CN113605866A - 一种矿井瓦斯抽采动态调控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及矿井安全技术领域，公开了一种矿井瓦斯抽采动态调控系统及方法，包括：数据采集系统和数据处理系统，数据采集系统用于采集各个抽采管网分支上的阀门周边的环境条件信息及瓦斯浓度，并同时采集抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度，并将采集到的各类数据传输至数据处理系统，数据处理系统用于对环境条件信息及瓦斯浓度进行判断，若判断为不安全，则关闭相应的抽采管网分支上的阀门，若判断为安全，则根据抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个抽采管网分支阀门的开度，本发明提出一种矿井瓦斯抽采动态调控系统及方法，保证矿井瓦斯抽采系统安全稳定高效运转，为矿井安全抽采技术提供保障。
Description
技术领域
本发明涉及矿井安全技术领域，特别涉及一种矿井瓦斯抽采动态调控系统及方法。
背景技术
抽放瓦斯可以减少开采时的瓦斯涌出量，从而可减少瓦斯隐患和各种瓦斯事故，是保证安全生产的一项预防性措施。
目前，钻孔瓦斯抽采效果的好坏都是建立在矿井瓦斯抽采系统可靠、高效运行的基础上进行的，瓦斯抽采管路布置方式可以简单的分为地面抽采和井下抽采。地面抽采是指通过在地表打钻孔至煤层，然后利用泵将瓦斯从煤层中抽采出来的过程。井下抽采是指通过在井下施工钻孔，然后将其与管道连接，利用地面抽采泵将瓦斯从井下顺着管道输送到地面，因为瓦斯抽采技术的发展，多种多样的联管系统不断出现，联管系统逐渐开始向多样化发展，瓦斯抽采管主要包含3类-主管、支管、孔口管。主管一般直接与地面泵站相连，其内的混合气体都是由分支中的气体混合而来；支管为主管分支，其直接接至工作面与钻孔连接管路相连；孔口管是指从瓦斯钻孔引出来的一部分管路，该管路直接与支管相连。目前将软管与直管直接相连的连接方法采用比较多。
由于井下抽采管网错综复杂，不同结构和管径的管道及闸阀花费了大量投资，加上站址选择、设备选型等多参数多目标的影响，使得对瓦斯抽采管网运行状态分析存在诸多困难，要快速、准确地进行瓦斯管网抽采系统优化分析具有一定的必要性，同时目前我国关于瓦斯抽采的研究主要集中在煤层内瓦斯运移规律和如何提升钻孔内瓦斯抽采效率上，而对瓦斯抽采管网整体运行特性的分析研究还较少，使得在矿井瓦斯抽采管网运行调试时存在缺乏理论和实验支撑。
发明内容
本发明提供一种矿井瓦斯抽采动态调控系统及方法，针对井下矿井瓦斯抽针对瓦斯抽采过程中存在的阻力大、流量小、抽采难度大等问题，通过研究瓦斯抽采系统网络结构、网络解算、网络结构动态调整、网络优化调控等内容，提出一种矿井瓦斯抽采动态调控系统及方法，保证矿井瓦斯抽采系统安全稳定高效运转，为矿井安全抽采技术提供保障。
本发明提供了一种矿井瓦斯抽采动态调控技术方法，包括数据采集系统、数据处理系统；
数据采集系统用于采集各个抽采管网分支上的阀门周边的环境条件信息及瓦斯浓度，并同时采集抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度，并将采集到的各类数据传输至数据处理系统；
数据处理系统用于对环境条件信息及瓦斯浓度进行判断，若判断为不安全，则关闭相应的抽采管网分支上的阀门，若判断为安全，则根据抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个抽采管网分支阀门的开度。
可选的，环境条件信息包括CO浓度、O2浓度、C2H4、温度以及负压。
可选的，环境条件信息判断具体包括：抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、瓦斯浓度超出限制，并且温度、负压超出瓦斯抽采安全标准时，控制关闭相应的抽采管网分支上的阀门；当抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、浓度、温度、负压均未超出阈值时，则根据抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个抽采管网分支阀门的开度。
可选的，矿井瓦斯抽采动态调控系统还包括显示系统，显示系统用于显示各个抽采管网分支上的监测数据。
可选的，显示系统显示的监测数据包括：t时刻抽采管网中各分支的监测数据，以及与t时刻相对t-1时刻的数据变化量。
可选的，显示系统还包括报警模块，当数据变化量超过设定的报警阈值，则报警模块根据接收到的响应信号，对不达标的监测指标进行瓦斯突出警示。
本发明还提供了一种矿井瓦斯抽采动态调控方法，包括以下步骤：
