一、感知層：智能傳感與邊緣計算，實現 “數據采集自動化”
1. 多參數融合感知
核心傳感：采用高精度 MEMS 壓力傳感器（測量精度 ±0.5% FS），實時采集單體柱初撐力、工作阻力（采樣頻率可達 1Hz，即每秒 1 次，遠超人工巡檢的每小時 1 次），捕捉瞬時壓力波動（如沖擊地壓導致的毫秒級壓力驟升）。
環境適配傳感：集成溫濕度傳感器（監測井下環境溫濕度，補償壓力測量誤差，如溫度每變化 10℃，壓力測量誤差可修正至 ±0.1%）、三軸姿態傳感器（監測單體柱傾斜角度，當傾斜＞5° 時自動標記 “支護不穩”），實現 “壓力 + 環境 + 姿態” 多維度數據采集。
2. 邊緣計算賦能
本地數據預處理：內置微型 MCU 芯片（如 ARM Cortex-M4），在設備端完成數據濾波（剔除振動干擾導致的異常值）、閾值判斷（如壓力＞200kN 時本地觸發預警），減少無效數據上傳，降低網絡傳輸壓力。
低功耗管理：通過邊緣計算動態調整采樣頻率（正常工況 1 分鐘 1 次，壓力波動大時自動切換至 1 秒 1 次），結合休眠喚醒機制（非采樣時段進入低功耗模式，電流＜10μA），電池續航達 6-12 個月（傳統測壓儀需每月換電池）。
二、網絡層：無線自組網與異構傳輸，實現 “數據傳輸無感化”
1. 井下適配的無線傳輸技術
LoRa/LoRaWAN：作為核心傳輸方式，其穿透能力強（可穿透 3-5 道煤墻）、傳輸距離遠（井下單跳可達 500-800 米）、功耗低（比 4G 低 80%），適合大規模部署（單網關可接入 500-1000 臺測壓儀）。例如，某礦回采工作面部署 200 臺智能測壓儀，通過 3 個 LoRa 網關實現全工作面數據覆蓋。
異構網絡補盲：在信號盲區（如斷層帶、深凹工作面），采用 ZigBee 自組網（設備間相互中繼）或藍牙 Mesh（短距離多跳），數據不丟失；地面或井下變電所附近，可切換至 4G/5G（當有信號覆蓋時），實現高速率數據回傳。
2. 防爆與抗干擾設計
傳輸模塊采用本安型設計（Ex ib I Mb），符合煤礦防爆標準，避免電火花引發瓦斯風險；
采用跳頻通信技術（如 LoRa 的 FHSS），抵御井下電機、變頻器產生的電磁干擾，數據傳輸誤碼率＜0.1%。
三、應用層：云平臺與智能決策，實現 “數據價值化”
1. 實時監控與智能預警
可視化平臺：通過 Web 端 / APP 端實時顯示各單體柱的壓力值、位置分布（GIS 地圖標注）、狀態（正常 / 預警 / 報警），支持單柱歷史曲線查詢（如近 24 小時壓力變化）。例如，調度中心可通過平臺一眼掌握回采工作面 200 根單體柱的實時受力，無需人工匯總。
多級預警機制：基于 AI 算法設定動態閾值（而非固定值），如根據采動進度、地質條件自動調整預警值（斷層帶預警值降低 20%），當壓力超限時，通過平臺彈窗、短信、井下聲光報警器同步報警，響應時間＜10 秒。
2. 大數據分析與支護優化
壓力趨勢預測：通過 LSTM 神經網絡分析歷史數據（如近 3 個月周期來壓規律），預測未來 7 天的壓力變化趨勢（誤差＜5%），提前提示 “某區域可能在 3 天后迎來周期來壓，需加強支護”。
支護參數優化：對比不同區域單體柱壓力數據（如 A 工作面初撐力 120kN 時頂板下沉量 30mm，B 工作面 100kN 時下沉 50mm），自動生成優初撐力建議（如 B 區域調整為 120kN），并推送至掘進隊。
3. 系統集成與協同管理
與礦山安全監控系統（如 KJ945）、生產調度系統集成，當單體柱壓力持續超限時，自動關聯該區域的生產狀態（如是否正在割煤），推送 “暫停作業、檢查支護” 的調度指令；
與單體柱補液系統聯動，當監測到某區域單體柱壓力低于初撐力閾值（如＜90kN），自動觸發遠程補液信號，控制液壓系統補壓，實現 “監測 - 控制” 閉環。
四、物聯網應用帶來的核心價值
降低人工成本：替代傳統 “每班 2 人巡檢讀數” 模式，全礦每年可減少人工投入 3000 + 工時；
提升預警效率：將壓力異常發現時間從 “小時級” 縮短至 “秒級”，某礦應用后頂板隱患處置效率提升 80%；
優化支護方案：通過數據驅動的參數調整，回采工作面頂板下沉量平均減少 25mm，單體柱損壞率降低 30%；
追溯與合規：自動存儲 3 年以上數據，滿足煤礦安全檢查對 “支護監測記錄” 的要求，避免人工記錄漏填、錯填。
返回頂部