CN114109509A

CN114109509A - 煤矿动力灾害监测报警方法和监测报警系统

Info

Publication number: CN114109509A
Application number: CN202111538791.XA
Authority: CN
Inventors: 孙继平
Original assignee: China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
Current assignee: China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
Priority date: 2021-12-15
Filing date: 2021-12-15
Publication date: 2022-03-01
Anticipated expiration: 2041-12-15
Also published as: CN114109509B

Abstract

本发明公开了一种煤矿动力灾害监测报警方法和监测报警系统。煤矿动力灾害具有短时、猛烈、破坏性强等特点，传统煤矿动力灾害报警系统的准确率难以满足安全生产需要，响应速度慢，极易发生错报和漏报。该系统包括Web服务器、socket服务器、报警装置、通信网络、测距装置，以及各类监测装置；可通过对多路监测装置的监测数据，场景中温度、形状、运动异常特征，设备的工作状态进行综合分析，判定是否出现煤矿动力灾害。该系统全面分析了煤矿采掘工作面发生动力灾害时的多种特征，可准确地判定采掘工作面的动力灾害，进而有效提高救援效率，及时采取相应的施救措施，避免巷道堵塞瓦斯积聚引发瓦斯爆炸等严重事故，避免或减少人员伤亡和财产损失。

Description

煤矿动力灾害监测报警方法和监测报警系统

技术领域

本发明涉及一种煤矿动力灾害监测报警方法和监测报警系统，该系统涉及冲击地压和煤与瓦斯突出监测、视频图像处理、数字信号处理和矿井通信等领域。

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、煤尘等事故困扰着煤矿安全生产。我国煤矿发生重特大事故中，多数为重特大瓦斯事故，瓦斯事故所造成的伤亡人数也是所有煤矿事故中所占比例最大的。因此，瓦斯事故防治十分重要。

瓦斯事故包括瓦斯爆炸、冲击地压、瓦斯窒息、瓦斯燃烧等事故。为避免或减少冲击地压事故发生，人们提出了多种煤(岩)与瓦斯突出和冲击地压防治方法，在煤矿安全生产工作中发挥着至关重要作用。但已有的煤与瓦斯突出或冲击地压实时监测与报警方法(包括微震、声发射、电磁辐射、热红外辐射等)响应速度慢、误报率和漏报率较高，难以满足企业和国家对煤矿安全生产的实际需要。

煤矿井下的采掘工作面易发生煤与瓦斯突出或冲击地压，当煤与瓦斯突出或冲击地压发生后，易造成工作面现场附近的工作人员被填埋或被困；另外煤与瓦斯突出或冲击地压会造成工作面附近巷道的堵塞，使巷道通风不畅，使瓦斯积聚，易引发瓦斯爆炸。如果能够在第一时间快速、准确地判定煤矿动力灾害的发生区域和灾变情况，快速启动应急预案，并制定有效的被困人员救援方案，及时组织救援人员对堵塞巷道采取处理措施，将有效避免由于瓦斯积聚引发的瓦斯爆炸等事故，有效避免或减少由于瓦斯窒息和瓦斯爆炸造成人员伤亡和财产损失。

发明内容

本发明目的在于提供一种煤矿动力灾害监测报警方法和监测报警系统，可监测煤矿采掘工作面的巷道中，由于煤与瓦斯突出和冲击地压灾害易引起场景温度、声音、震动、空气压力、风向、风速、甲烷浓度、粉尘浓度等监测指标的异常波动，并且煤与瓦斯突出和冲击地压灾害发生时，煤、岩体瞬间抛出产生的异物或附近设备的异常移动，以及冲击破坏力导致的设备工作状态异常、故障等异常情况。此外，通常巷道中煤壁与环境温度相近，而未开采区域深部的温度高于煤壁和环境温度，当发生煤矿动力灾害时，未开采区域深部的煤体瞬间涌出，导致场景温度发生异常波动。因此，通过分析这些异常特征、异常移动物体和设备工作状态的监测数据，可快速、可靠地实现进行煤与瓦斯突出和冲击地压灾害等煤矿动力灾害的报警。

