一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實(shí)施例提出了一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)方法和裝置，其中所述裝置包括外管和設(shè)置在外管內(nèi)的溫濕度傳感器、特征氣體傳感器；其中所述外管的一端具有開口，且開口處設(shè)有上蓋，所述外管的另一端設(shè)有進(jìn)氣孔；所述上蓋設(shè)有抽氣風(fēng)扇和出氣孔，所述出氣孔通過抽氣風(fēng)扇與所述外管內(nèi)腔導(dǎo)通以與所述進(jìn)氣孔形成對(duì)流；其中所述外管中部設(shè)有過濾網(wǎng)以將所述外管分隔為與所述進(jìn)氣孔導(dǎo)通的測(cè)量管、與所述出氣孔導(dǎo)通的采集管；其中所述溫濕度傳感器設(shè)置于所述測(cè)量管內(nèi)，所述特征氣體傳感器設(shè)置于所述采集管內(nèi)；其中所述裝置還包括處理器模塊，所述處理器模塊連接所述溫濕度傳感器和特征氣體傳感器。
【專利說明】一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是涉及一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 煤炭自燃是煤炭倉儲(chǔ)領(lǐng)域的重要事故。煤炭自燃的主要原因是煤炭或煤矸石在堆 場(chǎng)內(nèi)堆放得過高、時(shí)間過久，導(dǎo)致其與空氣中的氧氣發(fā)生緩慢氧化而放出熱量；如果熱量不 能及時(shí)散失，就會(huì)引起煤炭自燃。煤炭自燃造成了嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，產(chǎn)生的二氧化硫等有害 氣體對(duì)環(huán)境造成了污染。
[0003] 傳統(tǒng)對(duì)于煤炭自燃預(yù)警多采用人工觀測(cè)、測(cè)溫法對(duì)煤炭自燃進(jìn)行檢測(cè)。人工觀測(cè) 法建立在工人長(zhǎng)期積累的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上進(jìn)行管理，但人工管理的實(shí)效性差、人員經(jīng)驗(yàn)不 同造成現(xiàn)場(chǎng)管理水平差異較大。測(cè)溫法主要是測(cè)量煤炭堆場(chǎng)的問題，但是由于主要利用煤 炭自身參數(shù)和環(huán)境參數(shù)(如煤炭的品級(jí)、顯微組分、水分、礦物質(zhì)、節(jié)理和裂隙；以及煤炭堆 放的自然環(huán)境溫濕度、光照）等因素，導(dǎo)致煤炭自燃過程表現(xiàn)出的特征也不盡相同，因此造 成很難準(zhǔn)確的選擇測(cè)溫位置點(diǎn)，檢測(cè)與預(yù)警的準(zhǔn)確性較低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)當(dāng)前的煤炭自燃預(yù)警手段落后且不準(zhǔn)確的問題，本發(fā)明實(shí)施例提出了一種堆 場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)方法和裝置。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供了 一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，包括外管 和設(shè)置在外管內(nèi)的溫濕度傳感器1、特征氣體傳感器2 ;其中所述外管的一端具有開口，且 開口處設(shè)有上蓋，所述外管的另一端設(shè)有進(jìn)氣孔；所述上蓋設(shè)有抽氣風(fēng)扇和出氣孔，所述出 氣孔通過抽氣風(fēng)扇與所述外管內(nèi)腔導(dǎo)通以與所述進(jìn)氣孔形成對(duì)流；其中所述外管中部設(shè)有 過濾網(wǎng)7以將所述外管分隔為與所述進(jìn)氣孔導(dǎo)通的測(cè)量管5、與所述出氣孔導(dǎo)通的采集管 6 ;其中所述溫濕度傳感器1設(shè)置于所述測(cè)量管5內(nèi)，所述特征氣體傳感器2設(shè)置于所述采 集管6內(nèi)；其中所述裝置還包括處理器模塊3,所述處理器模塊3連接所述溫濕度傳感器1 和特征氣體傳感器2。
[0006] 其中，所述裝置還包括太陽能供電模塊4,所述太陽能供電模塊4分別連接所述處 理器模塊3、溫濕度傳感器1和特征氣體傳感器2以進(jìn)行供電。
[0007] 其中，所述過濾網(wǎng)7安裝在安裝板71上，且所述安裝板71通過連接件72固定在 所述外管上。
[0008] 其中，所述處理器模塊3包括微處理器31、采集模塊32、第一接口模塊33、控制模 塊34、第二接口模塊35、WiFi模塊36 ;其中所述第一接口模塊分別連接溫濕度傳感器1和 特征氣體傳感器2,并通過所述采集模塊32連接所述微處理器31 ;其中所述第二接口模塊 連接所述太陽能模塊4,并通過控制模塊34連接所述微處理器31 ;所述WiFi模塊36連接 所述微處理器31。
[0009] 其中，所述太陽能模塊4包括太陽能電池和電能管理系統(tǒng)。
[0010] 其中，所述過濾網(wǎng)包括三層，分別為最底層的活性炭層、中間的硅橡膠顆粒層、最 上層的13X分子篩層。
[0011] 其中，所述特征氣體傳感器至少包括一氧化碳傳感器、二氧化碳傳感器、二氧化硫 傳感器。
