基于深度学习的矿井瓦斯多因素预警系统的设计与实现

这是一篇关于煤矿安全,瓦斯浓度预测,长短期记忆网络,门控循环单元,预警系统的论文, 主要内容为瓦斯灾害对矿井工作人员的生命构成严重威胁,同时也制约着煤矿产业的发展。随着信息科技的进步,山西中兴煤矿积极引进监控技术并应用于实际生产,但传统监测设备通常在瓦斯浓度超限情况下进行报警,因此事故预测能力不足,同时矿井子系统分散,不利于集成管理。针对上述问题,本文基于深度学习理论构建瓦斯浓度预测模型,设计并实现瓦斯多因素预警系统。文中以中兴煤矿北翼治理巷、1209工作面监测数据为研究背景,集成KJ95监控子系统,借助多因素传感器进行实时数据采集。将其存储在Mongo DB与My SQL后,完成数据清洗、修复及融合任务,合理去除异常值,补充缺省值,获得多因素历史数据的时间序列。论文通过构建瓦斯单变量及多变量预测模型,发掘一氧化碳、二氧化碳、氧气、风速及温度因素对瓦斯浓度趋势变化的影响。设计卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)融合结构预测未来时间内瓦斯浓度变化趋势,将时间序列预测转化为监督学习,通过调节模型的网络结构、优化算法以及学习行为来提升预测精度。同时建立门控循环单元(GRU)网络进行实验训练,通过ADF检验及AIC定阶构建差分自回归移动平均(ARIMA)模型,最终比较三种模型在测试集上的平均绝对误差以及均方误差结果,择优选取后,采用Django框架封装并部署到模型服务器,提供接口供外部访问调用。在预测模型基础上,确定预警限值与等级,设计并实现瓦斯多因素预警系统。系统内部共分为五个模块,分别为趋势预测模块、数据监控可视化模块、联动预警模块、公式处理器模块以及权限管理模块,共同完成瓦斯浓度趋势预测功能,实时展现多因素监测数据,实现各类型传感器间联动预警与根因分析。系统搭建采用Sping、Spring MVC及Hibernate框架,前端使用Bootstrap框架,同时借助ECharts、Web GL以及GIS等工具实现可视化交互。目前,系统研发及验证工作已完成,并且部署在实际煤矿生产环境中试运行。运行结果表明,该系统既增强了瓦斯监控的预警能力,又提高了煤矿企业的信息融合管理水平,具有较强的应用价值。

基于Web的煤矿安全检测监控及管理系统软件实现

这是一篇关于煤矿安全,远程监控,C/S,B/S,Structs,MVC的论文, 主要内容为煤炭是我国的主要能源,占我国能源总量的70%以上。煤炭行业在我国处于十分重要的地位,但其安全形势则不容乐观。目前我国煤矿使用的安全监控系统有数十种,但都不具有开放性,不能实现互操作,也难以将各种监控子系统集成为一个综合自动化系统。目前,信息技术特别是网络技术和计算机技术的飞速发展为煤矿安全远程监控提供了良好的条件。因此提出基于Web的煤矿安全检测、监控及管理系统势在必行。 本文以山东省信息产业厅项目为依托,兖州何岗煤矿为试点应用背景。在对国内外煤矿安全监控系统研究对比的基础上,将三层企业级Web应用框架的B/S结构与C/S结构相结合,构建了分布式浏览器/Web服务器/数据库服务器三层信息发布系统的煤矿安全检测、监控及管理系统。 本文研究了基于Web的煤矿安全检测、监控及管理系统中所采用的技术:MVC设计模式、JSP技术、Struts框架、JDBC技术以及C/S结构与B/S结构各自优缺点等。根据“煤矿安全通用技术要求”与煤矿的实际需求,设计出系统整体结构和安全方案。提出了B/S与C/S相结合的系统体系结构,并采用Struts+JDBC+Oracle技术实现B/S结构。设计系统数据库结构,将矿井各个子系统的数据集成到系统数据服务器中。在B/S结构下,各级安全监督管理部门通过网络浏览器访问系统数据服务器,对各个煤矿即将发生的安全隐患或异常能够一览无余,掌握煤矿安全整体发展趋势,为领导部门的决策、决议提供依据。在C/S结构下,各矿井工程技术人员可实时监控本地煤矿的安全状况,并对本地煤矿下发控制命令操作井下继电器,实现远程断电、闭锁等操作。 详细设计了系统的软件平台,包括软件框架的搭建与各个功能模块的设计。介绍了Struts技术在B/S模式中的应用。给出B/S基于Web浏览器的主要功能模块的开发流程与实现界面,主要包括:实时信息模块、历史数据模块、历史曲线模块、报表模块、报警模块、瓦斯抽放模块、参数设置模块。给出C/S模块的手动控制子模块与班组定义子模块。最后就本文所做的工作进行总结并对系统的进一步完善提出了几点设想。 本系统大大提高了煤矿对重大灾害的预警防范能力,实现了煤矿安全监控技术的升级换代,为煤炭工业的健康发展与安全形势的根本好转提供了重要的技术支撑。本系统不仅对煤矿的安全生产具有重大意义,而且对我国信息产业的发展也具有重要的促进作用,是“以信息化带动工业化”的具体体现。不仅可以在煤矿集团进行有效应用,而且可以在采矿行业大面积推广,其社会效益非常巨大。

