一种采空区易发火点火情风险监测方法
一种采空区易发火点火情风险监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及矿井火情监测技术领域，具体涉及一种采空区易发火点火情风险监测 方法。
【背景技术】
[0002] 矿井火灾是煤矿生产中的主要自然灾害之一，而煤炭自燃火灾是矿井火灾的主要 形式，约占矿井火灾总数的90%，特别是近年来我国广泛采用综采放顶煤开采技术，在瓦斯 治理中大力推广抽放技术，在生产效率大幅度提高和瓦斯涌出量大大减少的同时，造成采 空区遗留煤炭较多、漏风严重，使得自燃火灾频发。近年我国国有重点煤矿每年因火灾而封 闭的采煤工作面近百个，每年因封闭工作面造成的冻结煤量都在千万吨以上。封闭工作面 常使上千万元的综采、综放工作面封闭在火区中，大量的煤炭因火区而冻结，合理的开拓部 署和开采顺序被打破，给矿井带来巨大的经济损失和重大事故隐患。矿井火灾已成为制约 矿井安全生产与发展的主要因素之一。
[0003] 煤矿现场多年的防灭火经验表明，煤炭自燃一旦形成火灾，灭火工作不仅需要投 入大量的人力物力，而且灭火效果不佳，因此煤炭自燃火灾的防治工作重在预防。为了做好 煤炭的预防工作，必须对煤炭自燃发火进行准确的预测预报。煤炭自燃火灾的发生过程可 分为缓慢氧化阶段、加速氧化阶段和剧烈氧化阶段三个不同的发展阶段，不同阶段对应着 不同的气体产物种类和浓度。使用束管监测系统检测煤矿井下的气体成分，根据气体成分 的存在及其浓度变化特征来识别煤自燃的发生及其发展程度，是目前煤炭自燃发火预测预 报应用最广泛的方法。但是受煤矿井下涌水、粉尘的影响束管堵塞、漏气等故障使监测系统 无法有效监测采空区气体成分。
[0004] 随着光纤测温技术的发展，市场上推出了兼具气体成分监测和光纤测温功能的矿 用火情监测系统，该系统通过测温光纤(温度传感器)和束管分别测定火情监测区域的环境 温度和煤炭产生的易燃气体的浓度。
[0005] 采煤工作面投入生产后，采煤工艺、通风量、通风管理方法等影响煤炭自然发火的 因素一般相对稳定，因此采空区内最有利于形成自燃发火的地点在采空区内的位置亦相对 稳定，煤矿现场工程技术人员可以在长期的防灭火实践观测获得易发火点在采空区的相对 位置，因为易发火点往往是采空区中最早发生自燃的地点，因此预测易发火点的火情具有 重要意义。
[0006] 由于人员无法进入采空区，只能通过预埋或在附近巷道施工钻孔导入的方式布置 有限数量的测温光纤和束管，随着采煤工作面的推进采空区易发火点也随之移动，因此绝 大多数时间测温光纤和束管进气口并不位于易发火点，而是位于易发火点的附近位置，测 温光纤和束管进气口可以设置在同一位置，也可以设置在不同的位置，如图1所示，不管两 者是否设置在同一位置，均将两者设置安装的位置统一定义为监测点，即用于检测采空区 环境温度和气体浓度的监测点在易发火点附近，通过检测该监测点处的环境温度和气体浓 度来表征易发火点的状况。因此提出一种利用在易发火点附近位置监测的参数对易发火点 的火情进行预报的方法具有实际意义。
[0007] 煤矿采空区的顶板随老顶来压逐步垮落，垮落的岩体不仅会对布置在采空区的测 温光纤和束管造成一定程度的破坏，而且会阻挡温度和气体的传导和扩散，给准确预测火 情发展阶段造成困难，此外涌水、粉尘等因素亦会对温度和气体参数的监测造成影响，提出 一种能够排除因环境影响和监测仪器自身稳定性造成的噪声数据，利用在易发火点附近位 置监测的参数对易发火点的火情进行预报的方法具有现实意义。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的是提供一种采空区易发火点火情风险监测方法。
[0009] 为实现上述目的，本发明的方案包括一种采空区易发火点火情风险监测方法，包 括以下步骤：
[0010] (1 )、获取监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度；
[0011] (2)、根据所述环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度预测下一时期的环境温度 To和煤炭产生的易燃气体的浓度Co;
[0012] (3)、根据用于检测环境温度的温度传感器和易发火点之间的距离确定环境温度 与火情风险的温度关联系数，根据用于检测浓度的浓度检测装置和易发火点之间的距离确 定浓度与火情风险的浓度关联系数；
[0013] (4)、根据确定的所述温度关联系数与所述环境温度To计算环境温度预测指标，根 据确定的所述浓度关联系数与所述浓度Co计算浓度预测指标；
[0014] (5)、计算火情综合预测指标W，所述火情综合预测指标W等于所述环境温度预测指 标与所述浓度预测指标之和;所述火情综合预测指标W越大，火情风险越高。
[0015]所述火情综合预测指标W的计算方式是JzTiRi+Cifc，其中，Ti为环境温度To经归 一化处理后得到的值，(^为浓度Co经归一化处理后得到的值，心为所述温度关联系数，1?2为 所述浓度关联系数，Tifo为所述环境温度预测指标，&R 2为所述浓度预测指标。
[0016] 当0 <W<Wdt，火情发展阶段为正常；当I < W<W2时，火情发展阶段为自热；当W2 <W<W3时，火情发展阶段为自燃;其中，所述Wi、W2、W3为设定阈值，且0 KW2 <W3 < 1。
[0017] 所述?\的计算方式是:计算To与煤炭着火时的环境温度的比值，记作Ti;
[0018] 所述&的计算方式是= 自，所述C自为煤炭自燃时对应产生的所述易燃气体 的浓度。
