基于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的煤礦氣體自動檢測研究

摘 要：傳統(tǒng)煤礦氣體檢測方法通?；趩我粋鞲衅骰蛉斯ぱ矙z，這些方法具有檢測速度慢、覆蓋范圍有限以及易受人為因素影響等局限性。為了解決這些問題，本文提出一種基于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的煤礦氣體自動檢測方法。首先，對傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化配置，由多種傳感器協(xié)同工作，進(jìn)行不同氣體數(shù)據(jù)的全面采集與整合。其次，采用支持向量機(jī)（SVM）算法構(gòu)建一個氣體自動檢測模型，該模型以整合后的氣體數(shù)據(jù)為輸入，經(jīng)計(jì)算后能夠高效、準(zhǔn)確地輸出氣體檢測結(jié)果。試驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)方法相比，本文提出的方法在煤礦氣體自動檢測精度和效率方面均有顯著提升，實(shí)際應(yīng)用效果較好。

關(guān)鍵詞：多傳感器網(wǎng)絡(luò)；煤礦氣體；自動檢測；支持向量機(jī)

中圖分類號：TP 391" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

作為能源產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，煤礦的生產(chǎn)安全備受關(guān)注。但是煤礦特有的封閉、高溫高濕和易燃易爆氣體環(huán)境（例如甲烷、一氧化碳）極大程度地增加了作業(yè)風(fēng)險。氣體泄漏和積聚通常是引發(fā)煤礦事故的關(guān)鍵因素，因此，實(shí)時、精確地進(jìn)行氣體監(jiān)測具有重要意義。

為此，本文提出了多種技術(shù)方案。例如，文獻(xiàn)[1]提出集成多種傳感器的石化裝置的有毒氣體檢測報(bào)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用多傳感器集成提升了檢測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，但是也增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和維護(hù)成本。文獻(xiàn)[2]設(shè)計(jì)了煤礦綜采工作面采空區(qū)智能氣體檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用智能化技術(shù)監(jiān)控采空區(qū)氣體，但是其應(yīng)用可能會受煤礦地質(zhì)條件和作業(yè)環(huán)境的限制。文獻(xiàn)[3]將非分散紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用于煤礦火災(zāi)氣體在線檢測。但是該方法需要操作人員具備較高的專業(yè)技能。文獻(xiàn)[4]提出基于圖像識別的礦用氣體傳感器自動檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用圖像處理技術(shù)提高了檢測的自動化水平，但是對光照和圖像質(zhì)量有較強(qiáng)的依賴性，可能會影響檢測的穩(wěn)定性。

為解決上述方法存在的問題，本文提出基于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的煤礦氣體自動檢測方法，以期有效預(yù)防煤礦事故的發(fā)生。

1 煤礦氣體自動檢測方法

基于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的煤礦氣體自動檢測研究具有顯著優(yōu)勢，包括高精度的多氣體成分檢測、實(shí)時監(jiān)控能力、廣泛的覆蓋范圍、高自動化程度、強(qiáng)大的抗干擾能力、完善的智能預(yù)警機(jī)制、豐富的數(shù)據(jù)分析支持以及靈活的系統(tǒng)可擴(kuò)展性。這些優(yōu)勢共同作用，不僅大幅提升了煤礦氣體檢測的準(zhǔn)確性和效率，還顯著增強(qiáng)了煤礦作業(yè)環(huán)境的安全性，為煤礦安全生產(chǎn)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐[5-6]。

