器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
根据现有技术存在的局限，我们发明出一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法。基于矿井局部通风特点，利用理论计算、数值模拟、现场实测验证方法，建立风筒内部的平均风速计算模型，实现测点的优化布置，利用风量、风压平衡定律对风量进行反演计算与交叉验证，实现局部通风风量的准确监测；运用伯努利能量守恒定律，实现沿程风阻动态分析与在线监测，对通风阻力异常地点进行快速定位，计算供风段风筒的风量损失与风压损失比例，建立局部通风的沿程损失动态分析模型；运用掘进工作面多元监测数据信息以及风量超前模拟对需风量进行预测，建立局部通风风量供需匹配模型；依据监测到的多元环境参数，利用粗糙信息收集理论和遗传算法提取局部通风故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，基于支持向量机的分类器和回归器建立局部通风故障决策规则，实现局部通风状态的发展态势研判预警。本发明能够精准测定局部通风参数以及通风异常监测预警，能够有效减少掘进工作面停风停产事故的发生。
具体方案如下：
如图1至4所示，一种煤矿局部通风参数精准计算与异常预警系统及方法，由地面远程监控中心、工业以太网通信系统、局部通风参数动态监测系统和局部通风异常预警系统组成；局部通风参数动态监测系统包括局部通风参数监测装置、监控分站和局部通风参数快速精准计算模块，所述的局部通风参数监测装置包括皮托管、压差传感器、温度传感器、皮托管固定支架，风速传感器；局部通风异常预警系统包含局部通风异常诊断模块和井上、井下报警器；地面监控中心包含PLC控制器、以太网通信模块、掘进巷道通风状态显示终端和服务器；系统通过局部通风参数动态监测系统连续监测掘进巷道中风筒内部的风流静压、风流温度以及巷道中的风速等通风参数，通风参数监测装置分段布置，每个监测装置与前一个监测装置监测的参数进行对比，便于快速精准的监测通风异常的位置，局部通风参数快速精准计算接收到参数之后，对风筒中的风量、通风阻力、百米漏风率、百米风阻进行快速精准计算，局部通风异常预警系统对精准计算出的参数进行通风状态的研判，状态分为通风容易、通风困难、通风异常，当通风困难时，局部通风异常预警系统提示技术工人进行通风维护和检修，当通风异常时，说明井下风筒破裂，供风中断，掘进工作面无风或者微风状态，局部通风异常预警系统对煤矿井上、井下的技术工人进行报警，并告知通风异常的位置和原因。方便技术工人快速处理，保障掘进工作面的供风充足和安全生产。
所述的地面监控中心由PLC控制器、EM243以太网通信模块、局部通风参数显示终端和上位机服务器组成。PLC控制器，选择西门子PLC S7-200系列；以太网通信模块，选择S7-243与井下千兆以太网交换机连接；局部通风参数显示终端，通过编制人机友好窗体将通风参在服务器终端进行实时显示；服务器，选择研华RICH-300B系列工控机。
所述的局部通风参数动态监测系统包括局部通风参数监测装置、监控分站和局部通风参数快速精准计算模块。
所述的局部通风参数监测装置包括皮托管、风压传感器、差压传感器、温度传感器、一氧化碳传感器、风速传感器、瓦斯浓度传感器以及皮托管固定装置。通过皮托管固定支架将皮托管和传感器固定于风筒上，皮托管伸入风筒中心，采用皮托管压差计法测定风速，即通过干湿球温度计测量矿井内空气密度和每个测点的动压hvi。如图2所示。局部通风参数监测装置分段布置，每隔500m布置一个，如图3所示，可以分段采集风筒内部的通风参数。风速传感器可以用于采集巷道内的风速；
所述的局部通风参数快速精准计算模块包含各段风筒内风速、百米漏风率、百米风阻的快速精准计算以及巷道内风速、瓦斯、一氧化碳等参数的采集；即通过局部通风参数采集到的风筒内部各段的风量和风阻，可以通过《风筒漏风率和风阻的测定方法》(GB/T15335-2019)内的计算公式快速计算各段的百米漏风率和百米风阻，并快速通过工业以太网上传至地面中心站，。
所述的工业以太网通信系统包括光纤网络、以太网模块与交换机。该以太网通信网络系统的传输介质为光纤，为环形组网结构。
