基于改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法的煤礦井下安全監(jiān)控研究

劉 輝 ，張曉利 ，黃天塵 ，趙 堃

(1.陜西涌鑫礦業(yè)有限責(zé)任公司，陜西 榆林 719000；2.西安郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，西安 710000)

0 引言

煤炭作為一種重要的生產(chǎn)資料和生活資料，對人類的生存和發(fā)展具有十分重要的意義。我國是一個巨大的能源需求國，對煤炭的需求量非常大。與此同時，煤炭資源數(shù)量龐大，而且分布范圍很廣，但煤炭大部分都是在地下，所以必須在地下進(jìn)行開采[1]。煤礦是指人們在富煤的礦區(qū)進(jìn)行煤炭資源開發(fā)的地區(qū)，在地下開采需要打井，而且深入地下，經(jīng)常會存在瓦斯窒息、瓦斯爆炸、礦洞坍塌、地下水倒灌等嚴(yán)重的安全隱患。安全是礦井作業(yè)的重要先決條件，礦井作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，受包括風(fēng)速、空氣瓦斯量、空氣溫度、濕度等多種因素的影響。所以，對煤礦礦井地下環(huán)境進(jìn)行有效的監(jiān)測有著重要的研究意義。

從現(xiàn)階段煤礦井下安全監(jiān)控方法的研究與應(yīng)用情況來看，文獻(xiàn)[1]提出的基于無線傳感器的煤礦井下安全監(jiān)控方法、文獻(xiàn)[2]提出的基于ARDUINO的礦井下環(huán)境監(jiān)控方法以及文獻(xiàn)[3]提出的基于GA-PSO-BP混合優(yōu)化算法的礦井檢測方法發(fā)展較為成熟，其中文獻(xiàn)[1]提出的監(jiān)控方法主要通過無線傳感器節(jié)點(diǎn)對礦井下的各種有害氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，利用匯聚節(jié)點(diǎn)對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和打包，并將其傳送到應(yīng)用層，關(guān)聯(lián)分析法以接收到的有害氣體數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對礦井下有害氣體的安全監(jiān)測。文獻(xiàn)[2]提出的監(jiān)控方法采集到的礦山粉塵濃度、風(fēng)速等動態(tài)數(shù)據(jù)，可以由對應(yīng)的傳感器獲得，將它們傳送到ARDUINO主控。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)云平臺，實(shí)現(xiàn)對環(huán)境監(jiān)測的遠(yuǎn)程監(jiān)控，以及對智能通風(fēng)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制。而文獻(xiàn)[3]提出方法將遺傳算法與微粒群算法相結(jié)合的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了傳感器終端在復(fù)雜環(huán)境中相關(guān)參數(shù)的補(bǔ)償。然而上述傳統(tǒng)的監(jiān)控方法主要針對的是煤礦井下的氣體環(huán)境，缺少對溫度、濕度以及礦壓等方面的安全監(jiān)控，且在實(shí)際運(yùn)行過程中，傳統(tǒng)監(jiān)控方法存在明顯的精度問題，最終降低煤礦井下工作的安全性，為此引入改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法。

改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法融合了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合兩種算法，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，它是以徑向基函數(shù)為激活函數(shù)的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出是RBF與其輸入的RBF函數(shù)的一個線性合成，并通過RBF網(wǎng)絡(luò)來模擬RBF網(wǎng)絡(luò)。而數(shù)據(jù)融合就是將多傳感器信息源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行聯(lián)合、相關(guān)及組合，從而獲得更為準(zhǔn)確的位置估計(jì)及身份估計(jì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)態(tài)勢、威脅以及其重要程度實(shí)時、完整評價(jià)的處理過程。利用改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法對煤礦井下安全監(jiān)控方法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，在增加煤礦井下環(huán)境監(jiān)控參數(shù)的同時，提高環(huán)境監(jiān)控精度，間接的提升煤礦井下工作的安全性。

1 煤礦井下安全監(jiān)控方法設(shè)計(jì)

