一种用于煤炭开采过程中的地质灾害预警系统的制作方法

本发明涉及灾害预警，具体为一种用于煤炭开采过程中的地质灾害预警系统。

背景技术：

1、灾害预警技术领域，旨在通过监测、数据分析和通信技术来预防和减轻自然灾害和人为灾害的影响。在煤炭开采行业中，地质灾害预警技术尤为关键，因为它直接关系到矿工的安全和矿山的稳定运营。领域包括了地面和地下的监测系统、数据处理软件、预警信号发出机制等技术，实时监测可能影响煤矿安全的各种地质条件和环境因素。

2、用于煤炭开采过程中的地质灾害预警系统是一种集成了多种监测工具和分析软件的系统，旨在实时监控煤矿内外的地质环境，以预防如塌陷、水害、瓦斯爆炸等地质灾害。其主要目的是通过早期识别潜在的地质灾害风险，及时向矿工和管理人员发出预警，从而采取预防措施，保障矿工的生命安全和矿山设施的安全。通过这种方式，系统旨在最大限度地减少地质灾害对煤炭开采作业的影响，确保煤矿的稳定和可持续发展。

3、虽然传统方法在监测和预警地质灾害方面已取得显著成效，但仍存在对实时数据反应不够灵活的问题。传统方法侧重于历史数据和静态分析，难以充分利用实时监测数据，如微震活动和气体浓度变化，导致在动态变化的矿山环境中，对突发地质事件的响应速度和准确性受限。使得数据处理和分析无法实时进行，降低了预警信号生成的及时性。也难以有效比对历史地质灾害事件时间序列数据和实时监测数据，从而限制了预警信号的识别能力。并且对地质参数间复杂相互作用机制的理解不足，影响了地质灾害预测的深度和准确性。最后，传统方法难以有效适应煤矿环境的动态变化。静态或手动调整阈值的方法不足以应对数据流统计特性的快速变化，导致预警系统的误报和漏报率较高，影响了系统的灵敏度和可靠性。

4、基于此，本发明设计了一种用于煤炭开采过程中的地质灾害预警系统，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于煤炭开采过程中的地质灾害预警系统，以解决上述背景技术中提出的虽然传统方法在监测和预警地质灾害方面已取得显著成效，但仍存在对实时数据反应不够灵活的问题。传统方法侧重于历史数据和静态分析，难以充分利用实时监测数据，如微震活动和气体浓度变化，导致在动态变化的矿山环境中，对突发地质事件的响应速度和准确性受限。使得数据处理和分析无法实时进行，降低了预警信号生成的及时性。也难以有效比对历史地质灾害事件时间序列数据和实时监测数据，从而限制了预警信号的识别能力。并且对地质参数间复杂相互作用机制的理解不足，影响了地质灾害预测的深度和准确性。最后，传统方法难以有效适应煤矿环境的动态变化。静态或手动调整阈值的方法不足以应对数据流统计特性的快速变化，导致预警系统的误报和漏报率较高，影响了系统的灵敏度和可靠性的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于煤炭开采过程中的地质灾害预警系统，所述系统包括动态权重优化模块、事件驱动预警模块、时间序列分析模块、地质数据解析模块、智能阈值调节模块、预警信号识别模块、预警信息管理与响应模块、系统优化与学习模块；

3、所述动态权重优化模块基于实时监测数据，采用增强学习算法，对风险评估模型中每个因素的权重进行动态调整，优化模型的响应性能，生成动态优化的风险评估模型；

4、所述事件驱动预警模块基于动态优化的风险评估模型，采用复杂事件处理技术和状态机模型，实时识别和处理关键地质事件，触发关联的预警机制，生成事件驱动的预警信息；

5、所述时间序列分析模块基于事件驱动的预警信息，采用动态时间扭曲算法和长短期记忆网络，进行时间序列数据的分析，优化预警信号的识别准确性，生成优化的时间序列分析结果；

