信息融合技术在煤矿安全监控的应用

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随着信息技术的迅速发展，其在生产生活中的各个领域得到了广泛应用。我国传统煤矿开采技术较为落后，导致煤矿企业安全事故发生的频率加大，这不仅阻碍了国家煤矿企业的进步和发展，同时也对我国整体经济形势造成了不利影响。基于此，煤矿开采过程中的安全监控显得尤为重要，将信息融合技术应用于煤矿安全监控工作中成为现阶段煤矿安全防护中的新趋势。

1煤矿安全监管信息化管理的现状分析

作为煤矿开采过程中必不可少的一个步骤，煤矿安全监控是通过提前针对井下灾害发生的机理进行建模预测，进而保证做好灾害预警和灾害发生前防护工作。近些年我国煤矿开采的安全监管工作已经取得了不错的成效，但是就长远发展的目标来看，其中仍然存在诸多不足。下面将对此进行详细分析。

1.1煤矿安全预测技术基础较为薄弱

就我国目前煤矿开采中的安全监管现状而言，普遍存在煤矿安全预测技术基础薄弱这一问题，并且这一问题在资金投入、技术支持和人才储备方面都有体现，这也充分体现了安全预测技术的重要性。另外，由于煤矿企业的安全监管部门在进行安全预测时缺少坚实的理论基础的支持，这就导致煤矿企业在进行煤矿瓦斯突出处理、火灾的提前发现和预防工作中极容易出现问题，或者对于这些工作中发生的事故不能进行及时的处理，导致高危事故发生的频率加大。总的来讲，煤矿企业在煤矿开采过程中的不确定性，如果缺少了准确、有效的预警防护工作，将会加重煤矿安全事故发生的可能性，最终给煤矿企业带来不可估量的风险和损失。

1.2煤矿监控系统设备陈旧

根据相关调查显示，我国煤矿企业在开采技术这一方面普遍存在较为落后的状况，这也是导致煤矿开采过程中安全事故发生的重要因素。深究煤矿开采技术落后的原因，可以发现，主要包括以下三个层面：第一，我国地域宽阔但是煤矿资源的分布十分不均匀，加之当前工业发展对于煤矿资源的需求量较大，很多人借机将开采煤矿作为发家致富的新思路，这就导致我国各个地域范围内存在众多小型煤矿开采点，这些煤矿开采点的分布过于分散，导致国家无法指定专门部门进行监督管理，其自身在进行煤矿开采时也会忽视安全监管工作的重要性；第二，大部分小型煤矿开采点缺乏系统的运行和管理机制，其在进行煤矿开采的日常作业时通常采用十分传统的作业方法，这些方法本身存在较大的安全隐患。另外，很多小型煤矿开采点为了追求经济利益，通常不会雇佣专业的工作人员，通常是雇佣当地的农民或者社会务工人员进行作业，这些人员一方面缺乏专业知识技能的培训，另一方面缺乏安全意识，这就导致事故发生的隐患加大；第三，大部分小型煤矿的监控系统设备陈旧且落后，不能满足现阶段煤矿安全预警的要求，进而加大了煤矿安全事故发生的可能性。

1.3自动化水平和信息化水平相对较低

随着信息化技术的迅猛发展，现阶段很多煤矿企业在煤矿安全监控中引入了信息融合技术，这种高科技的引入能够在很大程度上提高煤矿安全监控结果的准确性，进而减少煤矿开采过程中安全事故发生的可能性，这对于煤矿企业的发展而言显得尤为重要。然而，对于大部分煤矿企业而言，将信息融合技术应用到煤矿安全监管中去并不是容易的事，需要工作人员在建立信息融合系统时提前掌握相关方面的学科知识和技术运用，做好万全详细的准备工作。值得注意的是，就现阶段我国煤矿企业生产和管理的自动化和信息化而言，其程度水平普遍较低，难以达到建立煤矿安全生产检测系统的行业标准，这也直接阻碍了在煤矿安全监管工作中对于信息融合技术的引入。另外，针对不同情况的煤矿企业，其生产检测系统的标准也存在一定的差异，这就导致整个煤矿企业生产检测系统缺乏统一的行业标准，进而导致各个系统之间难以兼容，最终加大了信息融合技术引入煤矿安全监管中的困难性。