煤礦井下常見的安全災(zāi)害主要包括瓦斯、火災(zāi)、水災(zāi)、礦井脫落等事故，礦井正常開采時，煤巖體裂隙中會產(chǎn)生瓦斯氣體。煤氣是一種可燃、易爆的氣體，遇火即燃。礦井環(huán)境復(fù)雜，空間狹小，一旦發(fā)生爆炸事故，將會對礦井內(nèi)的人身和財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重危害。采空區(qū)、古空區(qū)、突水、斷層導(dǎo)水、奧灰水的涌出，是造成礦井積水的主要因素[2]。在采煤過程中，由于采煤過程中產(chǎn)生的“地下空隙”，破壞了巖石原有的受力狀態(tài)，導(dǎo)致巖石的應(yīng)力再分配，從而導(dǎo)致周圍巖石發(fā)生變形、位移和破壞，從而引發(fā)了礦井落石、塌方等事故。根據(jù)煤礦井下安全事故的類型，優(yōu)化設(shè)計(jì)的煤礦井下安全監(jiān)控方法分別從溫度、濕度、氣體環(huán)境以及礦井結(jié)構(gòu)應(yīng)力4個方面進(jìn)行監(jiān)控，在改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法的支持下，提高方法的安全監(jiān)控效果。

1.1 煤礦井下環(huán)境參數(shù)監(jiān)測傳感器設(shè)計(jì)

優(yōu)化設(shè)計(jì)的瓦斯傳感器以嵌入式芯片作為核心控制單元，能夠?qū)γ旱V井下中的甲烷濃度進(jìn)行實(shí)時在線監(jiān)測。優(yōu)化設(shè)計(jì)瓦斯傳感器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 瓦斯傳感器內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

從圖1中可以看出，優(yōu)化設(shè)計(jì)的瓦斯傳感器由單片機(jī)、顯示器、看門狗、以及電源穩(wěn)壓、前置放大和A/D轉(zhuǎn)換等組成的電源轉(zhuǎn)換模塊組成。甲烷氣體與空氣的混合氣中，甲烷的爆炸范圍為5.0%～15%，所以因此設(shè)置瓦斯傳感器的測量范圍選擇在0%～5%即可滿足礦井生產(chǎn)的要求。優(yōu)化設(shè)計(jì)的溫濕度傳感器由溫度探頭和濕度探頭兩部分組成，分別連于其內(nèi)部的處理器，處理溫、濕度探頭傳遞來的信息，并通過溫/濕度頻率輸出、溫/濕度電流輸出、485輸出[3]。溫度探頭和濕度探頭都使用了先進(jìn)的傳感元件，因此在溫濕度的檢測和測量方面，具有非常高的靈敏度和寬廣的范圍，其穩(wěn)定性也是比較好，并且具有良好的兼容性。優(yōu)化設(shè)計(jì)溫濕度傳感器的內(nèi)部連接電路如圖2所示。

圖2 溫濕度傳感器內(nèi)部電路圖

另外，還需要改裝應(yīng)力傳感器、煙霧傳感器、人體紅外釋熱電傳感器以及風(fēng)速傳感器作為煤礦井下安全監(jiān)控方法的輔助工具，分別用來監(jiān)測煤礦井下各個位置的應(yīng)力、環(huán)境煙霧程度、人員位置以及氣體流動情況[4]。最終通過供電電路將多傳感器設(shè)備調(diào)整至運(yùn)行狀態(tài)，并通過無線通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)傳感器之間的數(shù)據(jù)傳輸。

1.2 確定煤礦井下監(jiān)測傳感器位置

煤礦井下監(jiān)測傳感器選址的目的是保證傳感器的監(jiān)測面積能夠?qū)崿F(xiàn)煤礦井下區(qū)域的全覆蓋，且最大程度的減少傳感器的安裝數(shù)量。構(gòu)造一個關(guān)于節(jié)點(diǎn)之間最短風(fēng)流經(jīng)時間的節(jié)點(diǎn)鄰接矩陣，將其記為：

G=F×F=[gij]

(1)

其中：F為風(fēng)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合，gij表示煤礦井下環(huán)境中從上游節(jié)點(diǎn)i至下游節(jié)點(diǎn)j的風(fēng)流流經(jīng)時間，該變量的計(jì)算公式如下：

(2)

圖3 改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法原理圖

公式(2)中變量l(i，j)和v(i，j)分別表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的井下巷道長度和平均風(fēng)流速度，E和L對應(yīng)的是風(fēng)網(wǎng)有向邊集合和節(jié)點(diǎn)之間的風(fēng)流路徑，D為節(jié)點(diǎn)直接相鄰的下游節(jié)點(diǎn)集合[5]。采用Dijkstra 算法對煤礦井下環(huán)境中的風(fēng)流路徑進(jìn)行求解，并由此得出傳感器安裝位置的確定結(jié)果：

k=gij(lij+h(j，k))

