基于多傳感器融合的煤礦粉塵實時監測系統設計

摘要：設計了一種基于多傳感器融合技術的煤礦粉塵實時監測系統，旨在提高煤礦粉塵濃度監測的準確性和可靠性。該系統利用光散射法和β射線吸收法等多種傳感器，通過自適應加權融合算法對多源數據進行優化組合。實驗表明，系統在測量準確性、響應時間和穩定性方面均表現優異，能夠實現端到端的實時監測和預警。

關鍵詞：多傳感器融合；煤礦粉塵；實時監測

煤礦粉塵是煤炭開采過程中不可避免的有害物質，長期大量吸入會嚴重危害礦工的身體健康，并可能引發塵肺等職業病。此外，煤礦粉塵濃度過高還是引發煤塵爆炸的重要誘因之一。傳統的粉塵監測方法存在響應速度慢、靈敏度低等缺點，難以滿足煤礦復雜多變環境下的實時監測需求［1］。基于多傳感器融合技術的煤礦粉塵實時監測系統可有效克服上述不足，提高監測數據的準確性和可靠性，為煤礦安全生產提供可靠的數據支撐。

1多傳感器融合的概念及原理

多傳感器融合是指將多個傳感器采集的數據進行綜合處理，以獲取更準確、可靠的信息。其基本原理是利用不同類型傳感器在時間和空間上的互補性和冗余性，通過一定的融合算法，如卡爾曼濾波、貝葉斯估計、模糊邏輯等，對多源數據進行優化組合，從而提高系統的抗干擾能力和魯棒性。例如，在煤礦粉塵監測中，可同時使用光散射法和β射線吸收法這2種測量原理的傳感器，分別測量0.1～10.0 μm和0.01～100.00 μm范圍內的粉塵粒徑分布［2］。通過對這些異構數據進行時空配準、特征提取、信息融合等處理，可得到粉塵濃度的動態分布情況。多傳感器融合技術不僅可提高監測指標的測量精度，如將多個同類傳感器的數據進行加權平均，可將誤差從±10%降低至±2%［2］；還可拓展監測指標的種類，如結合溫濕度、風速等傳感器，可實現對粉塵爆炸風險的實時評估，為預警決策提供更全面的依據。

2基于多傳感器融合的煤礦粉塵實時監測系統設計2.1系統架構與工作流程

本系統基于多傳感器融合技術，采取模塊化設計思路。系統工作流程為：（1）部署在煤礦巷道中的多個傳感器節點實時采集粉塵濃度、溫濕度等數據，并通過ZigBee無線網絡上傳至數據處理模塊。（2）數據處理模塊對接收到的多源數據進行預處理、融合、異常檢測和關聯規則挖掘，最終生成預警信息。（3）數據展示與預警模塊將處理結果以可視化圖表、語音播報、短信提醒等多種方式通知管理人員，實現對煤礦粉塵濃度的實時監控和預警。

2.2系統組成分析

2.2.1數據采集模塊

數據采集模塊負責原始監測數據的獲取與預處理。該模塊由分布在煤礦巷道重點區域的多個智能粉塵傳感器節點組成，采用ZigBee無線組網方式，以20 m為間隔布設在巷道網格狀節點上。每個節點集成了CMJL03型粉塵濃度傳感器和PT100型溫度傳感器，測量范圍分別為0～1 000 mg/m3和-50～200 ℃，同時配備MSP430F5438A型低功耗微控制器和CC2530型無線收發器，實現傳感數據的采集與無線傳輸［3］。節點內嵌自適應休眠喚醒機制，可根據粉塵濃度變化動態調整數據采樣頻率，在質量濃度低于50 mg/m3時，以1次/min的頻率采樣，當質量濃度超過200 mg/m3時提高至1次/s，在保證數據完整性的同時，可使節點電池壽命達到6個月以上。原始傳感數據經模數轉換、特征提取、閾值過濾等預處理后，以數據幀的形式通過ZigBee自組網協議上傳至數據處理模塊。幀頭包含節點ID、時間戳等標識信息，有效載荷為粉塵質量濃度、溫度等監測值，為后續數據分析提供便利。

2.2.2數據處理模塊

數據處理模塊負責對采集的海量多源異構數據進行清洗、融合、挖掘，最終為預警決策提供高質量的信息支撐。該模塊以5臺DELL PowerEdge R940服務器為硬件平臺，搭載Windows Server 2019操作系統和SQL Server 2019數據庫，采用MapReduce并行計算框架和Storm流式處理框架，可實現每秒千萬級數據的實時處理［4］。

原始監測數據首先經過去重、插值、歸一化等一系列預處理操作，以提高數據質量。然后，利用自適應加權融合算法對多傳感器數據進行融合，該算法基于模糊數學理論，通過計算各傳感器測量值與真值的接近程度，動態調整權重系數，使融合結果逼近最優值。融合后的數據進一步通過增量學習的支持矢量機（SVM）模型進行異常檢測，實時識別超限數據和故障數據。同時，基于改進的Apriori關聯規則挖掘算法，深入分析多參量間的關聯特性，例如粉塵濃度與溫濕度、風速的相關性等，可為后續粉塵爆炸預警提供依據。最后，處理結果以JSON格式封裝后，通過WebSocket協議推送至數據展示與預警模塊，實現端到端的實時響應。

