基于图像型的煤矿早期外因火灾预测及识别方法研究
煤矿井下火灾预警系统研究与设计
煤矿井下火灾预警系统研究与设计随着现代社会的不断发展和对能源需求的增长，煤矿作为传统能源的重要来源仍然赖以生存。
然而，在采矿过程中，安全问题一直是亟待解决的难题之一。
火灾是煤矿井下最常见的事故之一，严重威胁到矿工们的生命和财产安全。
因此，煤矿井下火灾预警系统的研究和设计变得尤为重要。
一、火灾预警系统的必要性1.1 煤矿火灾的危害性火灾是煤矿一直面临的重大安全隐患，一旦发生火灾，不仅会造成矿工伤亡，还会给矿井设备造成巨大损失，甚至整个矿井的停产停工。
因此，建立一个有效的煤矿火灾预警系统势在必行。
1.2 火灾预警系统的优势火灾预警系统可以提供早期预警，帮助矿工们迅速撤离危险区域，从而降低人员伤亡和财产损失。
它可以监测矿井内的温度、气体浓度、烟雾和风速等参数，通过数据分析和处理，可以提前判断火灾的可能发生，并及时发出警报通知矿工。
二、火灾预警系统的设计要求2.1 数据采集与处理火灾预警系统需要在矿井内部布设大量传感器，用于采集数据。
这些传感器将收集到的温度、气体浓度、烟雾和风速等信息传输给数据处理单元。
数据处理单元需要对这些数据进行实时监测和分析，并根据预设的预警规则生成相应的警报。
2.2 警报传输与显示设计一个高效可靠的警报传输和显示系统是火灾预警系统的关键。
警报信号需要通过可靠的通信网络传输给矿工，并在矿工所在地的适当位置进行显示。
同时，警报系统应该提供多种形式的警报方式，如声音、光线、振动等，以适应不同环境和矿工的接收能力。
2.3 数据存储与追踪火灾预警系统需要将采集到的数据进行存储和追踪。
这些数据可以用于事后分析和研究，帮助了解火灾的原因和预测未来可能发生的火灾。
此外，数据的存储还可以用于对系统运行情况的监控和评估，以保证系统的稳定性和可靠性。
三、火灾预警系统的实现方法3.1 传感器技术的应用目前，随着传感器技术的不断发展，煤矿井下火灾预警系统可以利用各类传感器来实现对烟雾、温度、气体浓度和风速等参数的实时监测。
矿井外因火灾灭火方法选择的探讨
第 ４卷
第１ 期
华北 科技学院学报
２０ ０ ２年 ３月
矿 井 外 因火 灾 灭 火 方 法选 择 的探 讨 ①
孙 海 河② 张利 海
扎贵诺 尔煤业公 司 ， 内蒙古呼伦 贝尔盟
王 玉怀
东燕郊 １ １ ０ ） ０ ６ １
０ １１ ）华北科技学院安全与环境工程 系， ２４０ （ 北京
２ ．着火时 间与发 现 时 间
任何时间、 任何地点发生 的火灾均首先应采
用 直 接灭火 法进 行灭 火 分析 扎赉诺 尔煤 业 公 司 １９ ～１９ ９ ０年 ９ ５年的火 灾 案例 ， 火灾初 期 都采用 过 不 同的手段 和器 材进行 过 直接 灭火 。有 的立 即或 很 快 奏效 ， 有 不见 效 或 因长 时 间 直 接灭 火 反 而 也 使灾 情扩 大 的， 有甚 者造 成 了灭火 人员 的伤亡 ， 更
在实施条件和效果方面却有着明显 的区别。能直
接扑 灭 的火 灾 ， 采 用 隔 绝 法 处理 ， 仅 贻 误 战 如 不
性， 经常酿成恶性事故 。据统计 ， 国内外有记载 的 矿 井重 大火灾 事故 中 ，０ ９ ％属于外 因火 灾 。
尽 管矿 井 火 灾 （ 外 因火灾 ， 指 以下 同 ） 可 以 是
二 、影响 灭火 方法选 择 的 因素
预防的， 但在实际生产 中不可能绝对避免火灾事
故 的发 生
２ 灭 火 方 法
井下 灭 火 方 法 分 直 接 灭 火 和 隔 绝 灭 火 两 大 类 。直 接灭火 法水是 使 用灭 火器 材在 着火 点附 近 直 接扑灭 火灾 ； 绝 灭 火 法 是 通过 构 筑 防 火 墙 断 隔
机， 还因封闭了部 分巷道 而破坏 了矿井 的正常生 产系统 。反 之 ， 直接 灭火 不能奏 效仍 继 续坚持 ， 将
全矿井智能视频分析关键技术综述
全矿井智能视频分析关键技术综述程德强1， 寇旗旗2， 江鹤1， 徐飞翔1， 宋天舒1， 王晓艺1， 钱建生1（1. 中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116；2. 中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221116）摘要：智能化是煤矿发展的方向，而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。
全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力，有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。
详细介绍了全矿井智能视频分析的关键技术，包括视频采集设备、视频预处理、视频压缩与编码等视频采集与处理技术，目标检测与跟踪、运动检测与分析、物体识别与分类等视频分析基础技术，行为识别与分析、事件检测与警报、视频监控与布防等高级视频分析技术。
研发了集成视频识别分析和工业联动控制功能的矿山智脑AI 视觉智能服务平台，介绍了智能视频分析技术在智能探放水系统和探放瓦斯系统、煤岩识别与截割系统、掘进工作面、综采工作面、煤流运输系统、矿井提升机系统、辅助运输系统、选煤厂、智能化装车配煤系统等矿井生产场景中的应用。
分析指出目前全矿井智能视频分析技术在视频质量、复杂背景、实时性要求、数据隐私和安全、系统可靠性与稳定性等方面仍面临挑战。
