千米地下深埋的丰富煤炭资源,促使我国煤炭逐步转入深部开采。深立井地层岩性多样,地质构造复杂,井筒的垂深越大,岩、泥、水软弱夹层的相互作用越容易导致井壁出现裂缝。任由裂缝发展,就会出现井壁破裂、结构失效,造成重大矿井灾害。为了实现对深立井井壁的可视化定量描述,开展实时监测预警系统研究。针对深立井井壁外荷载变化量获取困难的问题,采用光纤的声模本征频率同时受温度、应变影响出现的不同频移进行温度和应变的解耦,实现一根光纤对井壁应力场和温度场的同测。针对井壁裂缝定位困难和裂缝几何形状、变化速度未知的问题,采用图像处理技术提取裂缝特征。最后融合裂缝和应变特征,建立预测模型,实现井壁的可视化监测预警。论文的主要工作如下:(1)针对深立井的特殊环境,设计井壁图像的噪声模型,结合噪声特点提出深立井井壁图像的去噪方法,实现井壁图像去噪。深立井的低照度环境下,采样的井壁图像包含椒盐噪声、高斯噪声,以及光电转换等因素引入的乘性和其它噪声,噪声类型远比一般图像复杂。针对井壁图像背景单一,像素值分布均匀的特点,利用椒盐噪点的极值特性先检测出椒盐噪声后,不改变信号点像素值直接针对噪点滤波。滤除椒盐噪点后,井壁图像中包含的其余噪声的浓度均未知,利用卷积神经网络提出一种盲去噪模型。鉴于深立井环境下无法获得干净井壁图像,以噪声图像为标签构建训练样本,训练去噪模型后,实现井壁图像盲去噪,且能保留井壁的裂缝特征。(2)针对井壁裂缝的定位难题,利用卷积神经网络提出能够识别井壁裂缝图像的分类方法,自动定位裂缝在井壁上的位置。为有效利用井壁图像上的裂缝信息,设计了池化方法,并用其构建井壁图像分类模型。通过研究井壁图像标注方法,建立了专用于训练井壁图像分类模型的图像库。通过井壁图像库训练、测试分类模型,实现井壁裂缝图像的自动识别。结合摄像头的采样时间、运动速度和加速度定位裂缝在井壁上的具体位置。(3)通过对应力和温度耦合的解算,实现一根光纤对井壁温度和应变的同时检测,解决深立井井壁外荷载变化量的获取困难问题。深立井井筒周围的岩、泥、水的相互作用及温度变化引起的综合应力超过井壁砼的极限强度时,会引起井壁开裂,实时监测井壁上的应变和温度是有必要的。利用两种不同声波模式对温度、应变的不同敏感度产生的不同频移量,实现温度和应变的解耦,利用一根光纤完成对井壁温度场和应力场的同时测量,获得井壁温度和应变。(4)为了定量化描述深立井的井壁状况,综合井壁裂缝和井壁应力的特征指标,建立评估模型和预测模型,实现井壁破裂指数的评估预警。为了建立井壁应变和裂缝生长与井壁破裂之间的映射关系,提取表征裂缝几何形状、变化速度等特征的8项指标和表征应变大小、变化速度的2项指标,通过10项指标的多信息融合,建立井壁破裂指数评估模型及预测模型,实现裂缝发展趋势及未来的井壁破裂指数预测。(5)以分布式光纤、防爆摄像头作为传感器,以嵌入式系统作为下位机,以塔式图形工作站作为上位机,设计了井壁监测预警系统。下位机通过网络交换机获取传感器采集的井壁图像和井壁应力,实现WFI的就地评估预测。上位机软件利用C++编写,实现对井壁图像预处理及对WFI的在线评估预测。图[79]表[17]参[162]