[发明专利]一种基于BP神经网络的矿井火灾预警监测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于BP神经网络的矿井火灾预警监测系统及方法，包括：包括传感模块、服务器、控制器、启动模块、灭火系统、报警模块、中央控制计算机、分析软件。其中：传感模块，其与服务器相连；服务器，其分别与中央控制计算机和控制器相连；控制器，其分别与启动模块和报警模块相连接；启动模块，其与灭火系统向连，启动灭火系统；中央控制计算机，其与服务器相连，同时搭载分析软件，接收服务器传递的参数；本发明能够实时监测矿井易发火地带数据，及时发现着火点，并采取反馈措施。

技术领域

本发明涉及一种矿井火灾预警监测系统，尤其涉及一种基于BP神经网络的矿井火灾预警监测系统及方法。

背景技术

矿井火灾时煤矿井下五大灾害之一，具有毁坏资源和设备、产生大量有害气体、引起瓦斯爆炸以及产生火风压破坏矿井通风系统等重大危害；随着煤矿开采逐渐向着深部开开采，地温逐渐升高，火灾发生的可能性亦在增加，传统的矿井火灾防治措施主要包括，采用防火材料，设置防火措施，如防火门、防火墙等，以及洒水降温等方式，这些方式不仅需要耗费大量人力物力，而且不能做到实时监测和精准防控。

如中国专利(专利号：201410356754.0)公布了一种用于矿井和地下管网的火灾防控系统及方法，其采用光纤对易发火的区域进行气体分析和温度监测，再将信息传递给判定模块，但煤矿井下发火原因很多，并非只局限于所述气体浓度超标或温度超标就可引发火灾，因此，真正发生火灾时易发生误报或漏报现象。如中国专利(专利号：201621143221.5)矿井采空区火灾监测预警装置，其只采用激光监测易发火地区的气体浓度数据和温度数据，但实际起火原因复杂，监测结果产生的预警并非准确的报告火情，延误最佳救火时机。

针对现有矿井火灾监测系统单一正向传播监测数据判定起火机制的缺陷，提出了一种基于BP神经网络的矿井火灾预警监测系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可以识别并学习多种矿井火灾发火条件的预警监测系统，为煤矿井下的旧火区及采空区提供实时监测，避免发生预警的漏报和误报情况，提高矿井火情的监测准确性，为井下提高更加安全的保障。为了实现上述功能，本发明提供的技术方案为：

一种基于BP神经网络的矿井火灾预警监测系统，包括传感模块、服务器、控制器、启动模块、灭火系统、报警模块、中央控制计算机、分析软件。其中：

传感模块，其与服务器相连，将传感器收集的信息处理收集传递给服务器；

服务器，其分别与中央控制计算机和控制器相连，将传感模块的信息传递给中央控制计算机，同时，将中央控制计算机的指令传递给传感模块和控制器；

控制器，其分别与启动模块和报警模块相连接，在接收到服务器指令后将警报指令传递给报警模块，将灭火指令传递给启动模块；

启动模块，其与灭火系统向连，启动灭火系统；

中央控制计算机，其与服务器相连，同时搭载分析软件，接收服务器传递的参数，通过分析软件分析后将处理指令传递给服务器进行执行；

优选的是，所述传感模块包括温度传感器，气体浓度传感器，气体成分检测设备，湿度传感器。

优选的是，所述报警模块，包括声音报警，光信号报警。

本发明还可由一种基于BP神经网络的矿井火灾预警监测的方法来实现，在通过机器学习实现数据的输入和输出，同时，对已发生火灾的实时数据进行记录，作为动态比对数据，监测火灾的同时，防止旧火区复燃，该方法的具体步骤包括：

步骤一：确定采集信号为：监测区域内的温度T，监测区域内气体浓度c₁,c₂,c₃...c_n，n表示气体成分的总数以及环境湿度H；