煤矿火灾检测技术现状及展望

钟灏

（中国矿业大学（北京），北京 100083）

煤炭是我国主要能源之一，而煤炭主要是通过煤矿进行采取，煤矿的工作环境注定了煤炭开采存在较高危险性，因此，如何尽可能将煤矿安全性提到最高，便成了许多相关研究人员探求的重点。煤矿各类险情中，火灾是最为严重灾害之一，当煤矿火灾发生以后，必须尽可能地在短时间内将火情控制住，否则，矿井中因为火而产生的二氧化碳会越来越多，不仅对救援工作造成极大障碍，也使得井中被困人员面临着更高的中毒致死风险。

现在，我国关于煤矿火灾的监测技术层出不穷，且逐渐趋于成熟。本文对当今热门的积累煤矿火灾检测技术进行了简要阐述，并分析了这些技术的优缺点，以期找到一条更适合我国煤矿火灾检测技术发展的道路，帮助我国煤矿火灾检测技术获得进一步提升，从而提高煤矿工作的安全性，让煤矿工作者的人身安全获得更大的保障。

1 我国煤矿火灾检测技术现状

我国煤矿出现火灾大多是由于煤矿自然发火所引起，而与此相关的预测技术通常围绕煤的物理特性展开，以光谱分析技术为主，辅以统计学技术，最终实现煤矿自燃的预测。关于煤矿自燃的预测技术，简单来说，其可以分为七类，第一类是利用人体感知预测，第二类是利用综合因素评判预测，第三类则是经验统计预测，第四类是基于数学模型预测，第五类是通过矿井空气成分预测，第六类是通过温度预测，最后一类则是根据相关监控系统来进行预测。

相较于西方发达国家，我国在煤矿火灾检测技术方面依发展较为缓慢。就在前几年，煤矿火灾刚刚发生的时候，我国依旧倾向于通过烟雾、明火等分析险情，且预警传播受限，难以实现远距离监察和控制，这对我国煤矿开采安全性的提升造成了很大障碍。实际上，对于煤矿自燃来讲，其花费时间十分长，发展也极为迟缓，当煤炭温度不断提升，到达了生火的临界点以后，才会同空气发生反应，然后发展为明火，完全可以早早发现火灾隐患并将其提前扼杀。所以，对于煤矿检测来说，不仅要关注烟雾、明火，也要关注温度等其他方面，结合其他新兴技术，尽可能早地发现火灾隐患并予以预警和处理，提升煤矿开采工作的安全性。

现在，我国煤矿火灾检测技术主要有五类，其各有优点、缺点，下面进行具体分析。

2 我国五类煤矿火灾检测技术

2.1 以温度为主

以温度为主的检测方法统称为温度检测法。所谓温度检测法，简单来说，就是利用温度传感器完成对温度的检测，从而及时发现温度的变化，找到高温的地方，高温之处往往就是火灾易发之地。通常情况下，人们会采用四种物质来完成测温，第一种为热电偶，第二种为半导体，第三种为红外线，第四种为光纤。

对于热电偶测温法来说，其同半导体测温法一样，都是以接触式为主，所以在进行测温的时候，一定要保证传感器和被测物体存在接触，这两种方法测得的温度不仅准确，且具备良好的实时性。不过需要注意，这两种方法都有着检测复杂、维护工序繁多等缺陷。

而红外线测温法属于非接触式检测法，因此，不用同被测物体接触，仅仅通过红外线强度便可以得到需要的温度信息，不仅保证了较大的检测范围，也较为方便布置和安装传感器，所需传感器数量较少。然而，此方法的问题也较为明显，即容易受到外来因素的影响，如煤灰等。

对于光纤分布式测温法来说，其不仅可以同时检测多个点的温度，还能够保证较高的检测准确性，所用线缆量也并不多，可是，由于光纤安装不易，且极易损坏，维修工序繁杂，因此，经济成本较为高昂。

2.2 以气体为主

以气体为主的检测法统称为气体检测法。所谓气体检测法，简单来说，就是基于气体传感器，对空气中的二氧化碳、一氧化碳及氧气等特色气体展开分析，从而根据这些气体的浓度发现火灾所在之处。通常来讲，倘若仅仅通过一两种气体浓度来寻找火灾地点较为困难，且错误率较高，因此，一般选取多种特殊气体进行解析，从而在不断的对比和分析中找到较为精确的火灾所在地。

