现有智能矿用精确人员定位系统[1-2]在井下人员遇险失去手动触发求救按钮能力时,人员标签会检测到携带者跌倒并立即上传跌倒信息, 地面监控中心接收到跌倒信息后启动应急处理机制, 如果人员长时间处于静止状态, 则系统判断该人员出现危险, 触发自动求救报警,并通知管理人员对其进行救援。如果井下某工作人员由于某种非事故原因而在原地停留时间超过设置的自动求救时间阈值,则系统会错误触发报警信号,造成救援资源浪费[3-4]。
由于煤矿灾害所涉及的因素较多,例如瓦斯灾害事故可能伴随粉尘灾害、火灾等事故[5-7],导致人员伤亡的因素有高温、窒息、中毒等,涉及瓦斯、甲烷、CO、温度、生命特征等传感器的监控数据,要完全对各类传感器的数据进行定量评价很困难。层次分析法是一种将定性分析和定量分析相结合的决策方法。该方法通过对影响因素进行两两比较,构造判断矩阵,并确定各元素的权重,为决策方案的选择提供依据。传统层次分析法的判断矩阵一旦设置后,无法实时响应影响因素的变化,当影响因素数值发生改变后,需要重新设置判断矩阵才能获得正确的决策方案。因此,本文对层次分析法进行改进,并应用于智能矿用精确人员定位系统应急处理机制中。根据传感器的实时数据,对层次分析法的判断矩阵进行实时调整,再对自动上报的报警信息的真实性进行判断,提高报警准确率。
井下精确人员定位系统结构如图1所示。人员标签由井下人员携带,用于获取人员相关信息;读卡器用于获取人员标签的位置、求救信息等数据;数据集中器通过无线通信方式获取读卡器上的数据并上传至人员定位分站;监控分站负责获取各类传感器数据;管理服务器根据人员定位分站上传的数据以及监控分站[8]上传的各类传感器数据做出相应的应急处理决策。
图1 精确人员定位系统结构
Fig.1 Structure of precise personnel positioning system
改进层次分析法流程如图2所示。
图2 改进层次分析法流程
Fig.2 Flow of improved analytic hierarchy process
首先建立层次分析法的评价指标体系;然后创建相应的判断矩阵:采用1—9标度方法对该报警点处的实时传感器数据进行标度,用标度后的传感器数据对判断矩阵的参数进行实时修正;最后使用修正后的判断矩阵计算出报警信息类别的权重。1—9标度方法中,标度值越大,表示传感器数据超标越严重,标度值为1表示传感器数据最优,标度值为9表示传感器数据超标最严重。
采用模糊综合评价法构建评判矩阵[9-10],步骤如下:
(1) 设uij为灾害事故Di对传感器指标Sj的影响程度,其中i=1,2,…,m,m为灾害事故数,j=1,2,…,n,n为传感器指标个数,生成矩阵U。
(1)
(2) 设vjr为传感器指标Sj对报警要素Er的影响程度,其中r=1,2,…,l,生成矩阵V。
(2)
(3) 对Di按事故发生率进行单级综合评价,设yi为Di的指标权重,生成矩阵Y,Y={ y1,y2,…,ym}。
(4) 对Er按与伤亡事故的关联度进行单级综合评价,设wr为Er的指标权重,生成矩阵W,W={w1,w2,…,wl}。
(5) 传感器指标集S(S={S1,S2,…,Sn})相对灾害事故集D(D={D1,D2,…,Dm})的综合评判矩阵为T=YU={t1,t2,…,tn}。
(6) 传感器指标集S相对报警要素集E(E={E1,E2,…,El})的综合评判矩阵为R=WVT={r1,r2,…,rn}。
(7) 由于煤矿井下不同区域事故发生概率和事故后果严重程度有所差别,设置差异因子Q和
(8) 矩阵T修正为T′=TQ={q1t1,q2t2,…,qmtn},矩阵R修正为R′=RP={p1r1,p2r2,…,pmrn}。
将精确人员定位系统应急处理机制的评价体系分为目标层A、指标层B、决策层C,见表1。邀请专家以评判矩阵T′和R′为参考标准,对各传感器指标的相对重要性打分,以确定各判断矩阵的参数:
(1) AB层判断矩阵,即相对于目标层、指标层各因素的相对重要性比较,见表2。其中,axy为Bx与By相对A1重要性的比较值,x,y=1,2,…,z,z为传感器个数。
表1 应急处理机制的评价体系
Table 1 Evaluation system of the emergency treatment
mechanism
目标层A指标层B决策层C报警信息准确性A1传感器B1准确C1传感器B2︙环境误报C2传感器Bz健康误报C3
表2 AB层判断矩阵
Table 2 AB layer judgment matrix
A1B1B2…BzB11a12…a1zB21/a121…a2z︙︙︙1︙Bz1/a1z1/a2z…1
(2) BzC判断矩阵,即传感器Bz数据在决策层中相对重要性比较,传感器Bz的数据是实时变化的,因此在BzC判断矩阵中需要对矩阵的初始参数值进行修正,使判断矩阵能够实时响应传感器所处位置状况的变化,见表3,其中bz1为C2与C1相对Bz重要性的比较值,bz2为C3与C1相对Bz重要性的比较值,bz3为C3与C2相对Bz重要性的比较值,bzrt为传感器Bz的实时数据标度值。
表3 BzC判断矩阵
Table 3 BzC judgment matrix
BzC1C2C3C11bzrt/bz1bzrt/bz2C2bz1/bzrt1bzrt/bz3C3bz2/bzrtbz3/bzrt1
