本技术属于煤矿灾害预警技术领域,公开一种煤矿火与瓦斯灾害风险预测方法及系统,方法包括:收集在矿井现场所采集的多源异构数据,并进行数据预处理和转换;针对预处理后的图像与视频数据采用Video Swin Transformer模型提取时空特征,并采用跨模态关联融合Transformer模型实现多模态特征统一融合;将融合后的多模态特征表示映射到致灾因素指标空间,计算包含二次交互项的风险评估指数并划分风险等级;依据风险等级分析生成灾害预警策略并发布预警通知,同时进行定期维护和更新,输出决策报告。本发明可实现对多源异构数据的统一处理和融合表征,精准捕捉致灾因素间的复杂关联,计算出具有物理意义和工程参考价值的风险指数,为煤矿火与瓦斯灾害防控提供高质量的决策支持。
背景技术
煤矿火灾和瓦斯爆炸一直是煤矿生产中最主要和危害最严重的灾害类型。其突发性、破坏性强,并且存在前兆识别困难、预测不精确等问题。传统基于单一传感器或简单数据处理手段的风险评估方法,对于现代化煤矿中海量且多源异构的数据资源利用不充分,更无法深入捕捉火与瓦斯致灾因素间高度非线性的作用机理。
随着煤矿安全监测技术与信息化水平的提升,矿井中布设了各种类型的传感器,可实时监测瓦斯浓度、氧气浓度、温度、煤尘浓度、通风参数、压力、地质应力等关键指标;同时,通过摄像头与热成像设备可获得矿井内部视觉信息,通过文本报告与记录可获取管理层、工人及巡视人员的描述性信息。此外,矿井地质构造参数、煤层厚度和自燃倾向性指数等静态先验数据亦可为评估风险提供重要参考。然而,多模态数据在数据类型、尺度、时空分辨率、表达形式等方面存在显著差异,如何有效融合这些数据,提取出高质量的多模态致灾因素特征并建立准确的风险预测模型,是当前亟待解决的技术难点。
实现思路