关于煤矿产量监控系统优化设计的研究

山西阳光三极科技股份有限公司 山西太原 030032

1 现阶段煤矿监测监控系统当中存在的问题

1.1 监控设备抗干扰能力有待提高

传感器的开发和大数据的采集与利用是煤矿监控系统智能化开发的关键因素，在采集各类数据建模分析和安全预警时需要有经验的专家参与。但是由于煤矿井下作业环境有限，因此作业人员在井下作业时，传感器的运作会受到强电场和磁场的干扰[1]。因此，在监控信号传输过程中，监控设备的抗干扰能力不够完善，影响了煤矿监控系统的正常工作。

1.2 监测设备整体的智能化水平有待提高

调查表明，目前我国许多煤矿安装的传感器大多只能检测单个环境参数或设备的运行参数，采集到的数据信息相对简单，更严重的是传感器本身的运行不能判断，而且还需要加强日常维护人员[2]。此外，许多传感器的连接需要依靠电缆，因此很难形成一个自治网络。由于地下环境的复杂性，获取布线的空间受到严重限制，不同的传感器之间不能相互通信。而现场交互能力弱会导致传感器数据的真实性也无法得到保障，工作人员的安全性也降低了。因而监测设备的工作需要更智能化，从而保证设备整体的智能化水平有所提高。

2 系统性能应用测试的重要性

2.1 测试实验设计

为了使软件产品的质量得到保障，必须要对其进行测试。因此，软件的质量一定要满足用户的需求，并达到预期的设计效果。如果在软件的测试和使用过程中发现任何问题，应立即解决，以免对整个系统造成影响，如此方能提高软件的质量[3]。另外，根据系统的设计要求，利用实例、负载流程的软件性能测试工具，对建立测试环境和建立业务模型的数据准备工作进行简要说明。并根据专业的测试工具来收集系统信息，建立压力测试模型向服务器提出服务要求，从而对系统的整体性能进行测试。下面列出了负载运行器，以模拟用户登录和数据访问的方式，对系统进行压力测试，表1 便是此项测试的用例。

表1 产量监控系统压力测试用例

2.2 系统测试结果

测试结果表明，以下是500 个虚拟用户初始登录和连接数据请求到系统的用例，其成功登录率为100%，平均页面响应时间为0.072s，平均服务访问时间为11.20s，具体情况如表2。

3 针对现阶段煤矿监测监控系统当中存在的问题提出的优化措施

表2 测试中响应时间

3.1 加大对传感器的研究和创新

目前，我国煤矿监测系统在传感器的应用过程中，对传感器进行了详细的研究和分析，并加以创新和改进。此外，用于监测环境参数的传感器频率较高，受到传感器种类的限制，进而无法得到有力的改进。况且，我国应用于煤矿监控系统的传感器种类较少，精度也不高。因此，为了改善这种状况，研究人员需要加强对传感器的研究和分析，从而有效地提高传感器的精度和可靠性。同时，为了便于煤矿监控系统的广泛应用，日后传感器的应用必须向数字化、高可靠性和免维护的方向靠拢，使传感器的使用范围不断扩大，从而提高煤矿监控系统的可靠性和安全性。

3.2 建立自动化的煤矿监测监控系统

随着人类社会发展的进步，煤矿监测系统的相关设备已经走向了自动化和智能化。在现代社会，随着科学技术的发展和自动化智能化的渗入，煤矿企业对监控系统的运行提出了更高的要求。而在煤矿日常管理过程中，必须建立一个功能管理、多媒体监控、安全生产监控、监控系统的全面性和综合性的自动监控系统，以保证有关数据参数的真实性。同时，要科学合理地运用监测体系对相关数据进行监测，并不断扩大其监测范围。另外，煤矿自动监控系统的建立，使各种设备资源的使用效率得到了有效的提高。同时，也实现了实际工作过程中的信息共享和通信，更重要的是要对相关参数进行严密监控，从而保证煤矿安全生产。

4 结语

煤矿监控系统的发展必须与信息技术和智能技术相结合，从而实现监控系统的自动化和信息化。此外，要对监控系统进行不断地改造和升级，及时发现并解决出现的问题，使煤矿监控系统的工作效率变得更高。而煤矿产量监测信息系统任务则是检测煤矿生产过程中的各项指标。作为一种监测手段，对提高煤矿产量具有重要作用。同时，在监测过程中还存在一些不足，如系统的稳定性、准确性、可靠性、及时性等测试不是相当完善，这在很大程度上影响着系统的质量。而煤矿的监测监控水平还需要人工智能、大数据、云计算等技术来提高。