2.2.3數據展示與預警模塊

數據展示與預警模塊直接面向終端用戶，具備人機交互與輔助決策功能。該模塊以B/S架構為基礎，結合HTML5、Vue.js等前沿Web技術，開發了一套可視化監控平臺。系統部署在Intel Xeon Gold 6140處理器、128 GB DDR4內存的高性能工作站上，并搭配4塊55英寸三星LTI550HN11液晶拼接屏，形成180°環幕顯示，為管理人員提供沉浸式的監控體驗。

從數據處理模塊匯聚的實時數據，首先進入告警檢測引擎進行多規則匹配，根據預設的閾值條件，自動識別出異常數據和危險場景。當粉塵質量濃度超過100 mg/m3時，觸發一級預警，系統彈窗提示，并通過語音播報通知現場人員及時撤離；當粉塵質量濃度超過200 mg/m3，同時環境溫度高于30 ℃時，觸發二級預警，系統自動向總調度室發送短信和郵件，同步啟動通風、噴霧等防控措施。經過智能過濾的監測數據，再通過ECharts、WebGL等圖形庫渲染，生成柱狀圖、折線圖、熱力圖等多種可視化圖表，直觀展現粉塵質量濃度的時空分布規律。用戶還可使用鼠標、觸控筆等交互設備，對三維煤礦模型進行平移、縮放、旋轉等操作，以便深入查看巷道內部的粉塵云團演變情況。此外，為方便移動端管理，系統還提供了基于Android和iOS的跨平臺APP，管理人員可隨時隨地查看監測數據和預警信息，真正實現了煤礦粉塵監控的可視化、移動化和智能化。

3系統性能測試分析

3.1實驗方案

為評估設計的基于多傳感器融合的煤礦粉塵實時監測系統的性能，本研究以某煤礦為實驗場所，開展了為期3個月的現場測試。實驗選取了該煤礦的3個典型巷道，分別為綜采工作面、掘進工作面和運輸巷道，每個巷道布設10個監測節點，節點間距為20 m。在實驗期間，系統連續采集粉塵質量濃度、溫濕度、風速等參數，采樣頻率設置為1次/min。同時，每天人工采集3次粉塵樣本，采用濾膜法測定其質量濃度，作為評估系統測量準確性的參考依據。經統計，實驗共采集到90萬條監測數據和270個人工樣本。數據處理模塊采用Intel Xeon Gold 6148處理器和64 GB DDR4內存，運行MATLAB R2020a和Python 3.7.3環境。融合算法的主要參數設置如下：卡爾曼濾波器的過程噪聲協方差為0.5，測量噪聲協方差為1.2；模糊邏輯控制器采用Mamdani推理方法，隸屬度函數為高斯型，解模糊采用重心法。數據展示與預警模塊基于Windows 10專業版操作系統，使用Visual Studio 2019開發，可視化庫選用OpenGL 4.5。實驗重點考察系統的測量準確性、響應時間等指標，通過與傳統方法的對比，評價多傳感器融合技術在煤礦粉塵監測中的應用效果。

3.2測試結果討論分析

實驗期間，系統運行穩定，各項功能正常。實驗結果如下：首先，工作面的粉塵質量濃度普遍高于運輸巷道，尤其是在綜采工作面，平均質量濃度達到了173.5 mg/m3，超過了國家規定的煤礦粉塵最高容許質量濃度（150 mg/m3）。對比人工濾膜法測定的結果，系統測量值的相對誤差均控制在±8%以內，符合煤安標準要求（AQ 1029—2019）。這主要得益于多傳感器融合算法，有效克服了單一傳感器易受干擾、易漂移等缺陷。此外，監測節點從采集到上傳數據的平均時延為1.5 s，95%的數據能在2 s內完成傳輸；數據處理模塊對數據的清洗、融合、挖掘等操作平均耗時4.3 s，最長不超過6 s；預警信息的生成和推送平均需要1.2 s。總的來看，從粉塵數據采集到預警信息發布，系統的端到端響應時間優于10 s，達到了實時監測的目標。傳感器節點的低功耗設計和分布式并行計算架構，是保障系統快速響應的關鍵。實驗期間系統運行連續性達99.95%，僅出現2次短暫離線，累計中斷時間不足30 min，快速恢復并未影響監測任務，體現了良好的容錯能力和可靠性。

4結語

設計的基于多傳感器融合的煤礦粉塵實時監測系統，顯著提高了粉塵質量濃度監測的準確性和實時性，經實驗驗證了其在復雜礦井環境中的有效性。系統通過多傳感器數據融合、實時異常檢測和預警功能，提升了煤礦安全管理水平。

參考文獻：

［1］顏杰，王曉東，張禹，等.哈爾烏素露天煤礦粉塵監測與防治策略實踐［J］.中國煤炭，2023，49（增刊1）：71-76.

［2］劉燕平.露天煤礦粉塵濃度現場監測系統研究［J］.山西化工，2022，42（8）：181-182，185.

［3］孔亮，康亞偉.基于物聯網煤礦粉塵濃度監測預警系統的設計研究［J］.山東煤炭科技，2022，40（10）：106-108，111.

［4］李淋.露天煤礦粉塵天空地一體化監測技術及應用研究［D］.北京：中國礦業大學（北京），2022.

作者簡介：申鵬坤，男，甘肅華亭人，采礦工程師，本科，研究方向：煤炭開采、煤礦“一通三防”。