(3)

公式(3)中變量lij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)k之間的最短路徑，h(j，k)為節(jié)點(diǎn)j到節(jié)點(diǎn)k的弧長，由此即可得出煤礦井下監(jiān)測傳感器安裝位置的確定結(jié)果[6]。同理考慮煤礦井下火災(zāi)與水災(zāi)可能發(fā)生的位置、井下施工位置以及煤礦實(shí)時應(yīng)力變化情況等因素，得出溫濕度傳感器、礦壓傳感器等設(shè)備的具體安裝位置，在實(shí)際安裝過程中要求任意兩個傳感器之間的位置滿足如下條件：

(4)

其中：Ri和Rj分別為傳感器i和j的感知半徑。最終將優(yōu)化設(shè)計(jì)的煤礦井下環(huán)境參數(shù)監(jiān)測傳感器安裝在指定位置上。

1.3 利用改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法采集并處理傳感數(shù)據(jù)

利用設(shè)計(jì)并安裝在煤礦井下環(huán)境中的傳感器設(shè)備，采集實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)，在每一個周期中，每一個參數(shù)的采樣時間是2秒，通過定時器來實(shí)現(xiàn)對每個參數(shù)的采樣時間定時，在2秒之內(nèi)，對對應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行1 000個采樣點(diǎn)的采集，在定時器的支持下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集程序的定時中斷，在中斷服務(wù)程序中，對監(jiān)測參數(shù)進(jìn)行A/D采樣，在AD采樣的時候，傳感器的I/O口模擬芯片的時鐘、片選信號，對參數(shù)模擬信號進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換[7]。因?yàn)楦鱾€參量的測量波形在起始和終止階段與其之前和之后的參量之間有一段特定的過渡時期，所以各個參量信號的第250到750個取樣點(diǎn)之間的穩(wěn)定的測量信號被取樣。采樣后的數(shù)據(jù)存至特定的數(shù)組，用于數(shù)字濾波，以去除不穩(wěn)定的參數(shù)值及尖峰數(shù)據(jù)。煤礦井下環(huán)境參數(shù)的采集結(jié)果可以表示為：

x～N(μ，σ)

(5)

其中：μ和σ分別表示傳感器所有測量值的平均值和方差。傳感器采集數(shù)據(jù)的分布函數(shù)如下：

(6)

最終得出煤礦井下環(huán)境參數(shù)的初始采集量為：

Ngather=fgather·Δtgather

(7)

式中，fgather為環(huán)境參數(shù)的采集頻率，Δtgather表示的是數(shù)據(jù)連續(xù)采集時間[8]。在此基礎(chǔ)上，利用公式(6)對初始采集的煤礦井下環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，濾波處理過程如下：

(8)

其中：xi為初始采集的煤礦井下環(huán)境數(shù)據(jù)，fmin[]為最小值求解函數(shù)[9]。為實(shí)現(xiàn)對多煤礦井下環(huán)境參數(shù)的統(tǒng)一管理，以改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法作為支持，對采集并過濾完成的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法原理如圖3所示。

圖3表示網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出之間存在著一種非線性關(guān)系，而其輸出對于可調(diào)節(jié)的參數(shù)也是線性關(guān)系[10]。改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法中徑向基函數(shù)的基本形式如下：

(9)

公式(9)中變量W為輸入與RBF神經(jīng)元之間的連接權(quán)值向量，X為RBF神經(jīng)元的輸入向量，Cj表示的是高斯基函數(shù)的中心值，另外變量b和δ分內(nèi)部對應(yīng)的是標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)和RBF神經(jīng)元閾值[11]。在煤礦井下環(huán)境數(shù)據(jù)的實(shí)際融合處理過程中，需要運(yùn)行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)程序，即將初始采集的煤礦井下環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，在已知輸入層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元之間連接系數(shù)和權(quán)重的輕快能夠下，得出隱含層中第k個神經(jīng)元的輸出結(jié)果為：

(10)

其中：?ik表示輸入層與隱含層之間的連接系數(shù)，ωk為第k個神經(jīng)元的權(quán)重系數(shù)。同理可以得出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果為：

yout(k)=ωoutyimplication-bout

(11)

