摘 要：傳統(tǒng)煤礦氣體檢測方法通常基于單一傳感器或人工巡檢，這些方法具有檢測速度慢、覆蓋范圍有限以及易受人為因素影響等局限性。為了解決這些問題，本文提出一種基于多傳感器網絡的煤礦氣體自動檢測方法。首先，對傳感器網絡節(jié)點進行優(yōu)化配置，由多種傳感器協(xié)同工作，進行不同氣體數據的全面采集與整合。其次，采用支持向量機（SVM）算法構建一個氣體自動檢測模型，該模型以整合后的氣體數據為輸入，經計算后能夠高效、準確地輸出氣體檢測結果。試驗表明，與傳統(tǒng)方法相比，本文提出的方法在煤礦氣體自動檢測精度和效率方面均有顯著提升，實際應用效果較好。

關鍵詞：多傳感器網絡；煤礦氣體；自動檢測；支持向量機

中圖分類號：TP 391" " " " " 文獻標志碼：A

作為能源產業(yè)的關鍵環(huán)節(jié)，煤礦的生產安全備受關注。但是煤礦特有的封閉、高溫高濕和易燃易爆氣體環(huán)境（例如甲烷、一氧化碳）極大程度地增加了作業(yè)風險。氣體泄漏和積聚通常是引發(fā)煤礦事故的關鍵因素，因此，實時、精確地進行氣體監(jiān)測具有重要意義。

為此，本文提出了多種技術方案。例如，文獻[1]提出集成多種傳感器的石化裝置的有毒氣體檢測報警系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用多傳感器集成提升了檢測的準確性和響應速度，但是也增加了系統(tǒng)的復雜性和維護成本。文獻[2]設計了煤礦綜采工作面采空區(qū)智能氣體檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用智能化技術監(jiān)控采空區(qū)氣體，但是其應用可能會受煤礦地質條件和作業(yè)環(huán)境的限制。文獻[3]將非分散紅外光譜分析技術應用于煤礦火災氣體在線檢測。但是該方法需要操作人員具備較高的專業(yè)技能。文獻[4]提出基于圖像識別的礦用氣體傳感器自動檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用圖像處理技術提高了檢測的自動化水平，但是對光照和圖像質量有較強的依賴性，可能會影響檢測的穩(wěn)定性。

為解決上述方法存在的問題，本文提出基于多傳感器網絡的煤礦氣體自動檢測方法，以期有效預防煤礦事故的發(fā)生。

1 煤礦氣體自動檢測方法

基于多傳感器網絡的煤礦氣體自動檢測研究具有顯著優(yōu)勢，包括高精度的多氣體成分檢測、實時監(jiān)控能力、廣泛的覆蓋范圍、高自動化程度、強大的抗干擾能力、完善的智能預警機制、豐富的數據分析支持以及靈活的系統(tǒng)可擴展性。這些優(yōu)勢共同作用，不僅大幅提升了煤礦氣體檢測的準確性和效率，還顯著增強了煤礦作業(yè)環(huán)境的安全性，為煤礦安全生產提供了堅實的技術支撐[5-6]。

1.1 煤礦氣體數據整合

為了提升數據的一致性與可用性，本文對來自不同源、類型和時段的氣體濃度數據進行了統(tǒng)一處理和分析。以甲烷、一氧化碳等多種關鍵氣體為例，精心挑選了電化學傳感器和紅外傳感器，二者協(xié)同檢測，以保證檢測數據的準確性和全面性。電化學傳感器具有高靈敏度和選擇性，在檢測低濃度甲烷和一氧化碳過程中表現(xiàn)出色，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。而紅外傳感器具有穩(wěn)定吸收特定氣體分子的特性，在檢測高濃度氣體過程中具有優(yōu)越的可靠性和準確性，能保證數據的全面性和可靠性。在煤礦的傳感器布置策略中，本文采取了全面覆蓋與故障冗余的雙重策略。首先，針對煤礦的特殊性，特別是高風險區(qū)域（例如工作面、通風巷道）等實施了密集且有針對性的節(jié)點布置。這些節(jié)點以網格化形式覆蓋，旨在消除任何可能的監(jiān)測盲區(qū)，實時捕捉溫度、濕度和瓦斯?jié)舛鹊汝P鍵環(huán)境參數。其次，對于礦井出入口、主要巷道交叉點等關鍵位置，本文也進行了適當的節(jié)點部署，對人員流動、設備狀態(tài)及整體環(huán)境條件進行全方位監(jiān)控。再次，為了應對可能出現(xiàn)的節(jié)點故障或通信中斷問題，本文引入了故障冗余設計，在網絡中配置了適量的冗余節(jié)點。這些節(jié)點平時處于低功耗待機狀態(tài)，一旦檢測到相鄰節(jié)點失效，它們會立即激活并接管失效節(jié)點的檢測任務，保證數據的連續(xù)采集，使傳輸不受影響。最后，各節(jié)點和數據中心均設有數據存儲與備份機制，避免在數據傳輸過程中出現(xiàn)丟包或錯誤，保證數據的完整性，并保障數據安全。其傳感器布置節(jié)點如圖1所示。

