煤田火灾治理是一个世界性难题。美国有260多处煤田区域均存在火灾隐患;澳大利亚煤田火灾已存在2 000多年;中国因特殊的地理条件和地质构造等因素，大部分煤田存在自燃现象。煤自燃会造成大量资源损失，燃烧产生的有毒有害气体严重威胁自然环境。

　　防治煤田火灾最有效方法是在煤层发生燃烧之前采取相应措施。根据监测目标及监测方法，煤田火灾监测技术分为4类:① 磁探法和电阻率法，以煤岩层的物理特性变化规律作为监测目标;② 无线电波法和地质雷达法，利用电磁波的传播监测目标;③ 气体测量法和同位素测氡法，以特定指标气体含量的变化作为监测目标;④ 温度法和遥感法，以温度变化作为监测目标。

　　煤田火灾呈分布广泛、火点和小火区分布分散、火源位置不易准确捕捉、煤层高温区域发展成新生火区的时间难以察觉、火区蔓延边界不易确定等特点。而现有煤田火灾监测技术在具体应用时均存在不足。无人机挂载红外热成像仪的低空遥感技术具有灵活性高、应用周期短、成本低、操作简便等优势，可作为一种新型的煤田火灾监测技术。该技术综合应用了红外图像算法、无人机地面站与红外热成像仪通信控制技术，以无人机作为飞行平台，挂载红外热成像仪和可见光相机;结合GPS，在地面站控制软件中选定被测区域，设置参数，确定无人机飞行航线和数据采集点，利用红外热成像仪对温度变化的灵敏反应，联动可见光相机和无人机飞行控制系统，经相关软件合成温度分布直观图。针对无人机的优越性和煤田火区监测的困难性，对煤田火灾监测技术的发展提出以下展望。

　　(1) 高效化。研发或优化数据处理算法，短周期实现火区数据的采集与处理，得出准确、可靠的监测结果，快速实现前期火区态势预判，为后续火区准确监测提供真实、可靠的数据。提高监测设备的实用性与可靠性，降低其发生故障的概率，保证监测设备高效运行。

　　(2) 智能化。煤田火灾监测技术应具备数据自主分析与智能识别处理、远程指挥操作与终端可视化等功能。① 数据自主分析：煤田火灾监测过程中，需要收集大量数据进行分析处理，其中的关键问题是运用大数据和智能识别技术进行数据预识别。② 数据智能识别处理：结合无线通信与信息有机融合技术，借助多源信息集中分析模块，实现数据智能识别;识别后的信息可作为煤田火灾监测中部分数据进行整合处理，实现数据的系统识别。

　　(3) 集成化。现有的煤田火灾监测技术或设备具有单一性，针对某一定量指标进行简单分析很难满足现场火灾监测和发展趋势判断的需求。应用无线和系统集成分析等技术，以有机融合和可视化分析作为基础，研发多功能、统一化的监测模块，使其与其他设备联动使用，可实现全面、可靠监测。

参考文献：《煤田火灾监测技术研究现状及展望》