其中：ωout為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元的權(quán)重值，bout為輸出層閾值[12]。將公式(10)的計(jì)算結(jié)果代入到公式(11)中，即可得出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出結(jié)果。根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練原理，實(shí)現(xiàn)對煤礦井下環(huán)境數(shù)據(jù)的融合，融合結(jié)果為：

Y=yout(X-ai(k))

(12)

其中：ai(k)表示煤礦井下環(huán)境數(shù)據(jù)的融合中心。重復(fù)上述步驟，實(shí)現(xiàn)對煤礦井下實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)的融合，并通過布設(shè)的無線傳輸網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，將最終得出的融合輸出上傳到煤礦井下控制端。

1.4 監(jiān)測煤礦井下實(shí)時環(huán)境安全性

以改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法輸出的煤礦井下采集并融合的環(huán)境數(shù)據(jù)作為研究對象，判斷當(dāng)前井下環(huán)境的安全性，以安全性監(jiān)測結(jié)果作為煤礦井下安全控制程序的啟動條件。

1.4.1 瓦斯監(jiān)測

在瓦斯傳感器設(shè)備的支持下，得出任意測點(diǎn)位置上瓦斯含量的數(shù)據(jù)采集結(jié)果，將其標(biāo)記為mwas，那么煤礦井下第i個節(jié)點(diǎn)位置上的瓦斯?jié)舛瓤梢员硎緸椋?/p>

(13)

公式(13)中參數(shù)V為瓦斯傳感器感知范圍內(nèi)的氣體含量，該參數(shù)的計(jì)算公式如下：

(14)

公式(14)中ρa(bǔ)ir為煤礦井下的空氣密度[13]。那么煤礦井下環(huán)境中的平均瓦斯?jié)舛葹椋?/p>

(15)

其中變量nmeasure point代表煤礦井下環(huán)境中設(shè)置的瓦斯監(jiān)測點(diǎn)數(shù)量。通過上述公式的聯(lián)立，即可得出井下瓦斯?jié)舛鹊谋O(jiān)測結(jié)果。

1.4.2 溫濕度度監(jiān)測

溫濕度傳感器接收到的原始溫度與濕度數(shù)據(jù)不能作為煤礦井下環(huán)境的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要利用公式(16)對傳感器的感知結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到精準(zhǔn)的測量數(shù)據(jù)。

(16)

將數(shù)據(jù)融合結(jié)果中的溫度與濕度數(shù)據(jù)代入到公式(16)中，即可得出井下環(huán)境溫度與濕度的監(jiān)測結(jié)果。

1.4.3 氣流速度監(jiān)測

根據(jù)傳感器輸出的井下氣體濃度的變化情況，利用公式(17)得出井下氣體流動速度的監(jiān)測結(jié)果，即：

(17)

式中，Δc為井下氣體濃度變化量，Δtmonitor為氣體濃度的監(jiān)測時間[14]。通過井下氣流速度的監(jiān)測可以間接的確定井下風(fēng)機(jī)設(shè)備的啟動狀態(tài)，并以此作為溫度、濕度以及瓦斯控制的參考變量。

1.4.4 礦壓監(jiān)測

通過對內(nèi)部圍巖變形與移動情況來反映煤礦井下的礦壓情況，圍巖變形與移動參數(shù)的監(jiān)測結(jié)果可以表示為：

(18)

其中：u(t)和q(t)分別表示t時刻圍巖的垂直位置和水平位置，u0和q0對應(yīng)的是圍巖初始位置在垂直和水平方向上的分量[15]。圍巖變形量與移動量越大，證明當(dāng)前井下礦壓越大。

綜合瓦斯?jié)舛取貪穸取饬魉俣纫约暗V壓參數(shù)的檢測結(jié)果，得出當(dāng)前煤礦井下環(huán)境的安全性監(jiān)測結(jié)果為：

(19)

1.5 煤礦井下人員定位

煤礦井下瓦斯?jié)舛扰c溫度的控制原理就是啟動通風(fēng)機(jī)設(shè)備，將氣流排出煤礦。定位煤礦井下人員的目的是確定環(huán)境參數(shù)的控制方向，即確定風(fēng)機(jī)的吹風(fēng)方向，盡量避免瓦斯與高溫氣流通過井下施工人群。根據(jù)裝設(shè)熱釋電傳感器的原理，其靈敏度元輸出電流的幅值滿足以下公式：

