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1、中国自动识别技术2017,05,59-62基于物联网的矿井地质灾害监测系统研究高立兵苏军德甘肃有色冶金职业技术学院导出/参考文献已关注关注X关注成功！加关注后您将方便地在我的关注中得到本文献的被引频次变化的通知！分享·新浪微博·腾讯微博·人人网·开心网·豆瓣网·网易微博收藏打印基金：甘肃省高等学校科研项目(2015B—198)随着近年来物联网技术的高速发展,物联网技术将结合了新一代IT技术应用到各行各业中,如桥梁、隧道、电网、通信网、铁路、高速公路、建筑设施、给排水系统等对象都嵌入传感器,通过“
2、物联网”和现有的互联网集成,实现人类社会与物理系统的集成,进而协助超级强大的中央计算机组实现对集成系统的实时管理与控制,因此,人类能够以更先进、更动态的方式管理生产,达到“智慧”状态,提高资源利用率和生产力,改善人与自然的关系。物联网技术是通过射频识别(RFID)、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,将任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通讯,实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的网络技术。我国是一个地质灾害分布广、发生频、危害大的国家。这些年来,由于采矿、公路建
3、设等人类活动加快了地质灾害发生的频率,尤其是在矿山。矿山是地质灾害较为严重的特殊区域,矿山地质灾害不仅威胁着矿区人员和物资的安全,而且给周围的人们也带来了隐患。矿山地质灾害是矿山地质活动中发生的人为地质灾害,破坏地质环境,危及生命财产安全,造成巨大的经济损失,主要包括泥石流、尾矿坝、崩塌、滑坡、崩塌、基坑突水、地裂缝、岩爆、冒顶或片状土、土堆失稳和滑移等。矿山地质灾害安全一直是人们十分关注的问题。目前矿井地质灾害监测技术比较落后,主要存在数据采集不全面、数据传输不及时、信息综合性低、数据处理速度
4、慢、监测自动化程度低、监测方式主要以人工方式为主等缺陷,因而必需结合当前最先进的物联网和互联网技术,采用先进的传感器技术对井下地质灾害进行实时监测和分析,从而对井下地质灾害进行预测和应对。通过在矿山井下部署大量的传感器节点,运用多信息采集与融合算法,通过网络手段把井下地质环境中布设的传感器的各个关节点连接起来,实现矿井地面以下区域的地质情况变化的实时监测,从而提高矿井地质灾害预测的准确率和有效性。基于物联网的矿山地质灾害监测网络图1是基于物联网的矿井地质灾害监测系统图,图中表明,该地质灾害监测网
5、络有四部分组成,其分别是地面震动监测子系统、支撑柱位移监测子系统、支撑柱内部压力监测子系统和矿井巷道内空气成分监测子系统。根据技术需求,上述的每个子系统都布设了足够数目的传感器,传感器呈分布式布置,传感器之间相互连接在矿业单位指定的网络系统当中,从而实现了传感器采集数据的传输和综合处理。根据相应的原理,通过多类型数据融合系统对多个子系统采集的数据进行综合分析处理,结合矿井的固有地质特征和地质环境,对矿井地质灾害发生可能性进行综合分析。该系统还有一较优的特色就是把上述分析的结果在其子系统中协同处理
6、。比如,当矿井地质灾害监测数据进行处理分析后得出井下有较大可能将发生地质灾害,可能危及井下作业人员的安全,系统得出分析结果后,将数据传输到各个子系统之后,能对矿井下的报警、逃生、安全保护等系统发出响应的指令,报警系统通知工作人员逃离,同时安全保护系统则及时打通矿上内的逃生道路,使井下工作人员尽快离开危险工作区。图1矿井地质灾害监测系统结构 下载原图多类信息采集与融合算法假设F(x)表示矿井地质灾害发生的可能性,其可以通过多个不同的监测对象gi(t)得到,由此可得F(x)的计算公式(1)。其中,
7、aigi(t)表示每个信息监测系统发出的地质灾害预警值。gi(t)通过数据融合算法得到,其实现过程如下:假设gi(t)由m个测量对象共同决定,表达式为(2)。由于科学技术的水平原因,数据获取存在一定的误差,矿井地质灾害监测系统很难保证获得每个数据都是精准的,这就需要利用多个传感器多次测量,并对测量结果得到的数据进行评价和融合。假设矿井地质灾害监测系统有r个传感器对其中一个对象进行测量,则可过的r个测量结果:定义函数当p(x)=0时,x=x即为测量对象的精确测量值。式(1)和式(2)中的权值在测试
8、之前选取1000组训练数据得到最佳的权重分配值。图2表示的是整个监测系统核心计算方法的流程。首先将监测子系统影响因子的权重进行确定,然后通过数据融合算法计算各个监测对象的采样值,最后由地质灾害预测公式预测地质灾害发生的可能性。矿井地质灾害监测子系统的协同设计基于物联网的矿井地质灾害监测系统是指首先在井下布置足够的传感器节点,然后利用物联网技术将其连接起来,采集数据和数据处理后进行融合,综合分析矿井发生地质灾害的可能性大小。由于地质环境的特殊性,不能单独测量矿井地质环境的细微变化数据,而是通过对各
