煤矿监测监控系统信息融合结构分析

煤矿监测监控系统信息融合结构分析

许永腾 刘明

焦煤集团赵固二矿          河南省焦作市           454000

摘要：煤矿监测监控系统在矿业行业中起着至关重要的作用。随着煤矿深度开采和复杂环境条件的增加，煤矿安全性和生产效率的维护成为一项极具挑战性的任务。信息融合作为一种关键技术，能够整合来自多个数据源和传感器的信息，为矿山管理提供更全面、准确的数据支持，提高煤矿监测监控系统的效能。

关键词： 煤矿监测；监控系统；信息融合；大数据分析

引言

煤矿作为能源领域的重要组成部分，在全球能源供应中扮演着不可或缺的角色。然而，煤矿生产过程中存在着各种潜在的危险和风险，如瓦斯爆炸、矿井坍塌、煤尘爆炸等，这些事件不仅会导致生命财产损失，还会对环境造成严重影响。因此，煤矿监测监控系统的建立和运行显得尤为重要。

一、信息融合的概念与类型

（一）信息融合概念

信息融合，作为现代监测与监控系统领域的核心概念，是一种综合利用多源信息、数据和知识，以提高系统性能、可靠性和效率的技术方法。它不仅仅是数据的简单叠加或集成，更是一种深度整合的过程，旨在从不同角度、不同来源获取的信息中提取出更有价值、更全面、更可信的知识，以便用于决策制定、问题诊断、资源分配、行动计划等关键任务。信息融合的核心目标是通过将来自多个传感器、数据源和知识库的信息进行有机整合，生成具有更高层次、更丰富信息的综合结果，从而提升决策者和系统的智能化水平。这种整合过程包括数据融合、特征融合、决策融合等多个层次，可以跨越不同时间和空间尺度，将离散的信息元素转化为有意义的、全局一致的知识，为各类应用领域提供决策支持和问题解决的强大工具。

（二）信息融合的类型

1. 数据级融合

数据级融合是指将来自不同传感器、数据源或监测设备的原始数据进行整合和合并，以产生更全面、更准确的信息。1. 数据获取： 数据级融合首先涉及从不同传感器或数据源中收集数据。这些数据可以包括传感器测量、图像、视频、声音、文本、GPS位置等多种形式的信息。2. 数据预处理： 收集的原始数据通常需要经过预处理，以去除噪声、校正偏差、填补缺失值等。这个步骤确保了数据的质量和一致性。3. 数据融合： 数据级融合的核心是将来自不同数据源的信息进行整合，以生成更全面、更准确的信息。这可以通过各种数学和统计方法实现，如加权平均、数据插值、特征提取等。

2.决策级融合

信息融合的另一种重要类型是决策级融合，它关注的是将来自多个信息源的数据和知识结合在一起，以支持决策制定、问题解决和行动计划。决策级融合不仅仅是将数据整合，更是将数据与上下文知识、专业经验和决策规则相结合，以生成更明智、更精确的决策。以下是决策级融合的主要特点和关键步骤的详细叙述：1. 数据与知识整合： 决策级融合的核心是整合来自不同信息源的数据和知识。这些信息源可以包括传感器数据、数据库信息、专家知识库、历史数据、规则库等多种形式的数据和知识。2. 上下文建模： 在决策级融合中，了解决策背后的上下文非常重要。这包括考虑环境因素、约束条件、目标和目标的权重，以便生成与具体情境相适应的决策。3. 决策制定： 在综合考虑数据和知识的基础上，决策级融合涉及制定最终的决策方案。这可以通过数学模型、人工智能算法、专家规则引擎等方式来实现。