步骤一：在初始时间t＝k的采样点，对瓦斯抽采系统的相关特征参数进行数据采集；
步骤二：判断步骤一中的所有相关特征参数的取值是否满足瓦斯抽采系统的安全约束及效率约束，若不满足任意一条约束则停止抽采，结束智能调控过程，若满足所有约束，则进入步骤三；
步骤三：利用当前采样时间点前的历史数据，分别分析相关特征参数的时间序列信息，得到理想变化曲线，并将其作为参考曲线；
步骤四：对相关特征参数进行预测建模，输出相关特征参数的调控策略；
步骤五：估计在当前相关特征参数的调控策略下，相关特征参数的理想输出，与当前相关特征参数的实际值进行误差计算；
步骤六：判断当前采样时间点是否为系统设定的调控结束时间点，若不满足，则更新当前采样时间点，并利用误差进行滚动优化及校正反馈，重复步骤一到步骤五，否则结束智能调控过程。
可选的，瓦斯抽采系统的相关特征参数包括抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、瓦斯浓度、温度、负压、抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度、抽采管网分支上的阀门开度、抽采泵功率。
可选的，步骤三通过RNN网络分别分析被控量的时间序列信息，得到理想变化曲线。
可选的，步骤四中对相关特征参数进行预测建模为利用动态矩阵预测控制算法模型进行预测建模。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明是在矿井下瓦斯抽采管网各个分支安装各类传感器以探测CO、C2H4、O2、瓦斯浓度，抽采时的温度和压力条件，在每组分支所属的总支上设立数据分析，所收集的数据传输至数据处理系统进行处理，由数据分析进行阈值判断是否超出安全标准，若超出安全标准则关闭所属分支的抽采阀门，若没有超出标准则根据抽采总支的情况和分支的情况对抽采阀门进行开度调控，最后将所有数据传输至显示系统进行显示。
在本发明中，由数据分析判断所属分支传感器获取的数据是否超出限制，如果超出限制，则由数据分析主动关闭阀门、在显示系统进行报警显示；若未超出限制，则由RNN神经网络针对获取的瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比进行分析，计算出理想曲线并作为DMC的参考曲线，由DMC对瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比进行建模并以无限接近参考曲线为目标调整阀门开度和抽采功率。
本发明采用RNN神经网络预测出被控量基于时间的参考曲线，以DMC控制阀门开度和抽采功率以无限接近参考曲线，结合实时监测系统对井下瓦斯t时刻及t-1时刻瓦斯含量情况进行实时监测，在提高瓦斯抽采安全性和瓦斯抽采系统安全运行方面提供了一定的保障。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种矿井瓦斯抽采动态调控系统的构成图；
图2为本发明实施例提供的一种矿井瓦斯抽采动态调控方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明的技术方案和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
目前，钻孔瓦斯抽采效果的好坏都是建立在矿井瓦斯抽采系统可靠、高效运行的基础上进行的，瓦斯抽采管路布置方式可以简单的分为地面抽采和井下抽采。地面抽采是指通过在地表打钻孔至煤层，然后利用泵将瓦斯从煤层中抽采出来的过程。井下抽采是指通过在井下施工钻孔，然后将其与管道连接，利用地面抽采泵将瓦斯从井下顺着管道输送到地面，因为瓦斯抽采技术的发展，多种多样的联管系统不断出现，联管系统逐渐开始向多样化发展，瓦斯抽采管主要包含3类-主管、支管、孔口管。主管一般直接与地面泵站相连，其内的混合气体都是由分支中的气体混合而来；支管为主管分支，其直接接至工作面与钻孔连接管路相连；孔口管是指从瓦斯钻孔引出来的一部分管路，该管路直接与支管相连。目前将软管与直管直接相连的连接方法采用比较多。
由于井下抽采管网错综复杂，不同结构和管径的管道及闸阀花费了大量投资，加上站址选择、设备选型等多参数多目标的影响，使得对瓦斯抽采管网运行状态分析存在诸多困难，要快速、准确地进行瓦斯管网抽采系统优化分析具有一定的必要性，同时目前我国关于瓦斯抽采的研究主要集中在煤层内瓦斯运移规律和如何提升钻孔内瓦斯抽采效率上，而对瓦斯抽采管网整体运行特性的分析研究还较少，使得在矿井瓦斯抽采管网运行调试时存在缺乏理论和实验支撑。