(20)

其中：SSensitive element表示傳感器的敏感元面積，Tele為熱釋電材料的溫度，φ表示電極化矢量。從公式(20)中可以看出，傳感器輸出的電流值與敏感單元面積、作用時間以及熱釋電物質(zhì)等因素有很大關(guān)系[17]。結(jié)合透鏡成像原理，煤礦井下施工人員與傳感器的水平距離是決定作用時間和輻射到傳感器敏感元上的主要因素。由此，可利用模擬回路輸出的峰峰值，計(jì)算煤礦井下中人員與傳感器之間的距離，計(jì)算結(jié)果如下：

dr=fmax(IPyroelectricity)·υI

(21)

式中，fmax(IPyroelectricity)表示傳感器輸出的最大電流值，υI為電流在傳感器中的傳播速度。在已知熱釋電傳感器安裝位置的情況下，即可得出煤礦井下人員的定位結(jié)果：

(22)

公式(22)中(uPyroelectricity(i)，qPyroelectricity(i))代表安裝在煤礦井下環(huán)境中熱釋電傳感器的位置，θ為傳感器的工作角度。將公式(21)的計(jì)算結(jié)果代入到公式(22)中，即可得出煤礦井下人員的定位結(jié)果[18]。由于煤礦井下人員數(shù)量不為一，若傳感器兩側(cè)均檢測到人員，則需要計(jì)算人員密度，選擇人員密度小的方向作為氣流控制方向。

1.6 裝設(shè)煤礦井下安全控制器

煤礦井下安全控制器是優(yōu)化設(shè)計(jì)安全控制方法的運(yùn)行器件，優(yōu)化設(shè)計(jì)的安全控制器以STM32F103ZBT6型號的芯片為核心芯片，選擇CORTEX-M3內(nèi)核作為主要部件，優(yōu)化設(shè)計(jì)安全控制器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 煤礦井下安全控制器內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

從圖4中可以看出，優(yōu)化設(shè)計(jì)的安全控制器能夠?qū)崿F(xiàn)對瓦斯?jié)舛取囟取穸纫约暗V壓的控制，利用圖5表示結(jié)構(gòu)使安全控制器具有高性能、先進(jìn)的中斷處理能力和低功耗等優(yōu)點(diǎn)，最大程度使用了內(nèi)存寬帶并且提高了I/O口數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣取０踩刂破鲀?nèi)置一個靜態(tài)SRAM，有3種存取方法可供選擇：字節(jié)、半字和完整字。SRAM是一種帶有靜止訪問功能的內(nèi)存，無需通過刷新電路就可以存儲其內(nèi)部的數(shù)據(jù)，使得 CPU的數(shù)據(jù)處理速度更快[19]。控制器配置的直接存儲器存取，可節(jié)約用于其他功能的 CPU資源，可提供七個通路，讓每個通道對應(yīng)一個或多個外接設(shè)備對存儲器的請求。將優(yōu)化設(shè)計(jì)的安全控制器安裝在煤礦井下的各個監(jiān)控對象上，并作為傳感器數(shù)據(jù)的接收終端。

1.7 實(shí)現(xiàn)煤礦井下安全監(jiān)控

根據(jù)人體對工作環(huán)境的舒適要求，確定煤礦井下環(huán)境的安全控制目標(biāo)，利用公式(23)計(jì)算井下安全控制量。

(23)

同理可以得出煤礦井下礦壓控制量的計(jì)算結(jié)果，將求解得出的安全控制量輸入到優(yōu)化設(shè)計(jì)的安全控制器中，生成相應(yīng)的控制指令作用在控制設(shè)備上，完成煤礦井下的安全監(jiān)控任務(wù)[20]。以瓦斯?jié)舛劝踩刂茷槔舯O(jiān)測發(fā)現(xiàn)當(dāng)前井下瓦斯?jié)舛雀哂诎踩担⒓磫涌刂瞥绦颍踩刂破髡{(diào)整至啟動狀態(tài)。將計(jì)算得出的瓦斯?jié)舛瓤刂屏哭D(zhuǎn)換成控制風(fēng)機(jī)的風(fēng)速值，通過對實(shí)時風(fēng)速的控制，實(shí)現(xiàn)對煤礦井下瓦斯?jié)舛鹊陌踩刂啤Ｍ砜梢詫?shí)現(xiàn)對煤礦井下環(huán)境中其他參數(shù)的控制，保證井下工作的安全性。

