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一种深立井井筒数据采集及分析系统设计

赵佰亭 庞猛 贾晓芬

赵佰亭,庞猛,贾晓芬. 一种深立井井筒数据采集及分析系统设计[J]. 工矿自动化,2022,48(5):118-122.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120088
引用本文: 赵佰亭,庞猛,贾晓芬. 一种深立井井筒数据采集及分析系统设计[J]. 工矿自动化,2022,48(5):118-122.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120088
ZHAO Baiting, PANG Meng, JIA Xiaofen. Design of data acquisition and analysis system for deep vertical shaft[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(5):118-122.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120088
Citation: ZHAO Baiting, PANG Meng, JIA Xiaofen. Design of data acquisition and analysis system for deep vertical shaft[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(5):118-122.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120088

一种深立井井筒数据采集及分析系统设计

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120088
基金项目: 国家自然科学基金面上项目(52174141);安徽省自然科学基金面上项目(2108085ME158)。
详细信息
    作者简介:

    赵佰亭(1981—),男,山东枣庄人,教授,博士,硕士研究生导师,研究方向为深度学习、图像处理、井筒破裂预警,E-mail:btzhao@aust.edu.cn

  • 中图分类号: TD76

Design of data acquisition and analysis system for deep vertical shaft

  • 摘要: 目前用于深立井井筒数据采集的罐道巡检机器人能够搭载的传感器数量较少,且没有安全保护装置,存在安全隐患,此外,深立井井筒数据可视化方案大多采用3D GIS进行渲染和显示,存在不易移植、开发周期长等问题。针对上述问题,设计了一种深立井井筒数据采集及分析系统。对罐道巡检机器人进行改进,通过增加车轮锁装置保证机器人运行过程中的安全性,以带车轮锁的罐道巡检机器人作为移动平台,通过搭载红外摄像头、光电编码器、超声波测距模块及各种传感器实现深立井井筒数据采集。采用云服务器加前端可视化面板的方式进行数据处理和显示,通过云服务器接收罐道巡检机器人发送的各类数据,并对数据进行分类处理:温湿度传感器和气体传感器数据直接存储在相应文件夹内;视频数据采用卷积神经网络(CNN)进行处理,分析罐道和井壁是否出现裂缝、形变等,再将分析结果存储在相应文件夹内。对前端可视化面板进行轻量化处理,采用异步JavaScript和XML(Ajax)从云服务器定时读取数据,并采用JavaScript编写上位机界面显示程序,以提高系统的便携性和可移植性。测试结果表明:以带车轮锁的罐道巡检机器人作为数据采集装置,提高了数据采集的可靠性和安全性;可视化面板加云服务器的数据处理和显示方式将上位机软件所占内存缩小至5 MB以内,页面刷新快,可移植性强。

     

  • 图  1  深立井井筒数据采集及分析系统框架

    Figure  1.  Framework of data acquisition and analysis system for deep vertical shaft

    图  2  罐道巡检机器人车轮锁

    Figure  2.  Wheel lock of cage guide inspection robot

    图  3  视频数据处理流程

    Figure  3.  Processing flow of video data

    图  4  深立井内部情况可视化面板

    Figure  4.  The visualization panel of internal situation of deep vertical shaft

    图  5  车轮锁测试

    Figure  5.  Wheel lock testing

    图  6  裂缝检测结果

    Figure  6.  Crack detection result

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-27
  • 修回日期:  2022-04-27
  • 网络出版日期:  2022-03-05

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