引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要被用于組成物聯(lián)網(wǎng)（Internet of things，IoT）。物聯(lián)網(wǎng)可被應(yīng)用于針對危險工業(yè)環(huán)境（如礦井、核電站等）的安全監(jiān)測領(lǐng)域。傳統(tǒng)的煤礦井中絕大多數(shù)使用單個結(jié)點監(jiān)測瓦斯含量，極易出現(xiàn)誤報警或在危險情況下未報警的情況，同時還忽略了礦井內(nèi)工作人員對氧氣含量的要求。若使用冗余布置策略對同一區(qū)域的瓦斯等其他氣體含量進行監(jiān)測，即可解決現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏連動性、易誤報和漏報等問題， 最大限度排除煤礦井內(nèi)的安全隱患。

在采集煤礦信息的過程中，瓦斯爆炸危害巨大，可從如下三方面避免引起瓦斯爆炸：

(1) 盡量避免抽采的瓦斯?jié)舛忍幱?%～16% 的濃度范圍；

(2) 杜絕火源；

(3) 在煤礦井下的瓦斯管路中安裝自動抑爆、阻爆裝置， 一旦監(jiān)測到周邊環(huán)境有星火，立即噴出滅火劑滅火。

對煤礦井下瓦斯含量的控制以及其他安全隱患的排查是保障煤礦安全的首要條件，通過采樣煤礦井下瓦斯含量、氧氣濃度等數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)信息協(xié)同，以提高煤礦井內(nèi)瓦斯報警能力和對各區(qū)域的實時監(jiān)測控制，為煤礦開采工作提供安全保障。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的煤礦井中瓦斯安全監(jiān)測系統(tǒng)

基于物聯(lián)網(wǎng)的煤礦井內(nèi)瓦斯安全監(jiān)測系統(tǒng)借助無線傳感ZigBee 技術(shù)實現(xiàn)。該系統(tǒng)具有距離短、自組織、低功耗、價格便宜等特點。由于對煤礦井下進行供電極為不便，采用此技術(shù)可避免高功耗等不足。若通過在煤礦井中布置大量瓦斯、氧氣等氣體監(jiān)測傳感器降低異常情況的錯報和漏報，則需處理的監(jiān)測傳感器收集的信息量便會增加。若利用采集終端設(shè)備實時處理并進行數(shù)據(jù)整體分析和融合，地面工作人員可對礦井內(nèi)部決策調(diào)整，提高系統(tǒng)的可靠性。同時還需考慮布置的傳感器節(jié)點是否會妨礙開采工作的順利進行，將傳感器結(jié)點布置在合適的位置。

煤礦井外的數(shù)據(jù)處理中心需要及時對瓦斯監(jiān)測節(jié)點采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)進行綜合分析。尤其需要對煤礦井內(nèi)各監(jiān)測節(jié)點收集的瓦斯、氧氣含量和數(shù)據(jù)波動變化情況進行綜合性分析， 判斷煤礦井內(nèi)當前瓦斯和氧氣含量是否存在異常，是否會爆發(fā)性涌出大量瓦斯等有害氣體。數(shù)據(jù)處理中心對每次煤礦井內(nèi)瓦斯含量數(shù)據(jù)處理結(jié)果匯總，并錄入數(shù)據(jù)庫，為后期類似情況的發(fā)生作參考。

2 大量數(shù)據(jù)的融合算法設(shè)計

由于煤礦井中瓦斯分布不均勻，某些區(qū)域氧氣濃度過低， 礦工在這樣的環(huán)境中工作時，不僅會面臨瓦斯中毒，嚴重時還有缺氧昏迷的危險。當前的瓦斯檢測更多是基于某單個區(qū)域的瓦斯檢測，未針對整個煤礦井區(qū)域進行綜合性的有害氣體實 時監(jiān)測，也無法因瓦斯?jié)舛冗^高或者氧氣濃度過低而對煤礦 井實行聯(lián)動管理。本文設(shè)計的煤礦井內(nèi)瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)一部分 傳感器節(jié)點為冗余布置，雖然可實現(xiàn)對一定區(qū)域內(nèi)瓦斯和氧氣 的實時監(jiān)測，但由于每個傳感器節(jié)點所處的地理位置和環(huán)境 不同，數(shù)據(jù)處理中心該如何對采集到的信息進行融合和取舍是 本監(jiān)測系統(tǒng)有待解決的問題。為此設(shè)計大量數(shù)據(jù)的融合算法， 綜合處理采集到的數(shù)據(jù)。采用概率論中的矩估計算法對監(jiān)測 的瓦斯和氧氣濃度數(shù)據(jù)進行融合。