2 安全監(jiān)控效果測試實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證優(yōu)化設(shè)計(jì)基于改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法的煤礦井下安全監(jiān)控方法的安全監(jiān)控效果，設(shè)計(jì)測試實(shí)驗(yàn)，此次實(shí)驗(yàn)大體分為3個部分，分別為監(jiān)測效果測試、控制效果測試以及監(jiān)控范圍測試，其中監(jiān)測效果測試部分就是比對方法實(shí)際輸出的井下環(huán)境情況是否與煤礦井下的實(shí)際情況一致，控制效果測試的目的是判斷在優(yōu)化設(shè)計(jì)監(jiān)控方法的作用下，煤礦井下環(huán)境是否能夠達(dá)到控制目標(biāo)，而監(jiān)控范圍測試則是判斷優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是否能夠?qū)崿F(xiàn)對整個煤礦井下環(huán)境的監(jiān)控，監(jiān)控范圍與煤礦井下的施工安全具有之間關(guān)聯(lián)。最終通過與傳統(tǒng)監(jiān)控方法的對比，體現(xiàn)出優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在監(jiān)控效果方面的優(yōu)勢。

2.1 煤礦工程概況

此次實(shí)驗(yàn)選擇某煤礦作為實(shí)驗(yàn)背景，已探明該煤礦內(nèi)包含資源總量約為58.9億噸，設(shè)計(jì)可開采儲量19.7億噸。煤礦礦井的開工日期為2023年4月1日，建設(shè)總工期約52個月，投產(chǎn)時，在4號和6號采區(qū)分別安排一個年產(chǎn)量為100萬噸和150萬噸的綜采工作面，以滿足該礦年生產(chǎn)能力能夠達(dá)到250萬噸。根據(jù)前期勘探和設(shè)計(jì)規(guī)劃，在開挖之前布設(shè)3個井筒，分別為主斜井、副斜井和回風(fēng)斜井，井口標(biāo)高分別為1 465 m、1 450 m和1 530 m，主斜井和副斜井主要用來升降井下開挖人員以及相關(guān)材料，同時也具有原煤提升、進(jìn)風(fēng)等功能，回風(fēng)斜井能夠完成礦井回風(fēng)任務(wù)。

2.2 設(shè)定煤礦井下初始環(huán)境與控制目標(biāo)

在空調(diào)、加濕器等設(shè)備的作用下，設(shè)置煤礦井下環(huán)境的溫度和濕度，使用瓦斯生成器模擬礦井開挖過程中的瓦斯泄露現(xiàn)象，并通過對瓦斯生成器運(yùn)行參數(shù)的控制，確定煤礦井下瓦斯?jié)舛鹊某跏贾怠？紤]通風(fēng)機(jī)作用下井下氣體的流動規(guī)律，確定煤礦井下各個測點(diǎn)位置上的初始環(huán)境參數(shù)，結(jié)合施工人員的工作要求，得出井下環(huán)境的控制目標(biāo)，最終得出的煤礦井下初始環(huán)境參數(shù)與控制目標(biāo)的設(shè)置情況，如表1所示。

表1 煤礦井下初始環(huán)境與控制目標(biāo)信息表

按照上述方式可以得出煤礦井下所有測點(diǎn)環(huán)境參數(shù)的初始值和控制值的設(shè)定結(jié)果，并將控制目標(biāo)作為控制效果測試的比對標(biāo)準(zhǔn)。

2.3 硬件設(shè)備安裝與調(diào)試

將優(yōu)化設(shè)計(jì)的煤礦井下環(huán)境參數(shù)傳感器固定在接有井下濾波電抗器的金屬框架上，在下井進(jìn)行參數(shù)監(jiān)測工作的時候，測量單元電路板將隨金屬框架將封閉在密封套筒內(nèi)，放置在電機(jī)底端，隨電機(jī)一起下井，并安裝在所選擇的測點(diǎn)位置上。圖5表示的是瓦斯傳感器在煤礦井下的安裝情況。

