“矿山安全生产物联网关键技术与装备”专题

来源：工矿自动化

矿山行业的安全生产问题一直是国家关注的重点，国务院在发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》中指出“以信息、智能化技术应用为先导，重点研究煤矿等生产事故等的监测、预警、预防技术”。“十三五”国家重点研发计划项目“矿山安全生产物联网关键技术与装备研发”利用物联网技术的多学科交叉融合特性，开展了矿山安全生产状态信息的全面精准感知、实时高效交互与智能分析应用等方面的研究工作，实现了对矿山物理世界精准感知、实时分析、科学决策、智能控制和精益管理，为实现高效、安全、绿色的矿山开采目标奠定了基础。为总结交流项目研究成果，《工矿自动化》策划了“矿山安全生产物联网关键技术与装备”专题，报道内容涉及矿山物联网感知理论、智能传感技术、大数据分析服务等。特别感谢项目负责人、中国矿业大学丁恩杰教授对专题组稿工作的支持！

行业视野: 智能化
类别; 36个
关键词; 26位
专家; 5篇
论文; 1183IP
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井下微能量收集装置设计

作者(Author)：赵端, 赵津津, 何永鑫, 卓敏敏, 陈辉

摘要：井下无线传感节点能量有限，可利用能量收集技术将井下环境能量转换为电能为传感节点供电，从而延长无线传感节点生命周期。测试并分析了井下巷道弱光环境下光照强度，结果表明距光源1~2m范围内，光照强度为50~210Lux，符合非晶硅、钙钛矿等光电材料工作范围，验证了将井下弱光能量转换为电能具有可行性。采用30cm×40cm非晶硅光伏电池板、BQ25505型电源管理芯片和锂电池设计了一种井下微能量收集装置，可将井下弱光能量转换为电能并存储。针对井下环境能量不连续的特点，设计了能量缓存机制，即采用容量较小的可充电锂电池为能量缓存电池，选用较大固定容量的锂电池为备用电池，当可充电锂电池电压达到设计值时由其供电，当电压不足时切换备用电池供电，确保无线传感节点正常工作。对微能量收集装置进行了实验室及井下测试，结果表明：装置在50Lux以上光照强度条件下即可输出毫瓦级电能；当井下光照强度达到170Lux以上时，装置能够利用转换的能量为低功耗无线传感节点供电，无需启用后备电源；当光照强度未达到170Lux时，能量缓存机制协调可充电锂电池和备用电池为无线传感节点供电，有效提高了节点生命周期。

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2021年第05期

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矿用光纤热线式风速传感器设计

作者(Author)：王纪强, 李振, 孟辉, 侯墨语, 董果凤, 杨青山, 刘统玉

摘要：实时、准确地获取风速数据，有助于精准控制矿井风流。现有的热线式、叶轮式、超声波涡街式、差压式等矿用风速传感器或易受干扰，或无法检测微风，或量程小，且均通过电信号获取风速，存在安全隐患。基于掺杂光纤光热转换特性和光纤Bragg光栅（FBG）测温原理，设计了一种矿用光纤热线式风速传感器，通过掺杂光纤将光能转换为热能，通过解调热交换下FBG中心波长漂移量推算传感探头温度变化，进一步计算出风速。在FBG解调过程中采用光栅复用技术，实现了多台传感器共用同一光源和解调仪，降低了成本。实验室测试结果表明：FBG中心波长漂移量与风速呈非线性关系；在较低的风速范围内，泵浦光源功率越高，FBG中心波长漂移范围越大，风速检测灵敏度越高，风速为0～0.57m/s时，传感器灵敏度为1370pm/(m·s-1)，最高分辨率达0.7mm/s；传感器响应时间随风速增大而减小，波长动态范围随之增大。现场测试结果表明：该传感器可实现煤矿井下微风、低风速检测，稳定性较好，监测值能准确反映现场风速变化。

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2021年第05期

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矿山安全态势预测预警研究

作者(Author)：李贤功, 宋学锋, 张明慧, 唐润, 刘锋

摘要：基于物联网技术获取矿山安全大数据并加以充分挖掘、利用，有利于实现矿山安全态势预测预警。以瓦斯爆炸事故为例，通过分析事故致因，构建了矿山安全态势评价指标体系，并对各评价指标进行了量化。基于长短期记忆网络和贝叶斯网络构建了矿山安全态势预测模型，根据矿山安全监测数据，通过长短期记忆模型得到矿山安全态势评价指标预测值，由贝叶斯网络根据评价指标预测值推理得出矿山安全事故风险概率，实现矿山安全态势预测。基于安全态势预测结果建立了预警机制，根据警情划分4级预警级别及响应部门，制定了相应的预警措施。以某煤矿某次瓦斯爆炸事故为例进行反演，结果表明基于LSTM和贝叶斯网络的矿山安全态势预测结果与实际情况吻合。

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2021年第05期

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矿山人员行为视觉语义方法研究

作者(Author)：王戈琛, 闫雨寒, 刘晓文, 丁恩杰

摘要：煤矿井下人员行为检测是感知矿山建设关注的重点，而现有的基于电磁波、基于可穿戴设备、基于计算机视觉等人员行为检测方法无法综合时间、地点、行为、环境等多方面因素评判矿山人员行为是否安全。提出了一种矿山人员行为视觉语义方法，通过特征提取、语义检测、特征重构、解码等生成描述视频中人员行为的语句。分别采用InceptionV4网络、I3D网络提取视频图像静态、动态特征，在InceptionV4网络中引入基于空间位置注意力模型和通道注意力模型的并行双重注意力机制，提高了网络的特征提取能力。针对视频内容与视觉语义易出现不一致的问题，引入语义检测网络对视频特征添加高级语义标签生成嵌入特征，将其与视频特征、语义特征共同输入解码器，并在解码过程中引入特征重构模块，通过获取解码器隐藏层状态重建视频特征，增强了视频特征与描述语句之间的关联关系，提高了视觉语义生成的准确性。采用MSVD，MSR-VTT公共数据集及自制矿山视频数据集进行实验，结果表明该方法具有较好的语义一致性，能准确获取视频中关键语义，更好地反映视频真实含义。

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2021年第05期

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基于特征融合的提升机逆变器故障诊断

作者(Author)：吴传龙, 陈伟, 刘晓文, 史新国, 刘柯, 任晓红

摘要：矿井提升机逆变器故障诊断的难点在于提取表征故障的特征，目前主要利用信号处理方法得到故障统计特征，或通过神经网络提取故障深度特征。提升机逆变器在实际工作环境中，受背景噪声和负载变化等因素影响，运用单一的特征提取方法难以获得能有效表征故障的特征，导致提升机逆变器故障诊断准确率低。针对上述问题，提出了一种基于统计特征与深度特征融合的提升机逆变器故障诊断方法。首先，利用希尔伯特-黄变换（HHT）对逆变器输出电流信号进行优化集合经验模态分解（MEEMD），提取故障统计特征，同时利用压缩激励密集连接卷积网络（SE-DenseNet）提取输出电流信号的深度特征；然后，利用局部线性判别分析（LFDA）对2种特征的组合进行融合降维处理，得到统计特征和深度特征的低维融合特征；最后，将低维融合特征输入极限学习机，实现逆变器故障分类。针对提升机逆变器中单个IGBT开路故障进行实验，结果表明，该方法得到的低维融合特征比单一特征的故障表征能力更强，有效提高了故障识别准确率。

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