設(shè)計算法的思想主要是針對煤礦井內(nèi)多個監(jiān)測節(jié)點所采 集到的數(shù)據(jù)，通過整合處理并利用數(shù)理統(tǒng)計中的矩估計法對 監(jiān)測到的大量數(shù)據(jù)進行取舍和保留分析。不僅可保證多個監(jiān)測 節(jié)點同時采集數(shù)據(jù)，還能避免出現(xiàn)采集的數(shù)據(jù)存在相斥的情 況。

具體實現(xiàn)過程如下所示。

（1）假設(shè)煤礦井內(nèi)布置有多個傳感器節(jié)點，且每個傳感 器節(jié)點采集到的數(shù)據(jù) x 服從正態(tài)分布，即 x～N（μ，σ2）。其中， μ 為傳感器測量數(shù)據(jù)的均值 ；σ2 為傳感器測量數(shù)據(jù)的方差。

（2）若 i 個傳感器采集得到的數(shù)據(jù)分別為 X1，X2，…，Xi， 傳感器測量值的分布律為：

式中 2 vt 為傳感器測量值的矩估計量，即 i 個傳感器矩估計算 法的計算結(jié)果。

3 試驗過程及分析

為了驗證本文設(shè)計的煤礦井內(nèi)瓦斯檢測系統(tǒng)的有效性， 將瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)投放到煤礦井內(nèi)進行試驗，將 300 個監(jiān)測傳 感器節(jié)點分為 5 組，每組 60 個節(jié)點，實現(xiàn)對氧氣濃度、瓦斯 濃度、煤礦井內(nèi)溫度 3 類參數(shù)的采樣。煤礦井內(nèi)的安全級別 分為安全、較安全、比較安全、較危險、危險。當出現(xiàn)“較危險” 時立即停止開采工作，緊急疏散井下作業(yè)人員。

通過一段時間的數(shù)據(jù)分析整合得到表 1 所列的測試結(jié)果。 由結(jié)果可知，異常報警共 1 次，整個系統(tǒng)監(jiān)測的可信度約為 93%，說明利用融合算法對數(shù)據(jù)進行整合分析與對煤礦內(nèi)具體 情況進行調(diào)整是可行的。其中區(qū)域一出現(xiàn)了一次報警異常，經(jīng) 勘察核實，發(fā)現(xiàn)是由于煤礦井內(nèi)該區(qū)域突然釋放了大量瓦斯， 同時氧氣含量下降，使得分布在該區(qū)域的瓦斯監(jiān)測傳感器認為 該區(qū)域的瓦斯含量異常，由此判斷該區(qū)域危險。原因在于當大 量瓦斯氣體進入整個煤礦井道后隨著通風系統(tǒng)的循環(huán)，逐漸 擴散到煤礦井道內(nèi)的全部空間，因此整個煤礦井內(nèi)的瓦斯含 量分布密度減小，實際勘察分析時，瓦斯含量并未超標，而 其他區(qū)域的監(jiān)測經(jīng)過核實，報警信息準確無誤。因此可認為此 煤礦井內(nèi)瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)提供的報警信息可信有效。

測試結(jié)果如圖 1 所示。某區(qū)域的監(jiān)測傳感器節(jié)點實時顯 示瓦斯、氧氣濃度，便于工作人員查看。

煤礦井內(nèi)有異常情況發(fā)生時，系統(tǒng)首要選擇短信方式提 醒，相關(guān)人員據(jù)此做出相應(yīng)的決策。短信截圖如圖 2 所示。當 出現(xiàn)瓦斯?jié)舛燃眲≡黾?、氧氣濃度過低，不利于煤礦開采時， 監(jiān)測系統(tǒng)會主動撥打電話報警。電話報警截圖如圖 3 所示。

主要測試指標如下：

（1）氧氣傳感器濃度準確率為 85% ；

（2）甲烷傳感器檢測濃度準確率約 90% ；

（3）在煤礦井采掘工作面上，氧氣濃度是否低于 20%。

4 結(jié) 語

在煤礦井內(nèi)工作時，首先要確保工作人員的人身安全。 采用數(shù)據(jù)融合算法不僅提高了煤礦瓦斯安全監(jiān)測系統(tǒng)的有效 性，同時整合篩選了不同傳感器獲得的數(shù)據(jù)，消除了外界環(huán)境 動態(tài)變化的干擾，或傳感器節(jié)點出現(xiàn)故障對監(jiān)測結(jié)果帶來影響， 提高了系統(tǒng)的容錯能力。根據(jù)提取到的煤礦井下瓦斯和氧氣 濃度參數(shù)，及時排查煤礦井內(nèi)工作環(huán)境是否安全，排除危及煤礦工安全的隱患，并適時采取合理的應(yīng)急措施，減少礦難 事故的發(fā)生，確保每位井下作業(yè)人員的人身安全。