圖5 煤礦井下瓦斯傳感器安裝實(shí)景

圖5中安裝的瓦斯傳感器能夠?qū)崿F(xiàn)對空氣中甲烷、丁烷以及氫氣的監(jiān)測，靈敏度分別為14 mV、30 mV和24 mV，工作電壓和工作電流分別為3.0 V和100 mA，能夠在[-20 ℃，+60 ℃]環(huán)境下正常使用。按照上述原理，將溫濕度、礦壓等其他傳感器設(shè)備安裝在各個節(jié)點(diǎn)位置上。在測點(diǎn)位置安裝數(shù)碼管及LED指示器，使礦采人員能從遠(yuǎn)處看見測點(diǎn)所顯示的內(nèi)容。為了能夠?qū)崿F(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時傳輸，在煤礦的入口設(shè)置了網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，利用RS32電纜與監(jiān)控終端的計(jì)算機(jī)相連，利用串口對網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)發(fā)送過來的數(shù)據(jù)包進(jìn)行實(shí)時采集，還能夠?qū)v史數(shù)據(jù)備份到SQL數(shù)據(jù)庫中。除傳感器與通信設(shè)備外，還需要將優(yōu)化設(shè)計(jì)的安全控制器設(shè)備安裝在空調(diào)、通風(fēng)機(jī)、加濕器等監(jiān)控對象設(shè)備上，保證控制器產(chǎn)生的控制指令能夠直接作用在監(jiān)控對象上。在實(shí)驗(yàn)開始之前，需要對煤礦井下環(huán)境中的所有硬件設(shè)備進(jìn)行調(diào)試，判斷設(shè)備線路連接情況是否正常、供電是否正常、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否正常、設(shè)備之間的通信是否正常，若調(diào)試顯示設(shè)備運(yùn)行存在異常，則需要重新連接電路，甚至對相關(guān)設(shè)備進(jìn)行更換，若調(diào)試正常則可以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的下一步操作。

2.4 輸入改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法運(yùn)行參數(shù)

優(yōu)化設(shè)計(jì)的煤礦井下安全監(jiān)控方法以改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法作為技術(shù)支持，設(shè)置改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2-5-1型，即輸入層中神經(jīng)元數(shù)量為2，隱含層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量分別為5和1，初始學(xué)習(xí)率為0.15，層級之間的初始權(quán)重值為0.1，動量因子為0.05。將上述參數(shù)輸入到煤礦井下安全監(jiān)控方法對應(yīng)的運(yùn)行程序中。

2.5 描述安全監(jiān)控效果測試實(shí)驗(yàn)過程

優(yōu)化設(shè)計(jì)的煤礦井下安全監(jiān)控方法的前端運(yùn)行界面選用VC++6.0作為開發(fā)環(huán)境進(jìn)行軟件開發(fā)，將編寫的監(jiān)控程序代碼導(dǎo)入到監(jiān)控終端計(jì)算機(jī)中，接入傳感器與控制器設(shè)備，并同時啟動硬件設(shè)備和監(jiān)控程序，得出煤礦井下安全的監(jiān)測結(jié)果，其中測點(diǎn)1的安全監(jiān)測結(jié)果如圖6所示。

圖6 煤礦井下安全監(jiān)測結(jié)果

通過數(shù)據(jù)融合、控制指令生成等步驟，對當(dāng)前井下環(huán)境進(jìn)行控制，得出的安全控制結(jié)果如圖7所示。

圖7 煤礦井下安全控制結(jié)果

按照上述方式可以得出煤礦井下所有測點(diǎn)的監(jiān)測與控制結(jié)果，測點(diǎn)總數(shù)量為35個。為了體現(xiàn)出優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在監(jiān)控效果方面的優(yōu)勢，分別設(shè)置傳統(tǒng)的基于無線傳感器的煤礦井下安全監(jiān)控方法和基于ARDUINO的礦井下環(huán)境監(jiān)控方法作為實(shí)驗(yàn)的對比方法，分別記為對比方法一和對比方法二，在相同的開發(fā)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)對比方法運(yùn)行程序的編寫，并得出同一煤礦井下安全的監(jiān)測與控制結(jié)果。

2.6 設(shè)置安全監(jiān)控效果測試指標(biāo)

根據(jù)煤礦井下環(huán)境參數(shù)與安全性之間的關(guān)系，通過環(huán)境參數(shù)的監(jiān)測與控制效果來反映井下的安全性監(jiān)控效果。在監(jiān)測實(shí)驗(yàn)部分，設(shè)置溫度監(jiān)測誤差和瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測誤差作為量化測試指標(biāo)，其數(shù)值結(jié)果如下：

