基于边缘计算的煤矿安全预警系统及方法与流程

本发明涉及煤矿安全预警，具体涉及基于边缘计算的煤矿安全预警系统及方法。

背景技术：

1、预警系统是为了提高煤矿安全管理水平、预防矿难事故而建立的，煤矿作为高危行业，存在着诸如瓦斯爆炸、塌方、水害等多种潜在的危险，历史上也发生过多次严重的矿难事故，造成了重大的人员伤亡和财产损失，因此，煤矿安全预警系统的建立和完善显得尤为重要。

2、现有技术存在以下不足：

3、现有的预警系统通常是在煤矿的主要工作区域安装一系列的传感设备进行监测预警，然而，由于煤矿开采时会对周边区域造成连带影响（例如煤矿开采时产生的振动可能会造成周边区域坍塌），如果仅通过对主要工作区域进行监测预警，当周边区域出现异常时，会辐射到煤矿的主要工作区域（例如周边区域坍塌可能会使主要工作区域的岩层移动和应力集中，导致主要工作区域迅速塌方），此时，即使预警系统进行预警也会导致工作人员无法及时转移出矿洞，从而无法保障煤矿的安全开采。

4、基于此，本发明提出基于边缘计算的煤矿安全预警系统及方法，能够对煤矿开采进行多区域多源数据融合监测预警，并定期结合多区域的监测结果来评估是否需要对整个煤矿开采进行管理，大大保障了煤矿的安全开采。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于边缘计算的煤矿安全预警系统及方法，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于边缘计算的煤矿安全预警方法，所述预警方法包括以下步骤：

3、预警系统通过煤矿管理平台获取煤矿开采区域地图信息，基于地图信息将煤矿开采区域划分为一个子工作区域以及多个子周边区域，依据多个子周边区域与子工作区域的距离生成每个子周边区域的权重；

4、在煤矿开采过程中，获取子工作区域的实时累积风险指数与土层风险指数，并基于实时累积风险指数与土层风险指数计算工作区域异常评分，依据工作区域异常评分与异常阈值的对比结果预测子工作区域是否会出现异常，获取多个子周边区域的土层风险指数，依据土层风险指数与指数阈值的对比结果预测子周边区域是否会出现异常，基于子工作区域异常预测结果以及子周边区域异常预测结果生成相应的管理策略发送至煤矿管理平台；

5、定期获取子工作区域的工作区域异常评分均值以及多个子周边区域的土层风险指数均值，将多个子周边区域的土层风险指数均值加权计算获取周边区域异常评分赋值，通过评估模型分析工作区域异常评分均值以及周边区域异常评分赋值判断是否需要对煤矿进行管理，判断结果发送至煤矿管理平台。

6、在一个优选的实施方式中，基于地图信息将煤矿开采区域划分为一个子工作区域以及多个子周边区域，包括以下步骤：

7、获取子工作区域的圆心位置以及半径，第一个子周边区域以子工作区域向外扩散为环形区域，第   个子周边区域以第子周边区域向外扩散为环形区域，每个子周边区域的宽度均相同，对每个子周边区域，从内向外依次划分设定边界，第i个子周边区域的内半径为，外半径为，且。

8、在一个优选的实施方式中，依据多个子周边区域与子工作区域的距离生成每个子周边区域的权重，包括以下步骤：

9、获取每个子周边区域与子工作区域的距离，表达式为：，式中，为第i个子周边区域边界与子工作区域边界的距离，表示第i个子周边区域外半径，表示第i个子周边区域内半径，则第i个子周边区域的权重为：

10、

11、式中，为第i个子周边区域的权重，  表示子周边区域的数量，为第i个子周边区域边界与子工作区域边界的距离。

12、在一个优选的实施方式中，在煤矿开采过程中，获取子工作区域的实时累积风险指数与土层风险指数，包括以下步骤：

13、累积风险指数的函数表达式为：，为累积风险指数，为时间  时刻的瓦斯浓度增长速率，为时间  时刻的煤尘浓度增长速率，为时间范围；

14、土层风险指数的获取逻辑为：通过传感设备实时获取子工作区域土层的振动幅度以及位移量，对振动幅度以及位移量做归一化处理，将振动幅度以及位移量的取值范围映射到[0,1]之间，获取振动幅度归一化值以及位移量归一化值，将振动幅度归一化值以及位移量归一化值求和得到土层风险指数。

15、在一个优选的实施方式中，基于实时累积风险指数与土层风险指数计算工作区域异常评分，依据工作区域异常评分与异常阈值的对比结果预测子工作区域是否会出现异常，包括以下步骤：

16、预警系统获取累积风险指数与土层风险指数后，综合计算获取工作区域异常评分，函数表达式为：，式中，为工作区域异常评分，为累积风险指数，为土层风险指数，、  分别为累积风险指数以及土层风险指数的比例系数，且、 均大于0；

