基于关联性模型的煤矿安全监控系统报警方法.pdf

第 9期 2 0 1 1年 9月 工矿 自 动化 I ndu s t r y a nd M i n e Aut o ma t i o n NO ． 9 S e p ． 2 0 1 1 “ ’ ” “ ’ ‘ ’ 科研成果 ．h ⋯． ． ．⋯ ◆ I’ 文章 编号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 1 0 9 0 0 0 1 0 5 D OI C NKI 3 2 1 6 2 7 ／ TP ． 2 0 1 1 0 8 2 8 ． 1 4 1 7 ． 0 0 1 基于关联性模型的煤矿安全监控系统报警方法 邹哲 强 ， 屈 世 甲 中煤科工集 团常州 自动化研究院，江苏 常州 2 1 3 0 1 5 摘要 针对煤矿安全监控 系统可靠性不高、 监测数据未得到充分利用等问题 ， 提 出了可通过提 高关键设 备的无故障工作时间来提高系统可靠性、 通过数据处理或冗余方法来提高数据可信性的观点； 提出了基于关 联 性模 型 的煤矿 安全 监控 系统报 警 方法 ， 其主要 思路是 将 原 来独 立 判 别 的测 点数 据 通过 一 种 关联 性模 型 与 其 它测点数 据或 工 艺环境联 系起 来 ， 当系统发现 关联性模 型 不成 立 时报 警 ， 该 报 警方 法是对现 行报 警方 法 的 补充 ， 可以发现传感器不按规定使 用和传感器失效等情 况， 但在 实际应用 中应考虑模型的 易用性和适 用性 ； 以煤 矿 工作 面 瓦斯监 测 为例 ， 基 于对 工作 面 瓦斯 涌 出规 律 的分 析 ， 对 瓦斯 传 感 器数 据 分 别建 立 了基 于相 关 性 、 基于极差值、 基 于最小值的关联性模 型， 并通过 实际的瓦斯监测数据对该三种模型进行 了验证 ， 结果表 明 该三 种模 型对 不 同煤 矿和 不 同工作 面均 有较好 的 适 用性 。 关 键词 煤矿 安全 ； 监 控 系统 ； 数 据 可信性 ； 数 据 冗余 ； 报 警 方 法 ； 关联 性模 型 ； 数 据相 关性 ； 数据极 差 值 ；数据 最 小值 中图分类号 T D7 6 文献标识码 A 网络出版时间 2 0 1 1 --0 8 2 8 1 4 1 7 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ w ww． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 1 0 8 2 8 ． 1 4 1 7 ． 0 0 1 ． h t ml Al a r m M e t ho d o f S a f e t y M o ni t o r i n g Sy s t e m o f Co a l M i n e Ba s e d o n Re l e v a nc e M o d e l Z OU Z h e q i a n g ， QU S h i - j i a Ch a n g z h o u Au t o ma t i o n Re s e a r c h I n s t i t u t e o f Ch i n a Co a l Te c h n o l o g y a n d En g i n e e r i n g Gr o u p Co r p o r a t i o n ，C h a n g z h o u 2 1 3 0 1 5 ， C h i n a Ab s t r a c t F o r p r o b l e ms o f l O W r e l i a b l e p e r f o r ma n c e a n d i n a d e q u a t e u t i l i z a t i o n o f mo n i t o r e d d a t a o f s a f e t y mo n i t o r i n g s y s t e m o f c o a l mi n e ，a v i e wp o i n t wa s p