[0019]所述温度关联系数Rl的计算方式是为温度传感器与易发火点的 可能最大距离，X为温度传感器与易发火点的实际距离；所述浓度关联系数R2的计算方式 是:R2=(L 2_y)/L2，L2为浓度检测装置与易发火点的可能最大距离，y为浓度检测装置与易 发火点的实际距离。
[0020]在所述步骤（1)和步骤(2)之间还包括以下步骤:采用滤波算法剔除检测到的所述 监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度数据中的噪声。
[0021 ]使用灰色预测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃气 体的浓度Co。
[0022]实现所述使用灰色预测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生 的易燃气体的浓度Co的手段包括以下步骤：
[0023] 1)、利用公式
）对原始数据进行累加，其中，χ((3)α)， Χ(())(2)Γ··，Χ(<3)(η)为原始数据，X(1)(l)，x(1)(2)，…，x (1)(n)为计算得到的一次累加生成数据；
[0024] 2)、建立一阶常微分方，该一阶常微分方程即为灰色预测模型 GM(l，l)，a，u为模型参数，其中：
[0025]
[0026]
[0027] Y = (X⑶（2)，x(0)(3)，…，x(0)(n) )τ;
[0028] 3)、将求得的模型参数a，u代入所述一阶常微分方程，得到离散化的GM(1，1)预测 模型：
[0029]
[0030] 4)、通过1)预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的 易燃气体的浓度Co。
[0031]所述易燃气体为一氧化碳。
[0032] 本发明提供一种采空区易发火点火情风险监测方法中，通过融合环境温度和煤炭 产生的易燃气体的浓度这两种预测参数进行火情预测，当原有的温度或气体监测系统无法 正常监测时，通过该监测方法能够有助于提高火情预测的准确性。而且，通过根据检测到的 环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度来预测下一时期的监测点处的对应数据，并根据对 应数据构建附近监测参数与易发火点监测的关联系数，然后根据关联系数计算火情综合预 测指标，最后根据计算得到的预测指标进行火情的预测，有助于提高火情预测的准确性。
[0033] 而且，本发明中，利用浓度预测值和环境温度预测值的加权和进行火情预测，当某 一个预测加权值到达一定值时，会对火情进行准确预测，而且在两个预测加权值之和到达 一定值时也能够对火情进行准确预测，进一步提升了火情预测的准确性。
[0034] 另外，本发明使用的方法简单，且实用性强。
【附图说明】
[0035] 图1是测温光纤和束管布置示意图；
[0036] 图2是采空区易发火点火情风险监测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0037] 下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
[0038] 如图2所示，本发明提供的采空区易发火点火情风险监测方法，包括以下步骤：
[0039] (1)、检测监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度;煤炭在外部热量的 作用下，从发热到自燃的过程中会产生不同的易燃气体产物的种类以及浓度，由于产生的 易燃气体中主要组成部分为一氧化碳，所以，这里检测一氧化碳的浓度来作为火情风险的 监测原始数据。
[0040] 另外，为了剔除原始监测数据中的噪声数据，以提高预测的准确性，该方法中，在 步骤（1)之后，紧接着的步骤(2)为:采用滤波平均算法，也称为滤波算法，来剔除检测到的 监测点处的环境温度和煤炭产生的一氧化碳浓度的数据中的噪声。
[0041] 该滤波算法为:计算原始检测数据的平均值，然后剔除原始检测数据中的大于该 平均值的第一设定倍数的数据，以及剔除小于该平均值的第二设定倍数的数据。比如:前一 时段内监测得到的11个温度数据为{25、25、27、28、29、31、40、31、32、34、34}，这11个数据的 平均值为30.5,剔除大于平均值30%和小于平均值30%的数据，由于数据40大于均值30.5 的30%，因此将40作为噪声数据剔除，剩余的10个温度数据为{25、25、27、28、29、31、31、32、 34、34}。再比如:前一时段内监测得到的11个气体浓度数据为{15、16、17、17、17、18、19、19、 20、28、20}，按照相同的方法将28作为噪声数据剔除，剩余的10个温度数据为{15、16、17、 17、17、18、19、19、20、20}。
[0042] (3)、使用灰色预测GM(1，1)模型预测下一时期的监测点处的环境温度To和煤炭产 生的一氧化碳的浓度Co。
[0043] 具体如下：
[0044] 3.1、对原始数据进行累加：
[0045] 设具有不确定性的原始数据为Χ((?)α)，Χ(())(2)，…，x ((3)(n)，按照公式（1)对原始数 据进行累加生成(AGO)，得到一次累加生成数据x(1)(l)，x (1)(2)，…，x(1)(n)。
[0046](1 ) K=1
[0047] 3.2、建立灰色预测61(1，1)模型：
[0048] -阶常微分方程：
[0049]
(2)
[0050] 即为灰色预测模型GM(1，1)，其中a，u为模型参数，可根据最小二乘法估计得到。其 中：
[0051 ] t (3：)
[0052]
(4)
[0053] Υ =(χ(0)(2)，χ(0)(3)，…，χ(0)(η))τ (5)
[0054] 3.3、求解微分方程：
