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  煤礦火災監控防護系統設計

  目前,我國已有部分消防平臺和自動報警系統出現,如賈年等采用 BP 神經網絡多傳感器數據融合技術提出的基于 MSA 的智能火災報警系統,蔣波等以超算為工具, 集成人工智能、VR、動態仿真建模技術和高性能計算技術, 設計的地鐵火災應急響應虛擬演習平臺。本文針對煤礦綜合立體化智能火災防護體系進行設計。

煤礦火災監控防護系統

  1 平臺結構

  煤礦火災監控系統分成 3 個子系統: 信息采集子系統、信息處理子系統和人機交互子系統。

  2 系統功能分解

  2。 1 信息采集子系統

  2. 1. 1 多傳感器融合的神經網絡算法在火災探測模型中, 目前運用的人工神經網絡*常見的是 BP 神經網絡。神經網絡法具有很強的容錯性以及自學習、自組織及自適應能力, 能夠模擬復雜的非線性映射和強大的非線性處理能力,恰好滿足多傳感器數據融合技術處理的要求。

  給定訓練數據值,重復訓練, 直到誤差滿足要求為止,得到基于神經網絡的多傳感器融合火災探測模型。

  2. 1. 2 地理信息系統( GIS)

  對于復雜的礦井布局和巷道分布,系統采用三維 GIS 存儲、管理地層信息、各礦井和巷道的位置關系,主要體現空間位置與拓撲關系的描述及空間分析的延伸方向。

  2. 1. 3 信息傳輸

  地下方面, 由于無線設備的局限性, 使用電纜、光纜等進行信息傳輸。

  地上設備則考慮到傳輸的海量數據碎片化、靜態、傳輸距離長、低成本、低速率、低功耗等要求。NB - IoT 作為目前低功耗廣域網( LPWAN) 技術中的工作在授權頻譜中的功耗超低、覆蓋能力*強、蜂窩式部署更便于網絡管理和大范圍覆蓋,是海量物聯網無線通信目前的*佳選擇。

  2. 2 信息處理子系統

  2. 2. 1 綜合模糊評價模型

  煤礦火災綜合模糊評價模型的建立包括如下

  5 個步驟:

  ( 1) 評價指標的建立。

  ( 2) 權重集的確定。

  ( 3) 模糊等級的劃分。對于*終的評價結果要先設定一個確定的評價標準, 一般在對礦井火災進行安全評價時, 將火災安全分為 5 個等級, 即U = { u1,u2,u3,u4,u5} 。用以判斷等級的評分區分如下: 1 級表示單元很安全, 評分在 90 ~ 100 之間;

  2 級表示單元比較安全, 評分在 70 ~ 90 之間; 3 級表示單元一般安全,評分在 50 ~ 70 之間; 4 級表示單元安全較差,評分在 30 ~ 50 之間; 5 級表示單元安全很差,評分在 10 ~ 30 之間。

  ( 4) 多級模糊綜合評價。

  ( 5) 等級參數評價的確定。按照上述的評價,*終得到一個等級模糊子集*終計算得出煤礦區域的火災綜合模糊評價得分。

  2. 2. 2 預案庫

  消防數字化預案作為數字化時代的新產物,充分利用計算機技術,通過 GIS 模塊分析礦井和周邊信息,形象化展示消防力量部署, 借助性能化防火分析得出的火災發展模型、人群疏散模型, 針對關鍵的消防安全隱患, 科學的安排消防滅火措施和井下人群的緊急疏散,并進行模擬演練驗證。

  2。 3 人機交互子系統

  2。 3。 1 消防應急平臺

  消防應急平臺包括一系列的消防應急指揮大廳、消防臨時指揮平臺和面向消防部隊的移動消防信息接收站等。鑒于目前火災模擬軟件的運算速率和火災情況復雜多變, 在緊急條件下輸入火災條件進行臨時模擬得出預期結果困難較大, 現有消防應急指揮平臺還應以預案設定的消防應對措施和計算好的模擬火災發展情況為主, 輔助指揮員在短時間內做出正確、合理的判斷, 避免消防部隊消防信息閉塞,阻止“信息孤島”的發生。

  3 結束語

  煤礦消防智慧化是消防工作的革新, 也是目前煤礦消防工作發展的必然趨勢。本文闡述了煤礦單元火災監控系統的總體設計思路, 系統地形成一整套的消防管理體系, 使各環節之間緊密結合,提高每一個部分的消防安全水平。

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