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摘要：分析了当前选煤厂中安全监控系统的研究现状，认为其存在监控手段单一、通信手段落后、缺乏实时监护手段等问题。智能安全头盔作为当前热门的安全监护技术，可以为工作人员提供实时的安全监护服务。为了解决当前选煤厂中监护系统存在的问题，对智能安全头盔的相关技术进行了分析，认为智能安全头盔可以作为未来保障选煤厂现场人员安全的一个重要手段。
关键词：选煤厂安全监护;智能安全头盔;无线通信技术;室内定位技术
0 引言
选煤厂中洗煤工艺链复杂，安全生产管理与监护难度较大;选煤设备种类复杂多样，并且多为大型机械，设备运转异常会产生较大的安全隐患[1]。当前，选煤厂的现场监护手段是以视频监控为主，但这种传统的监护方式已经难以满足现场工作人员的安全监护需求。智能安全头盔作为当前热门的安全监护技术，在煤矿、电力系统、消防、安保等领域发挥着重要的作用[2]。将智能安全头盔引入选煤厂的安全监控系统，是解决当前选煤厂中安全监护问题的有效措施。本文分析了选煤厂安全监控系统研究现状，介绍了智能安全头盔的工作原理，对安全头盔中采用的相关技术，包括无线通信技术、室内定位技术和人体健康监测技术等进行了分析。
1 选煤厂安全监控系统研究现状
随着机械化与自动化水平的不断提高，选煤厂中的危险源越发难以管控，近年来，机械伤害成为选煤厂中最严重的安全隐患之一。因此，选煤厂监护系统的研究成为企业安全生产的重要保障。
王芳[3]通过现场安装的各类传感器，实现了危险源的实时监控，一旦传感器检测到异常，报警信息就会传递给上位机监控系统，能够有效降低现场发生事故的风险。
张绍先[4]介绍了马头洗煤厂中无线通信技术与物联网技术相结合的监控系统，创新性地实现了无线远程控制以及实时监控的功能。
雷斌等人[5]设计的基于DCS技术的选煤厂集控系统，完成了对传统的以PLC为技术核心的集控系统的替代，并且能够实现选煤厂中视频与音频的联动，不仅提高了监控水平，还提高了选煤厂各系统的通信能力。
张宗华[6]设计了选煤厂人员智能视频监控系统，通过现有的闭路监控系统，结合机器视觉技术，能够在一定程度上对现场人员进行位置跟踪与安全状态判断。
综上所述，当前选煤厂的监控系统是以设备和工艺等方面为监护重点，对现场作业人员的监护手段单一且效果并不明显，人身安全难以得到保障。目前，选煤厂中的安全监护主要存在以下问题：（1）监护手段单一，选煤车间中虽然布设有摄像头，但是摄像头存在监控死角，安全监护还存有盲区;（2）通信设备落后，虽然现场作业人员配有对讲设备，但由于嘈杂的生产环境以及对讲频道干扰等因素的影响，很难保证有效的沟通;（3）缺乏对人员的实时监护手段，一旦现场工作人员人身受到伤害，管理人员难以及时获知并处理。
因此，在当前人工智能与物联网技术飞速发展的背景下，建立一套科学先进且可行的人员监护系统是非常有必要的。
2 智能安全头盔
安全帽是保护现场施工人员头部安全的重要手段，其通过减缓冲击力度以及增加抗击打能力实现头部防护功能，作用比较单一[7]，已经难以满足当前的生产需要。
智能安全头盔是以人工智能技术与物联网技术为核心的智能设备，不仅兼顾了对头部的防护功能，更是在此基础上实现了人员定位、环境异常报警、实时通信、区域预警和人员身体健康监测等功能[8-9]。智能安全头盔一般包括中央处理器、各类数据采集模块、通信模块、电源模块等部分，其结构图如图1所示。智能安全头盔通过其数据采集模块对外部环境信息和人员的状态进行数据采集，采集的数据由中央处理器进行处理，处理后的数据结果由通信模块上传至上位机监控系统，经分析后得到现场人员的实时信息。
以煤矿用智能安全头盔为例。井下的作业环境十分复杂，可能发生瓦斯浓度超标和塌方等危险。为了保障井下作业人员的人身安全，煤矿用智能安全头盔须具备实时定位、健康监测、环境异常监测、智能处理以及抗干扰等功能特点[10]。相较于复杂且危险的井下工作环境，选煤厂中的危险源相对可控，设备的机械伤害是最主要的危险因素，因此选煤厂中引入智能安全头盔在理论和技术上是完全可行的。基于当前选煤厂中安全监护系统存在的监控手段单一，通信手段落后，缺乏实时监护手段等问题，选煤厂智能安全头盔应具备人员定位功能、实时语音视频通信功能和人員身体健康监测功能，涉及的技术主要有无线通信技术、室内定位技术和人体健康监测技术等。
3 相关技术研究
3.1 无线通信技术
无线通信技术的快速发展，使得数据的实时传输得到了保障。目前流行的无线通信技术主要有蓝牙技术、Wi-Fi技术、超宽带技术和蜂窝无线通信技术等[11]。