[0055] 将求得的模型参数a，u代入一阶常微分方程(2)，解之，即得到离散化的GM(1，1)预 测模型：
[0056] (6) 、 U j U
[0057] 3.4、求解原始数据的预测值：
[0058]由（6)式求得的是一次累加生成的预测值，可通过(7)求得原始数据的预测值： [0059]
(7)
[0060]例如：使用上述灰色预测GM(1，1)模型以及后续的公式进行温度数据的预测具体 为：
[0061 ] 3.1、在前一时段内监测得到的10个温度数据为：{25、25、27、28、29、31、31、32、34、 34}，对10个温度数据按照公式(1)进行累加生成(AG0)，得到一次累加生成数据{25、50、77、 105、134、165、196、228、262、296}。
[0062] 3.2、根据(4)，（5)两式求得：
[0063] B=[-37.51；-63.51；-911；-119.51；-149.51；-180.51；-2121；-2451；-2791]；
[0064] Y= [25; 27; 28; 29; 31; 31; 32; 34; 34]。
[0065] 利用Matlab 进行矩阵运算得到& = -0.027371，11 = 24.469132，将3，11代入(2)式。
[0066] 3.3、求解(2)式得到离散化的GM(1，1)预测模型：
[0067]
[0068] 3.4、根据该离散化的预测模型求得一次累加生成数据的预测值，并根据(7)式得 到下一时期的温度预测值To为33.5°。
[0069] 使用上述灰色预测GM(1，1)模型以及后续的公式进行气体数据的预测具体为：
[0070] 在前一时段内监测得到的10个一氧化碳浓度数据为：{15、16、17、17、17、18、19、 19、20、20}，按照与温度预测完全相同的方法，即可得到下一时期的气体浓度预测值Co为 21.3〇
[0071] (4)、分别对下一时期的监测点处的环境温度To和煤炭产生的一氧化碳的浓度Co进 行归一化处理，对应得到。
[0072]其中，实现对下一时期的监测点处的环境温度To进行归一化处理的方式是:计算To 与煤炭着火时的环境温度的比值，记作Ti。煤炭着火时的环境温度为当煤炭着火时的环境 临界温度值，常用的煤种为无烟煤、烟煤和褐煤，不同的煤种对应不同的温度临界值，无烟 煤对应的环境温度临界值是400°，烟煤对应的环境温度临界值是350°，褐煤对应的环境温 度临界值是300°。
[0073]实现对下一时期的煤炭产生的一氧化碳的浓度Co进行归一化处理的方式是:(^ = Co/C自，C自为煤炭自燃时对应产生的一氧化碳的浓度，该煤炭自燃时对应的一氧化碳的浓度 来自现场长期观测到的经验数据。
[0074]比如:采空区内的遗煤为无烟煤，即煤炭自燃发火时的环境温度临界值为400°，则 下一时期的温度预测值To的归一化结果为1^ = 33.5/400 = 0.084,煤炭自燃时对应产生的一 氧化碳的浓度为lOOppm，则下一时期的一氧化碳浓度预测值Co的归一化结果为Ci = 21.3/ 100 = 0.213。
[0075] "八计算火情预测关联系数办、!^。
[0076] 其中，Ri的计算方式是为用于检测环境温度数据的温度传感器 与火情易发火点的可能最大距离，X为温度传感器与火情易发火点的实际距离。上述提到的 可能最大距离中的可能并非是不清楚的，由于温度传感器和易发火点并不一定在相同的位 置，但是由于距离过大的话，温度传感器检测出的数据就无法有效用于检测易发火点的状 况，所以，两者一定有一个最大的距离，该距离是能够有效检测易发火点的状况的最大距 离，该最大的距离就为Li，所以，该可能最大距离也可称为最大距离。
[0077] R2的计算方式是:R2=(L2-y)/L 2，L^束管进气口与火情易发火点的可能最大距 离，y为束管进气口与火情易发火点的实际距离。同理，上述提到的可能最大距离中的可能 也并非是不清楚的，由于束管进气口和易发火点并不一定在相同的位置，但是由于距离过 大的话，束管进气口检测出的数据就无法有效用于检测易发火点的状况，所以，两者一定有 一个最大的距离，该距离是能够有效检测易发火点的状况的最大距离，该最大的距离就为 U所以，该可能最大距离也可称为最大距离。
[0078]比如：用于检测环境温度数据的温度传感器与火情易发火点的可能最大距离1^为 30m，温度传感器与火情易发火点的实际距离X为10m，则温度关联系数1?1=(1^-幻/11 = 0.68;束管进气口与火情易发火点的可能最大距离L：*30m，束管进气口与火情易发火点的 实际距离y为15m，则气体浓度关联系数R 2=(L2-y)/L2 = 0.5。
[0079] (6)、根据1'1工1、1?1和1? 2计算火情综合预测指标1，根据该指标1对采空区易发火点 的火情风险进行预测。
[0080] 火情综合预测指标W的计算方式是1 = ，当0<?<￥:时，火情发展阶段为 正常；当H<W2时，火情发展阶段为自热；当此<W<W3时，火情发展阶段为自燃;其中，I、 W2、W3为设定阈值，且0 < < 1。作为一个具体的实施方式，W^0.4，W2为0.7，W3为1， 即当0<W<0.4时，火情发展阶段为正常；当0.4 K0.7时，火情发展阶段为自热；当0.7 < W<1时，火情发展阶段为自燃。
[0081 ]比如：火情综合预测指标W = T1R1+C1R2 = 0 · 084*0 · 68+0 · 213*0 · 5 = 0 · 164，由于0 < W<0.4，判断发火情况为正常。
