一种矿井通风网络关键分支风量监测装置及校正方法

技术领域

本发明涉及矿井通风监测技术领域，特别涉及一种矿井通风网络关键分支风量监测装置及校正方法。

背景技术

矿井通风系统是煤矿生产基本系统之一，负有向井下工作地点送入充足的新鲜空气，稀释与排出井下有毒有害气体、粉尘和热湿等任务。风流参数是表征矿井通风系统运行状态的基础，通常包括巷道风量、风速、阻力、巷道风阻、空气密度等。然而，受到采煤、掘进、运输等生产活动的影响，矿井通风系统中的风流扰动变化较大，实时动态获取符合实际的巷道风流参数，保证矿井通风系统安全稳定运转，是保障矿井安全生产、改善井下人员劳动安全健康条件和防灾抗灾的最重要环节。

在进行矿井通风系统风流参数计算时，依据图论理论，将矿井通风系统转化成一个相互连通的网络，称为通风网络，通风网络由分支和节点组成，分支等效于通风系统中的一条巷道或者多条巷道组成的结构，节点是巷道之间的交叉点。使用通风网络分析矿井通风系统风流时，满足节点风量平衡方程、回路风压平衡方程和分支阻力定律。

随着监测监控技术的发展，传感器监测技术已经在矿井通风系统中广泛使用。然而，在巷道风量量测方面，由于影响风量的因素较多，准确的平均风量值获取较为困难，仅仅通过提高风速传感器的测量精度难以满足矿井通风网络对于风量准确性的要求。

巷道风量是矿井通风系统的主要参数之一，通常通过巷道风速与巷道断面的乘积间接计算而来。由于同一断面的风速呈现中间大两边小的不均匀分布状态，一般所说的巷道风量为巷道的平均风量，目前没有仪器能够准确测定巷道的平均风速和平均风量。

巷道风量受主要通风机、井下通风调节设施、井下矿车行人运动的影响实时发生变化，利用传统人工测定的方法不能实现巷道风速的实时测定，并且测得数据的时效性较差。目前矿井安全监测系统中使用风速传感器实时监测巷道的风速，由于矿井通风系统巷道数量庞大，在每条巷道中均安装风速传感器的投资成本太大，由图论和矿井通风理论可知，分支的风流参数之间满足回路风压和节点风量平衡方程，通风网络中的独立风量变量远远小于分支数目，因此，不需要对井下每条巷道都安装风速传感器。

此外，由于巷道风速呈不均匀分布，风速传感器只能监测点风速，不能够反映巷道的平均风速，其监测数据与平均风速相差甚远。为了获得更接近实际的监测数据，研究出了超声波涡接技术，制造出了精度和灵敏度更高的新式风速传感器，然而，只单纯提高风速传感器的监测精度，并不能从根本上解决实际误差问题；实际矿井的风速传感器往往采用人工测量的方法，将实测值与监测数值看作线性关系，得出一个固定的常数校正系数，这种方法虽然可以降低风速传感器的监测误差，但当监测巷道风速变化较大时，监测值与实际值的误差也会很大。

本发明针对井下巷道风速传感器监测数据失准问题，通过研究通风网络中的风流规律，在现用风速传感器最小量选址方法的基础上，提出一种矿井通风网络关键分支风速监测装置及校正方法，可以实时动态获取矿井通风网络各分支风量，提高风速传感器数据的准确性，为矿井通风系统管理决策提供重要的基础参数。

发明内容

本发明提供一种矿井通风网络关键分支风量监测装置及校正方法，进行风速校正和风量修正闭合计算，获得矿井通风巷道的实时风量，并对监测数据进行显示和风量变化较大时的报警。

本发明提供了一种矿井通风网络关键分支风量监测装置，包括：数据采集系统、数据处理系统和显示系统；

所述数据采集系统包括：多个分站，每个分站内设有：

多个风速传感器，安装在一组分支以及几条主要进风大巷内，用于监测一组分支以及几条主要进风大巷的风速；

多个空气密度传感器，用于监测风速传感器安装位置的空气密度；

多个风速传感器和多个空气密度传感器将监测数据传输到对应的分站，对应的分站统一将监测数据经数据传输系统传输到数据处理系统；

所述数据处理系统，用于接收数据传输系统传输的数据，对监测数据进行校正，并结合通风巷道断面积和风网结构的预设参数以及温湿度参数，进行风量闭合计算，将监测到的数据和计算出的结果传输至显示系统进行显示。

