煤矿监控系统抗干扰性研究与应用

1、 集团科学技术进步奖申报书 （ 年度）一、项目基本情况专业组别成果登记号档案分类项 目 名 称煤矿监控系统抗干扰性研究与应用主要完成人主要完成单位主 题 词任务来源21、省、市科技计划；2、集团公司计划；3、自筹计划名称和编号（只填写列入省、市科技部门的科研计划）项目起止时间起始：20 年 月完成：20 年 月申报单位 联系人姓 名电子邮件邮 编地 址办公电话移动电话注：专业组别、成果登记号、档案分类由集团技术中心负二、项目简介立项背景和目的意义：某某矿监控系统2006年9月投投入使用。随着矿井生产能力的提高，矿井信息化、自动化建设的不断推进，新型大功率电力电子器件的使用、大功率电气设备的频繁

2、启动及无线射频设备的使用，造成井下电磁环境恶化，监控系统设备经常受到强电磁干扰，造成监控系统数据极易出现混乱，甚至全系统瘫痪。煤矿井下的电磁干扰强度不断升级，特别是二采区变频绞车投入使用后，监控系统受干扰的情况明显增加，监控系统传输通道受到干扰，传感器数据传输过程中出现冒大数等情况也经常出现。为了使监控系统数据准确可靠，我矿响应国家“十一五”科技支撑计划项目“监控系统数据可靠性和挖掘技术研究及示范(2009BAK54B05)” ，由中国煤炭科工集团常州自动化研究院配合，进行了煤矿监控系统抗干扰性研究与应用。通过研究可以进一步提高煤矿监控系统的可靠性和功能，将为矿山生产提供安全保障，促进煤炭经济

3、的健康发展，具有极其重要的社会效益。项目研究主要内容：（总体思路、技术方案及创新成果、解决的主要问题，达到的主要技术经济指标）主要研究内容：1、煤矿监控系统伪数据产生原因和滤除方法研究； 2、监测点数据异常识别技术。3、煤矿井下电磁干扰测量研究；4、第二代矿用GEPON系统研究；5、提高KJ95监控系统关键设备的抗干扰能力。技术经济指标： 1、伪数据滤除功能的新一代KJ95监控系统软件； 2、井下电磁干扰测量结果；3、第二代矿用GEPON系统一套，实现KJ95煤矿监控系统利用第二代矿用GEPON系统进行信息传输；4、抗干扰能力达到AQ6201标准的要求的KJ95监控系统分站和瓦斯传感器解决的关

4、键问题和创新点:（在研究开发、推广及产业化中做出的创造性贡献和解决的关键技术）解决的关键问题：（1）隐性知识的采集和整理（2）专家系统推理模型建立（3）伪数据的滤除方法（4）建立基于海量数据的多因素多维度瓦斯涌出数学模型创新点：（1）首次对煤矿监控系统产生伪数据的原因进行了专项调研和系统分析，分析总结出共有六种原因。首次提出线间感应的浪涌干扰是监控系统传感器冒大数的主要原因。针对原因分别提出了五条相应的措施。其中针对传感器接口电路设计问题提出的对频率信号采用差分传输电路在煤炭行业具有首创性，它能解决传感器长距离传输时产生的波形畸变问题，使频率信号传输的可靠性提高。综合应用这些抗干扰措施，可以有

5、效减少监控系统冒大数的问题。（2）首次提出了将传感器数据和其他传感器数据或生产工艺数据进行关联分析来判别传感器数据异常的方法，并提出了若干具体的关联模型。该方法可以发现传感器不按正常方法使用和传感器损坏等问题，能提高煤矿监控系统数据的可信性。（3）针对煤矿监控系统的特点，提出了一种对以线间传导干扰为主的低频范围的电磁干扰进行现场测量的方法，这种方法比一般采用的频谱分析仪测量干扰强度的方法更适合对瞬间干扰的测量。运用该方法对某某等煤矿等三个煤矿井下具有代表性的场所（变频器、顺槽沿线、大巷架线机车沿线）进行了干扰信号测量。（4）开发了一种基于多环结构的矿用GEPON网络系统，可以在井下千兆光纤主环

6、的任一个节点扩展出一个支线子环，该子环同样具有线路冗余功能和千兆带宽。这种结构的GEPON是专门为我矿需求而设计的，解决了我矿井下支线网络的可靠性问题，增加井下配置的灵活性。（5）研究了煤矿监控系统适用的抗干扰方法，开发出了满足AQ6201标准的煤矿监控系统关键设备。尤其是解决了大容量本安电源抗浪涌干扰的难题，达到了抗浪涌干扰的要求。推广应用情况:科研成果已在我矿投入使用，并取得了显著效果，确实保障了我矿监控系统了可靠运行，为我矿安全生产提供了准确可靠的依据，保障了我矿安全生产。我国煤矿监测监控产业规模很大，本课题的研究内容是煤矿安全生产中急需解决的问题，具有很好的推广应用前景。 （字数控制在

7、1500字左右，不要超页）三、项目详细科学技术内容（此项为申报书的核心内容，评审的主要依据，应将研究报告浓缩提炼后的所有关键技术内容编入，从四个方面编写：1、立项背景、2、总体思路、3、项目研究主要内容、4、解决关键问题和创新点、5、实施效果、6、取得的经济、社会效益）一、 立项背景近年来，随着电力变频器、无线电通信系统在煤矿井下应用日益普遍和煤机设备功率的不断提高，煤矿井下的电磁干扰强度不断升级，煤矿监控系统和通信系统受干扰的情况明显增加。某某矿受干扰严重甲烷传感器在使用中，出现航空插头接触不良、受外力冲击和碰撞会出现误报警；分站的电源和变频装置或设备处于同一回路极易出现误报、误动作；隔爆兼

