一种矿用灾害预警方法、系统及装置

1.本发明涉及矿用灾害预警领域，特别是涉及一种矿用灾害预警方法、系统及装置。


背景技术：

2.随着科学技术的发展，人工智能逐步走进人们的视野，同时煤矿也正在向智能化开采方向发展，但相比其他行业，煤矿信息化、无人化、智能化水平严重滞后。信息化、无人化和智能化是实现科学采矿的必需手段，如何精准定位人员位置及灾害危险预警能力，这些都需要可靠的网络通信技术作为支撑。因此，未来采矿必须向着无人化和智能化迈进，智能采矿势在必行。
3.同时，中国煤炭资源丰富且分布广泛，在中国能源消费中占有绝对主导地位。但随着中国浅部煤炭资源的减少和深部资源开采的加深，煤层赋存条件愈发复杂。与浅部煤炭开采相比，深部煤岩体常处于高应力、高地温、高瓦斯、高岩溶水压等环境，煤岩体宏观力学特征、巷道围岩应力场，生产条件等均发生了显著改变，进而导致了采动应力场的时空关系和动静力学特征变得错综复杂，使得冲击地压，煤与瓦斯突出，顶板事故等动力灾害事故频发，造成了大量人员伤亡及经济损失，严重制约了煤炭安全高效开采。目前，生产安全是施工作业环节中的重中之重，其本质核心就是保障人员安全，煤矿工人在井下进行施工作业时，具有极大的未知性与不确定性。因此，如何保障施工作业人员的生命安全成为首要问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种矿用灾害预警方法、系统及装置，可通过机器学习分析现在项目施工的安全性，可以最大程度的保证矿区施工人员的安全。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种矿用灾害预警方法，所述方法包括：
7.获取当前矿区的目标数据集；所述目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；
8.构建安全检测模型；所述安全检测模型采用机器学习构建；
9.将所述目标数据集输入至所述安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。
10.可选地，构建安全检测模型，之前还包括：
11.获取历史矿区的历史数据集；所述历史数据集包括：历史矿区的安全状态、历史矿区图片、历史矿区的瓦斯浓度、历史矿区的温度、历史矿区的湿度和历史矿区的围岩压力；
12.将所述历史数据集分为训练集和测试集；
13.将所述训练集输入至卷积神经网络，以误差最小为目标对所述卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；
14.将所述测试集输入至训练后的卷积神经网络中，对训练后的卷积神经网络进行调整，得到所述安全检测模型。
15.一种矿用灾害预警系统，所述矿用灾害预警系统应用于所述矿用灾害预警方法中任意一项，所述矿用灾害预警系统包括：
16.获取模块，用于获取当前矿区的目标数据集；所述目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；
17.构建模块，用于构建安全检测模型；所述安全检测模型采用机器学习构建；
18.检测模块，用于将所述目标数据集输入至所述安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。
19.一种矿用灾害预警装置，所述矿用灾害预警装置应用于所述矿用灾害预警方法中任意一项，所述矿用灾害预警装置包括：监测预警装置、监控装置、控制器和终端设备；
20.所述监测预警装置位于矿区内壁上；所述监测预警装置与所述控制器连接；所述监测预警装置包括监测装置；所述监测装置用于获取矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力，得到监测数据，并将所述监测数据输入至所述控制器；
21.所述监控装置位于矿区内壁上；所述监控装置与所述控制器连接；所述监控装置用于实时捕捉矿区图片，并将所述矿区图片传输至所述控制器；
22.所述控制器与所述终端设备连接；所述控制器用于根据所述监测数据和所述矿区图片，得到矿区的安全状态，并将所述安全状态传输至所述终端设备；
23.施工作业人员随身携带所述终端设备；所述终端设备用于向所述施工作业人员展示所述安全状态。
24.可选地，所述监测装置包括：瓦斯传感器、温度传感器、湿度传感器和压力传感器；
25.所述控制器分别与所述瓦斯传感器、所述温度传感器、所述湿度传感器和所述压力传感器连接；所述瓦斯传感器用于获取矿区的瓦斯浓度并传输至所述控制器；所述温度传感器用于获取矿区的温度并传输至所述控制器；所述湿度传感器用于获取矿区的湿度并传输至所述控制器；所述压力传感器用于获取矿区的围岩压力并传输至所述控制器。
