基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法与流程

本发明涉及煤矿事故灾害预警，具体涉及基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法。

背景技术：

1、基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警，是指通过分析和识别煤矿事故的不同灾害特征，构建一套风险预警系统。当煤矿生产过程中出现与已知事故特征相似的情况时，系统可以及时发出预警，提醒相关人员采取防范措施，以避免事故的发生或减轻事故的影响。这种方法通过数据分析和模型构建，实现对潜在风险的识别和预警，提高煤矿安全管理的科学性和有效性。

2、具体而言，这种风险预警系统通常包括对历史事故数据的收集和分析，识别出不同类型事故的特征模式，如瓦斯爆炸、矿井坍塌等。接着，利用机器学习、数据挖掘等技术手段，建立特征匹配模型。当实际生产过程中监测到的指标与某些已知事故特征模式相吻合时，系统会自动发出预警信息，并提供相关的应对措施建议，从而帮助煤矿管理人员提前预防和应对潜在的灾害风险。

3、矿井中的微震信号是指在煤矿开采过程中，由于岩层应力变化、破裂或滑动等原因，导致地下岩层发生的小规模震动，这些微震通常不易被人直接感知，但可以通过高灵敏度的地震监测设备检测到。监控矿井中的微震信号的作用在于，通过捕捉和分析这些细微的地震活动，可以提前识别地下岩层的应力变化和破裂过程，从而预测潜在的矿震、岩爆等重大地质灾害。通过微震信号的监测，矿井管理人员能够及时获取有关岩层稳定性的预警信息，采取必要的防范和控制措施，避免或减轻灾害的发生，确保矿井作业的安全性和连续性。

4、现有技术存在以下不足：

5、现有技术对煤矿的微震信号特征进行监控时，往往是以固定的采样频率来对微震信号进行实时监控，当采样分析频率设置得较低时，较低的采样频率意味着较长的采样间隔，可能会错过一些关键的微震信号，特别是那些发生在采样间隔期间的小幅度地震活动。这些漏报的微震信号可能包含早期预警信息，未能及时捕捉和分析，可能导致对潜在地质灾害的预警失败。当采样分析频率设置得较高时，频繁的采样可能会捕捉到大量无关或噪声信号，增加误报的概率。这不仅会干扰正常的监控工作，还可能导致矿井管理人员对预警信息的信任度下降，忽视真正的危险信号，增加了灾害发生的风险。

6、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法，利用机器学习模型对异常微震信号进行智能化评估，根据频谱峰值指数和应力释放速率指数进行矿井微震态势划分，提高了预警准确性和实时性，同时有效降低误报率，增强管理人员对预警信息的信任度，不仅能及时识别高危微震并发出紧急预警，还能智能调节低危态势下的采样频率，保持有效监控，这种智能化监控方案显著提升了煤矿事故预警的响应能力和预警措施的实施效果，全面支持和保障矿山安全管理，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法，包括以下步骤：

3、利用传感器以初始采样频率实时捕捉微震信号的振幅特征信息，将捕获的振幅特征信息传输到地面监控中心，对振幅特征信息进行初步过滤，确保数据的基本质量；

4、对过滤后的振幅特征信息进行异常分析，初步识别出潜在的异常微震信号，并在感知到潜在异常时继续对后续的微震信号进行综合分析，判断潜在异常是否为突发情况；

5、初步判断出潜在异常为非突发性情况时，对感知到的异常微震信号进行更深入的特征提取，将提取的特征进行异常分析后，导入预先训练好的机器学习模型中，对矿井的微震态势进行智能化评估；

6、基于机器学习模型对输入的数据进行分析和预测，将矿井的微震态势划分为高危态势和低危态势；

7、对于高危态势，发出紧急预警，提示矿井管理人员采取防范措施，对于低危态势，基于初始采样频率对低危态势下的实际采样频率进行智能化调控，继续监控矿井的微震态势，及时发现潜在的异常情况。