8、本安型不间断电源工作不稳定会出现误报；甲烷传感器上电重启时会出现误报警；传感器安装位置有淋水或经受洒水降尘、冲尘容易导致误报；岩巷后巷的甲烷传感器因爆破冲击波容易出现误报。结合我矿系统系统特点，国家“十一五”科技支撑计划项目“监控系统数据可靠性和挖掘技术研究及示范(2009BAK54B05)选择我矿作为工业性试验点。煤矿监控系统产生伪数据的情况在各煤矿监控系统中普遍存在,一般认为是电磁干扰引起的，但没有针对原因进行过专门的分析。对滤除方法也没有系统研究，只是从通用的抗干扰角度提出了一些方法，比如信号电缆远离电力电缆、使用屏蔽电缆、系统一点接地或浮地等处理方法。这些方法对于减少煤矿监控系统伪数据

9、的产生无疑是正确的，但有一些方法针对性不强，效果不明显。有一些方法在煤矿监控系统中实施比较困难。煤矿监控系统的行业标准AQ6201对系统的抗干扰要求有明确规定,但由于标准起草时没有进行充分地摸底测试,导致标准出台后各生产厂家纷纷表示难以达到，一些厂家认为抗干扰性能要求和本安防爆性能要求会产生冲突，最后国家安监总局宣布暂停了标准中抗干扰部分的执行。所以目前所有煤矿监控系统都没有抗干扰性能指标。二、总体思路随着矿井信息化、自动化建设的不断推进，新型大功率电力电子器件的使用、大功率电气设备的频繁启动及无线射频设备的使用，造成井下电磁环境恶化，监控系统设备经常受到强电磁干扰，造成监控系统数据极易出现混

10、乱，甚至全系统瘫痪。 我矿的情况也是这样。近几年来，监控系统传输通道受到干扰，传感器传输出现大数等情况也经常出现。由于我矿其他电子设备采用的常规的抗干扰措施和井下监控设备的本安要求相互制约，所以解决电磁兼容问题必须从干扰源及引入途径加以抑制，必须通过研究电磁兼容技术，分析井下电磁干扰来源、种类、强度及耦合途径，采用软硬件技术相结合的方法解决监控设备抗电磁干扰的问题。1.煤矿监控系统伪数据产生原因和滤除方法研究对我矿在用煤矿监控系统中伪数据的发生情况进行分类，研究产生伪数据的不同机理，针对不同情况，采用现代电子技术、软件技术和专家知识，试验各种可行方案，提出监控系统伪数据的滤除方法。2.监测点数

11、据异常识别技术研究我矿采掘工作面等特定监测区域的瓦斯传感器数据变化的特征，建立特定区域瓦斯传感器数据异常的判据。3.煤矿井下电磁干扰测量研究提出一种用于对工业环境的干扰强度进行评估的，适合于测量感应传导干扰强度（包括瞬变脉冲群干扰和浪涌干扰）的方法。采用新方法并和传统的频谱分析仪方法一起，对我矿井下干扰进行实际测量，递交测量分析报告。4.第二代矿用GEPON系统研究开发具有子环扩展功能的第二代矿用GEPON系统，包括本安型光端口扩展器及其本安型分光器两个产品。5.提高KJ95监控系统关键设备的抗干扰能力对KJ95系统的分站、瓦斯传感器、电源进行改进设计，提高抗干扰能力，达到AQ6201标准中的

12、抗干扰指标。三、项目研究主要内容(一)煤矿监控系统伪数据产生原因和滤除方法研究1.了解我矿监控系统产生伪数据（冒大数）的情况,了解传感器出现冒大数的地点及该处传感器的安装情况。了解到的主要情况如下：（1）工作面瓦斯传感器出现冒大数的情况比较多见。实地查看发现，发生冒大数的传感器距离分站较远，传感器电缆和动力电缆在巷道一侧并行敷设（巷道另一侧需要走各种管路）；（2）井下大功率变频器和漏泄通信系统对整个监控系统有影响。我矿的监控系统原来工作正常，后来矿上安装变频绞车后，监控系统受干扰，这种干扰影响的地点呈分散状态（不是固定某个地点受干扰）。后来将监控系统电缆远离变频绞车后情况好转。（3）甲烷传感器

13、在使用中，出现航空插头接触不良、受外力冲击和碰撞会出现误报警；分站的电源和变频装置或设备处于同一回路极易出现误报、误动作；隔爆兼本安型不间断电源工作不稳定会出现误报；甲烷传感器上电重启时会出现误报警；传感器安装位置有淋水或经受洒水降尘、冲尘容易导致误报；岩巷后巷的甲烷传感器因爆破冲击波容易出现误报。（4）安装在大型电气设备上方的瓦斯传感器易受干扰误报警。2.项目组经过理论分析、现场和实验室测试，得出我矿监控系统伪数据产生原因如下：（1）工作面瓦斯传感器出现冒大数的主要原因是回风巷内设备开停产生的浪涌干扰。工作面瓦斯传感器多通过回风巷和分站连接。工作面回风巷内设备很少，使用谱频分析仪测量根本发现

14、不了干扰，但该处的瓦斯传感器仍然发生冒大数的情况。说明动力电缆干扰具有最大的可能。由于随着矿井规模的扩大，顺槽长度大大增加，工作面瓦斯传感器距离分站变远，而且传感器电缆和动力电缆在巷道一侧并行敷设（巷道另一侧需要走各种管路），所以传感器传输电缆和回风巷内的动力电缆长距离并行敷设，当回风巷内的设备（水泵、钻机、绞车）开停时，会在传感器传输电缆中感应出干扰信号。经过我们分析，认为这种干扰属于电缆间感应产生的浪涌干扰，干扰原理如图1-1所示：磁场方向动力电缆传感器电缆外壳对地等效电容图1-1 浪涌干扰原理图应用我们本次课题中提出的新方法进行测量时，发现了较强的浪涌干扰。浪涌干扰波形如图1-2所示：图

