一种用于煤矿巷道围岩灾害的监测系统、监测方法及预警方法与流程

本发明涉及井下巷道监测预警控制技术领域，具体涉及一种用于煤矿巷道围岩灾害的监测系统、监测方法及预警方法。

背景技术：

煤矿巷道担负着井下运输、通风、排水等任务，根据实时测量数据对煤矿巷道进行三维重构，再通过重构的巷道三维模型与最初的巷道三维模型进行比对，从而实现了实时监测巷道变形，并及时预警的目的，而监测巷道变形、并及时预警，为实现矿井安全生产、提高管理效能提供了重要的保障，同时也是建设数字矿山重要环节。

巷道三维重构的数据基础来源于巷道测量,根据矿井掘进测量数据可对巷道中线、腰线进行标定，确定巷道的空间走向及分布,此外，要重构巷道三维模型，还必须获取真实的巷道断面数据。

现有的巷道断面测量方法通常是直接测量巷道高、宽等尺寸，然后结合具体的巷道断面形状，套用公式进行计算，现有技术中提供了多种测量及监测方法，具体公开了以下几种方法：

1)将整个巷道断面化分为若干个三角形断面，通过计算所有三角形面积之和来近似求得整个巷道断面积。或者在被测巷道截面内旋转可抽出式尺子，得到多组长度、角度数对，根据公式近似计算巷道断面尺寸，但是这种方式由于是人工测量，存在较大误差。

2)通过旋转激光测量装置，获取不同旋转角度下的距离数据，通过计算机程序将测量数据转换为各个测点的空间坐标，从而可绘制出巷道断面的轮廓。该方法可实现全巷全过程全断面的数字成像，但测量装置安装在巷道锚索尾部，移动测站时需要人工拆装，在灾害风险严重的巷道内进行测量，对工作人员的人身安全造成了严重的威胁。

3)基于离散点的不规则巷道断面三维快速重构算法，将井下空间巷道进行三维可视化，通过激光测量装置在行进中获取巷道断面数据并计算巷道段体积，但测量装置需要在巷道底板或轨道上运行，但是这种方式再测量时影响巷道运输。

且上述方法均是先对多个巷道离散测点进行依次测量，再通过计算求取巷道断面尺寸，但受施工误差、巷道变形等因素影响，巷道断面并非理想的几何形状，通过计算求取的巷道断面数据与真实尺寸不可避免地存在一定误差,还存在测量装置自动化程度不足，测量过程影响巷道运输等问题。

因此，发明一种能实时获取巷道连续断面信息且运行不影响巷道运输的、巷道变形实时监测及预警的方法是目前亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，以及煤矿巷道围岩变形具有非均匀性、连续性、突发性的特点，本发明基于机器视觉技术自动监测煤矿巷道变形，以及基于多指标围岩灾害预警准则，提供一种用于煤矿巷道围岩灾害的监测系统、监测方法及预警方法，实现对巷道变形的实时监测和预警，以保证矿井的安全生产。

为了实现上述目的，本发明提供一种用于煤矿巷道围岩灾害的监测系统，包括无人机及其搭载装置、井下无线通讯网络和计算机工作站；

无人机搭载装置包括控制装置，安装在无人机内部，用于根据接收到的计算机工作站信号，控制无人机启动或停止，用于根据接收到的传感装置传送的信息，调整无人机飞行姿态、飞行航线以及飞行速度；用于预先设定无人机每飞行t距离控制图像采集模块进行一次图像采集，并将采集到的图像数据通过井下无线通讯网络实时传送至计算机工作站，计算机工作站可以根据实际情况，设置在井下或地面；

传感装置，安装在无人机上，包括陀螺仪、加速度传感器、光流传感器、超声波传感器，各传感器将采集到的信息实时传送至控制装置；陀螺仪用于在无人机飞行时感知无人机的运动方向，加速度传感器，用于在无人机飞行时获取无人机的加速度信息，从而计算出无人机的移动距离，通过陀螺仪与加速度传感器实现对无人机的准确定位；光流传感器用于采集无人机的姿态以及飞行速度；超声波传感器用于感知前方障碍物信息；