半自动的远程矿工健康监控系统

这是一篇关于MVC,SSH,远程监控,传感器,煤矿安全的论文, 主要内容为随着科技的发展，网络技术，计算机技术以及传感器技术的不断突破，我们可以以更低的成本，更有效的方式来保证煤矿的安全开采。目前，煤炭依旧是我国的主要能量来源，占据我国能源总量的百分之七十以上。因此，煤炭行业在我国的地位依旧十分的重要，然而，其安全状况却十分令人堪忧。特别是瓦斯煤尘爆炸、煤与瓦斯突出等重特大事故频繁发生,不仅造成巨大的经济损失且严重威胁井下作业人员的生命安全。目前我国煤矿使用的安全监控系统有数十种，但都不具有开放性，不能实现互操作，也难以将各种监控子系统集成为一个综合自动化系统。而且这些系统的监控系统不能保存长期历史数据。 安全监控是实现矿井安全生产预防事故的主要措施之一，也是现代化矿井管理的重要技术措施。有数据统计，目前我国的矿难有百分之九十以上是人为造成的。因此保证煤矿的安全开采，最重要的是管理好人。煤矿属于高危行业，推广煤矿行业信息技术应用已刻不容缓。在地底深处，人特别容易紧张。如果不及时调节好心理，带着情绪工作，就很可能会做出一些不当的操作，从而造成一些安全事故。因此，矿工的身心健康应得到更细致的关注，以保障煤炭的安全开采。 本文极大的吸取了目前比较热门的远程医疗监控系统的一些经验和方法，将一些医疗传感器部署在矿工身上，实时的监控矿工的身心健康状况。以目前先进的传感器技术，对矿工进行更细致的管理及呵护，使煤矿开发合理化、安全化、透明化。做好目前一直提倡的“以人为本”的理念，先进的经营管理水平，较高的工人安全意识，是保障煤矿状况的先决条件。 本系统以脑电波传感器，血压传感器，体温传感器等生理信息传感器为核心，实时的采集矿工当前的生理数据。并将采集到的数据通过无线网络，如WiFi等，发送到后台，后台带有一个专家监控系统。后台对这些数据进行一些判断分析，如有生理数据出现异常情况，则进行预警。管理员收到预警信息后，采取一定的措施，防止矿工因心理状况不好而做出一些不当的操作，以避免事故的扩大化。 本系统主要运用的是JAVA技术来实现，其系统架构管理是利用MVC模式进行，开发框架运用的是SSH框架。本文主要针对远程矿工健康监控系统进行详细的需求分析与系统设计，并描述该系统的功能的实现方案。在进行本系统的需求分析的过程中，主要利用UML来建立本系统的分析设计模型，通过UML模型是得用户需求和程序员的理解达到一致，使程序员能正确的实现用户提出的需求。本文的另一主要工作是实现远程矿工健康监控系统的全部功能，从而实现对矿工更细致的关注以及呵护，更好的将“以人为本”的理念深入到采矿工作中。

