煤矿井下矿工智能头盔研究＊

吴震，王茂辉

（重庆工商职业学院 智能制造与汽车学院，重庆 401520）

关键字：智能算法；头盔；监测；矿工

前言

目前，煤矿井下安全监测主要依靠在固定位置安装监测传感器来完成。首先，传感器安装的位置越合理、数量越多，监测的盲区就越少，但是这样也会增加成本。其次，掘进工作面随着采煤工作的进行，掘进工作面会动态变化，安装监测传感器无法跟上掘进工作面的推进。因此，目前的煤矿井下安全监测系统存在不能监测到的盲区。本文将设计一款矿工智能头盔系统，对目前的煤矿安全监测系统进行补充，来解决目前监测系统存在监测盲区的问题。

1 智能头盔终端设计

在矿工头盔上集成控制器模块、环境信息采集模块、无线通信模块、人员定位模块、语音模块、视频模块、声光报警模块、数据存储、电源模块，完成动态监测矿工作业环境信息的任务，当出现危险状况时能够及时指挥矿工规避危险。智能头盔整体设计结构如图1 所示。其中，环境信息采集模块主要完成对温度、瓦斯浓度、一氧化碳浓度、氧气浓度、煤尘浓度信息的采集。无线通信主要完成把智能头盔采集的数据信息通过无线方式传输到路由器，然后再通过有线的方式把监测信息传输到监测中心。最后，监测中心对监测信息进行智能分析，得出矿工所处环境的危险状况。

图1 智能头盔整体设计

2 矿工作业环境预警模型

目前，矿工作业环境危险状况的判断往往是通过阈值法进行，即对单一指标监测是否超过阈值。这种方法既没有考虑监测信息的变化趋势，也没有考虑监测信息之间联系。这就会导致很多危险状况不能及时发现，例如矿工作业环境的瓦斯浓度在快速上升却没有达到报警的阈值，这时就会导致矿工作业环境出现危险而不能及时发现，不能及时通知矿工及时撤离危险区域。本文提出通过层次分析法与模糊综合判定法相结合，既对监测主要指标的具体值、变化趋势进行考虑，也对各个监测点监测数据之间的联系进行考虑。本文将对矿工作业环境的瓦斯浓度、氧气浓度、一氧化碳浓度、煤尘浓度、瓦斯浓度变化率、氧气浓度变化率、相邻区域瓦斯浓度的品均值、相邻区域氧气浓度的平均值、相邻区域瓦斯浓度平均变化率、相邻区域氧气浓度平均变化率进行综合考虑建立矿工作业环境预警模型，预警层次结构模型如图2 所示。

图2 矿工作业环境预警层次结构模型

3 结论

本系统经测试，能够实现跟随矿工移动监测矿工周围重要环境参数，能够实现实时视频监测矿工所处环境状况，能够实现监测中心工作人员与矿工实时语音通话，能够实现对矿工所处环境的危险状况进行预警。该系统能够有效弥补目前煤矿井下安全监测存在监测盲区的问题，能够有效解决矿工不能及时了解所处作业环境的问题。