二、煤矿监测监控系统中信息融合结构应用情况

（一）数据级融合结构应用情况

在煤矿监测监控系统中，数据级融合结构发挥了重要作用，提高了监测系统的可靠性、准确性以及应对突发事件的能力。1. 多传感器数据整合： 煤矿监测通常涉及多个传感器，包括瓦斯传感器、温度传感器、湿度传感器等。这些传感器产生的数据可能涵盖不同的物理量和监测参数。数据级融合结构通过整合这些多源数据，可以为煤矿监测系统提供更全面的信息，帮助监测和预测潜在危险。2. 煤矿环境监测： 数据级融合结构在监测煤矿环境方面非常有用。它可以整合气象数据、空气质量数据和地质数据，以更好地了解煤矿工作区域的气象条件、空气质量和地质构造，从而及时预警潜在的自然灾害风险，如风险高瓦斯爆炸或地质灾害。3. 安全监测和事故预警： 数据级融合结构有助于提高煤矿安全监测系统的准确性和及时性。它可以整合来自不同传感器的数据，例如，瓦斯传感器、振动传感器和视频监控数据，以监测矿井的状态，及时发现异常情况，从而提前预警可能的事故，保障工人的安全。4. 生产效率提升： 数据级融合结构也可以应用于提高煤矿生产效率。通过整合采矿机械的运行数据、煤矿生产数据和设备健康数据，矿山管理者可以更好地了解生产进度、设备状态和资源利用情况，以便进行实时优化和决策，从而提高煤矿的生产效率。

（二）决策级结构应用情况

在煤矿监测监控系统中，决策级融合结构的应用对于实现更智能、更安全、更高效的煤矿运营具有关键意义。决策级融合通过整合来自多个信息源的数据、知识和专业经验，为煤矿管理和操作提供了有力的支持。1. 安全事故预防和应急响应： 决策级融合在煤矿安全方面具有重要作用。它整合了来自各种传感器的监测数据，包括瓦斯浓度、温度、振动等，结合领域专家的知识，可以实时监测潜在危险情况。一旦检测到异常，系统可以自动触发警报并采取相应的应急措施，以避免事故发生。2. 优化生产计划和资源分配： 决策级融合有助于优化煤矿的生产计划和资源分配。通过整合来自采矿设备、生产数据、市场需求等多源信息，系统可以自动调整采矿工艺，优化设备利用率，以适应不同的生产需求和市场变化，提高生产效率和经济效益。3. 设备健康监测和维护： 决策级融合结构应用于监测设备的健康状况，提前发现设备故障和磨损。通过整合来自传感器的设备运行数据、振动数据和润滑油分析结果，系统可以生成设备健康状态的实时报告，预测维护需求，并提供优化的维护计划，以减少停机时间和维修成本，以此来降低运营成本，提高煤矿的可持续性。

（三）特征级融合结构应用情况

特征级融合结构通过整合来自不同传感器或数据源的特征信息，不仅提高了监测系统的性能，还加强了对煤矿环境和操作的理解。1. 瓦斯浓度和温度特征融合： 在煤矿监测中，瓦斯浓度和温度是关键参数。特征级融合可以整合来自瓦斯传感器和温度传感器的特征信息，如波动频率、极值点、趋势分析等，以提高瓦斯爆炸风险的准确评估和预测。2. 振动和声音特征融合： 特征级融合可以整合振动传感器和声音传感器的特征信息，用于监测设备的运行状态。通过分析振动频率、声音频谱、峰值等特征，系统可以实时检测设备异常，提前预防设备故障。3. 图像和视频特征融合： 煤矿监测系统中的视频监控也受益于特征级融合。它可以整合来自监控摄像头的图像和视频特征，如目标检测、动态物体跟踪、异常事件识别等，以加强对矿山区域的实时监测和安全性评估。4. GPS位置和运动轨迹特征融合： 特征级融合还可以整合GPS定位信息和运动轨迹特征，用于监测人员和设备在煤矿内的位置和运动情况。这有助于提高人员安全、资源分配和作业计划的效率。

三、结束语

信息融合在煤矿监测监控系统中具有巨大的潜力。通过将不同数据源和传感器生成的信息整合在一起，我们可以提高煤矿的安全性、生产效率和环境保护水平。然而，要实现信息融合的最大潜力，需要继续研究和发展相关技术，并将其应用于实际生产中。我们相信，信息融合将成为未来煤矿监测监控系统的重要组成部分，为煤矿行业的可持续发展作出贡献。

参考文献：

[1] 周雁鹏.煤矿监测监控系统信息融合结构的分析[J].矿业装备, 2021.

[2] 张晓强,高莉,于洪珍.煤矿监测监控系统信息融合结构的研究[J].工矿自动化, 2007(4):3.

[3] 李博.煤矿监测监控系统信息融合结构的探讨[J].中国化工贸易, 2018.