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    RFID在煤矿井下安全管理中的应用.docx

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    RFID在煤矿井下安全管理中的应用.docx

    RFIDRFID 在煤矿井下安全管理中的应用在煤矿井下安全管理中的应用RFID 在井下安全管理中的应用,主要是以煤矿计算机管理系统的子系统 井下管理系统为应用对象。通过建立一个完整、实时和灵活的井下管理系统,对井下作业工人的作业计划安排、工人进出巷道的权限管理、巷道人员分布、作业工人资料、安全物资流动等进行管理,实现井下管理信息化和可视化,同时提高煤矿生产管理和作业安全水平。我国很多煤矿还停留在人工开采水平上,生产效率低,安全隐患多,如瓦斯爆炸、地下渗水等事故时有发生。管理上仍以经验管理、人工管理为主。因此,加快采矿工业技术和管理的现代化任重而道远。为了改变目前煤矿安全管理工作的落后状况,保障职工生命安全和身体健康,有必要运用安全管理系统分析的方法。因此,传统煤矿井下管理须和现代技术相结合。我国煤炭工业科技发展总体思路是继续坚持“科技是第一生产力”的指导思想,适应人世的新形势,依靠科技进步,加大企业技术改造力度,促进产业结构调整,增强企业的技术创新能力、抗灾能力,提高企业竞争力,坚定不移地实施“科教兴煤”和可持续发展战略,促进煤炭工业向安全、高效、洁净、优质的方向发展。其中重点任务之一是运用计算机技术、网络技术和系统控制论,建立高效、安全的集约化煤矿安全生产系统,加快煤矿安全技术的重点建设1 。国内矿区管理与计算机结合的程度目前主要限于井上部分,其中包括日常的企业流程管理、财会管理、运输管理。随着煤炭行业信息化和网络化的发展,我国大多数煤矿在生产过程中基本都采用了各种各样的煤矿管理系统,并在实际应用中发挥了重要的作用。随着 RFID 技术的引进,国内煤矿也开始使用 RFID 技术进行管理2。1 1 RFIDRFID 在井下管理应用的特在井下管理应用的特点点RFID 在井下管理上的应用,主要是以煤矿计算机管理系统的子系统井下管理系统为对象。将射频识别技术应用于煤矿管理系统,通过建立一个具有完整性、实时陛和灵活性的井下管理系统,对包括井下作业工人的作业计划安排、工人进出巷道的权限管理、巷道人员分布、作业工人资料、安全物资流动等进行管理,实现井下管理信息化和可视化,同时提高煤矿生产管理和作业安全水平。与传统的地面作业不同,煤矿井下管理更强调其安全性,主要考虑人员安全,同时还要和巷道安全相结合。RFID 技术的井下应用可行性分为以下几种:1)操作可行性。电子卡片携带方便、操作简单,读写器可在 5 In 以上的距离对卡片进行自动识别,符合井下作业设备力求简单、方便的要求。2)安全可靠性。RFID 采用射频技术,理论上不会对井下作业产生危险。该技术已经在国外金属矿中得到应用。3)设置可行性。矿井一般深度在地下 500 m 以下,在具体操作中,阅读器与后台操作可采用现场总线方式连接,模仿区域布网模式,阅读器与后台间距离可达 2000 m 以上,把阅读器设在井下工作车场平台,经过后台进行各项操作,可解决设备布置问题。4)技术可行性。针对巷道布点,安装阅读器,通过阅读器的自动分组和自动识别,实现人员管理和巷道管理的功能。2 2 RFIRFID D煤矿井下安全管理系统结构煤矿井下安全管理系统结构RFID 矿井管理以井下安全管理为依据,按照人员安全管理、巷道安全管理和安全物资管理等方面进行分类。21人员安全管理人员安全管理强调井下作业过程中人员的安全,通过计算机查询等功能,了解人员的具体位置分布,可通过图形突出显示。发生事故时,可有效地进行抢险救灾工作,最大限度地保障人员安全。人员作业管理是利用 RFID 的识别功能进行的。系统首先要生成阅读器和卡片等相关信息,通过系统软件对识别后的数据进行处理。人员作业系统按照功能划分为 4 个模块:卡片管理、阅读器管理、作业计划管理和人员出入管理,如图 1 所示。211 卡片管理带有编号的卡片贴在安全帽上,下井人员必须携带安全帽通过系统检测,满足条件后才能进入相关巷道。根据煤矿作业的实际情况,下井人员分为长期职工和临时人员 2 类。其中长期职工为基本作业人员,临时人员包括参观、学习、检查人员等,属非作业人员,有流动性、变化性大的特点。另外,为了满足不同人员的下井需求,在卡片分发上,可分职工卡和临时卡 2 类。1)职工卡。职工卡存储长期职工的信息,操作员可对职工的相关信息进行修改或删除。信息录入后自动生成编号,并在数据库中进行相应的操作处理。在后台数据库中,实现历史数据、实时数据的选择查询。2)临时卡。根据临时人员的特点,临时卡设计思路略有不同。系统独立开辟供临时人员使用的标签,存储信息与长期卡不同。由于临时卡具有信息更新快、使用时间短等特点,临时卡可重复使用,因此系统可以设置临时卡的发放和回收功能。同样,操作员可对人员的相关信息进行修改、删除、查询和补卡,并在数据库中进行相应的更新,实现历史数据、实时数据的选择

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