如图1所示，一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统，包含局部通风风量准确监测分析模块、局部通风功耗分析模块、局部通风风量供需匹配分析模块、局部通风故障研判预警模块；
其中，局部通风风量准确监测分析模块，用于对掘进巷道的通风参数的准确测定与采集，包括风筒内的静压、动压、风流温度、巷道的风速，并依据监测到的参数快速精准计算风筒内的平均风速、风量等通风与巷道环境参数，同时利用风量平衡定律对计算的风量进行反演解算交叉验证；
局部通风功耗分析模块，用于计算分析风筒的百米漏风率与百米风阻等阻力参数，获取风筒内部风阻的动态分布，生成阻力分布图，并对阻力异常、损失能量较大的位置进行快速定位，基于监测监控系统，获取局部通风机吸风量、风压、电机功率的动态显示，对风筒始节与末节的风量风压进行对比分析，计算整个供风段风筒的风量损失与风压损失比例，建立局部通风的沿程损失动态分析模型；
局部通风风量供需匹配分析模块，用于对掘进工作面需风量的超前模拟和研判，基于监测监控系统，对掘进工作面需风量、风筒沿程的风量损失、风压损失，以及瓦斯涌出量提前预测，计算风排瓦斯的需风量等多元数据信息，预测局部风机总的供风量，进而确定最佳的风量供需匹配调控方案；
局部通风故障研判预警模块，用于对局部通风异常事件的前兆信息的快速识别，运用贝叶斯网络算法对局部风机和各种传感器设备的健康状况进行诊断，利用粗糙信息收集理论和遗传算法提取局部通风故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，基于支持向量机的分类器和回归器建立局部通风故障决策规则，对故障原因和故障位置快速识别定位，实现局部通风状态的发展态势研判预警。
所述局部通风风量准确监测模块包括测点优化布置子模块、皮托管、压差传感器、皮托管固定器、风速传感器、干湿球温度计、风压传感器、风筒风量计算子模块、监控分站；
其中，通风参数测点优化布置子模块，用于利用CFD数值模拟软件对局部通风风筒内部断面风流进行模拟，获取风筒断面风流的平均风速点，平均风速点为风筒的一个同心圆，快速确定平均风速测定点并在坐标轴上找到平均风速等值线与风筒壁面的距离；依据流体在圆形管道中的运动规律，对流体在层流和紊流状态下的运动状态进行理论分析，得到不同风速下点风速与平均风速的转换公式，进而得到平均风速等值线距离风筒壁面的距离函数，在现场实测验证后，最终确定风速的精确测点位置；
风筒风量快速测定法为将干湿球温度计和皮托管的测头伸入至风筒内部的平均风速测定点，测头朝向风流进风侧，用固定器将皮托管固定至风筒上，将皮托管的总压孔和静压孔用橡胶导压管分别与压差传感器相连，同时用导压管将静压管与风压传感器相连，风速传感器安装至同断面的巷道内，风筒每隔500m安装一套此装置，以此类推直至末节风筒，如附图3，通过风筒风量计算子模块可得到每个测点的风筒内的风量与断面的静压。
风筒风量计算子模块，用于通过采集到的平均风速点的动压hvi，以及干湿球温度计测得的空气的干湿球温度，进而得到风筒内的密度ρ，测量得到风筒断面积St，由能量方程可得平均风速点的风速为：
进而断面平均风速计算出断面的风量：Q＝Vt×St。由风速传感器测得的巷道风速V，巷道断面为S，由风量平衡定律可知V×(S-St)＝Vt×St，对测得风筒风量进行交叉验证；
皮托管、压差传感器、皮托管固定器、风压传感器用于实时采集风筒内部的静压与动压。
风速传感器、干湿球温度计用于实时采集同断面的巷道的风速和风流温度。
监控分站用于实时监测风筒内部各个测点的静压、动压以及巷道环境参数，并快速计算测点的风量、风压等通风参数，并上传至监测监控中心数据库。
所述局部通风功耗分析模块包括风筒阻力参数计算子模块、风筒阻力异常分布可视化子模块、局部通风沿程损失动态分析模块。
风筒阻力参数计算子模块，用于为程序调取由局部通风风量准确监测模块测得各段风筒测点的静压Pi、动压hvi、测点处风流密度ρi，两个测点间的标高差Z等参数，由伯努利能量方程可得第k测点与第j测点之间的风筒阻力为：
第k测点与第j测点之间的风筒百米漏风率为：
式中：L为俩测点之间的距离，单位为m；Qk，Qj为测点k和测点j处的风量，单位为m3/s；
第k测点与第j测点之间的百米风阻为：
式中：R100为百米风阻，单位为N·S2/m8；hk,j为俩测点之间的通风阻力，单位为Pa；
风筒阻力参数计算子模块计算任意俩测点之间的风筒阻力参数并上传至地面监测中心数据库中；
