基于激光光谱技术的煤矿突水水源判识研究

发布时间：2017-05-04 01:09

  本文关键词：基于激光光谱技术的煤矿突水水源判识研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在当今社会主要的能源为煤炭,而煤炭大多数都是从地下开采得到的。这使得煤炭开采在我国一直都是一个危险的行业,整个行业的安全性都受到质疑。煤矿突水发生的频率很频繁,而且一旦突水,会淹没整个巷道,危害到井下工作职工的性命,也会带来不同程度的经济损失。在技术发达的今天,对于煤炭行业中的选用的突水监测系统并不能完成实时的在线获得井下水源的变化,而无法精确的完成预警任务。而获得井下水源的变化信息关键在于怎么样对不同的水源进行识别判断。本文以激光光谱技术为依据,提出了利用水源光谱图来识别不同种水源的新方法,以便能更准确地、更快速及更可靠的实现井下水源的预测。 针对煤矿井下突水事故,本文提出了一种利用激光光谱的技术来对煤矿突水水源判识的方法。首先分析了煤矿井下突水事故发生的种类以及其识别方法,重点介绍了突水灾害的检测以及识别,然后对文中构建的整个突水判识的系统做了简单介绍。本文选择了小波分析算法对所含噪声的信号进行处理,可以还原荧光信号数据的真实信息。文章以激光光谱技术理论为基础,利用K最近邻法不需要线性可分的模式集合的优势,来识别不同水源的光谱信号,从而实现突水源的预测。最后利用MATLAB软件对K最近邻法搭建的算法模型进行仿真测试,证明了利用激光光谱技术能够很好对突水水源的类别进行分类,这样能够对未来的井下水源监测系统进行改进,达到更好的监测效果。 仿真测试结果表明：利用激光光谱技术判识井下水源灾害具有可行性,有很大的优势。能够利用光谱数据分析得到井下水源的变化情况,使得减少井下因突水事故产生的人员伤亡,经济损失,对保障煤炭的安全生产的意义重大。而且在本文应用的数据分类方法也可以运用在其他需要安全监控的系统中,能广泛的运用在实际生产生活中。
【关键词】：煤矿突水 激光诱导荧光光谱 K最近邻法 小波分析
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD745;TN249
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-22
• 1.1 选题背景和研究意义14-16
• 1.1.1 选题背景14-15
• 1.1.2 本课题的研究意义15-16
• 1.2 研究现状与存在的问题16-19
• 1.2.1 国外突水方法研究现状16
• 1.2.2 国内突水方法研究现状16-17
• 1.2.3 信号滤波方法17-18
• 1.2.4 数据判别算法18-19
• 1.3 本文研究的目的19-20
• 1.3.1 研究课题的目的19-20
• 1.3.2 工作原理20
• 1.4 论文的研究内容20-22
• 2 煤矿突水源和激光光谱介绍22-28
• 2.1 煤矿突水源判识22-23
• 2.1.1 常见矿井水害22-23
• 2.1.2 矿井水灾危害23
• 2.2 激光光谱技术介绍23-27
• 2.2.1 激光光谱技术原理23-25
• 2.2.2 选择LIF技术完成水源判别25-27
• 2.3 本章小结27-28
• 3 系统总体设计28-34
• 3.1 系统所具有的功能28
• 3.2 系统的整体设计框架28-31
• 3.2.1 系统采用的控制器29-30
• 3.2.2 系统使用软件介绍30
• 3.2.3 上位机和控制器的通讯30-31
• 3.3 搭建整个系统31-32
• 3.3.1 器件选型31
• 3.3.2 软件设计31-32
• 3.4 监控界面32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 4 光谱信号滤波处理34-50
• 4.1 小波分析概述34-35
• 4.2 小波变换的分类处理35-37
• 4.2.1 连续小波变换35-36
• 4.2.2 离散小波变换36-37
• 4.3 Mallat算法计算过程37-39
• 4.4 小波函数介绍39-43
• 4.5 小波分析降噪处理43-49
• 4.5.1 小波降噪的关键43-46
• 4.5.2 小波阈值降噪方法46-48
• 4.5.3 小波滤波效果的评价指标48-49
• 4.6 本章小结49-50
• 5 K最近邻法判识突水源50-68
• 5.1 K最近邻法的分类过程50-52
• 5.1.1 K最近邻法简介50-51
• 5.1.2 K最近邻法的计算方法51-52
• 5.2 准备工作52
• 5.3 聚类方法说明52-59
• 5.3.1 聚类分析的关键53-56
• 5.3.2 最短距离系统聚类法56
• 5.3.3 最短距离的优点56-57
• 5.3.4 分类的实现过程57-58
• 5.3.5 基于改进的KNN算法58-59
• 5.4 所需算法描述59-64
• 5.4.1 训练算法设计60-62
• 5.4.2 测试算法设计62-63
• 5.4.3 小簇或孤立点算法设计63-64
• 5.5 分类算法研究64-66
• 5.5.1 选择适合的参数64-65
• 5.5.2 KNN复杂度研究65-66
• 5.6 K最近邻法模型构建66-67
• 5.7 本章小结67-68
• 6 突水判识系统的仿真测试68-76
• 6.1 系统模型68
• 6.2 利用小波分析进行降噪68-71
• 6.3 K最近邻法分类水样71-75
• 6.3.1 参数实际选择71-73
• 6.3.2 数据仿真73-75
• 6.4 本章小结75-76
• 7 总结及展望76-78
• 7.1 总结76-77
• 7.2 展望77-78
• 参考文献78-82
• 致谢82-84
• 作者简介及读研期间主要科研成果84

【参考文献】

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本文编号：344107