建议未来加强算法提升和优化、多模态数据融合、实时分析和边缘计算、强化学习和自主决策、数据隐私和安全保护、硬件设备和传感器技术等方面的研究，以全面推动全矿井智能视频分析技术的发展，促进矿山智能化进程。
关键词：煤矿智能化；智能视频分析；AI 视觉；视频采集与处理；视频识别与分析；视频监控预警中图分类号：TD67 文献标志码：AOverview of key technologies for mine-wide intelligent video analysisCHENG Deqiang 1, KOU Qiqi 2, JIANG He 1, XU Feixiang 1, SONG Tianshu 1, WANG Xiaoyi 1, QIAN Jiansheng 1(1. School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116,China ； 2. School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116, China)Abstract : Intelligence is the direction of coal mine development, and intelligent video analysis is an effective way to promote coal mine intelligence. The mine-wide intelligent video analysis technology has real-收稿日期：2023-08-16；修回日期：2023-11-10；责任编辑：李明。
煤矿井下图像型早期火灾探测
文章 编号 ： １０ ５ ２２ １）５０ １－４ ０ ８０６（０ １ —７ ３０ ＤＯ ： Ｎ ：１１７ ／．０ １０ ９１２ ． ６ ０ ＩＣ ＫＩ —３９Ｎ２ １１２ ． ５ ０ ２ ３ ０
煤矿 井下 图像 型早期火灾探测
王媛 彬 ，马 宪 民
（ 西安科技大学 电控 学院，陕西 西安 ７ ０ ５ ） １０４ 摘 要 ：针对煤矿井下传统火灾探测方法 的不足 ， 出了一种基 于图像 型的火灾探测方法 ，阐述了对所 获取 的红 提
Ｃ ｉａ ｈｎ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｖ ｒ ｏ ｅｓ ｏ ｔｏ ｉｇ ａ ｉ ｏ ａ ｒ ｅｅ ｔ ｎｍｅｈ ｄ ｉ ｎ ｅｇｏ ｎ ｏ ｌ ｎ ， ｏ ｅ ｓｒ ｃ ： ｏ ｏ ｅｃ ｍｅｔ ｈ ｒｃ ｍ ｎ ｓｉ ｔ ｄｔ ｎ ｌ ｅｄ ｔｃｉ ｔ ｏ ｕ ｄ ｒ ｒｕ ｄｃ ａ ｈ ｎｒ ｉ ｉ ｆ ｏ ｎ ｍｉｅ ａｎ ｖ ｌ ａ ｐ ｏ ｃ ห้องสมุดไป่ตู้ ａｅ ｎ ｄｇｔｌｉ ａ ｅｐ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ａｔｍ ｅ ｏ ｎｔｏ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔｉ ａ ｅ． ｎ ａ ｄｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｒ ａ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｉ ｍ ｇ ｒ ｃ ｓｉｇ ａ ｄ ｐ ｔ ａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｎ ｉ ｒ ｐ ｓｄ ｉ ｈｓｐ ｐ ｒ Ｉ ｄ ｉｏ ， ｈ ｉ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓｏ ｆ ｒｄ ｉ ａ ｅｏ ｔｉｉｇ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓｉｇ ａ ｄ ｆａ ｅｅ ｔ ｃｉｎａ ｅｄ ｓｕ ｓｄ ｉ ｅａｌＡｃ ｏ ｄｎ ｏ ｒ ｃ ｓｅ ｆ ｎ ａ ｅ ｇ ｂａｎｎ ， ｒｐ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ｅ ￣ｒ ｘｒ ｔ ｒ ｉｃ ｓｅ ｎｄ ｔｉ ｉｒ ｍ ａ ｏ ． ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｒ ｅ ｔｒ ｓ ａ ａ ｙ ｓａ ｅ ｈ ｒ ｎ ｏｍ ｔ ｆｍｕ ｔ ｐ ｒｍ ｔｒ ｓ ｘｒ ｃｅ ｒ ｍ ｍ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｔｅ ｆ ｅ ｆａｕ ｅ ｔ ｅ ｌ ｔｇ ，ｔ ｅ ｆ ｅ ｉｆ ｒ ａｉｎ ｏ ｌ — ａａ ｅｅｓ ｉ ｅ ｔａ ｔｄ ｆｏ ｉ ａ ｅ ｓ ｑ ｅ ｃ ． ｉ ｒ ｉ ｏ ｉ
煤自燃火灾预报技术研究现状综述0
煤自燃火灾预报技术研究现状综述煤自燃火灾预报技术是指在煤层开采后，煤与氧接触氧化放热，热量积聚引起温度升高，致使自然发火的危险程度大大增加，此阶段根据煤自燃进程中的温升、气体释放等变化特征，超前判识自燃状态，对自然发火进行早期识别并预警的技术称为预报技术。
目前，预报方法主要有标志气体分析法、温度检测法两类。
1标志气体分析法气体分析法通过分析煤自然发火过程中产生的某些气体的浓度、比值、发生速率等特征参数，对煤自然发火发展趋势等作出预报的方法。