风筒阻力异常分布可视化子模块，用于为调取风筒阻力参数计算子模块的风筒阻力、百米风阻、百米漏风率等风筒阻力参数，程序绘制局部通风三维可视化图形，各段风筒的阻力参数对应三维图形相应的位置，风筒内阻力越大的位置，对应颜色越深，实现对风筒阻力分布实时可视化显示。依据数据计算测点段的前后相邻处的阻力参数差，实时巡检将找出那些风筒阻力参数高于前后相邻测点段的位置，设置一定的异常阀值，当阻力参数差超出指定异常阈值的风筒段，将会被定义为阻力异常状态，并快速定位于哪个测点段的阻力异常以及异常原因，提醒技术人员解决。
所述局部通风沿程损失动态分析模块为依据监测监控系统和局部通风风量准确监测模块获取的局部风机的风量Q、风压H、传动效率ηc、风机效率η，每度电的单价为e，首、末节风筒的风量分别为Q首，Q末，首、末节风筒的静压分别为P首，P末，首、末节风筒的动压分别为h首，h末，则风机的有功功率为：
单位时间的局部通风电费为：
风筒供风段的漏风量为：Q损＝Q首-Q末，风筒供风段的风压损失为H损＝(P首-P末)+(h首-h末)，风筒供风段沿程损失的功率
根据以上公式，建立局部通风的沿程损失动态分析模型，全方面汇总分析局部通风的功耗损失。
所述局部通风风量供需匹配分析研判模块包括需风量多元参数分析研判子模块、局部通风按需调控子模块；
其中，需风量多元参数分析研判子模块，用于按照掘进工作面瓦斯涌出量、二氧化碳涌出量、同时工作的最多人数、爆破后的有害气体产生量等规定分别进行计算，然后取其中最大值Q1，依据风筒阻力参数计算子模块计算的百米漏风率、百米风阻得风筒全段的漏风系数
风压损失h损，以及局部通风装置的漏风量Q2，总需风量为
以及瓦斯传感器监测的瓦斯浓度如果超限时，则总需风量则需要上调为：
式中Qi为调整后的需风量，单位为m3/s；C为超限时瓦斯传感器监测到的瓦斯浓度，单位为％；C0为掘进工作面最大瓦斯允许浓度值，单位为1％；Q0为瓦斯超限前的总需风量，单位为m3/s；以及掘进工作面的温度、粉尘等多元因素进行分析研判总需风量。
局部通风按需调控子模块，用于依据需风量多元参数分析研判子模块计算得到的总需风量Q总，从而对局部风机的电机进行变频调控，若局部风机常态下的电机频率f0，常态下局部风机的吸风量为Q0，变频后的局部风机的吸风量为Qi，则变频调控后的频率
依据前面得到的风筒的风压损失h损，风筒出口处的局部阻力
式中ε0为局部阻力系数，ρ为风筒出口处的风流密度，v为风筒出口出风速，可知局部通风需要的全风压为hft＝h0+h损,依据以上计算得到局部风机的最佳工况点，形成风机变频特性下的工况耦合，形成最佳风量供需匹配调控方案。
所述局部通风故障研判预警模块包括局部通风故障决策支持模块、局部通风故障预警模块；
其中，局部通风故障决策支持模块，用于依据日常监测的局部通风阻力参数，及时发现阻力异常位置和原因，快速诊断是否风筒供风段故障，依据日常监测的风筒段各测点的静压，实时分析局部风机风压降是否在合理范围内，以及日常监测的局部风机震动频率和局部风机供电系统参数，运用贝叶斯网络算法对局部风机和各种传感器设备的健康状况进行诊断，确定最可能的故障原因，利用粗糙集理论的属性约简和遗传算法提取局部通风正常供风状态和故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，利用支持向量机建立局部通风故障决策规则，建立局部通风故障决策模型，从而对局部通风故障的提前诊断预测。
局部通风故障预警模块，用于为系统实时监测故障征兆信息，当出现的故障征兆信息时，及时与局部通风故障特征库进行对比分析，如果有相匹配的征兆信息，利用遗传算法和粒子群算法对支持向量机的预测模型和处理方案进行快速选择，选出最合适的处理方案，对工作人员进行预警，及时处理，若未监测到故障征兆信息，之后出现故障时，及时将新的故障样本添加至特征库中，从而使故障征兆特征库不断更新完善。
步骤1，通过局部通风参数动态监测系统实时监测全矿井各个掘进巷道中风筒内的静压、动压和风流干湿温度以及巷道中的风速、风流温度、粉尘、瓦斯、CO浓度等通风参数，并通过局部通风参数快速精准计算模块来计算出风筒内各段的的风量、百米漏风率、百米风阻和掘进巷道中的通风阻力状态，全面分析掘进通风过程中的功耗损失，通过局部通风供需调控分析研判模块，对掘进工作面的供需风量进行合理调控，并把监测、计算、分析的数据，通过工业以太网通信系统上传至地面监测中心数据库；