[0082]以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基 本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变 形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对 实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 一种采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 、获取监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度； (2) 、根据所述环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度预测下一时期的环境温度To和煤 炭产生的易燃气体的浓度Co; (3) 、根据用于检测环境温度的温度传感器和易发火点之间的距离确定环境温度与火 情风险的温度关联系数，根据用于检测浓度的浓度检测装置和易发火点之间的距离确定浓 度与火情风险的浓度关联系数； (4) 、根据确定的所述温度关联系数与所述环境温度To计算环境温度预测指标，根据确 定的所述浓度关联系数与所述浓度Co计算浓度预测指标； (5) 、计算火情综合预测指标W，所述火情综合预测指标W等于所述环境温度预测指标与 所述浓度预测指标之和;所述火情综合预测指标W越大，火情风险越高。2. 根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述火情综 合预测指标W的计算方式是=W=T1RdC 1R2，其中，T1为环境温度To经归一化处理后得到的值， C 1为浓度Co经归一化处理后得到的值，办为所述温度关联系数，1?2为所述浓度关联系数，T1R 1 为所述环境温度预测指标，C1R2为所述浓度预测指标。3. 根据权利要求2所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，当(XWfW1 时，火情发展阶段为正常；当W1 < W<W2时，火情发展阶段为自热；当％ < W<W3时，火情发展 阶段为自燃;其中，所述Wi、W2、W3为设定阈值，且0 d <W2 <W3 < 1。4. 根据权利要求2所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述T1的计 算方式是:计算To与煤炭着火时的环境温度的比值，记作T 1; 所述C1的计算方式是= C1 = CoA:自，所述C自为煤炭自燃时对应产生的所述易燃气体的浓 度。5. 根据权利要求2所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述温度关 联系数R1的计算方式是= R1=(L1-X)A1, L1S温度传感器与易发火点的可能最大距离，X为温 度传感器与易发火点的实际距离;所述浓度关联系数R 2的计算方式是:R2=(L2-y)/L2，L2为 浓度检测装置与易发火点的可能最大距离，y为浓度检测装置与易发火点的实际距离。6. 根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，在所述步骤 (1)和步骤(2)之间还包括以下步骤:采用滤波算法剔除检测到的所述监测点处的环境温度 和煤炭产生的易燃气体的浓度数据中的噪声。7. 根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，使用灰色预 测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃气体的浓度Co。8. 根据权利要求7所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，实现所述使 用灰色预测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃气体的浓度C 0 的手段包括以下步骤： 1)、利用公式I对原始数据进行累加，其中，Xw(I)，x (<))(2)，…，Xw(H) 为原始数据，Χ(υ(1)，Χ(1)(2)，···， Χ(1)(η)为计算得到的一次累加生成数据； 2) 、建立一阶常微分方程：该一阶常微分方程即为灰色预测模型GM(1， I)，a，u为模型参数，其中：3) 、将求得的模型参数a，u代入所述一阶常微分方程，得到离散化的GM(1，1)预测模型：4) 、通过〖预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃 气体的浓度Co。9.根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述易燃气 体为一氧化碳。
【专利摘要】本发明涉及一种采空区易发火点火情风险监测方法，包括以下步骤：根据下一时期的环境温度T0和煤炭产生的易燃气体的浓度C0，根据用于检测环境温度的温度传感器和易发火点之间的距离确定环境温度与火情风险的温度关联系数，根据用于检测浓度的浓度检测装置和易发火点之间的距离确定浓度与火情风险的浓度关联系数来分别确定环境温度预测指标和浓度预测指标；最后计算火情综合预测指标W，火情综合预测指标W等于环境温度预测指标与浓度预测指标之和；火情综合预测指标W越大，火情风险越高。该方法有助于提高火情预测的准确性。
【IPC分类】G06Q50/02, G01D21/02
【公开号】CN105488730
【申请号】CN201511021689
【发明人】刘杰, 龚俊, 阮振伟, 李军伟, 吕文梁, 李双