在煤矿动力灾害监测报警方法和监测报警系统中，所述煤矿动力灾害包括煤与瓦斯突出和冲击地压。

煤矿动力灾害监测报警系统包括温度监测装置、声音监测装置、震动监测装置、空气压力监测装置、风向监测装置、风速监测装置、甲烷监测装置、测距装置、通信网络、Web服务器、socket服务器、报警单元；在煤矿掘进工作面和综采工作面巷道布设监测装置、视觉测距装置和报警单元；socket服务器通过通信网络获取监测区域内的监测装置和测距装置的多路监测数据，并分析监测数据中是否存在异常特征和异常移动物体，实时诊断采集设备和通信设备是否存在工作异常状态，以及判定是否满足报警条件；Web服务器与socket服务器相连接，并显示socket服务器发送至Web服务器的用于显示的数据、异常警告信号或报警信号，以及显示测距装置的实时监测画面；报警单元通过通信网络接收报警信号后，发出声光和振动报警。

进一步地，所述监测报警系统的温度监测装置包括红外测温仪和红外热成像仪；测距装置包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达，以及3D摄像机；震动监测装置包括微震监测装置和声发射监测装置；用于显示的数据包括监测数据、工作异常数据和分析数据。

进一步地，所述监测报警系统的3D摄像机包括基于时间飞行法测距法的测距摄像机，基于结构光测距法的测距摄像机，基于双目视觉测距法的测距摄像机；基于结构光测距法的测距摄像机采用一束特定波长的红外光作为照射光源，并依据返回的光学畸变图像得到被测物体与摄像机之间的距离；基于双目视觉测距法的测距摄像机采用双可见光或双红外波段的摄像机。

进一步地，所述监测报警系统的雷达装置包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达。

煤矿动力灾害监测报警方法包括以下步骤：

A1：在煤矿采掘工作面布设监测报警系统，并对系统进行初始化；

A2：实时采集监测区域内的多路监测数据，并分析是否存在疑似冲击地压或煤与瓦斯突出灾害的异常特征、形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体和异常移动物体；

A3：实时诊断监测报警系统中多路监测数据的采集设备，以及数据传输网络中的通信设备，并分析所述设备是否存在工作异常状态；

A4：循环A2～A3，当监测数据中存在部分或全部异常特征，以及存在形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体或异常移动物体，且异常特征持续一定时间时；或当监测数据中存在部分或全部异常特征，以及存在形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体或异常移动物体，且所述设备在短时间内相继出现工作异常状态时；则监测报警系统发出异常警告信号；

A5：当出现异常警告信号后，监测报警系统分析监测区域内的甲烷浓度；当监测区域内的甲烷浓度正常，则发出冲击地压报警信号；当监测区域内的甲烷浓度迅速增高或达到报警值，则发出煤与瓦斯突出报警信号。

进一步地，所述监测报警方法中，异常特征包括：声音强度和频率超过设定阈值，震动信号的能量和频率变化超过设定阈值，空气压力超过设定阈值，巷道风向逆转，巷道风速超过设定阈值，甲烷浓度超过设定阈值，粉尘浓度超过设定阈值。

进一步地，所述监测报警方法中，监测数据包括：监测区域的场景温度、声音、震动、空气压力、风向、风速、甲烷浓度、粉尘浓度、视频图像和场景深度；工作异常状态包括：采集设备工作过程中的设备异常或故障报警；通信设备的传输链路异常中断，设备异常或故障报警。

进一步地，所述监测报警方法中，形状异常物体的判定过程包括：提取测距装置采集的视频图像中任意相邻帧图像；计算相邻两帧图像的像素差值图像和像素差值变化率图像；求取像素差值图像的灰度平均值M₁和像素差值变化率图像的灰度平均值M₂；当灰度平均值M₁大于阈值M_T1，或灰度平均值M₂大于阈值M_T2时，则判定为存在形状异常物体。

