3.1 多传感器数据融合预测算法 - 计算机与信息技术学院 - 山西大学.doc

煤矿瓦斯浓度预警及安全决策系统设计与实现 内容提要 煤矿的安全生产关系到每一个井下工人的生命安全，必须采取有效的手段，对煤矿井下的瓦斯浓度进行预警。本系统主要用于煤矿井下的瓦斯浓度的预测和报警，在原有“煤矿井下多传感器数据融合安全预警系统”的基础上，对用户界面、用户操作、数据图像展示等方面进行了改进和优化，使得系统更加贴近井下实际生产情况。使用户在系统中可以直观地看到近一段时间瓦斯浓度、温度和风速的变化情况，当瓦斯浓度异常时，还可以报警并辅助管理者进行安全决策，尽早排除危险隐患，减少人员伤亡和财产损失。 关键词 瓦斯预测 安全预警 安全决策 引言 系统开发的背景 我国是一个人口大国，同时也是一个能源消耗大国。煤炭资源在我国一次性能源消费结构中所占的比例高达近70%。近几年，通过煤矿重组，煤矿事故的发生率有所降低，资源的利用率得到提高，但是煤矿安全总体形势依然十分严峻，瓦斯事故频频发生。2013年第一季度，全国煤矿一共发生17起较大以上级别的安全事故，共造成173人死亡，这其中瓦斯事故6起，共有94人死亡[1],死亡人数占到了54.3%。2012年，我国的煤矿百万吨死亡率为0.374%，与之前相比下降很多，但是与发达国家相比仍然相差甚远，世界发达国家煤矿百万吨死亡率为0.02%～0.03%，美国2011年这一数据为0.019%[2]。山西省2012年全年共发生各类煤矿安全事故39起，死亡83人，事故数量同比减少15起，下降27.78%；但是死亡人数却同比增加9人，上升12.16%[3]。 从以上数据不难看出，我国煤矿安全的形势十分严峻。煤矿的安全与否直接关系到井下工人的生命安全和矿井的设备安全，在开采煤矿的同时必须做好煤矿的安全工作，做好瓦斯灾害的预防和治理，因此必须采取有效的防控措施，对可能发生的煤矿瓦斯事故进行预警，提高井下环境的安全，减少事故的发生。 2012年学院与山西煤炭进出口集团科技发展有限公司联合申报获得太原市科技局项目资助，本论文是在该项目的资助下完成的。 系统开发的目的和意义 本系统旨在采用合理、科学的算法对未来一定时刻的瓦斯浓度进行预测，同时对预测结果进行安全评估，对异常情况进行报警，并提醒用户进行相关的安全决策。 系统的实现，对安全隐患能够做到早发现、早排除，在灾害即将来临时，能够提前疏散人员，最大限度的减少人员伤亡和财产损失。 目前国内外的研究现状 系统中的预测算法是核心技术，国内外目前在预警系统的研究方面，大多采用比较简单的预测算法，沈颂策[4]采用实时监控数据与前一时刻的值和前一小时的平均值进行比较，当实时数据较大时发出报警，该系统每隔10s采集一次传感器数据，因此对瓦斯浓度的瞬间增大十分敏感，但是系统的适应能力比较差，只有当发生大规模瓦斯涌出或瓦斯突出时才有较好的效果，单独使用效果欠佳；张纯如[5]等研究制作的矿井瓦斯浓度异常预警系统采用前后巡检周期瓦斯增幅比较法和平均值增幅比较法对瓦斯浓度进行预警，该算法仅仅比较瓦斯在近一段时间内的增幅情况进行预警，对于井下通风不畅等原因导致的瓦斯浓度缓慢升高等情况则不够敏感，因此仍然存在一定的安全隐患；谢丽明[6]等对时序加权数据融合的方法进行了研究，利用粗糙集理论进行数据融合，得到决策规则，再利用所得到的决策规则构成瓦斯预警监测器，系统通过这些规则判断当前安全与否，从而决定是否报警；其他还有诸如煤矿安全综合评价系统[7]、煤矿事故早期预警模型[8]等综合类预警模型和预警系统，他们对井下顶板、瓦斯、压力等情况综合分析，主要用于安全监控和风险评估，并根据评估结果进行决策，对于瓦斯预警没有较强的针对性。 穆文瑜[9]在对煤矿多传感器融合预警的研究中，研发了“煤矿井下多传感器数据融合安全预警系统”，用于对所研究算法预测数据的准确性进行评估。由于该系统制作主要用于获取实验结果数据，因此较为简单。本系统在此基础上进行改进，使系统可以真正用到实际生产中。在系统中采用基于数据融合的预测方法，综合考虑瓦斯浓度、温度、风速等多种影响因素，对未来某一时刻的瓦斯浓度进行预测，在系统中能够直观地看到近一段时间瓦斯浓度、温度和风速的变化曲线，综合分析近一段时间的历史数据和下一时刻的预测结果，当超过井下安全标准时，会发出警报，同时给出一定的辅助决策建议，帮助用户更好的决策。 需求分析 原系统现状 煤矿井下多传感器数据融合安全预警系统实现了历史数据查询、单传感器瓦斯预警、融合预测、煤矿安全知识和煤矿事故查询5个功能，其中历史数据查询、煤矿安全知识和煤矿事故查询这三个模块的功能较为简单,主要用于查询相关信息；单传感器瓦斯预警、融合预测这两个模块是系统的核心，但是在该系统中，仅仅可以得到预测结果，数据输出在Textbox控件中，数据的展示不够直观，数据库的连接需要手动操作，人工的工作量较大；另外