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    基于物聯(lián)網(wǎng)的稀有礦安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)研究

    2018-05-23 10:02:18張亞妮
    中國錳業(yè) 2018年2期
    關(guān)鍵詞:潛水可靠性水位

    張亞妮

    (寶雞職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西 寶雞 721013)

    1 概 述

    礦山安全監(jiān)管系統(tǒng)是確保礦山企業(yè)正常運行的必要設(shè)施,其穩(wěn)定性和安全性對于礦業(yè)企業(yè)的正常生產(chǎn)和區(qū)域生態(tài)安全至關(guān)重要[1]。針對這種情況相關(guān)學(xué)者研究了礦山開采過程中的安全生產(chǎn)監(jiān)管體系,利用當(dāng)前先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù),結(jié)合實際的礦山生產(chǎn)模型實現(xiàn)實時監(jiān)管。利用數(shù)學(xué)模型實現(xiàn)礦山安全生產(chǎn)監(jiān)管在文獻(xiàn)[2-4]中均有相應(yīng)的研究,主要提出了基于支持向量回歸集合礦山監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行潛水線預(yù)測;以及基于灰色理論和支持向量機應(yīng)用于礦壩位移和潛水線的預(yù)測,基于礦壩位移和潛水線監(jiān)測結(jié)果,為礦壩穩(wěn)定性分析和可靠性預(yù)測提供了一種新的方法;TANG Y等[5]提出了水位變化引起的地下水響應(yīng)問題的一般近似方法,并研究了具有傾斜水—陸邊界的Boussinesq方程的近似解析解,可用于在確定不同條件下的潛水線來觀測孔的實測數(shù)據(jù)的礦壩水位。同時相關(guān)研究人員還利用地理信息系統(tǒng)(GIS)中的高精度EDM高程測量技術(shù)來檢測稀有礦生產(chǎn)過程中的礦壩的沉降,并建立沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)模型,探討沉降規(guī)律,預(yù)測沉降變化趨勢。

    而對于稀有礦生產(chǎn)過程中的安全評價工作,傳統(tǒng)采用安全系數(shù)法和隨機可靠性法則在實時監(jiān)測中是無效的,這是由于安全系數(shù)法不能考慮參數(shù)的隨機性;而盡管隨機可靠性方法考慮了參數(shù)的隨機性,但由于在實際項目中重復(fù)試驗的工作量巨大且成本高,常常假定或通過簡單的計算獲得變異系數(shù),而不考慮時間相關(guān)性。為了解決實時監(jiān)測問題,相關(guān)專家研究了基于區(qū)間理論的結(jié)構(gòu),當(dāng)樣本數(shù)量稀少時,區(qū)間值可以更好地反映參數(shù)值的不確定性,從而減少對數(shù)據(jù)信息的需求;本文在實現(xiàn)安全監(jiān)管系統(tǒng)中采用安全系數(shù),隨機可靠度和區(qū)間非概率可靠度綜合評價稀有礦安全生產(chǎn)的穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的礦產(chǎn)安全生產(chǎn)監(jiān)管的方法基本基于礦壩體的應(yīng)力和水位,然而該模式不具備評估穩(wěn)定性條件的功能,借助物聯(lián)網(wǎng)、云計算、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)以及人工智能等先進(jìn)技術(shù),能夠?qū)崟r的將礦壩的各項關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行采集回傳,因此在對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上,采用數(shù)值模擬的方法對尾礦壩的未來狀況進(jìn)行評估,從而構(gòu)建稀有礦的安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)[6-7]。

    本文以利用傳感器探測潛水線、監(jiān)測孔水位、內(nèi)外變形、水庫水位等影響稀有礦生產(chǎn)穩(wěn)定性的無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),構(gòu)件基礎(chǔ)信息庫。在云平臺中,首先利用人工智能的方法基于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測潛水線的未來狀態(tài);其次,將潛水線方程納入數(shù)值模型,求解出安全系數(shù)、隨機可靠度、區(qū)間非概率可靠度等關(guān)鍵穩(wěn)定性參數(shù)。在應(yīng)用系統(tǒng)中,結(jié)合關(guān)鍵穩(wěn)定性參數(shù)和實時監(jiān)測變形趨勢,以及裂縫擴展情況,可以對稀有礦的安全生產(chǎn)情況進(jìn)行預(yù)警。

    2 系統(tǒng)架構(gòu)介紹

    本文提出了基于物聯(lián)網(wǎng)和云計算的稀有礦實時監(jiān)測與數(shù)值模擬的安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng),通過物聯(lián)網(wǎng)和信息中心開發(fā)了綜合監(jiān)測安全情況,預(yù)警在礦山生產(chǎn)過程中可能發(fā)生的危害。首先通過稀有礦特定地點鋪設(shè)多種類型的無線傳感器,將相應(yīng)的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)接收并上傳到云計算平臺;然后,通過計算參數(shù)和指標(biāo),由云計算平臺進(jìn)行處理,這對于稀有礦安全生產(chǎn)過程中的實時性安全分析是非常必要和重要的;最后,計算結(jié)果將應(yīng)用于各種應(yīng)急指揮系統(tǒng)。系統(tǒng)架構(gòu)采用四層架構(gòu),如圖1所示,分別為傳感層,物聯(lián)網(wǎng)層,云計算層和應(yīng)用層。

    圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

    1)傳感層

    傳感層不僅是基礎(chǔ)層,也是系統(tǒng)的基本層,包括靜水壓力監(jiān)測,上游降雨監(jiān)測,水位監(jiān)測,干灘長度監(jiān)測,水平位移監(jiān)測,內(nèi)部變形和應(yīng)力監(jiān)測,滲漏監(jiān)測,裂縫監(jiān)測和沉降監(jiān)測等。從水位傳感器,水壓傳感器,位移傳感器,應(yīng)力傳感器等各種傳感器獲得反映和解釋物理情況的大量數(shù)據(jù)。傳感層采用的傳感器是無線傳感器,可以作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點,具有低功耗和時間同步的特點。另外,傳感器件通過無線介質(zhì)連續(xù)數(shù)十個小時相互通信,具有穩(wěn)定的感知效果。

