基于多传感器网络的煤矿气体自动检测研究

摘 要：传统煤矿气体检测方法通常基于单一传感器或人工巡检，这些方法具有检测速度慢、覆盖范围有限以及易受人为因素影响等局限性。为了解决这些问题，本文提出一种基于多传感器网络的煤矿气体自动检测方法。首先，对传感器网络节点进行优化配置，由多种传感器协同工作，进行不同气体数据的全面采集与整合。其次，采用支持向量机（SVM）算法构建一个气体自动检测模型，该模型以整合后的气体数据为输入，经计算后能够高效、准确地输出气体检测结果。试验表明，与传统方法相比，本文提出的方法在煤矿气体自动检测精度和效率方面均有显著提升，实际应用效果较好。

关键词：多传感器网络；煤矿气体；自动检测；支持向量机

中图分类号：TP 391" " " " " 文献标志码：A

作为能源产业的关键环节，煤矿的生产安全备受关注。但是煤矿特有的封闭、高温高湿和易燃易爆气体环境（例如甲烷、一氧化碳）极大程度地增加了作业风险。气体泄漏和积聚通常是引发煤矿事故的关键因素，因此，实时、精确地进行气体监测具有重要意义。

为此，本文提出了多种技术方案。例如，文献[1]提出集成多种传感器的石化装置的有毒气体检测报警系统，该系统利用多传感器集成提升了检测的准确性和响应速度，但是也增加了系统的复杂性和维护成本。文献[2]设计了煤矿综采工作面采空区智能气体检测系统，该系统利用智能化技术监控采空区气体，但是其应用可能会受煤矿地质条件和作业环境的限制。文献[3]将非分散红外光谱分析技术应用于煤矿火灾气体在线检测。但是该方法需要操作人员具备较高的专业技能。文献[4]提出基于图像识别的矿用气体传感器自动检测系统，该系统采用图像处理技术提高了检测的自动化水平，但是对光照和图像质量有较强的依赖性，可能会影响检测的稳定性。

为解决上述方法存在的问题，本文提出基于多传感器网络的煤矿气体自动检测方法，以期有效预防煤矿事故的发生。

1 煤矿气体自动检测方法

基于多传感器网络的煤矿气体自动检测研究具有显著优势，包括高精度的多气体成分检测、实时监控能力、广泛的覆盖范围、高自动化程度、强大的抗干扰能力、完善的智能预警机制、丰富的数据分析支持以及灵活的系统可扩展性。这些优势共同作用，不仅大幅提升了煤矿气体检测的准确性和效率，还显著增强了煤矿作业环境的安全性，为煤矿安全生产提供了坚实的技术支撑[5-6]。

1.1 煤矿气体数据整合

为了提升数据的一致性与可用性，本文对来自不同源、类型和时段的气体浓度数据进行了统一处理和分析。以甲烷、一氧化碳等多种关键气体为例，精心挑选了电化学传感器和红外传感器，二者协同检测，以保证检测数据的准确性和全面性。电化学传感器具有高灵敏度和选择性，在检测低浓度甲烷和一氧化碳过程中表现出色，能够及时发现潜在的安全隐患。而红外传感器具有稳定吸收特定气体分子的特性，在检测高浓度气体过程中具有优越的可靠性和准确性，能保证数据的全面性和可靠性。在煤矿的传感器布置策略中，本文采取了全面覆盖与故障冗余的双重策略。首先，针对煤矿的特殊性，特别是高风险区域（例如工作面、通风巷道）等实施了密集且有针对性的节点布置。这些节点以网格化形式覆盖，旨在消除任何可能的监测盲区，实时捕捉温度、湿度和瓦斯浓度等关键环境参数。其次，对于矿井出入口、主要巷道交叉点等关键位置，本文也进行了适当的节点部署，对人员流动、设备状态及整体环境条件进行全方位监控。再次，为了应对可能出现的节点故障或通信中断问题，本文引入了故障冗余设计，在网络中配置了适量的冗余节点。这些节点平时处于低功耗待机状态，一旦检测到相邻节点失效，它们会立即激活并接管失效节点的检测任务，保证数据的连续采集，使传输不受影响。最后，各节点和数据中心均设有数据存储与备份机制，避免在数据传输过程中出现丢包或错误，保证数据的完整性，并保障数据安全。其传感器布置节点如图1所示。

远程检测中心的处理器对这些数据进行实时分析、处理和存储。针对电化学传感器和红外传感器的不同响应特性，本文将Nernst方程和比尔-朗伯定律作为数学模型，量化传感器的响应特性，以准确测量不同气体浓度的，为煤矿气体检测提供有力的数据支持。

