本技术属于煤矿动力灾害监测预警技术领域,介绍了一种融合多维度数据的矿井智能监测预警系统方法。该系统包括原始数据采集、开采条件分析、数据传输和预处理等模块,旨在提高矿井安全监测的准确性和预警效率。
背景技术
我国是煤炭生产和消费大国,对煤炭的需求持续增长,开采深度和强度不断加大,导致地质条件和开采条件愈发复杂化,矿井一线发生煤岩瓦斯复合动力灾害的发生频率和危害程度呈上升趋势。此外,当前对于煤岩瓦斯复合动力灾害的形成机制和演化规律尚未完全明晰,现有的防治技术存在一定的局限性,难以有效应对复杂多变的灾害情况。
深入研究煤岩瓦斯复合动力灾害有助于揭示其发生发展的内在机理,为建立更准确的预测模型和预警体系提供科学依据,从而提前采取有效的防范措施,降低灾害发生的可能性。这不仅能够保障煤矿工人的生命安全,减少人员伤亡和财产损失,还能够提高煤炭资源的开采效率和安全性,促进煤炭工业的可持续发展。目前矿井动力灾害的主要监测预警手段主要有微震法、钻屑法、声发射监测法、瓦斯含量评估法、CT扫描技术等,他们能够在一定程度上起到较好的监测效果,但是对于灾害显现复杂化的矿井而言,单一预警手段已经不足以支撑矿井一线需求。当然亦存在部分研究人员将两种或少数监测技术融合监测的方案,但是仍存在较大的不准确性和局限性。
鉴于此,亟需构建一种从原始数据的采集、开采条件分析、数据前期预处理、专家分析、最佳参数选择、监测系统设计、基础理论计算、机器学习及神经网络优化、耦合模型构建、数值模拟分析、实验室验证、现场应用检测到预警系统开发的全时空、多尺度、多参数耦合监测预警模型及系统,“从头至脚、从原始参数到成功预警”的完善矿井煤岩瓦斯复合动力灾害监测预警系统,以有效保证矿井一线的安全作业。
实现思路