CN117288825B - 煤矿设备安全管控方法及*** - Google Patents
煤矿设备安全管控方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN117288825B CN117288825B CN202311565480.1A CN202311565480A CN117288825B CN 117288825 B CN117288825 B CN 117288825B CN 202311565480 A CN202311565480 A CN 202311565480A CN 117288825 B CN117288825 B CN 117288825B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- measurement
- gas concentration
- gas
- coefficient
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 29
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 222
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 79
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000003487 electrochemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 12
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 claims description 67
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 63
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 60
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 56
- 230000010287 polarization Effects 0.000 claims description 55
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 43
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 17
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 101100002888 Neurospora crassa (strain ATCC 24698 / 74-OR23-1A / CBS 708.71 / DSM 1257 / FGSC 987) asa-1 gene Proteins 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 19
- 238000004880 explosion Methods 0.000 abstract description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 239000008151 electrolyte solution Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/26—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating electrochemical variables; by using electrolysis or electrophoresis
- G01N27/416—Systems
- G01N27/4163—Systems checking the operation of, or calibrating, the measuring apparatus
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
Abstract
本发明公开了煤矿设备安全管控方法及***,涉及煤矿设备安全管控技术领域,包括以下步骤:S1、基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;S2、获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息。本发明通过对瓦斯检测仪进行瓦斯浓度测量时的过程进行监测,当瓦斯检测仪存在无法精确地对瓦斯浓度进行监测的隐患时,发出预警提示,通知相关工作人员知晓该情况,并及时对瓦斯检测仪安排相关检修处理工作,在发现瓦斯检测仪存在测量精度的异常时及时对瓦斯检测仪进行维护管理,确保瓦斯检测仪对瓦斯浓度进行精准的监测,有效地避免因瓦斯浓度监测不准确导致***事故发生。
Description
技术领域
本发明涉及煤矿设备安全管控技术领域,具体涉及煤矿设备安全管控方法及***。
背景技术
煤矿设备安全管控在煤矿生产中起着至关重要的作用,设备安全管控涉及到对矿井设备的管理、监测、维护以及员工培训等方面,旨在确保矿井设备的正常运行、提高工作效率、减少事故风险。
煤矿设备安全管控的首要任务是预防事故的发生。通过对设备进行定期的检查、维护和更新,可以及时发现和排除潜在的安全隐患,减少事故的发生概率。对煤矿设备进行定期维护是确保其长时间稳定运行的关键,通过定期的维护工作,可以保障设备的性能,延长设备的使用寿命,减少因设备损坏引发的事故。
瓦斯检测仪在煤矿设备安全管控中发挥着至关重要的作用,其主要功能是监测矿井内瓦斯浓度,及时发现瓦斯积聚的情况,为采取紧急措施提供关键信息,瓦斯检测仪能够在矿井内瓦斯浓度达到危险水平之前发出警报,这样,工作人员可以提前得知瓦斯积聚的可能性,有足够的时间采取必要的预防和应急措施,避免事故发生,其次,瓦斯检测仪能够实时监测瓦斯浓度的变化,这有助于了解瓦斯在矿井中的分布情况,以便调整通风***、采取更精确的防范措施,当瓦斯浓度超过设定的安全阈值时,瓦斯检测仪能够自动发出声音、光闪或其他报警信号,提醒工作人员注意,确保工作人员可以立即采取行动。