8、优选的，利用传感器以初始采样频率实时捕捉微震信号的振幅特征信息的具体步骤如下：

9、在煤矿井下的关键位置安装地震传感器；

10、设定地震传感器的初始采样频率以确保实时捕捉微震信号的振幅特征；

11、通过地震传感器实时采集微震信号的振幅特征信息，并将数据传输至地面监控中心；

12、对传输到监控中心的振幅特征信息进行初步过滤和处理。

13、优选的，对过滤后的振幅特征信息进行异常分析，生成振幅信号集群量化值的步骤如下：

14、将进行过滤后的微震信号的振幅按照时间序列用进行表示；

15、使用滑动窗口计算振幅的局部均值和局部标准差，计算的表达式为：，，式中， w表示滑动窗口宽度，表示过滤后的微震信号在 i时刻的振幅；

16、基于过滤后的微震信号的振幅、振幅的局部均值以及振幅的局部标准差计算t时刻的局部异常得分，计算的表达式为：，式中，表示在t时刻的局部异常得分；

17、将局部异常得分与预先设定的局部异常得分参考阈值进行比对分析，确定异常点，比对分析的结果如下：

18、如果局部异常得分大于局部异常得分参考阈值，则将该时刻标记为异常点，如果局部异常得分小于等于局部异常得分参考阈值，则将该时刻标记为正常点；

19、使用dbscan聚类算法对异常点进行聚类，生成集群；

20、计算集群密度指数和集群强度指数，计算的表达式为：，，式中， k表示检测到的集群数量，表示第 y个集群中的异常点数量，表示第 y个集群的持续时间，表示第 m个集群中的所有异常点的集合，表示在 j时刻处的局部异常得分，和分别表示集群密度指数和集群强度指数；

21、计算振幅信号集群量化值，计算的表达式为：，式中，表示振幅信号集群量化值，和分别表示集群密度指数和集群强度指数的权重参数。

22、优选的，将振幅信号集群量化值与预先设定的振幅信号集群量化值参考阈值进行比对分析，若振幅信号集群量化值大于等于振幅信号集群量化值参考阈值，则生成潜在异常信号，若振幅信号集群量化值小于振幅信号集群量化值参考阈值，则生成正常信号，表明矿井中的微震信号正常。

23、优选的，当初步识别出潜在的异常微震信号时，即监测过程中生成潜在异常信号时，获取后续生成的若干个振幅信号集群量化值建立数据集合，通过数据集合内的振幅信号集群量化值计算振幅信号集群量化值均值和振幅信号集群量化值标准差，将振幅信号集群量化值均值和振幅信号集群量化值标准差分别与预先设定的振幅信号集群量化值参考阈值和标准差参考阈值进行比对分析，判断潜在异常是否为突发情况，具体判断的过程如下：

24、若满足振幅信号集群量化值小于振幅信号集群量化值参考阈值并且振幅信号集群量化值标准差小于标准差参考阈值，则表明出现振幅信号集群量化值大于等于振幅信号集群量化值参考阈值的情况为突发情况，则判断潜在异常为突发情况；

25、若不满足振幅信号集群量化值小于振幅信号集群量化值参考阈值并且振幅信号集群量化值标准差小于标准差参考阈值，则表明出现振幅信号集群量化值大于等于振幅信号集群量化值参考阈值的情况为突发情况，则判断潜在异常为突发情况。

26、优选的，初步判断出潜在异常为非突发性情况时，对感知到的异常微震信号进行更深入的特征提取，提取的特征包括微震信号在特定频率下的能量峰值和微震信号的应力释放速度，对微震信号在特定频率下的能量峰值和微震信号的应力释放速度进行异常分析处理后，生成频谱峰值指数和应力释放速率指数；

27、获取到异常微震信号进一步特征分析生成的频谱峰值指数和应力释放速率指数后，将频谱峰值指数和应力释放速率指数导入预先训练好的机器学习模型中，生成严重态势参考系数，通过严重态势参考系数对矿井的微震态势进行智能化评估。

