煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统研究

邱黎明, 李忠辉, 王恩元, 刘贞堂, 张酉年, 夏善奎

邱黎明，李忠辉，王恩元，等.煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统研究［J］.工矿自动化，2018,44（1）：17-21.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17276
引用本文: 邱黎明，李忠辉，王恩元，等.煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统研究［J］.工矿自动化，2018,44（1）：17-21.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17276
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QIU Liming, LI Zhonghui, WANG Enyuan, LIU Zhentang, ZHANG Younian, XIA Shankui. Research on remote intelligent monitoring and early warning system for coal and gas outburst[J]. Journal of Mine Automation, 2018, 44(1): 17-21. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17276
Citation: QIU Liming, LI Zhonghui, WANG Enyuan, LIU Zhentang, ZHANG Younian, XIA Shankui. Research on remote intelligent monitoring and early warning system for coal and gas outburst[J]. Journal of Mine Automation, 2018, 44(1): 17-21. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17276
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煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统研究

  • 1.

    中国矿业大学 煤矿瓦斯与火灾防治教育部重点实验室， 江苏 徐州221116

  • 2.

    湖南科技大学 煤矿安全开采技术湖南省重点实验室， 湖南 湘潭411201

  • 3.

    中国矿业大学 安全工程学院， 江苏 徐州221116

  • 4.

    中国矿业大学 煤

基金项目: 

国家重点研发计划资助项目（2016YFC0801404）

煤矿安全开采技术湖南省重点实验室（湖南科技大学）开放基金资助项目（E21732）

详细信息

  • 中图分类号: TD712

Research on remote intelligent monitoring and early warning system for coal and gas outburst

  • 1.

    Key Laboratory of Gas and Fire Control for Coal Mines, Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China； 2.Hunan Key Laboratory of Safe Mining Techniques of Co

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    摘要
  • 摘要: 针对目前煤与瓦斯突出预警在自动化程度、准确性等方面的需求，开发了煤与瓦斯突出远程智能监测预警系统，介绍了系统构成及信号监测、干扰识别、信号传输、预警准则等关键技术。该系统以声发射、电磁辐射和瓦斯浓度为预警指标，可实现对突出演化过程声-电-瓦斯信号的远程监测和综合预警，并能够根据机电设备开停信息自动识别与滤除干扰信号，提高了煤与瓦斯突出预警的准确性。应用结果表明，该系统具有较高的预警准确性，可提前8~24 h捕捉到煤与瓦斯突出危险信息。
    Abstract: For the demand of automation and accuracy of coal and gas outburst early warning, a remote intelligent monitoring and warning system for coal and gas outburst was developed. The system constitution was introduced as well as key technologies including signal monitoring, interference recognition, signal transmission and early warning rules. The system takes sound acoustic emission, electromagnetic radiation and gas concentration as early warning indexes, and realizes remote monitoring and comprehensive early warning of sound acoustic emission, electromagnetic radiation and gas signals during outburst evolution process. Meanwhile, the system can automatically recognize and filter interference signals according to opening or stopping information of electromechanical equipments, so as to improve early warning accuracy of coal and gas outburst. The application result shows the system has high early warning accuracy, which can capture coal and gas outburst risk information in advance of 8-24 hours.
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出版历程
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