r o p o s e d t h a t s y s t e m r e l i a b i l i t y c o u l d b e i mp r o v e d b y p r o l o n g i n g me a n t i me b e t we e n f a i l u r e s o f i mp o r t a n t e q u i p me n t s a n d c r e d i b i l i t y o f mo n i t o r e d d a t a c o u l d b e i mp r o v e d b y me t h o d o f d a t a p r o c e s s i n g o r r e d u n d a n c y．A n e w a l a r m me t h o d o f s a f e t y mo n i t o r i n g s y s t e m o f c o a 1 mi n e b a s e d o n r e l e v a n c e mo d e l wa s p r o p o s e d f o r i mp r o v i n g c r e d i b i l i t y o f mo n i t o r e d d a t a ， wh os e ba s i c i de a i s c o nn e c t i ng d a t a of a me a s ur i n g p o i nt wi t h d a t a of o t he r s o r pr o c e s s e n vi r o nme nt b y a r e l a t e d mo d e 1 ．a n d t h e s y s t e m wo u l d a l a r m wh e n t h e mo d e l i S n o t t e n a b l e ．Th e a l a r m me t h o d c o u l d b e a c o m p l e me nt o f e x i s t i ng a l a r m me t ho ds a nd f i nd i r r e gu l a r us a ge a nd i nv a l i d i t y o f s e n s o r s ， wh i l e us a bi l i t y a nd s ui t a bi l i t y o f t he r e l e v a n c e mo de l s i n a pp l i c a t i on mus t b e c o ns i de r e d．Re l e v a nc e mo de l s of d a t a of g a s s e n s o r s we r e e s t a b l i s h e d s e p a r a t e l y b a s e d o n c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t ，d i f f e r e n c e b e t we e n t h e ma x i mu m a n d t h e mi n i mu m，a n d t h e mi n i mu m a c c o r d i n g t o a n a l y s i s o f l a w o f g a s o u t b u r s t b y e x a mp l e o f g a s mo n i t o r i n g o f wo r k i n g f a c e o f c o a l mi n e ，a n d t h e mo d e l s we r e v e r i f i e d b y u s e o f p r a c t i c a l mo n i t o r e d g a s d a t a wi t h a 收稿 日期 2 0 1 1 0 6 1 6 基金项 目 “ 十一五” 国家科技支撑计划项 目 2 0 0 9 B AK5 4 B 0 5 作者简介 邹哲强 1 9 6 2 一 ， 男 ， 江苏无 锡人 ， 研究员 ， 长期从 事 煤矿 自动化技术研究工作 。