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基于声音识别的煤矿重特大事故报警方法研究

孙继平 余星辰

孙继平,余星辰.基于声音识别的煤矿重特大事故报警方法研究[J].工矿自动化,2021,47(2):1-5..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17715
引用本文: 孙继平,余星辰.基于声音识别的煤矿重特大事故报警方法研究[J].工矿自动化,2021,47(2):1-5..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17715
SUN Jiping, YU Xingche. Research on alarm method of coal mine extraordinary accidents based on sound recognitio[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(2): 1-5. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17715
Citation: SUN Jiping, YU Xingche. Research on alarm method of coal mine extraordinary accidents based on sound recognitio[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(2): 1-5. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17715

基于声音识别的煤矿重特大事故报警方法研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17715
基金项目: 

国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)

详细信息
  • 中图分类号: TD77

Research on alarm method of coal mine extraordinary accidents based on sound recognitio

  • 摘要: 煤矿瓦斯与煤尘爆炸会产生爆炸声,煤与瓦斯突出会产生煤炮声、支架发出的嘎嘎声和破裂折断声等,冲击地压会产生巨大的岩石破碎声响和震动等,煤矿透水会发出“嘶嘶”的水叫声、大量透水会产生水流声等,煤矿顶板冒落会发出顶板断裂声、煤岩落地撞击声、支护损毁声等。针对煤矿重特大事故声音特点,提出了煤矿井下瓦斯与煤尘爆炸、煤与瓦斯突出、冲击地压、水灾、顶板冒落等事故报警方法:各事故声音的时域和频域特征与其他声音不同,可通过矿用防爆拾音设备和系统实时监测声音,通过声音智能分析和声音频率、幅度、短时能量等特征参数分析感知事故并报警;通过监测和分析不同监测地点声音强度特征、声音发生的先后关系和防爆拾音设备损坏的先后关系等判定事故发生地点;根据各事故特点提出了多信息融合分析的灾害识别方法,减小工作面落煤、爆破作业、采煤设备、掘进设备、运输提升设备、供电设备、乳化液泵、水泵和局部通风机工作等产生的声音干扰。论述了不同拾音设备的优缺点,矿用拾音设备宜采用麦克风阵列;研究了适用于煤矿重特大事故的声音识别分类器。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2021-02-20

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