现有技术存在以下不足:现有技术通常是采用定期检查的方式对瓦斯检测仪进行维护管理,如果瓦斯检测仪无法对瓦斯浓度进行精准的监测,当瓦斯在煤矿内积聚到***限度范围内时,任何火源都可能引发瓦斯***,缺乏准确的瓦斯监测可能导致对瓦斯浓度的低估,增加***事故的风险,进而增加人员伤亡与经济损失的风险。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的是提供煤矿设备安全管控方法及***,通过对瓦斯检测仪进行瓦斯浓度测量时的过程进行监测,当瓦斯检测仪存在无法精确地对瓦斯浓度进行监测的隐患时,发出预警提示,通知相关工作人员知晓该情况,并及时对瓦斯检测仪安排相关检修处理工作,在发现瓦斯检测仪存在测量精度的异常时及时对瓦斯检测仪进行维护管理,确保瓦斯检测仪对瓦斯浓度进行精准的监测,有效地避免因瓦斯浓度监测不准确导致***事故发生,以解决上述背景技术中的问题。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:煤矿设备安全管控方法,包括以下步骤:
S1、基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;
S2、获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息,并对电化学特征信息和动态响应特性信息进行分析处理;
S3、将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电化学特征信息和动态响应特性信息建立综合分析模型,生成测量精度评估值,通过测量精度评估值对瓦斯气体浓度测量时的精度进行评估;
S4、将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,判断瓦斯气体浓度测量时的测量精度情况,并对存在异常的隐患发出预警提示;
S5、对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况。
优选的,瓦斯气体浓度测量时的电化学特征信息包括电解质溶解度变动系数和电极极化偏差系数,瓦斯气体浓度测量时的动态响应特性信息包括线性响应异常隐匿系数,获取后,将电解质溶解度变动系数和电极极化偏差系数分别标定为和/>,将线性响应异常隐匿系数标定为/>。
优选的,将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电解质溶解度变动系数、电极极化偏差系数/>以及线性响应异常隐匿系数/>建立综合分析模型,生成测量精度评估值/>,依据的公式为:/>,式中,/>、/>、/>分别为电解质溶解度变动系数/>、电极极化偏差系数/>以及线性响应异常隐匿系数的预设比例系数,且/>、/>、/>均大于0。
优选的,电解质溶解度变动系数获取的逻辑如下:
S101、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内不同时刻的实时电解质溶解度,并将实时电解质溶解度标定为,A表示瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度的编号,A=1、2、3、4、……、M,M为正整数;
S102、通过瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度计算电解质溶解度标准差和电解质溶解度平均值,并将电解质溶解度标准差和电解质溶解度平均值分别标定为A1和A2,则:
,/>;
S103、计算电解质溶解度变异系数,计算的表达式为:
,式中,/>表示电解质溶解度变异系数;
S104、计算电解质溶解度变动系数,计算的表达式为:。
优选的,电极极化偏差系数获取的逻辑如下:
S201、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内最后时刻的实时电极极化指数,并将实时电极极化指数标定为;
电极极化指数用于描述电化学反应速率的响应性,电极极化指数表征了电流响应随着反应速率变化的程度,电极极化指数的计算公式为:,式中,/>表示电极极化指数,i表示电流大小,v表示电极电势;
S202、计算电极极化偏差系数,计算的表达式为:
,式中,/>表示初始电极极化指数。
优选的,线性响应异常隐匿系数获取的逻辑如下:
S301、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内间隔E时间段对应的实时电流值和实时测量浓度值,并将实时电流值和实时测量浓度值分别标定为和/>,B表示瓦斯气体浓度测量时在T时间内间隔E时间段对应的实时电流值和实时测量浓度值的编号,B=1、2、3、4、……、N,N为正整数;
S302、计算线性响应异常隐匿系数,计算的表达式为:,式中,/>表示预期线性响应系数。
优选的,将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,比对分析的结果如下:
若测量精度评估值小于测量精度参考阈值,则生成高测量精度信号,对高测量精度信号不发出预警提示;
若测量精度评估值大于等于测量精度参考阈值,则生成低测量精度信号,对低测量精度信号发出预警提示。
优选的,对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值建立分析集合,并将分析集合标定为I,则,f表示分析集合内的测量精度评估值的编号,f=1、2、3、4、……、u,u为正整数;
通过分析集合内的测量精度评估值计算测量精度评估值标准差和测量精度评估值平均值/>,并将测量精度评估值标准差/>和测量精度评估值平均值分别与预先设定的标准差参考阈值/>和预先设定的测量精度评估值参考阈值进行比对分析,比对分析的结果如下:
若,则生成维护管理失败信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理失败信号时,则需要进一步进行维护管理;
若,则生成维护管理波动信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理波动信号时,则同样需要进一步进行维护管理;
若,则生成维护管理成功信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理成功信号时,则表明维护管理成功。
煤矿设备安全管控***,包括浓度测量模块、信息采集模块、综合分析模块、隐患感知模块、预警模块以及反馈模块;
浓度测量模块,基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;