在煤层发火过程中，会产生一系列反映煤氧化和燃烧程度的指标性气体，如CO、CO2、C2H6、C2H4、C3H8、C2H2等，随着煤温的升高，其产生量将发生显著变化，因此，可以利用指标气体产生量的变化，来进行煤层火灾的早期预报。
用气体分析法预测预报煤层火灾。
指标气体的选择和检测技术是至关重要的。
目前，国内外普遍采用CO作为煤层火灾预报的主要指标气体。
但由于CO的涌出温度范围宽，从煤的低温氧化阶段直至着火燃烧阶段都能产生CO。
因此，何时发出预报才能做到准确、适时，就成为很大的难题。
为了解CO定量临界值难以确定的问题，国内外学者又提出了以烷烯烃类气体作为预报的指标气体。
当煤温大于70~80℃时才出现乙烷，超过110~130℃时才出现乙烯。
利用这种特殊的规律，可以根据烷烯烃的出现与否来反推煤炭的温度范围。
随着煤温升高，甲烷、乙烷、丙烷的浓度随煤温升高而增大，它们和甲烷（或乙烷）浓度的比值称为链烷比，用链烷比作为预报煤炭自燃的指标性气体最显著的特点就是，它与煤的氧化关系较小，主要随煤温的高低而变化，受风流的稀释影响较小，因此链烷比这个指标比较灵敏，有一定的使用价值[7]。
气体分析法的标志气体指标分为两类：一类是利用某些标志气体的浓度直接进行预测预报；另一类是利用某些气体组分的变化特性（增率等）或某些气体组分之间变化规律（比值等）进行预测，如链烷比、火灾系数等都属于此类。
两类预报方法中应用最广泛的是后者。
煤矿火灾前兆信息及预警新技术
自然发火系数 H（m3/min）
安全值 <0.0049
加强观测值 自然发火预报值
0.0049~0.0059
≥0.0059
印度学者Ashok K. Singh研究表明，自燃点处氧气浓度大于15% 时，煤氧化产物基本上是CO2，此时往往无法检测到CO的存在。 因此，应用CO指标对煤自燃进行预测预报时，应综合考虑各方面 因素后再作出结论。
按引火源分类
火灾, 34 瓦斯事故类型
2起， 9.1%
2起， 9.1%
1起， 4.5%
电气火花 放炮 煤炭自燃 违章吸烟 金属撞击
瓦斯爆 炸, 114,
49%
煤与瓦Biblioteka 斯突出, 103, 44%其它, 16, 7%
二、煤矿火灾现状分析
煤矿灾害事故依然多发
2012年7月1日，窑街煤电集团有限公司海石湾煤矿6112油页岩综采工 作面出现间歇性喷火，7月9日工作面下端出现明火，由于火势发展迅 猛，被迫封闭全矿，7月11日井下油气燃爆，出现较大冲击波，将风井 防爆门破坏，迫使主扇停止运转，全矿井停产。
链烷比受煤本身吸附的烷烃量不同和吸附烷烃的释放时间的影响，对采 掘工作面新破碎、剥落的区域预报有一定难度，但对发生在采空区内的 高温点，由于遗煤破碎强烈，吸附气体又经历了较长释放时间，采用链 烷比预报自然发火能取得较好的效果。
三、煤矿火灾的前兆信息
煤炭自然发火标志气体及其指标
烯烃及烯烷比
在煤吸附的气体中没有烯烃气体，井下检测到的烯烃气体是煤氧化 分解过程中产生的，因此，烯烃气体的出现表征煤的氧化已经进入 释放氧化气体阶段。也就是说，只要检测到烯烃气体，则表明煤温 已达到或超过其临界温度。由于C2H4和C3H6不是同一温度下出现 的，因此可以根据它们出现与否判断煤温的大致范围。
煤炭自燃火灾分析及采取的安全技术措施
制定煤炭自燃火灾应急预案， 明确应急响应程序、救援措施 及责任人。
建立煤炭自燃火灾危险源辨识 和风险评估制度，对不同危险 源采取相应措施。
加强现场检查和监管
定期对煤炭存储、加工和运输等 环节进行安全检查，确保及时发
现并消除安全隐患。
对存在煤炭自燃倾向性的区域进 行重点监控，及时采取措施防止
自燃。
对废弃的煤炭堆场或已发生自燃 的区域进行巡查，防止复燃或扩
煤炭自燃火灾分析及 采取的安全技术措施
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目录
• 引言 • 煤炭自燃火灾分析 • 煤炭自燃火灾预防措施 • 煤炭自燃火灾扑救措施 • 煤炭自燃火灾预防与扑救的对策建议 • 结论与展望
01
引言
研究背景和意义
煤炭自燃火灾的严重性和危害性 对煤炭自燃火灾研究的必要性和紧迫性
研究目的和方法
散。
采取有效的预防措施
在存储和运输过程中采取适当的防尘、防水措施，降低煤炭的湿度和含氧量。 对易自燃的煤炭进行分类存放，避免混杂或堆积过高。
在高温季节加强通风，及时排除热量，降低煤炭温度。
04
煤炭自燃火灾扑救措施
组织指挥和灭火力量
01
02
03
建立现场指挥部
在火灾现场建立专门的指 挥部，负责全面指挥和协 调灭火工作。
设备更新
及时更新和升级消防设备，提高消防设备的性能和效率，确保在火灾发生时能够迅速有效地扑灭火源 。
加强应急预案，明确应急处置流程和责任人，确保在火灾发生时能够迅速响应并采取有效的 应急措施。
应急演练
定期组织员工进行煤炭自燃火灾应急演练，提高员工对应急预案的熟悉程度和应急处置能力。
煤炭自燃的过程及特点
煤炭自燃的三个阶段
煤矿火灾爆炸外因火源来源及预防方法研究
即 外 因火 源 的 产 生 以及 相 关 工种 的 不 安 全行 为 ， 更 及 火 灾 事 故 。
没 有 对 此 提 出预 防 措 施 及 改 善 方 案 。 者 拟 以 特 别 １ ２ 统计 数据 来源 笔 ．
重 大 事 故 为 案 例 基 础 ， 计 分 析 得 到 外 因 火 源 分 布 统 规律 ， 设计预 防措施 。 并
煤 矿 火 灾爆 炸 外 因火 源来 源及
预 防 方 法 研 究