图像采集装置，安装在无人机机身上，用于对巷道顶板、底板、左帮壁、右帮的围岩进行图像信息采集；

供电装置，安装在无人机内部，用于为无人机、控制装置、传感装置、图像采集装置提供电源；

计算机工作站，用于向无人机的控制装置发送控制信号，用于对控制装置传送的信息进行处理，在计算机工作站上显示出来。

一种用于煤矿巷道围岩灾害的监测方法，将无人机首次飞行测量得到的巷道围岩的实景三维模型中各监测点的坐标作为初始值，其后每次测量的结果均与初始值作比较，计算得到巷道变形量，实现对巷道变形的实时监测，具体包括以下步骤：

1)启动无人机，使其从待测巷道区域沿着巷道走向，从起始点飞行至终点，并自动保存飞行航线；

2)无人机从起始点起飞开始测量，按照步骤(1)的飞行航线，每飞行t米，搭载在机身上的4组双目相机同时对巷道内壁围岩进行一次拍摄，同时记录拍照时间，得到一个巷道段中围岩图像测量数据，并将该数据通过无线通讯网络将拍摄的照片实时传送至计算机工作站；计算机工作站根据双目相机拍摄的图像测量数据，通过双目视觉三维重构算法，重构该次测量的巷道段中围岩的实景三维模型，直至完成待测巷道区域的拍摄测量；

3)计算机工作站将每个巷道段中围岩的实景三维模型顺次拼接，生成待测巷道的实景三维模型；

4)重复执行步骤(2)至步骤(3)对待测巷道进行往复测量，计算机工作站实时更新巷道围岩的实景三维模型，同时将实时重构的巷道段中围岩实景三维模型中巷道断面面积与首次飞行测量的该巷道断面面积进行比较，得到实时巷道断面收敛比例，将实时重构的巷道段中围岩实景三维模型中巷道断面的监测点三维坐标与首次飞行测量的该监测点初始值进行比较，得到实时巷道围岩变形量、变形速率、变形加速率，实现对巷道变形的实时监测。

一种用于煤矿巷道围岩灾害的预警方法，基于多指标围岩灾害预警准则，监测指标包括巷道断面收敛比例，巷道围岩变形量、变形速率、变形加速率，并设定安全阈值如下，

巷道围岩变形量安全阈值，顶、底板监测点的变形量安全阈值设定为对应巷道高度的3％，左、右两帮监测点的变形量安全阈值设定为对应巷道宽度的3％；

巷道围岩变形速率安全阈值，对于所有监测点，将变形速率安全阈值设为对应巷道开挖及初期支护完成后24h内的围岩平均变形速率的5％；

巷道围岩变形加速率安全阈值，对于所有监测点，将变形加速率安全阈值设为巷道开挖及初期支护完成后24h内的围岩最大变形加速率的50％；

巷道断面收敛比例安全阈值，对于所有巷道断面，将巷道断面收敛比例安全阈值设为5％；

根据实时更新的巷道断面收敛比例，巷道围岩变形量、变形速率、变形加速率进行监控；

上述任意监测指标超过安全阈值时，即触发围岩灾害报警，并提示警情出现的位置，所有指标均未超过安全阈值时则不报警。

与现有技术相比，本发明在不影响巷道运输运行的情况下，通过无人机搭载双目相机对巷道内壁围岩进行图像采集，实获取巷道连续断面信息，基于双目视觉三维重构算法，求取巷道围岩点云的三维坐标，重构每次测量的巷道段中围岩的实景三维模型，然后再进行顺次拼接，得到整个待测巷道的实景三维模型，按照上述方法，对待测巷道进行多次测量，得到多次测量数据，将首次测量得到的巷道围岩位置信息作为初始值，其后每次测量的结果与第一次作比较，计算得到巷道变形量，实现了自动实时对巷道变形的监测，自动化程度高。

另外，本发明设有各监测指标的安全阈值，一旦检测到各监测指标超过的安全阈值，则启动报警系统，以便工作人员及时提醒，有效地保证了矿井工作人员的人身安全，实现了实时监测巷道变形，并及时预警的目的，为矿井安全生产、提高管理效能提供了重要的保障。

