本申請涉及煤礦安全管理領域，具體地，涉及一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統。

背景技術：

1、煤礦生產過程涉及復雜的地下環境和多種安全風險因素，包括但不限于瓦斯泄漏、火災、設備故障以及環境條件的突變等。傳統的煤礦安全監測方法往往依賴于人工巡查和單一傳感器的監測，導致反應速度慢、監測數據無法全面覆蓋以及預警系統的精確性差。

2、隨著煤礦作業環境的日益復雜，煤礦的安全管理面臨著越來越多的挑戰，主要體現在以下幾個方面：

3、1、環境條件復雜多變：煤礦井下作業環境極其復雜，含有多種潛在的安全隱患，如瓦斯、粉塵、溫度、濕度、設備故障等。單一的傳感器往往只能監測到其中的一部分環境因素，無法全面掌握礦井的整體安全狀況。

4、2、實時性要求高：煤礦事故往往發生得非常迅速，且多種風險因素相互交織，傳統的安全監測手段很難提供足夠的實時數據和動態響應。例如，瓦斯泄漏、火災等事故的發生速度極快，若無法在第一時間發現并進行預警，事故后果可能極為嚴重。

5、3、數據量龐大且復雜：隨著煤礦生產規模的擴大，監測系統的數據量呈現爆炸性增長，如何有效地從海量數據中提取有價值的安全信息，并對多種風險因素進行綜合分析，成為一個巨大的挑戰。

6、近年來，大數據分析技術在各行業中的應用逐漸成熟。通過對海量數據的實時采集、分析與處理，大數據技術能夠有效提升系統的智能化和精確性。在煤礦行業，大數據分析技術的應用開始逐步滲透，尤其在煤礦安全監測領域，已有部分企業嘗試將大數據分析與安全預警系統結合，開展煤礦風險管理。

7、然而，當前基于大數據技術的煤礦風險預警系統仍面臨一些技術和實施上的挑戰，包括：

8、1、數據處理能力不足：盡管煤礦中已經部署了大量的傳感器，采集到了豐富的數據，但如何處理和分析這些海量數據仍然是一個難題。現有的一些系統處理能力有限，難以實時進行高效的數據分析。

9、2、風險評估模型不夠精確：現有的風險評估模型多依賴于簡單的閾值設定或基于某一單一指標的評估，未能充分考慮礦井環境中各類風險因素的綜合作用。因此，預警精度和靈敏度往往較低，不能有效應對復雜多變的安全環境。

10、3、系統集成度低：不同的監測設備和數據分析模塊往往是獨立運作的，缺乏一個統一的數據平臺和綜合風險評估體系，導致信息孤島問題較為嚴重，影響了系統整體的實時性和精確性。

11、因此，亟需一種智能化、精準且實時的煤礦安全風險預警系統，以確保煤礦作業的安全性。

技術實現思路

1、本申請的目的是提供一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，能夠實時采集煤礦中的多維度數據，并通過數據處理、分析與評估模型，實現對煤礦環境的安全風險預警。該系統具備高效的數據采集、準確的風險評估、及時的預警和應急響應能力，有效提高煤礦作業的安全性。

2、為解決上述技術問題，本申請提供的技術方案為：一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，包括：

3、數據采集模塊，用于實時采集煤礦運營中的數據，所述數據包括氣體濃度cm、溫度t、濕度h和設備狀態，其中氣體濃度包括甲烷濃度，其計算公式為：

4、

5、其中vg為甲烷的體積，vt為總氣體體積；

6、數據存儲模塊，配置為存儲所述數據采集模塊采集的至少1000條歷史數據記錄；

7、數據處理模塊，采用大數據分析技術，處理存儲的數據并識別潛在的風險因素，所述分析包括以下計算：風險評分計算公式：

8、r＝w1·cm+w2·t+w3·h+w4·s

9、其中r為風險評分，s為設備狀態評分，s取值為0或1；w1,w2,w3,,w4分別為氣體濃度、溫度、濕度和設備狀態的權重系數，其中0<wi<1，且w1+w2+w3+w4＝1；

10、風險評估模塊，根據所述數據處理模塊的分析結果，評估煤礦運營的風險等級，包括低、中、高三種等級，其中風險等級由以下公式確定，風險等級l：

11、

12、預警模塊，當風險等級達到預設閾值時，向至少3個相關人員發出預警信號，所述預警信號生成公式為：

13、

14、其中p為預警級別。

15、進一步的，其中所述風險評估模塊基于模糊邏輯算法，對氣體濃度cm、溫度t和以數值表示的設備狀態s進行綜合評估，生成風險評分的計算公式為：

16、rf＝a·cm+b·t+c·s+d

17、其中rf為模糊風險評分，a，b，c，d為對應的權重系數和常數項。

18、進一步的，所述風險評估模塊進一步包括一個時序分析單元，該時序分析單元基于煤礦歷史數據和實時數據，對傳感器采集的數據進行時間序列預測，以預測未來風險變化趨勢并提前生成預警。