15、1-2工作面回风巷内浪涌干扰波形图以上干扰为660V22kW的水泵起动时和动力电缆并行100m时所获得的。由于这种干扰和电缆并行距离成正比（实测结果也证明了这一点），所以，如果电缆并行达1000m，则浪涌干扰电压的幅值将达到1400V。在、-320机井巷动力电缆并行100m时绞车启动时测得的浪涌干扰电压的峰值为15V。如果有更大功率的设备起动或多台设备同时起动，干扰肯定更大。下面进一步分析这种浪涌干扰对分站和瓦斯传感器的作用机理。由以上原理图可知，这种浪涌干扰对于传感器和分站来说属于共模干扰，而煤矿监控系统中的传感器和分站都是本安设备，按照标准，都是不直接接地的，所以煤矿监控系统属于“浮地”系

16、统。“浮地”系统虽然具有较高的抗共模干扰能力，但因为设备的内部电路会造成不同芯线对地（外壳）的阻抗不同，对地浪涌产生的共模干扰会通过不同芯线对地的不同阻抗转变为芯线间的差模干扰，从而影响传感器和分站。2010年12初测量干扰时，正好发生一次准备工作面瓦斯传感器冒大数。2010年12月6日00：48：55-01：08：15二十分钟内11060备采工作面瓦斯发生了8次冒大数，第二天我们了解到， 冒大数时段巷道中的6kV电缆正在试供电，当时进行了好几次合闸操作。这是说明瓦斯传感器冒大数和沿线电缆浪涌干扰有关的例证。（2）井下大功率变频器影响监控系统的数据传输。变频器是煤矿井下一个重要的干扰源，其干扰

17、源的性质属于瞬变脉冲群干扰。其干扰原理如图1-3所示：干扰源监控设备发出干扰的电缆监控系统的电缆1-3 脉冲群干扰原理图发出干扰的电缆和监控系统电缆之间形成一个电容，所以干扰被传导到监控系统中。我们在矿的变频绞车控制室内对这种干扰信号进行了实测，应用我们本次课题中提出的新方法进行测量时，发现了较强的脉冲群干扰。脉冲群干扰波形如图1-4所示：图1-4绞车变频器至电机脉冲群干扰波形图这种干扰强度虽然不会使监控系统设备发生死机故障，但可以造成传输出错的故障。由于监控系统采用总线传输，一旦总线受到干扰，总线上的设备都受干扰，故障地点就显得分散。又由于脉冲群干扰在长距离传输后会发生衰减，所以对监控系统的

18、干扰有时又呈现区域性，即表现为离干扰源较远的分站不受干扰。（3）大型电气设备附近的干扰一些大型电气设备本身就是一个干扰源。我们发现变频电机外壳如果接地不好，发出的干扰比电缆发出的干扰还要大。我们在二采区变电所变频绞车处进行测量，发现变频电机接地良好，干扰很小。我们在实验室环境下进行电机接地与否的对比测试时发现，如果变频电机不接地，电机对地电压（峰峰值）高达3kV，图1-5为实验室环境中测到的变频电机对地电压波形，幅射电场干扰强度达1000V/m(2.0kHz)，而电缆处的幅射电场干扰强度为800-900V/m(2.0kHz)；电机接地以后，电机对地电压减为300V，图1-6为实验室环境中测到的

19、变频电机接地后对地电压波形，幅射电场干扰强度降为100V/m(2.0kHz)。图1-5 电机不接地时外壳上的干扰电压 图1-6 电机接地时外壳上的干扰电压（4）传感器整机功耗较大瓦斯传感器是煤矿监控系统所有传感器中功耗最大的一种，再加上煤矿开采工作面顺槽比较长，铺设线路较长，线路上的电压损失也比较大。其电压损失与传输电缆的长度和直径有很大关系，而且不同直径的电缆的电阻参数相差很大，如表1所示。因此，传感器在同样长度的传输距离下，电缆直径或截面积越小，传输电缆上的电压损失越大；或者传感器的功耗较大时，而传输距离固定不变，这都会导致传感器两端输入的工作电压将比较低或者电源纹波较大，有可能导致传感器

20、的内部电路工作不正常，特别是传感器和沿线电缆发生接触不良、接线盒进水等故障时，可能导致传感器自身不能稳定工作，从而产生了误报警。表1 电缆长度和直径与电缆电阻的关系电缆直径(mm)或截面积（）0.3mm共7根0.37mm共7根0.43mm共7根0.52mm共7根34电阻（/Km）3624.518.112.86.14（5）传感器频率输出信号电路设计不够合理煤矿监控系统传感器的输出信号一般采用频率信号，输出范围为2001000Hz。根据煤矿监控系统煤炭行业标准要求，传感器的频率信号应满足以下要求：高电平不小于3 V，低电平不大于0.5 V，脉冲宽度大于0.3 ms。目前所有厂家的矿用传感器输出都采

21、用非平衡方式，即一根信号地线（保持某一电平不变），一根信号输出线（在03V之间变化）。由于电缆的分布电容的存在，频率信号在由低电平变高电平的过程中对分布电容进行充电，而频率信号在由高电平变为低电平的过程中分布电容进行放电。这种方式传输频率信号时，由于充电回路和放电回路的终止电压和阻抗都不同，使充电曲线和放电曲线不同。以KJ95瓦斯传感器为例，接收端的充电电平上升较快；而放电电平下降缓慢，特别是在电缆长度较长时，低电平无法立刻降到低于0.5 V，即频率信号的低电平被抬高。当传感器受到外界干扰时，有可能在频率的低电平段产生一个很强的毛刺，导致频率测量结果翻倍，出现误报警。图1-6所示为传输距离2