17、将获取的工作区域异常评分与预设的异常阈值进行对比，异常阈值用于预测煤矿开采过程中子工作区域是否会出现异常，若工作区域异常评分小于等于异常阈值，预测煤矿开采过程中子工作区域不会出现异常，若工作区域异常评分大于异常阈值，预测煤矿开采过程中子工作区域会出现异常。

18、在一个优选的实施方式中，获取多个子周边区域的土层风险指数，依据土层风险指数与指数阈值的对比结果预测子周边区域是否会出现异常，包括以下步骤：

19、将对子周边区域获取的土层风险指数与预设的指数阈值进行对比，指数阈值用于预测在煤矿开采过程中子周边区域是否会出现异常，若土层风险指数小于等于指数阈值，预测在煤矿开采过程中子周边区域不会出现异常，若土层风险指数大于指数阈值，预测在煤矿开采过程中子周边区域会出现异常。

20、在一个优选的实施方式中，通过评估模型分析工作区域异常评分均值以及周边区域异常评分赋值判断是否需要对煤矿进行管理，包括以下步骤：

21、在煤矿多次开采过程中，若对子工作区域以及子周边区域预测均无异常，则预警系统每隔一段时间获取多次工作区域异常评分计算工作区域异常评分均值，获取多次子周边区域的土层风险指数为每个子周边区域计算土层风险指数均值；

22、将多个子周边区域的土层风险指数均值加权计算获取周边区域异常评分赋值，表达式为：

23、

24、式中，为周边区域异常评分赋值，为第i个子周边区域的权重，  表示子周边区域的数量，表示第i个子周边区域的土层风险指数均值；

25、通过评估模型分析工作区域异常评分均值以及周边区域异常评分赋值判断是否需要对煤矿进行管理，评估模型的函数表达式为：

26、

27、式中，为管理值，为工作区域异常评分均值，为周边区域异常评分赋值；

28、若管理值大于管理阈值，判断需要对煤矿进行管理，若管理值小于等于管理阈值，判断不需要对煤矿进行管理。

29、在一个优选的实施方式中，基于边缘计算的煤矿安全预警系统，包括区域划分模块、区域异常预测模块、综合评估模块；

30、区域划分模块：通过煤矿管理平台获取煤矿开采区域地图信息，基于地图信息将煤矿开采区域划分为一个子工作区域以及多个子周边区域，依据多个子周边区域与子工作区域的距离生成每个子周边区域的权重；

31、区域异常预测模块：在煤矿开采过程中，获取子工作区域的实时累积风险指数与土层风险指数，并基于实时累积风险指数与土层风险指数计算工作区域异常评分，依据工作区域异常评分与异常阈值的对比结果预测子工作区域是否会出现异常，获取多个子周边区域的土层风险指数，依据土层风险指数与指数阈值的对比结果预测子周边区域是否会出现异常，基于子工作区域异常预测结果以及子周边区域异常预测结果生成相应的管理策略发送至煤矿管理平台；

32、综合评估模块：定期获取子工作区域的工作区域异常评分均值以及多个子周边区域的土层风险指数均值，将多个子周边区域的土层风险指数均值加权计算获取周边区域异常评分赋值，通过评估模型分析工作区域异常评分均值以及周边区域异常评分赋值判断是否需要对煤矿进行管理，判断结果发送至煤矿管理平台。

33、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

34、1、本发明通过将煤矿开采区域划分为一个子工作区域以及多个子周边区域，获取子工作区域的实时累积风险指数与土层风险指数，并基于实时累积风险指数与土层风险指数计算工作区域异常评分，依据工作区域异常评分与异常阈值的对比结果预测子工作区域是否会出现异常，依据土层风险指数与指数阈值的对比结果预测子周边区域是否会出现异常，基于子工作区域异常预测结果以及子周边区域异常预测结果生成相应的管理策略发送至煤矿管理平台，定期通过评估模型分析工作区域异常评分以及周边区域异常评分判断是否需要对煤矿进行管理。该预警系统能够对煤矿开采进行多区域多源数据融合监测预警，并定期结合多区域的监测结果来评估是否需要对整个煤矿开采进行管理，大大保障了煤矿的安全开采；

35、2、本发明在煤矿多次开采过程中，若对子工作区域以及子周边区域预测均无异常，则预警系统每隔一段时间获取多次工作区域异常评分计算工作区域异常评分均值，获取多次子周边区域的土层风险指数为每个子周边区域计算土层风险指数均值，将多个子周边区域的土层风险指数均值加权计算获取周边区域异常评分赋值，通过评估模型分析工作区域异常评分均值以及周边区域异常评分赋值判断是否需要对煤矿进行管理。该预警系统能够定期结合子工作区域以及子周边区域的状况来判断是否需要对煤矿进行提前管理，从而能够在煤矿开采前进行安全评估，进一步提高了对煤矿开采的安全预警效果。