[0012] 同時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例還提出了一種利用前述的裝置進(jìn)行自燃預(yù)警的方法，包括： 通過設(shè)置在煤炭的自燃層的上述裝置對(duì)溫度進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)溫度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，繼續(xù) 對(duì)氣體中所含的特征氣體的類型和濃度進(jìn)行檢測(cè)；所述特征氣體至少包括一氧化碳C0、二 氧化碳co2、二氧化硫so2; 獲取特征氣體種類與濃度隨溫度變化的數(shù)據(jù)以建立數(shù)據(jù)矩陣； 通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
[0013] 其中，所述通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)具體包括： 將煤炭狀態(tài)參數(shù)χη作為所述模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊化的輸入向量；其中所述煤炭狀態(tài) 參數(shù)1"至少包括：溫度、濕度、特征氣體濃度；將所述煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn利用隸屬函數(shù)μ (Xl) 來表示，且所述隸屬函數(shù)μ (Xl)選用梯形進(jìn)行表示，分為高、正常、低三個(gè)模糊子集； 將每個(gè)煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn轉(zhuǎn)化為3個(gè)模糊子集的隸屬度； 其中所述模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的各神經(jīng)元的 輸入數(shù)據(jù)為模糊化的隸屬函數(shù)μ (Xl)，且中間層的各神經(jīng)元的為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)， 其中間層的最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息以進(jìn)行一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理 過程，且所述輸出層輸出信息處理結(jié)果Y m。
[0014] 本發(fā)明的技術(shù)方案具有以下優(yōu)勢(shì)： 上述方案提出了一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置以及利用該裝置獲取了煤炭狀態(tài)參數(shù)后 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)以預(yù)警的方法。上述方案中的裝置能夠收集煤炭狀態(tài)參數(shù)，且結(jié)構(gòu) 合理。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015] 通過下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行的描述，本發(fā)明的技術(shù)方案及 其技術(shù)效果將變得更加清楚，且更加易于理解。其中： 圖1為本發(fā)明實(shí)施例的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖； 圖2為圖1中的處理器模塊的結(jié)構(gòu)示意圖； 圖3為本發(fā)明實(shí)施例的方法的流程示意圖； 圖4為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0016] 以下將結(jié)合所附的附圖對(duì)本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行描述。
[0017] 本發(fā)明實(shí)施例提出了一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其如圖1所示的，包括外管和 設(shè)置在外管內(nèi)的溫濕度傳感器1、特征氣體傳感器2 ;其中所述外管的一端具有開口，且開 口處設(shè)有上蓋10,所述外管的另一端設(shè)有進(jìn)氣孔11 ;所述上蓋設(shè)有抽氣風(fēng)扇12和出氣孔 13,所述出氣孔13通過抽氣風(fēng)扇12與所述外管內(nèi)腔導(dǎo)通以與所述進(jìn)氣孔11形成對(duì)流；其 中所述外管中部設(shè)有過濾網(wǎng)7以將所述外管分隔為與所述進(jìn)氣孔導(dǎo)通的測(cè)量管5、與所述 出氣孔導(dǎo)通的采集管6 ;其中所述溫濕度傳感器1設(shè)置于所述測(cè)量管5內(nèi)，所述特征氣體傳 感器2設(shè)置于所述采集管6內(nèi)；其中所述裝置還包括處理器模塊3,所述處理器模塊3連接 所述溫濕度傳感器1和特征氣體傳感器2。
[0018] 其中，所述裝置還包括太陽能供電模塊4,所述太陽能供電模塊4分別連接所述處 理器模塊3、溫濕度傳感器1和特征氣體傳感器2以進(jìn)行供電。
[0019] 其中，所述過濾網(wǎng)7安裝在安裝板71上，且所述安裝板71通過連接件72固定在 所述外管上。
[0020] 其中，所述處理器模塊3包括微處理器31、采集模塊32、第一接口模塊33、控制模 塊34、第二接口模塊35、WiFi模塊36 ;其中所述第一接口模塊分別連接溫濕度傳感器1和 特征氣體傳感器2,并通過所述采集模塊32連接所述微處理器31 ;其中所述第二接口模塊 連接所述太陽能模塊4,并通過控制模塊34連接所述微處理器31 ;所述WiFi模塊36連接 所述微處理器31。
[0021] 其中，該特征氣體傳感器2包括C0傳感器、C02傳感器、S02傳感器。
[0022] 其中，所述太陽能模塊4包括太陽能電池和電能管理系統(tǒng)。
[0023] 如圖1所示的，該堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置包括溫濕度檢測(cè)傳感器1、特征氣體傳感 器2、處理器模塊3、太陽能供電模塊4。其中該溫濕度檢測(cè)傳感器1、特征氣體傳感器2分 別封裝在測(cè)量管5內(nèi)和采集管6內(nèi)。在使用時(shí)，該測(cè)量管5插入堆場(chǎng)煤炭自燃層(距煤炭表 層0. 5米-4米范圍)，使得溫濕度檢測(cè)傳感器1插入堆場(chǎng)煤炭中并直接與煤炭自燃層接觸， 測(cè)量自燃層溫濕度。測(cè)量管5的底部開有進(jìn)氣孔11用于自燃層特征氣體擴(kuò)散。其中測(cè)量 管5與采集管6通帶內(nèi)螺紋的連接件進(jìn)行連接與組裝。通過安裝板及濾網(wǎng)將測(cè)量管5內(nèi)的 灰塵、污染等物質(zhì)排出在采集管6外，通過安裝在采集管6頂部的抽氣風(fēng)扇12的開啟形成 風(fēng)道以將煤炭自燃層的氣體導(dǎo)入到采集管6,通過采集管6內(nèi)安裝的特征氣體傳感器2對(duì)氣 體進(jìn)行檢測(cè)，從而觀測(cè)特征氣體種類與濃度變化，利用處理器模塊3處理采集到數(shù)據(jù)，對(duì)煤 炭自燃狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)與預(yù)警。
[0024] 如圖2所示，為本發(fā)明的主要測(cè)量部分結(jié)構(gòu)組成框圖，包括溫濕度檢測(cè)傳感器1、 特征氣體傳感器2、處理器模塊3、太陽能供電模塊4。其中自燃溫濕度檢測(cè)傳感器1實(shí)時(shí) 探測(cè)煤炭中溫濕度變化。特征氣體傳感器2通過主動(dòng)吸入方式采集煤炭自燃產(chǎn)生的氣體， 對(duì)可能發(fā)生的自燃狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。處理器模塊3對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模處理，對(duì)煤炭自 燃狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)與預(yù)警，并將數(shù)據(jù)通過WiFi模塊36傳遞給遠(yuǎn)程用戶。處理器模塊3包括： 微處理器31、采集模塊32、第一接口模塊33、控制模塊34、第二接口模塊35、WiFi模塊36。 其中微處理器31負(fù)責(zé)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理以及外設(shè)響應(yīng)與任務(wù)調(diào)度。采集模塊32控制 不同傳感器數(shù)據(jù)采樣速率與采樣精度的調(diào)節(jié)。第一接口模塊33用于調(diào)理自燃溫濕度檢測(cè) 傳感器1與自燃特征氣體濃度檢測(cè)器2的檢測(cè)信號(hào)將來自各傳感器的模擬信號(hào)與數(shù)字信號(hào) 全部轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字量信息通過總線傳遞給微處理器31?？刂颇K34與第二接口模 塊35用于管理系統(tǒng)供電情況，當(dāng)使用外接電源情況，系統(tǒng)使用正常工作模式；當(dāng)使用電池 供電時(shí)，系統(tǒng)開啟節(jié)能模式，并根據(jù)電池電量調(diào)節(jié)系統(tǒng)工作方式。微處理器31通過WiFi模 塊36將采集到的數(shù)據(jù)與分析結(jié)果發(fā)送給遠(yuǎn)程客戶。太陽能供電模塊4用于太陽能電池以 及電能管理系統(tǒng)。
[0025] 其中，所述過濾網(wǎng)包括三層，分別為最底層的活性炭層、中間的硅橡膠顆粒層、最 上層的13X分子篩層。
[0026] 其中，所述特征氣體傳感器至少包括一氧化碳傳感器、二氧化碳傳感器、二氧化硫 傳感器。
[0027] 同時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例還提出了一種利用前述的裝置進(jìn)行自燃預(yù)警的方法，包括： 通過設(shè)置在煤炭的自燃層的上述裝置對(duì)溫度進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)溫度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，繼續(xù) 對(duì)氣體中所含的特征氣體的類型和濃度進(jìn)行檢測(cè)；所述特征氣體至少包括一氧化碳C0、二 氧化碳C02、二氧化硫S02 ; 獲取特征氣體種類與濃度隨溫度變化的數(shù)據(jù)以建立數(shù)據(jù)矩陣； 通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
[0028] 其中，所述通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)具體包括： 將煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn作為所述模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊化的輸入向量；其中所述煤炭狀態(tài) 參數(shù)1"至少包括：溫度、濕度、特征氣體濃度；將所述煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn利用隸屬函數(shù)μ (Xl) 來表示，且所述隸屬函數(shù)μ (Xl)選用梯形進(jìn)行表示，分為高、正常、低三個(gè)模糊子集； 將每個(gè)煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn轉(zhuǎn)化為3個(gè)模糊子集的隸屬度； 其中所述模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的各神經(jīng)元的 輸入數(shù)據(jù)為模糊化的隸屬函數(shù)μ (Xl)，且中間層的各神經(jīng)元的為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)， 其中間層的最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息以進(jìn)行一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理 過程，且所述輸出層輸出信息處理結(jié)果Y m。
[0029] 圖3為本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理流程。首先系統(tǒng)上電之后先進(jìn)行硬件的初始化與傳感器 的初始化工作，一切就緒之后進(jìn)行溫濕度測(cè)量，觀測(cè)自燃層煤炭的狀態(tài)，以溫度為參數(shù)設(shè)定 一個(gè)閾值，當(dāng)煤炭溫度低于閾值時(shí)，不對(duì)特征氣體進(jìn)行檢測(cè)；當(dāng)溫度超過設(shè)定閾值時(shí)，這時(shí) 自燃層存在自燃的風(fēng)險(xiǎn)，開始對(duì)特征氣體進(jìn)行監(jiān)測(cè)氣體種類與濃度包括：一氧化碳C0、二 氧化碳C0 2、二氧化硫S02 ;然后建立氣體種類與濃度隨溫度變化數(shù)據(jù)矩陣；進(jìn)而將采集到的 全部傳感數(shù)據(jù)輸入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行預(yù)警或其它干預(yù) 處理。
[0030] 圖4為本發(fā)明的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的煤炭自燃預(yù)警方法。不以單一溫度 或特征氣體濃度的絕對(duì)值做參考進(jìn)行檢測(cè)，這主要是其絕對(duì)值受影響因素較多，變化范圍 大，較難用閾值對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。同時(shí)，煤炭自燃預(yù)警的不確定性體現(xiàn)在對(duì)狀態(tài)參數(shù)的描 述上。判斷往往通過參數(shù)的高、低、漸變或突變來描述。例如煤炭中一氧化碳濃度升高，這 句話本身就是含糊的。由于特征測(cè)量參數(shù)存在不確定性，所以很難用傳統(tǒng)的"是"與"否"、 "有"與"無"等二值邏輯來描述。此外，煤炭自燃發(fā)生的嚴(yán)重程度也是帶有模糊性的。因此 用連續(xù)變化型隸屬函數(shù)來表示征兆對(duì)模糊子集的隸屬度，而自燃診斷的結(jié)論也可帶有程度 上的表述。這樣使系統(tǒng)對(duì)煤炭自燃征兆的描述和對(duì)預(yù)警結(jié)論的描述更接近于真實(shí)狀況。對(duì) 于煤炭狀態(tài)參數(shù)X n (如溫度、濕度、一氧化碳濃度等）為其模糊化的輸入向量，其隸屬函數(shù) μ (Xl)選用梯形進(jìn)行表示，用三類值過高、正常、過低進(jìn)行描述煤炭狀態(tài)參數(shù)。模糊化的數(shù) 據(jù)作為輸入層，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模糊推理，從而達(dá)到信息融合的煤炭自燃預(yù)警，輸出預(yù) 警結(jié)果Y n。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)測(cè)的參數(shù)Xn從左輸入，進(jìn)入到模糊化層，每個(gè)輸入?yún)?shù)轉(zhuǎn)化為3 個(gè)模糊子集的隸屬度，模糊化輸入層的輸出基點(diǎn)數(shù)為輸入數(shù)目的3倍。將模糊化的隸屬度 結(jié)果作為輸入層，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模糊推理，從而達(dá)到信息融合的煤炭自燃預(yù)警診斷。 其所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳播 算法的學(xué)習(xí)過程由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé) 接收來自前一級(jí)模糊隸屬度函數(shù)的輸出信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信 息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層 結(jié)構(gòu)；最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向 傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果￥ 111。根據(jù)處理結(jié)果￥111輸出預(yù)警信息，采 取不同的干預(yù)措施與手段。
[0031] 對(duì)于所屬【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員而言，隨著技術(shù)的發(fā)展，本發(fā)明構(gòu)思可以不同方式 實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明的實(shí)施方式并不僅限于以上描述的實(shí)施例，而且可在權(quán)利要求的范圍內(nèi)進(jìn)行 變化。
【權(quán)利要求】
