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探讨瓦斯测量传感器与温度补偿的有机融合

2020-05-26 277 上传者：管理员

摘要：瓦斯突出事故一直是威胁煤矿井下综采作业安全的关键因素。目前，煤矿井下所采用的瓦斯测量传感器均采用了催化燃烧原理，在实际使用过程中该类型传感器暴露出了反应时间长、能耗高、使用寿命短、灵敏性随着使用时间的增加显著下降的缺陷，既无法应对瓦斯浓度激增时的有效报警，也无法适应新形势下的安全需求。因此，提出了一种新的基于温度补偿的瓦斯测量传感器设备。该传感器以RBF模拟神经网络补偿为优化方式，将瓦斯测量传感器的测量精度提升了7.4倍，采用新型的微控制电源和优化算法模式将测量灵敏性提升了3.2倍，使用寿命延长了4倍，显著提升了煤矿井下综采作业的安全性和经济性。

关键词：
RBF
传感器
使用寿命
温度补偿
能源资源
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煤炭作为消耗量最大的一次性能源资源，在国民经济发展中占据着重要的位置。随着对煤炭资源需求的不断增加和综采技术的进步，目前，煤炭的综采深度和作业面的环境复杂性均是空前的，对煤矿井下的综采作业安全也提出了更高的要求。瓦斯突出事故一直是对综采作业安全影响最大的因素，占据了煤矿安全事故的50%以上，因此，对井下瓦斯浓度的监测有严格的要求。传统的瓦斯测量传感器在实际应用中存在着反应时间长（从检测到瓦斯浓度超标到发出报警信号时间超过16s）、使用寿命短（由于传统的瓦斯测量传感器采用了催化燃烧原理，催化剂易变质，实际使用寿命不到2a）的问题，而且随着使用周期的延长，传感器的灵敏性会迅速下降，给煤矿井下的综采作业安全带来了严重隐患。鉴于此，本文提出了一种新的基于温度补偿的瓦斯传感器，其以RBF模拟神经网络补偿为优化方式，采用了新型的微控电源和优化算法模式，降低了传感器在使用过程中的能量消耗，极大地提升了新型传感器的实际使用寿命和检测灵敏性。经过验证，新型的温度补偿传感器对瓦斯浓度的测量精度提升了7.4倍，测量灵敏性提升了3.2倍，使用寿命延长了4倍，显著提升了对井下瓦斯浓度的检测精度。

1、温度补偿瓦斯传感器原理

煤矿井下巷道内的气流实际上与空气一样，都是多种气体的混合，不同气体的导热系数具有较大的差异性，各类气体导热系数与该气体的浓度呈正相关。因此，新型温度补偿的瓦斯传感器的基本原理就是利用不同组分混合下的气体热平衡性监测瓦斯含量。

根据分析可知，巷道内气体的综合导热系数是不同组分气体的含量和所对应的导热系数乘积相加后的和，因此，混合气体的综合导热系数可表示为[1]:

式(1)中，λ为井下气体混合物的综合导热系数；λn为混合气体中各类气体的导热系数；Cn为混合气体中各类气体的含量。

对实际监测的井下巷道内混合气体的含量分析可知，混合气体主要包括N2、O2、CO、瓦斯及其他微量气体。由于主要是对瓦斯含量进行监测，且为了简化计算流程，在实际计算时，仅考虑含量最高的N2、O2和瓦斯。因此，简化后的混合气体的综合导热系数可表示为[2]:

式(2)中，λ1为井下气体混合物中N2的导热系数；λ2为井下气体混合物中O2的导热系数；λ3为井下气体混合物中瓦斯的导热系数；C1为井下气体混合物中N2的浓度；C2为井下气体混合物中O2的浓度；C3为井下气体混合物中瓦斯的浓度。

由此即可根据监测到的井下混合气体的浓度推算出瓦斯气体的含量情况。但在实际情况下，巷道内的环境较为恶劣，直接测量混合气体的导热系数存在极大的困难。因此，提出了采用电阻变化来反映混合气体导热系数变化的检测原理，其结构如图1所示[2]，图中I为电流信号，mA。

图1新型瓦斯测量传感器结构示意图

该测量传感器设置在密闭且恒温的装置内，该恒温环境设定在28°，传感器在加热后会向四周散热，井下混合空气内的综合导热系数会直接影响传感器的散热效果。导热系数越大，散热效果就越好，达到热平衡时的温度越低，电阻越小；导热系数越小，散热效果就越差，达到热平衡时的温度越高，电阻越大。因此，传感器达到热平衡时所需的时间和热平衡效果均不一致，根据电阻的变化即可转换为混合气体的综合导热系数，这样就能满足对气体内瓦斯含量的监测要求。

