基于激光诱导荧光的煤矿突水水源识别系统的研制

发布时间：2017-07-25 14:11

  本文关键词：基于激光诱导荧光的煤矿突水水源识别系统的研制

  更多相关文章： 煤矿突水 激光诱导荧光 水质光谱 专家知识库 水参数测量

【摘要】：煤矿灾害一直是煤炭行业的热门话题,随着世界经济的发展以及对能源需求的不断增加,世界各国对煤矿的开采速度在急剧上升,开采范围在不断矿人,在煤矿开采还不能完全机械化的情况下,效率的提高必然将降低开采过程中的安全系数。同时,随着煤矿开采地质条件的复杂程度不断增加,不仅加人了开采难度,而且提高了煤矿开采的危险性,一些已知的和未知的地质因素不断威胁着煤矿的安全生产。煤矿突水事故是影响煤矿安全开采的重要因素之一,每年我国乃至世界因煤矿突水事故造成的直接或间接的经济损失不计其数。煤矿突水米势凶猛,井下排水系统以无能为力,水灾一旦形成,后果不堪设想。但与其他煤矿开采事故不同,突水事故虽发生迅速,但在突水发生前会有很多征兆,比如煤矿涌水水质的温度、流量、PH值和电导率等水质参数会随着涌水水源的改变发生明显的甚至急剧的变化,根据这些变化我们可以初步判断煤矿井下突水水源的改变。本文在此基础上通过一种更加有效和精确的方法即激光诱导荧光技术对突水水源进行检测,通过对水源荧光光谱的分析,不仅可以预测煤矿突水水源的改变,同时还可以精确的判断出变化水源的类型,为煤矿井下突水预警系统提供更加真实可靠的分析数据的同时,提高了系统的预警能力。本文搭建了一整套煤矿井下突水水源预警系统,包括突水水源水质参数和荧光光谱的采集、数据的组网传输、数据的综合分析处理。通过建立专家数据库的方法对水源荧光光谱进行分类,最终得出处理结果,节约了系统的分析时问,提高了系统的实时性,使预警系统更加安全可靠。
【关键词】：煤矿突水 激光诱导荧光 水质光谱 专家知识库 水参数测量
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD745;TN249
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-28
• 1.1 研究背景与意义14-15
• 1.2 国内外研究动态15-25
• 1.2.1 煤矿突水预警技术研究现状15-20
• 1.2.2 水质检测方法研究现状20-25
• 1.3 论文研究的主要内容和结构安排25-28
• 1.3.1 论文研究的主要内容25-26
• 1.3.2 论文的结构安排26-28
• 2 煤矿突水水源识别理论28-50
• 2.1 我国煤矿突水水源类型28-32
• 2.1.1 矿井水来源28-30
• 2.1.2 突水水源类型30-32
• 2.2 突水水源识别指标32-35
• 2.3 突水水源识别方法35-48
• 2.3.1 水温-水位判别法35-36
• 2.3.2 水化学分析法36
• 2.3.3 数学分析法36-48
• 2.3.4 光谱分析法48
• 2.4 本章小结48-50
• 3 激光诱导荧光技术50-72
• 3.1 LIF原理50-57
• 3.1.1 荧光的产生机理50-54
• 3.1.2 荧光的定量分析54-57
• 3.2 LIF光学和电学系统组成57-72
• 3.2.1 荧光染色剂57-58
• 3.2.2 荧光的激发源58-63
• 3.2.3 激发单色器63-65
• 3.2.4 光电传感器65-67
• 3.2.5 荧光检测器67-69
• 3.2.6 输出、控制、数据分析器69
• 3.2.7 本章小结69-72
• 4 突水水源识别模型建立72-76
• 4.1 贝叶斯判别法判断煤矿突水水源的一般步骤72-73
• 4.2 matlab仿真验证73-76
• 5 系统硬件电路组成76-86
• 5.1 荧光光谱检测系统76-77
• 5.2 温度检测系统77-78
• 5.3 电导率检测系统78-80
• 5.4 PH值检测系统80-81
• 5.5 流量检测系统81-82
• 5.6 通信系统82-83
• 5.7 供电系统83-84
• 5.8 本章小结84-86
• 6 突水水源识别平台搭建和系统测试86-94
• 6.1 数据处理软件设计86-88
• 6.2 系统测试88-92
• 6.3 本章小结92-94
• 7 总结和展望94-96
• 7.1 总结94
• 7.2 展望94-96
• 参考文献96-100
• 致谢100-102
• 作者简介及读研期间主要科研成果102

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 孙士惠;;煤矿充水因素分析及水害解决措施[J];能源与节能;2015年01期

2 郭萌;乐志军;;朝川矿一井多因素综合评价突水危险性[J];西部探矿工程;2015年01期

3 赵德康;;矿井突水预测评价方法综述[J];内蒙古煤炭经济;2014年10期

4 叶琳琳;杨丹;王旭;;基于集合经验分解与改进阈值函数的小波变换心电信号去噪方法研究[J];生物医学工程学杂志;2014年03期

5 张雁;刘英锋;吕明达;;煤矿突水监测预警系统中的关键技术[J];煤田地质与勘探;2012年04期

6 周涛;陆惠玲;;数据挖掘中聚类算法研究进展[J];计算机工程与应用;2012年12期

7 黄平华;陈建生;;基于多元统计分析的矿井突水水源Fisher识别及混合模型[J];煤炭学报;2011年S1期

8 熊辉霞;张耀庭;苗雨;;基于BP神经网络的体外索索力预测及MATLAB实现[J];广西大学学报(自然科学版);2011年01期

9 曾洪波;杨天奇;邱韬奋;;一种基于模糊理论的KNN文本分类算法[J];微计算机应用;2011年02期

10 阮艳辉;;小波消失矩与图像消噪效果的关系[J];硅谷;2011年02期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 徐竟天;基于ARM9嵌入式和工业以太网的矿井瓦斯监控系统研究[D];西安科技大学;2011年

2 尹立明;深部煤层开采底板突水机理基础实验研究[D];山东科技大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 卢祖炎;基于PLC的环境模拟试验控制系统研究[D];南京理工大学;2013年

2 刘彪;基于WinCC的环境模拟试验监控系统设计与实现[D];南京理工大学;2013年

3 魏超;基于小波变换的心电信号自动分析技术[D];郑州大学;2011年

4 林云飞;基于小波分析的超声波透射法基桩检测信号处理[D];长沙理工大学;2011年

5 冯现大;井巷围岩破断突水模型试验及其数值模拟方法研究[D];山东大学;2010年

6 史佳晨;基于小波变换的图像去噪算法研究及其FPGA实现[D];南京理工大学;2010年

7 徐丽丽;基于小波变换—神经网络的电力电子电路故障诊断[D];内蒙古工业大学;2009年

8 赵国栋;信号处理中的滤波方法及应用[D];华中科技大学;2009年

9 张莉;基于小波—混沌理论的脑电信号分析在癫痫诊断中的应用[D];吉林大学;2009年

10 杨海丽;小波变换在数字图像降噪处理中的应用[D];西南石油大学;2007年

，

本文编号：571734