信息采集模块,获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息,并对电化学特征信息和动态响应特性信息进行分析处理;
综合分析模块,将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电化学特征信息和动态响应特性信息建立综合分析模型,生成测量精度评估值,通过测量精度评估值对瓦斯气体浓度测量时的精度进行评估;
隐患感知模块,将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,判断瓦斯气体浓度测量时的测量精度情况,并通过预警模块对存在异常的隐患发出预警提示;
反馈模块,对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况。
在上述技术方案中,本发明提供的技术效果和优点:
本发明通过对瓦斯检测仪进行瓦斯浓度测量时的过程进行监测,当瓦斯检测仪存在无法精确地对瓦斯浓度进行监测的隐患时,发出预警提示,通知相关工作人员知晓该情况,并及时对瓦斯检测仪安排相关检修处理工作,在发现瓦斯检测仪存在测量精度的异常时及时对瓦斯检测仪进行维护管理,确保瓦斯检测仪对瓦斯浓度进行精准的监测,有效地避免因瓦斯浓度监测不准确导致***事故发生;
本发明对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况,有效地避免维护管理后瓦斯检测仪的再次出现维护管理失败或者维护管理不稳定的情况,确保瓦斯检测仪维护管理成功,从而通过瓦斯检测仪对瓦斯浓度进行持续、精准的监测。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明煤矿设备安全管控方法及***的方法流程图。
图2为本发明煤矿设备安全管控方法及***的模块示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
本发明提供了如图1所示的煤矿设备安全管控方法,包括以下步骤:
S1、基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;
测量瓦斯气体的浓度基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间的电化学反应,当瓦斯气体与电化学传感器内的电解质发生反应时,产生的电流变化被测量,通过电流与瓦斯浓度的正比关系,实时测量瓦斯浓度;
S2、获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息,并对电化学特征信息和动态响应特性信息进行分析处理;
瓦斯气体浓度测量时的电化学特征信息包括电解质溶解度变动系数和电极极化偏差系数,获取后,将电解质溶解度变动系数和电极极化偏差系数分别标定为和;
电解质溶解度的变动较大可能会导致瓦斯检测仪测量瓦斯气体浓度的精度降低,电化学传感器在瓦斯检测中通常涉及到电极和电解质的反应,而电解质的溶解度变动可以直接影响这个反应的进行,以下是详细阐述:
影响电化学反应速率:电解质的溶解度影响着在电化学反应中涉及到的离子浓度,在电化学传感器中,反应速率与离子浓度之间存在关系,因此,电解质溶解度的变动会导致电化学反应速率的变化,进而影响到电流的生成,如果反应速率发生变化,就会导致测量的不准确性;
影响电极极化:电解质的溶解度变动还可能导致电极极化的变化,电极极化是指在电极表面形成的电势障碍,阻碍电流的流动,这种极化的变动可能使得电流响应不稳定,从而降低了传感器的灵敏度和准确性;
电解质溶液中的杂质:变动的电解质浓度可能引入一些不同的化学物质或杂质,这些物质可能与瓦斯发生相互作用,导致误差;
失灵风险增加: 如果电解质溶解度的变动超出了传感器设计的合理范围,可能会导致电解质在传感器中的不稳定性,甚至使传感器失灵,这可能对瓦斯检测仪的整体性能和可靠性产生负面影响;
因此,对基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体浓度值时的电解质溶解度进行监测,可及时感知电解质溶解度变动较大可能导致瓦斯气体测量精度异常的隐患。
电解质溶解度变动系数获取的逻辑如下:
S101、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内不同时刻的实时电解质溶解度,并将实时电解质溶解度标定为,A表示瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度的编号,A=1、2、3、4、……、M,M为正整数;
需要说明的是,电导率是电解质溶液中电流的导电能力,通过测量电解质溶液的电导率,可以间接推断电解质的溶解度,电导率测量通常使用电导率仪器或电导率传感器进行,这些设备能够实时监测电解质溶液的电导率变化;
S102、通过瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度计算电解质溶解度标准差和电解质溶解度平均值,并将电解质溶解度标准差和电解质溶解度平均值分别标定为A1和A2,则:
,/>;
S103、计算电解质溶解度变异系数,计算的表达式为:,式中,/>表示电解质溶解度变异系数;
由电解质溶解度变异系数可知,电解质溶解度变异系数的表现值越大,表明瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度的变动越大,反之则表明瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度的变动越小;
S104、计算电解质溶解度变动系数,计算的表达式为:
;
由电解质溶解度变动系数的计算表达式可知,瓦斯气体浓度测量时在T时间内生成的电解质溶解度变动系数的表现值越大,表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越大,反之则表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越小。
在煤矿设备安全管控中,瓦斯检测仪通常使用电化学传感器来测量瓦斯气体的浓度,电化学传感器是通过测量电化学反应产生的电流来检测气体浓度的,然而,电化学传感器在使用过程中可能会出现电极极化的现象,这可能会影响瓦斯检测仪的精度。
电极极化较大可能会影响瓦斯检测仪的精度,尤其是在长时间运行或极端环境条件下,电极极化是指电极表面的电位发生变化,通常由于在电化学传感器运行期间累积的气体产物、氧化物或其他物质形成的,这可能阻碍电极上的电化学反应。