步骤2，当井下掘进巷道中的局部通风发生异常，如风筒破裂、风阻变大、供风不足等情况时，局部通风异常预警系统通过通风异常诊断模块快速研判通风异常的原因和位置，预测影响范围，并通过声光报警器对井上和井下人员进行预警，提示快速检修，减少掘进工作面安全事故的发生；
步骤3，当煤矿局部通风参数精准计算与异常预警系统的以太网通信系统正常时，地面远程监控中心对局部通风参数动态监测系统的参数，进行精准计算和快速研判同时把数据传至局部通风异常预警系统进行诊断，分析局部通风是否属于通风异常状态，如果通风异常，快速给出通风异常的原因、位置以及影响范围，提供通风异常解决方案；
步骤4，当与地面监控中心的以太网通信系统异常时，各个掘进巷道的局部通风参数动态监测系统将通风参数上传至当前监控分站，通过分站内部的日常监控预警调控策略，分站之间相互学习，监控分站内的通风参数预处理程序对当前掘进巷道内部的通风环境进行精确计算并进行监测，通过定义异常状态信息进行局部通风状态的异常感知和自主分析。
以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。上面对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (5)
1.一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统，其特征在于：包含局部通风风量准确监测分析模块、局部通风功耗分析模块、局部通风风量供需匹配分析模块、局部通风故障研判预警模块；
其中，局部通风风量准确监测分析模块，用于对掘进巷道通风参数的准确测定与采集，包括风筒内静压、动压、风流温度、巷道风速，并依据监测参数快速精准计算风筒内的平均风速、风量，同时利用风量平衡定律对计算风量进行反演解算交叉验证；
局部通风功耗分析模块，用于计算分析风筒的百米漏风率与百米风阻，生成风筒内部风阻的动态分布图，快速定位阻力异常的位置，基于监测监控系统，获取局部通风机吸风量、风压、电机功率的动态显示，对各节风筒的风量、风压进行对比分析，计算整个风筒的风量损失与风压损失比例，建立局部通风的沿程损失动态分析模型；
局部通风风量供需匹配分析模块，用于对掘进工作面需风量的超前模拟和研判，基于监测监控系统，对掘进工作面需风量、风筒沿程的风量、风压损失，以及瓦斯涌出量提前预测，依据多元监测信息，预测局部风机总供风量，进而确定最佳的风量供需匹配调控方案；
局部通风故障研判预警模块，用于对局部通风异常事件前兆信息的快速识别，运用贝叶斯网络算法对局部风机和各种传感器设备的健康状况进行诊断，利用粗糙信息收集理论和遗传算法提取局部通风故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，基于支持向量机的分类器和回归器建立局部通风故障决策规则，对故障原因和故障位置快速识别定位，实现局部通风状态的发展态势研判预警；
所述局部通风功耗分析模块包括风筒阻力参数计算子模块、风筒阻力异常分布可视化子模块、局部通风沿程损失动态分析模块；
风筒阻力参数计算子模块，用于为程序调取由局部通风风量准确监测分析模块测得各段风筒测点的静压Pi、动压hvi、测点处风流密度ρi和两个测点间的标高差Z，由伯努利能量方程得到第k测点与第j测点之间的风筒阻力为：
第k测点与第j测点之间的风筒百米漏风率为：
式中：L为俩测点之间的距离，单位为m；Qk，Qj为测点k和测点j处的风量，单位为m3/s；
第k测点与第j测点之间的百米风阻为：
式中：R100为百米风阻，单位为N˙S2/m8；hk,j为俩测点之间的通风阻力，单位为Pa；
风筒阻力参数计算子模块用于计算任意俩测点之间的风筒阻力参数并上传至地面监测中心数据库；
风筒阻力异常分布可视化子模块，用于调取风筒阻力参数计算子模块计算得到的包括风筒阻力、百米风阻、百米漏风率在内的风筒阻力参数，程序绘制局部通风三维可视化图形，各段风筒的阻力参数对应三维图形相应的位置，风筒内阻力越大的位置，对应颜色越深，实现对风筒阻力分布实时可视化显示；依据数据计算测点段的前后相邻处的阻力参数差，实时巡检找出那些风筒阻力参数高于前后相邻测点段的位置，设置一定的异常阀值，阻力参数差超出指定异常阈值的风筒段被定义为阻力异常状态，并快速定位于哪个测点段的阻力异常以及异常原因，提醒技术人员解决；
