多源信息簇融技术在煤矿瓦斯监测中的应用

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摘要：由于煤矿井下环境的复杂性及动态变化性，导致监测煤矿环境中有害气体浓度及准确率难度大大增加。针对传统的传感器监测煤矿井下环境存在采集数据形式单一、可靠性低、误差大等缺点，结合计算机技术与无线传感技术提出了一种对多种异质气体源进行采样，然后利用提出的强分类算法进行优化筛选，筛选出气体浓度前后变化大的几组数据，再进行深度融合的安全监测方法。通过实验验证该方法能够明显地提高矿井监测系统的可靠性。

关键词：多源信息采样；深度融合；瓦斯监测；无线传感网；智能传感器

0引言

瓦斯是伴随着煤炭的开采而产生的，它不是静止不变的，而是随着时间的流动，一直处于动态变化中。但是现有的煤矿瓦斯监测系统还是依靠传统的传感器监测[1]，由于传感器本身的一些缺点加之煤矿井下环境的复杂性及动态变化性，使得仅采用传感器技术不能对煤矿瓦斯浓度的动态变化进行准确评估[2]。另外井下环境是多种气体共存的环境，只单纯考虑瓦斯一种参数信息，而忽略其他气体浓度的动态变化，显然也不可能对煤矿井下环境作出正确的评估。

现今煤矿瓦斯监测方法要么只是从传感器角度出发构造出更加智能、高效性能的传感器[3]，要么实现从单一传感器到多传感器的过渡。而单一传感器在采集信息时暴露出的缺点是不可避免的，因此采用多传感器相互协作共同监测瓦斯是未来瓦斯监测发展的大趋势[4]。而现有的采用多传感器协作监测瓦斯的方法只是简单地考虑了“多”或者说带有一种盲目性，再把这些传感器监测到的数据进行有关的处理[5]。这些数据中含有大量冗余的、相关度不大的数据，而这些数据也被加入到了计算过程当中，势必会造成资源的浪费以及监测时间的延长性，若有大量冗余数据还可能会导致监测结果出现很大的误差。

本文基于以上考虑提出了一种多源信息簇融技术也可称为多源信息强分类深度融合技术，该技术做了三点创新：首先对源头信息采集系统进行优化；其次是对采集到的信息进行“精炼”操作；再次是去掉传统监测方法中依靠单一数据作为监测依据，而是综合考虑各种气体因素。通过这几步优化改进，可以明显提高瓦斯监测系统的准确性与可靠性。