22、km矿用电缆，电缆直径为0.52 mm，功耗为80 mA的甲烷传感器的输出频率信号的波形。从图1-6可以看出，传感器的信号的脉宽大于0.3 ms时，传感器输出的频率的低电平的电压幅值已经接近于1.1 V。而矿用监控分站的频率采集端一般采用光耦隔离输入，当输入频率的低电平较高时，有可能使光耦的工作状态不稳定，导致监控系统出现伪数据而产生误报警。图1-6 输出频率信号波形（6）传感器分站抗干扰能力差目前煤炭行业生产的矿用传感器一般没有考虑抗干扰设计，在研发的过程中没有对传感器的架构、芯片选型、布线方式等方面做详细规划和试验，对传感器的抗干扰的研究还处在实验阶段。虽然国家相关部门新发布的AQ6201

23、-2006 煤矿安全监控系统通用技术要求的4.11条明确要求安全监控系统中的设备通过相应的抗干扰试验。国家相关部门考虑到目前煤炭行业的发展现状、厂家的技术水平的差异和抗干扰的设计难度，暂时停止了矿用传感器做抗干扰试验的要求。所以目前大多数厂家的传感器和分站没有做抗干扰设计,传感器受到电磁干扰后立刻会出现数字错乱、重新启动、死机等现象。特别是传感器的放大电路部分最容易受影响，导致传感器检测元件的输出信号经过放大电路后其输出幅值发生突变，从而导致传感器产生误报警。3.通过分析研究,提出以下防止传感器冒大数的措施:(1)提高传感器和分站抗浪涌干扰的能力从上面的分析已知,动力电缆感应到传感器电缆的对地

24、浪涌产生的是共模干扰，共模干扰通过不同芯线对地的不同阻抗转变为芯线间的差模干扰，从而影响传感器和分站。所以我们要从设计上提高传感器和分站抗浪涌干扰的能力。主要措施有：在端口芯线对地之间加压敏电阻,使干扰能量尽快入地，减少对设备内部的影响；在分站输入和传感器输出端口进线处采用共轭磁环，端口两线间采用TVS管和高频滤波电容；尽量使不同芯线对外壳的阻抗接近,I/O端口和内部电路充分隔离、尽量减少分布电容等。I/O口分站或传感器图1-7 传感器和分站端口抗浪涌干扰的措施现场布置时，传感器电缆尽量远离动力电缆；增大传感器电缆的截面积也能提高抗干扰能力。另外要注意：对这种浪涌干扰，采用屏蔽电缆效果并不大。

25、(2)提高系统抗脉冲群干扰的能力从传感器和分站设计上，应在各输入输出端口，尤其是通信端口采取抗干扰措施，具体措施和上面所述相同。对于我矿监控系统使用的RS485传输接口，由于我们代用的传输速率不高且线路很长，我们觉得可以采取和频率端口类似的抗干扰措施。现场布置时，监控系统电缆尽量远离干扰电缆（变频器输出电缆和漏泄电缆）；对这种脉冲群干扰，采用屏蔽电缆效果较好，屏蔽层应在一处和大地连接，也可以和一处的分站电源地连接。采用光纤通信是抗脉冲群干扰的最有效方法。采用光纤环网技术作为监控系统的传输主干道，不仅可以提高系统巡检速度，而且增强了系统的抗干扰能力。在主干道以外的区域如果还有脉冲群干扰严重的地段

26、，可以采用光纤子环传输。(3) 改进传感器频率输出信号电路改变传感器的频率信号输出方式，可防止传感器的输出信号在传输的过程中产生伪数据。煤炭行业的传感器的频率输出通常采用脉冲恒流型或脉冲恒压型输出电路。由于充电和放电回路阻抗不对称和传输线路上的分布电容的影响，将导致频率信号由高电平变为低电平的放电时间过长，而导致低电平被抬高，当受到外界电磁干扰时容易产生冒大数问题。因此，在频率信号传输的过程中，要缩短线路上分布电容的充放电时间，降低频率信号的低电平的幅值。基于上述原因，频率输出电路可以采用差分信号进行传输，其输出信号的高电平的电平为35 V左右，而输出的低电平为-3-5 V左右，这样不会因为分

27、布电容的存在而影响频率信号的高低电平的上升和下降的时间。图1-7为传感器接2 km且直径为0.52 mm的传输电缆的波形，其波形与图2所测波形相比，其频率输出信号的低电平完全符合煤炭行业标准要求，而且即使频率信号低电平被抬高也不会影响传感器的输出信号。传输距离将大幅度延长，信号抗干扰能力也比较强，减少传感器产生伪数据的几率，也能提高传感器的稳定性。图1-8传感器接2 km且直径为0.52 mm的传输电缆的波形(4)分站进行软件滤波电磁干扰，尤其是浪涌干扰，持续时间都比较短。因浪涌干扰产生的冒大数，检测值瞬时变化的速度远远大于探头正常的反应速度，所以我们可以利用这一特性在分站中设计软件滤波方案，

28、以滤除因浪涌干扰产生的冒大数又不影响传感器正常的快速反应。目前我们采用的方案是：按照瓦斯传感器正常反应时间10s来设计软件滤波器的截止频率。该方案可以滤除相当一部分的因浪涌干扰产生的冒大数，但对脉冲群干扰产生的冒大数有效性稍低。（5）增大传感器供电芯线的截面积。4我矿监控系统其他干扰原因分析及应对措施：针对我矿监控系统出现的其他干扰现象进行了原因分析，并提出了应对措施。新系统投入使用后，发现了一个老系统不常出现的问题：一些分站传感器有时出现中断传输3-4秒的情况。出现这种现象的分站电源箱都放置在中央或采区变电所内。经过观察，发现由该变电所供电的大型设备开停，尤其是较大功率的水泵开停时会出现这种