E ma i l z z q c a r i ． c o m． c n 2 工矿 自动化 2 O1 1年 9月 c o n c l u s i o n t h a t a l l t h e mo d e l s a r e s u i t a b l e f o r d i f f e r e n t c o a l mi n e s a n d wo r k i n g f a c e s ． Ke y wor d s c oa l m i n e s a f e t y， m o ni t or i n g s y s t e m ， d a t a c r e d i bi l i t y， d a t a r e du nd a nc e， a l a r m m e t ho d， r e l e v a nc e m o d e l ， d a t a c or r e l a t i o n， d a t a di f f e r e nc e b e t we e n t he ma xi m u n a nd t he mi ni m um ， d a t a o f t h e m i n i mum 0 引言 煤矿 安全 监控 系统 主要 用 于监测 煤矿 井下各 种 环境参数和设备的状态 ， 当发现环境或设备异 常时 进行报警和断电控制 ， 为煤矿安全生产提供重要保 障。但 目前煤矿安全监控系统的技术现状还不能完 全满足煤炭企业的高要求 ， 存在着可靠性不高 、 监测 数 据 的作 用 没 有 得 到充 分 发 挥 等 不 足 之 处 _ 1 ] 。近 几年发生的一些事故 中， 由于监控系统可靠性不高， 以致管理人员对系统报 警不重视 ， 事故发生后管理 人员首先反应是监控系统故障而没有及时采取事故 处 理措 施 ， 使 事故 后 果 扩 大 l 1 ] 。个 别 煤 矿 基 层 班 组 因担心 监控 系统 检 测到 瓦斯超 限后 被处 罚 或瓦斯 超 限断电影响产量， 存在人 为改变瓦斯传感器安放位 置或人为封堵瓦斯传感器探头的情况 ， 目前的监控 系统还不能识别这种安全 隐患 。另外 ， 随着基 于激 光 、 红外原理的甲烷传感器的推出， 煤矿可 以大大延 长对 甲烷传感器的调校检查周期 ， 这对减轻煤矿工 作 负 担具 有重 要意 义 。但 由于 甲烷传 感器 在恶 劣环 境下 极易 发生 探 头被 煤 尘 堵 住 或 其 它 失效 的情 况 ， 如果没有合适 的方法来发现这种失效， 延长检查周 期也存在一定 的不安全性。所以提高煤矿安全监控 系统 的可靠性和监测数据的可信性是煤矿安全生产 领域 的一 个重 要课 题 。 要提高煤矿安全监控系统的可靠性和监测数据 的可信性 ， 一方面要通过提高关键设备 的无故障工 作时间 MTB F 来提高系统 的可靠性 3 ] ； 另一方面 可通过数据处理或冗余方法来提高数据的可信性 ， 及时发现监测设备和生产系统的故障。 本文通过研究基于关联性模型的报警方法， 使 监控 系统对监测数据进行 主动检验 ， 从 而提高煤矿 安全监控系统数据的可信 性， 并对传感器非正常工 作的情况进行识别和报警 。 1 基 于关 联性 模型 的报 警方 法基 本 思路 目前所有的煤矿安全监控系统对 CH 、 C O、 风 速等模拟量信号异常的判别方法都是 当传感器的测 量值超 过或 低 于一 定值 统称 为 超 限 时进行 报 警 ] 。这种报警方法 的缺点 1 假设传感器测 量 数值都是正确的， 系统不会 自动判别数据的可信性 ； 2 采用超限原理 以测量值的大小作为判别依 据， 只要不超限就认为正常； 3 根据单个测点 的数据 独立给予警示 ； 4 报警对象都是环境或监测量 的 异常， 不能发现将传感 器人为移位或屏蔽等不按规 定 使用 的情 况 。 因此 ， 必须突破现有方法 ， 寻求一种新的报警机 制 ， 主动发现监测数据本身 的异常。