26.可选地，所述监测预警装置还包括：预警装置；
27.所述预警装置与所述控制器连接；所述预警装置用于接收所述控制器传输的所述安全状态，并基于所述安全状态进行报警预警。
28.可选地，所述矿用灾害预警装置还包括：信息显示屏；
29.所述信息显示屏与所述控制器连接；
30.所述信息显示屏用于显示矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度、矿区的围岩压力和所述安全状态。
31.可选地，所述监测预警装置还包括：外壳和固定钮；
32.所述固定钮用于固定；
33.所述外壳和所述固定钮通过齿轮滑动槽连接；所述齿轮滑动槽用于调整所述外壳的角度；所述瓦斯传感器、所述温度传感器、所述湿度传感器、所述压力传感器和所述预警装置位于所述外壳内；所述信息显示屏位于所述外壳的外表面。
34.可选地，所述监控装置为摄像头。
35.可选地，所述预警装置包括：圆柱形信号灯和圆柱形喇叭。
36.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
37.一种矿用灾害预警方法包括：获取当前矿区的目标数据集；目标数据集包括：矿区
图片、矿区巷道的坐标信息、矿区巷道尺寸信息、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；构建安全检测模型；安全检测模型采用机器学习构建；将目标数据集输入至安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。本发明通过机器学习分析现在项目施工的安全性，可以最大程度的保证矿区施工人员的安全。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1为本发明实施例中一种矿用灾害预警方法的流程图；
40.图2为本发明实施例中一种矿用灾害预警装置的结构图；
41.图3为本发明实施例中一种矿用灾害预警装置的监测预警装置的爆炸图；
42.图4为本发明实施例中一种矿用灾害预警装置的监测预警装置的平面图；
43.图5为本发明实施例中一种矿用灾害预警装置的监控装置的结构。
44.符号说明：
45.1、监测预警装置；2、监控装置；3、湿度传感器；4、压力传感器；5、电池组；6、温度传感器；7、无线传输器；8、圆柱形信号灯；9、圆柱形喇叭；10、固定钮；11、连接槽；12、齿轮滑动槽；13、摄像头；14、无线接收装置；15、终端设备；16、信息显示屏；17、瓦斯传感器。
具体实施方式
46.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
47.本发明的目的是提供一种矿用灾害预警方法、系统及装置，通过机器学习分析现在项目施工的安全性，可以最大程度的保证矿区施工人员的安全。
48.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
49.本发明提供一种矿用灾害预警方法、系统及装置，通过计算机深度学习分析过去和现在项目施工的安全性和施工效率，利用先进技术对“人机之间，人物之间，机物之间”的安全进行判断并提出针对性的警告；监控装置可以全天候确保工作生产时，对相应的施工作业人员和设备进行实时追踪定位，以及远程可视化自动跟踪和管理；同时，随系统配备的监测预警装置，可针对井下巷道尺寸、瓦斯浓度、围岩压力等变化进行动态监测，以供施工人员及管理人员第一时间了解生产动态。因此，对煤矿施工可视化监测管理及灾害监测预警的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
50.实施例1
51.如图1所示，本发明实施例提供的一种矿用灾害预警方法包括：
52.步骤101：获取当前矿区的目标数据集；所述目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦
斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力。
53.步骤102：构建安全检测模型；所述安全检测模型采用机器学习构建。
54.步骤103：将所述目标数据集输入至所述安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。
55.构建安全检测模型，之前还包括：
56.获取历史矿区的历史数据集；所述历史数据集包括：历史矿区的安全状态、历史矿区图片、历史矿区的瓦斯浓度、历史矿区的温度、历史矿区的湿度和历史矿区的围岩压力。
