一种面向煤矿井筒数字孪生系统的漏水监测方法

本发明属于智能监测，具体涉及一种面向煤矿井筒数字孪生系统的漏水监测方法。

背景技术：

1、矿井井筒作为连接地面与矿井的主要进出通道，其安全性直接关乎到煤矿的正常生产工作与人员的人身安全，是整个采矿地下工程建设的重中之重。在长期生产过程中，深井井筒存在着一定的安全隐患，如结构损坏或漏水，其中井筒漏水是常见且危险的问题之一，渗水会腐蚀井壁结构，削弱其承载能力，甚至会引发井壁坍塌的情况，严重威胁了井下工作人员的生命安全。因此，为了确保煤矿作业的安全进行，并有效避免因渗水所导致的连锁反应，对煤矿深井井筒进行漏水监测作业具有重要的实际意义。

2、在数字孪生技术的推动下，矿山智能化发展进入了一个新的阶段。数字孪生技术可以将井筒的物理实体与虚拟模型进行实时的映射和交互，进而能实现对井筒状态的动态监控与预警。然而，煤矿井筒数字孪生系统需要精准的漏水监测数据，如何在复杂的井下环境中实现对井筒漏水的有效监测，成为煤矿井筒安全管理与数字化转型中的关键问题。

3、传统的基于传感器的监测技术在井筒内复杂的环境中容易受到干扰，传感器设备的稳定性和耐久性也难以得到保证。基于rfid的液体监测方法提供了新的解决方案，rfid技术具有非接触、远距离识别、高可靠性等优点，特别是在恶劣的工业环境下表现出了较强的适应性。rfid标签不仅能够记录监测对象的状态信息，还可以通过与外部系统的联动，实现远程数据的传输与智能化分析。基于此，rfid技术逐渐成为矿井安全监测中的重要技术之一。尤其是将rfid技术与吸水材料进行有效结合，可以实现对渗漏水的早期预警与检测作业。吸水材料在吸收水分后，其物理特性发生改变，再通过嵌入rfid标签的技术，便可以实现对水分变化的远程感知。现有技术中，缺少将rfid标签技术与井筒漏水检测进行有效结合的技术，为此，亟需提供一种基于rfid标签技术进行井筒漏水监测的方法。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种面向煤矿井筒数字孪生系统的漏水监测方法，该方法实施成本低，便于大规模推广应用，其能够实现漏水点的精确定位，并能获取到井筒内漏水的体积及流速信息，从而为后续的维护决策提供可靠依据，适用于煤矿井筒的长期监测作业。

2、本发明提供了一种面向煤矿井筒数字孪生系统的漏水监测方法，包括以下步骤：

3、步骤一：布置监测组件；

4、在井筒筒壁上确定出若干个监测点，并于若干个监测点上对应安装若干个twin-tag传感器和若干个rfid天线，并使twin-tag传感器和rfid天线连接，同时，在地面上布置监测终端，在井筒出口处布置rfid读取器，并使rfid读取器通过若干个rfid天线与若干个twin-tag传感器连接，使rfid读取器与监测终端连接；其中，twin-tag传感器包括吸水海绵、cots rfid标签和塑料包装，一对cots rfid标签相平行地附着在吸水海绵上，且二者之间间隔设置距离；所述塑料包装包覆在吸水海绵及一对cots rfid标签的外部，且其上开设有透水孔；

5、步骤二：获取井筒监测数据；

6、利用若干个twin-tag传感器实时采集井筒监测信号，并通过rfid读取器读取井筒监测信号，再通过对井筒监控信号的分析处理获取到井筒监测数据，井筒监测数据包括cots rfid标签1的rssi读数、cots rfid标签2的rssi读数、cots rfid标签1的相位数据、cots rfid标签2的相位数据；

7、步骤三：泄漏事件的快速检测；

8、s31：使用一个短时间窗口来收集rssi读数和相位数据，并提取出能够区分每个短时间窗口不同状态的信号特征；

9、s32：采用t-sne对提取的信号特征进行聚类；

10、s33：将聚类后的信号特征输入预先训练好的并决策树，利用预先训练好的决策树来识别并标记每个短时间窗口的状态，其中，短时间窗口的状态分为正常状态、扰动状态和泄露状态；当连续识别出k个发生泄漏的短时间窗口后，触发报警；

11、步骤四：泄漏信号提取；

12、s41：对于标记为泄漏状态的若干个短时间窗口根据公式(1)计算每个时间信号窗口比率参数提取出满足且短时间窗口长度m＞m的连续m个信号窗口并将m个信号窗口进行拼接形成泄漏信号的粗分割结果；

13、

14、s42：在粗分割结果的基础上，进行细化分割，并通过变化点检测算法确定出泄漏事件的起点和终点，以实现漏水点的精确定位；通过计算正常状态样本的局部线性拟合和泄漏状态样本的局部线性拟合的交点来估计泄漏事件的起点，并从结果集合sp＝{sp[s]|s∈s}中选择一个联合估计，使归一化拟合误差的总和最小；其中，s∈s＝{r1,r2,p1,p2}，r1为cots rfid标签1的rssi读数，r2为cots rfid标签2的rssi读数，p1为cots rfid标签1的相位数据，p2为cots rfid标签2的相位数据；