附图说明

图1为本发明电原理框图；

图2为本发明一次测量得到的巷道段实景三维模型示意图；

图3为本发明某一巷道断面示意图；

图4为本发明某一巷道断面监测点示意图；

图5为本发明某一巷道断面监测点具体位置示意图；

图6为本发明某一监测点变形曲线示意图；

其中，1-顶板监测点，2-底板监测点，3-左帮监测点，4-右帮监测点。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种用于煤矿巷道的变形监测系统，其特征在于，包括无人机及其搭载装置、井下无线通讯网络和计算机工作站；

无人机搭载装置包括控制装置，安装在无人机内部，用于根据接收到的计算机工作站信号，控制无人机启动或停止，用于根据接收到的传感装置传送的信息，调整无人机飞行姿态、飞行航线以及飞行速度；用于预先设定无人机每飞行t距离控制图像采集模块进行一次图像采集，并将采集到的图像数据通过井下无线通讯网络实时传送至计算机工作站，计算机工作站可以根据实际情况，设置在井下或地面；

传感装置，安装在无人机上，包括陀螺仪、加速度传感器、光流传感器、超声波传感器，各传感器将采集到的信息实时传送至控制装置；陀螺仪用于在无人机飞行时感知无人机的运动方向，加速度传感器，用于在无人机飞行时获取无人机的加速度信息，从而计算出无人机的移动距离，通过陀螺仪与加速度传感器实现对无人机的准确定位；光流传感器用于采集无人机的姿态以及飞行速度；超声波传感器用于感知前方障碍物信息；

图像采集装置，包括4组双目相机，每组双目相机由两台防爆高清工业相机组成，用于对巷道顶板、底板、左帮壁、右帮的围岩进行图像信息采集；4组双目相机分别安装在无人机机身上方，用于拍摄巷道顶板；无人机机身下方，用于拍摄巷道底板；无人机机身左侧，用于拍摄巷道左帮；无人机机身右侧，用于拍摄巷道右帮；

照明装置，与控制装置相连，由6个矿用隔爆兼本质安全型led灯组成，分别安装在机身的前、后、上、下、左、右6个方向，用于在图像采集装置拍摄时，对巷道拍摄区域进行照明；

供电装置，安装在无人机内部，采用矿用隔爆兼质安全型电源供电，用于为无人机、控制装置、传感装置、图像采集装置、照明装置提供电源；

计算机工作站，用于向无人机的控制装置发送控制信号，用于对控制装置传送的信息进行处理，在计算机工作站上显示出来。

具体监测方法如下：

将无人机首次飞行测量得到的巷道围岩的实景三维模型中各监测点的坐标作为初始值，其后每次测量的结果均与初始值作比较，计算得到巷道变形量，实现对巷道变形的实时监测，包括以下步骤：

1)计算机工作站通过井下无线通讯网络，向无人机内部的控制装置发送起飞控制信号，控制装置接收到信号后，控制无人机起飞，使其从待测巷道区域沿着巷道走向，从起始点飞行至终点，并自动保存飞行航线；

2)无人机从起始点起飞开始测量，按照步骤(1)的飞行航线，每飞行5米，搭载在机身上的4组双目相机同时对巷道内壁围岩进行一次拍摄，同时记录拍照时间，得到一个巷道段中围岩图像测量数据，并将该数据通过无线通讯网络将拍摄的照片实时传送至计算机工作站；计算机工作站根据双目相机拍摄的图像测量数据，通过双目视觉三维重构算法，重构该次测量的巷道段中围岩的实景三维模型，直至完成待测巷道区域的拍摄测量；

在控制装置里预先设定有采集模块每飞行5米进行一次拍摄的控制指令，控制装置接收传感装置实时传送的信息，获得无人机的飞行的速度、位置等信息，从起始点开始当无人飞行的距离到5米时，控制装置控制采集装置对一段巷道围岩进行拍摄，并重构该巷道段中围岩的实景三维模型，再飞行5米的距离，控制器再控制采集装置对一段巷道围岩进行拍摄，并重构该巷道段中围岩的实景三维模型，以此类推，直至完成待测巷道区域的拍摄测量。