上述数据处理系统包括：

监测主机；用于对监测的数据进行处理；

所述监测主机内设有：

监测信号A/D转换模块，用于对监测数据的模拟信号进行模数转换；

数据解码分析模块，用于对监测数据的数字信号进行解码分析；

数据校正模块，用于剔除解码后监测数据的数字信号中的噪声。

上述显示系统包括显示器和报警器，显示器和报警器分别与数据处理系统信号连接，显示器用于显示处理后的数据，报警器用于当数据超出设定范围时进行报警，显示器还用于显示t时刻通风网络中各分支的风量以及t时刻相对t-1时刻的风量变化量。

上述风速传感器安装在一组分支的选择方法包括以下步骤：

步骤1：通过通风网络回路信息和分支信息，构建通风网络树；

步骤2：求出生成通风网络树的分支在回路中出现的次数；

步骤3：确定出现次数最多的分支；若有多条分支，保存分支和此时的回路矩阵并执行步骤4；如若没有多条出现次数相同且最多的分支，则执行步骤5；

步骤4：取出其中一条分支和相应的回路矩阵；

步骤5：删除包含该分支的回路；

步骤6：判断回路矩阵是否为空，若不为空则执行步骤2；如若为空则执行步骤7；

步骤7：判断是否还有未完成判断回路矩阵的分支，若有未完成的分支，执行步骤4；

步骤8：选取分支数目最小的方案。

上述数据校正模块，通过计算监测参数的标准差，研究监测参数的离散程度，标准差越大即参数的监测数据值波动越大，当标准差超过设定标准差范围，予以剔除。

上述标准差的计算方法为：

计算监测参数的平均值，公式为：

即为t时刻监测参数m的监测数值为m

式中，σ为监测参数样本的标准差。

上述数据校正模块为风量修正模块，数据校正模块采用平差法消除监测数据的正态分布随机误差，结合分支质量流量列向量，测量精度矩阵、关联矩阵，实测不平衡误差向量和节点平衡定律求出平差后的最或是值向量，公式为：

其中，Q'

使校正后的结果满足节点风量平衡定律和回路风压平衡定律。

一种矿井通风网络关键分支风量监测装置的校正方法，包括以下步骤：

S1、通过通风网络关键分支上的多个风速传感器监测一组分支以及几条主要进风大巷的风速；

S2、通过多个空气密度传感器监测风速传感器安装位置的空气密度；

S3、通过分站将多个风速传感器和多个空气密度传感器的监测数据经数据传输系统传输到数据处理系统；

S4、通过数据处理系统对监测数据进行校正；

S5、数据处理系统根据校正后的监测数据并结合通风巷道断面积和风网结构的预设参数和温湿度参数，进行风量闭合计算，将监测到的数据和计算出的结果传输至显示系统进行显示。

上述步骤S4中对监测数据进行校正的具体方法包括：

S41、通过数据校正模块计算监测数据的标准差，根据标准差研究监测数据的离散程度，标准差越大即监测数据的波动越大，当标准差超过设定标准差的范围，予以剔除；

S42、数据校正模块采用平差法消除监测数据的正态分布随机误差，结合分支质量流量列向量，测量精度矩阵、关联矩阵，实测不平衡误差向量和节点平衡定律求出平差后的最或是值向量，使校正后的结果满足节点风量平衡定律和回路风压平衡定律。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明通过余树分支的风速传感器和冗余传感器，以较少的传感器测得巷道的实时风速，通过该通风系统风速监测校正方法进行风速校正和风量修正闭合计算，可获得矿井通风巷道的实时风量，并可对监测数据进行显示和风量变化较大时的报警。

附图说明

图1为本发明提供的一种矿井通风网络关键分支风量监测装置的结构示意图。

图2为本发明提供的一种矿井通风网络关键分支风速传感器选址算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图1-2，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

