本文選題：激光誘導(dǎo)熒光技術(shù)　切入點(diǎn)：水參數(shù)　出處：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著煤炭開(kāi)采深度的不斷增加,煤礦生產(chǎn)中會(huì)遇到各種安全及災(zāi)害問(wèn)題,大量地下水突然涌入礦山井巷的現(xiàn)象,礦井突水一般來(lái)勢(shì)兇猛,常會(huì)在短時(shí)間內(nèi)淹沒(méi)坑道,給礦山生產(chǎn)帶來(lái)危害,造成人員傷亡,并導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。如今,水害事故成為威脅煤礦生命財(cái)產(chǎn)安全的最主要風(fēng)險(xiǎn)之一,面對(duì)水害危害的嚴(yán)重性,迫切需要進(jìn)行水害預(yù)警防治工作。針對(duì)此種情況,本論文采用化探與監(jiān)測(cè)相結(jié)合,提出基于激光誘導(dǎo)熒光技術(shù)的礦井突水監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究。本系統(tǒng)利用激光誘導(dǎo)熒光技術(shù),實(shí)時(shí)測(cè)量礦井水源的熒光發(fā)光通量隨發(fā)射光波長(zhǎng)的變化而獲得的光譜和光譜強(qiáng)度,識(shí)別所測(cè)物質(zhì)的元素成分及含量,輔助以PH值和電導(dǎo)率、涌水量等水參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),根據(jù)參數(shù)突變?cè)佥o以常規(guī)的水化學(xué)判別水源類型。應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行判別模型,建立綜合煤礦突水水源判別模型。該系統(tǒng)目前已成功應(yīng)用于大同煤礦燕子山礦8306、8401工作面,經(jīng)過(guò)安裝調(diào)試已正常運(yùn)行達(dá)10個(gè)月,數(shù)據(jù)采集分站采集傳感器信息,利用數(shù)據(jù)通信分站由光纖網(wǎng)絡(luò)傳輸至地面上位機(jī),實(shí)現(xiàn)礦井工作面水質(zhì)信息的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。經(jīng)過(guò)測(cè)試表明系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理,運(yùn)行穩(wěn)定,測(cè)量數(shù)據(jù)精度高,系統(tǒng)丟包率為0.93%,PH和電導(dǎo)率的相對(duì)誤差為0.42%和0.52%。長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)測(cè)表明,8306、8401老空水PH穩(wěn)定在6.5左右,電導(dǎo)率穩(wěn)定在2105μs/cm左右,含氧度為2%,光譜特征穩(wěn)定,通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型判定其為老空水,無(wú)明顯的外部水源入侵。本系統(tǒng)首次采用在線多參數(shù)水質(zhì)傳感器,利用CAN網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一套礦井水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)采集光譜特征、PH值和電導(dǎo)率、溶氧度等參數(shù),利用總線技術(shù)網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)由網(wǎng)絡(luò)將信息傳輸給地面上位機(jī),實(shí)現(xiàn)礦井工作面水質(zhì)信息的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè),并將該系統(tǒng)應(yīng)用大同集團(tuán)燕子山礦運(yùn)行,效果良好,進(jìn)行在線式的突水預(yù)警意義重大,為礦井突水災(zāi)害的預(yù)測(cè)提供決策依據(jù),這對(duì)礦山災(zāi)害防治及煤礦安全生產(chǎn)的基礎(chǔ)理論與方法的研究具有重要的科學(xué)意義。
[Abstract]:With the continuous increase of coal mining depth, coal production will encounter various safety and disaster problems, a large number of underground water suddenly poured into the mine roadway phenomenon, mine water inrush generally fierce, often in a short period of time submerged tunnel, It has brought harm to mine production, caused casualties, and caused serious economic losses. Nowadays, water disaster accidents have become one of the most important risks threatening the safety of life and property in coal mines. There is an urgent need for early warning and prevention of water hazards. In view of this situation, a study of mine water inrush monitoring system based on laser-induced fluorescence technique is put forward in this paper, which is based on the combination of geochemical exploration and monitoring. The spectrum and spectral intensity of the fluorescence flux of mine water source with the variation of emission wavelength are measured in real time, and the element composition and content of the measured substance are identified, and the real-time monitoring of water parameters such as PH value, conductivity, water discharge and so on is assisted. The RBF neural network (radial basis function neural network) is used to judge the water source type according to the parameter mutation and the conventional hydrochemistry. This system has been successfully applied to 8306D8401 working face of Yanzishan Coal Mine in Datong Coal Mine. After installation and debugging, it has been running normally for 10 months, and the data acquisition sub-station collects sensor information. The data communication sub-station is transmitted from the optical fiber network to the upper computer on the ground to realize the remote real-time on-line monitoring of the water quality information in the mine face. The test results show that the system is reasonable in design, stable in operation and high in accuracy of measurement data. The relative error between the pH and conductivity of the system is 0.42% and 0.52% respectively. The results of long time monitoring show that the PH of the old empty water is about 6.5, the conductivity is about 2105 渭 s/cm, the oxygen content is 2 and the spectral characteristics are stable. The model of RBF neural network is used to determine it as old empty water without obvious external water intrusion. An on-line multi-parameter water quality sensor and a set of mine water quality monitoring system based on CAN network are designed in this system for the first time. The system collects the parameters such as PH value, conductivity, dissolved oxygen degree and so on through sensor node, and transmits the data from network to the upper computer using bus technology gateway to realize the remote real-time on-line monitoring of water quality information of mine face. The application of the system to Yanzishan Mine of Datong Group has good effect, and it is of great significance to carry out on-line water inrush warning, which provides a decision basis for the prediction of mine water inrush disaster. This is of great scientific significance to the study of basic theories and methods of mine disaster prevention and mine safety production.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TD745.2

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本文編號(hào)：1694313