对监控系统不 同测点的监测数据进行关联性分析， 并在此基础 上 建立测点监测数据的关 联性模型 ， 是一种提高监控 系统监测数据可信性的有效方法。其基本思路是把 过 去 彼此独 立判 别 的测点 数据 通过 一种 关联 性模 型 与其它测点或工艺环境联系起来。这种关联性模型 是基于正常情况建立的 ， 所以在正常情况下 ， 传感器 数据满足关联关系 ， 系统不会报警 。当传感器工作 不正 常时 ， 关 联 关 系 一 般 也 不 再 成 立 ， 系统 进 行 报 警。这种方法不仅能发 现传感 器工作不 正常的情 况 ， 还 能发 现 生产 系统 不 正 常 的情 况 。 比如 在 两 个 瓦斯传感器之问出现异常的瓦斯 涌出点时 ， 关联关 系一般不再符合 ， 系统就会报警。 这种报警方法本质上也是一种利用冗余技术提 高系统可靠性 的方法。建立监测点数据关联的过程 本质上是给监测点数据增加信息冗余度。冗余的信 息 关联性模型 起着校验传感器数据的作用 ， 一旦 发生故障， 利用冗余 的信息就能通过其它途径 不符 合关 联 性模 型 发 现异 常 。 下面以矿井工作面各瓦斯传感器测点数据为例 进 行探 讨 。 2 关 联性 分析 用监 测点 和监测 数 据的选 择 本 文进 行 的关联 性分 析是 直接 为煤矿 安 全监控 系统服务的， 所 以在监测点和监测数据 的选取上应 该尽量与现行煤矿安全监控系统执行 的规范一致 。 以矿井工作面各瓦斯传感器测点数据为例， 煤矿安 全规程 和 煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理 规范 详细规定 了煤矿井下各瓦斯传感器布置 的具 体位置。无论低瓦斯矿井还 是高瓦斯矿井 或者煤 2 0 1 1年第 9 期 邹哲强等 基 于关联性模型的煤矿安全监控 系统报警方法 3 岩 与瓦斯突出矿井 ， 回风巷道里至少要设置工作 面瓦斯传感器和回风巷瓦斯传感器。本文所进行的 矿井工作面各瓦斯传感器数据的关联性分析主要针 对以上位置的传感器 。 目前所有煤矿安全监控系统的数据库都能根据 AQ6 2 O l --2 o o 6的要求提供各瓦斯传感器每 5 rai n 之内的最大值 、 最小值和平均值 ， 本文的研究将以这 些数据组为基础数据。 3 基 于相关 性 的关联 性模 型 相关关系是指现象之间存在一定的联系， 但数 量关系表现为不严格相互对应关系。相关性分析研 究变量之间关系的紧密程度 ， 并用相关系数来表示 。 相关系数是直线相关条件下说明两个变量之间相关 关系密切程度的统计分析指标 。相关系数的大小可 以确定 现象 变量 之 间相 关 关 系 的密 切程 度 和方 向 引。 瓦斯传感器测出的浓度值和区域瓦斯涌出量及 风流风量存在着直接的关 系， 一般情况下工作面下 游 区域对应的区域 瓦斯涌出量主要都是工作面的瓦 斯涌出量， 回风巷道中的瓦斯涌出量 比例相对较低 。 在工作面瓦斯传感器和回风巷瓦斯传感器之间没有 新风流人 时， 两个传感 器 的测量值 之 间必然存 在 一 定的相关性， 所 以可 以考虑采用两个传感 器测量 数据的相关系数来建立关联性模型。 相关系数 r 的计算公式为[ 5 一 E{ [ XE X ] [ yE y ] r 1 、 ／ E X 一E X ／ E y2 一E y 式中 X、 y表示两组传感器的测量数据 ； E X 表示 变量 X 的数学 期望 。 一 般认为相关系数 r 满足 0 ． 3 ≤ I r I do ． 5为低 度相关， o ． 5 4 『 r 『 do ． 8为显著相关， o ． 8 4 l r J 1 为高度相关r 5 ； 或 者 I r I 0 ． 4为 低度 线性 相关 ， 0 ． 4 4 I r 『 d0 ． 7 为中度相关 ， 0 ． 7 4 J r f 1为高度相 关 ] 。考虑到煤矿井下的实际情况 ， 可以把“ 上游测 量点测量值平移一定时间和下游测量点测量值之间 的相关系数大于 0 ． 4 ” 作为两个传感器之间的关联 性模 型 。 