2.3 以烟雾为主

以烟雾为主的检测法统称为烟雾检测法，其主要基于烟雾传感器，对空气中的烟雾进行分析，根据各个不同的烟雾颗粒，对火灾进行检测和判断。可以看到，烟雾检测法局限性较大，它依托燃烧产生的颗粒，因此，并不能检测到早期火灾情况，只有当火灾发展到一定程度从而产生较多烟雾时，才能够派得上用场。

2.4 以可见光图像为主

以可见光图像为主的检测法叫作可见光图像检测法，其主要利用可见光摄像机完成对火灾图像的摄取，然后分析火灾特点，并基于火灾识别算法得到相关结果。通常来讲，火灾图像特征可以分成两类，一类为静态的，一类为动态的，前者重在火焰的形状、颜色等，根据单幅图像便可以得到所需信息，不仅简单快捷，且具备良好的实时性，不过，由于单幅图像所包含信息不多，因此，在信息获取方面存在不足；后者则重点关注火焰闪动频率、烟雾特征等，是根据多张连续图像分析得到的，能够较为清晰地展示出火灾特征，在火灾识别方面拥有极高的准确率，然而，必须注意到，这是建立在庞大的数据处理基础上的，较为费时费力，由此动态图像特征的实时性不佳。

对于火灾识别算法来讲，其过程总共可以分成四步，第一步是图像预处理，即对图像进行简单处理，以便接下来的一系列操作；第二步是图像分割，即对图像进行分割，找到所需图像部分；第三步是特征提取，即精准提取火灾图像特征；第四步是模式识别，即根据特征找到对应的模式。火灾识别算法如今已经越来越多，例如，小波变换法、多特征融合法等，这些算法都是可见光图像检测法较高准确率的关键保证，应当引起重视。

作为非接触式检测法，可见光图像检测法不仅检测范围大，且经济成本不高，此外，还拥有方便安装、维护等优点。可是，需要注意到，这类方法也存在明显缺陷，那就是受干扰性较强，不论是矿灯，还是车灯，甚至是红色衣物等，都会导致识别出现偏差。值得一提的是，矿井在出现火灾后烟雾较大，机器的检测范围也由此受到了巨大影响，这时得到的识别结果往往错误率和滞后率都不低。

2.5 以红外图像为主

以红外图像为主的检测法叫作红外图像检测法，这种方法主要基于红外摄录机，利用火灾的火焰、烟雾等产生的红外线进行成像，最终根据火灾特点完成相关识别任务。红外图像检测法既属于非接触式，又能够穿透烟雾，不受烟雾影响，是一类极为受欢迎的检测方法，通过视场内各像素点的红外辐射，便可以找到相关对应点，从而发现火灾所在之处。不过，这种方法依旧会受到煤灰、辐射途中遮挡物等影响，导致识别结果准确率大幅下降。

3 煤矿火灾检测技术的发展

综上所述，目前各类流行的煤矿火灾检测技术都存在优劣性，因此，倘若将这些方法结合起来，综合分析火灾情况，也许会得到事半功倍的效果。

现在，已经有学者在研究多参数融合检测法，这种方法以物联网、人工智能等新兴技术为基础，除了涉及以上所提到的各类技术涉及的参数，还对风向、风速等参数进行了分析，在探测火灾所在之处的同时，兼对火灾的发展趋势进行了预测，这应当是将来煤矿火灾检测技术发展的大方向之一。

对于煤矿火灾检测技术来讲，其不仅要关注火灾中后期，也应当关注火灾早期，倘若能够将火灾掐灭在摇篮里，便可以将火灾造成的损失降到最低，这对煤矿工作人员的人身安全十分重要，且可以极大地避免相关经济损失。多参数融合检测法集百家之所长，补百家之短板，是研究者将来重点研究的对象。不过，多参数融合检测法在考虑和选取参数的时候，应当以矿山实际情况为主，因地制宜，万万不可生搬硬套，各个矿山具有其独特之处，在进行检测时，要进行考虑。总之，对于目前我国煤矿火灾检测技术来讲，如何利用最低的经济成本实现最高的检测准确性和最快的预警反馈，这是其始终不变的发展目标，可靠有效、快速精准的检测技术不仅能够降低煤矿开采成本，更重要的是可以保证煤矿工作者的生命安全，这是煤矿火灾检测技术的核心关注点。