57.将所述历史数据集分为训练集和测试集。
58.将所述训练集输入至卷积神经网络，以误差最小为目标对所述卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络。
59.将所述测试集输入至训练后的卷积神经网络中，对训练后的卷积神经网络进行调整，得到所述安全检测模型。
60.具体实施中，如图2所示，一种矿用灾害预警方法对数据分析单元进行机器学习训练。目标数据集包括监控装置2拍摄的图片信息，监测预警装置1采集到的瓦斯浓度、温度、湿度、围岩压力等。采用深度学习的卷积神经网络模型，并验证训练后的卷积神经网络模型的精准度。
61.当训练完成后，将待检测信息传输至终端计算机的卷积神经网络模型。获得实时的巷道施工运行状态，并根据训练后得到的结果对当前的矿区图片、瓦斯浓度、围岩压力的发展趋势与安全状态进行预测，并通过信息显示屏16将评价结果与监测数据实时显示出来。在本实施例中，历史数据集包含80％的训练集及20％的测试集。
62.通过历史数据集得到的深度学习的卷积神经网络模型包括：
63.将训练集的每个实时监测数据参数值作为输入层节点。
64.将训练集中超过原始参数的每个参数转换为数值。
65.将得到的超阈值的参数数据作为模型的输出节点。
66.最终根据训练输入层与输出层的节点，得到深度学习模型。
67.实施例2
68.一种矿用灾害预警系统应用于实施例1，所述矿用灾害预警系统包括：
69.获取模块，用于获取当前矿区的目标数据集；所述目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；
70.构建模块，用于构建安全检测模型；所述安全检测模型采用机器学习构建。
71.检测模块，用于将所述目标数据集输入至所述安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。
72.实施例3
73.如图2和图3所示，一种矿用灾害预警装置应用于实施例1，所述矿用灾害预警装置包括：监测预警装置1、监控装置2、控制器和终端设备15。
74.所述监测预警装置1位于矿区内壁上；所述监测预警装置1与所述控制器连接；所述监测预警装置1包括监测装置；所述监测装置用于获取矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力，得到监测数据，并将所述监测数据输入至所述控制器。
75.所述监控装置2位于矿区内壁上；所述监控装置2与所述控制器连接；所述监控装
置2用于实时捕捉矿区图片，并将所述矿区图片传输至所述控制器。
76.监控装置2具有自动识别功能，在实际操作中监控装置2还可以自动获取相应的施工作业人员及设备的实时追踪定位信息，远程可视化自动跟踪和管理功能以及监测巷道顶底板及两帮的移近量。
77.如图5所示，在实际应用中，监控装置2可以包括图像采集装置，激光测距仪和辅助照明装置，如图2所示，监控装置2通过连接槽11可以与监测预警装置1组合到一起，通过3组摄像头13组合监测，可以将巷道截面全覆盖，无死角的实时监控，监控装置2不局限于截面监测，也通过自身旋转角度也可做到纵深监测，扩大机器的监测覆盖范围，同时摄像头13之间具有测距功能，设置摄像头13的默认间距，通过摄像头13之间的间距变化，间接反应巷道顶底板及两帮的移近量。为了提高监测精度，监控装置2选用有效像素越高且成像质量越好的矿用防爆相机。
78.如图2所示，通过在特定的位置设置监控装置2，可以使的监控装置2的监测范围为
①③②④⑤
。通过安装的合适角度，可以将巷道截面全覆盖，无死角的实时监控，摄像头13不局限于截面监测，也通过自身旋转角度也可做到纵深监测，扩大机器的监测覆盖范围。
79.所述控制器与所述终端设备15连接；所述控制器用于根据所述监测数据和所述矿区图片，得到矿区的安全状态，并将所述安全状态传输至所述终端设备15。
80.所述施工作业人员随身携带所述终端设备15；所述终端设备15用于向所述施工作业人员展示所述安全状态。终端设备15具有信号发送功能，可以实时向无线接收装置14发送位置信息，及时掌握作业人员位置信息。
81.具体实施中，还包括：无线接收装置14通过天线接收信号监测预警装置1和监控装置2的数据并通过光纤信号线将位置信息、位移信息、压力信息及瓦斯浓度信息等传输至地面终端处理设备，发射原件采用标准的数据通信tcp/ip协议以及无线局域网协议，供计算机分析及相关人员处理。
82.如图3和图4所示，所述监测装置包括：瓦斯传感器17、温度传感器6、湿度传感器3和压力传感器4。