1.1 煤礦氣體數(shù)據(jù)整合

為了提升數(shù)據(jù)的一致性與可用性，本文對來自不同源、類型和時段的氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)一處理和分析。以甲烷、一氧化碳等多種關(guān)鍵氣體為例，精心挑選了電化學(xué)傳感器和紅外傳感器，二者協(xié)同檢測，以保證檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和全面性。電化學(xué)傳感器具有高靈敏度和選擇性，在檢測低濃度甲烷和一氧化碳過程中表現(xiàn)出色，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。而紅外傳感器具有穩(wěn)定吸收特定氣體分子的特性，在檢測高濃度氣體過程中具有優(yōu)越的可靠性和準(zhǔn)確性，能保證數(shù)據(jù)的全面性和可靠性。在煤礦的傳感器布置策略中，本文采取了全面覆蓋與故障冗余的雙重策略。首先，針對煤礦的特殊性，特別是高風(fēng)險區(qū)域（例如工作面、通風(fēng)巷道）等實(shí)施了密集且有針對性的節(jié)點(diǎn)布置。這些節(jié)點(diǎn)以網(wǎng)格化形式覆蓋，旨在消除任何可能的監(jiān)測盲區(qū)，實(shí)時捕捉溫度、濕度和瓦斯?jié)舛鹊汝P(guān)鍵環(huán)境參數(shù)。其次，對于礦井出入口、主要巷道交叉點(diǎn)等關(guān)鍵位置，本文也進(jìn)行了適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)部署，對人員流動、設(shè)備狀態(tài)及整體環(huán)境條件進(jìn)行全方位監(jiān)控。再次，為了應(yīng)對可能出現(xiàn)的節(jié)點(diǎn)故障或通信中斷問題，本文引入了故障冗余設(shè)計(jì)，在網(wǎng)絡(luò)中配置了適量的冗余節(jié)點(diǎn)。這些節(jié)點(diǎn)平時處于低功耗待機(jī)狀態(tài)，一旦檢測到相鄰節(jié)點(diǎn)失效，它們會立即激活并接管失效節(jié)點(diǎn)的檢測任務(wù)，保證數(shù)據(jù)的連續(xù)采集，使傳輸不受影響。最后，各節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)中心均設(shè)有數(shù)據(jù)存儲與備份機(jī)制，避免在數(shù)據(jù)傳輸過程中出現(xiàn)丟包或錯誤，保證數(shù)據(jù)的完整性，并保障數(shù)據(jù)安全。其傳感器布置節(jié)點(diǎn)如圖1所示。

遠(yuǎn)程檢測中心的處理器對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析、處理和存儲。針對電化學(xué)傳感器和紅外傳感器的不同響應(yīng)特性，本文將Nernst方程和比爾-朗伯定律作為數(shù)學(xué)模型，量化傳感器的響應(yīng)特性，以準(zhǔn)確測量不同氣體濃度的，為煤礦氣體檢測提供有力的數(shù)據(jù)支持。

電化學(xué)傳感器的響應(yīng)通常遵循Nernst方程，該方程描述了電極電位與氣體濃度間的線性關(guān)系。電極電位的計(jì)算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：E0為E的初值；R為氣體參數(shù)；T為溫度參數(shù)；n為電子總數(shù)；F為法拉第常數(shù)；C為氣體密度參數(shù)。

紅外傳感器的響應(yīng)基于比爾-朗伯定律，該定律描述了氣體吸收紅外輻射與氣體濃度間的關(guān)系。吸光度的計(jì)算過程如公式（2）所示。

A=ε?lC " " " " " " " " "（2）

式中：ε為摩爾吸光系數(shù)；l為光程長度。

利用這些數(shù)學(xué)模型，可以精確地量化傳感器的響應(yīng)特性，準(zhǔn)確測量不同氣體的濃度。

將上述獲得的不同傳感器測量值由無線通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。在煤礦氣體監(jiān)測系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)通信效率是保證數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸和及時分析的關(guān)鍵因素。網(wǎng)絡(luò)通信效率的高、低直接影響數(shù)據(jù)的時效性和系統(tǒng)的響應(yīng)速度。為了提高網(wǎng)絡(luò)通信效率，需要對網(wǎng)絡(luò)通信效率進(jìn)行評估，以保證網(wǎng)絡(luò)通信效率維持在較高水平。采用公式（3）評估網(wǎng)絡(luò)通信效率。

（3）

式中：D為通信效率；Td為成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包時間；Tl為總通信時間。

為了提高檢測精度，對上述獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除重復(fù)和缺失數(shù)據(jù)。同時采用加權(quán)平均融合算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與處理。該算法根據(jù)傳感器的可靠性和精度動態(tài)調(diào)整權(quán)重，將多個傳感器的測量值進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的估計(jì)氣體濃度。這種方法有效減少了單一傳感器誤差對整體結(jié)果的影響，提高了系統(tǒng)的整體性能和監(jiān)測精度，如公式（4）所示。

（4）

式中：S為最終估計(jì)的氣體濃度；wi為第i個傳感器的權(quán)重；n為傳感器數(shù)量；Ri為第i個傳感器的測量值。

權(quán)重wi可根據(jù)傳感器的可靠性和精度進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，以優(yōu)化檢測結(jié)果。將整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，設(shè)x為原始數(shù)據(jù)集，其最小值為xmin，最大值為xmax，則歸一化處理如公式（5）所示。

（5）

利用上述步驟可以有效整合多傳感器數(shù)據(jù)，提高煤礦氣體檢測的準(zhǔn)確性和實(shí)時性，為煤礦安全生產(chǎn)提供有力的技術(shù)支持。