遠程檢測中心的處理器對這些數據進行實時分析、處理和存儲。針對電化學傳感器和紅外傳感器的不同響應特性，本文將Nernst方程和比爾-朗伯定律作為數學模型，量化傳感器的響應特性，以準確測量不同氣體濃度的，為煤礦氣體檢測提供有力的數據支持。

電化學傳感器的響應通常遵循Nernst方程，該方程描述了電極電位與氣體濃度間的線性關系。電極電位的計算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：E0為E的初值；R為氣體參數；T為溫度參數；n為電子總數；F為法拉第常數；C為氣體密度參數。

紅外傳感器的響應基于比爾-朗伯定律，該定律描述了氣體吸收紅外輻射與氣體濃度間的關系。吸光度的計算過程如公式（2）所示。

A=ε?lC " " " " " " " " "（2）

式中：ε為摩爾吸光系數；l為光程長度。

利用這些數學模型，可以精確地量化傳感器的響應特性，準確測量不同氣體的濃度。

將上述獲得的不同傳感器測量值由無線通信網絡進行傳輸。在煤礦氣體監(jiān)測系統(tǒng)中，網絡通信效率是保證數據實時傳輸和及時分析的關鍵因素。網絡通信效率的高、低直接影響數據的時效性和系統(tǒng)的響應速度。為了提高網絡通信效率，需要對網絡通信效率進行評估，以保證網絡通信效率維持在較高水平。采用公式（3）評估網絡通信效率。

（3）

式中：D為通信效率；Td為成功傳輸的數據包時間；Tl為總通信時間。

為了提高檢測精度，對上述獲得的數據進行清洗，刪除重復和缺失數據。同時采用加權平均融合算法對數據進行融合與處理。該算法根據傳感器的可靠性和精度動態(tài)調整權重，將多個傳感器的測量值進行加權求和，得到最終的估計氣體濃度。這種方法有效減少了單一傳感器誤差對整體結果的影響，提高了系統(tǒng)的整體性能和監(jiān)測精度，如公式（4）所示。

（4）

式中：S為最終估計的氣體濃度；wi為第i個傳感器的權重；n為傳感器數量；Ri為第i個傳感器的測量值。

權重wi可根據傳感器的可靠性和精度進行動態(tài)調整，以優(yōu)化檢測結果。將整合后的數據進行歸一化處理，設x為原始數據集，其最小值為xmin，最大值為xmax，則歸一化處理如公式（5）所示。

（5）

利用上述步驟可以有效整合多傳感器數據，提高煤礦氣體檢測的準確性和實時性，為煤礦安全生產提供有力的技術支持。

1.2 實現(xiàn)煤礦氣體自動檢測

為了精確辨識煤礦環(huán)境中的有害氣體成分，采用了支持向量機（SVM）這一監(jiān)督學習算法構建煤礦氣體分析模型。在氣體監(jiān)測的具體應用中，SVM的宗旨是確定一個超平面，該超平面能夠保證正常與異常氣體類別間的間隔達到最大化。通采用這種方法能夠對煤礦氣體中的有害成分進行有效識別和分類。

