煤矿安全评估：多传感器数据融合技术应用

"基于多传感器数据融合的煤矿安全状态评估" 本文主要探讨了一种利用多传感器数据融合技术来评估煤矿安全状态的方法。在煤矿作业中，确保矿工的生命安全及减少经济损失至关重要。针对这一目标，文章提出了一个综合处理地下环境数据的评估体系。 首先，文章介绍了预处理阶段，即采用基于均值的分批估计方法来处理井下采集的各种传感器数据，包括瓦斯浓度、温度、风速、一氧化碳和粉尘等关键参数。这种预处理方式有助于整合来自不同传感器的信息，形成一级融合结果，从而提供对井下环境的整体概览。 接下来，为了进一步提高评估的准确性和可靠性，论文引入了Dempster-Shafer(D-S)证据理论。D-S证据理论是一种处理不确定性和模糊信息的有效工具，它可以处理数据间的冲突，降低评估过程中的不确定性，提升安全状态评估的精度。 文章通过具体案例分析验证了所提方法的有效性，结果显示，该评估方法具有很高的准确性，能够为矿井安全状态的决策提供有力支持。在实际应用中，这样的系统可以及时发现潜在的安全隐患，预防事故的发生，对煤矿安全管理有着重大意义。 此外，文章还提及了相关研究背景，包括国家自然科学基金资助项目和安徽高校省级自然科学研究重点项目的支撑，以及两位作者——熊博杰和周华平的研究方向，分别是多传感器数据融合和计算机在矿业中的应用。 这篇论文为煤矿安全监测提供了一种创新性的技术手段，通过多传感器数据融合和D-S证据理论，实现了对煤矿安全状态的精确评估，对于提升煤矿安全管理水平和保障工人安全具有重要的实践价值。