6、所述地质数据解析模块基于优化的时间序列分析结果，采用信息论方法，分析地质数据中的依赖性和隐藏模式，并进行复杂性评估和模式识别，生成地质数据解析结果；

7、所述智能阈值调节模块基于地质数据解析结果，采用自适应阈值算法，自动调整预警阈值，并评估多种阈值设置对预警灵敏度和误报率的影响，生成自适应的预警阈值；

8、所述预警信号识别模块基于优化的时间序列分析结果和自适应的预警阈值，采用机器学习分类算法，识别地质灾害预警信号，并进行特征选择和优化，生成优化的预警信号；

9、所述预警信息管理与响应模块基于优化的预警信号，采用dss和事件响应规则引擎，提供预警管理和制定响应策略，并进行风险评估和优先级排序，生成预警响应方案；

10、所述系统优化与学习模块基于预警响应方案，采用在线学习算法和反馈调节机制，循环优化算法参数和预警策略，并进行性能监控和评价，生成系统优化结果。

11、优选的，所述动态优化的风险评估模型包括调整后的环境风险值、作业风险值、设备风险值，所述事件驱动的预警信息包括地质裂缝的形成预警、水害的潜在预警信号、瓦斯超标的即时预警信息，所述优化的时间序列分析结果包括潜在的地质位移异常、瓦斯浓度突增的预测信号、水位异常上升的趋势预警，所述地质数据解析结果包括地层稳定性与降雨量的关联性、矿层厚度与开采安全性的依赖关系、瓦斯含量与开采深度的关联模式，所述自适应的预警阈值包括历次调整的时间点、调整原因分析、调整效果评估，所述优化的预警信号包括裂缝发展趋势的分类、水害发生的可能性级别、瓦斯超标的紧急程度评价，所述预警响应方案包括紧急疏散路线的优化设计、安全加固的立即执行措施、瓦斯抽放的调整策略，所述系统优化结果包括预警响应时间的缩短情况、误报率的降低统计、预警精确度的提升效果。

12、优选的，所述动态权重优化模块包括实时数据采集子模块、权重动态调整子模块、模型性能评估子模块；

13、所述实时数据采集子模块基于实时监测数据，进行实时数据收集，包括环境参数、作业条件、设备状态，通过数据预处理技术，包括异常值过滤和噪声减少，进行数据清洗，生成净化后的实时监测数据；

14、所述权重动态调整子模块基于净化后的实时监测数据，采用q-learning或deepqnetworks算法，评估每个风险因素的当前影响力，进行模型权重的动态调整，并通过算法优化，生成动态调整后的权重配置；

15、所述模型性能评估子模块基于动态调整后的权重配置，对风险评估模型进行性能评估，采用交叉验证和a/b测试方法，测试模型对新数据的响应能力和预测准确性，并通过性能指标，进行模型的优化和校准，生成动态优化的风险评估模型。

16、优选的，所述事件驱动预警模块包括事件识别子模块、预警触发子模块、事件处理策略子模块；

17、所述事件识别子模块基于动态优化的风险评估模型，进行关键地质事件的实时识别，利用事件模式识别和事件流分析方法，结合状态机模型，分析数据模式和异常，生成识别的关键地质事件列表；

18、所述预警触发子模块基于识别的关键地质事件列表，评估事件的严重性和紧急程度，采用状态机模型，结合预设的逻辑规则，判断是否触发预警机制，生成预警触发决策；

19、所述事件处理策略子模块基于预警触发决策，设计和实施事件处理策略，包括制定紧急应对措施、调整作业计划或设备配置，并通过策略评估，验证措施的有效性和适应性，生成事件驱动的预警信息。

20、优选的，所述时间序列分析模块包括时间序列建模子模块、异常检测子模块、趋势预测子模块；

21、所述时间序列建模子模块基于事件驱动的预警信息，采用动态时间扭曲算法和长短期记忆网络，对时间序列数据进行建模，并从原始数据中提取关键特征，生成时间序列模型；

22、所述异常检测子模块基于时间序列模型，使用长短期记忆网络，对序列中的数据进行学习分析，识别数据中的异常点或变化，作为地质灾害的早期指标，生成异常检测结果；

23、所述趋势预测子模块基于异常检测结果，再次采用时间序列分析技术，对未来的风险趋势进行预测，包括评估地质灾害发生的可能性和时间范围，并对模型进行优化，生成优化的时间序列分析结果。

