无线传感器网络(WSN)作为一种特殊的自组织分布式网络,既能解决传统有线网络布线困难、造价高、灵活性差等问题,又能通过无线网关等设备与有线网络相结合,在基于物联网的网络化灾害监测系统中具有广泛的应用前景。而瓦斯灾害作为煤矿最严重的灾害形式,应对其采取一定的预警机制。工作面巷道作为主要的瓦斯涌出区域,容易发生瓦斯浓度积聚,而瓦斯浓度与空间位置和时间有瞬时相关性。本文针对WSN煤矿井下瓦斯浓度监测系统中的时间同步问题,在分析了WSN的研究背景、时间同步的国内外研究现状和现有时间同步技术的基础上,主要开展了以下研究工作:(1)本文在对煤矿井下巷道和采煤工作面的瓦斯扩散和运移规律进行理论分析的基础上,针对矿井巷道采用了线性带状网络通信模型,针对采煤工作面这一特殊瓦斯涌出地段采用基于网格的拓扑结构模型。(2)针对在巷道中提出的线性带状模型,本文提出了一种适用于矿井巷道瓦斯浓度监控系统的时间同步算法——线性分层时间同步算法ILHTS,算法分为簇间同步和簇内同步两个阶段。在簇间同步阶段,构造簇首节点之间的层次结构,采用成对双向消息交换的方式完成簇首节点与Sink节点的同步;在簇内同步阶段,采用基于贝叶斯估计的单向同步机制,完成簇内节点与簇首节点的同步。仿真结果表明,理论同步精度在百微秒级,能耗降低了一个数量级,在保证满足矿井巷道对时间精度要求的基础上,显著降低了全网的能耗。(3)针对异质空间受限的采掘工作面采用的网格结构,本文设计了一种基于此网格结构的改进算法I-HRTS,在现有的轻量级时间同步算法的基础上,对时钟频偏和相偏采用联合的极大似然估计方法。经仿真结果验证,理论累积同步精度得到了很好的改善。在不增加算法能耗的前提下,提高了时间同步算法的同步精度,更好的满足了采煤工作面瓦斯浓度监测系统的需求。本课题研究成果不仅解决了煤矿井下瓦斯监测系统对时间同步的需求,而且在满足时间同步精度的前提下,节省了同步过程中的能量消耗,极大的扩展了WSN在瓦斯监测系统中的应用。