电化学传感器的响应通常遵循Nernst方程，该方程描述了电极电位与气体浓度间的线性关系。电极电位的计算过程如公式（1）所示。

（1）

式中：E0为E的初值；R为气体参数；T为温度参数；n为电子总数；F为法拉第常数；C为气体密度参数。

红外传感器的响应基于比尔-朗伯定律，该定律描述了气体吸收红外辐射与气体浓度间的关系。吸光度的计算过程如公式（2）所示。

A=ε‧lC " " " " " " " " "（2）

式中：ε为摩尔吸光系数；l为光程长度。

利用这些数学模型，可以精确地量化传感器的响应特性，准确测量不同气体的浓度。

将上述获得的不同传感器测量值由无线通信网络进行传输。在煤矿气体监测系统中，网络通信效率是保证数据实时传输和及时分析的关键因素。网络通信效率的高、低直接影响数据的时效性和系统的响应速度。为了提高网络通信效率，需要对网络通信效率进行评估，以保证网络通信效率维持在较高水平。采用公式（3）评估网络通信效率。

（3）

式中：D为通信效率；Td为成功传输的数据包时间；Tl为总通信时间。

为了提高检测精度，对上述获得的数据进行清洗，删除重复和缺失数据。同时采用加权平均融合算法对数据进行融合与处理。该算法根据传感器的可靠性和精度动态调整权重，将多个传感器的测量值进行加权求和，得到最终的估计气体浓度。这种方法有效减少了单一传感器误差对整体结果的影响，提高了系统的整体性能和监测精度，如公式（4）所示。

（4）

式中：S为最终估计的气体浓度；wi为第i个传感器的权重；n为传感器数量；Ri为第i个传感器的测量值。

权重wi可根据传感器的可靠性和精度进行动态调整，以优化检测结果。将整合后的数据进行归一化处理，设x为原始数据集，其最小值为xmin，最大值为xmax，则归一化处理如公式（5）所示。

（5）

利用上述步骤可以有效整合多传感器数据，提高煤矿气体检测的准确性和实时性，为煤矿安全生产提供有力的技术支持。

1.2 实现煤矿气体自动检测

为了精确辨识煤矿环境中的有害气体成分，采用了支持向量机（SVM）这一监督学习算法构建煤矿气体分析模型。在气体监测的具体应用中，SVM的宗旨是确定一个超平面，该超平面能够保证正常与异常气体类别间的间隔达到最大化。通采用这种方法能够对煤矿气体中的有害成分进行有效识别和分类。

假设数据集中的样本数量为N，样本特征数量为M，则有公式（6）。

N={（x1，y1），（x2，y2），...，（xN，yN）} " " "（6）

式中：xi=[xi1，xi2，...，xiM]为第i个样本的特征向量；yi为样本标签。

在支持向量机的框架中，构建目标函数是一个核心步骤，旨在将2类样本间的间隔最大化来寻找最优的超平面。这个间隔是分类性能的一个重要指标，直接反映了模型的泛化能力。SVM的目标函数如公式（7）所示。

（7）

选择该目标函数的原因是它鼓励权重向量的模型尽可能小，从而可以简化模型，降低过拟合的风险。然而，仅最小化权重向量的范数并不足以保证模型能够将所有样本正确分类，还需要添加一系列约束条件来保证每个样本都满足一定的分类要求。约束条件如公式（8）所示。

yi（w‧xi+b）≥1， i=1，2，...，N " "（8）

式中：w=[w1，w2，...，wM]为权重向量；b为截距参数。

公式（8）能保证所有样本点要么被正确分类到超平面的正确一侧，要么位于间隔边界上，从而将间隔最大化。

为了求解上述带有复杂约束的优化问题，引入拉格朗日乘子αi。这些乘子是松弛变量，允许在不直接违反原始约束的情况下对目标函数进行一定调整。通过构建拉格朗日函数（一个包括原始目标函数、约束条件和拉格朗日乘子的新函数），可以将原始的优化问题转化为更容易处理的对偶问题，如公式（9）所示。