蓝牙技术适用于短距离通信，一般有效通信距离不超过10 m。其优点为可方便地接入手机等移动终端，功耗小，抗干扰能力强;缺点为有效传输距离较短，传输速率相对较低。
Wi-Fi技术的有效工作距离最远可达100 m，数据传输速率可达10 Mb/s。其优点为可以提供高速传输的无延迟通信，经济成本较低，适用于商场、企业、办公、家庭等多种场所;其缺点为信号传输过程中易受干扰。
超宽带技术（Ultra Wideband，UWB）是通过发送和接收纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲来传输数据。其优点为时间分辨率高，信号传输在纳秒级完成;能效高，能够在低功率下传输更远的距离;抗干扰能力强。缺点是安装成本较高。
蜂窝移动通信技术（Cellular Mobile Communication）采用蜂窝无线组网的方式，使终端与网络设备之间建立无线通信。其优点为传输距离远，一般大于1 000 m;传输信号稳定;传输速率高，5G商用通信峰值速率可达20 Gb/s。但是其缺点也十分明显，即成本比较昂贵。 选煤厂厂房布置紧凑，大型设备较多，机械运行噪声较大，有较强的干扰源，因此，从稳定性、普适性和经济成本等方面考虑，在选煤厂中使用Wi-Fi技术作为通信手段是比较合适的选择之一。
3.2 室内定位技术
选煤厂生产车间一般为多层建筑，难以接收到卫星信号，因此卫星定位在生产车间中的定位精度较差，而室内定位技术能够获取用户在建筑中的准确位置信息。近年来，室内定位技术发展迅猛，出现了多种定位技术方法，分为基于信标设备的定位方法、基于Wi-Fi信号的定位方法、基于传感器的定位方法和基于图像识别技术的定位方法[12]。
信标设备就是定位所需要的硬件设施，一般需要在室内的固定位置预先布设特定的接收装置，称为“信号接收端”;定位终端通过周期性的广播向四周发送信号，当不同的接收端接收到终端发送的信号后，通过定位算法计算就可以得到终端的位置信息。具有代表性的特性设备定位技术包括红外技术、UWB技术、超声波技术和RFID技术等。基于UWB技术的定位方法是目前室内定位中比较精确的技术之一，在实验场景下可达到厘米级别的精度，并且通过分层布设接收端，可以实现在多层建筑内的定位服务。信标定位方法需要提前布设特定硬件，适用场景较为单一，主要应用于煤矿矿井或电力设施等领域。
基于Wi-Fi的定位技术就是通过手机、智能手表等终端连接到Wi-Fi，通过测定终端接收到的无线信号的能量衰减或空间差异性，就可以得到位置信息。但Wi-Fi信号在传输过程中易受干扰，因此很难在复杂的环境下应用。
基于移动传感器的定位方法主要是通过加速度传感器、重力传感器和陀螺仪等，结合智能设备，推算出移动目标的行动轨迹、行为与路线，并且需要配合事先测绘好的地图，主要应用于智能穿戴设备。
基于图像识别技术的定位方法就是通过获取用户周边的环境图片信息，将环境图片信息与图像数据库进行比对，如果两者的特征数据匹配，则通过数据库中的图像信息可以得到位置信息。由于需要大量的图片数据进行支撑，需要投入大量的人力和物力，目前该技术还未得到广泛的应用。
通过对比几种定位技术的优缺点，结合选煤厂多层厂房建筑、复杂的平面布局和多干扰源的特点，认为基于UWB技术的室内定位系统能够适用于选煤厂的生产环境。
3.3 人体健康监测技术
随着可穿戴技术与生物传感器技术的发展，人体的运动以及生理参数可以通过生物传感器进行采集。一般生物传感器采集的数据主要包括体外数据与体征数据[13]。体外数据采集主要是通过运动传感器或者加速度传感器获取人体的运动情况;体征数据主要包括心率、体温、血压、血糖等，通过生物传感器测取体征数据可以获取人体的健康状态。健康监测系统一般包括监测模块、数据传输模块、数据处理模块等，能够为人体提供全天候的健康监测服务。
4 结语
本文分析了当前选煤厂中安全监控系统的研究现状，认为当前选煤厂中的安全监控系统并不完善。为了解决安全监控中存在的问题，参考煤矿用智能安全头盔，确定了选煤厂智能安全头盔应具备的功能，并且分析了该技术的可行性。分析认为，智能安全头盔是保障选煤厂现场工作人员人身安全的有效手段，其应用前景广阔，具有非常重要的研究意义。
[参考文献]
[1] 牛鹏飞.洗煤生产安全问题分析及应对策略[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（3）：39-40.