一种矿井通风网络关键分支风量监测装置，包括数据采集系统、数据处理系统、显示系统。

所述的数据采集系统主要包括分站、风速传感器、空气密度传感器，其中风速传感器监测通风网络一组余树分支以及几条主要进风大巷的风速，空气密度传感器监测风速传感器安装位置的空气密度，各传感器将监测数据传输到分站，分站统一经数据传输系统传输到数据处理系统。

所述的数据采集系统中的风速采集模块主要涉及风速传感器的安装分支选择。在通风网络中，已知一组余树分支的风量可计算得出生成树分支的风量，因此，只需要在一组余树分支上安装风速传感器即可。为了提高数据监测的可信度，提出了关键分支风速传感器选址方法，即在回路出现较多的关键路径上安装风速传感器，保证除余树分支上的风速传感器外，每个回路中至少安装一个风速校正传感器，关键分支风速传感器选址算法流程如图所示：

步骤1：输入基本参数，如通风网络回路信息、分支信息。

步骤2：求出生成树的分支在回路中出现的次数。

步骤3：确定出现次数最多的分支。若有多条分支，保存分支和此时的回路矩阵并执行步骤4；如若没有多条出现次数最多的分支，则执行步骤5。

步骤4：取出其中一条分支和相应的回路矩阵。

步骤5：删除包含该分支的回路。

步骤6：判断回路矩阵是否为空，若不为空则执行步骤2；如若为空则执行步骤7。

步骤7：判断是否还有未完成的分支，若有未完成的分支，执行步骤4。

步骤8：选取分支数目最小的方案。

回路矩阵是由连通图的m-n+1个互相独立的回路组成的矩阵，行表示回路，回路中包含的分支用1表示，反之为0；列表示支路。

所述的数据处理系统主要包括监测主机、监测信号A/D转换、数据解码分析，用于接收、处理传输模块的数据；并结合断面积、风网结构等预设参数和风速监测数据校正、干湿温度等监测数据参数，进行风量闭合计算，将监测到的数据和计算出的结果传输至显示系统。

数据处理系统中的数据校正模块，首先采用滤波技术，将传感器多次采集的数据中的噪声进行剔除，通过计算监测到的数据标准差，研究样本数据的离散程度，标准差越大即数据的监测的数据值波动越大，予以剔除，提高数据监测的准确性。公式为：

即为t时刻监测参数m的监测数值为mt的监测参数的样本平均值，式中，n为监测样本总数，个；

式中，σ为监测参数样本的标准差。

数据处理系统中的风量修正模块，原始风压、风量的实测值不能满足通风网络的回路风压和节点风量平衡定律由实测值计算的风阻，如果用于风网解算及分析，由于基础数据存在误差，可能影响计算结果甚至严重到失真程度。因此对原始测量数据进行合理的误差处理，使校正后的结果满足节点风量平衡定律和回路风压平衡定律。采用平差法消除监测数据的正态分布随机误差，结合分支质量流量列向量，测量精度矩阵、关联矩阵，实测不平衡误差向量和节点平衡定律求出平差后的最或是值向量。公式为：

式中，Q'

所述显示系统主要包含显示器、报警器，用于显示处理后的数据。显示器主要显示t时刻通风网络中各分支的风量以及t时刻相对t-1时刻的风量变化量，当风速低于《煤矿安全规程》规定的要求时，或者风量变化量超过设定的报警阈值，则向报警模块发送指令，报警模块根据接收到的响应信号，采用声光等方式，对不达标的监测指标进行警示；若不超过报警阈值，则将风流参数数据传输到监控主机数据库中。

本发明在保证井下巷道中风速传感器使用量最小的前提下(也即在通风网络中一组余树分支中安装风速传感器，其余分支的风量可以通过分支风量与余树分支风量的关系计算得出)，提出了关键分支风速传感器选址方法，在回路出现较多的关键路径上安装风速传感器，保证除余树分支上的风速传感器外，每个回路中至少安装一个风速校正传感器。

在以上系统基础上，采用风速监测数据滤波技术，通过计算监测到的数据标准差，剔除监测数据中的噪声；采用平差分析方法对通风网络中各分支的风量进行校正。解决了测量通风系统巷道风速不准确的问题，能够实时进行风量计算从而获取巷道的实时风量，提高了传感器测量数据的准确性。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。