基于小波散射变换的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法

为解决煤矿瓦斯与煤尘爆炸灾害报警方法误报率和漏报率高等问题,提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知准确率,提出了基于小波散射变换的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法:在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音设备,实时采集设备工作声音和环境音;将采集到的声音通过小波散射变换得到小波散射系数,构建声音信号的小波散射系数图,通过计算小波散射系数图的图像灰度梯度共生矩阵得到由小梯度优势、大梯度优势、能量、灰度平均、梯度平均、灰度均方差、梯度均方差、相关性、灰度熵、梯度熵、混合熵等构成的十一维特征参数,构成表征该声音信号的特征向量,输入到支持向量机(SVM)中训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;对待测声音信号同样提取其小波散射系数图的灰度梯度共生矩阵得到十一维特征向量,输入到训练好的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中进行声音识别分类,并进行试验验证。采取声音信号的特征提取试验,分析了不同声音的小波散射图及其特征参数分布特点,瓦斯和煤尘爆炸声音的小波散射系数图及其十一维特征向量与煤矿井下其他声音差异明显,证明了所提特征提取方法的可行性;通过贝叶斯优化完成支持向量机超参数优化试验,选取更符合训练模型的超参数,识别试验结果表明,所提方法的识别率为95.77%,明显优于其他对比算法,能够满足煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别的需求。

基于声谱图和SVM的煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别方法

为提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知准确率,提出了基于声谱图和SVM的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法:在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音器;实时监测煤矿井下设备工作声音及环境音;将采集到的声音提取由MFCC构成的声谱图,通过计算声谱图的灰度共生矩阵得到0°、45°、90°、135°的能量、熵、对比度、相关性,分别求其均值和标准差作为声谱图图像纹理特征,构成该声音的特征量,输入到SVM中建立煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;对待测声音同样提取其MFCC声谱图图像纹理特征,输入到训练好的识别模型中进行声音识别分类;并进行了试验验证。首先,提取了采掘工作面设备运行、瓦斯和煤尘爆炸等不同声音的MFCC特征值,分析了不同声音的MFCC特征值分布情况;提取不同声音的MFCC声谱图,分析了不同声音的声谱图的特征参数:能量、熵、对比度、相关性的均值和标准差,可见通过提取MFCC声谱图的灰度共生矩阵特征参数构成的特征量可有效表征声音信号;其次,将待测声音输入建立的识别模型中,完成识别分类。结果表明:所提方法的识别率达到95%,整体识别性能高于其他算法;最后,通过贝叶斯参数优化试验结果可知,优化后的SVM识别模型的召回率、识别率分别提高10%、3%,优于优化前的识别模型,能够满足煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知和报警需求。

基于爆炸声音识别的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法研究

分析了煤矿瓦斯和煤尘爆炸特征:气体浓度发生突变;环境温度迅速升高;空气压力突然升高;产生火球和烟尘;产生较强的红外和紫外辐射;产生爆炸冲击波和火焰波;产生爆炸音。基于爆炸声音感知煤矿瓦斯和煤尘爆炸具有以下优点:①爆炸冲击波和火焰波衰减快,传播距离近;声波衰减慢,传播距离远。远离爆源的矿用拾音设备可用于煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知。②与基于气体浓度和温度等传感器的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法相比,具有响应速度快的优点。③与基于视频图像的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法相比,具有不受粉尘、光照、遮挡等影响的优点。④矿用拾音设备成本低、易安装。⑤声音传播距离远,受巷道和分支影响小。⑥声音处理速度快,可在短时间内从各种声音信号中快速识别瓦斯和煤尘爆炸声音。提出了基于爆炸声音识别的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法:利用麦克风阵列拾音器采集监测区域的声音信号,经过归一化、分帧、添加类别标签等预处理后,提取声音信号特征,将特征输入到统计分类器中进行训练,建立煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;实时采集监测区域的声音信号,将提取的声音信号特征输入训练完成的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中,判断是否为煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音,若是则进行报警。

基于小波包能量的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法

针对目前煤矿瓦斯和煤尘爆炸监测漏报率和误报率高,难以满足瓦斯和煤尘爆炸事故应急救援需求的问题,提出了一种基于小波包能量的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法。在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音器,实时采集煤矿井下设备工作声音及环境音等;通过小波包分解提取声音的小波包能量占比,构成表征声音信号的特征向量;将特征向量输入BP神经网络中,训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;提取待测声音信号的小波包能量占比,并构成特征向量输入模型中,识别待测声音信号的类型。根据特征向量和输出结果要求,建立了输入层、隐含层和输出层节点数分别为8,8,1的BP神经网络用于识别模型的训练;通过分析煤矿井下声音信号小波包分解结果,确立了采用Haar小波函数,选择小波包分解层数为3。实验结果表明:瓦斯和煤尘爆炸声音通过小波包分解后的能量占比与其他声音差异明显,且不同时长的同一声音信号的小波包能量占比分布稳定,因此小波包能量占比可有效表征声音信号特征,且具有较强的鲁棒性;BP神经网络训练速度快,仅需较少的训练迭代次数就能达到期望误差,且在煤矿井下众多干扰声音信号存在的情况下识别准确率达95%,与极限学习机模型、支持向量机模型相比,BP神经网络识别效果最优。

