瓦斯灾害区域安全态势预警技术

张庆华, 宁小亮, 宋志强, 和树栋

张庆华，宁小亮，宋志强，等.瓦斯灾害区域安全态势预警技术［J］.工矿自动化，2020,46（7）：42-48.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17632
引用本文: 张庆华，宁小亮，宋志强，等.瓦斯灾害区域安全态势预警技术［J］.工矿自动化，2020,46（7）：42-48.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17632
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ZHANG Qinghua, NING Xiaoliang, SONG Zhiqiang, HE Shudong. Early warning technology of regional security situation of gas disasters[J]. Journal of Mine Automation, 2020, 46(7): 42-48. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17632
Citation: ZHANG Qinghua, NING Xiaoliang, SONG Zhiqiang, HE Shudong. Early warning technology of regional security situation of gas disasters[J]. Journal of Mine Automation, 2020, 46(7): 42-48. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17632
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瓦斯灾害区域安全态势预警技术

  • 1.

    安徽理工大学 能源与安全学院， 安徽 淮南232001

  • 2.

    瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室， 重庆400037

  • 3.

    中煤科工集团重庆研究院有限公司， 重庆400037

基金项目: 

国家重点研发计划资助项目（2018YFC0808305）

详细信息

  • 中图分类号: TD712

Early warning technology of regional security situation of gas disasters

  • 1.

    School of Energy and Safety,Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China

  • 2.

    State Key Laboratory of the Gas Disaster Detecting, Preventing and Emergency Controlling, Chongqing 400037, China

  • 3.

    CCTEG Chongqing Research Institute, Chongqing 400037, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 为进一步提高我国煤矿瓦斯灾害区域防控能力、提升监管监察执法效能，研究了瓦斯灾害区域安全态势预警技术。根据我国煤矿监管监察行政管理模式，将预警区域划分为全国区域、省（市）级区域、煤监分局管辖区域、地市级行政区域4个区域层级，并根据分级管控的需要将预警划分为蓝色、黄色、橙色、红色4个等级，其对应的风险程度依次升高；从区域煤矿固有自然属性、矿井布局及采掘条件、事故的时空规律、宏观技术和经济政策、矿井重大隐患5个方面建立了瓦斯灾害区域安全态势预警指标体系，并构建了基于层次分析法的预警模型，实现了多指标的融合分析与决策；设计、开发了瓦斯灾害区域安全态势预警软件系统，实现了数据的动态采集与存储、综合分析和实时预警。
    Abstract: In order to further improve the prevention and control capabilities of coal mine gas disasters in China and enhance efficiency of supervision, early warning technology of regional security situation of gas disasters was studied. According to coal mine supervision and management mode in China, early warning regions are divided into four regional levels: national region, provincial (city) level regions, coal supervision sub-bureau jurisdiction regions, and prefecture-level administrative regions. According to the needs of hierarchical control, the early warning is divided into four levels: blue, yellow, orange and red, and its risk level increases sequentially. The early warning index system of regional security situation of gas disasters has been established from five aspects: inherent natural attributes of regional coal mines, mine layout and mining conditions, temporal and spatial laws of accidents, acro technology and economic policies, and major hidden dangers in mines. The early warning model based on analytic hierarchy process has been constructed to realize the fusion analysis and decision-making of multiple indicators, and the regional early warning software system has been designed and developed to realize the dynamic data collection and storage, comprehensive analysis and real-time data early warning.
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    2. 王晟. 巷道搬运机器人自主行走控制方案研究. 机械管理开发. 2025(01): 82-84 . 百度学术
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    8. 亓玉浩，刘帅，冯聪. 矿用本安型轨道式巡检机器人行走机构研究. 煤炭技术. 2024(09): 241-243 . 百度学术
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    10. 张海峰. 煤矿用巡检机器人充电方法研究. 煤矿机械. 2023(02): 174-176 . 百度学术
    11. 陈雪萍，马欢，张鹏飞. 基于RFID物联网技术的智能仓库系统设计. 计算机技术与发展. 2023(04): 96-101 . 百度学术
    12. 宁竞，龙妍. 改进蚁群算法的煤矿巡检机器人路径规划. 煤炭技术. 2023(06): 235-237 . 百度学术
    13. 雷苏雨，李志鹏，何钟毅. 智能巡检机器人的优化与应用. 集成电路应用. 2023(09): 108-109 . 百度学术
    14. 郑建忠，张志标，旋石婵. 巡检机器人在钢铁企业的应用. 机器人技术与应用. 2023(05): 21-26 . 百度学术
    15. 贾海东，陈翠翠，阙永彬. 内检测机器人在天然气站场管道中的应用. 管道技术与设备. 2023(05): 33-37 . 百度学术
    16. 叶晨璐，曾喜宇，李志峰，王松，熊超. 基于5G的智慧物流与矿用巡检机器人协同管理研究及应用. 物流工程与管理. 2023(10): 29-32+42 . 百度学术
    17. 张晓莉，王张哲. 基于领航-跟随模型的井下多移动机器人编队研究. 矿业研究与开发. 2022(02): 179-182 . 百度学术
    18. 宋国栋. 煤矿电力巡检机器人设备在线识别方法研究与实践. 煤炭科技. 2022(01): 100-104 . 百度学术
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    25. 任百峰. 基于YOLO-V4的矿用巡检机器人无标定视觉伺服控制系统. 煤炭技术. 2022(10): 216-218 . 百度学术
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    33. 毛浩，薛忠新，范生军，赵红菊. 张家峁煤矿回风巷道智能巡检机器人系统. 煤矿安全. 2021(07): 107-111 . 百度学术
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    35. 黄骞，刘帅，任伟，付振，谷敏永，孟祥涛. 基于双通信模式的综采工作面巡检机器人研制. 煤炭科学技术. 2021(S1): 167-169 . 百度学术
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    38. 汪健康. 智能带式输送机巡检机器人的研究与设计. 陕西煤炭. 2021(S2): 102-104+112 . 百度学术
    39. 宋国栋，魏立科，马宏伟，付霁野，刘希梁. 六轴式小臂机器人运动学理论研究及其在掘锚作业中的应用. 煤炭学报. 2021(S2): 1114-1123 . 百度学术

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