进一步地，所述监测报警方法中，温度异常物体的判定过程包括：根据多次测量的场景温度计算对应的温度变化图像和温度变化率图像；提取出温度变化图像中大于温度变化阈值的区域总面积S₁，以及提取出温度变化率图像中大于温度变化率阈值的区域总面积S₂；当区域总面积S₁大于阈值S_T1，或区域总面积S₂大于阈值S_T2时，则判定为存在温度异常物体。

进一步地，所述监测报警方法中，异常堆积物体的判定过程包括：利用测距装置获取监测区域内相邻两次的场景深度，并计算对应的深度变化图像；提取出深度变化图像中大于深度变化阈值的异常区域；通过公式V＝Sa*gray*num计算异常物体的体积V；当异常物体的体积V大于阈值V_T时，则判定为存在异常堆积物体；Sa为深度变化图像中单个像素对应的实际场景面积，gray为异常区域的像素平均值，num为异常区域的像素总数。

进一步地，所述监测报警方法中，异常移动物体的判定包括：利用测距装置对监测区域内物体进行测距，并计算连续n次测距后某一物体距离的方差Δd，

当Δd>d₀时，则判定该物体为移动物体；当某一物体为移动物体时，通过公式

计算该物体的移动速度，通过公式

计算该物体的移动加速度；如果移动速度v>v₀，或v’>v’₀时，判定存在异常移动物体；d_aver为连续n次测距的物体距离平均值，d_i为第i次测距的物体距离，d_i-1为第i-1次测距的物体距离；Δs为连续两次测距的间隔时间，v为物体的移动速度，v’为物体的移动加速度，v_i为物体在第i次测距后的移动速度，v_i-1为物体在第i-1次测距后的移动速度，v₀为移动速度阈值，v’₀为加速度阈值。

附图说明

图1煤矿动力监测报警系统的组成示意图。

图2煤矿动力监测报警方法的流程示意图。

具体实施方式

通过以下说明，附图实施案例变得显而易见，其仅结合附图描述的至少一种优选但非限制性实施例的示例方式给出。

如图1所示的煤矿动力监测报警系统的组成示意图，其系统主要组成包括：

1.socket服务器(1)：socket服务器通过通信网络获取监测区域内的监测装置和测距装置的多路监测数据，监测数据包括：瓦斯浓度数据、温度场数据、巷道风向数据、巷道风速数据、声音数据、微震数据、声发射数据、视频图像数据、场景深度数据、采集设备和通信设备的工作状态数据。此外，负责对各路监测数据进行存储，以及分析接收的监测数据中是否存在异常特征和异常移动物体，实时诊断采集设备和通信设备的工作状态数据中是否存在工作异常状态数据，以及判定是否满足报警条件；如果满足报警条件将向报警单元发出报警信号。

2.报警单元(2)：与socket服务器通过通信网络接口进行连接。正常情况下，由socket服务器控制是否发出声光和振动报警；紧急情况下，也可以由生产管理人员手动触发报警，报警单元可安装于井下采掘工作面附件，也可安装于井上安全监控中心。

3.Web服务器备(3)：Web服务器与socket服务器相连接，并显示socket服务器发送至Web服务器的用于显示的数据、异常警告信号或报警信号，以及显示测距装置的实时监测画面。通常用于为生产管理人员提供数据查询和生产监控服务，并具有警报显示和GIS服务功能。

4.核心交换机(4)：负责所有接入矿用以太网的设备的管理和数据交换，与井下交换机(5)通过光纤连接。

5.井下交换机(5)：负责数据分站的接入和数据交换，通过光纤与各井下交换机以环网方式连接。

6.分站(6)：负责各监测装置的数据接入和数据传输，具有网络交换机功能，与井下交换机通过光纤连接，具有RS485接口。由核心交换机(4)、井下交换机(5)、分站(6)和必要的通信线缆等构成通信网络。