29、现象，进一步分析原因，认为是电源箱受到浪涌干扰后发生输出保护，导致本安电源输出暂停3-4秒。这种干扰过去肯定也是存在的。那为什么这种现象在新系统投入使用后变得突出了呢？这是因为新系统的巡检速度比老系统大大提高。老系统的巡检周期约有十几秒，在两次巡检分站的间隔内分站电源发生本安电源输出暂停3-4秒的事件上位机并不知道。而新系统的巡检周期不超过1秒，这样本安电源输出暂停3-4秒的故障就及时被发现了。井下实地观察时发现，这些分站电源信号线和动力电缆并行的距离并不远，说明这种浪涌干扰和电缆并行引入的浪涌干扰不同，我们怀疑是电网地引入的干扰。我们在-320变电所经过实地测量，捕捉到了这种干扰。图1-9为

30、-320变电所18#分站电源箱660V输入电源地（电网地）和大地之间的干扰波形，幅值约为37V。图1-9 -320变电所分站电源箱外壳到大地干扰抗这种干扰的首选方案是选用抗浪涌干扰的本安电源。我们12月2日更换了抗干扰电源后，分站受干扰情况明显好转，下表是我矿监控系统18#分站更换抗干扰电源前后各10天内受干扰发生断电3-4秒的记录。说明抗干扰电源的抗干扰能力得到了实际验证。18#分站电源更换前后故障统计表针对这种干扰的另一项抗干扰措施是将电源外壳接地和电网地分开（电源外壳单独接地）。11#分站和18#分站同处-320变电所内,原来11#分站用抗干扰电源供电, 18#分站用普通电源供电。使用情

31、况是11#分站受干扰较少, 18#分站受干扰较多(见上表)，2011年12月2日我们将18#分站用抗干扰电源供电，11#分站用普通电源供电的同时，对11#分站用电源采取了将电源外壳和电网地分开的措施，结果，目前为止11#分站也未发生过故障情况。说明采取这一抗干扰措施后分站电源受干扰情况明显好转。电源外壳接电网地是煤矿安全规程中防止触电事故而要求的。采取电源外壳接地和电网地分开后，电源外壳单独接地时应确保可靠接地并尽量减少接地电阻。(二)监测点数据异常识别技术1.研究目标和切入点监测点数据异常识别技术研究作为监控系统数据可靠性和挖掘技术研究这一课题的一个重要组成部分，其研究目的是将模拟量测量值和

32、测量地点建立联系，并建立模拟量测量值和测量地点所对应的“监测数据正常表现模型”，通过模拟量测量值和测量地点的对应关系是否符合“监测数据正常表现模型”，来发现异常情况并报警,从而建立特定区域瓦斯传感器数据异常的判据，从数据的可信度方面提高监控系统的可靠性。如何建立瓦斯传感器的异常表现的模型，首先就必须搞清楚正常情况下各传感器表现形式是什么样的，而且对于不同的煤矿是否会有所不同？能不能得到一个可以在大多数矿井进行推广的模型来自动识别传感器数据的异常？为了较好的掌握矿井主要工作面区域（包括综采面和掘进面，下同，不再特别指出）瓦斯传感器的数据表现形式，为数据挖掘和异常识别打好坚实的基础，前期对井下现场

33、瓦斯和一氧化碳传感器数据做了大量的调研工作。2现状分析及问题的提出煤矿安全监控系统对（CH4、CO等）模拟量信号异常的判别方法都是根据传感器的测量值超过或低于一定值（统称为超限）时进行报警。这种报警处理有如下特点：首先它是假设传感器测量数值都是正确的,系统不会自动判别数据的可信性；第二，都采用超限原理以测量值的大小作为判别依据,只要不超限就认为正常；第三，根据单个测点的数据独立给予警示；第四，报警对象都是环境或监测量的异常，不能发现将传感器人为移位或屏蔽等不按规定使用的情况。对监控系统不同测点的监测数据进行关联性分析，并在此基础上建立测点监测数据的关联模型，是一种提高监控系统监测数据可信性的有

34、效方法。其基本思路是，把过去彼此独立判别的测点数据通过一种关联模型和其他测点或工艺环境联系起来。这种关联模型是基于正常情况建立的，所以正常情况下,传感器数据满足关联关系,系统不会报警。当传感器工作不正常时，关联关系一般也不再符合，系统就进行报警。这种方法不仅能发现传感器工作不正常的情况，还能发现生产系统不正常的情况。比如在两个瓦斯传感器之间出现异常的瓦斯涌出点时，关联关系一般不再符合，系统就会发出报警。从理论上来分析，最直观地存在就是对于矿井的工作面沿着风流方向下风侧的瓦斯含量理应是大于上风侧的。在没有新鲜风流涌入的情况下，下风侧瓦斯的量或者说瓦斯平均浓度应该是大于上风侧的，但在传感器的表现上

35、是不是也是这样的？从我矿的现场数据来看，并不可以这样简单的来处理。以我矿11060工作面为例，选取了工作面、中部回风以及回风三个点进行了数据采集，在2010年9月16日16:00至22:00之间的平均瓦斯浓度进行了分析，如下图2-1所示：图2-1 11060工作面典型数据展示如上图所示，各传感器数据显示了一定的规律性，比如随着瓦斯流的移动各传感器先后呈现一定规律的波动性，但是同时又没有完全符合理论上所说的沿着风流方向瓦斯平均浓度大于上风侧这一原理。分析数据的过程中引出了两个问题，第一瓦斯浓度是否真的沿着回风方向在规律性的增的？如果是，该如何表现出来，如果不是，又是什么原因？第二，瓦斯流移动速度

36、是否和风流完全一致，如果是，在传感器数据上该如何表现？如果不是，真实情况是什么样？带着问题，进行了第二次现场的测量，以我矿12020风巷掘进巷道和11060工作面为例，分别选取八小时内瓦斯传感器平均浓度进行分析。为了明了期间，我们都选取工作面和回风处两个探头进行分析，12020风巷掘进巷道数据如下图2-2，11060工作面工作面数据如下图2-3所示：图 2-2 12020风巷掘进巷道典型数据展示图2-3 11060工作面典型数据展示如上面展示的一些数据，我们可以清楚地看到，沿着风流方向有些矿井严格的符合下风侧瓦斯的量或者说瓦斯平均浓度应该是大于上风侧的，比如12020风巷掘进巷道。有些矿井就没