【申请人】郑州光力科技股份有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月30日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及矿井火情监测技术领域，具体涉及一种采空区易发火点火情风险监测 方法。
【背景技术】
[0002] 矿井火灾是煤矿生产中的主要自然灾害之一，而煤炭自燃火灾是矿井火灾的主要 形式，约占矿井火灾总数的90%，特别是近年来我国广泛采用综采放顶煤开采技术，在瓦斯 治理中大力推广抽放技术，在生产效率大幅度提高和瓦斯涌出量大大减少的同时，造成采 空区遗留煤炭较多、漏风严重，使得自燃火灾频发。近年我国国有重点煤矿每年因火灾而封 闭的采煤工作面近百个，每年因封闭工作面造成的冻结煤量都在千万吨以上。封闭工作面 常使上千万元的综采、综放工作面封闭在火区中，大量的煤炭因火区而冻结，合理的开拓部 署和开采顺序被打破，给矿井带来巨大的经济损失和重大事故隐患。矿井火灾已成为制约 矿井安全生产与发展的主要因素之一。
[0003] 煤矿现场多年的防灭火经验表明，煤炭自燃一旦形成火灾，灭火工作不仅需要投 入大量的人力物力，而且灭火效果不佳，因此煤炭自燃火灾的防治工作重在预防。为了做好 煤炭的预防工作，必须对煤炭自燃发火进行准确的预测预报。煤炭自燃火灾的发生过程可 分为缓慢氧化阶段、加速氧化阶段和剧烈氧化阶段三个不同的发展阶段，不同阶段对应着 不同的气体产物种类和浓度。使用束管监测系统检测煤矿井下的气体成分，根据气体成分 的存在及其浓度变化特征来识别煤自燃的发生及其发展程度，是目前煤炭自燃发火预测预 报应用最广泛的方法。但是受煤矿井下涌水、粉尘的影响束管堵塞、漏气等故障使监测系统 无法有效监测采空区气体成分。
[0004] 随着光纤测温技术的发展，市场上推出了兼具气体成分监测和光纤测温功能的矿 用火情监测系统，该系统通过测温光纤(温度传感器)和束管分别测定火情监测区域的环境 温度和煤炭产生的易燃气体的浓度。
[0005] 采煤工作面投入生产后，采煤工艺、通风量、通风管理方法等影响煤炭自然发火的 因素一般相对稳定，因此采空区内最有利于形成自燃发火的地点在采空区内的位置亦相对 稳定，煤矿现场工程技术人员可以在长期的防灭火实践观测获得易发火点在采空区的相对 位置，因为易发火点往往是采空区中最早发生自燃的地点，因此预测易发火点的火情具有 重要意义。
[0006] 由于人员无法进入采空区，只能通过预埋或在附近巷道施工钻孔导入的方式布置 有限数量的测温光纤和束管，随着采煤工作面的推进采空区易发火点也随之移动，因此绝 大多数时间测温光纤和束管进气口并不位于易发火点，而是位于易发火点的附近位置，测 温光纤和束管进气口可以设置在同一位置，也可以设置在不同的位置，如图1所示，不管两 者是否设置在同一位置，均将两者设置安装的位置统一定义为监测点，即用于检测采空区 环境温度和气体浓度的监测点在易发火点附近，通过检测该监测点处的环境温度和气体浓 度来表征易发火点的状况。因此提出一种利用在易发火点附近位置监测的参数对易发火点 的火情进行预报的方法具有实际意义。
[0007] 煤矿采空区的顶板随老顶来压逐步垮落，垮落的岩体不仅会对布置在采空区的测 温光纤和束管造成一定程度的破坏，而且会阻挡温度和气体的传导和扩散，给准确预测火 情发展阶段造成困难，此外涌水、粉尘等因素亦会对温度和气体参数的监测造成影响，提出 一种能够排除因环境影响和监测仪器自身稳定性造成的噪声数据，利用在易发火点附近位 置监测的参数对易发火点的火情进行预报的方法具有现实意义。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的是提供一种采空区易发火点火情风险监测方法。
[0009] 为实现上述目的，本发明的方案包括一种采空区易发火点火情风险监测方法，包 括以下步骤：
[0010] (1 )、获取监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度；
[0011] (2)、根据所述环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度预测下一时期的环境温度 To和煤炭产生的易燃气体的浓度Co;
[0012] (3)、根据用于检测环境温度的温度传感器和易发火点之间的距离确定环境温度 与火情风险的温度关联系数，根据用于检测浓度的浓度检测装置和易发火点之间的距离确 定浓度与火情风险的浓度关联系数；
[0013] (4)、根据确定的所述温度关联系数与所述环境温度To计算环境温度预测指标，根 据确定的所述浓度关联系数与所述浓度Co计算浓度预测指标；
[0014] (5)、计算火情综合预测指标W，所述火情综合预测指标W等于所述环境温度预测指 标与所述浓度预测指标之和;所述火情综合预测指标W越大，火情风险越高。
[0015]所述火情综合预测指标W的计算方式是JzTiRi+Cifc，其中，Ti为环境温度To经归 一化处理后得到的值，(^为浓度Co经归一化处理后得到的值，心为所述温度关联系数，1?2为 所述浓度关联系数，Tifo为所述环境温度预测指标，&R 2为所述浓度预测指标。
[0016] 当0 <W<Wdt，火情发展阶段为正常；当I < W<W2时，火情发展阶段为自热；当W2 <W<W3时，火情发展阶段为自燃;其中，所述Wi、W2、W3为设定阈值，且0 KW2 <W3 < 1。
[0017] 所述?\的计算方式是:计算To与煤炭着火时的环境温度的比值，记作Ti;
[0018] 所述&的计算方式是= 自，所述C自为煤炭自燃时对应产生的所述易燃气体 的浓度。