[2] 黄建松.从专利申请看我国智能头盔发展状况[J].海军医学杂志，2020，41（4）：491-492.
[3] 王芳.选煤厂信息化系统与安全监控系统的应用[J].煤炭加工与综合利用，2019（2）：72-74.
[4] 张绍先.物联网技术在选煤厂设备控制中的应用[J].选煤技术，2019（5）：73-76.
[5] 雷斌，沈宁.DCS技术在选煤厂集中控制系统中的研究与应用[J].工矿自动化，2021，47（S1）：119-121.
[6] 张宗华.选煤厂人员智能视频监控系统设计[J].工矿自动化，2013，39（4）：76-79.
[7] 夏明华，刘主光，钱碧甫，等.基于人工智能的智能安全帽的研制[J].电工技术，2018（15）：80-81.
[8] 杜波.矿用安全头盔信息采集系统研究[D].西安：西安科技大学，2019.
[9] 论国柱，叶洋.智能安全头盔在石化行业的应用[J].科技与创新，2018（21）：156-157.
[10] 孟亦凡.煤礦井下人员安全状况智能监控系统[D].淮南：安徽理工大学，2019.
[11] 王浩鸣.常用无线数据通讯技术比较[J].计算机与现代化，2002（9）：35-37.
[12] 席瑞，李玉军，侯孟书.室内定位方法综述[J].计算机科学，2016，43（4）：1-6.
[13] 苌飞霸，尹军，张和华，等.可穿戴式健康监测系统研究与展望[J].中国医疗器械杂志，2015，39（1）：40-43.
收稿日期：2021-06-21
作者简介：纪佳玉（1992—），男，河北固安人，在读硕士研究生，研究方向：矿物加工机械、检测与控制。
关键词：选煤厂安全监护;智能安全头盔;无线通信技术;室内定位技术
0 引言
选煤厂中洗煤工艺链复杂，安全生产管理与监护难度较大;选煤设备种类复杂多样，并且多为大型机械，设备运转异常会产生较大的安全隐患[1]。当前，选煤厂的现场监护手段是以视频监控为主，但这种传统的监护方式已经难以满足现场工作人员的安全监护需求。智能安全头盔作为当前热门的安全监护技术，在煤矿、电力系统、消防、安保等领域发挥着重要的作用[2]。将智能安全头盔引入选煤厂的安全监控系统，是解决当前选煤厂中安全监护问题的有效措施。本文分析了选煤厂安全监控系统研究现状，介绍了智能安全头盔的工作原理，对安全头盔中采用的相关技术，包括无线通信技术、室内定位技术和人体健康监测技术等进行了分析。
1 选煤厂安全监控系统研究现状
随着机械化与自动化水平的不断提高，选煤厂中的危险源越发难以管控，近年来，机械伤害成为选煤厂中最严重的安全隐患之一。因此，选煤厂监护系统的研究成为企业安全生产的重要保障。
王芳[3]通过现场安装的各类传感器，实现了危险源的实时监控，一旦传感器检测到异常，报警信息就会传递给上位机监控系统，能够有效降低现场发生事故的风险。
张绍先[4]介绍了马头洗煤厂中无线通信技术与物联网技术相结合的监控系统，创新性地实现了无线远程控制以及实时监控的功能。
雷斌等人[5]设计的基于DCS技术的选煤厂集控系统，完成了对传统的以PLC为技术核心的集控系统的替代，并且能够实现选煤厂中视频与音频的联动，不仅提高了监控水平，还提高了选煤厂各系统的通信能力。
张宗华[6]设计了选煤厂人员智能视频监控系统，通过现有的闭路监控系统，结合机器视觉技术，能够在一定程度上对现场人员进行位置跟踪与安全状态判断。
综上所述，当前选煤厂的监控系统是以设备和工艺等方面为监护重点，对现场作业人员的监护手段单一且效果并不明显，人身安全难以得到保障。目前，选煤厂中的安全监护主要存在以下问题：（1）监护手段单一，选煤车间中虽然布设有摄像头，但是摄像头存在监控死角，安全监护还存有盲区;（2）通信设备落后，虽然现场作业人员配有对讲设备，但由于嘈杂的生产环境以及对讲频道干扰等因素的影响，很难保证有效的沟通;（3）缺乏对人员的实时监护手段，一旦现场工作人员人身受到伤害，管理人员难以及时获知并处理。