2、RBF神经网络补偿原理

由于煤矿井下环境较为复杂，高尘、高湿且温度变化较大，传感器在高温时受温度影响较大，会导致监测结果失真。因此，为了确保瓦斯测量传感器对井下混合气体综合导热系数监控的准确性，需要对传感器进行高温温度补偿。经过多次验证，本文提出了采用RBF神经网络补偿的方式对测量进行非线性的拟合[3]，在拟合的过程中加入了最小二乘性拟合方法，实现对低温区域传感器监测结果的补偿，然后利用蚁群算法来对拟合结果进行可靠性优化，进而满足各类条件下对监控可靠性的需求。根据实际测定，采用神经网络补偿方法后，传感器在测量过程中对瓦斯浓度的测量精度比传统的测量传感器提升了7.4倍，能够保证对井下巷道内瓦斯的检测效果。图2为RBF神经网络补偿示意图，图中Uout为输出的电压信号，V;T为输出的温度信号，°；Uout'为经过蚁群算法优化后输出的电压信号，V。

3、传感器的灵敏性和使用寿命分析

瓦斯传感器工作时的灵敏性和使用直接关系到煤矿井下综采作业的安全性和经济性。本文采用了瓦斯浓度灵敏性检测试验设备[4]对基于温度补偿的瓦斯测量传感器的检测灵敏性进行测量。该测试设备包括瓦斯配气系统、瓦斯气体测试传感器等，使用它分别对工作电流为8mA、10mA、12mA情况下的瓦斯反应灵敏性进行分析，结果如图3所示。

图2RBF神经网络补偿示意图

图3不同工作电流情况下的瓦斯反应灵敏性变化曲线

由实际测量结果可知，在8mA的工作电流下，瓦斯传感器对瓦斯浓度的变化基本上无反应，也就是说，在此状态下不具备对瓦斯变化进行反应的能力。在10mA的工作电流下，瓦斯传感器对瓦斯浓度变化的反应较为灵敏，且基本上呈线性的变化趋势，且瓦斯的体积分数从1%到2%变化时，输出电压变化约为10mV。因此，此情况下对瓦斯含量变化的灵敏性约为10mV，比采用传统瓦斯传感器的测量灵敏性提升了3.2倍。在12mA的工作电流下，瓦斯传感器对瓦斯浓度变化的反应呈现一定的波动，且此工况下对瓦斯含量变化的灵敏性约为22mV。因此，综合分析后可知，该基于温度补偿的瓦斯传感器的最佳工作电流为10mA，其工作灵敏性约为10mV，灵敏性高、功耗低。

为了降低基于温度补偿的瓦斯测量传感器在工作过程中的能量消耗，在设计和硬件选型时，采用新型的微控制电源和优化算法模式[5]，有效降低了工作过程中的能耗。根据实际验证，该传感器的理论使用寿命可达8.2a，比传统传感器的使用寿命延长了约4倍。

4、结语

针对传统瓦斯传感器存在的反应时间长、能耗高、使用寿命短、灵敏性随着使用时间的增加显著下降的缺陷，提出了一种新型的基于温度补偿的瓦斯测量传感器，其采用RBF模拟神经网络补偿为优化方式，极大地提升了传感器的检测精度和灵敏性。

实际分析结果表明：a)基于温度补偿的瓦斯传感器的最佳工作电流为10mA，其工作灵敏性约为10mV，灵敏性高、功耗低。b)采用神经网络补偿方法后，传感器在测量过程中对瓦斯浓度的测量精度比传统的测量传感器提升了7.4倍，能够有效保证井下巷道内瓦斯的检测效果。c)该新型传感器采用新型的微控制电源和优化算法模式，有效降低了工作过程中的能耗。根据实际验证，该传感器的理论使用寿命可达8.2a，比传统传感器的使用寿命延长了约4倍。

参考文献：

[1]张琛琛.基于ZigBee无线传感网络的煤矿瓦斯检测系统的分析与设计[D].北京:中国地质大学,2012.

[2]郭联峰,许宗珂,段国韬,等.基于微加热器平台的高性能甲烷传感器[J].郑州大学学报(工学版),2016,37(3):40-43.

[3]杨建春,徐龙君,陈伟民.基于敏感膜折射率变化的光纤甲烷传感器[J].煤炭学报,2010,35(3):420-423.

[4]杜彬彬,张鹏,高文宏,等.基于微机电系统红外光源的长光程气体检测[J].光谱学与光谱分析,2014,34(4):977-981.

[5]吕瑞红.基于LabVIEW的甲烷浓度监测系统的研究与设计[D].长春:吉林大学,2014.

司小路.基于温度补偿的瓦斯测量传感器的研究[J].能源与节能,2020(05):30-31+56.