一种基于AI算法报警系统及方法与流程

本发明涉及矿井安全监测和预警，具体为一种基于ai算法报警系统及方法。

背景技术：

1、矿井是一种具有高度复杂和危险性的工作环境，气体浓度的异常变化可能导致严重的安全事故。因此，及时准确地监测和预警矿井内的气体浓度是确保矿工安全的关键。然而，传统的气体监测系统往往存在着数据处理不准确、报警反应滞后等问题，限制了其在实际应用中的效果。

2、在现有技术中，矿井内的气体浓度监测通常依赖于传统的气体监测设备和手动检测。这些方法在一定程度上能够实现对矿井内气体浓度的监测，但存在一些明显的缺点。首先，传统的气体监测设备通常只能提供实时的气体浓度数据，而无法预测未来的气体浓度变化，因此，在危险情况下可能无法及时提供预警。其次，手动检测不仅效率低下，而且可能受到人为误差的影响，导致监测结果的不准确。此外，现有的报警系统通常只有单一的报警方式和级别，无法根据实际情况提供差异化的报警服务。

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ai算法报警系统及方法，解决了传统矿井内的气体浓度监测只能提供实时的气体浓度数据，而无法预测未来的气体浓度变化，在危险情况下无法及时提供预警的问题。

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ai算法报警系统，包括：

3、传感器阵列，用于检测矿井内特定气体浓度；

4、微控制器，与所述传感器阵列连接，用于收集和预处理来自传感器的数据；

5、通信模块，用于将预处理后的数据传输至远程服务器；

6、所述远程服务器配置有ai算法，用于基于深度学习对预处理后的数据进行特征提取、分析预处理后的数据，并预测气体浓度趋势；

7、报警装置，与所述远程服务器连接，根据ai算法的分析结果生成预警信号；

8、其中，所述ai算法包括用于时间序列分析的深度卷积神经网络和用于异常检测的自编码器网络。

9、优选的，所述传感器阵列包括至少一种用于检测甲烷的传感器和至少一种用于检测一氧化碳的传感器。

10、优选的，所述微控制器还配置有：预处理模块，用于执行异常值剔除和数据归一化处理。

11、优选的，所述通信模块包括使用至少一种无线传输技术，选自wi-f i、lorawan、4g或5g网络。

12、优选的，所述深度卷积神经网络用于处理时间序列数据，以识别气体浓度的短期和长期趋势，以及季节性和周期性模式。

13、优选的，所述自编码器网络配置用于学习正常操作条件下的气体浓度数据分布，并在检测到与学习分布显著偏离的数据时触发预警。

14、优选的，所述ai算法还包括：适应性学习模块，用于动态调整预测模型参数，所述适应性学习模块能够基于实时数据流动态更新模型权重，以适应矿井环境的变化。

15、优选的，所述ai算法还包括：图神经网络模块，所述图神经网络模块用于模拟矿井中气体传播的空间关联性，并在预测模型中融入这一关联性数据。

16、优选的，所述报警装置配置有基于预测结果的多级报警机制，该机制包括不同级别的警报信号，以表示预测的气体浓度危险等级。

17、本发明还提供一种使用上述系统的报警方法，包括以下步骤：

18、使用传感器阵列收集矿井内的气体浓度数据；

19、在微控制器中预处理所述数据以去除噪声和异常值；

20、利用深度卷积神经网络和自编码器网络组合的ai算法分析预处理后的数据；

21、根据ai算法的分析结果，通过适应性学习模块动态调整预测模型参数；

22、结合图神经网络模块分析的空间关联性数据，确定是否超出预设的气体浓度阈值；

23、当确定超出预设阈值时，通过多级报警机制激活报警装置发出预警信号。

24、本发明提供了一种基于ai算法报警系统及方法。具备以下有益效果：

25、1、本发明通过采用深度卷积神经网络，系统可以从传感器数据中提取丰富的时序特征，实现对气体浓度趋势的准确预测，帮助矿井工作人员及时了解潜在的危险情况。并且自编码器网络能够学习正常操作条件下的数据分布，当检测到异常数据时，系统能够及时触发预警，帮助矿井工作人员发现潜在的安全隐患。同时通过通信模块和远程服务器，系统可以实现对矿井内气体浓度的实时监控，并通过报警装置向工作人员发送预警信号，确保他们能够及时采取相应的安全措施。

26、2、本发明提供了一种基于ai算法的报警系统，具备准确预测和可靠异常检测的能力，并具有实时监控和远程通知的优势，以提高矿井工作人员的安全性和工作效率。

技术特征：

1.一种基于ai算法报警系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述传感器阵列包括至少一种用于检测甲烷的传感器和至少一种用于检测一氧化碳的传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述微控制器还配置有：预处理模块，用于执行异常值剔除和数据归一化处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述通信模块包括使用至少一种无线传输技术，选自wi-fi、lorawan、4g或5g网络。

5.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述深度卷积神经网络用于处理时间序列数据，以识别气体浓度的短期和长期趋势，以及季节性和周期性模式。

6.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述自编码器网络配置用于学习正常操作条件下的气体浓度数据分布，并在检测到与学习分布显著偏离的数据时触发预警。

7.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述ai算法还包括：适应性学习模块，用于动态调整预测模型参数，所述适应性学习模块能够基于实时数据流动态更新模型权重，以适应矿井环境的变化。

8.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述ai算法还包括：图神经网络模块，所述图神经网络模块用于模拟矿井中气体传播的空间关联性，并在预测模型中融入这一关联性数据。

9.根据权利要求1所述的一种基于ai算法报警系统，其特征在于，所述报警装置配置有基于预测结果的多级报警机制，该机制包括不同级别的警报信号，以表示预测的气体浓度危险等级。

10.一种使用如权利要求1-9任一项所述系统的报警方法，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结本申请涉及矿井安全监测和预警领域，公开了一种基于AI算法报警系统及方法，包括：传感器阵列，用于检测矿井内特定气体浓度；微控制器，与传感器阵列连接，用于收集和预处理来自传感器的数据；通信模块，用于将预处理后的数据传输至远程服务器；所述远程服务器配置有AI算法，用于基于深度学习对预处理后的数据进行特征提取、分析预处理后的数据，并预测气体浓度趋势；报警装置，与所述远程服务器连接，根据AI算法的分析结果生成预警信号；其中，所述AI算法包括用于时间序列分析的深度卷积神经网络和用于异常检测的自编码器网络。本发明具备准确预测和可靠异常检测的能力，具有实时监控和远程通知的优势，提高矿井工作人员的安全性和工作效率。技术研发人员：赵先明,向阳,林昀受保护的技术使用者：北京红山信息科技研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/16