(24)

其中：ζset和Tset分別為環(huán)境瓦斯?jié)舛群蜏囟鹊某跏荚O(shè)定值，ζmonitor和Tmonitor對應(yīng)的是瓦斯?jié)舛群蜏囟鹊谋O(jiān)測值。計(jì)算得出溫度和瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測誤差越小，說明對應(yīng)方法的監(jiān)測效果越優(yōu)。煤礦井下安全控制效果的測試指標(biāo)為溫度和瓦斯?jié)舛鹊目刂普`差，具體的測試結(jié)果為：

(25)

其中：ζcontrol和ζtarget對應(yīng)的是瓦斯?jié)舛鹊目刂浦岛涂刂颇繕?biāo)，Tcontrol和Ttarget分別為溫度的控制值和控制目標(biāo)。計(jì)算得出控制誤差越小，證明對應(yīng)方法的控制效果越優(yōu)。另外監(jiān)控面積的測試結(jié)果如下：

(26)

2.7 安全監(jiān)控效果測試結(jié)果與分析

2.7.1 煤礦井下安全監(jiān)測誤差

統(tǒng)計(jì)煤礦井下安全監(jiān)測輸出數(shù)據(jù)，得出反映監(jiān)測效果的測試結(jié)果，如表2所示。

表2 煤礦井下安全監(jiān)測誤差測試數(shù)據(jù)表

將表1和表2中的數(shù)據(jù)代入到公式(24)中，得出兩種對比方法的平均瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測誤差分別為0.64 mg/m3和0.39 mg/m3，平均溫度監(jiān)測誤差分別為3.0 ℃和1.9 ℃，優(yōu)化設(shè)計(jì)方法瓦斯?jié)舛群蜏囟缺O(jiān)測誤差的平均值分別為0.11 mg/m3和0.5 ℃。

2.7.2 煤礦井下安全控制誤差

在3種安全監(jiān)控方法的控制下，重新收集煤礦井下環(huán)境參數(shù)，得出煤礦井下安全控制效果的測試結(jié)果，如表3所示。

表3 煤礦井下安全控制效果測試數(shù)據(jù)表

由于兩種傳統(tǒng)方法無法對煤礦井下的測點(diǎn)5進(jìn)行控制，因此無測點(diǎn)5的控制測試結(jié)果數(shù)據(jù)。通過公式(25)的計(jì)算，得出3種方法的瓦斯?jié)舛瓤刂普`差的平均值分別為0.79 mg/m3、0.51 mg/m3和0.05 mg/m3，平均溫度控制誤差分別為4.8 ℃、3.4 ℃和0.4 ℃。

2.7.3 煤礦井下安全監(jiān)控范圍測試

3種安全監(jiān)控方法下，煤礦井下安全的監(jiān)控范圍測試結(jié)果，如圖8所示。

圖8 煤礦井下監(jiān)控范圍測試結(jié)果

從圖8中可以看出3種監(jiān)控方法能夠監(jiān)控到的測點(diǎn)數(shù)量不一致，將相關(guān)數(shù)據(jù)代入到公式(26)中，計(jì)算得出兩種對比方法的監(jiān)控面積為1 500 m、1 600 m和2 100 m。綜合上述3個部分的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以得出結(jié)論：優(yōu)化設(shè)計(jì)的基于改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法的煤礦井下安全監(jiān)控方法具有更高的監(jiān)測與控制效果，且監(jiān)控范圍更大。

3 結(jié)束語

為減少煤礦井下工作環(huán)境中的安全事故，保護(hù)煤礦企業(yè)的利益，設(shè)計(jì)并開發(fā)了基于改進(jìn)RBF數(shù)據(jù)融合算法的煤礦井下安全監(jiān)控方法，并將其應(yīng)用到實(shí)際的作業(yè)生產(chǎn)過程中。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，優(yōu)化設(shè)計(jì)方法具有良好的監(jiān)控效果，對于保障井下礦工的工作安全具有重要意義。然而優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的監(jiān)控范圍雖與傳統(tǒng)方法比有所擴(kuò)大，但仍未達(dá)到施工要求，還需在今后的研究工作中進(jìn)一步提升。