基于JavaEE技术的煤矿安全监测联网综合管理系统的设计与实现

这是一篇关于煤矿安全,安全生产,监测监控,联网监控的论文, 主要内容为煤矿井下瓦斯突发、CO爆炸、透水、顶板塌陷等安全事故的发生严重影响煤矿安全生产,为了有效防护煤矿各类安全事故的发生,各煤矿先后建立了煤矿安全生产监测监控系统,该系统是防止煤矿安全生产事故的重要手段,它改变了煤矿安全监管传统的管理模式,有效提升了煤矿安全生产监管的水平,在煤矿预防安全生产事故的发生中起到了重要的作用。同时也存在一些问题,随着我国煤炭企业集团化、监管属地化,煤矿监管部门和集团安全生产管理部门不能有效的掌握煤矿的安全生产情况,无法有效的对煤矿安全生产进行管控,导致煤矿监管部门和集团管理部门对煤矿安全生产监测监控联网的需求越来越迫切。本文主要通过对煤矿安全监测监控系统在煤矿应用情况进行分析,针对煤炭工业监管部门及集团安全管理部门对下辖煤矿安全生产管理的实际需求,提出了煤矿安全生产监测监控联网系统的设计,系统主要将下辖煤矿进行实时联网监控,实现对多种异构型矿井安全生产监测监控系统的数据采集、数据传输,数据存储、数据监控与分析,解决煤炭监管部门及煤炭集团安全管理部门对辖区内煤矿的安全生产的实时在线监测和远程监管问题。本文主要进行了如下几方面研究;1.调研了我国目前煤矿安全生产情况以及煤矿安全生产监测监控系统在煤矿生产的应用情况。2.研究了煤矿安全生产监测监控系统的发展状况、分类和基本组成。3.针对煤矿监管部门及煤矿生产企业提出联网监控系统的基本需求,深入分析了煤矿安全监测监控系统联网系统对煤矿监管部门安全管理水平提升的作用,确定了煤矿安全生产监测监控联网系统数据交换方式和部署方式。4.分析设计了煤矿安全生产监测监控联网系统数据库结构,设计系统的数据字典,设计系统各模块功能及各模块之间的交互关系。系统在我省韩城市煤炭监管部门进行应用,系统从数据采集的实时性、准确性,从报警数据的实时性和准确性等方面取得了巨大的作用,这些效率和功能的提升得益于采集模式的变化及存储数据得方式。