赵 永 光 傅 贵
中国矿 业 大 学（ 京 ） 北 资源 与 安 全 工程 学 院
７【 要 ｌ 对 我 国 １ ５ ～２ ０ 年 煤 矿 特 别 重 大 火 灾 、 炸 事 故 进 行 统 计 分 析 ， 到 弓 起 事 故 的火 源 分 布 规 律 果 摘 ９ ０ ０９ 爆 找 Ｉ 结 表 明 ８ 。 ％的 事 故 由 外 因 火 源 引 起 ； 起 事 故 的 外 因 火 源 来 源 按 发 生 频 率 大 小 主 要 有 ： 章 放 炮 器 设 备 失 爆 、 ８ｌ 引 违 仪 摩 擦 撞 击 、 电 作 业 、 缆 短 路 、 卸 设 备 、 缆 接 头 漏 电 、 火 明 电 吸 烟 ； 中 ， ８ 带 电 拆 电 明 其 ６ ％的 外 因 火 源 来 源 于 工 人 的 违 章 行
煤 矿 安 全 局 官 网 …。
摩 擦 撞 击 带 电 作 业
电缆 短 路
２ 火 灾 、 炸 事 故 外 因 火 源 分 析 爆
２ １ 火 源 分 析 概 述 ．
拆 卸 设 ３
我国在 ｌ５ ９ ０～２ ０ 年 这 ６ 年 间 共 发 生 特 别 重 ０９ ０
事 故 致 因 ， 道 设 置 以 及 工 程 技 术 等 方 面 提 出 改 进 笔 者 选 取 这 两 类 事 故 作 为 事 故 样 本 进 行 统 计 分 析 。 巷
煤矿火灾监测与灭火技术研究
煤矿火灾监测与灭火技术研究一、引言煤矿火灾是煤炭生产过程中经常遇到的重大安全事故之一。
火灾不仅能够造成煤矿生产过程中的严重损失，还能够给矿工和周边居民的人身安全带来威胁。
因此，如何有效地监测和灭火煤矿火灾是当前煤矿安全管理和技术研究的重要问题之一。
二、煤矿火灾的成因及危害煤矿火灾是指在煤矿内矿井中因热点、火种和热效应的综合作用而引起火灾。
煤矿火灾有许多的成因，如电气故障引起的火灾、机械故障引起的火灾、顶板因为水分过多而导致的火灾、煤与周边岩层的自燃等等。
这些因素都能够引起煤矿火灾的发生和扩散。
煤矿火灾的危害非常严重，因为煤矿火灾很容易引起气体爆炸、冒顶、塌方等次生灾害，进而导致人员死亡、设备损坏、生产中断，甚至造成周边环境的污染。
因此，如何及时预警并迅速灭火是煤矿安全管理和技术研究的重中之重。
三、煤矿火灾监测技术最近几年，煤矿火灾监测技术得到了快速发展，为快速发现、追踪和预测火灾提供了可能。
目前主要的煤矿火灾监测技术包括如下三种类型：1. 遥感监测技术遥感监测技术是通过遥感技术获取煤矿数据，进行分析，以识别可能的火灾风险区域。
这种技术可以广泛应用于大规模回采区，可以提供远距离的监测和定位能力，可以提前发现火灾的迹象。
2. 传感器监测技术传感器监测技术主要包括视频监控、热成像、偏振光探测、声学检测等。
这些技术可以快速感知煤矿火灾爆发的迹象，并在发现问题后及时向相关人员报警。
3. 空气化学检测技术空气化学检测技术是通过对煤矿空气成分的检测，了解是否存在异常气体浓度，来进行煤矿火灾监测。
这种技术对于寻找火源有很好的指导意义，同时还可以帮助了解煤矿空气的质量，为作出相关措施提供科学依据。
四、煤矿火灾灭火技术煤矿火灾发生后，要尽快采取措施进行灭火。
灭火主要包括如下两种技术：1. 极低温干粉灭火技术极低温干粉灭火技术是目前米丝特大型企业采用的主流灭火技术之一。
这种技术可以制造出极低温度的干粉，通过喷洒干粉使燃烧的火源得到扼制，从而吸收热量使火灾得到控制。
火灾预警中的图像识别算法研究
火灾预警中的图像识别算法研究随着人口增长和城市化进程加快，火灾事件在现代社会中成为了一个严重的问题。
在火灾发生后，迅速且准确地对火灾进行预警和识别，是防止火灾蔓延、减少人员伤亡的关键因素之一。
近年来，图像识别算法在火灾预警中的应用逐渐受到关注。
本文将介绍火灾预警中的图像识别算法研究的相关内容，并探讨其优缺点以及未来的发展方向。
1. 火灾图像识别算法的概述火灾图像识别算法旨在通过处理图像信息，对火灾进行自动检测和识别。
目前广泛应用的火灾图像识别算法主要包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，通常通过提取火灾图像的特征进行分类。
这些方法在火灾图像的分类中具有一定的准确性和可解释性，但其分类性能受到特征选择和手动设计的特征提取方法的限制。
深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN），近年来在图像识别领域取得了巨大的突破。
针对火灾图像识别，研究者们设计了各种基于CNN的算法，如基于AlexNet、VGGNet、ResNet等模型的改进版。
这些算法能够自动学习图像中的火灾特征，并具有较高的识别准确性。
2. 火灾图像识别算法的优缺点2.1 传统机器学习方法的优缺点传统的机器学习方法在火灾图像识别中有一定的优点。
首先，这些方法通常不需要大量的训练样本，适用于数据较为有限的情况下。
其次，特征选择和手动设计的特征提取方法使得算法具有一定的可解释性。
然而，传统机器学习方法在火灾图像识别中也存在一定的缺点。
首先，其分类准确性受到特征选择和手动设计的特征提取方法的限制。
这些方法难以提取出有效的火灾特征，导致分类性能有限。
其次，传统机器学习方法没有自动学习的能力，缺乏对复杂数据的高级特征抽取能力。
2.2 深度学习方法的优缺点深度学习方法在火灾图像识别中展现出了巨大的优势。
首先，卷积神经网络具有自动学习的能力，能够自动学习图像中的火灾特征，无需手动设计特征提取方法。
煤矿井下预报火灾方法研究