2信息融合技术简介

信息融合技术是一种通过对数据进行感知和综合的过程，类似于人类通过感官对事物进行感知、综合分析和判断的过程。具体而言，信息融合技术首先需要借助信息化手段对获得的若干传感器数据按照一定的逻辑关系进行信息提取和综合分析，再通过最后的分析结果进行相关决策和判断。通过上述定义可以发现，信息融合技术需要将若干传感器作为基础，并按照工作中的目标任务对传感器信息进行协调管理，通过构建一定条件下的传感器模型进行传感器数据的状态统一、选择剔除、分类综合工作，最终达到对数据对象进行判断决策的目的。就信息融合的方法而言，主要包括加权法、参数法、识别法和人工智能法等，这些方法具有自身的优劣势和使用情境，因此相关企业在进行应用时也需要按照特定环境和领域进行个别选择或者多个组合，以满足实际的应用需求。根据数据的抽象程度，信息融合技术主要分为三个层次，即数据级融合、特征级融合、决策级融合。煤矿企业在煤矿安全监管中应用信息融合技术时，也要关注到这三个层次，根据自身的情况进行合理选择。

3信息融合技术在煤矿安全监控中的应用

上面针对煤矿安全监控的现状以及信息融合技术进行了介绍，可以发现，煤矿开采和生产的环境十分复杂，因而能够引发煤矿安全事故的因素也十分繁多，为了更好地对这些潜在的危险因素进行监测，煤矿企业可以在整个煤矿的开采和生产环境中的多个位置安放传感器，这就需要相关工作人员根据煤矿安全监测系统的特点构建相应的二级信息融合模型，以实现信息融合技术在煤矿安全监控中的更好应用。

3.1一级数据融合

一级融合结合了统计分析法和加权法两种信息融合方法，对同类型的多个传感器数据进行融合分析，因此属于一种数据级融合和特征级融合的层次范围。其中对于同类型传感器数据的融合，需要借助统计分析法根据传感器历史监测值划定的稳健监测范围进行，并且这一步骤需要选取传感器各个时段的有效数据估计值和相应权值；对于传感器中出现的故障以及数据记录偏差等问题的解决需要通过加权法解决。

3.2二级数据融合

二级数据融合是针对同类型传感器的融合结果进行不同类型间的数据融合，这一步骤的数据融合是为了解决一级数据融合中难以预测的情况。具体而言，在煤矿开采过程中由于矿井内环境恶劣复杂，传感器受到这种环境的影响容易发生监测不稳定、监测精度降低、系统故障以及监测结果不准确等方面的问题。在这种情况下，仅仅对于同类型传感器进行数据融合是无法真正反映矿井内的真实环境状况的，必须对同类型传感器的融合数据结果进行二次融合。大多数煤矿企业在进行二级数据融合时，都会采用D-S证据理论融合法，这种方法首先需要建立一个BPA证据库，这一证据库的构建是根据一级融合各类传感器监测值建立的混淆矩阵得到的；其次需要将二级融合数据按照预警判断标准进行相应的数据预测准备，在此基础上根据一级融合数据结果选定相应的BPA值；最后通过DEMPSTER融合法对各个BPA值进行融合，得到煤矿安全状态的概率值，并找寻其中的最大信度状态，即当时矿井内的实际安全状况。

4结语

综上所述，信息融合技术在煤矿安全监管中是十分重要的，它能够在很大程度上提高煤矿安全监测结果的准确性，促进煤矿企业的进一步发展。因此煤矿企业应该顺应时展的脚步，将信息融合技术引入煤矿安全监控中，使我国煤矿生产的信息化水平不断提高。

作者:王晨 单位:山西潞安集团蒲县伊田煤业有限公司