一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法与流程

1.本发明涉及煤矿灾害技术领域，特别是一种基于无线传感器网络的煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法。


背景技术：

2.我国是一个煤矿大国，地下煤矿众多，煤矿安全是我国安全生产的重中之重。众所周知，煤矿井下是一个事故高发环境，突发矿难往往会造成不同程度的人员伤亡，财产损失。为了减小灾害的影响，相关部门通常只能提前安排部署应急预案，灾害后往往由于对灾害信息未知而不能够做出正确而紧急的决策，不能及时进行应急救援指导。
3.在巷道等长链状空间中，通常会部署一些无线传感器节点，构成无线传感器网络，用作环境监测，作为井下环境信息的获取源。巷道开拓，巷道掘进，煤炭开采等过程中会产生一些易燃易爆性气体，遇明火即发生爆炸；同时也会发生一些像岩爆，突涌水等煤矿灾害。这些灾害的一个共通点是会给井下原先部署的传感器节点带来一定的冲击作用，甚至是一些高温高压作用，从而改变节点原有的状态，对传感器网络造成一定的破坏。节点受此影响，可能会失效，可能会脱离初始位置而继续工作，还能保持正常工作的节点在灾变后会重新建立一个新的网络，其功能同原始网络。
4.针对这种情况，初始条件下部署的无线传感器网络不管在灾变前还是灾变后仅能实现预期的环境监测的功能，并不能够根据实际的环境条件而获取不同的环境信息，甚至挖掘不同环境信息潜在的灾变信息，也不能够发挥指导应急救援的作用。
5.灾变后，我们所关注的是灾变信息，包括灾变位置，灾变类型，灾变时间，灾变强度，灾变影响等等，这些信息可指导我们进行应急救援，尽量减少因信息匮乏而带来的人员生命财产损失。因此，煤矿井下亟需这样一种基于无线传感器网络的长链状空间灾变信息估计方法。


