技术与应用
发布日期:2023-02-16 11:16 浏览次数:次
随着开采深度的加大,矿山灾害不但频度和强度明显增加,而且发生范围广,严重影响着矿山安全、高效生产。本系统通过对矿山的声发射活动的连续监测,采集山体及岩体内部岩石变化产生的信号,并将采集到数据进行相应处理、分析,通过时差定位到矿山可能发生坍塌、滑坡的位置[1],使人们可以采取及时有效的补救措施。这对于保障矿山人员的生命安全,维护矿山的正常运作有着重要的意义。
国外已逐步实现声发射自动化数字监测,并根据监测数据对灾害进行预测预警。我国的声发射灾害监测预警工作发展迅速,应用范围也逐渐得以推广[2]。传统的检测设备使系统的监测局限于一个小的范围,而网络化监测使得监测更加灵活,不再局限于某一固定设备,整个网内任意设备均能直接监测,监测的范围也更加广阔。
1监测系统原理
系统原理框图如图 1 所示。监控现场埋有精密的传感器探头,采集矿山塌方或滑坡等现象发生时产生的声发射信号; 经声发射监测仪放大和滤波处理后的信号通过无线数传电台和串口服务器发送至服务器端。本系统共设计有 24 个下位机通道,支持多个通道的集中控制,涉及多个下位机设备的数据采集与控制,串口服务器 RS485 的通信协议转换功能将数据封包成 TCP /IP 格式传输至服务器,以支持串口和以太网接口的双向数据传输[3]。运行在服务器上的实时监测平台按照通信协议以命令发送的方式,同时利用下位机设备的应答进行现场设备的控制和数据的采集,并对上传的声发射数据进行实时的显示、处理分析,实现对声发射源的定位。
数据采集采用状态查询的工作模式,有自动和手动 2 种方式。在自动模式下,系统会依据业务流程和通信协议,自动循环对下位机设备发送控制指令,并根据下位机应答自动判断下一步操作。循环开始时,首先对所有下位机设备发送参数设置命令,对其采集参数进行设置,然后发送 10 次同步命令( 无应答) ,每次间隔 1 s,使得所有下位机自动跟踪同步节拍,在同一时刻开始工作[6]。之后开始进入数据采集循环,系统会对下位机每间隔 13 s 不停地循环发送状态查询命令,根据下位机应答系统监测下位机是否采集到规定数据量,一旦达到要求,系统自动发送数据读取命令、采集数据并保存至数据库,然后转入下一轮循环; 在手动模式下,可手动发送参数设置、同步、状态查询等控制指令,以便根据需要更加便捷地对下位机进行相关设置并查看其工作状态,依据下位机应答亦可手动实现声发射数据的采集。数据采集完成后,用户可以查看实时的数据波形以及定位到的声发射源位置坐标信息。系统工作流程如图 3 所示。
3. 2 系统上位机开发技术
系统上位机基于 B /S 网络结构模型设计,使用目前较流行的 Web 应用程序框架 SSH 来实现,其中Struts 负责 MVC 的分离,控制业务跳转; Hibernate 是一个对象/关系映射框架,对持久层提供支持,使得人们可以使用对象编程思想操作数据库; Spring 是一个IOC( 依赖注入) 和 AOP( 面向切面) 的容器框架,用来管理 struts 和 hibernate[7]。使用 Ajax 技术通过后台与服务器进行少量数据交换,而不是刷新整个页面,从而使网页实现异步更新,用户界面的更新速度明显加快,改善了用户的体验[8]。系统界面显示的声发射信号实时波形如图 4 所示。
由最小二乘法得到初始迭代点
5 定位结果测试与分析
系统在某矿山试运行,任意取其中某一处 O 作为原点坐标,使用 8 个通道接收声发射数据,1 ~ 8 号传感器的相对坐标分别为( 0,0,0) 、( 20,-3,-9) 、( 120,180,10) 、( 0,50,-50) 、( 70,0,90) 、( 200,-50,50) 、( 150,120,50) 、( 90,-80,80) ,单位为 m。以敲击山体某处模拟山体的塌方或滑坡,以 A( 100,20,-8) 处为例,通过多次试验验证定位的准确性。以下仅列出 3 次试验结果,各传感器接收到信号的时差如表 1 所示( 其中 Tij表示通道 i 与通道 j 接收到声发射信号的时差) ,得出的定位结果如表 2 所示。
6 结 语
针对矿山实际安全问题,构建了此声发射实时监测系统,以实现对塌方和滑坡等事故的预防。本系统上位机使用网络化形式监测,网内任意设备都可随时随地访问网站; 由于采用 SSH 框架设计,系统具有良好的可扩展性和可维护性,能方便地移植到不同的矿区使用。系统利用阈值法计算时差,并使用基于最小二乘法的 Geiger 优化迭代定位算法,能更加准确地定位到声发射源的位置,可以有效地预防灾害的发生,提高矿山作业的安全性,有较好的推广价值。如何加快声发射数据的采集速度以及进一步提高定位精度,是今后研究待解决的问题。
