一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统的制作方法

本发明涉及排水监测系统领域，尤其涉及一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统。

背景技术：

1、矿山智能排水监测预警系统是一种利用现代信息技术，特别是大数据分析、机器学习算法和物联网技术，对矿山排水系统进行实时监控和智能分析的系统。它的主要功能是自动收集矿山排水系统的运行数据，包括水泵、排水管道和阀门的运行状态，以及水文、水质等环境信息，通过这些数据，系统能够实时判断排水量是否在安全范围内，并预警可能发生的问题。

2、公开号为cn115454154a专利申请，公开了一种基于plc控制的矿山智能排水系统，涉及矿山智能排水技术领域，解决了人工控制水泵导致运行性能不确定；以及开、关不及时的技术问题；当真空度大于预设真空度时，开启水泵开关，并同时发送水泵开启信号至闸阀控制模块和智能预警模块；当表压力大于预设表压力时，开启闸阀开关，同时关闭真空泵；当水位值低于低水位值时，关闭闸阀，生成闸阀关闭信号至水泵控制模块；关闭水泵开关，使水泵停止运转；精准控制水泵的开启，提高了排水效率；当运行系数超过运行系数阈值时，智能预警模块生成预警短信，并将预警短信发送至维修人员的智能终端；实现了对水泵运行参数的实时监测，及时对异常水泵进行维修护理，提高了水泵的使用效率，但是该矿山智能排水系统还存在不足之处，该矿山排水监测系统无法进行深入的数据分析，无法识别矿山排水过程中潜在的趋势、模式和异常，使得预警系统的预警能力受限。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，解决了目前的矿山排水监测系统无法识别矿山排水过程中潜在的趋势、模式和异常，使得预警系统的预警能力受限的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，包括：

3、排水监测单元：用于实时监测矿山排水系统的工作状态，包括水泵、排水管道和阀门设备的运行参数，并将监测数据传输至大数据处理中心；

4、大数据处理单元：用于接收排水监测装置传输的数据，对数据进行处理、分析和存储；

5、所述大数据处理单元还包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块和数据存储模块，所述数据采集模块用于采集矿山排水系统的各类设备运行数据、环境数据、历史数据，所述数据预处理模块对采集到的数据进行清洗、去噪和完整性检查的预处理操作，所述数据分析模块用于预处理后的数据进行实时分析，提取排水系统的异常特征，并通过机器学习算法训练出预警模型，所述数据存储模块负责将预处理后的数据和预警模型存储在数据库中，以便进行历史数据查询和模型更新；

6、排水量判断模块，通过排水监测单元提供的数据，采用机器学习算法和规则推理方法，判断排水量是否在安全范围内；

7、排水量监测模块，用于实时监测矿山排水量，并根据矿山排水量调整预警等级，所述预警等级包括蓝色预警、黄色预警、橙色预警以及红色预警，蓝色预警则表明监测的数据存在轻微的异常，但排水量仍在正常的阈值内，黄色预警则表明监测的数据存在潜在的风险，但排水量超过的阈值较少，橙色预警则表明监测的数据存在明显的异常，排水量异常增加，红色预警则表明监测的数据存在严重的异常，排水量存在大量增加的情况；

8、预警与报警单元：当排水量判断模块判断存在排水量尚在安全范围内时，及时发出预警信号，并通过报警系统通知相关人员。

9、优选的，所述数据分析模块从各个监测点收集排水量、水位、流量和水质的数据，运用统计学、机器学习和数据挖掘的方法对数据进行深入分析，以识别潜在的趋势、模式和异常。

10、优选的，所述数据存储模块负责收集、存储、管理和检索大量的数据，实时记录排水系统的运行状态，为后续分析和预警提供数据基础。

11、优选的，所述排水量判断模块中，当矿山排水量超过安全范围，监测的排水量增加，排水量判断模块通过以下公式来计算排水量：

12、

13、其中：为排水量，为水位，为流量，、和为参数模型，是误差项。

14、优选的，所述排水量判断模块中，通过以下公式来计算排水量是否存在异常：

15、

16、其中：为排水量测量值，为水位，为流量。

17、优选的，所述排水量判断模块中机器学习算法从预处理后的数据中提取与判断排水量异常的相关特征，如水位，流量，使用数据存储模块内的数据训练机器模型，这些数据包括正常运行状态下的水位和流量数据，将训练好的模型应用于实时数据，检测水位的高度和流量变化是否符合泄漏的特征。