电极极化对瓦斯检测仪的精度产生影响的主要原因包括:
响应时间延长:电极极化可能导致传感器的响应时间延长,电极表面的极化层可能阻碍瓦斯分子的扩散到电极表面,从而减缓了电化学反应的进行,这可能导致传感器对瓦斯浓度变化的响应变慢,影响了实时监测的准确性;
准确性下降:电极极化还可能导致传感器的准确性下降,极化层的存在可能引起传感器的零点漂移,使其产生与实际瓦斯浓度不一致的测量结果,这种准确性的下降可能导致对瓦斯浓度的错误解读;
反应速率减缓:电极极化可能会导致电极表面的有效反应面积减小,从而使电化学反应的速率减缓,这可能导致对瓦斯的检测响应时间延长,精度降低;
动态范围受限:电极极化可能使电极的工作范围受到限制,导致在一定范围内失去线性响应,这可能导致在高浓度或低浓度下的测量偏差,从而影响了测量的准确性;
因此,对基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体浓度值时的电极极化情况进行监测,可及时感知电极极化较大可能导致瓦斯气体测量精度异常的隐患。
电极极化偏差系数获取的逻辑如下:
S201、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内最后时刻的实时电极极化指数,并将实时电极极化指数标定为;
电极极化指数用于描述电化学反应速率的响应性,电极极化指数表征了电流响应随着反应速率变化的程度,电极极化指数的计算公式为:,式中,/>表示电极极化指数,i表示电流大小,v表示电极电势;
需要说明的是,通过电流计(电流表)可测量电极上的电流大小,通过电势计(电压表)可测量电极上的电势大小;
S202、计算电极极化偏差系数,计算的表达式为:,式中,/>表示初始电极极化指数;
需要说明的是,通过实验来测定初始电极极化指数是最直接的方式之一,这可能包括在实验室条件下,将电化学传感器暴露在已知浓度的瓦斯气体中,同时记录电流输出,通过分析实验数据,可以确定初始电极极化指数;
由电极极化偏差系数的计算表达式可知,瓦斯气体浓度测量时在T时间内生成的电极极化偏差系数的表现值越大,表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越大,反之则表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越小。
瓦斯气体浓度测量时的动态响应特性信息包括线性响应异常隐匿系数,获取后,将线性响应异常隐匿系数标定为;
线性响应是指在一定范围内,电化学传感器的输出与输入之间存在近似线性关系,具体而言,当瓦斯浓度在电化学传感器的操作范围内发生变化时,电化学传感器的输出信号(通常是电流)以大致线性的方式变化,这意味着在传感器的有效工作范围内,每单位浓度变化引起的电流变化是稳定和可预测的;
线性响应系数通常表示为电化学传感器输出与输入之间的线性关系斜率,在电化学传感器中,典型的情况是浓度与电流之间存在线性关系,线性响应系数通常用m表示,可以通过实验数据计算得到。
基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值时,实际线性响应系数与预期线性响应系数偏差较大可能会导致瓦斯检测仪测量瓦斯气体浓度的精度降低,这是因为线性响应系数是一个关键的电化学传感器参数,影响了电化学传感器对瓦斯浓度变化的敏感度和准确性,以下是详细阐述:
准确性受影响:线性响应系数表示了电化学传感器输出与输入之间的线性关系,如果实际线性响应系数与预期线性响应系数相差较大,那么电化学传感器对瓦斯浓度变化的响应可能不再是线性的,从而影响了测量的准确性;
动态范围受限:实际线性响应系数的偏差可能限制了电化学传感器的动态范围,使其在一定浓度范围内失去线性响应,这可能导致在高浓度或低浓度下的测量失真,从而影响了测量的准确性;
不确定性增加:实际线性响应系数的偏差增加了测量的不确定性,当线性响应关系失真时,电化学传感器输出和实际浓度之间的关系变得不可靠,增加了测量结果的不确定性;
可靠性下降:电化学传感器的可靠性受到实际线性响应系数与预期线性响应系数偏差的影响,不准确的线性响应关系可能导致误报或漏报瓦斯浓度变化,降低了电化学传感器的可靠性;
因此,对基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体浓度值时的实际线性响应系数进行监测,可及时感知实际线性响应系数与预期线性响应系数偏差较大可能导致瓦斯气体测量精度异常的隐患。
线性响应异常隐匿系数获取的逻辑如下:
S301、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内间隔E时间段对应的实时电流值和实时测量浓度值,并将实时电流值和实时测量浓度值分别标定为和/>,B表示瓦斯气体浓度测量时在T时间内间隔E时间段对应的实时电流值和实时测量浓度值的编号,B=1、2、3、4、……、N,N为正整数;
需要说明的是,电化学传感器测量瓦斯气体浓度的主要输出是电流,使用电流传感器或电流计来实时测量从电化学传感器电极中产生的电流值,这通常涉及将电化学传感器与测量电路连接,以获取电化学传感器的输出电流,测量浓度值通常为显示的测量浓度,其次,间隔E内的时长在此不做具体的限定,可根据瓦斯气体的预期监测周期进行调整;
S302、计算线性响应异常隐匿系数,计算的表达式为:,式中,/>表示预期线性响应系数;
由线性响应异常隐匿系数的计算表达式可知,瓦斯气体浓度测量时在T时间内生成的线性响应异常隐匿系数的表现值越大,表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越大,反之则表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越小。
预期线性响应系数获取的逻辑如下:
S1、进行一系列实验,记录不同瓦斯浓度下电化学传感器的输出电流;
这些数据点将用于建立气体测量浓度和电流之间的关系;
S2、使用实验数据,绘制气体测量浓度与电流之间的散点图;
这个图表将辅助直观地观察到是否存在线性关系;
S3、使用线性拟合(例如最小二乘法),拟合一条直线到散点图上;
这条直线的方程通常为,其中I是电流,C是气体测量浓度,m是线性响应系数;
S4、从拟合直线的方程中提取线性响应系数m,则m即为预期线性响应系数;
在上述方程中,m表示气体测量浓度和电流之间的斜率。
S3、将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电化学特征信息和动态响应特性信息建立综合分析模型,生成测量精度评估值,通过测量精度评估值对瓦斯气体浓度测量时的精度进行评估;
