用于煤與瓦斯突出的三維電磁輻射探測系統(tǒng)研究
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【摘要】:煤炭一直是我國發(fā)展社會經(jīng)濟和國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)。但是也可以清楚得看到,在我國每年都會發(fā)生多起煤礦安全事故。由于煤礦開采環(huán)境的復雜性,每發(fā)生一起事故所造成的人員傷亡和經(jīng)濟損失都是巨大的。在煤礦事故中,最為嚴重的是煤與瓦斯突出事故,占煤礦總事故的30%以上。特別是最近幾年,礦井的開采深度越來越深,開采環(huán)境越來越復雜難測,從而使煤與瓦斯突出事故發(fā)生得概率和強度加大,導致經(jīng)濟損失等呈明顯遞增的趨勢。調(diào)查研究表明,這種事故現(xiàn)象在發(fā)生之前沒有準確預測的主要原因是目前對煤與瓦斯突出預測技術(shù)仍然采用的是靜態(tài)預測法。研究表明,靜態(tài)預測法的準確性不是很高,,易受煤巖體結(jié)構(gòu)和開采周圍環(huán)境的影響。本文研究了一種基于AR模型預測煤與瓦斯突出的3D電磁輻射預測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)了實時、無接觸和不受地域限制的預測預報等優(yōu)點,并可解決現(xiàn)有瓦斯鉆孔預測存在的非全局、非實時、非動態(tài)、費用高的不足。本論文主要研究以下內(nèi)容: (1)研究煤與瓦斯突出時電磁輻射信號的傳播規(guī)律和特征,從而分析根據(jù)電磁輻射監(jiān)測煤與瓦斯突出技術(shù)的可行性。 (2)為了達到煤與瓦斯突出預測系統(tǒng)的總體要求和實現(xiàn)預期功能,研究設(shè)計了系統(tǒng)的總體框架。同時,根據(jù)煤與瓦斯突出預測需要快速、準確的要求,給出了一種三個空間相互垂直的偶極子天線感應探測電磁輻射信號。并且利用超外差接收的原理,通過混頻、放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換等完成感應電磁輻射信號的處理。從理論技術(shù)的角度詳細研究了數(shù)據(jù)采集原理。 (3)詳細介紹了三維電磁輻射監(jiān)測儀系統(tǒng)的構(gòu)成。監(jiān)測儀包括信號采集和數(shù)據(jù)分析處理兩大部分。信號采集電路由超外差接收機電路、射頻前端電路、放大電路、帶通濾波器以及A/D轉(zhuǎn)換電路等組成;數(shù)據(jù)采集和分析處理則是有放大器、A/D轉(zhuǎn)換器、實時處理器、數(shù)字信號處理器、FPGA、存儲器、微處理器等組成。另外,光纖轉(zhuǎn)USB裝置組成數(shù)據(jù)通信裝置,使監(jiān)測儀與計算機相連接,并將采集到的數(shù)據(jù)上傳至計算機中的軟件系統(tǒng)中,從而進行進一步分析處理和預測。 (4)對本文研究設(shè)計的煤與瓦斯3D電磁輻射預測系統(tǒng)進行了初步的軟硬件調(diào)試,調(diào)試結(jié)果表明:該系統(tǒng)運行正常,能夠?qū)崿F(xiàn)實時的數(shù)據(jù)采集和動態(tài)預測,達到預期的功能要求。
【關(guān)鍵詞】:電磁輻射 煤與瓦斯突出 偶極子天線 AR模型
【學位授予單位】:貴州師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:TD713.2
【目錄】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-9
- 第一章 緒論9-12
- 1.1 選題的目的及意義9
- 1.2 國內(nèi)外關(guān)于煤與瓦斯突出預測的常用方法9-10
- 1.3 煤與瓦斯突出監(jiān)測技術(shù)的現(xiàn)狀10-11
- 1.4 本文研究的目標及主要內(nèi)容11
- 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)11-12
- 第二章 煤與瓦斯突出產(chǎn)生的電磁輻射現(xiàn)象12-15
- 2.1 受載煤巖體破裂產(chǎn)生電磁輻射的原理12
- 2.2 伴隨產(chǎn)生的電磁輻射信號傳播規(guī)律及其衰減特征12-14
- 2.3 分析使用電磁輻射技術(shù)監(jiān)測煤與瓦斯突出的可行性研究14
- 2.4 本章小結(jié)14-15
- 第三章 煤與瓦斯突出預測系統(tǒng)的實現(xiàn)15-32
- 3.1 煤與瓦斯突出預測系統(tǒng)的詳細設(shè)計15-16
- 3.2 電磁輻射信號監(jiān)測儀的系統(tǒng)構(gòu)成16-19
- 3.3 軟件的組成及功能19-30
- 3.3.1 實時數(shù)據(jù)的采集和顯示20-29
- 3.3.2 AR 模型預測數(shù)據(jù)的顯示29-30
- 3.4 數(shù)據(jù)誤差分析30-31
- 3.5 本章小結(jié)31-32
- 第四章 煤與瓦斯突出預測的 AR 模型算法32-50
- 4.1 AR 模型簡介32
- 4.2 AR 模型方法原理32-33
- 4.3 AR 模型階數(shù)確定方法33-37
- 4.3.1 FPE 準則(最小預報誤差準則)34-35
- 4.3.2 AIC 準則(最小信息準則)35-36
- 4.3.3 AR(p)模型的 AIC 準則具體形式36
- 4.3.4 BIC 準則36-37
- 4.4 模型參數(shù)估計37-43
- 4.4.1 最小二乘估計(LS)法37-41
- 4.4.2 最小方差估計法(LMS 估計)41-43
- 4.5 C#語言與 Visual Studio 2010 開發(fā)工具簡介43-44
- 4.5.1 C#語言簡介43
- 4.5.2 Visual Studio 2010 開發(fā)工具43-44
- 4.6 AR 預測模型的程序設(shè)計44-49
- 4.7 本章小結(jié)49-50
- 第五章 總結(jié)與展望50-52
- 5.1 論文總結(jié)50
- 5.2 展望50-52
- 參考文獻52-54
- 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及研究成果54-55
- 致謝55-57
【參考文獻】
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本文編號:1130723
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