37、有完全的符合这一原理，比如11060工作面。为什么会产生这种情况呢，虽然理论上下风侧瓦斯的量或者说瓦斯平均浓度应该是大于上风侧的，但在传感器的表现上并不一定就是这样的。为什么呢，结合矿井的实际情况会发现很多情况下巷道本身不可能一直是水平的或者不发生拐弯等等，也就是说人为挂定的传感器有可能是在风流的主风流当中，也有可能是在偏风流中，这种情况就会造成一些上下游风流瓦斯浓度传感器表现的一些问题。但是原则上来讲，有一个关系是一定成立的，在没有新鲜风流加入的情况下，瓦斯浓度的最小值是不会降低的。在风流方向上，即便是传感器位置有一定差异，但由于不均衡系数的存在，沿着风流方向瓦斯浓度的最小值是不会再降低的。

38、在对现场数据分析的过程当中，同时发现了“扰动”现象的存在。这里的“扰动”是指在现有的监控系统中，给客户提供的数据端包括了各测量地点5分钟里面的最大、最小和平均值，而在每一个测量点上，最大值和最小值的差值在这里被定义为“扰动”现象。对象场数据的分析过程当中发现，各瓦斯测量点的“扰动”是不相同的，而且满足了一定的规律性。另外，仔细的观察图2-图3就会发现，工作面传感器和回风巷传感器瓦斯浓度随时间的变化曲线直观上来说比较相似，似乎存在着一定得关联关系，结合数理统计的知识，提出了用相关系数来描述这一相似性的方法。3监测点数据异常识别模型的建立对监控系统不同测点的监测数据进行关联性分析，并在此基础上建立

39、测点监测数据的关联模型，是一种提高监控系统监测数据可信性的有效方法。其基本思路是，把过去彼此独立判别的测点数据通过一种关联模型和其他测点或工艺环境联系起来。这种关联模型是基于正常情况建立的，所以正常情况下,传感器数据满足关联关系,系统不会报警。当传感器工作不正常时，关联关系一般也不再符合，系统就进行报警。这种方法不仅能发现传感器工作不正常的情况，还能发现生产系统不正常的情况。比如在两个瓦斯传感器之间出现异常的瓦斯涌出点时，关联关系一般不再符合，系统就会发出报警。这种报警方法本质上也是一种利用冗余技术提高系统可靠性的方法。建立监测点数据关联的过程，本质上是给监测点数据增加了信息冗余度。冗余的信息

40、（关联模型）起着校验传感器数据的作用，一旦发生故障时，利用冗余的信息就能从另外的途径（不符合关联模型）发现异常。我们进行的关联性分析是直接为煤矿监控系统服务的，所以在监测点和监测数据的选取上应该尽量和现行煤矿监控系统执行的规范一致。以矿井工作面各瓦斯传感器测点数据为例，煤矿安全规程和安全生产行业标准煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范详细规定了煤矿井下各瓦斯传感器布置的具体位置。无论是我矿还是其他矿井，回风巷道里至少要设置工作面瓦斯传感器和回风巷瓦斯传感器。我们所进行的矿井工作面各瓦斯传感器数据的关联性分析主要针对以上位置的传感器进行。目前所有煤矿监控系统的数据库根据AQ6201-2006的

41、要求都能提供各瓦斯传感器每五分钟之内的最大、最小和平均值，课题的研究将以这些数据组为基础数据。（1）基于最小值的关联性模型如上面所讲，沿着巷道的风流方向虽然巷道本身不可能一直是水平的或者不发生拐弯等等，也就是说人为吊挂的传感器有可能是在风流的主风流当中，也有可能是在偏风流中，这种情况就会造成一些上下游风流瓦斯浓度传感器平均值表现的一些问题。但是原则上来讲，有一个关系是一定成立的，在没有新鲜风流加入的情况下，瓦斯浓度的最小值是不会降低的。在风流方向上，即便是传感器位置有一定差异，但由于不均衡系数的存在，最小值也是不会再降低的。工作面瓦斯涌出后瓦斯气团随风流从不均匀向均匀变化的过程，再加上随风流还

42、会有沿巷道煤壁瓦斯的涌出，同一团风流中瓦斯浓度的最小值是不会降低的。根据这一原理，我们可以建立如下的一种关联模型：我们定义C等于传感器5分钟内的最小值，同一巷道在没有新鲜风流混入的条件下两个瓦斯传感器应该存在“靠近瓦斯主要涌出点处的传感器的C值小于风流下游的传感器的C值”的关联关系。考虑到瓦斯传感器允许有±0.01的误差,所以实用中应使用“靠近瓦斯主要涌出点处的传感器的C值和风流下游的传感器的C值之差小于0.02”的关联模型。（2）基于极差值的关联性模型瓦斯传感器监测到的都是风流中的瓦斯浓度，监测值也能反映瓦斯在空气中的混合均匀度。由于工作面瓦斯的涌出从时间到空间都不是均匀的，瓦斯随

43、风流的扩散混合也需要一段时间，所以靠近工作面处的瓦斯形态会以类似一片片瓦斯气团的状态存在。瓦斯气团然后在巷道中沿着风流方向逐渐扩散，瓦斯和空气混合逐步均匀。这也就是上面所提到的“扰动”现象，如何正确的表达瓦斯传感器数据中的这一扰动现象？经过大量的数据分析和现场验证可表现为如下方式：定义极差值D等于传感器5分钟内的最大值减去最小值。两个瓦斯传感器应该存在“靠近瓦斯主要涌出点处的传感器D值大于等于远离瓦斯主要涌出点处的传感器的D值”的关联关系。考虑到瓦斯传感器会有0.01的误差（漂移）,所以实用中应使用“靠近瓦斯主要涌出点处的传感器的D值和风流下游的传感器的D值之差大于-0.02”的关联模型。这一