关键 词
中 图 分类 号 Ｔ Ｄ ７ ５ ２ ． １
１ 煤 矿 火 灾 监 测 的 实 际 问题
然后使用数学方法 从不 角度分析这 些 图像 ， 从 中提 取
根据火灾的起 因， 煤矿 火灾分 为外 因火灾 和 内因 火灾 ， 在煤 矿 ， 外 因火灾经常发生在氧气供应充 足的地 方， 如机电硐室 ， 运输大巷和工作面 ， 由于 电气 明火 、 机 械摩擦 或不适 当的人为点火 ， 形成 了引 火源 ， 点燃 了炸 药、 橡胶 、 瓦斯 、 碳化物和煤等 ； 内因火灾 主要 发生在空 气流通不畅的地方 ， 例如在 煤巷 ， 煤层 露头 ， 大量堆 煤 处 。但是 ， 煤矿火 灾的监测方法仍停 留在过去 的方法 ， 主要是在设备或一 些地方 安装热探 测器 ， 烟雾探测 器 或联合探测器 ， 测 量温度 和烟雾 的变化 ， 以给 出早期警 报 。通常火 灾信 息不 足 以监 测 全局 ， 并 且 是单 个 的。 这种信息处理方法是单 一的 ， 也缺乏智 能 ， 因此一些伪 警报经常出现 。同时 ， 这些火 灾监测 方法不 能对早 期 的火灾信号作 出反应 ， 容易被环境 和电磁干扰所影响 。
文献标识码 Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５— ２ ８ ０ １ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ９ ８
章 提 出 了一个 带有 先 进 神 经 网络 的 综合 分 析 监 测 系 统 ， 这 种 方 法 的研 究和 应 用 具 有 重 大 的理 论 和 实 际 意 义 。
３ ． ２ 图像特 征提取 对上述方法获得图片进行处理 ， 包括 图像 ， 图像知 识， 图像边缘提取 ， 噪声过滤 ， 和图像填充等 ， 见图 ２ 。 ３ ． ３ 图像 的有 效 区域 计算 图像 处理成二进制 ， 使用图像形态处理法计算 图像 像素价值符合 的区域 １ （ 也就是白色 （ 下转第 １ ６ ４页）
基于红外图像的森林火灾识别技术分析
独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
作者签名：贾艳成日期：2015年5月9 日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：贾艳成导师签名：张昌华日期：2015年5月11日摘要摘要过去主要采用烟雾传感器和温度传感器进行山林火灾的监控，判别标准单一，识别准确率较低。
本文利用红外图像处理技术和模式识别技术，设计了红外图像山火识别系统；同时配合采集到的环境信息，做进一步决策。
森林火灾识别系统主要从红外图像预处理、图像分割、特征提取和火灾模式识别这四个方面进行研究，其中，特征提取和火灾模式识别是研究的重点。
在图像处理方面，利用帧间差分法得到火灾疑似图像，使用中值滤波进行降噪处理。
预处理后，利用经典算法对红外图像的分割，得到火灾疑似区域。
并分析适用于灰度红外图像的区域分割算法，通过仿真得到更好的分割效果。
分割得到二值图像后，利用形态学的方法进行进一步处理。
在特征提取方面，主要提取火灾疑似区域的几何特征、纹理特征、直方图特征和动态特征。
与此同时，将提取特征的算法应用于火灾样本和四种非火灾样本：火灾视频、白炽灯视频、蜡烛视频、动物视频和高温物体视频；然后，对一维、二维和三维特征进行作图分析。
为了进一步提高火灾识别的准确率，使用了基于无线传感器网络的烟雾温度监测系统，采集输电走廊附近的环境特征，作为火灾识别的辅助特征。
煤矿井下火灾的科学预警与预测
煤矿井下火灾的科学预警与预测煤矿井下火灾是一种常见危险事件，不仅对矿工的生命安全构成威胁，还会对煤矿设备和环境造成严重破坏。
因此，科学预警与预测煤矿井下火灾的发生具有重要意义。
本文将介绍如何进行煤矿井下火灾的科学预警与预测。
一、煤矿井下火灾的特征在进行煤矿井下火灾的科学预警与预测之前，首先需要了解煤矿井下火灾的特征。
煤矿井下火灾通常有以下几个特点：1. 温度升高：煤矿井下火灾会导致周围环境的温度急剧上升，正常情况下矿井的温度变化较为稳定，如出现明显升高可能是火灾的前兆。
2. 瓦斯浓度异常：火灾会导致井下的瓦斯浓度异常上升，通常瓦斯浓度超过安全阈值时，井下就有可能发生火灾。
3. 瓦斯含量变化：火灾会使煤层中的瓦斯释放加快，因此监测矿井中瓦斯含量变化也是预测火灾的重要手段。
4. 粉尘积累：井下的粉尘一旦积累到一定程度，容易引发火灾或加大火灾的程度。
因此，监测井下的粉尘含量变化也是预警火灾的关键。
二、煤矿井下火灾的监测手段为了进行煤矿井下火灾的科学预警与预测，可以借助以下监测手段：1. 温度监测：通过在煤矿井下设置温度传感器，实时监测井下温度的变化。
当温度超过预设的阈值时，即可发出火灾预警信号。
2. 瓦斯浓度监测：利用瓦斯传感器监测井下瓦斯浓度的变化情况。
当瓦斯浓度超过安全阈值时，及时采取措施排除瓦斯，以避免火灾的发生。
3. 瓦斯含量监测：通过定期采集煤层瓦斯样品进行分析，监测瓦斯含量的变化。
瓦斯含量的明显增加可能意味着煤矿井下火灾的潜在危险，需要加强巡检和通风工作。
4. 粉尘监测：通过粉尘传感器监测井下粉尘含量的变化。
一旦粉尘含量持续上升，即使火源未明，也要及时采取措施减少井下粉尘的积累。
三、煤矿井下火灾的预测方法除了监测手段，还可以利用一些预测方法来预测煤矿井下火灾的发生，以进一步加强预警工作。