煤矿风险预警与防控平台（中心端）的设计与实现

这是一篇关于风险预警,煤矿风险,SpringBoot,煤矿安全的论文, 主要内容为随着国家对于各行业安全生产管理要求的不断提高,煤矿作为关乎民生的高危行业自然受到了政府部门的重点关注。时有发生的煤矿事故不仅给国家经济造成了重大损失,同时也给人民的生活带来巨大的负面影响。究其原因,风险预警与防控体系的不完善和企业在具体实施阶段的科学性和系统性亟待提高等造成了风险预控不及时、事后处置管控不精准的管理难题;传统预警管控模式与高速发展的现代信息化技术严重脱节等造成了管理体系不科学、预控模式相对落后的技术难题。等等诸如此类的影响因素严重阻碍了企业的事故管控由事后处置型向事先风险预警型的转变。本文将从软件工程的角度出发,针对目前企业在风险预控方面存在的短板结合计算机软件相关技术设计并开发了煤矿风险预警与防控平台的中心端部分。在大量查阅国内外相关文献和了解分析相似软件系统存在的优劣势的基础上,使用Spring、SpringBoot和Vue等相关技术结合煤矿风险预控企业需求,设计实现了煤矿风险预警与防控平台的中心端部分。该平台的中心端主要包括了指标管理、风险分析、预警报警与处置、综合信息管理、专题风险展示、异常监控与处置和系统管理等七个主要的功能模块。其中在对煤矿多种指标体系进行风险分析的过程中首次提出了层次分析法+隶属度函数+线性加权、组合赋权法(层次风险法+熵权法)+隶属度函数+线性加权和层次分析法+隶属度函数+动态可拓物元预警法三种风险分析算法,全面客观的对区域下辖煤矿企业存在的多种风险因素进行高效的风险分析并给出相应的风险等级以达到风险预警的目的。随后,在论文的撰写过程中,通过实例法抽取出各功能模块的核心业务功能,依托实际的业务场景需求采用UML统一建模语言对该平台中心端部分的网络结构、层次结构、数据库表、主要功能模块和各模块的核心业务功能进行详细的需求分析和功能设计实现。之后采用Jmeter测试工具针对各主要功能模块进行了详细完整的功能性和非功能性的测试。通过对测试结果的详细分析得出,该平台的中心端部分实现完全符合需求分析阶段对于各类业务场景的功能分析并且完美的符合用户对于该平台中心端部分所有的业务需求。此外,在对该平台进行实际部署和三个月以上的试运行过程中,煤矿风险预警与防控平台以较高的安全性和稳定性对区域下辖煤矿存在的各类风险因素进行了有效的风险分析和预警,针对科学合理的指标体系该平台通过现存的三类风险分析算法高效的计算出了各风险指标对应的风险等级,给出了各煤矿对应的风险分析趋势以及综合研判报告。切实的达到了煤矿风险预警与防控的目的。在试运行的过程中,该平台有效的降低了辖区下煤矿企业风险事故发生的概率,并为决策层提供了有力的数据支持,极大的推动了企业安全生产的正规化、人性化和数字化进程。为煤矿风险的区域化预警与防控工作提供了切实可行的范例。

煤矿安全知识图谱构建技术研究

这是一篇关于煤矿安全,知识图谱,命名实体识别,关系抽取,依存句法分析的论文, 主要内容为信息化矿山建设在近几年呈现井喷式发展,以物联网、大数据、人工智能为代表的新兴信息技术已经在煤矿的各个领域得到广泛的发展,由此也产生了大量的煤矿安全数据,但是这些数据普遍具有分布散乱,关系复杂,缺乏有效管理,没有充分利用等特点,导致煤矿安全研究人员无法从中快速获取到知识,而知识图谱的出现为这些问题提供了新思路。本文提出了根据煤矿安全文本数据构建知识图谱的整体技术方案,重点是使用命名实体识别及关系抽取方法把煤矿安全数据进行抽取,并将获取到的实体关系三元组存储进Neo4j图数据库中完成知识库构建,同时为了更好地将研究内容落地实践,作者还开发了煤矿安全领域知识图谱web可视化系统。针对煤矿安全领域实体识别,首先,通过两步骤获取煤矿安全领域文本数据,第一步搜集煤矿安全相关政策法规,第二步是通过爬虫技术获取百科网站中的数据,并将获取到的文本语料进行预处理。其次,在命名实体识别模型构建中,本文探究了常用的Bi LSTM-CRF模型,在基础模型上加入ALBERT中文预训练模型,有效地解决普通词向量模型无法解决的一词多义现象。最后,由于煤矿安全领域数据量不足,为了获得更多的知识,作者将THUCNews公共语料通过模型训练获得的模型参数作为煤矿安全领域语料训练的初始化参数,通过多层感知机(MLP)将THUCNews语料获得的知识迁移到煤矿安全领域。实验表明使用的ALBERT-Bi LSTM-MLP-CRF模型比原模型性能上有一定的提高。针对煤矿安全领域关系抽取,在得到命名实体识别结果后,本文使用两种方式进行关系抽取。第一种方式,分析研究了流水线模型与联合模型的优缺点,因为联合抽取模型在实体识别任务与关系抽取任务中共用编码层,在关系抽取中可以利用命名实体识别获取到的知识,有效解决了流水线模型的错误传播以及忽略两项任务间关系的问题,本文选用ALBERT联合抽取模型,针对百度百科以及文献数据进行实体关系抽取。第二种方式主要是通过设计依存句法分析模板抽取实体关系三元组。通过两种方式获取的三元组存储进Neo4j图数据库中,完成煤矿安全知识库构建。在实体和关系抽取研究基础上,本文构建了煤矿安全领域知识图谱web可视化系统,实现了知识查询、知识管理等功能,可帮助用户快速、准确、直观学习煤矿安全知识。