[0019]所述温度关联系数Rl的计算方式是为温度传感器与易发火点的 可能最大距离，X为温度传感器与易发火点的实际距离；所述浓度关联系数R2的计算方式 是:R2=(L 2_y)/L2，L2为浓度检测装置与易发火点的可能最大距离，y为浓度检测装置与易 发火点的实际距离。
[0020]在所述步骤（1)和步骤(2)之间还包括以下步骤:采用滤波算法剔除检测到的所述 监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度数据中的噪声。
[0021 ]使用灰色预测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃气 体的浓度Co。
[0022]实现所述使用灰色预测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生 的易燃气体的浓度Co的手段包括以下步骤：
[0023] 1)、利用公式
）对原始数据进行累加，其中，χ((3)α)， Χ(())(2)Γ··，Χ(<3)(η)为原始数据，X(1)(l)，x(1)(2)，…，x (1)(n)为计算得到的一次累加生成数据；
[0024] 2)、建立一阶常微分方，该一阶常微分方程即为灰色预测模型 GM(l，l)，a，u为模型参数，其中：
[0025]
[0026]
[0027] Y = (X⑶（2)，x(0)(3)，…，x(0)(n) )τ;
[0028] 3)、将求得的模型参数a，u代入所述一阶常微分方程，得到离散化的GM(1，1)预测 模型：
[0029]
[0030] 4)、通过1)预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的 易燃气体的浓度Co。
[0031]所述易燃气体为一氧化碳。
[0032] 本发明提供一种采空区易发火点火情风险监测方法中，通过融合环境温度和煤炭 产生的易燃气体的浓度这两种预测参数进行火情预测，当原有的温度或气体监测系统无法 正常监测时，通过该监测方法能够有助于提高火情预测的准确性。而且，通过根据检测到的 环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度来预测下一时期的监测点处的对应数据，并根据对 应数据构建附近监测参数与易发火点监测的关联系数，然后根据关联系数计算火情综合预 测指标，最后根据计算得到的预测指标进行火情的预测，有助于提高火情预测的准确性。
[0033] 而且，本发明中，利用浓度预测值和环境温度预测值的加权和进行火情预测，当某 一个预测加权值到达一定值时，会对火情进行准确预测，而且在两个预测加权值之和到达 一定值时也能够对火情进行准确预测，进一步提升了火情预测的准确性。
[0034] 另外，本发明使用的方法简单，且实用性强。
【附图说明】
[0035] 图1是测温光纤和束管布置示意图；
[0036] 图2是采空区易发火点火情风险监测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0037] 下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
[0038] 如图2所示，本发明提供的采空区易发火点火情风险监测方法，包括以下步骤：
[0039] (1)、检测监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度;煤炭在外部热量的 作用下，从发热到自燃的过程中会产生不同的易燃气体产物的种类以及浓度，由于产生的 易燃气体中主要组成部分为一氧化碳，所以，这里检测一氧化碳的浓度来作为火情风险的 监测原始数据。
[0040] 另外，为了剔除原始监测数据中的噪声数据，以提高预测的准确性，该方法中，在 步骤（1)之后，紧接着的步骤(2)为:采用滤波平均算法，也称为滤波算法，来剔除检测到的 监测点处的环境温度和煤炭产生的一氧化碳浓度的数据中的噪声。
[0041] 该滤波算法为:计算原始检测数据的平均值，然后剔除原始检测数据中的大于该 平均值的第一设定倍数的数据，以及剔除小于该平均值的第二设定倍数的数据。比如:前一 时段内监测得到的11个温度数据为{25、25、27、28、29、31、40、31、32、34、34}，这11个数据的 平均值为30.5,剔除大于平均值30%和小于平均值30%的数据，由于数据40大于均值30.5 的30%，因此将40作为噪声数据剔除，剩余的10个温度数据为{25、25、27、28、29、31、31、32、 34、34}。再比如:前一时段内监测得到的11个气体浓度数据为{15、16、17、17、17、18、19、19、 20、28、20}，按照相同的方法将28作为噪声数据剔除，剩余的10个温度数据为{15、16、17、 17、17、18、19、19、20、20}。
[0042] (3)、使用灰色预测GM(1，1)模型预测下一时期的监测点处的环境温度To和煤炭产 生的一氧化碳的浓度Co。
[0043] 具体如下：
[0044] 3.1、对原始数据进行累加：
[0045] 设具有不确定性的原始数据为Χ((?)α)，Χ(())(2)，…，x ((3)(n)，按照公式（1)对原始数 据进行累加生成(AGO)，得到一次累加生成数据x(1)(l)，x (1)(2)，…，x(1)(n)。
[0046](1 ) K=1
[0047] 3.2、建立灰色预测61(1，1)模型：
[0048] -阶常微分方程：
[0049]
(2)
[0050] 即为灰色预测模型GM(1，1)，其中a，u为模型参数，可根据最小二乘法估计得到。其 中：
[0051 ] t (3：)
[0052]
(4)
[0053] Υ =(χ(0)(2)，χ(0)(3)，…，χ(0)(η))τ (5)
[0054] 3.3、求解微分方程：