技术实现要素：

6.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于无线传感器网络的煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法，在煤矿井下预先部署无线传感器网络条件下，通过无线传感器网络节点灾变前后的不同时空环境信息对比预测，结合相关灾变先验知识，可实现无线传感器网络灾变前环境监测，灾变后灾变信息估计的双重功能。
7.本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：根据本发明提出的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法，采用具有自组网能力的无线传感器网络估计煤矿井下长链状空间灾变信息，煤矿井下长链状空间灾变信息包括灾变的最小影响范围、灾变位置和灾变时间；其中，无线传感器网络包括多个无线传感器节点，多个无线传感器节点包括m个普通节点和多个汇聚节点，m为大于1的整数，第1个至第m个无线传感器节点为普通节点，第m 1个至第m n个无线传感器节点为汇聚节点，n为汇聚节点的总数；普通节点呈链状的依次顺序
部署在巷道的两侧或顶部且普通节点之间是等距的，汇聚节点部署在巷道的两端；估计煤矿井下长链状空间灾变信息的方法如下：步骤一、多个无线传感器节点形成一个网络，实时获取每个无线传感器节点的信息数据，信息数据包括初始位置信息、身份信息id和节点的类型，第i个无线传感器节点的初始位置信息、身份信息id和节点的类型分别为xi、idi和ti，节点的类型是指普通节点和汇聚节点；根据信息数据生成每一个无线传感器节点的第一信息表，通过网络内无线传感器节点之间的传输与交换，生成扩展后的第一信息表nt，扩展后的第一信息表nt包括整个网络内所有无线传感器节点的信息数据；i为整数且0《i《m n；步骤二、当发生灾变，无线传感器节点重新组网形成应急救援网络，获取应急救援网络下每个无线传感器节点的当前位置信息、身份信息和节点的类型，其中，第i个无线传感器节点的当前位置信息、身份信息和节点的类型分别为x*i、id* i
和t* i
，根据x*i、id* i
和t* i
扩展第二信息表nt*，nt*包括应急救援网络下所有无线传感器节点的当前位置信息、身份信息和节点的类型；步骤三、汇聚节点根据第二信息表nt*，找到最小编号为s的无线传感器节点，获取nt中第s个无线传感器节点的初始位置信息x s
，根据x s
得出灾变的最小影响范围，所述灾变的最小影响范围是[x s
，x*s]；步骤四、第s个无线传感器节点记录和第s-1个无线传感器节点失去通信的时间点，该时间点作为估计出的灾变时间zt；步骤五、无线传感器节点判断出灾变类型，根据灾变类型获得灾变运动的速度；获得第s个无线传感器节点的位移的变化量δx s = x* s
ꢀ‑
x s
，根据第s个无线传感器节点的加速度记录第s个无线传感器节点在受到外界瞬时载荷的时间t；根据zt得出灾变的运动时间间隔δt=t-zt，然后将灾变运动的速度与δt相乘得出灾变的位移x1，那么灾变位置表示为x1 δx s
。
[0008]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，无线传感器节点包括处理器模块、备用电源模块、加速度传感器和用于判断灾变类型的传感器模块。
[0009]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，发生灾变是指：当存在至少两个无线传感器节点不工作或无线传感器节点的位置已经发生改变。
[0010]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，无线传感器节点还包括防爆外壳模块，防爆外壳模块中设有缓冲减震模块。
[0011]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，汇聚节点靠近外部的控制中心。
[0012]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，传感器模块包括温度传感器、湿度传感器和气体传感器。
[0013]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，气体传感器用于检测的气体包括氧气、一氧化碳、二氧化碳、烟雾和甲烷。
[0014]
作为本发明所述的一种煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法进一步优化方案，
灾害类型包括气体爆炸或突涌水或岩爆。
[0015]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：（1）本发明提出了一种基于无线传感器网络的煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法，通过在煤矿井下长链状空间部署一系列无线传感器节点，分析传感器节点在灾变前后的状态的变化，进而通过数据分析，在结合先验知识的情况下，获得灾变的相关信息。可做到灾害信息实时发布，为应急救援提供信息支持，降低灾害损失；（2）本发明扩展了环境监测网络的功能，在具备环境监测的同时，能够做到灾变信息的估计。
附图说明
[0016]
图1是无线传感器节点模块组成；图2是灾变前后节点分布；其中，（a）是灾变前，（b）是灾变后；图3是一种基于无线传感器节点时空差异，存活状态，与先验知识相结合的灾变信息获取方法结构框图；图4是灾变前后节点内部网络节点信息表wnt。