3)计算机工作站将每个巷道段中围岩的实景三维模型顺次拼接，生成待测巷道的实景三维模型，如图1所示；

4)重复执行步骤(2)至步骤(3)对待测巷道进行往复测量，计算机工作站实时更新巷道围岩的实景三维模型，同时将实时重构的巷道段中围岩实景三维模型中巷道断面面积与首次飞行测量的该巷道断面面积进行比较，得到实时巷道断面收敛比例，将实时重构的巷道段中围岩实景三维模型中巷道断面的监测点三维坐标与首次飞行测量的该监测点初始值进行比较，得到实时巷道围岩变形量、变形速率、变形加速率，实现对巷道变形的实时监测。

通过以下方法选取巷道断面及监测点：

a)从待测巷道起始点位置，沿巷道走向每隔1米距离选取一个巷道断面进行监测，即垂直于巷道长轴线的横断面，也可以根据实际情况，选择间隔的距离，当巷道变形严重，间隔距离可以选择小一些，巷道未发生变形或轻微变形，间隔距离可以选择大一些，本实施了优选间隔距离为1米，如图3所示。

b)在巷道断面的巷道顶板、底板、左帮、右帮分别选取4个监测点，且底板、左帮、右帮上每个监测点的间隔距离相等，共计16个监测点，当然也可根据实际情况调整监测断面和监测点的分布，例如在围岩风险灾害较大的区域，增加监测点的数目，如图4所示。

本实施例，如图5所示，根据巷道底板的宽度l，每隔1/5l的距离选取1个监测点，巷道顶板的监测点与巷道底板的监测点位置相对应；根据巷道左、右帮的高度h，每隔1/5h选取1个监测点，左、右帮上的监测点位置相对应。

获取监测某一巷道断面收敛比例数据，按照上述步骤(a)的方法选取某一巷道断面，并根据选取的巷道断面，从巷道实景三维模型中提取该巷道断面轮廓线，计算并记录该巷道断面面积，将该巷道断面面积值减去首次测量的该巷道断面面积，得到该巷道断面收敛量，再通过收敛量除以首次测量的断面面积，得到巷道断面收敛比例数据，每个巷道断面上共取得1组巷道断面收敛比例数据，随着无人机循环往复测量，实时得到某一巷道断面收敛比例数据。

获取并监测某一巷道断面围岩变形量，按照步骤(b)的方法选取监测点后，监测监测点所在巷道断面的围岩变形量，该变形量包括顶板下沉量、底板鼓起量、左帮移进量、右帮移进量，监测方法如下：

顶板下沉量，某一顶板监测点实时位置较初始位置向下移动的距离，

底板鼓起量，某一底板监测点实时位置较初始位置向上移动的距离，

左帮移进量，某一左帮监测点实时位置较初始位置上右移动的距离，

右帮移进量，某一右帮监测点实时位置较初始位置上左移动的距离，

在该巷道断面共取得16组巷道围岩变形量监测数据，若监测点向相反方向移动，则变形量为负数；

随着无人机对巷道围岩循环往复测量，实时更新各个监测点的变形量数据。

获取并监测某一巷道断面的围岩变形速率和加速率，按照步骤(b)的方法选取监测点后，监测某一巷道断面的围岩变形速率和加速率，具体方法如下：

顶板监测，根据实时更新的顶板下沉量数据，在平面直角坐标系上，以测量时的时间为横坐标，变形量为纵坐标，这里的变形量是指所选取的某一监测点的顶板下沉量，绘制该监测点变形量随时间变化的曲线，将变形量对时间求一阶导数得到该监测点的顶板下沉速率，将变形量对时间求二阶导数得到相应的顶板下沉加速率；

下面举一例说明，如图6所示，以某一监测点变形量为纵坐标，时间为横坐标，在平面直角坐标系中标出每次监测得到的变形量对应的坐标点，再将这些点顺次连接，得到变形——时间曲线。假设顶板下沉量s与时间t的曲线，s与t之间的函数关系为s＝f(t)，设t1时刻的顶板下沉量为s1，对应的点坐标为(s1，t1),那么该监测点在t1时刻的顶板下沉速率对应顶板下沉加速率