基于JavaEE技术的煤矿安全监测联网综合管理系统的设计与实现

这是一篇关于煤矿安全,安全生产,监测监控,联网监控的论文, 主要内容为煤矿井下瓦斯突发、CO爆炸、透水、顶板塌陷等安全事故的发生严重影响煤矿安全生产,为了有效防护煤矿各类安全事故的发生,各煤矿先后建立了煤矿安全生产监测监控系统,该系统是防止煤矿安全生产事故的重要手段,它改变了煤矿安全监管传统的管理模式,有效提升了煤矿安全生产监管的水平,在煤矿预防安全生产事故的发生中起到了重要的作用。同时也存在一些问题,随着我国煤炭企业集团化、监管属地化,煤矿监管部门和集团安全生产管理部门不能有效的掌握煤矿的安全生产情况,无法有效的对煤矿安全生产进行管控,导致煤矿监管部门和集团管理部门对煤矿安全生产监测监控联网的需求越来越迫切。本文主要通过对煤矿安全监测监控系统在煤矿应用情况进行分析,针对煤炭工业监管部门及集团安全管理部门对下辖煤矿安全生产管理的实际需求,提出了煤矿安全生产监测监控联网系统的设计,系统主要将下辖煤矿进行实时联网监控,实现对多种异构型矿井安全生产监测监控系统的数据采集、数据传输,数据存储、数据监控与分析,解决煤炭监管部门及煤炭集团安全管理部门对辖区内煤矿的安全生产的实时在线监测和远程监管问题。本文主要进行了如下几方面研究;1.调研了我国目前煤矿安全生产情况以及煤矿安全生产监测监控系统在煤矿生产的应用情况。2.研究了煤矿安全生产监测监控系统的发展状况、分类和基本组成。3.针对煤矿监管部门及煤矿生产企业提出联网监控系统的基本需求,深入分析了煤矿安全监测监控系统联网系统对煤矿监管部门安全管理水平提升的作用,确定了煤矿安全生产监测监控联网系统数据交换方式和部署方式。4.分析设计了煤矿安全生产监测监控联网系统数据库结构,设计系统的数据字典,设计系统各模块功能及各模块之间的交互关系。系统在我省韩城市煤炭监管部门进行应用,系统从数据采集的实时性、准确性,从报警数据的实时性和准确性等方面取得了巨大的作用,这些效率和功能的提升得益于采集模式的变化及存储数据得方式。