44、模型的建立是基于大量现场数据的观察和分析中得到的，这一设想和假设也是第一次被提出和应用。这一模型可以非常直观和准确的反应出距离瓦斯主要涌出点位置的不同各相关传感器的各自表现形式，在对监测点数据异常的识别过程当中发挥重要的作用。（3）基于相关性的关联性模型瓦斯传感器测出的浓度值和区域瓦斯涌出量及风流风量存在着直接的关系，一般情况下工作面下游区域对应的区域瓦斯涌出量主要都是工作面的瓦斯涌出量，回风巷道中的瓦斯涌出量比例相对较低。在工作面瓦斯传感器和回风巷瓦斯传感器之间没有新风流加入时，两个传感器的测量值之间必然存在一定的相关性，也就是上面所观察到的这种关于工作面传感器和回风巷传感器瓦斯浓度随时间的

45、变化曲线直观上来说比较相似这一现象，结合数理统计的知识，就提出了用相关系数来描述这一相似性的方法。相关关系是指现象之间确实存在的一定的联系，但数量关系表现为不严格相互依存关系。即对一个变量或几个变量定一定值时，另一变量值表现为在一定范围内随机波动，具有非确定性。相关分析研究变量之间关系的紧密程度，并用相关系数来表示。相关系数是直线相关条件下说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数的大小可以确定现象变量间相关关系的密切程度和方向。 根据自变量的多少划分，相关性可分为单相关和复相关。单相关是指两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量。复相关是指三个或三个

46、以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量。根据相关关系的方向划分，可分为正相关和负相关正相关是指指两个变量之间的变化方向一致，都是呈增长或下降的趋势。即自变量x的值增加（或减少），因变量y的值也相应地增加（或减少），这样的关系就是正相关。负相关是指两个因素或变量之间变化方向相反，即自变量的数值增大（或减小），因变量随之减小（或增大）。根据变量间相互关系的表现形式划分，线性相关和非线性相关线性相关指的是当相关关系的自变量x发生变动，因变量y值随之发生大致均等的变动，从图像上近似地表现为直线形式，这种相关通称为线性相关。非线性相关是指在两个相关现象中，自变量x值发生变

47、动，因变量y也随之发生变动，这种变动不是均等的，在图像上的分布是各种不同的曲线形式，这种相关关系称为非线性相关。曲线相关在相关图上的分布，表现为抛物线、双曲线、指数曲线等非直线形式。 根据相关关系的程度划分，可分为不相关、完全相关和不完全相关。不相关是指如果变量间彼此的数量变化互相独立，则其关系为不相关。自变量x变动时，因变量y的数值不随之相应变动。完全相关可以表述为如果一个变量的变化是由其他变量的数量变化所唯一确定，此时变量间的关系称为完全相关。即因变量y的数值完全随自变量x的变动而变动，它在相关图上表现为所有的观察点都落在同一条直线上，这种情况下，相关关系实际上是函数关系。所以，函数关系是

48、相关关系的一种特殊情况。不完全相关可以解释为如果变量间的关系介于不相关和完全相关之间，则称为不完全相关。大多数相关关系属于不完全相关，是统计研究的主要对象，也是在研究瓦斯传感器数据异常识别所要重点应用的一个相关形式。对于不完全相关的情况，一般认为，相关系数r满足0.3<0.5为低度相关，0.5<0.8为显著相关，0.8<1高度相关。或者|r|<0.4为低度线性相关；0.4|r|<0.7为中度相关；0.7|r|<1为高度相关。相关系数的计算公式为： （1）式中E（X）表示变量X的数学期望。X、Y表示两组传感器的测量数据。在对工作面区域瓦斯传感器数据的相关性进行

49、分析，首先很直观的将需要分析的现象表述出来。简单来讲，他需要描述的是这样一种情况，工作面传感器处的瓦斯混合风流随着时间的推进，同样会被回风巷出瓦斯传感器监测到，而这一过程又是一个连续不断的过程。这种相关性首先应该属于一种单相关，它研究的是工作面传感器和回风巷传感器瓦斯浓度值两个变量。同时它应该是一个线性的正向相关，高浓度的瓦斯风流在两个传感器上都应该显示出较大的值，低浓度的同样都显示较小值，即自变量x的值增加（或减少），因变量y的值也相应地增加（或减少），这样的关系就是正相关。结合矿井的复杂的井下条件，这种相关性是没法通过一个简单的函数关系来表述的，所以它应该属于不完全相关的范畴。以上两个传感

50、器之间数据存在较高相关性的假设是基于假设“一般情况下工作面下游区域对应的区域瓦斯涌出量主要都是工作面的瓦斯涌出量，回风巷道中的瓦斯涌出量比例相对较低”，而这种假设在工作面不采煤时可能不成立，所以两个传感器之间数据的相关系数会随采煤过程而变化，所以从整个时间段上来看，相关系数的大小会随采煤过程而波动。这种波动和瓦斯涌出总量组成中，工作面瓦斯涌出量和回风巷瓦斯涌出量之比有关。该比例越高，相关系数也越高。所以工作面采煤作业时，相关系数升高；工作面采煤停止作业时，相关系数降低。可以把这种波动关系扩展为该模型的特征之一。即采煤工作面瓦斯传感器的基于相关性的关联模型为“采煤工作面上游测量点测量值平移一定时

51、间和下游测量点测量值之间的相关系数随工作面采煤作业与否呈波动关系，工作面采煤作业时段，相关系数大于0.4”。4监测点数据异常识别模型的验证对于上面建立的三个监测点数据的异常识别模型，在我矿现场也进行了大量的验证工作，基本上符合了模型提出的设想和假设。我们考虑到在进行现场应用的时候有一个非常重要的问题是需要解决的，瓦斯流从工作面传感器到回风传感器位置是需要一定的时间的，所以进行数据对比和计算的时候理应加上一个时间的修正。理论上来讲，混合均匀充分的含有瓦斯的风流运动过程中，瓦斯流的运动速度应该基本等于风流的平均速度，或者应该基本等于两个传感器探头位置的风流平均速度。可是经过对数据的认真比对和现场的

