矿井突水监测科氏力质量流量计的设计
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说明：
摘 要：介绍了一种实时在线矿井突水监测科氏力质量流量计的设计。它以FPGA,STM32F103为核心,采用基于神经网络的信号处理算法进行信号处理,可以精确分析水流量质量信号的频率和相位差,消除了检测电路的零飘及干扰信号的影响。实验数据表明,通过样本训练后的流量计在测量模拟矿井突水水源的质量流量时相对误差小于2.2％,密度相对误差小于4.8％。
关键词：矿井突水；科氏力质量流量计；信号处理；RBF神经网络
Design of Coriolis mass flowmeter for monitoring water inrush inmine
Abstract：This paper introduces the design of a Coriolis mass flowmeter for the on-line monitoring of water inrush in mine. FPGA and STM32F103 are used in the design. Neural network is used in the signal processing for accurate measurement of water flow. The neural network algorithm could accurately track the signal frequency; calculate the phase difference between two signals, and is insensitive to circuit zero drift and interference. Experiment results show that the relative error of the measuring system is 2.2% for mass flow and 4.8% for water density in detecting the source of water inrush after sample training.
Key words：water inrush in mine; Coriolis mass flowmeter; signal processing; RBF neural network
1 引 言
煤矿开采过程中的突水事故，对于其安全生产和人员生命安全造成了严重的威胁，同时也造成了巨大的经济损失。在底板灰岩承压水水压过高，而隔水层隔水能力不足，或隔水层局部破坏形成突水通道时，采掘工作面一旦揭露这些区域，就很容易发生突水事故。目前一般通过水位法或水化学分析的方法判断突水源，但这些方法实时性差。
在矿井底板钻探采样孔，采样来自不同岩层的水源，通过测量流体密度和流量能为实时判定可能的突水源提供依据。
矿井底板钻探采样时，钻孔中放出水量及其密度都是动态的变量。传统流量计不能直接测量流体的质量流量和密度，而科氏力质量流量计（Coriolis mass flownleter, CMF）是一种基于科氏效应（Coriolis effect）的谐振式直接质量流量计。它在原理上消除了流体状态、密度、温度等参数对测量精度的影响，实现了真正意义上的直接质量流量测量，并能适应多种流态测量。因此利用科氏力质量流量计，可实时在线分析矿井底板可能的突水水源和突水水量。
矿井采掘工作面上大型设备多、空间小，存在明显的不规则振动干扰。普通CMF测量系统对于安装管道上的振动干扰比较敏感。外部振动对系统质量流量和密度测量产生非线性干扰，使测量结果出现偏差，因此不能适应矿井底板钻探采样应用的要求。为了适应矿井底板突水水源判断钻探采样的应用特点，本文基于FPGA和STM32F103实现了一种RBF神经网络现场自适应算法，用于科氏力质量流量计二次仪表信号处理。
2 影响CMF二次仪表测量精度的若干问题分析与对策
科氏力质量流量计振动管的振动频率与振动管的物理尺寸、材料的杨氏模量、温度，还有被测流体的密度有关。不考虑流体，只考虑杨氏模量E的温度影响和振动管的尺寸时，振动管的频率如式(1)所示：
(1)
式中: K为弹性系数，m为质量，Z为振动管的等效长度，D、d为振动管的外径、内径, E为杨氏模量。参考文献［5］，给出了实验数据。在实际应用中，被测流体的密度还与左右拾振传感器的相位差有关。被测流体的密度ρ如式(2)所示：
ρ＝fρ(t,f01,ΔΦ,ρ0) (2)
式中: t是测量时的温度， f01是振动管的频率, ΔΦ是左右传感器信号的相位差,ρ0是系统测量时的零飘。
U型科氏力质量流量计，质量流量Qm计算公式如式(3)所示：
(3)
式中: Δt是左右拾振信号相位差。K是CMF的灵敏度，K的取值与U型管的结构、材料、温度、振动频率等均有关，主要决定于U型管的物理结构。文献给出了严格的计算过程。在物理结构已成型的情况下，考虑现场因素时流体质量流量如式(4)所示。式中Q0是测量系统的质量流量零飘值。
1 引 言
2 影响CMF二次仪表测量精度的若干问题分析与对策
3 CMF二次仪表信号处理系统设计
4 实验测试
5 结 论
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作者点评：
从实验结果可以看出，与训练量对应的实测数据要好于未参与训练量的测量数据。系统设计时已将RBF训练程序固化于STM32之中，用户可以通过人机接口现场训练系统，提高系统精度。通过现场训练，本系统可以适应不同矿区、不同地质条件、不同突水水源的判别，为实时突水预测提供可靠依据。当监测的质量流量超过设定的报警值，或质量流量出现突变增加时，本系统将发出报警信号，同时开启备用排水装置，增加排水量。