参 考 文 献
[1] 李示波,李占金,张 洋,等. 声发射监测技术用于采空区地压灾害预测[J]. 金属矿山,2014( 3) : 152-155.Li Shibo,Li Zhanjin,Zhang Yang,et al. Application of acoustic emission monitoring techniques in geo-stress hazard prediction of
mine-out areas[J]. Metal Mine,2014( 3) : 152-155.
[2] 张 强. 滑坡监测预警系统[J]. 山西建筑,2010( 15) : 18-19.Zhang Qiang. Exploration on landslide monitoring and preventionsystem[J]. Shanxi Architecture,2010( 15) : 18-19.
[3] 况海龙,熊庆国. 基于串口服务器的声发射检测系统设计[J].电子设计工程,2013( 13) : 91-93.Kuang Hailong,Xiong Qingguo. Design of acoustic emission monitoring system based on serial device server[J]. Electronic Design En ginerring,2013( 13) : 91-93.
[4] 杜富瑞,谢玉玲,胡乃联,等. 三山岛金矿新立矿区微震系统设计及应用[J]. 金属矿山,2013( 9) : 148-151.Du Furui,Xie Yuling,Hu Nailian,et al. Design and application ofmicroseismic system in Xinli mining area of Sanshandao Gold Mine
[J]. Metal Mine,2013( 9) : 148-151.
[5] 赵艳菊,黄伟志,邓 辉,等. LTC1068 型滤波器在机械振动信号调理电路中的应用[J]. 电子设计工程,2005( 9) : 65-68.Zhao Yanju,Huang Weizhi,Deng Hui,et al. Application of LTC1068in signal processing circuit of machine vibration[J]. Electronic Design Engineering,2005( 9) : 65-68.
[6] 周伟雄. 基于声发射的地质灾害数据采集系统的设计和实现[D]. 武汉: 武汉科技大学,2012.Zhou Weixiong. Design and Implementation of Geological DisasterData Acquisition System Based on Acoustic Emission[D]. Wuhan:
Wuhan University of Science and Technology,2012.
[7] 王 杰,管 涛,李玉玲. 基于 SSH 和模糊控制的精准农业大棚智能监控平台[J]. 湖北农业科学,2014( 15) : 3650-3658.Wang Jie,Guan Tao,Li Yuling. Intelligent monitoring platform ofprecision agriculture greenhouse based on SSH and fuzzy control[J]. Hubei Agricultural Sciences,2014( 15) : 3650-3658.
[8] 熊 文,熊淑华,孙 旭,等. Ajax 技术在 Web2. 0 网站设计中的应用研究[J]. 计算机技术与发展,2012( 3) : 145-148.Xiong Wen,Xiong Shuhua,Sun Xu,et al. Application research ofAjax in Web2. 0 website design[J]. Computer Technology and Development,2012( 3) : 145-148.
[9] 刘卫东,张 薇,窦林名. 声发射定位中时差计算研究[J]. 计算机工程与科学,2009( 4) : 127-129.Liu Weidong,Zhang Wei,Dou Linming. Research of the time difference computation in acoustic emission location[J]. Comput