作者：孙继平; 靳春海矿井水灾水灾感知水源判定图像识别大数据人工智能
摘要：在分析水质监测法、涌水量监测法、水温监测法、气温监测法、湿度监测法、水位监测法、电阻率监测法、应力监测法、微震监测法、水文钻孔法等矿井水灾感知方法原理和特点的基础上,提出了基于图像监测的矿井水灾感知方法和基于图像的大数据矿井水灾感知与水源判定方法,得出以下结论:(1)水质监测法不但可感知矿井水灾,还可判定引发水灾的水源,该方法感知地表水和老空水引发的矿井水灾准确率较高。(2)基于时间的涌水量监测法具有准确率高的优点,但部署复杂、实时性差;基于流速的涌水量监测法具有操作简单、实时性好等优点,但测量误差较大。(3)水温监测法不但可感知矿井水灾,还可判定引发水灾的水源,但不适用于矿井水灾水源温度与正常矿井涌水温度差异较小的水灾感知。(4)气温监测法具有简单、方便等优点,但受煤炭自燃等矿井火灾、瓦斯与煤尘爆炸、地面气温、矿井通风量、井下设备开停、井下作业人员数量等影响,不适用于矿井水灾水源温度与正常矿井涌水温度差异较小的水灾感知。(5)湿度监测法具有简单、方便等优点,但受地面空气湿度和温度、矿井通风量、煤炭自燃等矿井火灾等影响。(6)通过水位监测法可及时掌握地表水和地下水水源变化,但需探明老空水位置等。(7)电阻率监测法具有响应快、灵敏度高等优点,但准确率受采掘环境影响大,电极布置困难。(8)应力监测法和微震监测法具有实时性好的优点,但受煤与瓦斯突出、冲击地压等影响,需与其他矿井水灾感知方法配合使用。(9)水文钻孔法具有信息量大的优点,但需与其他矿井水灾感知方法配合使用。(10)基于图像监测的矿井水灾感知方法具有非接触、实时快速、监测范围广、部署与安装简单、成本低、使用维护方便等优点。(11)基于图像的大数据矿井水灾感知�
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