7.温度监测装置(7)：可采用无线温度传感器、红外热成像仪、红外热电释或红外测温仪中的任意一种或多种设备。无线温度传感器可采用无线传感器网络设备，星型连接方式，由协调器节点设备通过RS485接口连接分站(6)；红外热成像仪可采用具有智能识别功能的热成像设备，直接通过网络接口连接分站(6)；可采用数字式红外热电释报警器，通过RS485接口模块连接分站(6)；红外测温仪可采用非接触式红外温度仪DT8012B，通过RS485接口模块连接分站(6)。

8.声音监测装置(8)：能够输出声音信号的强度和频率，可采用普通声音传感器，通过RS485接口模块连接分站(6)；也可采用具有声音和图像一体化采集的网络摄像机，直接通过网络接口连接分站(6)。

9.震动监测装置(9)：能够输出震动信号的能量和频率，采用微震监测装置和声发射监测装置，通过RS485接口模块连接至分站(6)。

10.空气压力监测装置(10)：通过RS485接口模块连接分站(6)；采用多点布设的方式，并安装于采掘工作面附近的巷道，或与其他监测设备一体化安装。

11.风向监测装置(11)：可采用机械式风向传感器，也可采用一体化超声波风速风向传感器，通过信号线连接至分站(6)。

12.风速监测装置(12)：可采用机械式风速传感器，也可采用一体化超声波风速风向传感器。超声波风速风向传感器通过交叉超声波的时间差得到风速及风向，直接集成风向监测装置(11)。可采用HS-FSSB01一体化超声波风速风向传感器，通过RS485接口模块连接数据分站(6)。

13.甲烷监测装置(13)：采用高低浓度甲烷传感器或全量程甲烷传感器，通过RS485接口模块连接至分站(6)。

14.测距装置(14)：采用一种或多种雷达装置，一种或多种3D摄像机。雷达装置包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达。3D摄像机包括基于时间飞行法测距法的测距摄像机，基于结构光测距法的测距摄像机，基于双目视觉测距法的测距摄像机。基于结构光测距法的测距摄像机采用一束特定波长的红外光作为照射光源，并依据返回的光学畸变图像得到被测物体与摄像机之间的距离；基于双目视觉测距法的测距摄像机采用双可见光或双红外波段的摄像机。测距装置直接通过网络接口连接至分站(6)。

15.工作状态监测单元(15)：主要监测报警系统中多路监测数据的采集设备，以及数据传输网络中的通信设备，也可监测采掘工作面的其他机电设备。设备工作状态中的工作异常状态主要包括：通信设备的传输链路异常中断，设备异常或故障报警；采集设备工作过程中的设备异常或故障报警。工作状态监测单元通过RS485接口模块连接至分站(6)。

如图2所示的煤矿动力监测报警方法的流程示意图，其详细实现过程如下：

1.初始化(201)：在煤矿采掘工作面布设监测报警系统，并进行各类传感器和监测装置的校准，3D摄像机的距离标定，以及设定冲击地压、煤与瓦斯突出的异常特征判定阈值，初始化完成之后执行(202)。监测报警系统包括温度监测装置、声音监测装置、震动监测装置、空气压力监测装置、风向监测装置、风速监测装置、甲烷监测装置、测距装置、通信网络、Web服务器、socket服务器、报警单元。

2.采集监测数据(202)：各类监测装置实时采集监测区域内的多路监测数据和设备工作状态，当监测报警系统接收到监测数据和设备工作状态后，对数据进行存储并执行(203)。采集的监测数据包括：监测区域的场景温度、声音、震动、空气压力、风向、风速、甲烷浓度、粉尘浓度、视频图像和场景深度；设备工作状态包括：设备工作过程中是否存在异常或故障报警；通信设备的传输链路是否存在异常中断，设备是否存在异常或故障报警。

3.分析监测数据(203)：监测报警系统将获取的监测数据进行分析，分析是否存在疑似冲击地压或煤与瓦斯突出灾害的异常特征、形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体或异常移动物体，并实时诊断监测报警系统中设备是否存在工作异常状态。当存在疑似冲击地压或煤与瓦斯突出灾害的异常特征、形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体或异常移动物体时，执行(204)。

