本技术介绍了一种结合智能监控技术的煤矿火灾预警方法,属于煤矿安全预警技术领域。该方法通过煤矿火灾预警系统实时监测并收集煤矿环境信息数据,包括湿度、温度等动态参数,以实现火灾风险的早期识别和预警。
背景技术
基于智能监控的煤矿防火预警是利用现代信息技术对煤矿环境进行实时监控,以预防和降低火灾风险的系统性解决方案。它通过传感器网络、物联网、大数据和人工智能等技术,对矿井中的温度、气体浓度(如一氧化碳、甲烷)、通风状态等参数进行全天候监测。系统会自动分析监测数据,识别潜在的火灾风险,如温度异常上升或有害气体超标,并通过预测模型和算法对可能发生的火情进行预警。
该系统的核心价值在于提升煤矿防火的反应速度和预见性,减少人为巡检的疏漏。预警系统可以根据不同风险等级,向矿井管理人员和相关部门推送实时报警信息,并给出相应的应急处理建议。通过提前发现风险并采取措施,避免火灾事故发生,不仅保障了煤矿工人的生命安全,还降低了设备和矿产资源的损失。同时,这种智能化的监控系统还能对历史数据进行分析,总结火灾发生的规律,从而优化矿井的防火措施和管理方案,推动煤矿安全生产的持续提升。
现有技术存在以下不足:
现有的煤矿防火预警系统通常采用固定频率采集环境数据,这在正常情况下是有效的,但在捕捉火灾前期信号时存在局限性。固定频率采集无法及时响应短时间内的微小变化,而火灾初期温度和气体浓度(如一氧化碳、甲烷等)可能会在瞬间剧烈波动。如果系统未能及时获取这些关键数据,矿井管理人员将无法迅速感知风险,错失火情初期干预的黄金时间。一旦火势失控,小规模火源会迅速演变为不可控的大火,导致矿井环境恶化、排烟系统瘫痪,大幅增加灭火难度和人员被困风险,使撤离和救援工作变得更加复杂和困难。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
实现思路