52、实地测量中发现，回风巷道中瓦斯流的移动速度不仅远远小于风流的平均速度（很多情况下不足风流平均速度的30%），甚至也远小于瓦斯探头处位置的平均风速。经过在我矿现场用风表的准确测量，瓦斯流的移动速度很多情况下不足两个瓦斯探头位置平均风速的50%。初步分析可能由于以下原因造成，一方面，巷道都被简化成一维模型进行处理的，简化成了一条直线，也就是说瓦斯流的移动速度宏观上你只能当做平均风速来处理，但是现在涉及到了具体点的瓦斯浓度，必然会存在这样一种情况，巷道中心位置的风流已经流动到了下一个测点位置，但煤壁周围的气体由于煤壁粘滞阻力的原因可能还没有到达。第二点，瓦斯气团在风流当中会有一个扩散的作用，而这一扩

53、散的速度也是非常迅速的。理论上来分析这一扩散趋势也是会沿着瓦斯浓度的梯度来进行，即会从瓦斯浓度高的位置扩散至瓦斯浓度较低的位置，根据以上最小值关联模型的原理，下游的瓦斯浓度高于上游的瓦斯浓度，所以瓦斯的扩散方向是从下游往上游，即瓦斯扩散方向和风流方向相反，这也是导致瓦斯流在巷道中的运动速度远远小于风速的原因之一。所以在我们在进行现场验证的时候选择的修正时间不是通过风流速度和传感器位置计算出来的，而是通过对两个探头数据的波动分析人为地得到一个近似时间来修正，这个可能也会在一定程度上减低模型的准确度，但在目前条件下这也是唯一接近真实的处理方法。以下的几个验证实例同样都采用了这一方法。（1）基于相关

54、性的关联性模型的验证我们把试验点选在11060工作面进行分析展示。11060工作面共设置上隅角、工作面和回风巷三个瓦斯器，工作面和回风巷两个传感器2010年12月4日凌晨零点到八点共480分钟内的瓦斯平均浓度数据如下图2-4所示（因篇幅原因不给出数据表和计算过程）。图2-4 11060工作面传感器数据曲线图以工作面处传感器的数据为自变量，计算其相关性系数。若将两个传感器所测的每5分钟内的瓦斯浓度平均值直接代入公式1，计算得到相关性系数r=0.3594。但考虑同一团气流经过两个传感器时存在时间差，进行时间上的修正，将工作面传感器数据延迟5分钟后重新带入计算，相关系数r=0.6835，表明存在较为

55、显著的相关性。（2）基于极差值的关联性模型验证11060工作面2010年12月4日凌晨零点到八点共480分钟内的数据进行分析，选择工作面和回风巷两个传感器计算D值的大小关系。同样考虑同一团气流经两个传感器的时间差，将工作面传感器数据延迟5分钟后，比较D值大小，篇幅原因不给出数据表，列出曲线图展示，如下图2-5所示：图2-5 11060传感器D值展示曲线图如上图所示，靠近工作面处传感器的D值明显要大于回风巷处传感器的D值，说明符合关联模型。（3）基于最小值的关联性模型验证采取同样的数据，考虑时间上的修正也将工作面传感器数据延迟5分钟后和回风巷数据进行比较，如下图2-6所示：图2-6 11060工

56、作面传感器数据曲线图由图6可以看出，在11060工作面区域，两个传感器数据的大小关系已经显现出来，可以看出回风巷处瓦斯浓度值一段时间内（此处选择5分钟）的最小值严格的不小于工作面处瓦斯浓度的最小值，说明符合本文假设的最小值大小关系的关联模型。（4） 三种关联模型对掘进工作面的适用性验证掘进面瓦斯和回采面有相似之处同时也存在一些自己的特点，首先掘进巷道的通风方式大多是采用局部通风机压入式通风，由于这种通风方式自身的特点迎头处势必造成较大的风速甚至在局部区域形成风流的涡旋，故掘进头的瓦斯传感器数值随着风流的变化可能波动会更大。第二，相比较回采工作面，掘进巷道四周煤壁在空气中的暴露时间会较短些，所以

57、特别是对于煤层瓦斯含量较高的采区内掘进巷道煤壁的瓦斯涌出量会相对大一些，所占巷道瓦斯涌出总量的比例也会高于回采面。选取12020风巷掘进巷道2010年12月2日凌晨零点到八点共480分钟内两个瓦斯传感器的数据，同上面所讲的方法，首先计算比较两个传感器的D值，考虑到两传感器之间距离和风速造成时间上的差异，将工作面传感器数据延迟10分钟后，两者D值大小如下图2-7所示： 图2-7 12020风巷传感器D值展示曲线图如上图7所示，靠近工作面处传感器的D值明显要大于回风巷处传感器的D值，也就是说靠近瓦斯主要涌出点处的D值大于远离瓦斯主要涌出点处的传感器的D值,并且作为掘面来讲，和图1进行比较可以看出，在掘进工序的时间段（图4中200和350分钟左右）两个传感器D值迅速增大且两个传感器D值的差值变大，而在准备或者后续的工艺中两个传感器的D值都比较小。采取同样的数据进行C值的分析比较，如下图2-8所示：图2-8 12020风巷掘进面传感器延迟后数据曲线图由图2-8可以看出，回风巷处瓦斯浓度的C值不小于掘进面处瓦斯浓度的C值。同样掘进巷道两个传感器数据也是符合线性相关。将两个传感器的每5分钟内的瓦斯浓度平均值代入公式1