煤矿瓦斯煤尘爆炸的动力学特性研究进展

随着煤炭科技的不断发展,瓦斯煤尘爆炸灾害已成为制约煤炭高效智能化开采的重要因素,严重威胁煤矿的安全生产过程。为了明确瓦斯煤尘爆炸的最新研究进展,为煤矿智能化发展提供有力的安全保障,通过文献研究,从3个方面综合论述了近些年国内外对瓦斯煤尘爆炸的动力学特性研究现状及发展趋势。一是瓦斯煤尘爆炸火焰生成机理研究。二是瓦斯煤尘爆炸火焰演化规律研究。三是瓦斯煤尘爆炸传播关键表征技术。后续研究过程中,应继续深入开展瓦斯爆炸对沉积煤尘诱导机制的研究工作,分析瓦斯爆炸冲击波的扬尘机理以及压力波和火焰作用下的煤尘粒子运动并参与反应的过程,探明不同瓦斯爆炸强度条件下的扬尘区域及煤尘参与爆炸的范围,并建立高精度瓦斯煤尘爆炸反演模型,实现瓦斯煤尘爆炸灾害的有效控制。

基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法

为解决煤矿瓦斯与煤尘爆炸灾害报警方法监测手段单一、监测技术落后、误报率和漏报率高等问题,提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别的准确率,提出了基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法:在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音器,实时采集煤矿井下设备工作声音和环境音等,将采集的声音信号通过提取由梅尔倒谱系数和Gammatone滤波器倒谱系数构成的新混合特征MGCC,通过主成分分析的方法提取其前9维特征值构成表征声音信号的特征向量,输入支持向量机中训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;待测声音样本通过提取其特征向量,输入到训练好的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中,得到分类识别结果;并通过实验验证。首先,通过声音信号的特征提取实验分析通过MGCC和主成分分析提取的声音信号特征的特点,不同时长的同一声音信号特征值分布稳定,且差异不大;同一时长的不同声音信号特征值分布差异明显,因此通过MGCC和主成分分析提取声音信号的特征向量可有效表征声音信号;其次,由识别实验结果可以得知,所提识别方法的识别率达到97%,高于比对算法;最后,通过贝叶斯超参数优化实验结果可知,优化后的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型明显优于优化前的识别模型,能够满足煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知和报警需求。

5G射频电磁波瓦斯引燃机理与功率安全阈值研究

2021年6月,国家发展和改革委员会、国家能源局等四部委联合编制《能源领域5G应用实施方案》,要求大力推进煤矿5G通信系统建设。随着煤矿智能化建设的不断推进,煤矿对5G技术的应用需求日益增加,煤矿5G通信技术需要通过基站进行数据传输、信息交互或场景感知(图1)。电磁波是携带能量的载体,在煤矿井下瓦斯煤尘爆炸性环境中传播时,当电磁能以某种方式释放出来的能量大于瓦斯最小点燃能量时,存在引发瓦斯爆炸的风险,由此带来安全隐患。因此,如何解决防爆安全和使用性能之间的矛盾一直是煤矿井下大功率无线发射设备研究的热点和难点。

瓦斯煤尘爆炸特性及传播规律研究进展

概要介绍国内外的瓦斯爆炸和瓦斯煤尘混合物爆炸特性及传播规律研究进展,瓦斯爆炸研究主要集中在瓦斯爆炸压力、火焰、温度等特征参数、不同障碍物对瓦斯爆炸压力、火焰传播的影响以及分岔、拐弯等不同形状管道内的传播规律,而瓦斯煤尘混合物爆炸研究主要集中在瓦斯对煤尘爆炸的最小点火能、爆炸下限、最大爆炸压力等爆炸特性及传播规律的影响。对不同研究人员采用的主要研究指标、手段、方法和研究结论进行综合评述,同时也对爆炸事故人员伤害模型在国内外的研究状况进行讨论,最后指出目前存在的主要问题和下一步的研究方向。

瓦斯煤尘爆炸传播特性的实验研究

在断面为7.2 m2、长为658 m的实验巷道内,用cs2092H多通道动态数据采集分析仪,模拟煤矿掘进巷道,对瓦斯、煤尘爆炸过程中的爆炸冲击波能量、传播速度、衰减规律以及爆炸灾害的波及范围进行了实验研究.结果表明,瓦斯、煤尘爆炸压力波衰减慢,爆炸传播距离远,且传播距离随瓦斯数量以及瓦斯、煤尘分布的变化而变化.与瓦斯爆炸相比,煤尘爆炸的剧烈程度强,坑道中煤尘的焦化明显,且可燃物灼烧情况可作为瓦斯煤尘爆炸的爆源点确认判据.

