[發明專利]礦井安全生產的預警方法及裝置有效
| 申請號: | 201810509057.2 | 申請日: | 2018-05-24 |
| 公開(公告)號: | CN108831121B | 公開(公告)日: | 2020-11-24 |
| 發明(設計)人: | 孫延娥 | 申請(專利權)人: | 濰坊歌爾微電子有限公司 |
| 主分類號: | G08B21/16 | 分類號: | G08B21/16;G01D21/02 |
| 代理公司: | 北京博雅睿泉專利代理事務所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人: | 郭少晶;馬佑平 |
| 地址: | 261061 山東省濰坊市高新區新城*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 礦井 安全生產 預警 方法 裝置 | ||
本發明公開了一種礦井安全生產的預警方法及裝置,該方法包括:采集氣體傳感器陣列中各氣體傳感器輸出的電阻值,其中,所述氣體傳感器陣列包括甲烷傳感器、一氧化碳傳感器、氫氣傳感器和氧氣傳感器;根據所述各氣體傳感器輸出的電阻值,確定甲烷濃度值、一氧化碳濃度值、氫氣濃度值和氧氣濃度值;將所述甲烷濃度值、所述一氧化碳濃度值、所述氫氣濃度值和所述氧氣濃度值的配比與預設爆炸配比值進行比對,以及將所述甲烷濃度值和所述一氧化碳濃度值分別與各自對應的預設中毒濃度值進行比對,得到比對結果;根據所述比對結果,確定預警類型,并發出相應的預警。
技術領域
本發明涉及礦井安全檢測技術領域,更具體地,涉及一種礦井安全生產的預警方法、一種礦井安全生產的預警裝置。
背景技術
在煤炭開采過程中,煤炭安全事故時有發生。高精度實時監測礦井瓦斯,并及時分析出可能存在的潛在危險對礦井災害預警具有相當重要的理論基礎和現實意義。
發明內容
本發明的一個目的是提供一種礦井災害預警的新技術方案。
根據本發明的第一方面,提供了一種礦井安全生產的預警方法,其特征在于,包括:
采集氣體傳感器陣列中各氣體傳感器輸出的電阻值,其中,所述氣體傳感器陣列包括甲烷傳感器、一氧化碳傳感器、氫氣傳感器和氧氣傳感器;
根據所述各氣體傳感器輸出的電阻值,確定甲烷濃度值、一氧化碳濃度值、氫氣濃度值和氧氣濃度值;
將所述甲烷濃度值、所述一氧化碳濃度值、所述氫氣濃度值和所述氧氣濃度值的配比與預設爆炸配比值進行比對,以及將所述甲烷濃度值和所述一氧化碳濃度值分別與各自對應的預設中毒濃度值進行比對,得到比對結果;
根據所述比對結果,確定預警類型,并發出相應的預警。
可選地,根據所述各氣體傳感器輸出的電阻值,確定甲烷濃度值、一氧化碳濃度值、氫氣濃度值和氧氣濃度值,包括:
將所述各氣體傳感器輸出的電阻值輸入至優化后的RBF神經網絡模型中;
利用所述優化后的RBF神經網絡模型,對所述各氣體傳感器輸出的電阻值進行處理,得到所述甲烷濃度值、所述一氧化碳濃度值、所述氫氣濃度值和所述氧氣濃度值。
可選地,所述優化后的RBF神經網絡模型的優化步驟包括:
將訓練樣本輸入至RBF神經網絡模型,其中,所述訓練樣本是由甲烷、一氧化碳、氫氣和氧氣四種氣體的濃度值和該四種氣體經過氣體傳感器陣列測量得到的四個電阻值組成的樣本數據;
利用遺傳算法,對所述RBF神經網絡模型中的徑向基函數的擴展常數進行優化處理;
將所述RBF神經網絡模型中輸出的四種氣體的濃度值與所述四種氣體的已知濃度值的誤差滿足訓練精度要求時對應的擴展常數,傳輸至所述RBF神經網絡模型,得到優化后的RBF神經網絡模型。
可選地,根據所述比對結果,確定預警類型,并發出相應的預警,包括:
在所述甲烷濃度值、所述一氧化碳濃度值、所述氫氣濃度值和所述氧氣濃度值的配比達到預設爆炸配比值的情況下,發出爆炸預警;
在所述甲烷濃度值達到甲烷中毒濃度值或者所述一氧化碳濃度值達到一氧化碳中毒濃度值的情況下,發出中毒預警;
在所述甲烷濃度值、所述一氧化碳濃度值、所述氫氣濃度值和所述氧氣濃度值達到預設爆炸配比值,且所述甲烷濃度值達到甲烷中毒濃度值或者所述一氧化碳濃度值達到一氧化碳濃度值的情況下,發出高級預警。
可選地,在采集氣體傳感器陣列中各氣體傳感器輸出的電阻值之前,所述方法還包括:
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