一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法技术

本发明专利技术涉及一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法，解决现有煤自燃预警方法预警精度较低、难以进行科学决策得到煤自燃的自燃位置，发火时间，隐患程度的问题。该方法包括：步骤一、布置传感器；步骤二、对传感器进行采样时间的配准；步骤三、在不同时刻对各传感器的采集值z(k)进行采集；步骤四、对步骤三中的各传感器的采集值z(k)进行降噪处理；步骤五、将预警点处传感器历史的实际检测数据

A multi-source information fusion early warning method for coal spontaneous combustion risk

【技术实现步骤摘要】
一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法
本专利技术涉及煤矿安全领域，具体涉及一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法。
技术介绍
我国煤炭资源十分丰富，煤炭产量和消费量均居世界前列，约占国内一次能源生产和消费总量的85％以上，但我国煤炭自燃火灾十分严重。据统计，我国煤矿自燃火灾约占矿井火灾的70％，一些自然发火严重的矿区，如充州、抚顺、鹤岗、窑街、义马、淮南、六枝等煤矿，其自然发火占矿井火灾次数的90％以上。随着矿井开采强度加大，采空区范围越来越大，漏风通道增多，受采掘活动、大气压变化的影响，煤矿采空区环境特征呈动态变化特征。由于煤炭自燃处于低温氧化阶段，煤火形成的环境复杂，气流性差，早期隐患难以及时辨识，在明显发火征兆之前难以辨识出自燃事件。同时，煤导热性差，高温点隐蔽，指标单一，不易判定煤自燃的发火程度。现有传感器检测系统对数据资源“挖掘”程度不够，煤自燃危险程度判别和防控决策的信息量不足，信息置信度极低，易形成险情漏报，指标气体与温度的内在关联不强，危险程度诊断缺乏导致预警滞后。此外，煤火区域范围广，人工巡检工作量大、盲区多、漏报率高。而对于现有预警系统而言，存在问题为：第一、煤自燃束管检测法的现状只能判定是否发生煤自燃现象，其在空间上仅仅能覆盖煤炭大范围采空区的某个特定区域，且只能提供安装部署在本地的事件属性。当煤自燃事件或目标特征在空间上不在其覆盖范围时，缺乏空间事件探测的分辨率。第二、现有决策预警系统存在强依赖于某一单一信源的现象，如果该信源出现故障，对于整个决策预警就会失效甚至崩溃，整个预警系统可靠性和鲁棒性低下。第三、单一传感器或多传感器信息的“机械式”组合难以对同一目标如煤自燃事件加以确认和互相验证，从而现有预警系统数据层传感器对于探测目标的置信度低下，例如一氧化碳浓度传感器难以和其他环境信息传感器进行有效融合以获得环境多属性特征，缺乏同一目标的不同特征属性验证，进而无法实现多指标科学决策。第四、由于各个传感器对目标的测量过程相对独立，其采样周期各不相同，采样起始时间不一致，各通信网络存在不同的延迟等因素，导致各个传感器的检测数据上传到融合中心时是异步的，而绝大多数特征层信息融合算法只能处理同步数据，进而导致滤波精度差，即使系统能够进行时间配准，但却没有能力解决时间配准带来的系统误差。第五、矿用化学传感器的使用寿命普遍低下，由于传感器固有缺陷以及环境变量的干扰，其随使用时间的增加误差也会显著增加，没有优化修正措施跟进，会导致误漏报率异常之高，预警系统可信度严重下降。综上所述煤自燃预警系统的种种问题最终导致难以进行科学决策得到煤自燃的自燃位置，发火时间，隐患程度。由于问题复杂、影响因素多，探测手段的局限性等，这些问题为采空区煤自燃综合预防和治理工作带来了极大的困难。现虽然取得一定的进展，但尚未得到圆满的解决。因此，研究能够有效进行煤自燃早期隐患辨识的预警方法，对其防控技术水平的提高具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有煤自燃预警方法预警精度较低、难以进行科学决策得到煤自燃的自燃位置，发火时间，隐患程度的问题，提供一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法，包括以下步骤：步骤一、在矿井采空区多个部署点分别布置集成多种气体传感器和温度传感器的监测装置；步骤二、对步骤一中气体浓度传感器和温度传感器进行采样时间的配准，得到相同时刻下各传感器的采集值；步骤201、记录传感器i在采样时刻tm的观测值zm；步骤202、通过多个观测值zm拟合得到曲线fi(t)，从而得到该传感器i任意时刻的采集值；步骤203、选取任一传感器的采样间隔作为基准采样间隔，其他传感器参照此基准采样间隔，选取拟合曲线上对应的值作为检测数据，从而得到相同时刻下各传感器的采集值；步骤三、不同时刻对各传感器的采集值z(k)进行采集，并将该采集值与煤自燃各项预警指标阈值进行比对，若超过预警指标阈值发出本地报警，未超过预警指标阈值则不报警；步骤四、对步骤三中的各传感器的采集值z(k)通过卡尔曼滤波方法进行降噪处理，得到优化后的各气体浓度检测数据步骤401、将传感器的实际观测值与步骤二中配准后的采集值作差，该差值的绝对值作为时间配准后引入的系统误差；步骤402、将步骤401中引入的系统误差和传感器本身固有误差相加作为传感器实际误差q(k)；步骤403、利用步骤402中的传感器实际误差及环境干扰r(k-1)采用下式计算卡尔曼增益K(k)；步骤404、利用步骤403中的卡尔曼增益和前一个采样时刻k-1的传感器实际检测数据值采用卡尔曼滤波方法进行降噪优化，得到当前时刻k传感器的实际检测数据步骤五、选取采空区环境温度较高点所在地作为煤自燃靶向预警点，将预警点处传感器历史的实际检测数据作为煤自燃特征，并对该数据进行归一化处理；步骤六、利用模拟退火的支持向量机SA-SVM对步骤五中获得的煤自燃特征进行提取，确定出煤自燃的隐患程度，并记录为发火时间；步骤601、将步骤五中归一化预处理后的实际检测数据输入SA-SVM预警模型；步骤602、通过SA-SVM预警模型中浓度与煤层温度的映射关系，输出实际预测的煤层温度；步骤603、将步骤602中的煤层温度与煤自燃临界温度阈值进行比对分析，确定出煤自燃的隐患程度，并将步骤五中历史实际检测数据超过阈值后直到当前时刻的时间记录为发火时间；步骤七、通过步骤五得到的煤自燃靶向预警点，以及步骤六得到的煤自燃的隐患程度、发火时间，从而完成煤自燃危险程度预警。进一步地，步骤202中，通过高斯曲线拟合或插值方法拟合曲线fi(t)。进一步地，步骤一中，气体传感器为O2、CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2气体浓度传感器(N2浓度信息是通过除去其他气体浓度后获得)。进一步地，步骤五中，传感器实际检测数据包括各气体浓度值、C2H6与C2H4浓度比值，CO2与CO浓度比值。进一步地，步骤403中，环境干扰r(k-1)通过以下公式计算得到，本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：1.本专利技术方法具有实施简单，成本低，容错高等特性。同时其所涉及的多源信息融合系统方法能够适应大范围采空区的复杂环境，扩展空间探测覆盖范围，增强空间探知分辨率；能够降低煤自燃特征信息的模糊度，提高信息煤自燃决策的可信度；不依赖单一信源，能够增强系统的生存能力，提升系统的鲁棒性和寿命。2、提高了全系统的的稳定性：本专利技术的煤自燃危险程度多源信息融合预警方法不依赖单一信源，如果某信源出现故障或通讯通道故障，不会造成系统决策功能的瘫痪。3、系统具有时间配准功能：本专利技术方法的时间配准使得系统相比于传统传感网络具有能够处理异步信息的特性，方法中还同时能够有效修正时间配准操作带来的系统误差。4.本专利技术煤自燃危险程度多源信息融合预警方法能够充分依据煤自燃机理理论，在宏观预警中准确、适时地进行煤层火灾的预报。整个系统相辅相成，利用分布式检测数据层，带反馈信息融合特征层，多信息智能融合决策层结构的全系统方法，实现对煤自燃全过程的跟踪和辨识。通过对过程的优化，数据库的完善以及人机交互，能够在事故发生的萌芽时期，协助人员进行准确有效的决策。5.本专利技术方法能够协助做到有的放矢地采取预防煤层本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在矿井采空区多个部署点分别布置集成多种气体传感器和温度传感器的监测装置；步骤二、对步骤一中气体浓度传感器和温度传感器进行采样时间的配准，得到相同时刻下各传感器的采集值；步骤201、记录传感器i在采样时刻tm的观测值zm；步骤202、通过多个观测值zm拟合得到曲线fi(t)，从而得到该传感器i任意时刻的采集值；步骤203、选取任一传感器的采样间隔作为基准采样间隔，其他传感器参照此基准采样间隔，选取拟合曲线上对应的值作为检测数据，从而得到相同时刻下各传感器的采集值；步骤三、不同时刻对各传感器的采集值z(k)进行采集，并将该采集值与煤自燃各项预警指标阈值进行比对，若超过预警指标阈值发出本地报警，未超过预警指标阈值则不报警；步骤四、对步骤三中的各传感器的采集值z(k)通过卡尔曼滤波方法进行降噪处理，得到优化后的各气体浓度检测数据