所述局部通风沿程损失动态分析模块为依据监测监控系统和局部通风风量准确监测分析模块获取的局部风机的风量Q、风压H、传动效率ηc、风机效率η，每度电的单价为e，首、末节风筒的风量分别为Q首，Q末，首、末节风筒的静压分别为P首，P末，首、末节风筒的动压分别为h首，h末，则风机的有功功率为：
单位时间的局部通风电费为：
风筒供风段的漏风量为：Q损＝Q首-Q末，风筒供风段的风压损失为H损＝(P首-P末)+(h首-h末)，风筒供风段沿程损失的功率
根据以上公式，建立局部通风的沿程损失动态分析模型，全方面汇总分析局部通风的功耗损失。
2.根据权利要求1所述的一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法，其特征在于：所述局部通风风量准确监测分析模块包括测点优化布置子模块、皮托管、压差传感器、皮托管固定器、风速传感器、干湿球温度计、风压传感器、监控分站；
其中，通风参数测点优化布置子模块，用于快速确定风筒内部断面的平均风速测点，并计算平均风速等值线与风筒壁面的距离；依据流体在圆形管道中的运动规律，推导不同风速下点风速与平均风速的转换公式，进而得到平均风速等值线距离风筒壁面的距离函数，在现场实测验证后，最终确定风速的精确测点位置；
皮托管、压差传感器、皮托管固定器、风压传感器用于实时采集风筒内部的静压与动压；
风速传感器、干湿球温度计用于实时采集同断面的巷道的风速和风流温度；
监控分站用于实时监测风筒内部各个测点的静压、动压以及巷道环境参数，并快速计算测点的风量、风压，并上传至地面监测中心数据库。
3.根据权利要求1所述的一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统，其特征在于：所述局部通风风量供需匹配分析模块包括需风量多元参数分析研判子模块、局部通风按需调控子模块；
其中，需风量多元参数分析研判子模块，用于依据掘进工作面各个用风地点的参数、风筒漏风系数，实时计算掘进头的总需风量，并通过实时监测的包括瓦斯浓度以及掘进工作面的温度、粉尘在内的多元因素进行动态分析、预测总需风量；
局部通风按需调控子模块，用于依据前面预测的总需风量，通过局部风机变频调控策略，在保障各个地点通风参数阈值安全范围内，对局部风机的电机进行动态变频调控，计算得到局部风机的最佳工况点，形成风机变频特性下的工况耦合，制定最佳风量供需匹配调控方案。
4.根据权利要求1所述的一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统，其特征在于：所述局部通风故障研判预警模块包括局部通风故障决策支持模块、局部通风故障预警模块；
其中，局部通风故障决策支持模块，用于依据实时监测的局部通风参数，及时发现阻力异常位置和原因，快速诊断风筒供风段故障，实时分析风筒内的风量、风压降是否在合理范围内，对局部风机和各种传感器设备的健康状况进行诊断，确定最可能的故障原因，提取局部通风正常供风状态和故障状态的特征样本和前兆信息，建立局部通风故障特征库，利用支持向量机建立局部通风故障决策规则，建立局部通风故障决策模型，从而对局部通风故障的进行提前诊断预测；
局部通风故障预警模块，用于为系统实时监测故障征兆信息，当出现的故障征兆信息时，及时与局部通风故障特征库进行对比分析，如果有相匹配的征兆信息，利用遗传算法和粒子群算法对支持向量机的预测模型和处理方案进行快速选择，选出最佳的处理方案，通过声光报警器对工作人员进行预警，及时处理，若未监测到故障征兆信息，之后出现故障时，及时将新的故障样本添加至特征库中，从而使故障征兆特征库不断更新完善。
5.一种基于权利要求1至4任一项所述的煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统的控制方法，其特征在于：具体包含如下步骤：
步骤1，通过局部通风参数动态监测系统实时监测全矿井各个掘进巷道中风筒内的静压、动压和风流干湿温度以及巷道中的风速、风流温度、粉尘、瓦斯、CO浓度，并通过局部通风参数快速精准计算模块来计算出风筒内各段的风量、百米漏风率、百米风阻和掘进巷道中的通风阻力状态，全面分析掘进通风过程中的功耗损失，通过局部通风供需调控分析研判模块，对掘进工作面的供需风量进行合理调控，并把监测、计算、分析的数据，通过工业以太网通信系统上传至地面监测中心数据库；