具体实施方式
[0017]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
[0018]
本发明的一种基于无线传感器网络的煤矿井下长链状空间灾变信息估计方法，其基础设施要具备一个无线传感器网络。
[0019]
如图1所示，无线传感器网络由无线传感器节点组成。该传感器节点包括：处理器模块、备用电源模块，传感器模块，缓冲减震模块和防爆外壳模块。
[0020]
核心模块包括：处理器模块、备用电源模块和传感器模块，其安装在防爆外壳模块内。核心模块和防爆外壳模块之间还具有缓冲减震模块。传感器模块包括多种环境监测的传感器以及加速度传感器。环境监测传感器包括：温度传感器、湿度传感器、气体传感器，气体传感器可检测的气体包括：氧气，一氧化碳，二氧化碳，烟雾，甲烷。
[0021]
图2中的（a）展示了灾变前巷道等长链状空间无线传感器节点位置截面图。根据巷道等长链状空间的空间特征部署一系列无线传感器节点，其中，普通节点等距部署，汇聚节点部署在巷道的两端，靠近控制中心的位置。
[0022]
图2中的（b）展示了灾变后巷道等长链状空间无线传感器节点位置截面图。气体爆炸、岩爆、突涌水等灾害对原先的无线传感器网络造成破坏，表现在节点失效以及节点位置的改变。节点受灾害的影响，汇集到了巷道的两端，其中距离灾害源较近的节点已经失效，距离灾害较远的节点仍可正常工作。
[0023]
图3所示为一种基于无线传感器节点时空差异，存活状态，与先验知识相结合的灾变信息获取方法结构框图。该方法的实施需要三个部分：无线传感器网络所处的两种状态以及先验知识。两种状态分别为灾变前和灾变后。
[0024]
灾变前:无线传感器节点在预期位置部署好之后，通过自组网建立网络，开始收集环境信
息。并通过汇聚节点将数据信息传送给控制中心。在此期间，网络内传输的数据除了环境信息之外，还包括节点信息。节点在巷道部署完之后，初始位置信息x已知，每个节点都有唯一的身份信息id，固定的节点类型t。根据这些信息，节点内部会生成一个节点自身的信息表，然后通过网络内节点之间的数据传输与数据交换，扩展此信息表nt，直至信息表nt中包括了整个网络内所有节点的信息数据，形成网络内节点信息表wnt1。
[0025]
灾变后：预先部署的无线传感器网络中的节点受灾害的影响，部分失效，部分正常工作，但正常工作的节点大概率会脱离初始位置。此时的节点，利用其备用电源供电，进行自组网，建立一个灾变后应急救援传感器网络。在存活的节点当中，节点的当前位置信息x*，身份信息id*，固定的节点类型t*能够通过一定的技术手段获取，根据这些信息，节点内部会生成一个自身信息表，然后通过应急救援网络内的节点之间的数据传输和数据交换，扩展信息表nt*，直至信息表nt*中包括了当前应急救援网络内所有节点的信息数据，形成网络内节点信息表wnt2。
[0026]
先验知识：本发明所涉及的煤矿灾害包括：气体爆炸（主要关注瓦斯爆炸）、岩爆和突涌水。瓦斯爆炸会带来瞬时的冲击波，岩爆会带来瞬时的岩石弹射，突涌水则会带来瞬时的水压和长时间水的浸泡而带来的湿度的增高。我们关注的是冲击波超压，弹射岩石的瞬时压力，水压和湿度。
[0027]
图4所示为灾变前后节点内部网络节点信息表wnt。
[0028]
汇聚节点收集到网络内节点的信息表wnt1和wnt2之后，先对数据进行预处理以及分析整理，然后将分析结果给到控制中心。
[0029]
对灾害信息的估计：灾害类型zc：存活节点在灾变后建立的应急救援传感器网络内传输的信息包括环境监测信息，其中的瓦斯气体浓度，湿度可以为灾害类型的估计提供条件。从存活节点获取的数据来看，若瓦斯浓度超过了瓦斯爆炸的气体浓度阈值，则估计灾变类型为气体爆炸（瓦斯爆炸）；若环境湿度超过了正常值，则估计灾变类型为突涌水；除此之外，若这些数值并未有明显大的波动，则估计灾变类型为岩爆。
[0030]
灾变最小影响范围zr：灾变前后网络内部的节点信息表wnt1和wnt2中的id栏可作为灾变最小影响范围的估计源。灾变后，可以从wnt2表中得出存活节点的idmin，那么id＜idmin的节点表示已失效。所以可以用idmin节点的位置变化量来表征灾变的最小影响范围。其中，一部分id＞idmin的节点失效，可能是因为内部后备电源供电能力弱或者后备电源失效。
[0031]
灾变强度zs：先验知识中已有很多对于灾变强度的估计方法，其中一项是对于设备的摧毁程度。根据wnt1和wnt2可以得出灾变前后节点的数量，将灾变后节点数量与灾变前节点的数量的比值记为λ，通过与分级阈值进行比较可以估计灾变的强度。
[0032]
灾变时间zt：网络内节点隔一段时间就会相互交换数据信息，这个时间间隔由程序设计时设
置，可将此设置为可以容忍的延迟误差范围内。灾变时，idmin节点失去和idmin-1的节点的信息交换，此时idmin节点内部会记录这个时间，并将此数据也在网络中进行转发。那么可以将此时间作为灾变时间的估计。
[0033]
灾变位置zl：结合wnt1和wnt2中的位置信息，可得出节点位移的变化量δx= x*-x。依靠节点内部的加速度传感器以及程序设计，可以记录节点在受到外界瞬时载荷的时间。融合之前得出的灾变时间zt，可以得出灾变的运动时间间隔δt，然后将灾变运动的速度（气体爆炸可以是瓦斯爆炸冲击波的波速，突涌水可以是水的流速，岩爆可以是岩石弹射的速度）与δt相乘可以得出灾变的位移x1，那么灾变位置即可以表示为x1 δx。
[0034]
控制中心经数据整合分析之后，根据数据相关性会得出灾害的相关信息。然后将信息发布，指导应急救援。
[0035]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。