如果工作人员在井下较长时间处于静止状态,精确定位系统会自动触发报警装置,产生报警的情况分为灾害事故导致人员伤亡或受困;工作人员身体突发疾病。
井下人员伤亡与灾害事故的发生密切相关,当井下发生灾害事故后,必然会导致一种或多种传感器数据异常,例如在发生火灾的区域,温度、CO、烟雾等传感器会上报异常的数据信息,此时可以判断系统收到的自动报警信息为真实报警。
如果井下人员由于突发疾病昏迷跌倒,长时间静止不动触发自动报警,人员标签上的生命特征传感器会检测到异常数据并将该数据随报警信息上报。当系统收到自动报警信息后,分析出该人员的生命特征传感器数据出现异常,系统收到的报警信息为真实报警。如果系统收到自动报警信息后,分析出该人员所处位置的各类传感器以及生命特征传感器数据无明显异常,此时认为该区域未发生灾害事故且该人员身体状态良好,则上报的报警信息为误报警。
在参考煤矿事故统计[11-12]中各类型事故发生次数及伤亡人数的数据基础上,综合理论分析和专家咨询意见,选取了4类环境传感器B1—B4(压力传感器B1、瓦斯传感器B2、风速传感器B3、温度传感器B4)和1类生命特征传感器B5,构建了应急处理机制的评价体系,并确定了各判断矩阵的参数,见表4—表9。
表4 AB层判断矩阵仿真参数设置
Table 4 AB layer judgment matrix simulation
parameter setting
A1B1B2B3B4B5B112471/2B21/21351/2B31/41/3131/3B41/71/51/311/4B522341
表5 B1C判断矩阵
Table 5 B1C judgment matrix
B1C1C2C3C11b1rt/23b1rtC22/b1rt16b1rtC31/3b1rt1/6b1rt1
表6 B2C判断矩阵
Table 6 B2C judgment matrix
B2C1C2C3C11b2rt/33b2rtC23/b2rt16b2rtC31/3b2rt1/6b2rt1
表7 B3C判断矩阵
Table 7 B3C judgment matrix
B3C1C2C3C11b3rt/52b3rtC25/b3rt15b3rtC31/2b3rt1/5b3rt1
采用Matlab软件搭建仿真平台,验证精确人员定位系统的应急处理机制在收到井下人员报警信息后,对该报警信息准确性的判断。
(1) 通过打分设置各判断矩阵的初始值。
表8 B4C判断矩阵
Table 8 B4C judgment matrix
B4C1C2C3C11b4rt/62b4rtC26/b4rt15b4rtC31/2b4rt1/5b4rt1
表9 B5C判断矩阵
Table 9 B5C judgment matrix
B5C1C2C3C115b5rtb5rt/3C21/5b5rt1b5rt/7C33b5rt7b5rt1
(2) 人员标签向监控中心上报报警信息,应急处理机制在收到报警信息后,读取该人员标签位置处的环境传感器数据及由人员标签上报的穿戴传感器数据。
(3) 对传感器数据进行标定,得到b1rt,b2rt,b3rt,b4rt,b5rt,然后分别对判断矩阵B1C,B2C,B3C,B4C,B5C进行修正。
(4) 根据修正后的判断矩阵,用层次分析法计算出决策层权重值c1,c2和c3。
(5) 当c1>c2且c1>c3时,认为该报警信息是准确的,报警真实性参数赋值为1,否则为误报警信息,赋值为0。
采用改进层次分析法对报警信息进行分析处理的结果如图3所示。
图3 采用改进层次分析法对报警信息进行分析处理的结果
Fig.3 The results of the alarm information analyzed
by improved analytic hierarchy process
从图3可看出,通过改进层次分析法分析遇险人员所处位置环境传感器及由人员标签上传的穿戴传感器的数据,排除了部分报警信息。
报警真实值为1和0时,对应的传感器数据标度值见表10。
从图3和表10可看出,当报警处的环境传感器和穿戴传感器的综合指标较差的情况下,上报的报警信息极有可能是由员工遇险、身体状态异常或受困而触发的,此时上报的报警信息被确认为真实报警;当报警处环境传感器和穿戴传感器的综合指标都较优的情况下,此时上报的报警信息被确认为无效报警,与实际情况相符。因为在各项传感器指标正常的情况下,工作人员遇到无法动弹、昏迷、受伤等紧急情况的概率是很低的,此时系统收到的自动上报报警信息可判断为由非事故原因触发的误报警。
表10 部分报警真实值与传感器标度值
Table 10 Part of the alarm true value and the
sensor scale value
报警真实值压力传感器标度瓦斯传感器标度风速传感器标度温度传感器标度穿戴传感器标度187657021131167984022142132128
提出了一种基于改进层次分析法的智能矿用精确人员定位系统应急处理机制,该应急处理机制根据各类传感器的标度数据,对层次分析法的判断矩阵参数进行实时修正,依据修正后的判断矩阵,对报警信息的准确性进行判断。仿真测试结果表明,应急处理机制采用了能实时调整判断矩阵参数的改进层次分析法后,可有效地判断出报警信息的真实性,排除无效报警信息,从而提高了应急处理机制的报警准确率。
[1] 吴畏,唐丽均,蒋德才.一种矿用智能精确人员定位系统设计[J].工矿自动化,2017,43(5):72-75.