基于上述问题，如图1所示，本发明实施例提供的一种矿井瓦斯抽采动态调控技术方法，包括：数据采集系统和数据处理系统，数据采集系统用于采集各个抽采管网分支上的阀门周边的环境条件信息及瓦斯浓度，并同时采集抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度，并将采集到的各类数据传输至数据处理系统，数据处理系统用于对环境条件信息及瓦斯浓度进行判断，若判断为不安全，则关闭相应的抽采管网分支上的阀门，若判断为安全，则根据抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个抽采管网分支阀门的开度。
本发明是在矿井下瓦斯抽采管网各个分支安装温度传感器、各类浓度传感器和压力传感器以探测CO、C2H4、O2、瓦斯浓度，抽采时的温度和压力条件，在每组分支所属的总支上设立数据分析，所收集的数据传输至数据处理系统进行处理，由数据分析进行阈值判断是否超出安全标准，若超出安全标准则关闭所属分支的抽采阀门，若没有超出标准则根据抽采总支的情况和分支的情况对抽采阀门进行开度调控。
可选的，可选的，环境条件信息包括CO浓度、O2浓度、C2H4、温度以及负压。
可选的，环境条件信息判断具体包括：抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、瓦斯浓度超出限制，并且温度、负压超出瓦斯抽采安全标准时，控制关闭相应的抽采管网分支上的阀门；当抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、浓度、温度、负压均未超出阈值时，则根据抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个抽采管网分支阀门的开度。
在本发明中，由数据分析判断所属分支传感器获取的数据是否超出限制，如果超出限制，则由数据分析主动关闭阀门、在显示系统进行报警显示；若未超出阈值，则由RNN神经网络针对获取的瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比进行分析，计算出理想曲线并作为DMC的参考曲线，由DMC对瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比进行建模并以无限接近参考曲线为目标调整阀门开度和抽采功率。
可选的，矿井瓦斯抽采动态调控系统还包括显示系统，显示系统用于显示各个抽采管网分支上的监测数据。
可选的，显示系统显示的监测数据包括：t时刻抽采管网中各分支的监测数据，以及与t时刻相对t-1时刻的数据变化量。
本发明采用RNN神经网络预测出被控量基于时间的参考曲线，以DMC控制阀门开度和抽采功率以无限接近参考曲线，结合实时监测系统对井下瓦斯t时刻及t-1时刻瓦斯含量情况进行实时监测。在提高瓦斯抽采安全性和瓦斯抽采系统安全运行方面提供了一定的保障。
可选的，显示系统还包括报警模块，当数据变化量超过设定的报警阈值，则报警模块根据接收到的响应信号，对不达标的监测指标进行瓦斯突出警示，在本实施例中采用声光等方式对不达标的监测指标进行瓦斯突出警示；若不超过报警阈值，则将监测数据传输到监控主机数据库中。
如图2所示，本发明还提供了一种矿井瓦斯抽采动态调控方法，包括以下步骤：
步骤一：在初始时间t＝k的采样点，对瓦斯抽采系统的相关特征参数利用传感器进行数据采集，包括被控量如瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比及控制量如阀门开度，抽采泵功率；
步骤二：判断步骤一中的所有相关特征参数的取值是否满足瓦斯抽采系统的安全约束及效率约束，若不满足任意一条约束则停止抽采，结束智能调控过程，若满足所有约束，则进入步骤三；
步骤三：利用当前采样时间点前的历史数据，通过RNN网络分别分析被控量的时间序列信息，得到理想变化曲线，并将其作为DMC(动态矩阵预测控制算法)模型需要无限接近的参考曲线；
步骤四：利用DMC(动态矩阵预测控制算法)模型对控制量进行预测建模，输入为瓦斯抽采系统当前被控量状态，以无限接近参考曲线为目标，输出控制量的调控策略；
步骤五：估计在当前控制量的调控策略下，被控量的理想输出，与当前被控量的实际值进行误差计算；
步骤六：判断当前采样时间点是否为系统设定的调控结束时间点，若不满足，则更新当前采样时间点，并利用误差进行滚动优化及校正反馈，重复步骤一到步骤五，否则结束智能调控过程。