步骤2，当井下掘进巷道中的局部通风发生风筒破裂、风阻变大、供风不足的异常，局部通风异常预警系统通过通风异常诊断模块快速研判通风异常的原因和位置，预测影响范围，并通过声光报警器对井上和井下人员进行预警，提示快速检修，减少掘进工作面安全事故的发生；
步骤3，当煤矿局部通风参数精准计算与异常预警系统的以太网通信系统正常时，地面远程监控中心对局部通风参数动态监测系统的参数，进行精准计算和快速研判同时把数据传至局部通风异常预警系统进行诊断，分析局部通风是否属于通风异常状态，如果通风异常，快速给出通风异常的原因、位置以及影响范围，提供通风异常解决方案；
步骤4，当与地面监控中心的以太网通信系统异常时，各个掘进巷道的局部通风参数动态监测系统将通风参数上传至当前监控分站，通过分站内部的日常监控预警调控策略，分站之间相互学习，监控分站内的通风参数预处理程序对当前掘进巷道内部的通风环境进行精确计算并进行监测，通过定义异常状态信息进行局部通风状态的异常感知和自主分析。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010884560.3A CN112177661B (zh) | 2020-08-28 | 2020-08-28 | 一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010884560.3A CN112177661B (zh) | 2020-08-28 | 2020-08-28 | 一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112177661A CN112177661A (zh) | 2021-01-05 |
| CN112177661B true CN112177661B (zh) | 2021-11-26 |
Family
ID=73925147
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010884560.3A Active CN112177661B (zh) | 2020-08-28 | 2020-08-28 | 一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112177661B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113738428A (zh) * | 2021-08-14 | 2021-12-03 | 山西汾西矿业（集团）有限责任公司 | 一种用于煤矿井下局部通风的监测方法 |
| CN114562334B (zh) * | 2022-03-31 | 2023-06-30 | 北京科技大学 | 一种矿井巷道通风状态实时可视化监测预警系统与方法 |
| CN116480421B (zh) * | 2023-05-05 | 2023-11-14 | 淮南矿业(集团)有限责任公司煤业分公司 | 一种用于矿用通风机的综合管理系统 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2889181B2 (ja) * | 1996-04-18 | 1999-05-10 | 鹿島建設株式会社 | トンネル内の換気システム |
| EP2411881B1 (en) * | 2009-03-27 | 2013-08-14 | ABB Research Ltd. | System for controlling at least a parameter of ambient air |
| CN101532389B (zh) * | 2009-04-18 | 2011-02-16 | 太原理工大学 | 掘进工作面局部通风机的控制装置及其控制方法 |
| CN102650214B (zh) * | 2012-05-31 | 2014-07-16 | 中煤科工集团重庆研究院 | 矿井通风系统在线监测及分析预警方法及系统 |
| CN110067764B (zh) * | 2019-04-12 | 2021-05-11 | 中国矿业大学 | 一种煤矿局部通风机远程切换与智能调控装置及控制方法 |
-