将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电解质溶解度变动系数、电极极化偏差系数/>以及线性响应异常隐匿系数/>建立综合分析模型,生成测量精度评估值/>,依据的公式为:/>,式中,/>、/>、/>分别为电解质溶解度变动系数/>、电极极化偏差系数/>以及线性响应异常隐匿系数/>的预设比例系数,且/>、/>、/>均大于0;
由计算公式可知,瓦斯气体浓度测量时在T时间内生成的电解质溶解度变动系数越小、电极极化偏差系数越小、线性响应异常隐匿系数越小,即瓦斯气体浓度测量时在T时间内生成的测量精度评估值的表现值越小,表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越小,反之则表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患越大;
S4、将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,判断瓦斯气体浓度测量时的测量精度情况,并对存在异常的隐患发出预警提示;
将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,比对分析的结果如下:
若测量精度评估值小于测量精度参考阈值,则生成高测量精度信号,当瓦斯气体浓度测量时生成高测量精度信号时,表明瓦斯检测仪可对瓦斯气体精确的监测,对高测量精度信号不发出预警提示;
若测量精度评估值大于等于测量精度参考阈值,则生成低测量精度信号,当瓦斯气体浓度测量时生成低测量精度信号时,表明瓦斯检测仪对瓦斯气体监测时测量精度出现异常的隐患较大,对低测量精度信号发出预警提示,通知相关工作人员知晓该情况,并及时对瓦斯检测仪安排相关检修处理工作,在发现瓦斯检测仪存在测量精度的异常时及时对瓦斯检测仪进行维护管理;
S5、对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况;
对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值建立分析集合,并将分析集合标定为I,则,f表示分析集合内的测量精度评估值的编号,f=1、2、3、4、……、u,u为正整数;
通过分析集合内的测量精度评估值计算测量精度评估值标准差和测量精度评估值平均值/>,并将测量精度评估值标准差/>和测量精度评估值平均值分别与预先设定的标准差参考阈值/>和预先设定的测量精度评估值参考阈值进行比对分析,比对分析的结果如下:
若,则生成维护管理失败信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理失败信号时,则表明维护管理失败,需要进一步进行维护管理;
若,则生成维护管理波动信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理波动信号时,则表明维护管理的稳定性差,同样需要进一步进行维护管理;
若,则生成维护管理成功信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理成功信号时,则表明维护管理成功,此时可对瓦斯气体浓度精确的测量。
本发明通过对瓦斯检测仪进行瓦斯浓度测量时的过程进行监测,当瓦斯检测仪存在无法精确地对瓦斯浓度进行监测的隐患时,发出预警提示,通知相关工作人员知晓该情况,并及时对瓦斯检测仪安排相关检修处理工作,在发现瓦斯检测仪存在测量精度的异常时及时对瓦斯检测仪进行维护管理,确保瓦斯检测仪对瓦斯浓度进行精准的监测,有效地避免因瓦斯浓度监测不准确导致***事故发生;
本发明对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况,有效地避免维护管理后瓦斯检测仪的再次出现维护管理失败或者维护管理不稳定的情况,确保瓦斯检测仪维护管理成功,从而通过瓦斯检测仪对瓦斯浓度进行持续、精准的监测。
本发明提供了如图2所示的煤矿设备安全管控***,包括浓度测量模块、信息采集模块、综合分析模块、隐患感知模块、预警模块以及反馈模块;
浓度测量模块,基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;
信息采集模块,获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息,并对电化学特征信息和动态响应特性信息进行分析处理;
综合分析模块,将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电化学特征信息和动态响应特性信息建立综合分析模型,生成测量精度评估值,通过测量精度评估值对瓦斯气体浓度测量时的精度进行评估;
隐患感知模块,将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,判断瓦斯气体浓度测量时的测量精度情况,并通过预警模块对存在异常的隐患发出预警提示;
反馈模块,对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况;
本发明实施例提供的煤矿设备安全管控方法,通过上述煤矿设备安全管控***来实现,煤矿设备安全管控***的具体方法和流程详见上述煤矿设备安全管控方法的实施例,此处不再赘述。
需要说明的是,上述T时间的选取为一个时间较为短暂的时间段,时间段内的时间在此不做具体的限定,可根据实际情况进行设定,其目的是监测瓦斯气体浓度测量时在T时间内的测量精度情况,从而通过此方式对监测瓦斯气体浓度测量时在不同时段(T时间内)内的测量精度情况进行实时监测。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例,毋庸置疑,对于本领域的普通技术人员,在不偏离本发明的精神和范围的情况下,可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此,上述附图和描述在本质上是说明性的,不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。
Claims (4)
1.煤矿设备安全管控方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;