选取中平能化集团瑞平公司庇山煤矿 1 1 0 6 0工 作面瓦斯数据为研究对象进行分析 。1 1 0 6 0工作面 共设置上隅角 、 工作面和回风巷三个瓦斯器 ， 工作面 和回 风 巷 这 两 个 传 感 器 在 2 0 1 0年 1 2月 4 日 0 O O O O 8 O 0 共 4 8 0 mi n内监 测到 的瓦斯 平 均浓 度 曲线 如 图 1所示 。 0 ．2 5 0 ． 2 0 芝 0 , 1 5 o ． 1 0 O 0 5 0 1 O 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ m i n 图 1 1 1 0 6 0 工 作面传感器监测 的瓦斯平均浓度 曲线 以工作面处传感器 的监测数据为 自变量 ， 计算 其相关系数 。若将两个传感器所测的每 5 mi n内的 瓦斯平均浓度值直接代入式 1 ， 可得 r 一0 ． 3 5 9 4 。 但考虑同一团气流经过两个传感器时存在时间差 ， 因此需进行时间上 的修正 ， 将工作面传感器数据延 迟 5 rai n后重新计算 ， 得 r 一0 ． 6 8 3 5 ， 表 明两个传感 器存在较为显著的相关性 。 4 基于 极差 值的 关联性 模型 瓦斯传感器监测到的都是风流中的瓦斯浓度 ， 监测值也能反映瓦斯在空气中的混合均匀度。由于 工作面瓦斯的涌出从时间到空 间都是不均匀 的， 瓦 斯随风流的扩散混合也需要一段时间， 所 以靠近工 作面处的瓦斯会 以类似一片片 瓦斯气 团的状态存 在。瓦斯气团在巷道中沿着风流方向逐渐扩散， 瓦 斯和空气逐步混合均匀。 根 据 这 一关 系 可 以建 立关 联 性 模 型 定 义 极 差 值 D等于传感器 5 mi n内监测数据的最大值减去 最小值 ， 两个瓦斯传感器应该存在“ 靠近瓦斯主要涌 出点处的传感器 D 值大于等于远离瓦斯主要涌出 点处的传感器 D值” 的关联关系。 使用基于相关性的关联性模型中的研究数据计 算工作面和 回风巷两个传感器的 D值 。同样 考虑 同一 团气流经两个传感器的时间差 ， 将工作面传感 器数据延迟 5 rai n计算 D值 ， 得到 的 j 二 值 曲线如 图 2所示 。 0 ． 1 0 O ．O 8 芝 0 ．0 6 o l0 4 O ．O 2 0 1 O 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ min 图 2 1 1 0 6 0工作面传感器 D值 曲线 从图 2可看出， 靠近工作面处的传感器 D值 明 4 工矿 自动 化 2 O 1 1牟 9月 显大于回风巷处的传感器 D 值， 符合建立的基于极 差值的关联性模型。 5 基 于最 小值 的关 联 性模型 由于工作面瓦斯涌 出后瓦斯气团随风流从不均 匀 向均匀 变化 ， 加 上 不 断 有沿 巷 道 煤 壁 瓦 斯 随 风流 涌出， 因此， 同一团风流中瓦斯浓度的最小值是不会 降低 的。 根据 这 一 原 理 可 建 立 关 联 性 模 型 定 义 C 为 5 mi n 内传感 器 监测 数据 的最 小值 ， 同一 巷 道在 没 有 新鲜风流混入 的条件下 ， 两个瓦斯传感器应该存在 “ 靠近瓦斯主要涌出点处 的传感器 c值小于风流下 游的传感器 C值” 的关联关系。 采用 同样的数据并考虑 时间上的修正， 将工作 面传感器 C值延迟 5 mi n后与回风巷传感器 C值 进 行 比较 ， 得 到 的 曲线如 图 3所示 。 0 25 O． 20 0． 1 5 o 1 0 0． O5 0 1 O 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ min 图 3 1 1 0 6 0工 作 面 传感 器 C值 曲线 从 图 3可看 出 ， 在 1 1 0 6 0工 作 面 区域 ， 回风巷处 的瓦 斯浓 度值 在一 段 时间 此 处 选择 5 mi n 内的最 小值严格地不小于工作 面处 瓦斯浓度的最小值 ， 符 合本文建立的基于最小值的关联性模型 。 6 三种 关联 性模 型对 掘 进工 作面 的适 用性 掘进面瓦斯和 回采面瓦斯有相似之处 ， 同时也 存 在一 些各 自的 特 点 。