监测数据中，异常特征包括：声音强度和频率超过设定阈值，震动信号的能量和频率变化超过设定阈值，空气压力超过设定阈值，巷道风向逆转，巷道风速超过设定阈值，甲烷浓度超过设定阈值，粉尘浓度超过设定阈值；设备工作异常状态包括：采集设备工作过程中的设备异常或故障报警；通信设备的传输链路异常中断，设备异常或故障报警。

监测数据中，形状异常物体的判定过程包括：提取测距装置采集的视频图像中任意相邻帧图像；计算相邻两帧图像的像素差值图像和像素差值变化率图像；求取像素差值图像的灰度平均值M₁和像素差值变化率图像的灰度平均值M₂；当灰度平均值M₁大于阈值M_T1，或灰度平均值M₂大于阈值M_T2时，则判定为存在形状异常物体。

监测数据中，异常堆积物体的判定过程包括：利用测距装置获取监测区域内相邻两次的场景深度，并计算对应的深度变化图像；提取出深度变化图像中大于深度变化阈值的异常区域；通过公式V＝Sa*gray*num计算异常物体的体积V；当异常物体的体积V大于阈值V_T时，则判定为存在异常堆积物体；Sa为深度变化图像中单个像素对应的实际场景面积，gray为异常区域的像素平均值，num为异常区域的像素总数。

监测数据中，异常移动物体为监测区域内移动物体的移动速度大于速度阈值或移动加速度大于加速度阈值。异常移动物体的判定过程包括：利用测距装置对监测区域内物体进行测距，并计算连续n次测距后某一物体距离的方差Δd，

计算该物体的移动速度，通过公式

监测数据中，温度异常物体的判定过程包括：根据多次测量的场景温度计算对应的温度变化图像和温度变化率图像；提取出温度变化图像中大于温度变化阈值的区域总面积S₁，以及提取出温度变化率图像中大于温度变化率阈值的区域总面积S₂；当区域总面积S₁大于阈值S_T1，或区域总面积S₂大于阈值S_T2时，则判定为存在温度异常物体。

其中，温度变化图像

温度变化率图像

T为温度变化图像，T’为温度变化率图像，N为连续测量的场景温度总次数，Δt为相邻两次测量间隔的时间，T_i为第i次测量的场景温度，T_i-1为第i-1次测量的场景温度。

4.存在疑似煤矿动力灾害的异常特征，异常物体，并且持续一定时间？(204)：当监测报警系统判定当前的监测数据中存在部分或全部异常特征，以及存在形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体或异常移动物体，且异常特征持续一定时间时，则监测报警系统发出异常警告信号，并执行(206)。当判定条件不满足时，执行(205)。

5.存在疑似煤矿动力灾害的异常特征，异常物体，并且设备存在工作异常？(205)：当监测报警系统判定当前的监测数据中存在部分或全部异常特征，以及存在形状异常物体、温度异常物体、异常堆积物体或异常移动物体，且采集设备或通信设备在短时间内相继出现工作异常状态时，则监测报警系统发出异常警告信号，并执行(206)。当判定条件不满足时，返回执行(203)。

6.甲烷浓度异常？(206)：当出现异常警告信号后，监测报警系统分析监测区域内的甲烷浓度；当监测区域内的甲烷浓度正常时，执行(207)；当监测区域内的甲烷浓度迅速增高或达到报警值时，执行(208)。

7.冲击地压报警(207)：发出冲击地压报警信号，报警单元可自动发出声光、振动报警，或生产管理人员手动发出报警和断电闭锁信号，切断煤矿井下全部非本质安全电气设备电源，下发调度指令通知撤出煤矿井下作业人员。

8.煤与瓦斯突出报警(208)：发出煤与瓦斯突出报警信号，报警单元可自动发出声光、振动报警，或生产管理人员可手动发出报警和断电闭锁信号，切断煤矿井下全部非本质安全电气设备电源，下发调度指令通知撤出煤矿井下作业人员。