[0055] 将求得的模型参数a，u代入一阶常微分方程(2)，解之，即得到离散化的GM(1，1)预 测模型：
[0056] (6) 、 U j U
[0057] 3.4、求解原始数据的预测值：
[0058]由（6)式求得的是一次累加生成的预测值，可通过(7)求得原始数据的预测值： [0059]
(7)
[0060]例如：使用上述灰色预测GM(1，1)模型以及后续的公式进行温度数据的预测具体 为：
[0061 ] 3.1、在前一时段内监测得到的10个温度数据为：{25、25、27、28、29、31、31、32、34、 34}，对10个温度数据按照公式(1)进行累加生成(AG0)，得到一次累加生成数据{25、50、77、 105、134、165、196、228、262、296}。
[0062] 3.2、根据(4)，（5)两式求得：
[0063] B=[-37.51；-63.51；-911；-119.51；-149.51；-180.51；-2121；-2451；-2791]；
[0064] Y= [25; 27; 28; 29; 31; 31; 32; 34; 34]。
[0065] 利用Matlab 进行矩阵运算得到& = -0.027371，11 = 24.469132，将3，11代入(2)式。
[0066] 3.3、求解(2)式得到离散化的GM(1，1)预测模型：
[0067]
[0068] 3.4、根据该离散化的预测模型求得一次累加生成数据的预测值，并根据(7)式得 到下一时期的温度预测值To为33.5°。
[0069] 使用上述灰色预测GM(1，1)模型以及后续的公式进行气体数据的预测具体为：
[0070] 在前一时段内监测得到的10个一氧化碳浓度数据为：{15、16、17、17、17、18、19、 19、20、20}，按照与温度预测完全相同的方法，即可得到下一时期的气体浓度预测值Co为 21.3〇
[0071] (4)、分别对下一时期的监测点处的环境温度To和煤炭产生的一氧化碳的浓度Co进 行归一化处理，对应得到。
[0072]其中，实现对下一时期的监测点处的环境温度To进行归一化处理的方式是:计算To 与煤炭着火时的环境温度的比值，记作Ti。煤炭着火时的环境温度为当煤炭着火时的环境 临界温度值，常用的煤种为无烟煤、烟煤和褐煤，不同的煤种对应不同的温度临界值，无烟 煤对应的环境温度临界值是400°，烟煤对应的环境温度临界值是350°，褐煤对应的环境温 度临界值是300°。
[0073]实现对下一时期的煤炭产生的一氧化碳的浓度Co进行归一化处理的方式是:(^ = Co/C自，C自为煤炭自燃时对应产生的一氧化碳的浓度，该煤炭自燃时对应的一氧化碳的浓度 来自现场长期观测到的经验数据。
[0074]比如:采空区内的遗煤为无烟煤，即煤炭自燃发火时的环境温度临界值为400°，则 下一时期的温度预测值To的归一化结果为1^ = 33.5/400 = 0.084,煤炭自燃时对应产生的一 氧化碳的浓度为lOOppm，则下一时期的一氧化碳浓度预测值Co的归一化结果为Ci = 21.3/ 100 = 0.213。
[0075] "八计算火情预测关联系数办、!^。
[0076] 其中，Ri的计算方式是为用于检测环境温度数据的温度传感器 与火情易发火点的可能最大距离，X为温度传感器与火情易发火点的实际距离。上述提到的 可能最大距离中的可能并非是不清楚的，由于温度传感器和易发火点并不一定在相同的位 置，但是由于距离过大的话，温度传感器检测出的数据就无法有效用于检测易发火点的状 况，所以，两者一定有一个最大的距离，该距离是能够有效检测易发火点的状况的最大距 离，该最大的距离就为Li，所以，该可能最大距离也可称为最大距离。
[0077] R2的计算方式是:R2=(L2-y)/L 2，L^束管进气口与火情易发火点的可能最大距 离，y为束管进气口与火情易发火点的实际距离。同理，上述提到的可能最大距离中的可能 也并非是不清楚的，由于束管进气口和易发火点并不一定在相同的位置，但是由于距离过 大的话，束管进气口检测出的数据就无法有效用于检测易发火点的状况，所以，两者一定有 一个最大的距离，该距离是能够有效检测易发火点的状况的最大距离，该最大的距离就为 U所以，该可能最大距离也可称为最大距离。
[0078]比如：用于检测环境温度数据的温度传感器与火情易发火点的可能最大距离1^为 30m，温度传感器与火情易发火点的实际距离X为10m，则温度关联系数1?1=(1^-幻/11 = 0.68;束管进气口与火情易发火点的可能最大距离L：*30m，束管进气口与火情易发火点的 实际距离y为15m，则气体浓度关联系数R 2=(L2-y)/L2 = 0.5。
[0079] (6)、根据1'1工1、1?1和1? 2计算火情综合预测指标1，根据该指标1对采空区易发火点 的火情风险进行预测。
[0080] 火情综合预测指标W的计算方式是1 = ，当0<?<￥:时，火情发展阶段为 正常；当H<W2时，火情发展阶段为自热；当此<W<W3时，火情发展阶段为自燃;其中，I、 W2、W3为设定阈值，且0 < < 1。作为一个具体的实施方式，W^0.4，W2为0.7，W3为1， 即当0<W<0.4时，火情发展阶段为正常；当0.4 K0.7时，火情发展阶段为自热；当0.7 < W<1时，火情发展阶段为自燃。
[0081 ]比如：火情综合预测指标W = T1R1+C1R2 = 0 · 084*0 · 68+0 · 213*0 · 5 = 0 · 164，由于0 < W<0.4，判断发火情况为正常。
