Advertisement

煤矿监控系统中瓦斯传感器的误报分析与应对策略研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究聚焦于煤矿监控系统中的瓦斯传感器，深入探讨其产生误报的原因，并提出有效的预防和处理措施，旨在提升矿井安全水平。 为了确保煤矿监控系统安全可靠地运行并服务于生产过程，我们对系统在运作期间由于技术问题、人为操作失误及环境因素导致的传感器误报警进行了深入分析与研究，并针对不同原因提出了相应的解决办法和对策。实践证明，准确识别产生误报的根本原因是至关重要的环节。通过采取这些措施进行治理后，成功保障了矿井监控系统的安全稳定性及可靠性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 煤矿监控系统中瓦斯传感器的误报分析与应对策略研究
    优质
    本研究聚焦于煤矿监控系统中的瓦斯传感器，深入探讨其产生误报的原因，并提出有效的预防和处理措施，旨在提升矿井安全水平。 为了确保煤矿监控系统安全可靠地运行并服务于生产过程，我们对系统在运作期间由于技术问题、人为操作失误及环境因素导致的传感器误报警进行了深入分析与研究，并针对不同原因提出了相应的解决办法和对策。实践证明，准确识别产生误报的根本原因是至关重要的环节。通过采取这些措施进行治理后，成功保障了矿井监控系统的安全稳定性及可靠性。
     
  • 关于51单片机在煤矿瓦斯监控系统中的应用研究
    优质
    本研究探讨了51单片机在煤矿瓦斯监测系统的应用，通过构建高效、可靠的监测平台，旨在提升矿井安全管理水平。 安全生产是煤矿企业生产中的首要任务。由于在矿井作业过程中会生成大量易燃、易爆的甲烷气体，一旦发生事故将严重威胁到矿工的生命安全。因此，为了防止此类事故发生，需要及时且准确地监测煤矿内的甲烷浓度，并进行警报提示。本段落研究了煤矿瓦斯监控系统的硬件和软件构成并进行了相应的设计工作，旨在为提高煤矿安全生产水平提供参考与借鉴。
     
  • 煤矿瓦斯无线传感器监测系统的构建与实施
    优质
    本项目致力于开发一种基于无线技术的煤矿瓦斯监测系统，旨在实时、准确地检测矿井内瓦斯浓度，预防瓦斯爆炸事故的发生。通过构建高效的数据传输和分析平台，保障矿山作业安全。 为满足当前煤矿安全生产对瓦斯浓度监测的需求，本段落采用近红外光谱分析技术与先进的RFID无线通信技术相结合的方式设计了一款煤矿瓦斯无线实时监控系统。该系统的优点包括检测精度高、工作稳定以及组网方便等特性。在硬件实现方面，使用了Xilinx公司的FPGA芯片，并完成了对系统性能的测试工作。最终证明其能够满足采矿过程中的需求，有效实现了对煤矿瓦斯气体浓度进行实时监测的目标。
     
  • 基于单片机的煤矿瓦斯监测警报系统
    优质
    本项目设计了一套基于单片机技术的煤矿瓦斯监测警报系统，能够实时检测矿井内的瓦斯浓度，并在超过安全阈值时自动发出警报，确保作业人员的安全。 随着经济的快速进步，煤炭生产的需求也日益增加。然而，在煤矿的实际运营过程中频繁发生的矿难事故促使国家和社会更加重视矿山安全问题。其中，由瓦斯爆炸引发的安全事件占据了很大比例，因此及时检测并报警瓦斯参数以及采取相应的控制措施变得尤为重要。本段落提出了一种利用PIC单片机来实现井下瓦斯监测和警报功能的系统，并在概述整体结构与实施方法的基础上，重点分析了瓦斯传感器的工作原理及其采样技术。
     
  • PLC在煤矿瓦斯抽放机控制系统中的应用.pdf
    优质
    本文档探讨了PLC技术在煤矿瓦斯抽放系统控制的应用，分析其工作原理及优势，旨在提高矿井安全与生产效率。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为资源达人们提供一个平台来分享他们的知识与经验。参与者可以交流心得、探讨技术话题并互相帮助成长。这是一个鼓励互助合作的社区活动，欢迎所有有兴趣的朋友加入参与。
     