Claims

1.一种煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：煤矿动力灾害包括冲击地压、煤与瓦斯突出，所述监测报警方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：异常特征包括：声音强度和频率超过设定阈值，震动信号的能量和频率变化超过设定阈值，空气压力超过设定阈值，巷道风向逆转，巷道风速超过设定阈值，甲烷浓度超过设定阈值，粉尘浓度超过设定阈值。

3.如权利要求1所述的煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：监测数据包括：监测区域的场景温度、声音、震动、空气压力、风向、风速、甲烷浓度、粉尘浓度、视频图像和场景深度；工作异常状态包括：采集设备工作过程中的设备异常或故障报警；通信设备的传输链路异常中断，设备异常或故障报警。

4.如权利要求1所述的煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：形状异常物体的判定过程包括：提取测距装置采集的视频图像中任意相邻帧图像；计算相邻两帧图像的像素差值图像和像素差值变化率图像；求取像素差值图像的灰度平均值M₁和像素差值变化率图像的灰度平均值M₂；当灰度平均值M₁大于阈值M_T1，或灰度平均值M₂大于阈值M_T2时，则判定为存在形状异常物体。

5.如权利要求1所述的煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：温度异常物体的判定过程包括：根据多次测量的场景温度计算对应的温度变化图像和温度变化率图像；提取出温度变化图像中大于温度变化阈值的区域总面积S₁，以及提取出温度变化率图像中大于温度变化率阈值的区域总面积S₂；当区域总面积S₁大于阈值S_T1，或区域总面积S₂大于阈值S_T2时，则判定为存在温度异常物体。

6.如权利要求1所述的煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：异常堆积物体的判定过程包括：利用测距装置获取监测区域内相邻两次的场景深度，并计算对应的深度变化图像；提取出深度变化图像中大于深度变化阈值的异常区域；通过公式V＝Sa*gray*num计算异常物体的体积V；当异常物体的体积V大于阈值V_T时，则判定为存在异常堆积物体；Sa为深度变化图像中单个像素对应的实际场景面积，gray为异常区域的像素平均值，num为异常区域的像素总数。

7.如权利要求1所述的煤矿动力灾害监测报警方法，其特征在于：异常移动物体的判定过程包括：利用测距装置对监测区域内物体进行测距，并计算连续n次测距后某一物体距离的方差Δd，

计算该物体的移动速度，通过公式

8.一种煤矿动力灾害监测报警系统，其特征在于：系统包括温度监测装置、声音监测装置、震动监测装置、空气压力监测装置、风向监测装置、风速监测装置、甲烷监测装置、测距装置、通信网络、Web服务器、socket服务器、报警单元；在煤矿掘进工作面和综采工作面巷道布设监测装置、测距装置和报警单元；socket服务器通过通信网络获取监测区域内的监测装置和测距装置的多路监测数据，并分析监测数据中是否存在异常特征和异常移动物体，实时诊断采集设备和通信设备是否存在工作异常状态，以及判定是否满足报警条件；Web服务器与socket服务器相连接，并显示socket服务器发送至Web服务器的用于显示的数据、异常警告信号或报警信号，以及显示测距装置的实时监测画面；报警单元通过通信网络接收报警信号后，发出声光和振动报警。

9.如权利要求8所述的煤矿动力灾害监测报警系统，其特征在于：温度监测装置包括红外测温仪和红外热成像仪；测距装置包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达，以及3D摄像机；震动监测装置包括微震监测装置和声发射监测装置；用于显示的数据包括监测数据、工作异常数据和分析数据。

10.如权利要求9所述的煤矿动力灾害监测报警系统，其特征在于：3D摄像机包括：基于时间飞行法测距法的测距摄像机，基于结构光测距法的测距摄像机，基于双目视觉测距法的测距摄像机；基于结构光测距法的测距摄像机采用一束特定波长的红外光作为照射光源，并依据返回的光学畸变图像得到被测物体与摄像机之间的距离；基于双目视觉测距法的测距摄像机采用双可见光或双红外波段的摄像机。