    2)物聯(lián)網(wǎng)層

    物聯(lián)網(wǎng)層是安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)的第二層,由感知控制,數(shù)據(jù)采集,無線接入,無線傳感器網(wǎng)絡(luò),分布式站點,時間同步時鐘等組成。根據(jù)接收到的來自傳感層的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)上傳到云計算平臺進(jìn)一步處理。因此,物聯(lián)網(wǎng)層是傳感層和云計算層之間的連接橋,隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò),分布式站點和無線網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群头€(wěn)定性將有明顯的提高,這正是稀有礦安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)。

    3)云計算層

    云計算層包括潛水線預(yù)測,極限狀態(tài)方程,數(shù)值模擬,安全系數(shù),隨機可靠性和區(qū)間非概率可靠性等。利用物聯(lián)網(wǎng)層傳輸?shù)臄?shù)據(jù),通過云計算平臺可以解決潛水線,安全系數(shù),隨機可靠性,間隔非概率可靠性等重要參數(shù)。此外,這些計算結(jié)果也存儲在這個云計算平臺上,意味著計算結(jié)果可以在需要時從平臺下載。

    4)應(yīng)用層

    應(yīng)用層作為系統(tǒng)的頂層,包括應(yīng)急指揮、預(yù)警系統(tǒng),礦體可視化系統(tǒng)和應(yīng)急救援計劃等。根據(jù)云計算平臺的輸出結(jié)果,按照國家的相應(yīng)安全制度,安全程度分為三級,即一級預(yù)警,二級預(yù)警,三級預(yù)警:一級表示輕度安全隱患,二級表示中等安全隱患,三級表示嚴(yán)重安全隱患。

    3 系統(tǒng)關(guān)鍵算法實現(xiàn)

    傳感器網(wǎng)絡(luò)布置為監(jiān)測礦體在生產(chǎn)過程中的物理數(shù)據(jù),獲取監(jiān)測點位移、監(jiān)測點沉降、監(jiān)測孔水位等的數(shù)據(jù)。如圖2所示為常見的礦壩的組成圖。

    圖2 礦壩結(jié)構(gòu)

    通過灰色模型(Grey Model,GM)和通用回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合模型(Generalized Regression Neural Network,GRNN)對觀測孔水位數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,預(yù)測潛水線,具體耦合過程如圖3所示。

    圖3 耦合流程

    具體步驟介紹如下:

    1)建立GM(1,1)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練,數(shù)據(jù)包含了礦壩監(jiān)測時間和監(jiān)測孔水位;

    2)根據(jù)得到的灰色模型,可以解決礦壩監(jiān)測孔未來水位變化的問題,然后,將獲得預(yù)測序列;

    3)以預(yù)測值,壩高和庫水位為輸入數(shù)據(jù),以監(jiān)測孔初始水位數(shù)據(jù)為預(yù)期,對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)待預(yù)測月份的灰色預(yù)測值,壩高和水庫水位,得到相應(yīng)的水位輸出因子,即網(wǎng)絡(luò)輸出;然后,可以建立GRNN模型。由于網(wǎng)絡(luò)的性能也受到平滑因素的影響,所以通過重復(fù)計算來確定最優(yōu)值;

    4)在建立的GRNN模型中,輸入待預(yù)測年份的灰色模型預(yù)測值,壩高和水庫水位時,可以獲得具有足夠精度的監(jiān)測孔水位預(yù)測值;然后,潛水線的預(yù)測將順利完成。

    以下介紹潛水線預(yù)測方程,即安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)中的核心算法,主要參數(shù)包括安全系數(shù)、隨機可靠性和區(qū)間非概率可靠性。如圖4所示為通用稀有礦模型結(jié)構(gòu)圖,滑動面、坡度和潛水線的方程分別為f(x),g(x)和ω(x),W表示由潛水線,坡度和滑動面建模部分的面積,D表示該區(qū)域上的液壓力,液壓力到滑動面中心的臂是L1。h1i和h2i分別表示潛水線上下垂直礦井的長度,c和φ是凝聚力和內(nèi)在摩擦力。γ、γw和γsat是礦井的平均單位重量,水的單位重量和礦井的飽和單位重量。

    圖4 通用稀有礦模型結(jié)構(gòu)

    滑動面的方程表示:

    f(x)=135-[168.282-(x-75)2]0.5

    斜率的方程可以表示如下:

    潛水線的方程可以表示如下:

    根據(jù)以上對礦壩結(jié)構(gòu)的分析,利用云平臺可解決安全系數(shù)、隨機可靠性和區(qū)間非概率可靠性問題。在實際的檢測過程中,各類型傳感器獲取的數(shù)據(jù)代入預(yù)測模型中即可獲取礦井的安全運行的預(yù)警信息。

    4 結(jié) 論

    隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決礦井開采過程中安全生產(chǎn)監(jiān)管的任務(wù)成為業(yè)界的主要手段。本文提出一種基于四層架構(gòu)的稀有礦安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)架構(gòu),并對各層的主要組成進(jìn)行了介紹,引入灰色模型和通用回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合模型作為監(jiān)管預(yù)警的預(yù)測模型,提出了模型自學(xué)習(xí)的實現(xiàn)流程以及相關(guān)理論依據(jù),為后期的系統(tǒng)實現(xiàn)提供了合理的理論依據(jù)。

    參考文獻(xiàn):

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