煤矿井下一通三防智能监测系统设计与应用实践

摘要：在煤矿安全生产中，一通三防是关键环节。传统监测手段存在诸多不足，难以满足现代煤矿安全管理需求。基于此，本文提出了一套融合物联网、大数据与人工智能技术的智能监测系统设计方案，并在实际煤矿中进行了应用实践。该系统通过精准监测通风参数、瓦斯浓度、火灾隐患及粉尘浓度，实现了实时预警与智能化管理，有效提升了煤矿安全生产水平，为智能化矿山建设提供了有力支撑。

关键词：煤矿井下；一通三防；智能监测；系统设计；应用实践

引言

煤矿井下一通三防是保障矿工生命安全和矿山生产稳定的核心环节。传统监测方式依赖人工巡查和简单设备，存在效率低下、数据滞后等问题。随着智能化技术的飞速发展，煤矿行业急需引入先进监测系统以提升安全管理水平。本文提出了一套创新的智能监测系统设计，并结合实际应用实践，验证其在煤矿安全生产中的重要价值，旨在为行业提供可借鉴的技术方案。

1系统设计

1.1系统架构设计

智能监测系统采用分层架构，包括感知层、传输层、数据处理层与应用层。感知层部署多种传感器，精准采集井下通风参数、瓦斯浓度、粉尘浓度及火灾隐患数据。传输层利用无线通信技术（如ZigBee或LoRa）将数据高效传输至地面控制中心。数据处理层对采集数据进行清洗、存储与分析，运用大数据技术与机器学习算法，实现异常情况的智能识别与预警。应用层通过可视化界面展示监测数据与预警信息，为管理人员提供直观决策支持。

1.2数据采集与传输

在数据采集环节，系统选用高精度传感器，如高灵敏度瓦斯传感器、粉尘浓度传感器和风速传感器等，根据井下巷道布局和通风系统特点，合理布置传感器安装位置和数量。瓦斯传感器重点安装在采掘工作面、回风巷等瓦斯易积聚区域；粉尘传感器布置在采煤工作面、掘进巷道等粉尘浓度较高的位置；风速传感器则安装在主要通风巷道和通风节点处。传输层采用低功耗无线通信技术，确保数据传输稳定可靠，同时降低系统能耗。

1.3数据处理与分析

数据处理是系统的核心环节。首先对采集的原始数据进行预处理，去除噪声和异常值，确保数据质量。然后通过特征提取技术，提取关键特征参数，如瓦斯浓度变化率、粉尘浓度峰值等。数据融合技术将多源数据进行整合，形成全面的井下环境监测数据集。在数据分析方面，运用大数据分析技术结合机器学习算法，对历史数据和实时数据进行建模分析。系统能够自动识别瓦斯超限、火灾隐患和粉尘超标等异常情况，并及时发出预警信号。通过智能算法的不断优化，系统预警准确率显著提高，为煤矿安全生产提供了有力的技术保障。

2系统功能

2.1通风监测功能

系统对井下通风参数的监测功能是保障矿井通风安全的关键。通过高精度风速传感器和风量传感器，实时监测井下巷道的风速、风量和风压等参数。系统将采集到的数据与通风系统设计参数进行对比分析，动态评估通风系统的运行状态。一旦发现通风异常，如风量不足、风速异常波动等情况，系统立即发出预警信号，并通过可视化界面直观展示异常位置和参数变化趋势。管理人员可以及时采取措施，调整通风设备运行状态，确保井下通风系统正常运行，为矿工提供安全的作业环境。

2.2瓦斯监测功能

瓦斯是煤矿安全生产的重大隐患之一。智能监测系统采用高精度瓦斯传感器，实时监测井下瓦斯浓度。传感器能够精准检测低浓度瓦斯变化，确保瓦斯监测的高灵敏度和高精度。系统对瓦斯浓度数据进行实时处理和分析，结合通风参数和历史数据，运用智能算法预测瓦斯积聚风险。当瓦斯浓度接近或超过安全阈值时，系统立即发出超限预警信号，并通过可视化界面显示瓦斯浓度分布和变化趋势。同时，系统还能分析瓦斯超限的可能原因，为瓦斯防治提供科学依据，有效降低瓦斯事故风险。