  • 煤矿瓦斯安全监测预警中关联分析数据挖掘的应用
    优质
    本研究聚焦于煤矿瓦斯安全领域，探索并应用先进的数据分析技术进行监测与预警。通过深入挖掘和关联分析大量历史及实时数据，旨在建立一套高效、准确的安全监控系统，以预防事故，保障矿工的生命财产安全。 目前煤矿安全监控系统在数据综合分析及处理方面存在不足,许多井下瓦斯异常情况无法自动识别。本段落介绍了数据挖掘的概念、关联分析以及两种核心算法——Apriori算法和FPgrowth算法，随后结合煤矿的特点设计了一种基于这两种算法的煤矿瓦斯监测数据的关联分析模型。该模型利用云模型将连续型数据转换为定性数据，并从大量的监测数据中发掘出有价值的关联规则。通过实验对煤矿瓦斯监控系统的实际运行数据进行了分析并得出了相关结论，这种方法有助于提高煤矿瓦斯安全监测预警能力和安全管理的整体水平。
     
  • LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的设计与应用
    优质
    本文介绍了基于LSTM（长短期记忆网络）的煤矿瓦斯预测预警系统的开发和应用，通过深度学习技术提高瓦斯浓度预测准确性，保障矿山安全生产。 本段落针对煤矿瓦斯浓度预测问题进行了研究。以亭南煤矿正常生产期间302工作面的监测数据为背景，采用深度学习技术中的LSTM（长短时记忆网络）建立了瓦斯预测模型，并设计了基于LSTM的煤矿瓦斯预测预警系统。 研究表明，LSTM网络在处理时间序列数据方面具有较强的能力，能够实现信息长期依赖并自动挖掘数据间的潜在关联关系。通过采集正常生产期间的瓦斯监测数据作为训练样本，在深度学习框架TensorFlow中进行算法仿真，并研究了不同时间步长、网络深度下以及多信息融合对LSTM模型性能的影响。 实验结果表明，在1000条测试数据集上，该预测模型取得了3.61%的平均相对偏差。这说明基于LSTM的瓦斯浓度预测模型具有较高的准确度和较强的泛化能力。 在系统设计阶段，遵循适应性、易用性和可扩展性的原则，并采用Spring、SpringMVC和Hibernate框架进行了开发。部署时将训练好的LSTM瓦斯预测模型置于TensorFlow Serving服务器中对外提供服务，实现了煤矿瓦斯预警系统的构建。该系统提高了煤炭企业的安全生产管理水平，在实际应用中有一定的实用价值。
     
  • 基于回归分析的煤矿监控数据挖掘研究
    优质
    本研究运用回归分析方法深入探索和解析煤矿监控大数据，旨在提升矿井安全预警与管理效率。 通过应用计算机与通信技术可以实现生产监控的自动化。在大量数据中挖掘出有价值的信息，并建立合适的辅助决策模型，能够为矿井安全生产提供指导。本段落选择R语言作为数据分析工具，选取了某煤矿监测系统中的数据作为源数据，运用回归分析方法得到了该煤矿己15-x采面瓦斯浓度的回归方程。通过对计算结果进行分析，确定影响己15-x采面瓦斯浓度的主要因素，并提出了合理的建议，为改善该矿井的瓦斯治理和提高安全生产水平提供了参考依据。
     
  • 陶二煤矿瓦斯防治技术和精细化管理的研究与应用
    优质
    《陶二煤矿瓦斯防治技术和精细化管理的研究与应用》一书聚焦于煤炭开采过程中的安全挑战，特别是瓦斯灾害。本书深入探讨了先进的瓦斯治理技术、高效的矿井管理和操作规程优化策略，为提升煤矿安全生产水平提供了宝贵的理论依据和实践指导，旨在有效预防瓦斯事故，保障矿工生命安全及企业可持续发展。 冀中能源邯矿集团陶二煤矿围绕通风可靠、抽采达标、监控有效及管理到位的瓦斯治理体系，在瓦斯治理基础研究工作的基础上开展了打钻与瓦斯抽采精细化管理工作，建立了“钻到位、管到底、孔封严、水放通、负压够、检测勤、场地净、资料齐、喷孔不超限”的管理模式。通过积极进行瓦斯治理工作，取得了显著效果。
     
  • 煤矿瓦斯监测报警系统的硬件电路设计（毕业论文）.doc
    优质
    本论文探讨了煤矿瓦斯监测报警系统中关键硬件电路的设计方案，包括传感器选择、信号处理及报警机制等环节，旨在提高矿井安全预警能力。 本段落介绍了一种煤矿瓦斯监测系统的设计方案，并着重于硬件电路的实现细节。该系统利用多种传感器来检测煤矿中的瓦斯浓度、温度及湿度参数，并通过单片机进行数据处理与控制。此外，此系统还具备报警功能，在瓦斯浓度超出安全范围时会自动发出警报信号。文中详细描述了系统的硬件设计和实施过程，包括传感器的选择、电路的设计以及调试步骤等环节。最终的实验结果验证了该监测系统的可靠性和稳定性，并证明其在煤矿瓦斯监控领域具有一定的应用价值。