1. 统计学方法：通过对历史火灾数据进行统计和分析，建立预测模型，预测未来火灾的发生概率。
根据模型的结果可以及时采取相应的防控措施。
煤层自燃倾向性的鉴定方法
煤层自燃倾向性的鉴定方法在煤炭开采和利用的过程中，煤层自燃是一个不容忽视的安全隐患。
了解煤层的自燃倾向性，并采取相应的预防措施，对于保障煤矿的安全生产至关重要。
那么，如何准确鉴定煤层的自燃倾向性呢？这就需要依靠一系列科学有效的鉴定方法。
首先，我们来了解一下什么是煤层自燃倾向性。
简单来说，它是指煤层自身发生自燃的难易程度。
煤层自燃倾向性的鉴定，主要是通过对煤的物理化学性质进行分析和测试，来评估煤在特定条件下自燃的可能性。
目前，常用的煤层自燃倾向性鉴定方法主要包括以下几种：一是吸氧法。
这种方法是通过测量煤在一定温度和压力下对氧气的吸附量，来判断煤的自燃倾向性。
吸氧量大的煤，其自燃倾向性相对较高。
在实验中，将煤样置于特定的容器中，通入氧气，然后利用仪器测量氧气的吸附量。
通过对不同煤样吸氧量的对比和分析，可以得出煤的自燃倾向性等级。
二是氧化速度法。
该方法是基于煤在氧化过程中温度的变化来评估自燃倾向性。
将煤样放入恒温箱中，在一定的氧气浓度和温度条件下，监测煤样温度的上升速度。
温度上升快的煤，其自燃倾向性较强。
通过对温度变化曲线的分析，可以判断煤的自燃倾向性。
三是着火点温度法。
着火点温度越低，煤的自燃倾向性就越高。
实验时，将煤样加热，观察其开始燃烧的温度。
这个温度就是煤的着火点温度。
通过比较不同煤样的着火点温度，可以对煤层的自燃倾向性进行鉴定。
除了上述实验室方法外，还有一些现场观测的方法也可以辅助判断煤层的自燃倾向性。
比如，观察煤层的地质赋存条件。
如果煤层埋藏较浅、厚度较大、裂隙发育良好，那么就更容易与空气接触，增加自燃的风险。
此外，煤层周围的水文地质条件也会影响自燃倾向性。
如果煤层含水量低，干燥通风良好，也会提高自燃的可能性。
再比如，观察煤矿开采过程中的现象。
如果在采煤工作面或巷道中发现有局部温度升高、有异味气体产生、煤壁出现“挂汗”等现象，都可能预示着煤层有自燃的倾向。
在进行煤层自燃倾向性鉴定时，需要注意以下几点：首先，煤样的采集要具有代表性。
基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法
基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法孙继平;孙雁宇;范伟强【摘要】分析了矿井外因火灾监测方法,提出了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法.①温度和烟雾等传感器矿井外因火灾监测方法需多点布置,成本高、维护工作量大.②可见光图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、成本低、受距离影响小、分辨率高、色彩信息丰富、边缘纹理信息清晰、火焰结构信息便于提取等优点,但受矿灯、巷道灯、车灯及红色物体等影响大.③红外图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、可在浓烟等能见度低情况下监测火灾等优点,但监视距离、矿尘、环境温度和湿度、物体表面发射率等均会影响温度测量,近距离的作业人员、白炽灯及机电设备等均会影响火灾监测.④基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法提高了火灾识别准确率:当可见光图像和红外图像均识别出火灾时,才判定为火灾,发出火灾报警信号;当仅有单一可见光图像或红外图像识别出火灾时,不判定为火灾,发出疑似火灾报警信号.⑤通过试验验证了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法的可行性.【期刊名称】《工矿自动化》【年(卷),期】2019(045)005【总页数】6页(P1-5,21)【关键词】矿井火灾;外因火灾;火灾识别;可见光图像;红外图像;图像识别【作者】孙继平;孙雁宇;范伟强【作者单位】中国矿业大学(北京),北京100083;中国矿业大学(北京),北京100083;中国矿业大学(北京),北京100083【正文语种】中文【中图分类】TD750 引言煤炭在中国能源供给中占据主要地位，在今后相当长的时期内，中国能源仍将以煤炭为主。
煤炭行业是高危行业，瓦斯、水、火、顶板等事故困扰着煤矿安全生产[1-2]。
在一次死亡3人及以上事故中，火灾事故占比较高，严重威胁煤矿井下作业人员生命安全和安全生产[3]。
矿井火灾包括采空区遗煤自燃等内因火灾、胶带和电缆燃烧等外因火灾。
矿井外因火灾具有偶然性、突发性、蔓延快速性等特点。
基于图像熵的火灾烟雾识别
火 灾是一 种严 重 的灾害 ， 它包 括火焰 和 烟雾两 个 部分 ． 火灾 一般 以预 防 为 主 ， 火 灾 前 期 的 探 测和 预警 极 为关键 ． 相 当一部 分火灾 在 前期会 有 阴燃 阶
段， 只会 产生 烟雾 ， 不会 产生火 焰 ． 而烟雾 具有 很好
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ４— ０ ８—２ ０