细水雾抑制煤尘与瓦斯爆炸实验

搭建小尺寸细水雾实验平台,用相应管道模拟矿井环境。在阐明煤尘与瓦斯爆炸传播机理的基础上,研究细水雾抑制管道混合物爆炸的有效性,并对其做定性定量的分析研究。研究发现:在细水雾作用下,煤尘与瓦斯的火焰传播速度会相应减小、所测火焰温度有所降低。当混合物爆炸的威力较大时,细水雾对其相关参数影响较弱,应适当增加压力,改变细水雾的物理化学抑制作用,增强灭火特性。实验结论:细水雾抑制煤尘与瓦斯爆炸的研究为煤矿抑爆装置的研制和安装提供了技术支撑。

瓦斯煤尘爆炸的工伤风险分级评价方法

利用三类危险源理论,结合历史事故资料,建立了瓦斯煤尘爆炸事故模型,对瓦斯煤尘爆炸的工伤风险影响因素进行了分析,在此基础上,建立了评价指标体系,并对煤矿瓦斯煤尘爆炸的工伤风险进行了评价分级。评价分级的结果既可为制定合理的工伤保险费率提供依据,也可为实施分级安全监察提供技术支持。

瓦斯煤尘爆炸主动隔爆启动条件及隔爆效果试验研究

在我国煤矿井下,普遍应用的爆炸控制装备主要是隔爆水槽、隔爆水袋等被动式隔爆装置,但由于装置本身的适用性及结构特点,已难以适应目前煤矿智能化、无人化的发展。主动式隔抑爆技术,因其能够实现主动式控爆,已在我国煤矿低体积分数瓦斯抽放管路、排空管路以及利用端等进行了大规模应用,取得了良好的效果,但在煤矿井下因缺乏相应的技术规范支撑,尚未进行广泛推广应用。为加快推进煤矿爆炸控制装备智能化发展,运用大型巷道试验系统,在对瓦斯爆炸诱导沉积煤尘爆炸传播规律研究的基础上,基于新研发的高能主动隔爆装置,开展了瓦斯煤尘爆炸主动隔爆效果试验研究。得出了瓦斯煤尘爆炸传播过程中爆炸压力、爆炸火焰等关键表征参数的变化规律;基于爆炸传播规律及主动隔爆装置自身性能特点,研究确定了高能主动隔爆装置的安装位置关系、启动阈值等关键技术参数;对100 m^(3)瓦斯爆炸诱导沉积煤尘(铺设位置14~70 m、煤尘质量浓度150 g/m^(3))爆炸的隔爆效果进行了效果验证试验。结果表明,所研发的高能主动隔爆装置,性能稳定、可靠,能够对煤矿井下一定条件下的瓦斯爆炸诱导沉积煤尘爆炸事故进行有效隔爆,为煤矿井下瓦斯煤尘爆炸事故的智能化控制提供了重要的理论及技术支撑。

障碍物对瓦斯煤尘爆炸火焰传播规律的影响

为了进一步探究瓦斯煤尘耦合爆炸火焰的传播规律,用自行搭建的半封闭垂直管道爆炸试验系统,研究障碍物对瓦斯煤尘耦合爆炸火焰传播规律的影响。研究结果表明:障碍物能显著提高瓦斯煤尘爆炸火焰的传播速度,其加速机理主要是障碍物诱导的湍流区会促进火焰的传播;火焰在传播过程中的加速度不是一直增加,随着火焰速度的增加会出现上下波动;煤尘的加入会使瓦斯爆炸产生的火焰传播速度显著增大及速度的最大值距离点火端较远;通过障碍物时爆炸产生的火焰形状发生较大的改变,出现拉伸和褶皱现象。

瓦斯煤尘爆炸传播数值仿真系统研究

以连续相、燃烧、颗粒相数理方程建立瓦斯煤尘爆炸传播数理模型,并应用连续相、颗粒相计算方法,依据大型巷道瓦斯爆炸、瓦斯煤尘爆炸传播实验数据,借助普遍应用的流场模拟平台,开发了瓦斯、煤尘爆炸数值仿真系统。该系统可以有效地模拟煤矿瓦斯、煤尘的爆炸事故过程,对瓦斯爆炸的爆燃转爆轰、煤尘是否参与爆炸、爆炸冲击传播速度、衰减规律以及爆炸灾害的波及范围都能进行较准确的模拟。