1.2 實(shí)現(xiàn)煤礦氣體自動檢測

為了精確辨識煤礦環(huán)境中的有害氣體成分，采用了支持向量機(jī)（SVM）這一監(jiān)督學(xué)習(xí)算法構(gòu)建煤礦氣體分析模型。在氣體監(jiān)測的具體應(yīng)用中，SVM的宗旨是確定一個超平面，該超平面能夠保證正常與異常氣體類別間的間隔達(dá)到最大化。通采用這種方法能夠?qū)γ旱V氣體中的有害成分進(jìn)行有效識別和分類。

假設(shè)數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)量為N，樣本特征數(shù)量為M，則有公式（6）。

N={（x1，y1），（x2，y2），...，（xN，yN）} " " "（6）

式中：xi=[xi1，xi2，...，xiM]為第i個樣本的特征向量；yi為樣本標(biāo)簽。

在支持向量機(jī)的框架中，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)是一個核心步驟，旨在將2類樣本間的間隔最大化來尋找最優(yōu)的超平面。這個間隔是分類性能的一個重要指標(biāo)，直接反映了模型的泛化能力。SVM的目標(biāo)函數(shù)如公式（7）所示。

（7）

選擇該目標(biāo)函數(shù)的原因是它鼓勵權(quán)重向量的模型盡可能小，從而可以簡化模型，降低過擬合的風(fēng)險。然而，僅最小化權(quán)重向量的范數(shù)并不足以保證模型能夠?qū)⑺袠颖菊_分類，還需要添加一系列約束條件來保證每個樣本都滿足一定的分類要求。約束條件如公式（8）所示。

yi（w?xi+b）≥1， i=1，2，...，N " "（8）

式中：w=[w1，w2，...，wM]為權(quán)重向量；b為截距參數(shù)。

公式（8）能保證所有樣本點(diǎn)要么被正確分類到超平面的正確一側(cè)，要么位于間隔邊界上，從而將間隔最大化。

為了求解上述帶有復(fù)雜約束的優(yōu)化問題，引入拉格朗日乘子αi。這些乘子是松弛變量，允許在不直接違反原始約束的情況下對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行一定調(diào)整。通過構(gòu)建拉格朗日函數(shù)（一個包括原始目標(biāo)函數(shù)、約束條件和拉格朗日乘子的新函數(shù)），可以將原始的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為更容易處理的對偶問題，如公式（9）所示。

（9）

約束條件如公式（10）所示。

（10）

式中：Z為正則化參數(shù)，用于控制模型的復(fù)雜度和誤分類的懲罰。

對于一個新的樣本x0，其檢測標(biāo)簽可以利用公式（11）計(jì)算。

=sign（w?x0+b） " " " （11）

采用上述步驟，基于SVM的煤礦氣體檢測模型能夠有效檢測煤礦中的氣體異常情況，保障礦井安全[7]。

2 試驗(yàn)

2.1 試驗(yàn)環(huán)境

為了驗(yàn)證本文系統(tǒng)的可行性，本文以某礦區(qū)為研究區(qū)域，分別采用本文系統(tǒng)、文獻(xiàn)[1]系統(tǒng)和文獻(xiàn)[2]系統(tǒng)進(jìn)行煤礦氣體自動檢測。傳感器參數(shù)見表1。

2.2 試驗(yàn)過程

在試驗(yàn)中，在煤礦模擬環(huán)境或?qū)嶋H作業(yè)區(qū)域內(nèi)部署了傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，保證每個節(jié)點(diǎn)間通信順暢，能夠?qū)崟r、穩(wěn)定地傳輸所采集的氣體濃度數(shù)據(jù)。進(jìn)而啟動傳感器數(shù)據(jù)采集軟件，不間斷地收集來自各類傳感器的實(shí)時數(shù)據(jù)。再利用公式（4），對這些多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，生成全面、準(zhǔn)確的氣體濃度信息。在模型訓(xùn)練階段，基于已知濃度的氣體樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基于SVM算法的訓(xùn)練集，并在MATLAB高效平臺上實(shí)現(xiàn)SVM算法，利用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行細(xì)致訓(xùn)練。最后，在煤礦模擬環(huán)境或?qū)嶋H區(qū)域中釋放不同濃度的氣體樣本，利用訓(xùn)練好的SVM模型對整合后的氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并利用公式（11）輸出氣體檢測結(jié)果，驗(yàn)證該方法的可行性和有效性。