15、步骤五：泄漏体积v(sb)和泄漏率r(sb)的估计；

16、s51：利用rfid读取器在不同漏水速率下连续多次读取twin-tag传感器发出的井筒监测信号，获取到cots rfid标签1的rssi读数、cots rfid标签2的rssi读数、cots rfid标签1的相位数据和cots rfid标签2的相位数据；

17、s52：利用最近质心算法将采集到的井筒监测数据整合生成高质量的监测数据；

18、s53：利用基于基于动态时间翘曲的搜索算法来跟踪泄漏过程；通过基于动态时间翘曲搜索算法实现监测数据中时间序列之间相似性的比较，在比较模板序列sa和目标序列sb的过程中，通过拉伸和挤压两个序列段中的一个序列，找到两个序列之间的最佳匹配函数fm，使两个序列段间距离度量值最小，其中，和两个序列段间距离度量值为

19、s54：根据公式(2)利用α和β两个参数约束基于动态时间翘曲搜索算法的匹配路径，以得到模型导向的基于动态时间翘曲搜索算法；利用模型导向的基于动态时间翘曲搜索算法沿着受限搜索带来追踪泄漏过程，并结合α和β提前对不饱和信号进行空间截断，以避免意外误差；其中，α是两个泄露时间序列的长度比，用来引导搜索方向，β为限制搜索的步长；

20、

21、s55：通过反向遍历最大化截断子序列和之间的相似度检测出截断点t＝(ta,tb)，再根据公式(3)获得泄漏体积v(sb)，根据公式(4)获得泄漏率r(sb)；

22、

23、式中，v(sa)为模板序列sa的泄漏体积；la为模板序列sa的序列段长度；r(sa)模板序列sa的泄漏率。

24、a7：基于泄漏进度跟踪模型来获得时间尺度因子和空间截断比，进而估计出泄漏体积v(sb)和泄漏率r(sb)，为后续的维护决策提供可靠的数据支持。

25、作为一种优选，在步骤三的s33中，根据公式(4)获得一对cots rfid标签的rssi间隙特征f，当f值变化显著时确定存在井筒漏水情况；

26、

27、式中，r1与r2分别为cots rfid标签1和cots rfid标签2的rssi读数，t为读取一对cots rfid标签的rssi值的间隔时间。

28、作为一种优选，在步骤三的s33中，决策树使用最大信息增益函数或最小基尼指数来选择最佳的分裂特征；

29、当采用最大信息增益函数时，根据公式(6)定义信息增益函数，以用于衡量某个特征对分类的贡献；当采用最小基尼指数时，根据公式(7)获得基尼指数gini(d)；

30、ig(d,a)＝h(d)-h(d|a)    (6)；

31、

32、式中，h(d)数据集d的熵，其中，c是类别数量，pi类别i在数据集中的比例。

33、作为一种优选，在步骤一中，所述rfid读取器型号为impinj speedway r420。

34、作为一种优选，在步骤一中，在布置监测组件时，在地面上布置报警终端，并使报警终端与监测终端连接，报警终端用于进行报警动作。

35、进一步，为了确保检测精度，在步骤一中，一对cots rfid标签之间间隔1mm。

36、本发明采用rfid设备发射无源信号监测井筒吸水海绵湿度数据作为数字孪生系统的输入，通过两个相邻标签之间的电感耦合作为井筒吸水海绵渗水信号特征，能确保物理对象与数字模型的同步并提升深井井筒漏水监测准确率。具体地，使twin-tag传感器中包括附着在吸水海绵上的一对cots rfid标签，可以充分利用一对cots rfid标签之间的耦合效应来有效反应出井筒的漏水情况，通过这种耦合效应，不仅可以增强由于井筒漏水所引起的信号变化，还能有效滤除由于多径传播所造成的动态干扰信号，以及在井筒内采矿设备产生的众多干扰。利用塑料包装在吸水海绵及一对cots rfid标签的外部，可以有效排除外部环境因素的干扰，提高了监测数据的可靠性，由此，这种twin-tag传感器结构能确保检测的灵敏度，可以在泄漏发生时能够迅速捕捉到信号变化，从而显著提高了漏水信号的可检测性与准确性。利用变化点检测算法可以更精准地判断井筒内的漏水位置及其泄漏特性。利用模型导向的基于动态时间规整的搜索算法来追踪泄漏过程，可以准确地估算出泄漏量和泄漏率，进而有助于能够实现更高效的漏水监测和管理。采用基于决策树的即时泄漏状态分类方法，能够实现煤矿深井井筒漏水情况的实时监测，并能确保在发生漏水时能够迅速响应，有效防止了潜在的安全隐患。对于分段测试数据与预学习的信号模板进行匹配，采用模型导向井筒漏水跟踪算法，可以确保在信号分割不完整的情况下，仍能沿受限搜索来进行泄漏过程的跟踪，进而能很好地描述模板序列与目标序列之间的相似性，从而能准确地获得泄露体积和泄露率。另外，由于通道冲突，rfid标签的询问频率会随着其密集部署的相邻标签数量的增加而降低。然而，基于模型导向的井筒漏水搜索方法在面对标签数增多导致的审讯频率降低具有很大的弹性，因此能够胜任多点监视任务。

37、该方法实施成本低，便于大规模推广应用，其能够实现漏水点的精确定位，并能获取到井筒内漏水的体积及流速信息，从而为后续的维护决策提供可靠依据，适用于煤矿井筒的长期监测作业。