矿井外因火灾早期探测及风烟流联动系统研究

摘要

矿井火灾因突发性强、救灾灭火难度大而易导致重大人员伤亡,早期快速的火灾识别和应急控制是防止重特大事故发生的关键。目前井下所采用的火灾探测方法是通过在固定地点布置火灾特征气体传感器监测早期火灾特征,方法较为单一且具有较大的滞后性;井下一旦发生火灾,在强烈的通风与热动力相互作用下会迅速扩大燃烧强度和范围,极大的威胁人员生命安全。此外,大多数矿井未实现通风设施的智能化控制,无法及时控制灾害蔓延导致人员的重大伤亡。基于此,本文运用基于深度学习的视觉检测技术与多传感器火灾监测技术相结合对井下火灾进行探测,采用PLC控制技术构建了火灾应急自动化调控系统,实现灾变时的远程应急联动控制。本文主要工作如下:基于单阶段目标检测算法YOLOV5实现火灾探测,运用标签平滑策略优化了模型训练过程,采用数据增强方法进一步丰富了数据集,通过与原模型对比发现,所采用的策略对训练精度具备优化作用。将SE、CBAM、ECA和CA四种注意力机制添加至主干网络和网络颈部的不同位置。研究发现将注意力机制添加至主干网络的训练效果较好,其中ECA注意力机制相对于其他注意力机制效果最优。为满足YOLOV5检测网络中小目标的检测需求,在原网络上增加极小目标的检测特征图,最终输出特征图大小为160×160。经验证,这种方法在同等条件下可检测出更多的小目标。最后通过双目相机与YOLOV5相结合,实现火源点的精确定位,完成火灾的视觉探测。采用数值模拟方法,以转龙湾胶带巷为例,建立火灾演化模型。通过对6种不同风速工况模拟发现,随着风速的增加,胶带引燃距离也随之增加,巷道内火灾的热释放率呈上升趋势。通过分析烟雾、CO和温度的运移规律,得出在不同风速条件下探测火灾早期特征的最佳空间位置;分析不同风速巷道内能见度及CO对人员逃生的影响作用。对转龙湾Ⅱ-3煤后部胶带巷和西部采区进行全尺寸建模,研究灾变时采取火灾应急联动控制方法后烟流运移规律。对转龙湾煤矿进行防火分区的划分,并对不同区域内进行灾变模拟及网络解算,分析灾变对整个通风网络的影响作用,发现灾变后进行控风仍满足各用风地点的风量需求。为保证灾变控制的实时性,利用视觉检测技术和传感器监测技术全面探测火灾特征,并提出了火灾远程应急联动调控方法,构建了通风设施自动化控制系统。采用以PLC为核心的主控制器,并增加就地遥控和触摸屏等多种触发方式。基于多种逻辑控制实现了通风设施基本的运行需求及灾变控制需求,控制器采用备用电池进行冗余设计,保障灾变断电后控制器仍具备相应的控制功能。

目录

摘要

abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容及技术路线

2 火灾多元探测机理及灾变控制理论

2.1 火灾视觉探测理论

2.2 火灾模拟控制方程

2.3 矿井火灾烟流防控技术分析

2.4 本章小结

3 矿井火灾早期探测技术研究

3.1 目标检测算法

3.2 基于YOLOV5 的火灾检测算法

3.3 基于YOLOV5 的网络优化

3.4 火灾探测实验效果测试

3.5 双目立体视觉火源点精确定位

3.6 火源点定位实验

3.7 本章小结

4 矿井火灾烟流演化规律研究

4.1 矿井火灾模拟方法

4.2 矿井火灾演化模型建立

4.3 数值模拟结果分析

4.4 全尺寸灾变烟流控制模拟

4.5 防火分区划分及灾变时期网络解算

4.6 本章小结

5 矿井火灾风烟流应急联动控制系统

5.1 联动控制方法

5.2 通风设施自动化设计

5.3 本章小结

6 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 创新点

6.3 研究展望

参考文献