矿井瓦斯监测数据消噪方法分析

杨晓玲

摘 要：矿井瓦斯数据的消噪对矿井生产安全产生重要影响，本文在深入了解矿井瓦斯监测数据基本内容的基础上，对数据消噪方法进行了分析，希望能对相关人员工作有所帮助。

关键词：矿井瓦斯;监测数据;消噪方法

目前我国煤矿矿井生产基本实现了安全监测监控系统处理，通过对各类数据进行监测，能够及早发现各类潜在安全隐患，降低矿井安全事件发生率。但是现有经验证实，矿井井下在数据采集与传输过程中受水蒸气、温度以及高压脉冲等因素影响，监测数据的精度下降，造成噪声，应该得到相关人员的关注。

1 矿井瓦斯监测数据噪音问题分析

现代研究认为，瓦斯监测数据中噪声信号的存在是因为数据传输、采集以及处理过程中各种因素相互作用下所引发的。在矿井瓦斯数据采集过程中，由于矿井的井下环境复杂，导致传染期受煤尘、高温、有害气体等环境因素影响而造成精度下降，导致所监测的数据中出现了噪声信号。而在数据传输过程中，设备的通信显露受高压脉冲、设备启停等因素的影响后，设备传输过程中容易混入一部分的噪声信号;最后的数据處理期间，因为数据处理介质故障或者系统组件错误等因素影响，导致噪声信号介入，引发噪声问题。

监测数据中的噪声信号会降低监测数据自身的准确性，并且在监测数据处理阶段会表现出分散性的问题，导致工作人员在处理噪声信号期间难以构建精准的信号处理模型，不利于矿井安全生产，因此在未来工作中需要寻找一种更有效的降噪方法，这是保障矿井安全生产的关键。

2 数据消噪方法研究

2.1 小波阈值法分析

从现有的相关技术发展情况来看，小波阈值法能够对瓦斯的浓度时间序列进行消噪处理，具有可行性，是一种常见的降噪处理方法，该方法的基本实施路径为：

2.1.1 将瓦斯浓度时间序列小波分解

受异常数据处理以及缺失数据补齐之后，人们所获得的瓦斯浓度时间序列具有明显的波动特征，自身处理难度较大，但是通过对时间序列的进一步分析后发现，波动数据的极大值分布密度较小，所以在小波处理方法下，采用具有满意光滑性的sym4小波基对数据做小波基分解。在小波基分解过程中，分解的层数越高，则所能除去的低频成分越多，所获得数据精准性越高，因此在数据处理中所确定的分解层数不宜过多，本文建议采用三层分解的方法。

2.1.2 小波分解系数的阈值处理

在阈值处理环节可以采用无偏风险估计准则、阈值法以及混合准则等方法进行数据处理。在实施阶段，本文考虑到瓦斯浓度数据本身存在的时间序列波动性特征，在数据处理过程中容易发现有效信号与噪声信号重叠的问题，并且两者交替产生，因此数据处理难度较大。同时瓦斯监测数据本身会在不同的时间节点的数据表达过程中出现规律性拆，所以数据处理过程中采用自适应特性的无偏风险估计准则对阈值做自适应处理，在风险值函数的基础上确定最小风险值来确定阈值，这样就可以保留较多的有效信号。

在数据处理过程中，通过对分解获得的小波系数平方值w（k）从小到大排序后形成向量W={w（k），k=1，2...NS}，其中的NS代表小波系数的数量，这样在对噪声数据的处理中，每个元素的定义风险值为：

在上述数据结构下，阈值λ的计算公式为：

其中σ代表随机噪声的标准差，kmin代表取最小值时所对应的序列号。

2.1.3 瓦斯浓度时间序列的重构

在经过一系列的数据处理后，工作人员可以通过小波逆变换的数据处理方法，将阈值处理后的小波系数与尺度系数做重构处理，在重构处理模式下可以获得瓦斯噪声的序列，而相对应的就是消噪之后的瓦斯浓度时间序列，达到数据处理目的。

2.2 基于HHT的瓦斯监测数据消噪处理

HHT瓦斯监测数据消噪处理也是一种有效的噪声数据处理方法，其具体过程为：

2.2.1 对瓦斯监测数据的EMD处理

针对煤矿井下所获得的一段时间原始瓦斯监测数据续联，先通过EMD的护理方法，使其成为若干个INF分量。

2.2.2 瓦斯监测数据的HHT谱分析

对每个IMF分量数据做Hilbert变换处理，将计算得出的原始瓦斯监测数据的序列进行整理，形成边际谱，根据边际谱中所呈现的频幅关系变化，基本确定边际谱中能量相对集中的频率区间，并将该区间作为监测瓦斯数据序列有效频率分布的主要范围。相应的，工作人员还需要针对每个IMF分量做EMD处理以及Hilbert变化，获得每个IMF分量的边际谱，这样可以保障数据处理质量。

2.2.3 相关性分析

按照每个边际谱的数据变化情况判断不同IMF分量与原始瓦斯监测数据序列之间的相关性，期间若发现IMF分量向对应的边际谱中的能量分布与原始瓦斯监测数据的序列呈现出集中式分布之后，就可以认为两组数据之间存在着相关性，而其中的相关性则受到频率变化反应的影响，按照相关性的强弱来集中判定频率分布区的集中程度。此时若发现IMF分量的边际谱中具有相对集中的能量分布，并且这种分布方式具有十分明显的集中区间时，则可以判断上述数据之间具有很强的相关性，就可以将这组数据基本作为判断瓦斯浓度时间序列的具体指标。

3 结束语

矿井瓦斯监测数据对矿井安全生产产生重要影响，在消噪处理环节，工作人员应该充分认识到小波处理技术与HHT技术的优势，积极发掘上述两种技术的优势，这样才能有效消除瓦斯监测数据噪音，为保证安全生产奠定基础。