合肥明信公司煤礦瓦斯?jié)舛犬惓Ｔ诰€預警系統(tǒng)技術方案-在線瀏覽
2025-02-26 02:46本頁面
【正文】 點瓦斯?jié)舛瘸^規(guī)定濃度時，強行斷電、報警，而沒有對瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)作迚一步的分析處理，更沒有對瓦斯增幅趨勢作出預警。系統(tǒng)研發(fā)思路如圖 所示。按決策心態(tài)對監(jiān)測點設置監(jiān)測斱式； 、風速時間序列數(shù)據(jù)應用區(qū)間值的模糊綜合評判對測點弼前瓦斯值的危險性迚行評估分析，根據(jù)威脅態(tài)勢分析結果做出弼前預警響應； 預測模型，使用數(shù)據(jù)挖掘工具輔劣分析，做出短時間內(nèi)瓦斯?jié)舛戎档念A測，再對預測數(shù)據(jù)迚行超前預警分析。 圖 32威脅評估指標集 瓦斯?jié)舛人查g增幅指標 ? 瞬間增幅指標（ Transient Increase）是利用測點弼前監(jiān)測的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)不前一個巡檢周期瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)迚行比較，實現(xiàn)增幅預警。 平均值增幅可通過下式計算： ， 式中 A—— 前 N1個巡檢周期的樣本平均值， Di—— 實時勱態(tài)瓦斯?jié)舛龋? Dn+1—— 弼前勱態(tài)瓦斯?jié)舛取? 絕對瓦斯涌出量按下式計算： qCH4=60SVC/100 式中 qCH4—— 絕對瓦斯涌出量， m3/min； S—— 巷道斷面積， m2； V—— 風速， m/s； C——瓦斯?jié)舛龋ァ? ? 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。區(qū)間系數(shù)取值偏低可能引起諢報，提高的話又可能漏報，取值關系到預警性能。采煤工作面回風巷、上隅角、巖頭等地點的傳感器指標評測系數(shù)設置略。使用微軟 BI(商業(yè)智能 Business Intelligence)中的數(shù)據(jù)庫分析服務（ Microsoft SQL Server Analysis Services，即 SSAS)提供的數(shù)據(jù)挖掘斱案，以 SSAS自帶的 Microsoft時序分析算法為預測算法基礎，建立井下測點的瓦斯?jié)舛韧诰蚪Y構和挖掘模型。 ? 根據(jù)統(tǒng)計回弻模型針對瓦斯?jié)舛茸兓卣?，預測前實時導入最新采集數(shù)據(jù)并重構測點瓦斯?jié)舛葎陸B(tài)預測模型，預測模型數(shù)據(jù)的保持更新的特性，使得對瓦斯?jié)舛鹊念A測更加準確、可靠。同時提供了挖掘正確性圖表分析輔劣功能，如預測數(shù)據(jù)不實際數(shù)據(jù)分析比較圖的查詢。外網(wǎng)用戶通過瀏覽器即可同步接收預警消息、查詢和分析歷叱預警記弽。 ?系統(tǒng)由內(nèi)網(wǎng)預警和外網(wǎng)預警構成。系統(tǒng)由預警判斷組件、廣播發(fā)送組件、廣播接收組件和廣播轉(zhuǎn)存組件構成。因此，瓦斯?jié)舛犬惓ｎA警系統(tǒng)不現(xiàn)有安全監(jiān)控系統(tǒng)彼此相互獨立、互丌干擾，丌影響安全監(jiān)控系統(tǒng)的正常運行。用戶登弽、退出預警程序，都必須輸入用戶名、密碼，經(jīng)驗證通過才能迚
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