合肥明信公司煤礦瓦斯?jié)舛犬惓Ｔ诰€預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)方(編輯修改稿)
2025-01-19 01:50 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 qCH4=60SVC/100 式中 qCH4—— 絕對(duì)瓦斯涌出量， m3/min； S—— 巷道斷面積， m2； V—— 風(fēng)速， m/s； C——瓦斯?jié)舛?，％? ? 通過對(duì)礦井采集的歷叱數(shù)據(jù)迚行瓦斯涌出規(guī)律總結(jié)，得出礦井各指標(biāo)的衡量系數(shù)，建立綜合分析模型和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為瓦斯?jié)舛鹊耐{程度分析提供知識(shí)和規(guī)律。 ? 弼前一次采集的瓦斯?jié)舛?、瓦斯?jié)舛绕骄德湓谪⑼膮^(qū)間，判斷系數(shù)的取值也略有丌同。下表為監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置在采煤工作面且瓦斯?jié)舛戎翟?[%,%]區(qū)間的各種指標(biāo)評(píng)測(cè)系數(shù)。區(qū)間系數(shù)取值偏低可能引起諢報(bào)，提高的話又可能漏報(bào)，取值關(guān)系到預(yù)警性能。在實(shí)際使用中，需根據(jù)礦井歷叱數(shù)據(jù)做模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。采煤工作面回風(fēng)巷、上隅角、巖頭等地點(diǎn)的傳感器指標(biāo)評(píng)測(cè)系數(shù)設(shè)置略。 ? ? 預(yù)測(cè)預(yù)警法是利用數(shù)據(jù)挖掘趨勢(shì)預(yù)測(cè)理論，構(gòu)建井下測(cè)點(diǎn)瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型。使用微軟 BI(商業(yè)智能 Business Intelligence)中的數(shù)據(jù)庫(kù)分析服務(wù)（ Microsoft SQL Server Analysis Services，即 SSAS)提供的數(shù)據(jù)挖掘斱案，以 SSAS自帶的 Microsoft時(shí)序分析算法為預(yù)測(cè)算法基礎(chǔ)，建立井下測(cè)點(diǎn)的瓦斯?jié)舛韧诰蚪Y(jié)構(gòu)和挖掘模型。以測(cè)點(diǎn)瓦斯采集歷叱數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析源，對(duì)瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)迚行了短期預(yù)測(cè)。 ? 根據(jù)統(tǒng)計(jì)回弻模型針對(duì)瓦斯?jié)舛茸兓卣?，預(yù)測(cè)前實(shí)時(shí)導(dǎo)入最新采集數(shù)據(jù)并重構(gòu)測(cè)點(diǎn)瓦斯?jié)舛葎陸B(tài)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)的保持更新的特性，使得對(duì)瓦斯?jié)舛鹊念A(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確、可靠。再對(duì)達(dá)到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)迚行類似的超前預(yù)警分析，使得瓦斯預(yù)警更提前。同時(shí)提供了挖掘正確性圖表分析輔劣功能，如預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不實(shí)際數(shù)據(jù)分析比較圖的查詢。 ? 瓦斯預(yù)測(cè)分析模型 預(yù)測(cè)分析流程圖 預(yù)測(cè)分析模型圖 四、系統(tǒng)架構(gòu) 系統(tǒng)架構(gòu)圖 預(yù)警系統(tǒng)組件構(gòu)成 內(nèi)網(wǎng)預(yù)警 +外網(wǎng)預(yù)警 ?在監(jiān)控中心站內(nèi)網(wǎng)架設(shè)瓦斯預(yù)警 Web服務(wù)器，該服務(wù)器為監(jiān)控中心內(nèi)網(wǎng)以外的礦局域網(wǎng)用戶（ ‘ 一通三防 ’ 科室相關(guān)技術(shù)人員、管理人員）提供井下瓦斯預(yù)警服務(wù)。外網(wǎng)用戶通過瀏覽器即可同步接收預(yù)警消息、查詢和分析歷叱預(yù)警記弽。 Web預(yù)警不安全監(jiān)控系統(tǒng)、內(nèi)網(wǎng)各預(yù)警組件完全獨(dú)立 ，避免了外網(wǎng)預(yù)警對(duì)監(jiān)控中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)可能造成的安全性、穩(wěn)定性、性能等威脅。 ?系統(tǒng)由內(nèi)網(wǎng)預(yù)警和外網(wǎng)預(yù)警構(gòu)成。預(yù)警系統(tǒng)運(yùn)行在現(xiàn)有安全監(jiān)控主系統(tǒng)平臺(tái)之上，系統(tǒng)僅對(duì)采集到的測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)迚行二次開發(fā)和利用。系統(tǒng)由預(yù)警判斷組件、廣播發(fā)送組件、廣播接收組件和廣播轉(zhuǎn)存組件構(gòu)成。預(yù)警判斷組件內(nèi)置亍 SQL Server服務(wù)器內(nèi)部，對(duì)安全監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集無(wú)仸何影響；預(yù)警組件不采集數(shù)據(jù)庫(kù)之間沒有數(shù)據(jù)交互，丌需要訪問安全監(jiān)控的數(shù)據(jù)庫(kù)即可
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