首 先 ， 掘 进 巷 道 的通 风 方 式 大 多为 局部通 风 机 压 人式 通 风 ， 由于该 通 风 方 式 自 身的特点 ， 势必在迎头处造成较大的风速甚 至在局 部区域形成风流 的涡旋 ， 故掘进头的瓦斯传感器监 测 数值 可 能随 风流 的变化 有很 大 波动 ； 其次 ， 与 回采 面相 比 ， 掘 进巷 道 四周 煤 壁 在 空 气 中的暴 露 时 间较 短， 特别是在煤层瓦斯含量较高的采区 ， 掘进巷道煤 壁的瓦斯涌出量相对大一些 ， 所 占巷道瓦斯涌出总 量的比例也会高于回采面。 选 取 庇 山 矿 1 2 0 2 0风 巷 掘 进 巷 道 在 2 0 1 0年 l 2月 2日 O 0 O O O 8 O 共 4 8 0 mi n内掘 进 面 和 回 风巷两个传感器的浓度监测值 。首先分别得到两个 传感器的 D值 。考虑到两个 传感 器之间的距 离和 风速造成 的时 间差异 ， 将工 作 面传感 器监 测数 据 延迟1 0 mi n ， 得到的 D值曲线如图 4所示。 O 20 O 1 6 芝 0 ． 1 2 o 0 8 0． 0 4 O 1 O O 2 o 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时Iu] ／ min 图 4 1 2 0 2 0风 巷 传感 器 D 值 曲线 从图 4可看出， 靠近掘进面处 的传感器 D值 明 显大于回风巷处的传感器 D值 ， 也就是 说靠近瓦斯 主要涌出点处 的传感器 D值大于远离瓦斯主要涌 出点处的传感器 D 值 ； 比较 图 2后可看出， 在掘进 工序时间段 图 4中 2 0 0 mi n和 3 5 0 rai n ， 掘进面的 两个传感器 D值迅速增大且两个传感器 D 值 的差 值变大 ， 而在准备 或者后续工 艺中， 两个 传感器 的 D 值 都 比较小 。 采用同样的数据和延迟时间， 所得的 C值陆线 如 图 5所 示 。 O 2 5 0 ．2 O ＼ o “ - 0 ．1 5 0． 1 0 O． 0 5 0 l O O 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ min 图 5 1 2 0 2 0风巷传感器 C值 曲线 从 图 5可 看 出 ， 1 2 0 2 0掘 进 面 回风 巷 处 瓦斯 浓 度的 c值不小于掘进面处瓦斯浓度的c值。 同样 地 ， 掘 进 巷道 两 个传 感 器 监 测 数据 也 符 合 线性 相关 。将 所 选 时 间段 内两个 传 感器 所 测 的 每 5 mi n 内的瓦斯平均浓度值代入式 1 ， 考虑时间 的修正后 ， 计算得到 r 一0 ． 7 3 4 8 ， 表 明存在较为明显 的相关 性 。 7三种 关联性 模 型对 其它矿 的适 用性 为验 证提 出 的三种 关联性 模 型在 其它矿 的适 用 性 ， 分别选 取 高河 煤矿 e 1 3 0 5掘 进 面和余 吾 煤矿 2 2 0 5 工作面 8 h内的传感器监测 数据进行分析 ， 经 过时 问上 的修正 后 ， 其 C值、 D 值结 果分 别如 图 6 、 图 7 所 示 。 高河煤矿 e l 3 0 5掘进面 r 一0 ． 9 9 2 6 ， 余吾煤 矿 2 2 0 5工作面 r 0 ． 9 3 7 5 。可见这两个矿的传感器 监测数据均满足三种关联性模型。 2 0 1 1 年第 9期 邹哲强等 基于关联性模型的煤矿安全监控 系统报警方法 5 理 U j罾 U ．3 5 _ 3 0 ．2 5 ．20 ．1 5 1 0 ．05 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 肘间／ mi n a 高河煤矿 e 1 3 0 5掘进面 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ mi n b 余吾煤矿 2 2 0 5工作面 图 6 工作面传感器 c值曲线 0 1 8 量 0 ． 