83.所述控制器分别与所述瓦斯传感器17、所述温度传感器6、所述湿度传感器3和所述压力传感器4连接；所述瓦斯传感器17用于获取矿区的瓦斯浓度并传输至所述控制器；所述温度传感器6用于获取矿区的温度并传输至所述控制器；所述湿度传感器3用于获取矿区的湿度并传输至所述控制器；所述压力传感器4用于获取矿区的围岩压力并传输至所述控制器。
84.所述监测预警装置1还包括：预警装置。
85.所述预警装置与所述控制器连接；所述预警装置用于接收所述控制器传输的所述安全状态，并基于所述安全状态进行报警预警。
86.所述矿用灾害预警装置还包括：信息显示屏16。
87.所述信息显示屏16与所述控制器连接。
88.所述信息显示屏16用于显示矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度、矿区的围岩压力和所述安全状态。
89.所述监测预警装置1还包括：外壳和固定钮10。
90.所述固定钮10用于固定。
91.所述外壳和所述固定钮10通过齿轮滑动槽12连接；所述齿轮滑动槽12用于调整所述外壳的角度；所述瓦斯传感器17、所述温度传感器6、所述湿度传感器3、所述压力传感器4和所述预警装置位于所述外壳内；所述信息显示屏16位于所述外壳的外表面。
92.如图5所示，所述监控装置2为摄像头13。
93.如图3所示，所述预警装置包括：圆柱形信号灯8和圆柱形喇叭9。
94.如图2和图3所示，本发明使用模块组装，采用分部封装组合的形式，依靠本发明可以在人员施工及工作面推进过程时，实现对巷道附近展示监控量测预警等级信息，巷道内瓦斯预警等级信息，以及巷道内的温度，湿度及围岩压力等信息，通过灯光，声音，显示屏等直观信号对灾害进行实时预警，当存在危险时，第一时间告知作业面的作业人员撤离危险源。
95.控制器安装在内部电路上，其输入端连接瓦斯传感器17、温度传感器6、湿度传感器3、压力传感器4，控制器的输出端连接信息显示屏16和预警装置，信息显示屏16实时显示监测信息；预警装置用于进行预警报警；所述的控制器由电源为其供电。
96.信息显示屏16安装在监测预警装置1的一侧，信息显示屏16为矿用防爆级别显示屏，可显示温度、湿度、压力、瓦斯含量、时间、顶底板及两帮的移近量及预警信息等级等信息，信息显示屏16上覆盖有保护壳，起到保护信息显示屏16的作用。
97.该装置内部设置瓦斯传感器17，用于测量巷道内瓦斯浓度；设置温度传感器6、湿度传感器3，用来监测巷道内的温度和湿度；压力传感器4，用于监测巷道围岩压力，电池组5，为该装置供电。装置两侧安装一对固定钮10，可固定在巷道内壁上。
98.在该装置顶部布置一个圆柱形信号灯8，底部布置一个圆柱形喇叭9。信号灯具有高透散射功能，预警信息分为多个等级，分为红灯(紧急撤离)，绿灯(存在危险)，黄灯(正常施工)，喇叭起到语音播报预警信息的功能。通过不同颜色圆柱形信号灯8及圆柱形喇叭9提醒可以传递不同的预警等级。
99.例如：
100.如图2和图3所示，合理布置矿用灾害预警装置，下井前，作业人员需按照相关规章制度佩戴好相应的工作装备，这其中包含了配备终端设备15的头灯或自救器。头灯或自救器可以搭载有无线连接通信功能，这样每个终端设备15相当于一个矿井作业人员。每一个作业人员拥有独自的终端设备15。
101.下井后，每一个无线接收装置14对应一个固定的位置坐标，当作业人员的终端设备15与无线接收装置14形成信号交互，这样可以保证对井下作业人员的精准定位。
102.当作业人员抵达作业地点时，人员可以通过信息显示屏16上显示的内容，以及圆柱形信号灯8，判断此时作业地点附近是否存在危险。当作业环境允许时，方可作业。同时，监控装置2也可以实时对作业环境进行监控，当人员作业出现违规操作或者处于危险环境时，圆柱形信号灯8及圆柱形喇叭9会及时发出警示。
103.本发明会全天候对井下环境进行数据采集，通过无线传输器7至无线接收装置14，再传递至中央处理器做出预警决策，并最终可以反馈至终端供查询，以便煤矿企业、检测机构、监管机构、科研机构在计算机设备上及时查验。
104.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