24、优选的，所述地质数据解析模块包括数据依赖性分析子模块、模式识别子模块、复杂性评估子模块；

25、所述数据依赖性分析子模块基于优化的时间序列分析结果，采用互信息法进行数据依赖性分析，识别变量间的相互关系和依赖程度，生成依赖性分析结果；

26、所述模式识别子模块基于依赖性分析结果，使用决策树进行数据模式的识别，分析地质数据中的隐藏和异常模式，并进行特征重要性评估，生成模式识别结果；

27、所述复杂性评估子模块基于模式识别结果，采用kolmogorov复杂度进行地质数据的复杂性评估，并进行预测模型的准确性与稳定性分析，生成地质数据解析结果。

28、优选的，所述智能阈值调节模块包括阈值分析子模块、自适应调整子模块、效果评估子模块；

29、所述阈值分析子模块基于地质数据解析结果，采用方差分析评估多种阈值设置下的预警灵敏度和误报率，并进行预警效果与风险承受度的权衡分析，生成阈值分析结果；

30、所述自适应调整子模块基于阈值分析结果，采用反馈控制理论进行自适应阈值调整，自动调整预警阈值优化预警系统性能，并进行动态调整策略的优化，生成自适应调整结果；

31、所述效果评估子模块基于自适应调整结果，进行预警系统性能评估，使用roc曲线分析调整后阈值的效果，并进行效能与安全性的综合评价，生成自适应的预警阈值。

32、优选的，所述预警信号识别模块包括信号处理子模块、特征提取子模块、信号优化子模块；

33、所述信号处理子模块基于优化的时间序列分析结果和自适应的预警阈值，采用小波变换进行信号去噪，并进行时间-频率特征分析，生成预处理后的信号数据；

34、所述特征提取子模块基于预处理后的信号数据，采用主成分分析进行关键特征提取，减少数据维度的同时保留关键信息，并进行关键特征的相关性分析，生成特征提取结果；

35、所述信号优化子模块基于特征提取结果，使用随机森林对预警信号进行识别和优化，并进行模型参数调优，生成优化的预警信号。

36、优选的，所述预警信息管理与响应模块包括预警管理子模块、响应策略制定子模块、风险优先级评估子模块；

37、所述预警管理子模块基于优化的预警信号，采用dss进行预警信息的归类和管理，整理预警信号的来源和类型，并进行信息的汇总和分析，生成预警信息汇总集；

38、所述响应策略制定子模块基于预警信息汇总集，使用事件响应规则引擎制定响应策略，参照多种预警级别对应的行动指南，进行策略的模拟和调整，生成响应策略方案；

39、所述风险优先级评估子模块基于响应策略方案，进行风险评估和优先级排序，采用风险矩阵和优先级算法，分析每项预警信号的严重性和紧急性，选定响应优先级，并据此优化资源分配和响应时间，生成预警响应方案。

40、优选的，所述系统优化与学习模块包括参数优化子模块、学习反馈子模块、性能监控与评价子模块；

41、所述参数优化子模块基于预警响应方案，采用在线学习算法进行系统参数的动态优化，分析方案的执行结果，识别性能瓶颈和优化机会，并调整算法参数，生成参数优化结果；

42、所述学习反馈子模块基于参数优化结果，实施反馈调节机制，收集系统运行和预警响应的反馈信息，通过学习算法分析反馈数据，匹配环境变化，生成学习反馈调整结果；

43、所述性能监控与评价子模块基于学习反馈调整结果，进行性能监控和评价，定期评估系统整体表现，识别改进空间，并据此调整学习和优化策略，生成系统优化结果。

44、与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过动态权重优化模块的实施，结合增强学习算法，实现了对实时监测数据的灵活响应，显著提高了风险评估模型对突发地质事件的响应速度和准确性。该模块能够根据实时数据动态调整各因素的权重，从而实现更加精准的风险预测和评估。事件驱动预警模块和时间序列分析模块的结合使用，不仅优化了数据处理流程，实现了基于关键事件触发的实时数据分析和处理，还通过动态时间扭曲算法和长短期记忆网络增强了对预警信号识别的准确性。使得预警信息的生成更及时，有效地降低了因延迟响应而可能导致的风险。地质数据解析模块的应用，通过信息论方法分析地质数据中的依赖性和隐藏模式，提供了对地质参数间复杂相互作用机制更深层次的理解。为地质灾害预测提供了更准确的依据。智能阈值调节模块的引入，通过自适应阈值算法自动调整预警阈值，有效应对了煤矿环境的动态变化。这种实时监控策略减少了误报和漏报的情况，提升了预警系统的灵敏度和可靠性。