假設數據集中的樣本數量為N，樣本特征數量為M，則有公式（6）。

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

式中：xi=[xi1，xi2，...，xiM]為第i個樣本的特征向量；yi為樣本標簽。

在支持向量機的框架中，構建目標函數是一個核心步驟，旨在將2類樣本間的間隔最大化來尋找最優(yōu)的超平面。這個間隔是分類性能的一個重要指標，直接反映了模型的泛化能力。SVM的目標函數如公式（7）所示。

（7）

選擇該目標函數的原因是它鼓勵權重向量的模型盡可能小，從而可以簡化模型，降低過擬合的風險。然而，僅最小化權重向量的范數并不足以保證模型能夠將所有樣本正確分類，還需要添加一系列約束條件來保證每個樣本都滿足一定的分類要求。約束條件如公式（8）所示。

yi（w?xi+b）≥1， i=1，2，...，N " "（8）

式中：w=[w1，w2，...，wM]為權重向量；b為截距參數。

公式（8）能保證所有樣本點要么被正確分類到超平面的正確一側，要么位于間隔邊界上，從而將間隔最大化。

為了求解上述帶有復雜約束的優(yōu)化問題，引入拉格朗日乘子αi。這些乘子是松弛變量，允許在不直接違反原始約束的情況下對目標函數進行一定調整。通過構建拉格朗日函數（一個包括原始目標函數、約束條件和拉格朗日乘子的新函數），可以將原始的優(yōu)化問題轉化為更容易處理的對偶問題，如公式（9）所示。

（9）

約束條件如公式（10）所示。

（10）

式中：Z為正則化參數，用于控制模型的復雜度和誤分類的懲罰。

對于一個新的樣本x0，其檢測標簽可以利用公式（11）計算。

=sign（w?x0+b） " " " （11）

采用上述步驟，基于SVM的煤礦氣體檢測模型能夠有效檢測煤礦中的氣體異常情況，保障礦井安全[7]。

2 試驗

2.1 試驗環(huán)境

為了驗證本文系統(tǒng)的可行性，本文以某礦區(qū)為研究區(qū)域，分別采用本文系統(tǒng)、文獻[1]系統(tǒng)和文獻[2]系統(tǒng)進行煤礦氣體自動檢測。傳感器參數見表1。

2.2 試驗過程

在試驗中，在煤礦模擬環(huán)境或實際作業(yè)區(qū)域內部署了傳感器網絡節(jié)點，保證每個節(jié)點間通信順暢，能夠實時、穩(wěn)定地傳輸所采集的氣體濃度數據。進而啟動傳感器數據采集軟件，不間斷地收集來自各類傳感器的實時數據。再利用公式（4），對這些多源數據進行融合處理，生成全面、準確的氣體濃度信息。在模型訓練階段，基于已知濃度的氣體樣本數據構建基于SVM算法的訓練集，并在MATLAB高效平臺上實現(xiàn)SVM算法，利用訓練集對模型進行細致訓練。最后，在煤礦模擬環(huán)境或實際區(qū)域中釋放不同濃度的氣體樣本，利用訓練好的SVM模型對整合后的氣體數據進行處理，并利用公式（11）輸出氣體檢測結果，驗證該方法的可行性和有效性。

2.3 試驗結果分析

分別采用本文系統(tǒng)、文獻[1]方法和文獻[2]方法進行煤礦氣體自動檢測，檢測結果如圖2所示。

分析圖1中的試驗結果可知，本文提出的新型氣體檢測技術在精度方面具有顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的氣體檢測方法相比，本文方法在各種試驗條件下均能保持不低于95%的檢測精度。該成果體現(xiàn)了本文技術在提高檢測準確性方面的巨大潛力。具體而言，圖1中的數據曲線展示了在不同濃度和環(huán)境條件下本文方法與傳統(tǒng)方法的檢測精度對比。在低濃度區(qū)域，本文方法的檢測精度接近100%，而在高濃度區(qū)域，其精度也始終維持在97%以上，遠高于傳統(tǒng)方法的性能表現(xiàn)。此外，即使在復雜多變的環(huán)境因素影響下，本文方法依然能夠穩(wěn)定輸出高精度的檢測結果，表明其在實際應用中具有強大適應性和魯棒性。這一突破性的進展不僅基于本文方法在傳感器設計和數據處理算法上的創(chuàng)新，也基于對氣體分子特性和檢測機制的深入理解。本文方法綜合運用先進的材料科學、微電子技術和人工智能算法，成功突破了傳統(tǒng)方法在靈敏度、選擇性和穩(wěn)定性方面的局限，推動了氣體檢測領域的進步。

