基于暗原色先验原理的特大型矿井粉尘分布监测研究

That the amount of dust of oversize mine produce large and distribute wide which makes dust suppression harder is bottleneck to efficient and safe production. Research on dust distribution and the moving pattern on the mine are important guiding significance for using correspond dust control measures. This project firstly carried out dust optical experiments to obtain relationship models of particle size, concentration and scattering intensity. According to the theory of radiation transfer, the project constructs image degradation model based on one level multiple scattering approximation method on the dust environment. At the same time constructs dust transfer image based on dark channel prior principle, and then calculating dust mass concentration based on image degradation model and dust transmissivity that combines with static original data to obtain dust distribution and moving pattern. At last using multi-resolution analysis realize dust concentration information fusion based on the convex optimization theory. The project involves many fields' theory methods such as dust mass concentration, dark channel prior principle and the convex optimization information fusion. It reveals the dust environment image degradation characteristics and ensures the modeling error and dust concentration calculation error robustness. From the angle of system framework, the project develops monitoring design method of oversize mine dust distribution and the moving pattern due to import one level multiple scattering approximation method and Guided Filtering and multi-resolution information analysis that is important theory value and practice application significance.

特大型矿井粉尘生成量大、分布广，防尘抑尘难度大，已成为高效安全生产的瓶颈，研究井下粉尘分布及运动规律，对于采取相应粉尘治理措施具有重要指导意义。该项目首先开展粉尘光学实验，获得其粒度、浓度、散射光强等关系模型，基于一级多次散射近似法，依据辐射传输理论方程，构建粉尘环境下的图像退化模型；其次基于暗原色先验原理，建立粉尘传输图，依据图像退化模型和粉尘透射率，计算粉尘质量浓度，结合静态初始数据形成原位测量，获得粉尘分布及运动规律；最后利用多分辨率分析工具依据凸优化理论，实现粉尘浓度测值信息融合。该项研究涉及粉尘浓度监测、暗原色先验原理及凸优化信息融合等多个领域理论方法，揭示粉尘环境下的图像退化特征。从系统构架角度，将一级多次散射近似理论、Guided Filtering和多分辨率分析引入到粉尘质量浓度测量研究中，将拓展特大型矿井粉尘分布及运动规律监测设计方法，具有重要的理论价值及实际应用意义。

为了实现对特大型矿井粉尘分布进行实时的大范围监测，掌握采煤工作面粉尘的运动规律，完善综合防尘措施。本项目组在已有研究的基础上，提出一种基于暗原色先验原理的特大型矿井粉尘分布监测方法。项目组提出的监测方式优势明显：. 测量迅速，满足实时动态测量要求。本项目的粉尘浓度测量过程只是对视频监控设施采集的待测量区域图像进行相应的计算：依据构建粉尘环境下的图像退化模型确定透射率、质量消光系数、辐射通道长度（可用普通长度测量工具或三维扫描设备获取），得出粉尘质量浓度。整个计算过程在视频监控服务器上每秒可完成数次。. 监测数据完备、监测区域广，能够获得监测区域粉尘的分布及运动变化规律。空域监测方面，能够完全获得视频监控系统监测的区域粉尘浓度信息，产生监测区域完整的粉尘浓度分布数据。时域监测方面，该方法能够获得监测区域的粉尘浓度变化过程各个时刻信息，其动态变化数据与初始静态数据结合起来形成原位测量，从而获得分布及运动规律，以便采用合适的除尘方法，降低工作面的粉尘浓度，完善综合防尘措施，克服现有传感器试验测试的空域抽样缺陷。. 实施方便，自动化程度高，可实现分布式监测，成本低。由于基于视频监控系统获得的数据故实施本项目监测方法，不需添加设备，实施便捷，只需在视频服务器或监控系统的服务器上安装相应的测量软件，成本较低。借助于分布式视频监控系统的视频数据，可实现井下粉尘的分布式测量。实现监测数据的数字化、可视化，获得人性化、直观的人机交互方式。能够实现自动、连续操作以及数据的自动记录和传输的需要，克服现有传感器体积庞大，不便实施，价格昂贵的弊端。. 基于暗原色先验原理的特大型矿井粉尘实时大范围监测方法，能够在一定程度上弥补粉尘监测不足，能够获得特大型矿井粉尘大范围分布及运动规律，以便采用合适的除尘方法，降低工作面的粉尘浓度，完善综合防尘措施。提高现场数据的可靠性，使煤炭实现安全、高效、低成本开采，降低粉尘导致的灾害发生，具有一定的应用前景。