S2、获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息,并对电化学特征信息和动态响应特性信息进行分析处理;
瓦斯气体浓度测量时的电化学特征信息包括电解质溶解度变动系数和电极极化偏差系数,瓦斯气体浓度测量时的动态响应特性信息包括线性响应异常隐匿系数,获取后,将电解质溶解度变动系数和电极极化偏差系数分别标定为和/>,将线性响应异常隐匿系数标定为/>;
电解质溶解度变动系数获取的逻辑如下:
S101、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内不同时刻的实时电解质溶解度,并将实时电解质溶解度标定为,A表示瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度的编号,A=1、2、3、4、……、M,M为正整数;
S102、通过瓦斯气体浓度测量时在T时间内获取的实时电解质溶解度计算电解质溶解度标准差和电解质溶解度平均值,并将电解质溶解度标准差和电解质溶解度平均值分别标定为A1和A2,则:,/>;
S103、计算电解质溶解度变异系数,计算的表达式为:,式中,/>表示电解质溶解度变异系数;
S104、计算电解质溶解度变动系数,计算的表达式为:;
电极极化偏差系数获取的逻辑如下:
S201、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内最后时刻的实时电极极化指数,并将实时电极极化指数标定为;
电极极化系数用于描述电化学反应速率的响应性,而电极极化指数则表征了电流响应随着反应速率变化的程度,电极极化指数的计算公式为:,式中,/>表示电极极化指数,i表示电流大小,v表示电极电势;
S202、计算电极极化偏差系数,计算的表达式为:,式中,表示初始电极极化指数;
线性响应异常隐匿系数获取的逻辑如下:
S301、获取瓦斯气体浓度测量时在T时间内间隔E时间段对应的实时电流值和实时测量浓度值,并将实时电流值和实时测量浓度值分别标定为和/>,B表示瓦斯气体浓度测量时在T时间内间隔E时间段对应的实时电流值和实时测量浓度值的编号,B=1、2、3、4、……、N,N为正整数;
S302、计算线性响应异常隐匿系数,计算的表达式为:,式中,/>表示预期线性响应系数;
S3、将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电化学特征信息和动态响应特性信息建立综合分析模型,生成测量精度评估值,通过测量精度评估值对瓦斯气体浓度测量时的精度进行评估;
将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电解质溶解度变动系数、电极极化偏差系数/>以及线性响应异常隐匿系数/>建立综合分析模型,生成测量精度评估值,依据的公式为:/>,式中,/>、/>、/>分别为电解质溶解度变动系数/>、电极极化偏差系数/>以及线性响应异常隐匿系数/>的预设比例系数,且/>、/>、/>均大于0;
S4、将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,判断瓦斯气体浓度测量时的测量精度情况,并对存在异常的隐患发出预警提示;
S5、对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况。
2.根据权利要求1所述的煤矿设备安全管控方法,其特征在于,将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,比对分析的结果如下:
若测量精度评估值小于测量精度参考阈值,则生成高测量精度信号,对高测量精度信号不发出预警提示;
若测量精度评估值大于等于测量精度参考阈值,则生成低测量精度信号,对低测量精度信号发出预警提示。
3.根据权利要求2所述的煤矿设备安全管控方法,其特征在于,对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时,收集瓦斯气体浓度测量时实时输出的若干个测量精度评估值建立分析集合,并将分析集合标定为I,则,f表示分析集合内的测量精度评估值的编号,f=1、2、3、4、……、u,u为正整数;
通过分析集合内的测量精度评估值计算测量精度评估值标准差和测量精度评估值平均值/>,并将测量精度评估值标准差/>和测量精度评估值平均值/>分别与预先设定的标准差参考阈值/>和预先设定的测量精度评估值参考阈值/>进行比对分析,比对分析的结果如下:
若,则生成维护管理失败信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理失败信号时,则需要进一步进行维护管理;
若,则生成维护管理波动信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理波动信号时,则同样需要进一步进行维护管理;
若,则生成维护管理成功信号,并将信号传递至移动端,通过移动端进行提示,当对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理时生成维护管理成功信号时,则表明维护管理成功。
4.煤矿设备安全管控***,用于实现上述权利要求1-3中任意一项所述的煤矿设备安全管控方法,其特征在于,包括浓度测量模块、信息采集模块、综合分析模块、隐患感知模块、预警模块以及反馈模块;
浓度测量模块,基于瓦斯气体与电化学传感器电极之间电化学反应产生的电流测量瓦斯气体的浓度值;
信息采集模块,获取瓦斯气体浓度测量时的若干个测量过程数据信息,包括电化学特征信息和动态响应特性信息,并对电化学特征信息和动态响应特性信息进行分析处理;
综合分析模块,将瓦斯气体浓度测量时经过分析处理后的电化学特征信息和动态响应特性信息建立综合分析模型,生成测量精度评估值,通过测量精度评估值对瓦斯气体浓度测量时的精度进行评估;
隐患感知模块,将瓦斯气体浓度测量时生成的测量精度评估值与预先设定的测量精度参考阈值进行比对分析,判断瓦斯气体浓度测量时的测量精度情况,并通过预警模块对存在异常的隐患发出预警提示;
反馈模块,对瓦斯气体浓度测量存在的精度异常进行维护管理实时输出的若干个测量精度评估值进行综合分析,判断维护管理情况。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311565480.1A CN117288825B (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 煤矿设备安全管控方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311565480.1A CN117288825B (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 煤矿设备安全管控方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117288825A CN117288825A (zh) | 2023-12-26 |