28、优选的，将异常微震信号基于机器学习模型生成的严重态势参考系数与预先设定的严重态势参考系数阈值进行比对分析，将矿井的微震态势划分为高危态势和低危态势，具体的划分过程如下：

29、若严重态势参考系数大于等于严重态势参考系数阈值，则将矿井的微震态势划分为高危态势；

30、若严重态势参考系数小于严重态势参考系数阈值，则将矿井的微震态势划分为低危态势。

31、优选的，对于低危态势，基于初始采样频率对低危态势下的实际采样频率进行智能化调控，具体的调控公式为：，式中，表示调控后的低危态势下的实际采样频率，表示初始采样频率，表示调整系数，，式中，，表示严重态势参考系数阈值，调整系数基于当前严重态势参考系数与严重态势参考系数阈值的比值，反映当前微震态势的相对严重性。

32、优选的，对微震信号在特定频率下的能量峰值进行异常分析处理后，生成频谱峰值指数的步骤如下：

33、使用地震传感器采集原始微震信号，对采集的微震信号进行去噪处理，得到去噪后的信号，t表示时间；

34、对去噪后的微震信号进行快速傅里叶变换 (fft)，得到频域信号，快速傅里叶变换的计算表达式为：，式中，表示频域信号， f表示频率， p表示虚数单位；

35、通过频域信号计算信号的能量谱，计算的表达式为：，式中，表示频率 f处的能量谱，表示频域信号的幅值；

36、识别能量谱中的峰值，识别的表达式为：，式中，表示第 v个峰值能量，，和分别表示频率范围的上限和下限，表示第 v个峰值所在的频率；

37、计算频谱峰值指数，计算的表达式为：，式中，表示频谱峰值指数， n表示识别到的峰值数量，表示频率范围的中心频率， u表示峰值的编号，表示衰减系数，用于描述频率偏离中心频率的影响程度。

38、优选的，对微震信号的应力释放速度进行分析处理后，应力释放速率指数的步骤如下：

39、从地震传感器中获取微震信号的位移数据，利用微震信号的位移数据，计算应力变化量，计算的表达式为：，表示t时刻的应力变化量，表示t时刻的位移变化量，表示位移测量的空间距离；

40、基于应力变化量，计算瞬时能量释放量，计算的表达式为：，表示t时刻的瞬时能量释放量， v表示应力变化区域的体积；

41、在固定时间间隔内计算总能量释放量，计算的表达式为：，式中，表示固定时间间隔内的总能量释放量， m表示固定时间间隔内的采样点数量，表示第 r个采样点的瞬时能量释放量；

42、基于总能量释放量，计算应力释放速率，计算的表达式为：，表示t时刻的应力释放速率， t表示固定时间间隔的长度；

43、将应力释放速率进行标准化处理，结合标准化应力释放速率和时间，生成应力释放速率指数，应力释放速率指数的计算表达式为：，式中，表示t时刻的应力释放速率指数，表示t时刻的标准化应力释放速率，，表示固定时间间隔内应力释放速率的最小值，表示固定时间间隔内应力释放速率的最大值，表示应力释放速率指数。

44、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

45、本发明通过利用机器学习模型对异常微震信号进行智能化评估，根据特征提取的频谱峰值指数和应力释放速率指数进行态势划分，从而准确预测矿井微震态势的高低危情况，这种智能化监控系统不仅提高了预警的准确性和实时性，还有效降低了误报率，增强了管理人员对预警信息的信任度，全面提升了煤矿安全管理的效率和可靠性。

46、本发明实现了在煤矿微震监控中的智能化风险预警，特别是通过机器学习模型的应用，有效解决了既要确保捕捉关键微震信号又要避免频繁误报的难题。系统不仅能及时识别突发的高危微震情况并发出紧急预警，还能智能调控低危态势下的采样频率，维持有效的监控效果，不仅提升了煤矿事故预警的响应能力，也增强了预警措施的实施效果，为矿山安全管理提供了全面的技术支持和保障。