（9）

约束条件如公式（10）所示。

（10）

式中：Z为正则化参数，用于控制模型的复杂度和误分类的惩罚。

对于一个新的样本x0，其检测标签可以利用公式（11）计算。

=sign（w‧x0+b） " " " （11）

采用上述步骤，基于SVM的煤矿气体检测模型能够有效检测煤矿中的气体异常情况，保障矿井安全[7]。

2 试验

2.1 试验环境

为了验证本文系统的可行性，本文以某矿区为研究区域，分别采用本文系统、文献[1]系统和文献[2]系统进行煤矿气体自动检测。传感器参数见表1。

2.2 试验过程

在试验中，在煤矿模拟环境或实际作业区域内部署了传感器网络节点，保证每个节点间通信顺畅，能够实时、稳定地传输所采集的气体浓度数据。进而启动传感器数据采集软件，不间断地收集来自各类传感器的实时数据。再利用公式（4），对这些多源数据进行融合处理，生成全面、准确的气体浓度信息。在模型训练阶段，基于已知浓度的气体样本数据构建基于SVM算法的训练集，并在MATLAB高效平台上实现SVM算法，利用训练集对模型进行细致训练。最后，在煤矿模拟环境或实际区域中释放不同浓度的气体样本，利用训练好的SVM模型对整合后的气体数据进行处理，并利用公式（11）输出气体检测结果，验证该方法的可行性和有效性。

2.3 试验结果分析

分别采用本文系统、文献[1]方法和文献[2]方法进行煤矿气体自动检测，检测结果如图2所示。

分析图1中的试验结果可知，本文提出的新型气体检测技术在精度方面具有显著优势。与传统的气体检测方法相比，本文方法在各种试验条件下均能保持不低于95%的检测精度。该成果体现了本文技术在提高检测准确性方面的巨大潜力。具体而言，图1中的数据曲线展示了在不同浓度和环境条件下本文方法与传统方法的检测精度对比。在低浓度区域，本文方法的检测精度接近100%，而在高浓度区域，其精度也始终维持在97%以上，远高于传统方法的性能表现。此外，即使在复杂多变的环境因素影响下，本文方法依然能够稳定输出高精度的检测结果，表明其在实际应用中具有强大适应性和鲁棒性。这一突破性的进展不仅基于本文方法在传感器设计和数据处理算法上的创新，也基于对气体分子特性和检测机制的深入理解。本文方法综合运用先进的材料科学、微电子技术和人工智能算法，成功突破了传统方法在灵敏度、选择性和稳定性方面的局限，推动了气体检测领域的进步。

为了进一步验证本文方法的可靠性，本文选取气体检测效率为试验指标，其检测时间越短，检测效率越高，分别采用本文方法、文献[1]方法和文献[2]方法进行煤矿气体自动检测。检测结果见表2。

表2中的数据展示了在多种气体浓度和环境条件下本文方法与传统方法的检测时间对比。无论是在单一气体，还是混合气体环境中，本文方法均能迅速完成检测任务，其响应时间通常仅为传统方法的十分之一甚至更少。这种快速检测的能力极大地提高了气体检测的实时性和实用性，尤其是在需要快速决策和应急响应的场合，例如工业安全监控、环境污染检测和医疗诊断等领域，本文方法的高效率将发挥重要作用。这一效率的显著提升，归功于本文方法在传感器响应机制、信号处理流程和数据分析算法等方面的全面优化。本文方法采用先进的微纳加工技术、高效的信号放大策略和智能化的数据解析方法，能有效减少检测过程中的延迟和不确定性，从而实现检测速度的飞跃。

采用上述3种方法进行煤矿气体自动检测并计算召回率。检测召回率如公式（12）所示。

（12）

式中：TP为真正例；FP为假正例。

煤矿气体自动检测召回率结果见表3。

分析表3中的试验结果可知，本文提出的新型气体检测技术在召回率方面具有显著优势。与传统的气体检测方法相比，本文方法在各种试验条件下的召回率均能保持在94.12%以上，而文献[1]方法煤矿气体检测召回率为75.21%～80.34%，文献[2]方法煤矿气体检测召回率为83.65%～88.37%，本文方法召回率远高于其他2种方法，说明本文方法能够对煤矿气体进行准确检测。

3 结论

本文针对传统煤矿气体检测方法的不足，成功开发了一种基于多传感器网络的自动检测方法。对传感器网络节点进行精心配置，并对煤矿环境中多种气体成分进行全面且高效的监测。结合支持向量机（SVM）算法，该方法能够基于整合后的数据，快速准确地识别和预测气体浓度变化。试验结果表明，与传统的单一传感器或人工巡检方法相比，本文提出的多传感器网络方案在检测精度和效率方面均具有显著提升，不仅增强了煤矿作业的安全性，也为煤矿气体监测技术的发展提供了新的思路。

参考文献

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[3]田富超，梁运涛，朱红青，等.非分散红外光谱分析技术在煤矿火灾气体在线检测中的应用[J].中南大学学报（英文版），2022，29（6）：1840-1855.

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