2.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

分別采用本文系統(tǒng)、文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法進(jìn)行煤礦氣體自動檢測，檢測結(jié)果如圖2所示。

分析圖1中的試驗(yàn)結(jié)果可知，本文提出的新型氣體檢測技術(shù)在精度方面具有顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的氣體檢測方法相比，本文方法在各種試驗(yàn)條件下均能保持不低于95%的檢測精度。該成果體現(xiàn)了本文技術(shù)在提高檢測準(zhǔn)確性方面的巨大潛力。具體而言，圖1中的數(shù)據(jù)曲線展示了在不同濃度和環(huán)境條件下本文方法與傳統(tǒng)方法的檢測精度對比。在低濃度區(qū)域，本文方法的檢測精度接近100%，而在高濃度區(qū)域，其精度也始終維持在97%以上，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法的性能表現(xiàn)。此外，即使在復(fù)雜多變的環(huán)境因素影響下，本文方法依然能夠穩(wěn)定輸出高精度的檢測結(jié)果，表明其在實(shí)際應(yīng)用中具有強(qiáng)大適應(yīng)性和魯棒性。這一突破性的進(jìn)展不僅基于本文方法在傳感器設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理算法上的創(chuàng)新，也基于對氣體分子特性和檢測機(jī)制的深入理解。本文方法綜合運(yùn)用先進(jìn)的材料科學(xué)、微電子技術(shù)和人工智能算法，成功突破了傳統(tǒng)方法在靈敏度、選擇性和穩(wěn)定性方面的局限，推動了氣體檢測領(lǐng)域的進(jìn)步。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的可靠性，本文選取氣體檢測效率為試驗(yàn)指標(biāo)，其檢測時間越短，檢測效率越高，分別采用本文方法、文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法進(jìn)行煤礦氣體自動檢測。檢測結(jié)果見表2。

表2中的數(shù)據(jù)展示了在多種氣體濃度和環(huán)境條件下本文方法與傳統(tǒng)方法的檢測時間對比。無論是在單一氣體，還是混合氣體環(huán)境中，本文方法均能迅速完成檢測任務(wù)，其響應(yīng)時間通常僅為傳統(tǒng)方法的十分之一甚至更少。這種快速檢測的能力極大地提高了氣體檢測的實(shí)時性和實(shí)用性，尤其是在需要快速決策和應(yīng)急響應(yīng)的場合，例如工業(yè)安全監(jiān)控、環(huán)境污染檢測和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域，本文方法的高效率將發(fā)揮重要作用。這一效率的顯著提升，歸功于本文方法在傳感器響應(yīng)機(jī)制、信號處理流程和數(shù)據(jù)分析算法等方面的全面優(yōu)化。本文方法采用先進(jìn)的微納加工技術(shù)、高效的信號放大策略和智能化的數(shù)據(jù)解析方法，能有效減少檢測過程中的延遲和不確定性，從而實(shí)現(xiàn)檢測速度的飛躍。

采用上述3種方法進(jìn)行煤礦氣體自動檢測并計(jì)算召回率。檢測召回率如公式（12）所示。

（12）

式中：TP為真正例；FP為假正例。

煤礦氣體自動檢測召回率結(jié)果見表3。

分析表3中的試驗(yàn)結(jié)果可知，本文提出的新型氣體檢測技術(shù)在召回率方面具有顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的氣體檢測方法相比，本文方法在各種試驗(yàn)條件下的召回率均能保持在94.12%以上，而文獻(xiàn)[1]方法煤礦氣體檢測召回率為75.21%～80.34%，文獻(xiàn)[2]方法煤礦氣體檢測召回率為83.65%～88.37%，本文方法召回率遠(yuǎn)高于其他2種方法，說明本文方法能夠?qū)γ旱V氣體進(jìn)行準(zhǔn)確檢測。

3 結(jié)論

本文針對傳統(tǒng)煤礦氣體檢測方法的不足，成功開發(fā)了一種基于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的自動檢測方法。對傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精心配置，并對煤礦環(huán)境中多種氣體成分進(jìn)行全面且高效的監(jiān)測。結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）算法，該方法能夠基于整合后的數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地識別和預(yù)測氣體濃度變化。試驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的單一傳感器或人工巡檢方法相比，本文提出的多傳感器網(wǎng)絡(luò)方案在檢測精度和效率方面均具有顯著提升，不僅增強(qiáng)了煤礦作業(yè)的安全性，也為煤礦氣體監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路。

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