．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｆ ｉｒ ｅ ｓ ｍｏ ｋ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎｔ ｒ ｏ ｐ ｙ；ｍｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｐａ ｔ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｓ ｍｏ ｋ ｅ；ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
Ｖ ｏ １ ． ２ ９ Ｎ ｏ ． １
Ｆ ｅ ｂ － ２ ０ １ ５
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３— ４ ８ ０ ７ ． ２ ０ １ ５ ． ０ １ ． ０ ０ ９
基 于 图像 熵 的 火 灾 烟 雾 识 别
潘朝峰 ， 杨树森 ，陈
Ｆｉ ｒ ｅ ｓ ｍｏ ｋｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎｔ ｒ ｏ ｐｙ
Ｐ ａ ｎ Ｃ ｈ ａ ｏ ｆ ｅ ｎ ｇ，Ｙａ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｕ ｓ ｅ ｎ，Ｃｈ ｅ ｎ Ｎｉ ｎ ｇ
火灾预测预报技术
③可测性，可利用现有的仪器进行检测。
第五章 矿井火灾预测预报
指标气体检测技术
第五章 矿井火灾预测预报
国家名称
俄罗斯 中国 美国 英国 日本 波兰 德国 法国
各国自然发火指标气体 指标气体
主要指标气体
辅助指标气体
CO CO、C2H2、C2H4
测点风流的上风侧产生高温点或自燃火源。
第五章 矿井火灾预测预报
2.3 常用的指标气体
各煤种代表性煤样C2H4、C3H6的临界温度值
煤种
褐煤
C2H4临界温度 /℃（
0.1ml/g.min）
C3H6临界温度 /℃（
0.15ml/g.min）
109
124~ 134
长焰 煤 119
121~ 132
气煤 124
121~ 142
肥煤 127
136~ 147
焦煤 148
156~ 160
瘦煤 150
151~ 157
贫煤 150
150~ 168
无烟 煤 148
150~ 162
第五章 矿井火灾预测预报
2.3 常用的指标气体
C2H4 /C2H6的比值随煤温变化的总趋势是：随着煤温的升高， 比值逐渐增大，并达到第一次高峰，之后随煤温的升高而比值下降；
第五章 矿井火灾预测预报
2 火灾的预测预报
2.3常用的指标气体
(3)乙烯(C2H4)
实验发现，煤温升高到80一120℃后，会解析出乙烯、丙烯等 烯烃类气体产物，而这些气体的生成量与煤温成指数关系。一般矿 井的大气中是不含有乙烯的，因此，只要井下空气中检测出乙烯， 则说明已有煤炭在自燃了。同时根据乙烯和丙烯出现的时间还可推 测出煤的自热温度。淮南新集、山东柴里等矿区采用乙烯作为指标 气体预报自燃火灾收到良好效果。
《2024年基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验研究》范文
《基于DSC的煤自燃倾向性鉴定实验研究》篇一一、引言煤炭自燃是煤矿安全生产中常见的灾害之一，其危害极大，不仅可能造成资源浪费，还可能引发火灾、瓦斯爆炸等严重事故。
因此，对煤的自燃倾向性进行准确鉴定，对于预防和控制煤矿火灾具有重要意义。
近年来，随着科技的发展，差示扫描量热法（DSC）作为一种新型的煤自燃倾向性鉴定方法，因其高精度、高效率的特点受到了广泛关注。
本文旨在通过DSC实验研究，深入探讨煤的自燃倾向性，为煤矿安全生产提供理论依据。
二、实验原理及方法DSC是一种热分析技术，通过测量样品与参照物在相同温度下的热效应差异，从而得到样品的热力学参数。
在煤自燃倾向性鉴定中，DSC通过测量煤样在加热过程中的热量变化，分析煤样的氧化反应过程及放热特性，进而判断煤的自燃倾向性。
本实验选用不同地区、不同种类的煤样，进行DSC实验。
实验过程中，将煤样置于DSC仪器中，以一定的升温速率进行加热，记录煤样在加热过程中的热量变化。
通过分析煤样的氧化反应过程及放热特性，得出煤样的自燃倾向性。
三、实验结果与分析1. 实验结果通过DSC实验，我们得到了各煤样的热量变化曲线，以及煤样在加热过程中的氧化反应特性。
根据曲线变化，我们可以得出各煤样的自燃倾向性等级。
2. 结果分析（1）煤的自燃倾向性与煤的化学组成、物理结构等密切相关。
通过DSC实验，我们可以深入了解煤的氧化反应过程及放热特性，从而判断煤的自燃倾向性。
（2）不同地区、不同种类的煤自燃倾向性存在差异。
通过DSC实验，我们可以对各种煤样的自燃倾向性进行准确鉴定，为煤矿安全生产提供依据。
（3）DSC实验具有高精度、高效率的特点，能够快速、准确地得出煤样的自燃倾向性等级，为煤矿安全生产提供有力支持。
四、结论与建议1. 结论（1）DSC实验能够准确鉴定煤的自燃倾向性，为煤矿安全生产提供理论依据。
（2）不同地区、不同种类的煤自燃倾向性存在差异，应针对不同煤种采取相应的防范措施。
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生火灾时迅速报警 。把图像型火灾视频监控与计算机技术结合起来实现火灾监控系统的智能化对于煤
矿安 全 生产 具有 重要 意义 。
目前 图像 型火 灾火焰 识 别方 面 的研 究也 比较 多 ， 多集 中于 面 积 、 度 等特 征 。文 中先 从 运 动 检测 和 亮 颜色 检 测排 除一 些 干扰 ， 然后 利用 离散 分形 布 朗增 量 随机 场模 型 （ Ｆ Ｉ ） 行对 火 灾和 干 扰物 的分类 识 Ｄ ＢＲ 进