105.本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种矿用灾害预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前矿区的目标数据集；所述目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；构建安全检测模型；所述安全检测模型采用机器学习构建；将所述目标数据集输入至所述安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。2.根据权利要求1所述的矿用灾害预警方法，其特征在于，构建安全检测模型，之前还包括：获取历史矿区的历史数据集；所述历史数据集包括：历史矿区的安全状态、历史矿区图片、历史矿区的瓦斯浓度、历史矿区的温度、历史矿区的湿度和历史矿区的围岩压力；将所述历史数据集分为训练集和测试集；将所述训练集输入至卷积神经网络，以误差最小为目标对所述卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；将所述测试集输入至训练后的卷积神经网络中，对训练后的卷积神经网络进行调整，得到所述安全检测模型。3.一种矿用灾害预警系统，其特征在于，所述矿用灾害预警系统应用于所述权利要求1-2中任意一项，所述矿用灾害预警系统包括：获取模块，用于获取当前矿区的目标数据集；所述目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；构建模块，用于构建安全检测模型；所述安全检测模型采用机器学习构建；检测模块，用于将所述目标数据集输入至所述安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。4.一种矿用灾害预警装置，其特征在于，所述矿用灾害预警装置应用于所述权利要求1-2中任意一项，所述矿用灾害预警装置包括：监测预警装置、监控装置、控制器和终端设备；所述监测预警装置位于矿区内壁上；所述监测预警装置与所述控制器连接；所述监测预警装置包括监测装置；所述监测装置用于获取矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力，得到监测数据，并将所述监测数据输入至所述控制器；所述监控装置位于矿区内壁上；所述监控装置与所述控制器连接；所述监控装置用于实时捕捉矿区图片，并将所述矿区图片传输至所述控制器；所述控制器与所述终端设备连接；所述控制器用于根据所述监测数据和所述矿区图片，得到矿区的安全状态，并将所述安全状态传输至所述终端设备；施工作业人员随身携带所述终端设备；所述终端设备用于向所述施工作业人员展示所述安全状态。5.根据权利要求4所述的矿用灾害预警装置，其特征在于，所述监测装置包括：瓦斯传感器、温度传感器、湿度传感器和压力传感器；所述控制器分别与所述瓦斯传感器、所述温度传感器、所述湿度传感器和所述压力传感器连接；所述瓦斯传感器用于获取矿区的瓦斯浓度并传输至所述控制器；所述温度传感器用于获取矿区的温度并传输至所述控制器；所述湿度传感器用于获取矿区的湿度并传输至所述控制器；所述压力传感器用于获取矿区的围岩压力并传输至所述控制器。
6.根据权利要求4所述的矿用灾害预警装置，其特征在于，所述监测预警装置还包括：预警装置；所述预警装置与所述控制器连接；所述预警装置用于接收所述控制器传输的所述安全状态，并基于所述安全状态进行报警预警。7.根据权利要求5所述的矿用灾害预警装置，其特征在于，所述矿用灾害预警装置还包括：信息显示屏；所述信息显示屏与所述控制器连接；所述信息显示屏用于显示矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度、矿区的围岩压力和所述安全状态。8.根据权利要求7所述的矿用灾害预警装置，其特征在于，所述监测预警装置还包括：外壳和固定钮；所述固定钮用于固定；所述外壳和所述固定钮通过齿轮滑动槽连接；所述齿轮滑动槽用于调整所述外壳的角度；所述瓦斯传感器、所述温度传感器、所述湿度传感器、所述压力传感器和所述预警装置位于所述外壳内；所述信息显示屏位于所述外壳的外表面。9.根据权利要求4所述的矿用灾害预警装置，其特征在于，所述监控装置为摄像头。10.根据权利要求6所述的矿用灾害预警装置，其特征在于，所述预警装置包括：圆柱形信号灯和圆柱形喇叭。

技术总结
本发明公开一种矿用灾害预警方法、系统及装置，涉及矿用灾害预警领域；一种矿用灾害预警方法包括：获取当前矿区的目标数据集；目标数据集包括：矿区图片、矿区的瓦斯浓度、矿区的温度、矿区的湿度和矿区的围岩压力；构建安全检测模型；安全检测模型采用机器学习构建；将目标数据集输入至安全检测模型，得到当前矿区的安全状态。本发明通过机器学习分析现在项目施工的安全性，可以最大程度的保证矿区施工人员的安全。员的安全。员的安全。


技术研发人员：李青海 刘南 史卫平 秦忠诚 高振亮 马小勇 张宸硕 殷鹏涛
受保护的技术使用者：山东科技大学
技术研发日：2023.06.14
技术公布日：2023/10/5