CN117288825B true CN117288825B (zh) | 2024-02-06 |
Family
ID=89257491
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311565480.1A Active CN117288825B (zh) | 2023-11-22 | 2023-11-22 | 煤矿设备安全管控方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117288825B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117783571B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-06-04 | 山西阳光三极科技股份有限公司 | 一种超声波风速仪的工作电路 |
CN117890327A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 鞍山天汇科技有限公司 | 一种激光甲烷传感器稳定评估方法 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102149852A (zh) * | 2008-06-18 | 2011-08-10 | 麻省理工学院 | 用于水电解及其它电化学技术的催化材料、电极和*** |
GB201218514D0 (en) * | 2012-10-16 | 2012-11-28 | Schlumberger Holdings | Electrochemical hydrogen sensor |
DE102013007872A1 (de) * | 2013-05-08 | 2014-11-13 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Elektrochemischer Gassensor, Verfahren zu dessen Herstellung und dessen Verwendung |
WO2018021168A1 (ja) * | 2016-07-23 | 2018-02-01 | キヤノン株式会社 | エレクトロクロミック装置、光学フィルタ、レンズユニット、撮像装置、窓材、及び駆動方法 |
CN107941686A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 清华大学 | 研究铁质管道电化学腐蚀和管网水质变化的试验模拟平台 |
CN108027336A (zh) * | 2015-07-22 | 2018-05-11 | 霍尼韦尔国际公司 | 换气槽和通气贮器 |
CN108699710A (zh) * | 2015-12-14 | 2018-10-23 | 奥克海德莱克斯控股有限公司 | 高压力电化学电池 |
WO2020131175A1 (en) * | 2018-12-21 | 2020-06-25 | Battelle Memorial Institute | High efficiency electrolytes for high voltage battery systems |
CN111413255A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-14 | 浙江大学 | 一种测试质子交换膜氧气传质系数的微电极***和方法 |
CN215415186U (zh) * | 2021-09-01 | 2022-01-04 | 合肥中科光博量子科技有限公司 | 一种基于四电极电化学气体传感器的检测电路 |
WO2022216917A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | Georgia Tech Research Corporation | Brayton electrochemical refrigerator/air conditioner |
CN218099362U (zh) * | 2022-06-16 | 2022-12-20 | 四川川煤华荣能源有限责任公司斌郎煤矿 | 一种煤矿用电动采煤机电流监测装置 |
CN116754065A (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-15 | 山西阳光三极科技股份有限公司 | 一种基于多孔阵列式pzt的声振动腔体传感结构 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140050999A1 (en) * | 2012-08-19 | 2014-02-20 | Ftorion, Inc. | Flow Battery And Regeneration System |
-
2023
- 2023-11-22 CN CN202311565480.1A patent/CN117288825B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102149852A (zh) * | 2008-06-18 | 2011-08-10 | 麻省理工学院 | 用于水电解及其它电化学技术的催化材料、电极和*** |
GB201218514D0 (en) * | 2012-10-16 | 2012-11-28 | Schlumberger Holdings | Electrochemical hydrogen sensor |
DE102013007872A1 (de) * | 2013-05-08 | 2014-11-13 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Elektrochemischer Gassensor, Verfahren zu dessen Herstellung und dessen Verwendung |