1. 一種堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，包括外管和設(shè)置在外管內(nèi)的溫濕度傳感 器、特征氣體傳感器；其中所述外管的一端具有開口，且開口處設(shè)有上蓋，所述外管的另一 端設(shè)有進(jìn)氣孔；所述上蓋設(shè)有抽氣風(fēng)扇和出氣孔，所述出氣孔通過抽氣風(fēng)扇與所述外管內(nèi) 腔導(dǎo)通以與所述進(jìn)氣孔形成對(duì)流；其中所述外管中部設(shè)有過濾網(wǎng)以將所述外管分隔為與所 述進(jìn)氣孔導(dǎo)通的測(cè)量管、與所述出氣孔導(dǎo)通的采集管；其中所述溫濕度傳感器設(shè)置于所述 測(cè)量管內(nèi)，所述特征氣體傳感器設(shè)置于所述采集管內(nèi)；其中所述裝置還包括處理器模塊，所 述處理器模塊連接所述溫濕度傳感器和特征氣體傳感器。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置還包括太陽 能供電模塊，所述太陽能供電模塊分別連接所述處理器模塊、溫濕度傳感器和特征氣體傳 感器以進(jìn)行供電。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，所述過濾網(wǎng)安裝在安 裝板上，且所述安裝板通過連接件固定在所述外管上。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，所述處理器模塊包括 微處理器、采集模塊、第一接口模塊、控制模塊、第二接口模塊、WiFi模塊；其中所述第一接 口模塊分別連接溫濕度傳感器和特征氣體傳感器，并通過所述采集模塊連接所述微處理 器；其中所述第二接口模塊連接所述太陽能模塊，并通過控制模塊連接所述微處理器；所 述WiFi模塊連接所述[al]。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，所述太陽能模塊包括 太陽能電池和電能[a2]。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，所述過濾網(wǎng)包括三層， 分別為最底層的活性炭層、中間的硅橡膠顆粒層、最上層的13X分子篩層。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)裝置，其特征在于，所述特征氣體傳感器 至少包括一氧化碳傳感器、二氧化碳傳感器、二氧化硫傳感器。
8. -種利用如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的裝置進(jìn)行堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)的方法，其特征 在于，包括： 通過設(shè)置在煤炭的自燃層的上述裝置對(duì)溫度進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)溫度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，繼續(xù) 對(duì)氣體中所含的特征氣體的類型和濃度進(jìn)行檢測(cè)；所述特征氣體至少包括一氧化碳C0、二 氧化碳co2、二氧化硫so 2; 獲取特征氣體種類與濃度隨溫度變化的數(shù)據(jù)以建立數(shù)據(jù)矩陣； 通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的堆場(chǎng)煤炭自燃檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 所述通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自燃風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)具體包括： 將煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn作為所述模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊化的輸入向量；其中所述煤炭狀態(tài) 參數(shù)1"至少包括：溫度、濕度、特征氣體濃度；將所述煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn利用隸屬函數(shù)μ (Xl) 來表示，且所述隸屬函數(shù)μ (Xl)選用梯形進(jìn)行表示，分為高、正常、低三個(gè)模糊子集； 將每個(gè)煤炭狀態(tài)參數(shù)Xn轉(zhuǎn)化為3個(gè)模糊子集的隸屬度； 其中所述模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的各神經(jīng)元的 輸入數(shù)據(jù)為模糊化的隸屬函數(shù)μ (Xl)，且中間層的各神經(jīng)元的為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)， 其中間層的最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息以進(jìn)行一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理 過程，且所述輸出層輸出信息處理結(jié)果Ym。
【文檔編號(hào)】G08C17/02GK104089656SQ201410339959
【公開日】2014年10月8日 申請(qǐng)日期:2014年7月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月17日
【發(fā)明者】劉軍, 趙東杰, 閻芳, 徐燕, 王樂樂 申請(qǐng)人:北京物資學(xué)院