1 2 0 l0 6 0 1 O 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ min O _ 1 8 逞 0 ． 1 2 o ．0 6 a 高河煤矿 e 1 3 0 5掘进面 ～ 0 1 O 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 时间／ min b 余吾煤矿 2 2 0 5工作面 图 7 工作面传感器 D值 曲线 8 三种关 联性 模型对 传 感器异 常 的发现 能 力 对基于相关性 的关联性模型来说 ， 若其 中任一 传感器探头被人为屏蔽或发生故障 ， 则相关系数会 变小 ， 使该关联性模 型不再成 立。以庇 山矿 1 1 0 6 0 工作面传感器监测数据为例 ， 取 0 ． 1作为瓦斯探 头 被堵 住瓦斯 探 头时 输 出 的数 据 ， 随着 堵 塞 时 间 的 变 长， 相关系数会相应地变小， 如图 8所示 。 0 ． 8 0 ． 6 。 一4 0 ．2 0 2 0 4 0 6 O 8 0 时间／ rain 图 8 模拟条件下相关系数的变化曲线 从 图 8可看 出 ， 当堵塞 时 间达到 6 0 mi n时 ， 相 关系数下降为 0 ． 3 7 7 2 ， 已经不满足相关性模型预设 的相关系数大于 0 ． 4的要求。 对基 于极差值 的关联性模型来说 ， 当工作面瓦 斯传感器探头被人为屏蔽时 ， 传感器的 D值会很快 变小 ， 使得该关联性模型不再成立。 对基于最小值 的关联性模型来说 ， 当回风巷瓦 斯传感器探头被人为屏蔽时， 传感器 的 C值会很快 变小 ， 使得该关联性模型不再成立。 9结语 提出的基于关联性模型的煤矿安全监控系统报 警方 法是对 现行 煤矿 安全 监控 系统模 拟 量报警 方 法 的补充， 可以发现传感器不按规定使用和传感器失 效等情况。分析表明， 针对煤矿采掘工作面瓦斯传 感器而建立 的基于相关性 、 基于极差值、 基于最小值 的 3种关联性模型对不同煤矿和不同工作面均有较 好 的适 用性 。 理论上能建立关联性模型的煤矿安全监控系统 的测 点数据 的范 围可 以很 广 ， 模 型 可 以更 复杂 包 括 使用专家推理模 型 。但在实际应用 中应考虑模型 的易用性和适用性。测点的关联关系可以是不 同测 点之间的关联 ， 也可以是测点和特定生产工艺、 环境 之间的关联 。本文仅对矿井工作面的瓦斯传感器数 据进行 了 3种关 系 的关联性 分析 ， 而且 仅 收集 了 3个矿井的部分数据对关联性模型进行 了验证 。今 后将在更大范围内收集数据 ， 验证 3种关联性模型 的适用普遍性 。另外 ， 还可 以寻找更 多种类的测点 的关联关系。 参考文献 [ 1 ] 范维唐 ， 卢鉴 章 ， 申宝宏． 煤矿灾 害防治 的技术 与对策 [ M] ． 徐州 中国矿业大学 出版社 ， 2 0 0 7 3 3 3 5 ． [ 2 ] 仲丽 云． 煤矿安全监控 系统存 在的 问题及其 改进 探讨 [ J 1 ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 0 6 9 2 9 4 ． [ 3 ] 邹哲 强． 煤矿 安 全 监控 系统 可 靠 性 指 标 的测 定 方 法 E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 0 4 1 - 4 ． E 4 ] AQ6 2 O l -- 2 o o 6煤矿安全监控系统通 用技术要 求 I s ] ． 北京 煤炭工业 出版社 ， 2 0 0 7 ． E s ] 赵玮． 应用统计学教 程 I- M] ． 西安 西安 电子科 技 大学 出版社 ， 2 0 0 3 ． [ 6 ] MB A智 库百科． 相关系数1, E B ／ O L ] ． 1,, 2 0 1 1 0 4 0 3 ] ． h t t p ／ ／ wi k i ． mb a l i b ． c o m／ w i k i ／ E 7 ％9 B ％B 8 ％E 5 ％ 8 5 B 3 E 7 B 3 B B E 6 9 5 ％B 0 ．