煤礦井下煤炭自燃監(jiān)測方法的研究.pdf

1、煤炭是我國的重要能源，在國民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展眾起著關(guān)鍵作用，但與此同時(shí)煤礦也是工業(yè)生產(chǎn)中最危險(xiǎn)的行業(yè)之一。礦井火災(zāi)是一大突出危害，其中，由于煤炭的自燃引起的火災(zāi)由于其不確定性造成的危害更大。對于煤炭自燃發(fā)火的早期特征，有多種探測方法，如測溫法、指標(biāo)氣體法、氣味檢測法、同位素測氡法、電阻率探測法等等。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，但是單一的探測方法難以實(shí)現(xiàn)對煤炭自燃發(fā)火情況進(jìn)行較為準(zhǔn)確的監(jiān)測，而且探測的信息不夠直觀，本課題提出將圖像識別技術(shù)應(yīng)用到

2、其中，利用紅外熱像儀拍攝的紅外圖像，反映自燃發(fā)生的溫度變化，把圖像特征作為一種探測量，通過了解紅外熱圖像高溫面積的變化，利用多傳感器的信息融合技術(shù)來進(jìn)行信息的有效融合，從而識別煤炭的自燃情況，
　　本文首先介紹了紅外熱成像原理，對紅外熱像儀采集到的紅外圖像進(jìn)行去噪處理，本文采用了基于Contourlet變換的閾值去噪，改進(jìn)了其閾值函數(shù)，取得了良好的去噪效果。隨后，提取紅外熱圖像的邊緣特征，采用了改進(jìn)的Sobel邊緣檢測算法，能夠有

3、效地檢測到紅外熱圖像的邊緣信息，邊緣清晰連續(xù)。其次，針對單一的探測方法無法及時(shí)反映煤自燃發(fā)生程度，提出了基于多傳感器信息融合的煤自燃程度的綜合評判模型。最后，針對多傳感器信息的不確定性，本文提出了基于遺傳算法的模糊C均值聚類方法，對采集到的傳感器的信息進(jìn)行分類。而對于煤炭自燃監(jiān)測中出現(xiàn)的大量定性的復(fù)雜、模糊事件，提出將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念與模糊推理方法結(jié)合起來，建立了一套結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)。通過建立的模糊推理規(guī)則庫，對采集到的傳感器信