19、進一步的，其中所述預警模塊包括聲光報警裝置和移動端通知功能，在5秒內通知現場工作人員，預警通知的時間延遲d計算公式為：

20、

21、其中ti為各個通知的響應時間，n為通知數量。

22、進一步的，所述預警模塊進一步包括一個語音提示單元，當風險等級達到中或高時，該語音提示單元通過揚聲器廣播詳細的安全提示信息，指導煤礦工作人員采取相應的應急措施。

23、進一步的，其中所述數據采集模塊包括至少10個傳感器，實時監測煤礦環境和設備狀態。

24、進一步的，所述數據處理模塊采用的機器學習算法為隨機森林算法，所述數據處理模塊根據采集的歷史數據動態調整模型的權重系數，優化風險評估的精度和準確性。

25、進一步的，所述數據采集模塊用于接入外部設備，通過無線網絡與煤礦中已有的監控設備進行數據共享。

26、進一步的，其中所述數據存儲模塊使用云存儲技術，支持數據的遠程訪問，最大支持10tb的數據存儲容量。

27、進一步的，還包括用戶界面模塊，用于實時顯示煤礦各項數據、風險評估結果和預警信息，界面更新頻率為每秒一次。

28、本申請具有如下優點：本申請適用于各類煤礦企業的安全管理，尤其適用于中大型煤礦的安全監控和風險預警。該系統能夠在多種礦區環境下進行應用，包括深礦、低氧礦和瓦斯含量較高的礦區等。

29、1、實時監控，全面數據采集：通過多種傳感器的聯合應用，系統能夠全面監測煤礦環境中的多個風險因素，確保數據的全面性和實時性。

30、2、高效分析，精準預警：結合大數據分析技術，系統能夠準確評估煤礦作業中的風險，并提供基于數據分析的精確預警，避免傳統人工監測的滯后性。

31、3、智能響應，自動化管理：系統不僅提供預警功能，還具備應急響應模塊，在發生風險時自動啟動應急機制，快速響應煤礦環境變化，保障人員安全。

32、4、靈活擴展，適應性強：本發明的煤礦風險預警系統能夠根據不同煤礦的需求，靈活配置傳感器和分析模型，具有較強的適應性和可擴展性。

技術特征：

1.一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：其中所述風險評估模塊基于模糊邏輯算法，對氣體濃度cm、溫度t和以數值表示的設備狀態s進行綜合評估，生成風險評分的計算公式為：

3.根據權利要求2所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：所述風險評估模塊進一步包括一個時序分析單元，該時序分析單元基于煤礦歷史數據和實時數據，對傳感器采集的數據進行時間序列預測，以預測未來風險變化趨勢并提前生成預警。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：其中所述預警模塊包括聲光報警裝置和移動端通知功能，在5秒內通知現場工作人員，預警通知的時間延遲d計算公式為：

5.根據權利要求4所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：所述預警模塊進一步包括一個語音提示單元，當風險等級達到中或高時，該語音提示單元通過揚聲器廣播詳細的安全提示信息，指導煤礦工作人員采取相應的應急措施。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：其中所述數據采集模塊包括至少10個傳感器，實時監測煤礦環境和設備狀態。

7.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：所述數據處理模塊采用的機器學習算法為隨機森林算法，所述數據處理模塊根據采集的歷史數據動態調整模型的權重系數，優化風險評估的精度和準確性。

8.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：所述數據采集模塊用于接入外部設備，通過無線網絡與煤礦中已有的監控設備進行數據共享。

9.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：其中所述數據存儲模塊使用云存儲技術，支持數據的遠程訪問，最大支持10tb的數據存儲容量。

10.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，其特征在于：還包括用戶界面模塊，用于實時顯示煤礦各項數據、風險評估結果和預警信息，界面更新頻率為每秒一次。

技術總結
本發明涉及一種基于大數據分析的煤礦風險預警系統，包括：數據采集模塊，用于實時采集煤礦運營中的數據；數據存儲模塊，配置為存儲所述數據采集模塊采集的歷史數據記錄；數據處理模塊，采用大數據分析技術，處理存儲的數據并識別潛在的風險因素；風險評估模塊，根據所述數據處理模塊的分析結果，評估煤礦運營的風險等級，包括低、中、高三種等級；預警模塊，當風險等級達到預設閾值時，向相關人員發出預警信號。本申請能夠實時采集煤礦中的多維度數據，并通過數據處理、分析與評估模型，實現對煤礦環境的安全風險預警。該系統具備高效的數據采集、準確的風險評估、及時的預警和應急響應能力，有效提高煤礦作業的安全性。

技術研發人員：韋釗,尤陽陽,王家明
受保護的技術使用者：陜西能源職業技術學院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28