因火 灾预 报 方法 。文 中基 于 火 灾图像 特 征 根 据 运 动检 测提 取 出疑 似 火 灾区域 ， 根 据 颜 色决 策 再
排 除掉 不具 有 火焰颜 色的物体 ， 最后 再利 用 离散 分 形布 朗增 量场进 行 识 别 。 实验 结果 表 明 ， 算 该
法对 于 小样本 、 线性 的分 类 问题 效 果 显 著 ， 法 能 较好 地将 煤矿 井 下 的 火 源 与干 扰 源 区 别 开 非 该
来 ， 较 高 的识别 率和 较 强的 鲁棒 性 ， 降低误 报 、 有 可 漏报 。
关 键词 ：煤矿 ；外 因火 灾 ；图像 ； 测 ； 别 预 识
中图分 类 号 ： Ｐ３ ２ Ｔ ９ 文献 标 志码 ： Ａ
０ 引 言
煤矿 的主要灾 害之一是矿井火灾。按其成因可分为外因火灾和内因火灾 ， 中由于外来火源引起的 其 火灾 ， 称外因火灾 。外 因火灾的原因主要有 ： 明火 ， 如吸烟 、 电焊 、 电炉 ； 电气火 、 电缆 、 开关 、 电机过负荷、 短路 、 电火花 ； 违规 爆 破 ； 瓦斯 、 煤尘 爆 炸 引起 ； 械 摩 擦 及 物碰 撞 可 燃 物 引起 ； 机 液压 液 闪 火 等 ¨ 。外 因火
命财产安全。近年来 ， 由于煤矿放顶煤综采工作面的不断增加 ， 以及可能成 为潜在火源的采掘机 电设备 的高度集中 ， 长距离运输 的皮带运输机和矿用电缆的大量使用 ， 低闪点液压液的闪火 ， 致使煤矿安全形势 更 加不 容 乐观 ］ 。传统 的火 灾探测 多 集 中于感 温 、 烟 、 光 等 探测 器 ， 易 受潮 湿 、 感 感 容 粉尘 多 及 电磁 干扰
灾所 占比例虽 小 （ 占 ４ ～１％ ） 但 因为外 因火 灾发 生 比较 突然 ， 仅 ％ ０ ， 且发 展速 度快 ， 火势 凶猛 ， 而且煤 矿 井 下易燃 物 一般 较多 ， 引起 较 大损失 。据统计 ， 矿重 大 恶性火 灾事 故 ９ ％ 以上 是 由外 因火 灾所 引 起 ， 易 煤 ０ 占 总数 的 ２ ％ ～３ ％． ５ ０ 因此如 果不 能及 时发 现 和控 制 ， 生 的危 害后果 比较 严重 ， 产 将会 带 来 巨大 的损 失 和生
第３ ２卷 第 ３ 期
２１ ０
大 学 学
报
Ｖ０． ２ Ｎｏ ３ １３ ．
Ｍａ． ｙ ２０１ ２
Ｊ Ｕ Ａ Ｆ ＸＩ ＡＮ Ｕ Ｖ Ｒ ｒ Ｙ Ｏ Ｃ Ｅ Ｃ ＮＤ Ｔ Ｃ ＯＬ Ｙ Ｏ ＲＮ Ｌ Ｏ ’ ＮＩ Ｅ Ｓ ｒ Ｆ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ａ Ｅ ＨＮ ＯＧ
大 等环 境 因素影 响 ， 而会 导致误 报 和 漏 报 。而 运 用 图像 处 理 技术 ， 用 火 灾 火 焰 的 图像 特 征 可 以 较好 从 利 地解 决 这些 问题 。图像 型火 灾预 测预 报 外 因火 灾 可 以在煤 矿 井 下 可 能发 生 火 灾 的危 险地 点 如 电 气设 备 安 放点 和一 些偏 远 的巷 道 、 拐道 等处 进行 监测 ， 把火 源 与 矿灯 、 头 、 动 的车灯 等 干扰 物 进行 分类 识 别 ， 烟 移 及 时发 现 险情 ， 在火 灾发 生 的初始 阶 段及 时发 现 火 源 ， 利用 火 灾 监 测装 置 可 以在 电器 设 备 或 动 力 电缆 发
别， 当判断结果为火焰时进行报警 ， 系统工作流程如图 １ 所示。
１ 运动检 测
基于煤矿井下黑暗的特点 ， 图像获取采用彩色 Ｃ Ｄ￣ ｇｇ 夜视 的方式 ， Ｃ ｎＩ ｂ ： 在光线较强处 ， 红外灯关 闭，
收 稿 日期 ： ０ ２—０ ２１ ４—１ ０
基金项 目：陕西省教育厅专项（ １Ｋ ９ ８ ；西安科 技大学培育基金（ Ｏ ０ １ ） １Ｊ ０ ０ ） ２ １ ０Ｏ 通讯作者 ：王嫒彬（ ９ ７一） 女 ， １７ ， 河南平顶山人 ， 硕士 ， 讲师 ， 主要从事煤矿安全监控的研究
３０ ９
西 安 科 技
大 学 学 报
２１ ０２丘
反之 ， 在较 黑 暗的地方 ， 红外灯 自动 打开 。在摄 像 机所 采 集 的视 频序 列 中 ， 火焰 呈运 动特 性 ， 而其它 大 多数 物 体 呈 静 止状 态 ， 静 态 物 体 颜 色 与火 焰 若 接近 ， 将会 影 响火焰 的提 取 。因此 ， 首先 为消 减背 景 干扰 ， 用运 动 检测 提 采 取火 焰 疑似 区域 。 由于 减背 景 法 ］ 直接 得 到 运 动 对象 的位 置 、 小 、 可 大 形 状等 信息 ， 且计 算 复杂度 适 中 ， 以文 中采用 该 法 进 行运 动 区域 检 测 。方 所
法如 下
假设 ，， ＋和 Ｂ分 别为 相邻 两帧 图像及 背 景 图像 ， 相邻两 帧 图像进 对 行差 分得 到 帧问差 分 图像 ， 当前 帧 和 背 景 帧 差 分 获得 背 景差 分 图像 对
文章编号 ：１７ ９ １ （０ ２ ０ ０ ８ ０ ６２— ３ ５ ２ １ ）３— ３ ９— ５
基 于 图像 型 的煤 矿 早 期 外 因 火 灾 预 测 及 识 别 方 法 研 究
王媛彬 ， 马宪 民
（ 西安科技大学 电气与控制 工程 学院 ， 陕西 西安 ７０ ５ ） １０４
摘
要 ： 对传 统煤 矿 井下 火 灾预 测 易受环 境 影响 的不 足 ， 中提 出 了一种基 于 图像 型 的煤 矿 外 针 文