2020
- 2020-08-28 CN CN202010884560.3A patent/CN112177661B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112177661A (zh) | 2021-01-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112177661B (zh) | 一种煤矿局部通风参数精准监测与异常预警系统及方法 | |
| CN112990288B (zh) | 一种大型设备在线监测与故障预测系统 | |
| CN116128309B (zh) | 基于物联网的石油工程井场运行维护管理系统 | |
| CN102866313A (zh) | 电力隧道电缆运行状态综合监控方法 | |
| CN105841980B (zh) | Hxd型机车冷却通道工况监测以及故障预诊断方法及系统 | |
| CN115876655B (zh) | 一种受限空间涉爆粉尘全过程监测系统及方法 | |
| CN115566804B (zh) | 一种基于分布式光纤传感技术的电力监测系统 | |
| CN103942735A (zh) | 一种继电保护状态评估的方法 | |
| CN214173430U (zh) | 用于通风机或水泵的能效安康一体化的监测系统 | |
| CN116519054A (zh) | 一种热力站设备健康状态监测系统及方法 | |
| CN115614292B (zh) | 一种立式水泵机组振动监测装置及其方法 | |
| CN113177646A (zh) | 一种基于自适应边缘代理的配电设备在线监测方法及系统 | |
| CN114519923A (zh) | 一种电厂智能诊断预警方法和系统 | |
| CN112985713A (zh) | 基于边缘计算的管网漏损监测方法及系统 | |
| CN113570829B (zh) | 一种无线气体检测报警系统 | |
| CN104089656A (zh) | 一种堆场煤炭自燃检测方法和装置 | |
| CN117552826A (zh) | 一种智能隧道节能通风控制系统及方法 | |
| CN117807877A (zh) | 基于数字孪生的管道检测系统和系统构建方法及检测方法 | |
| CN115081340B (zh) | 一种基于仿真与深度学习的微型管廊气体监测方法及系统 | |
| CN112798318B (zh) | 一种湿冷机组冷端性能监测及智能诊断系统 | |
| CN111986469A (zh) | 一种现场终端故障智能化诊断的方法 | |
| CN114777485B (zh) | 一种基于大数据的在线智能监测烧结漏风方法 | |
| CN117589444B (zh) | 一种基于联邦学习的风力发电机齿轮箱故障诊断方法 | |
| CN115711206B (zh) | 一种基于聚类权重的风力发电机叶片覆冰状态监测系统 | |
| CN117685056A (zh) | 一种矿井灾害综合监测预警系统及构建方法 |
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 | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20221027 Address after: 221100 No. 12, Luoshan Road, Xuzhou Economic and Technological Development Zone, Xuzhou City, Jiangsu Province Patentee after: XUZHOU ZHONGKUANG KEGUANG MACHINE & ELECTRICITY TECHNIQUE Co.,Ltd. Address before: 221116 No. 1 Tongshan University Road, Xuzhou City, Jiangsu Province Patentee before: CHINA University OF MINING AND TECHNOLOGY |
|
| TR01 | Transfer of patent right |