CN108027336A (zh) * | 2015-07-22 | 2018-05-11 | 霍尼韦尔国际公司 | 换气槽和通气贮器 |
CN108699710A (zh) * | 2015-12-14 | 2018-10-23 | 奥克海德莱克斯控股有限公司 | 高压力电化学电池 |
WO2018021168A1 (ja) * | 2016-07-23 | 2018-02-01 | キヤノン株式会社 | エレクトロクロミック装置、光学フィルタ、レンズユニット、撮像装置、窓材、及び駆動方法 |
CN107941686A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 清华大学 | 研究铁质管道电化学腐蚀和管网水质变化的试验模拟平台 |
WO2020131175A1 (en) * | 2018-12-21 | 2020-06-25 | Battelle Memorial Institute | High efficiency electrolytes for high voltage battery systems |
CN111413255A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-14 | 浙江大学 | 一种测试质子交换膜氧气传质系数的微电极***和方法 |
WO2022216917A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | Georgia Tech Research Corporation | Brayton electrochemical refrigerator/air conditioner |
CN215415186U (zh) * | 2021-09-01 | 2022-01-04 | 合肥中科光博量子科技有限公司 | 一种基于四电极电化学气体传感器的检测电路 |
CN218099362U (zh) * | 2022-06-16 | 2022-12-20 | 四川川煤华荣能源有限责任公司斌郎煤矿 | 一种煤矿用电动采煤机电流监测装置 |
CN116754065A (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-15 | 山西阳光三极科技股份有限公司 | 一种基于多孔阵列式pzt的声振动腔体传感结构 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Factors impact charging process in lithium/sulfur batteries;Liu JINgdong;Energy storage science and technology;1-9 * |
海水化学需氧量的分析方法与监测技术;孙西艳等;中国科学:化学;98-106 * |
煤矿防爆电器升温机理及检验装置设计;张红奎等;煤炭技术;148-156 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117288825A (zh) | 2023-12-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN117288825B (zh) | 煤矿设备安全管控方法及*** | |
CN113783272B (zh) | 一种基于超级电容监控管理***的安全控制方法 | |
US9709544B2 (en) | Solid state gas detection sensor diagnostic | |
CN116611712B (zh) | 基于语义推断的电网工作票评估*** | |
CN116757367B (zh) | 一种三维可视化电网运行数据分析*** | |
CN116181416A (zh) | 一种冲击地压多参量超前预警***及方法 | |
CN116992243B (zh) | 基于aiot的工业固废处理材料管理方法及*** | |
CN116517862B (zh) | 一种矿井通风机异常诊断*** | |
CN113167762A (zh) | 经由传感器询问确定传感器操作状态 | |
CN115015623B (zh) | 一种基于大数据的矿山设备运行安全评价*** | |
CN115420787A (zh) | 氧气传感器偏差补偿方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114527078A (zh) | 基于全光谱水质分析仪的监测预警方法和*** | |
CN117171366B (zh) | 用于电网调度运行态势的知识图谱构建方法及*** | |
US4961163A (en) | System for monitoring and reporting the operability and calibration status of a pH sensor | |
US20100161132A1 (en) | System and method for monitoring an industrial production process | |
CN117268455A (zh) | 一种工程建筑施工质量检测设备的监测*** | |
JP2008008750A (ja) | 原子炉冷却水の腐食環境定量方法およびその装置 | |
CN112905463B (zh) | 软件测试监控方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN114595948A (zh) | 基于人工智能的多风险参数企业风险评估方法及*** | |
CN106094688A (zh) | 一种湿度传感器控制*** | |
CN205720084U (zh) | 一种混凝土氯离子含量测定仪校准装置 | |
CN114720536B (zh) | 基于单点标定拟合算法的矿用有毒有害气体浓度检测方法 | |
CN117972273B (zh) | 一种电池式工商业用气体报警装置的低功耗控制方法 | |
CN107702635A (zh) | 壁厚监测方法和装置 | |
CN116878728B (zh) | 一种压力传感器故障检测分析处理*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |