多源融合提升煤矿瓦斯监测可靠性：信息簇技术的应用

本文主要探讨了多源信息簇融技术在煤矿瓦斯监测中的应用，针对煤矿井下环境的复杂性和动态变化性带来的挑战。传统的传感器监测方式往往受限于数据采集形式单一、可靠性低和误差较大的问题。作者孙研博、刘宗柱和孟坷汤扬针对这些问题，结合计算机技术和无线传感技术，提出了一个创新的解决方案。 他们的方法首先涉及对多种异质气体源进行多元采样，这意味着利用不同类型或来源的传感器获取不同的气体数据。这些传感器可能包括智能传感器，它们具备自主监测和传输能力，能够在井下环境中实时收集数据。通过无线传感网络将这些数据整合起来，实现分布式的数据采集。 接着，他们开发了一种强分类算法，该算法具有高效的数据筛选功能。算法能优化选择那些气体浓度前后变化较大的数据，这有助于减少噪音干扰，提高监测结果的精确度。这种优化筛选过程是关键步骤，因为它可以有效地过滤掉不重要的数据，只保留对瓦斯浓度变化有显著影响的信息。 融合这些筛选后的数据，采用的是深度学习或者数据融合技术，将不同传感器的数据集进行整合，形成更为全面和准确的瓦斯浓度评估。这种方法不仅能提高监测系统的整体性能，还能增强其鲁棒性，即使在某些传感器失效或数据丢失的情况下，也能依赖其他数据源保持较高的监测精度。 实验结果显示，该多源信息簇融技术显著提升了煤矿瓦斯监测系统的可靠性，这对于保障煤矿安全运营至关重要。论文以《计算机应用》期刊为例，发表在2013年6月期，表明这项研究不仅具有理论价值，也具有实际应用前景。通过关键词“多源信息采样”、“深度融合”、“瓦斯监测”、“无线传感网”和“智能传感器”，可以深入理解文章的核心内容和贡献。 这篇论文的核心知识点主要包括：多源数据采集、无线传感网的应用、强分类算法在数据筛选中的作用、深度融合技术提升监测精度以及在实际煤矿环境中的效果验证。这些技术的发展和应用对于提升煤矿安全生产水平具有重要意义。