因此，在当前人工智能与物联网技术飞速发展的背景下，建立一套科学先进且可行的人员监护系统是非常有必要的。
2 智能安全头盔
安全帽是保护现场施工人员头部安全的重要手段，其通过减缓冲击力度以及增加抗击打能力实现头部防护功能，作用比较单一[7]，已经难以满足当前的生产需要。
智能安全头盔是以人工智能技术与物联网技术为核心的智能设备，不仅兼顾了对头部的防护功能，更是在此基础上实现了人员定位、环境异常报警、实时通信、区域预警和人员身体健康监测等功能[8-9]。智能安全头盔一般包括中央处理器、各类数据采集模块、通信模块、电源模块等部分，其结构图如图1所示。智能安全头盔通过其数据采集模块对外部环境信息和人员的状态进行数据采集，采集的数据由中央处理器进行处理，处理后的数据结果由通信模块上传至上位机监控系统，经分析后得到现场人员的实时信息。
以煤矿用智能安全头盔为例。井下的作业环境十分复杂，可能发生瓦斯浓度超标和塌方等危险。为了保障井下作业人员的人身安全，煤矿用智能安全头盔须具备实时定位、健康监测、环境异常监测、智能处理以及抗干扰等功能特点[10]。相较于复杂且危险的井下工作环境，选煤厂中的危险源相对可控，设备的机械伤害是最主要的危险因素，因此选煤厂中引入智能安全头盔在理论和技术上是完全可行的。基于当前选煤厂中安全监护系统存在的监控手段单一，通信手段落后，缺乏实时监护手段等问题，选煤厂智能安全头盔应具备人员定位功能、实时语音视频通信功能和人員身体健康监测功能，涉及的技术主要有无线通信技术、室内定位技术和人体健康监测技术等。
3 相关技术研究
3.1 无线通信技术
无线通信技术的快速发展，使得数据的实时传输得到了保障。目前流行的无线通信技术主要有蓝牙技术、Wi-Fi技术、超宽带技术和蜂窝无线通信技术等[11]。
蓝牙技术适用于短距离通信，一般有效通信距离不超过10 m。其优点为可方便地接入手机等移动终端，功耗小，抗干扰能力强;缺点为有效传输距离较短，传输速率相对较低。
Wi-Fi技术的有效工作距离最远可达100 m，数据传输速率可达10 Mb/s。其优点为可以提供高速传输的无延迟通信，经济成本较低，适用于商场、企业、办公、家庭等多种场所;其缺点为信号传输过程中易受干扰。
超宽带技术（Ultra Wideband，UWB）是通过发送和接收纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲来传输数据。其优点为时间分辨率高，信号传输在纳秒级完成;能效高，能够在低功率下传输更远的距离;抗干扰能力强。缺点是安装成本较高。
蜂窝移动通信技术（Cellular Mobile Communication）采用蜂窝无线组网的方式，使终端与网络设备之间建立无线通信。其优点为传输距离远，一般大于1 000 m;传输信号稳定;传输速率高，5G商用通信峰值速率可达20 Gb/s。但是其缺点也十分明显，即成本比较昂贵。 选煤厂厂房布置紧凑，大型设备较多，机械运行噪声较大，有较强的干扰源，因此，从稳定性、普适性和经济成本等方面考虑，在选煤厂中使用Wi-Fi技术作为通信手段是比较合适的选择之一。
3.2 室内定位技术
选煤厂生产车间一般为多层建筑，难以接收到卫星信号，因此卫星定位在生产车间中的定位精度较差，而室内定位技术能够获取用户在建筑中的准确位置信息。近年来，室内定位技术发展迅猛，出现了多种定位技术方法，分为基于信标设备的定位方法、基于Wi-Fi信号的定位方法、基于传感器的定位方法和基于图像识别技术的定位方法[12]。
信标设备就是定位所需要的硬件设施，一般需要在室内的固定位置预先布设特定的接收装置，称为“信号接收端”;定位终端通过周期性的广播向四周发送信号，当不同的接收端接收到终端发送的信号后，通过定位算法计算就可以得到终端的位置信息。具有代表性的特性设备定位技术包括红外技术、UWB技术、超声波技术和RFID技术等。基于UWB技术的定位方法是目前室内定位中比较精确的技术之一，在实验场景下可达到厘米级别的精度，并且通过分层布设接收端，可以实现在多层建筑内的定位服务。信标定位方法需要提前布设特定硬件，适用场景较为单一，主要应用于煤矿矿井或电力设施等领域。