[0082]以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基 本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变 形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对 实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 一种采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 、获取监测点处的环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度； (2) 、根据所述环境温度和煤炭产生的易燃气体的浓度预测下一时期的环境温度To和煤 炭产生的易燃气体的浓度Co; (3) 、根据用于检测环境温度的温度传感器和易发火点之间的距离确定环境温度与火 情风险的温度关联系数，根据用于检测浓度的浓度检测装置和易发火点之间的距离确定浓 度与火情风险的浓度关联系数； (4) 、根据确定的所述温度关联系数与所述环境温度To计算环境温度预测指标，根据确 定的所述浓度关联系数与所述浓度Co计算浓度预测指标； (5) 、计算火情综合预测指标W，所述火情综合预测指标W等于所述环境温度预测指标与 所述浓度预测指标之和;所述火情综合预测指标W越大，火情风险越高。2. 根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述火情综 合预测指标W的计算方式是=W=T1RdC 1R2，其中，T1为环境温度To经归一化处理后得到的值， C 1为浓度Co经归一化处理后得到的值，办为所述温度关联系数，1?2为所述浓度关联系数，T1R 1 为所述环境温度预测指标，C1R2为所述浓度预测指标。3. 根据权利要求2所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，当(XWfW1 时，火情发展阶段为正常；当W1 < W<W2时，火情发展阶段为自热；当％ < W<W3时，火情发展 阶段为自燃;其中，所述Wi、W2、W3为设定阈值，且0 d <W2 <W3 < 1。4. 根据权利要求2所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述T1的计 算方式是:计算To与煤炭着火时的环境温度的比值，记作T 1; 所述C1的计算方式是= C1 = CoA:自，所述C自为煤炭自燃时对应产生的所述易燃气体的浓 度。5. 根据权利要求2所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述温度关 联系数R1的计算方式是= R1=(L1-X)A1, L1S温度传感器与易发火点的可能最大距离，X为温 度传感器与易发火点的实际距离;所述浓度关联系数R 2的计算方式是:R2=(L2-y)/L2，L2为 浓度检测装置与易发火点的可能最大距离，y为浓度检测装置与易发火点的实际距离。6. 根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，在所述步骤 (1)和步骤(2)之间还包括以下步骤:采用滤波算法剔除检测到的所述监测点处的环境温度 和煤炭产生的易燃气体的浓度数据中的噪声。7. 根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，使用灰色预 测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃气体的浓度Co。8. 根据权利要求7所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，实现所述使 用灰色预测GM(1，1)模型预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃气体的浓度C 0 的手段包括以下步骤： 1)、利用公式I对原始数据进行累加，其中，Xw(I)，x (<))(2)，…，Xw(H) 为原始数据，Χ(υ(1)，Χ(1)(2)，···， Χ(1)(η)为计算得到的一次累加生成数据； 2) 、建立一阶常微分方程：该一阶常微分方程即为灰色预测模型GM(1， I)，a，u为模型参数，其中：3) 、将求得的模型参数a，u代入所述一阶常微分方程，得到离散化的GM(1，1)预测模型：4) 、通过〖预测所述下一时期的环境温度To和煤炭产生的易燃 气体的浓度Co。9.根据权利要求1所述的采空区易发火点火情风险监测方法，其特征在于，所述易燃气 体为一氧化碳。
【专利摘要】本发明涉及一种采空区易发火点火情风险监测方法，包括以下步骤：根据下一时期的环境温度T0和煤炭产生的易燃气体的浓度C0，根据用于检测环境温度的温度传感器和易发火点之间的距离确定环境温度与火情风险的温度关联系数，根据用于检测浓度的浓度检测装置和易发火点之间的距离确定浓度与火情风险的浓度关联系数来分别确定环境温度预测指标和浓度预测指标；最后计算火情综合预测指标W，火情综合预测指标W等于环境温度预测指标与浓度预测指标之和；火情综合预测指标W越大，火情风险越高。该方法有助于提高火情预测的准确性。
【IPC分类】G06Q50/02, G01D21/02
【公开号】CN105488730
【申请号】CN201511021689
【发明人】刘杰, 龚俊, 阮振伟, 李军伟, 吕文梁, 李双
【申请人】郑州光力科技股份有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月30日
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