18、优选的，所述排水量监测模块根据模型预测的准确性、历史泄漏事件的数据分析设定不同预警等级的阈值。

19、优选的，所述蓝色预警排水增加量：当前排水量大于基线排水量×1.10，所述黄色预警排水增加量，当前排水量大于基线排水量×1.20，所述橙色预警排水增加量，当前排水量大于基线排水量×1.30，所述红色预警排水增加量：当前排水量大于基线排水量×1.40。

20、优选的，所述预警与报警单元包括预警信号生成器、报警器和通知装置。

21、优选的，所述预警信号生成器根据排水量判断模块的判断结果生成预警信号，报警器发出声音或视觉警报，通知装置通过短信、电子邮件或应用推送等方式将预警信息发送给相关人员。

22、有益效果

23、本发明提供了一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统。与现有技术相比具备以下有益效果：

24、本发明中，通过排水监测单元，系统能够实时监测矿山排水系统的工作状态，包括水泵、排水管道和阀门设备的运行参数，确保排水系统的正常运行，大数据处理单元中的数据分析模块能够对预处理后的数据进行实时分析，提取排水系统的异常特征，并通过机器学习算法训练出预警模型，当监测数据存在异常时，系统能够及时发出预警信号，提醒相关人员采取措施，排水量判断模块采用机器学习算法和规则推理方法，对排水量是否在安全范围内进行判断，并且通过设定不同的预警等级阈值，系统能够根据矿山排水量的变化调整预警等级，提供更为精确的预警信息，以此方式通过实时监测、数据分析与预警、排水量判断、数据存储与管理、深度分析与特征提取以及多渠道报警通知等综合措施，显著提升了矿山排水系统的安全性能和预警响应能力，实现了对潜在风险的快速识别和准确预测，从而确保了矿山排水作业的高效性和人员安全。

技术特征：

1.一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述数据分析模块从各个监测点收集排水量、水位、流量和水质的数据，运用统计学、机器学习和数据挖掘的方法对数据进行深入分析，以识别潜在的趋势、模式和异常。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述数据存储模块负责收集、存储、管理和检索大量的数据，实时记录排水系统的运行状态，为后续分析和预警提供数据基础。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述排水量判断模块中，当矿山排水量超过安全范围，监测的排水量增加，排水量判断模块通过以下公式来计算排水量：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述排水量判断模块中，通过以下公式来计算排水量是否存在异常：

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述排水量判断模块中机器学习算法从预处理后的数据中提取与判断排水量异常的相关特征，如水位，流量，使用数据存储模块内的数据训练机器模型，这些数据包括正常运行状态下的水位和流量数据，将训练好的模型应用于实时数据，检测水位的高度和流量变化是否符合泄漏的特征。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述排水量监测模块根据模型预测的准确性、历史泄漏事件的数据分析设定不同预警等级的阈值。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述蓝色预警排水增加量：当前排水量大于基线排水量×1.10，所述黄色预警排水增加量，当前排水量大于基线排水量×1.20，所述橙色预警排水增加量，当前排水量大于基线排水量×1.30，所述红色预警排水增加量：当前排水量大于基线排水量×1.40。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述预警与报警单元包括预警信号生成器、报警器和通知装置。

10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，其特征在于：所述预警信号生成器根据排水量判断模块的判断结果生成预警信号，报警器发出声音或视觉警报，通知装置通过短信、电子邮件或应用推送等方式将预警信息发送给相关人员。

技术总结本发明涉及排水监测系统领域，公开了一种基于大数据的矿山智能排水监测预警系统，包括：排水监测单元：用于实时监测矿山排水系统的工作状态，包括水泵、排水管道和阀门设备的运行参数，并将监测数据传输至大数据处理中心；大数据处理单元：用于接收排水监测装置传输的数据，对数据进行处理、分析和存储；大数据处理单元还包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块和数据存储模块，本发明中，通过实时监测、数据分析与预警、排水量判断、数据存储与管理、深度分析与特征提取以及多渠道报警通知等综合措施，显著提升了矿山排水系统的安全性能和预警响应能力，实现了对潜在风险的快速识别和准确预测。技术研发人员：苑文波,桑锦国,王博雄,田伟,吕九辉,刘慧娟,蒋金辉,隋钊,曹桂文,栾文军,孙月君,李扬,李伟伟受保护的技术使用者：山东金软科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/18