為了進一步驗證本文方法的可靠性，本文選取氣體檢測效率為試驗指標，其檢測時間越短，檢測效率越高，分別采用本文方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法進行煤礦氣體自動檢測。檢測結果見表2。

表2中的數據展示了在多種氣體濃度和環(huán)境條件下本文方法與傳統(tǒng)方法的檢測時間對比。無論是在單一氣體，還是混合氣體環(huán)境中，本文方法均能迅速完成檢測任務，其響應時間通常僅為傳統(tǒng)方法的十分之一甚至更少。這種快速檢測的能力極大地提高了氣體檢測的實時性和實用性，尤其是在需要快速決策和應急響應的場合，例如工業(yè)安全監(jiān)控、環(huán)境污染檢測和醫(yī)療診斷等領域，本文方法的高效率將發(fā)揮重要作用。這一效率的顯著提升，歸功于本文方法在傳感器響應機制、信號處理流程和數據分析算法等方面的全面優(yōu)化。本文方法采用先進的微納加工技術、高效的信號放大策略和智能化的數據解析方法，能有效減少檢測過程中的延遲和不確定性，從而實現(xiàn)檢測速度的飛躍。

采用上述3種方法進行煤礦氣體自動檢測并計算召回率。檢測召回率如公式（12）所示。

（12）

式中：TP為真正例；FP為假正例。

煤礦氣體自動檢測召回率結果見表3。

分析表3中的試驗結果可知，本文提出的新型氣體檢測技術在召回率方面具有顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的氣體檢測方法相比，本文方法在各種試驗條件下的召回率均能保持在94.12%以上，而文獻[1]方法煤礦氣體檢測召回率為75.21%～80.34%，文獻[2]方法煤礦氣體檢測召回率為83.65%～88.37%，本文方法召回率遠高于其他2種方法，說明本文方法能夠對煤礦氣體進行準確檢測。

3 結論

本文針對傳統(tǒng)煤礦氣體檢測方法的不足，成功開發(fā)了一種基于多傳感器網絡的自動檢測方法。對傳感器網絡節(jié)點進行精心配置，并對煤礦環(huán)境中多種氣體成分進行全面且高效的監(jiān)測。結合支持向量機（SVM）算法，該方法能夠基于整合后的數據，快速準確地識別和預測氣體濃度變化。試驗結果表明，與傳統(tǒng)的單一傳感器或人工巡檢方法相比，本文提出的多傳感器網絡方案在檢測精度和效率方面均具有顯著提升，不僅增強了煤礦作業(yè)的安全性，也為煤礦氣體監(jiān)測技術的發(fā)展提供了新的思路。

參考文獻

[1]朱偉.基于多傳感器的石化裝置有毒氣體檢測報警系統(tǒng)設計研究[J].中國石油和化工標準與質量，2022，42（19）：47-49.

[2]武熙，李光輝，王福成.煤礦綜采工作面采空區(qū)智能氣體檢測系統(tǒng)設計[J].煤礦機械， 2022，43（3）：5-8.

[3]田富超，梁運濤，朱紅青，等.非分散紅外光譜分析技術在煤礦火災氣體在線檢測中的應用[J].中南大學學報（英文版），2022，29（6）：1840-1855.

[4]梁宏.基于圖像識別的礦用氣體傳感器自動檢測系統(tǒng)[J].智能礦山，2023，4（9）：87-92.

[5]劉海，周彤，陳聰，等.基于Fano共振的全介質型超表面甲烷傳感器設計[J].工礦自動化，2023，49（9）：106-114.

[6]宋靈感.煤礦危險性氣體環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設計應用研究[J].礦業(yè)裝備，2022（3）：240-241.

[7]張巧，魏曉婭，張賓.基于FPGA的一種井下手持式氣體檢測儀設計[J].煤炭技術，2023，42（8）：207-210.