【技术特征摘要】
1.一种煤自燃危险程度多源信息融合预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在矿井采空区多个部署点分别布置集成多种气体传感器和温度传感器的监测装置；步骤二、对步骤一中气体浓度传感器和温度传感器进行采样时间的配准，得到相同时刻下各传感器的采集值；步骤201、记录传感器i在采样时刻tm的观测值zm；步骤202、通过多个观测值zm拟合得到曲线fi(t)，从而得到该传感器i任意时刻的采集值；步骤203、选取任一传感器的采样间隔作为基准采样间隔，其他传感器参照此基准采样间隔，选取拟合曲线上对应的值作为检测数据，从而得到相同时刻下各传感器的采集值；步骤三、不同时刻对各传感器的采集值z(k)进行采集，并将该采集值与煤自燃各项预警指标阈值进行比对，若超过预警指标阈值发出本地报警，未超过预警指标阈值则不报警；步骤四、对步骤三中的各传感器的采集值z(k)通过卡尔曼滤波方法进行降噪处理，得到优化后的各气体浓度检测数据步骤401、将传感器的实际观测值与步骤二中配准后的采集值作差，该差值的绝对值作为时间配准后引入的系统误差；步骤402、将步骤401中引入的系统误差和传感器本身固有误差相加作为传感器实际误差q(k)；步骤403、利用步骤402中的传感器实际误差及环境干扰r(k-1)采用下式计算卡尔曼增益K(k)；步骤404、利用步骤403中的卡尔曼增益和前一个采样时刻k-1的传感器实际检测数据值采用卡尔曼滤波方法进行降噪优化，得到当前时刻k传感器的实际检测数据步骤五、选取采空区环境温...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟峰，梁策，邓军，陈炜乐，赵佳祥，姚涵文，刘韩飞，王志强，轩晓景，李钊，濮明哲，王涵，何致涛，张豪豪，路翠珍，
申请(专利权)人：西安科技大学，西安捷锐消防科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61