基于无线异构网络的矿下定位系统设计

这是一篇关于无线传感器网络,异构网络,煤矿安全,低功耗算法,人员信息管理系统的论文, 主要内容为近年来,由于井下事故所带来的巨大的人员伤亡、机械故障以及生产延迟,给企业带来了巨大的经济损失,因此井下作业人员的安全问题引起了人们越来越多的关注。在出现事故时,精确的定位系统能极大的缩短救援时间。设计一套精确、低功耗的井下地位系统对于改善生产安全和提高效率是大有裨益的。单纯的工业无线网络成本高,缺乏大容量、实时的通信,有线-无线异构网络则可以弥补这些缺陷,可将多种信息传感设备和智能化的数据管理系统有效的结合起来,本文在无线异构网络的基础上,提出了一套具有低功耗特性的矿下定位系统。对矿下定位系统的研究主要集中在两方面:一方面针对煤矿井下特殊的环境情况,提出一种低功耗并且高精准度的混合定位算法。另一方面对系统后台软件的设计与研发,系统使用C/S架构,开发环境是VS2010,开发语言为C#。本文提出的低功耗的混合定位算法包括基于加速度传感器的计步算法、无线节点发送功率控制算法和自适应包调度算法。由于矿下移动节点是电池供电,基准节点是干线供电,所以移动节点的能耗必须尽可能的小,混合定位算法在数据采集端利用了加速度传感器功耗低的优势,将惯性传感器与矿下定位结合起来,将测量移动节点的加速度值转换为距离值,最终确定佩戴移动节点的矿工的具体位置信息,这种方法相比于传统的区域定位方法在准确度上有明显的提升,能实时的传送矿下人员的精准位置信息。在无线移动节点与无线基准节点通信的过程中采用了功率控制算法和自适应包调度算法,使矿下定位系统移动节点在能耗方面得到了进一步优化。本文介绍了矿下定位系统的总体设计方案,将地理信息系统应用到矿下定位后台系统之中,将矿下人员位置信息数据和井下巷道信息数据相结合,综合分析与管理,完成了地面信息管理中心控制软件的设计与实现。使系统具有智能化和集成化的特点,符合矿下定位系统的发展趋势。

煤矿人机环本体构建与不安全因素推理研究

这是一篇关于煤矿安全,本体,人机环,推理,知识图谱的论文, 主要内容为随着煤矿开采力度的不断加大,各类煤矿事故也处于高发态势,煤矿从业者们迫切希望通过有效手段对煤矿生产进行安全管理,及时排查出煤矿生产中的不安全因素。现有的煤矿安全生产管理方法大多依靠监测数据进行人工管理,而忽略了煤矿生产情境中的海量知识,在准确度和完备性两方面都有所欠缺,本体技术和知识图谱技术的出现为人们提供了煤矿安全生产管理的新思路。为了实现对煤矿生产的有效管理及不安全因素的排查,本文构建了覆盖煤矿生产全系统的人机环本体,能较为全面地描述煤矿生产情境,并基于SWRL自定义规则对煤矿人机环本体进行推理,实现了煤矿生产不安全因素排查。此外本文还基于煤矿人机环本体和部分煤矿实际生产数据构建了煤矿领域知识图谱,实现了煤矿知识的高效存储与检索,对于煤矿安全生产管理具有一定参考价值。具体研究内容如下:(1)全面构建煤矿人机环本体。首先详细分析了煤矿领域知识特点,明确了煤矿领域的本体构建原则并提出了一种适合于煤矿领域的本体构建方法,主要包括了领域概念及关系学习、类的定义和属性的定义及约束等步骤。接着基于此方法分步构建了覆盖煤矿生产全系统的人机环本体,并对该本体进行了语义一致性检测,确保了本体的逻辑正确性。最后利用SPARQL查询语言完成了对煤矿人机环本体的语义查询。(2)煤矿不安全因素推理实现。首先通过对煤矿事故进行致因分析和煤矿安全知识的归纳整理,提取出有关煤矿不安全因素的规定。接着基于SWRL规则语言构建了四大类煤矿不安全因素推理规则,分别为矿工身体异常推理规则、矿工违规操作推理规则、设备故障推理规则和环境异常推理规则。最后利用Drools推理引擎对煤矿人机环本体进行推理,有效发现了煤矿生产中的不安全因素,验证了基于煤矿人机环本体和自定义规则排查煤矿不安全因素的可行性。(3)煤矿知识的高效存储与应用。在现有的煤矿人机环本体和部分煤矿实际生产数据基础上,利用Neo4j图数据库构建了煤矿领域知识图谱,解决了大规模煤矿知识在存储及查询时存在的效率问题。此外本文设计开发了一套基于煤矿领域知识图谱的检索系统,为煤矿从业人员快速查询及学习煤矿知识提供了便利,对煤矿安全生产管理具有一定实践价值。