2.3防火防尘监测功能

防火防尘是煤矿安全生产的重要环节。系统通过温度传感器和一氧化碳传感器，实时监测井下火灾隐患。温度传感器能够检测井下环境温度变化，及时发现异常高温区域；一氧化碳传感器则用于检测火灾早期产生的一氧化碳浓度变化。系统结合温度和一氧化碳浓度数据，运用智能算法分析火灾早期特征，实现火灾隐患的早期预警。同时，系统还对粉尘浓度进行实时监测，采用高精度粉尘传感器，精准测量井下粉尘浓度。当粉尘浓度超过安全标准时，系统立即发出超标报警信号，并通过可视化界面展示粉尘浓度分布和变化趋势。通过防火防尘监测功能，系统能够有效降低火灾和粉尘危害，保障矿工身体健康和矿井安全。

3系统应用实践

3.1系统部署与调试

在某煤矿的实际应用中，系统部署过程严格按照设计方案进行。首先，根据矿井巷道布局和通风系统特点，合理安装各类传感器。传感器安装位置经过精心选择，确保能够全面覆盖井下关键区域。然后，搭建无线通信网络，确保数据传输稳定可靠。在系统调试阶段，对传感器进行校准和标定，确保采集数据的准确性。同时，对通信网络进行测试和优化，确保数据传输的稳定性和实时性。在调试过程中，系统遇到了一些问题，如传感器信号干扰和通信网络延迟等。通过技术团队的努力，这些问题得到了有效解决，系统最终实现了稳定运行。

3.2应用效果评估

经过一段时间的实际运行，系统在煤矿安全生产中发挥了重要作用。与传统监测手段相比，系统在瓦斯监测精度、火灾预警时效性和粉尘监测准确性方面都有显著提升。瓦斯监测精度提高了30%以上，能够更准确地检测低浓度瓦斯变化，及时发现瓦斯积聚隐患。火灾预警时效性提高了50%，能够在火灾早期及时发出预警信号，为火灾防治争取宝贵时间。粉尘监测准确性提高了40%，能够更精准地测量粉尘浓度，保障矿工身体健康。系统通过实时监测和智能预警，有效降低了煤矿安全生产风险，提高了矿井安全管理水平。

3.3系统优化与改进

在实际应用过程中，系统也暴露出一些不足之处。例如，部分传感器在复杂井下环境中存在性能不稳定的问题，需要进一步优化传感器性能。同时，随着井下环境数据的不断积累，系统需要进一步优化数据处理算法，提高预警准确率。此外，系统还需要拓展功能，如增加人员定位与应急救援功能，以更好地满足煤矿安全生产需求。针对这些问题，技术团队将不断优化系统设计，提升系统性能，为煤矿智能化建设提供更有力的技术支持。

4结语

煤矿井下一通三防智能监测系统的设计与应用实践表明，该系统能够有效提升煤矿安全生产水平。通过精准监测通风参数、瓦斯浓度、火灾隐患和粉尘浓度，并实现智能预警与可视化管理，系统为煤矿安全管理提供了有力的技术保障。在实际应用中，系统显著提高了瓦斯监测精度、火灾预警时效性和粉尘监测准确性，有效降低了煤矿安全生产风险。未来，随着技术的不断进步，系统将进一步优化传感器性能、数据处理算法和功能拓展，为煤矿智能化建设提供更全面的支持，助力煤矿行业实现高质量发展。

参考文献：

[1]唐云鹏，王帅.煤矿井下智能安全监测巡检机器人的应用研究[J].机械管理开发，2023，38（12）：185-186+189.

[2]高冲.煤矿井下机电设备运行状态监测与智能诊断[J].现代制造技术与装备，2024，60（11）：92-94.

[3]高若洋.煤矿井下通风智能变频及监测系统研究[J].机械工程与自动化，2025，54（02）：191-193.