底板监测，根据实时更新的底板鼓起量数据，在平面直角坐标系上，以测量时的时间为横坐标，变形量为纵坐标，这里的变形量是指所选取的某一监测点的底板鼓起量，得到该监测点的底板鼓起量随时间变化的曲线，将变形量对时间求一阶导数得到该监测点的底板鼓起速率，将变形量对时间求二阶导数得到相应的底板鼓起加速率；

左帮监测，根据实时更新的左帮移进量数据，在平面直角坐标系上，以测量时的时间为横坐标，变形量为纵坐标，这里的变形量是指所选取的某一监测点的底板鼓起量，得到该监测点的左帮移进量随时间变化的曲线，将变形量对时间求一阶导数得到该监测点的左帮移进速率，将变形量对时间求二阶导数得到相应的左帮移进加速率；

右帮监测，根据实时更新的右帮移进量数据，在平面直角坐标系上，以测量时的时间为横坐标，变形量为纵坐标，这里的变形量是指所选取的某一监测点的右帮移进量，得到该监测点的右帮移进量随时间变化的曲线，将变形量对时间求一阶导数得到该监测点的右帮移进速率，将变形量对时间求二阶导数得到相应的右帮移进加速率；

在1个巷道断面共取得16组变形速率和加速率数据，即16个监测点的变形速率(顶板下沉速率、底板鼓起速率、左帮移进速率、右帮移进速率)和变形加速率(顶板下沉加速率、底板鼓起加速率、左帮移进加速率、右帮移进加速率)测数据，根据围岩变形速率和加速率，判断围岩变形情况；

随着无人机对巷道围岩循环往复测量，实时更新各个监测点的变形速率和加速率数据。

工作人员，通过上述实时更新的巷道断面收敛比例、巷道变形量、变形速率、变形加速率，综合判断巷道围岩变形的情况，从而了解到整个巷道的变形情况。

为实现全自动化预警分析，本发明还提供一种煤矿巷道围岩灾害预警方法，无需人工观测判断，系统可以自动判断巷道围岩变形情况，并及时进行预警，具体方法如下：

基于多指标围岩灾害预警准则，涉及的监测指标包括巷道断面收敛比例，巷道围岩变形量、变形速率、变形加速率，在计算机工作站中预先设定各监测指标的安全阈值：

巷道围岩变形量安全阈值，顶、底板监测点的变形量安全阈值设定为对应巷道高度的3％，左、右两帮监测点的变形量安全阈值设定为对应巷道宽度的3％；

巷道围岩变形速率安全阈值，对于所有监测点，将变形速率安全阈值设为对应巷道开挖及初期支护完成后24h内的围岩平均变形速率的5％；

巷道围岩变形加速率安全阈值，对于所有监测点，将变形加速率安全阈值设为巷道开挖及初期支护完成后24h内的围岩最大变形加速率的50％；

巷道断面收敛比例安全阈值，对于所有巷道断面，将巷道断面收敛比例安全阈值设为5％；

根据实时更新的巷道断面收敛比例，巷道围岩变形量、变形速率、变形加速率进行监控；

上述任意指标超过安全阈值时，计算机工作站就会给出岩灾害报警信息，并提示警情出现的位置，便于快速采取治理措施，所有指标均未超过安全阈值时则不报警。当然也可以增加报警装置，与计算机工作站相连，一旦监测指标超过设定的安全阈值，计算机工作站就控制报警装置进行报警，以及时提醒工作人员，监测指标异常。

本发明将围岩灾害预警的危险等级设定为1-4级，分别代表同时超过安全阈值的指标数目，若监测指标中，变形速率超过安全阈值，其余指标未超过安全阈值，则围岩灾害预警的危险等级显示为1级，变形速率和变形加速率同时超过安全阈值，则围岩灾害预警的危险等级显示为2级，级别越高，表示灾害风险越高。