WU Wei,TANG Lijun,JIANG Decai.Design of an intelligent accurate personnel positioning system for mine[J].Industry and Mine Automation,2017,43(5):72-75.
[2] 贾骥.基于高精度的矿用智能精确人员定位系统设计[J].煤矿现代化,2018(5):124-125.
JIA Ji.Design of intelligent intelligent personnel location system based on high accuracy[J].Coal Mine Modernization,2018(5):124-125.
[3] 朱连杰,陈正宇,田晨林.基于可穿戴设备的跌倒检测方法综述[J].计算机工程与应用,2019,55(18):8-14.
ZHU Lianjie,CHEN Zhengyu,TIAN Chenlin.Review of detection method based on wearable devices[J].Computer Engineering and Applications,2019,55(18):8-14.
[4] 孙子文,李松,孙晓雯.基于D-S证据理论的人体跌倒检测方法[J].计算机工程与科学,2018,40(5):829-835.
SUN Ziwen,LI Song,SUN Xiaowen.A human fall detection method based on D-S evidence theory[J].Computer Engineering & Science,2018,40(5):829-835.
[5] 胡国庆,刘丽超,范维健.煤矿井下自然灾害监测与人员安全系统[J].工业技术创新,2020,7(1):47-52.
HU Guoqing,LIU Lichao,FAN Weijian.Natural hazard monitoring and personnel safety system in underground coal mine[J].Industrial Technology Innovation,2020,7(1):47-52.
[6] 赵一伟.浅析煤矿井下灾害及其防治[J].能源与节能,2018(7):53-54.
ZHAO Yiwei.Brief analysis of underground disasters and their prevention and control in coal mines[J].Energy and Energy Conservation,2018(7):53-54.
[7] 赵华峰.煤矿井下通风灾害预防研究[J].机械管理开发,2017,32(4):142-143.
ZHAO Huafeng.Study on prevention disaster of mine ventilation[J].Mechanical Management and Development,2017,32(4):142-143.
[8] 邢少妹,刘海峰.煤矿安全监控分站模拟软件设计[J].工矿自动化,2019,45(12):68-74.
XING Shaomei,LIU Haifeng.Design of simulation software of mine safety monitoring substation[J].Industry and Mine Automation,2019,45(12):68-74.
[9] 李欢,王涌川.基于模糊层次分析法的页岩气钻井井喷事故风险评价[J].安全与环境工程,2018,25(2):126-130.
LI Huan,WANG Yongchuan.Risk assessment of shale gas drilling blowout accidents based on fuzzy analytic hierarchy process[J].Safety and Environmental Engineering,2018,25(2):126-130.
[10] 李学华,王宏伟.基于模糊层次分析法的正利矿安全管理系统评价[J].煤矿机械,2017,38(7):176-177.
LI Xuehua,WANG Hongwei.Evaluation of safety management system of Zhengli Mine based on fuzzy analytie hierarchy process[J].Coal Mine Machinery,2017,38(7):176-177.
[11] 蒋星星,李春香.2013—2017年全国煤矿事故统计分析及对策[J].煤炭工程,2019,51(1):101-105.
JIANG Xingxing,LI Chunxiang.Statistical analysis on coal mine accidents in China from 2013 to 2017 and discussion on the countermeasures[J].Coal Engineering,2019,51(1):101-105.
[12] 孟远,谢东海,苏波,等.2010年—2019年全国煤矿生产安全事故统计与现状分析[J].矿业工程研究,2020,35(4):27-33.
MENG Yuan,XIE Donghai,SU Bo,et al.Statistics and analysis of coal mine production safety accidents in China from 2010 to 2019[J].Mineral Engineering Research,2020,35(4):27-33.
TANG Lijun,WU Wei,LIU Shisen.Application of improved analytic hierarchy process in the emergency treatment mechanism of precise personnel positioning system[J].Industry and Mine Automation,2021,47(10):110-114.