瓦斯煤尘爆炸研究现状及发展趋势

为了明确瓦斯煤尘爆炸的研究情况,以便更好地服务于煤矿安全生产,对瓦斯煤尘爆炸的研究现状进行了分析。分别从瓦斯煤尘爆炸机理、爆炸特性、爆炸传播规律几个方面,对其理论研究、实验研究和数值模拟研究的进展进行了综合论述。在此基础上,提出了该领域未来的发展趋势。

煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知报警与爆源判定方法研究

分析了煤矿瓦斯和煤尘爆炸特征:空气中O2浓度迅速降低,CO2和CO等有毒有害气体浓度迅速升高;环境温度迅速升高,空气压力迅速增大后回落;产生较强的红外和紫外辐射;产生高温、高压、高速的爆炸冲击波和火焰锋面;产生爆炸音和震动;产生大量烟雾和粉尘;风速迅速增大后回落,风流反向;巷道垮塌、机电设备移动和损坏;造成大量人员伤亡。提出了气体(O2,CO2,CO)浓度、温度、声音、震动、气压、风速、风向、烟雾、粉尘、红外线、紫外线、图像等多信息融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知报警与爆源判定方法:通过多参数变化,辨识瓦斯和煤尘爆炸;通过不同位置参数变化幅度、变化的先后时序关系和传感器损坏情况,判定爆源。提出了传感器防护与设置方法:传感器应采用流线形或圆弧形外壳,传感器外壳应采用耐高温、防火、隔热材料;传感器应设置在巷道顶部中央;采煤工作面和掘进工作面应设置传感器,传感器应设置在距工作面10~15 m处;每一段巷道(没有分支)中部应设置传感器。提出了电缆和光缆防护与设置方法:应采用铠装电缆和光缆,电缆和光缆应具有阻燃、耐高温、抗冲击等性能;电缆和光缆应埋入巷帮和底板的夹角处;电缆和光缆也可引入压风管,用压风管防护。

基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法

分析了瓦斯和煤尘爆炸视频图像特征:爆炸火球通常呈红色,亮度高、温度高,辐射较强的红外线和紫外线,火球面积迅速扩大;火焰锋面的面积、亮度、颜色、形状、辐射强度等不断变化;烟尘的面积、颜色、形状等不断变化;有物体快速移动和变形。提出了基于可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法:根据高亮区域亮度及其变化率、高亮区域面积及其变化率、图像形状及变化、图像颜色及变化,辨识瓦斯和煤尘爆炸;通过不同地点摄像机采集的图像变化及变化先后时间关系、摄像机损坏的时序关系,判定爆源。提出了可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像、O2、CO2、CO、温度、声音、震动、气压、风速、风向、烟雾、粉尘等多信息融合的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法,减小火灾、巷道灯、矿灯、车灯、红色衣物、机电设备发热、电气设备和电缆故障放电、煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板大面积冒落、水灾、爆破作业、工作面落煤、煤炭转载和运输等对瓦斯和煤尘爆炸辨识的影响。

防止电火花引发煤矿瓦斯及煤尘爆炸的技术措施

煤矿在煤炭生产过程中有瓦斯和煤尘产生,当瓦斯和煤尘达到一定浓度时,遇到足够能量的火源,就要发生瓦斯和煤尘爆炸事故。瓦斯和煤尘爆炸事故是煤矿危害最大的事故之一,能直接造成重大的人身伤亡和经济损失,对煤矿电气火花引起瓦斯与煤尘爆炸事故进行了分析,提出了其预防措施。

矿井瓦斯煤尘爆炸传播数值模拟研究

基于连续相、燃烧、颗粒相数理方程建立瓦斯煤尘爆炸传播数理模型,并应用连续相、颗粒相计算方法,依据大型巷道瓦斯爆炸、瓦斯煤尘爆炸传播实验数据,借助普遍应用的流场模拟平台,成功开发瓦斯、煤尘爆炸数值模拟系统。该系统可有效地模拟煤矿瓦斯、煤尘的爆炸事故过程,对瓦斯爆炸的爆燃转爆轰、煤尘是否参与爆炸、爆炸冲击传播速度、衰减规律以及爆炸灾害的波及范围都能进行较准确的模拟。

煤矿瓦斯煤尘爆炸原因和防治对策

分析了我国煤矿瓦斯煤尘爆炸灾害事故原因,介绍了控制瓦斯煤尘爆炸的技术措施及其发展趋势。