基于Wi-Fi的定位技术就是通过手机、智能手表等终端连接到Wi-Fi，通过测定终端接收到的无线信号的能量衰减或空间差异性，就可以得到位置信息。但Wi-Fi信号在传输过程中易受干扰，因此很难在复杂的环境下应用。
基于移动传感器的定位方法主要是通过加速度传感器、重力传感器和陀螺仪等，结合智能设备，推算出移动目标的行动轨迹、行为与路线，并且需要配合事先测绘好的地图，主要应用于智能穿戴设备。
基于图像识别技术的定位方法就是通过获取用户周边的环境图片信息，将环境图片信息与图像数据库进行比对，如果两者的特征数据匹配，则通过数据库中的图像信息可以得到位置信息。由于需要大量的图片数据进行支撑，需要投入大量的人力和物力，目前该技术还未得到广泛的应用。
通过对比几种定位技术的优缺点，结合选煤厂多层厂房建筑、复杂的平面布局和多干扰源的特点，认为基于UWB技术的室内定位系统能够适用于选煤厂的生产环境。
3.3 人体健康监测技术
随着可穿戴技术与生物传感器技术的发展，人体的运动以及生理参数可以通过生物传感器进行采集。一般生物传感器采集的数据主要包括体外数据与体征数据[13]。体外数据采集主要是通过运动传感器或者加速度传感器获取人体的运动情况;体征数据主要包括心率、体温、血压、血糖等，通过生物传感器测取体征数据可以获取人体的健康状态。健康监测系统一般包括监测模块、数据传输模块、数据处理模块等，能够为人体提供全天候的健康监测服务。
4 结语
本文分析了当前选煤厂中安全监控系统的研究现状，认为当前选煤厂中的安全监控系统并不完善。为了解决安全监控中存在的问题，参考煤矿用智能安全头盔，确定了选煤厂智能安全头盔应具备的功能，并且分析了该技术的可行性。分析认为，智能安全头盔是保障选煤厂现场工作人员人身安全的有效手段，其应用前景广阔，具有非常重要的研究意义。
[参考文献]
[1] 牛鹏飞.洗煤生产安全问题分析及应对策略[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（3）：39-40.
[2] 黄建松.从专利申请看我国智能头盔发展状况[J].海军医学杂志，2020，41（4）：491-492.
[3] 王芳.选煤厂信息化系统与安全监控系统的应用[J].煤炭加工与综合利用，2019（2）：72-74.
[4] 张绍先.物联网技术在选煤厂设备控制中的应用[J].选煤技术，2019（5）：73-76.
[5] 雷斌，沈宁.DCS技术在选煤厂集中控制系统中的研究与应用[J].工矿自动化，2021，47（S1）：119-121.
[6] 张宗华.选煤厂人员智能视频监控系统设计[J].工矿自动化，2013，39（4）：76-79.
[7] 夏明华，刘主光，钱碧甫，等.基于人工智能的智能安全帽的研制[J].电工技术，2018（15）：80-81.
[8] 杜波.矿用安全头盔信息采集系统研究[D].西安：西安科技大学，2019.
[9] 论国柱，叶洋.智能安全头盔在石化行业的应用[J].科技与创新，2018（21）：156-157.
[10] 孟亦凡.煤礦井下人员安全状况智能监控系统[D].淮南：安徽理工大学，2019.
[11] 王浩鸣.常用无线数据通讯技术比较[J].计算机与现代化，2002（9）：35-37.
[12] 席瑞，李玉军，侯孟书.室内定位方法综述[J].计算机科学，2016，43（4）：1-6.
[13] 苌飞霸，尹军，张和华，等.可穿戴式健康监测系统研究与展望[J].中国医疗器械杂志，2015，39（1）：40-43.
收稿日期：2021-06-21
作者简介：纪佳玉（1992—），男，河北固安人，在读硕士研究生，研究方向：矿物加工机械、检测与控制。