本发明由各个抽采管处的传感器获取时刻数据，如温度传感器、浓度传感器和压力传感器以探测CO、C2H4、O2、瓦斯浓度，抽采时的温度和压力条件，由数据分析判断是否超出安全阈值，若超出安全阈值，则由DMC(动态矩阵预测控制算法模型)控制关闭抽采阀门，若未超出安全阈值，则根据获取的相应数据，由RNN神经网络计算出未来瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比的抽采曲线，由DMC控制抽采阀门和抽采功率使瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量，瓦斯抽采负压及抽采泵效能比无限接近参考曲线，实现瓦斯的最优抽采。
通过在各个抽采分支上安装压力传感器、浓度传感器和温度传感器结合RNN神经网络预测曲线，利用DMC控制抽采管网分支阀门进行实时监测报警和开度调控，为判断井下瓦斯抽采系统运行状态和矿井瓦斯安全抽采提供了方法。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种矿井瓦斯抽采动态调控系统，其特征在于，包括数据采集系统、数据处理系统；
所述数据采集系统用于采集各个抽采管网分支上的阀门周边的环境条件信息及瓦斯浓度，并同时采集抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度，并将采集到的各类数据传输至所述数据处理系统；
所述数据处理系统用于对所述环境条件信息及瓦斯浓度进行判断，若判断为不安全，则关闭相应的抽采管网分支上的所述阀门，若判断为安全，则根据所述抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个所述抽采管网分支阀门的开度。
2.如权利要求1所述的矿井瓦斯抽采动态调控系统，其特征在于，所述环境条件信息包括CO浓度、O2浓度、C2H4、温度以及负压。
3.如权利要求1所述的矿井瓦斯抽采动态调控系统，其特征在于，所述环境条件信息判断具体包括：所述抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、瓦斯浓度超出限制，并且温度、负压超出瓦斯抽采安全标准时，控制关闭相应的所述抽采管网分支上的所述阀门；当抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、浓度、温度、负压均未超出阈值时，则根据所述抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度以及各个抽采管网分支上的瓦斯浓度控制各个所述抽采管网分支阀门的开度。
4.如权利要求1所述的矿井瓦斯抽采动态调控系统，其特征在于，所述矿井瓦斯抽采动态调控系统还包括显示系统，所述显示系统用于显示各个所述抽采管网分支上的监测数据。
5.如权利要求4所述的矿井瓦斯抽采动态调控系统，其特征在于，所述显示系统显示的所述监测数据包括：t时刻所述抽采管网中各分支的监测数据，以及与t时刻相对t-1时刻的数据变化量。
6.如权利要求5所述的矿井瓦斯抽采动态调控系统，其特征在于，所述显示系统还包括报警模块，当所述数据变化量超过设定的报警阈值，则报警模块根据接收到的响应信号，对不达标的监测指标进行瓦斯突出警示。
7.一种矿井瓦斯抽采动态调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：在初始时间t＝k的采样点，对瓦斯抽采系统的相关特征参数进行数据采集；
步骤二：判断步骤一中的所有所述相关特征参数的取值是否满足瓦斯抽采系统的安全约束及效率约束，若不满足任意一条约束则停止抽采，结束智能调控过程，若满足所有约束，则进入步骤三；
步骤三：利用当前采样时间点前的历史数据，分别分析所述相关特征参数的时间序列信息，得到理想变化曲线，并将其作为参考曲线；
步骤四：对所述相关特征参数进行预测建模，输出所述相关特征参数的调控策略；
步骤五：估计在当前所述相关特征参数的调控策略下，所述相关特征参数的理想输出，与当前相关特征参数的实际值进行误差计算；
步骤六：判断当前采样时间点是否为系统设定的调控结束时间点，若不满足，则更新当前采样时间点，并利用误差进行滚动优化及校正反馈，重复步骤一到步骤五，否则结束智能调控过程。
8.如权利要求7所述的矿井瓦斯抽采动态调控方法，其特征在于，所述瓦斯抽采系统的相关特征参数包括抽采管网分支上的阀门周边的CO、C2H4、O2、瓦斯浓度、温度、负压、抽采管网总支上的瓦斯流量及浓度、抽采管网分支上的阀门开度、抽采泵功率。
9.如权利要求7所述的矿井瓦斯抽采动态调控方法，其特征在于，所述步骤三通过RNN网络分别分析被控量的时间序列信息，得到理想变化曲线。
10.如权利要求7所述的矿井瓦斯抽采动态调控方法，其特征在于，所述步骤四中对所述相关特征参数进行预测建模为利用动态矩阵预测控制算法模型进行预测建模。
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