一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警方法和系统，包括如下步骤：选取N个公开矿道历史数据，所述矿道历史数据包括矿道位移数据、矿道围岩性质参数和矿道坍塌实际位移数据，每一个矿道历史数据作为一个样本；构建矿道坍塌位移边界条件预测模型W1，所述W1为深度学习网络模型；初始化W1，然后对W1进行训练，最终得到训练好的矿道坍塌位移边界条件预测模型Wc。本发明专利技术技术可以将矿道实时位移上传至云端大数据处理中心进行分析和处理，实时得到崩塌条件，实现实时预警。实现实时预警。实现实时预警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警方法和系统


[0001]本专利技术涉及大数据领域，特别涉及一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警系统。

技术介绍

[0002]采矿塌陷是个十分复杂的过程，受到岩层的岩性、成分、结构、构造等诸多因素影响，加之监测和分析极为困难，矿层应力变化和岩层位移情况难以观测，至今为止尚未形成公认的采矿塌陷机理。矿难一旦发生，通常都会造成极大的人员伤亡。世界上每年都会发生规模不一的矿难，造成了许多矿工的死亡。矿道坍塌的诱因有很多种，例如天然气爆炸，粉尘爆炸，地震、地下水泄漏或者机械人为故障等。这种事故一旦发生，施工人员的反应不够及时，且随着矿道的深入，很难跑出矿道，所以施工人员的存活率很低。发生这种情况主要因为两个问题，首先是矿难发生第一时间被掩埋压死，其次是搜救很困难，不确定被掩埋人员位置。
[0003]传统矿道监测包括瓦斯监测和位移传感器。位移传感器不能实时反映矿道的变化，无法进行实时预警，在坍塌事故发生时，因为坍塌事故的突然性，施工人员的逃生时间短，导致逃生机会很低，死亡率高。此外，就是在出现矿道坍塌预警后的自救逃生技术问题，也是造成旷工逃生率低的一个主要原因。
[0004]矿难一旦发生，造成的人员伤亡往往是很惨重的，总结起来有两大因素：第一是因为传统设备受技术所限，因为传统手段中的应变仪等设备，因为其预测精度不够的原因，对于有可能发生的矿难不能进行精确预测；或者是因为得到的数据不能及时处理或对信息处理不充分，导致对于可能发生的矿难及其避险应对反应不够及时，造成施工人员黄金避难时间被延误；第二是因为处于矿道内的逃生手段不足，在矿道崩塌前发现了预兆，但是由于矿道施工距离很长，如果发生大规模坍塌，就会导致施工人员没有充足的时间直接逃出长距离的矿道，而且也没有矿道安全室供其使用以待救援，所以很多的施工人员很难有机会逃出矿道。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的上述问题，本专利技术要解决的第一个技术问题是：如何提高矿道坍塌的预测准确性。
[0006]本专利技术要解决的第二个技术问题是：提供一种矿道坍塌实时预警系统。
[0007]为解决上述第一个技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警方法，包括如下步骤：
[0008]S100：选取N个公开矿道历史数据，每个所述矿道历史数据包括矿道位移数据、矿道围岩性质参数和矿道坍塌实际位移数据，每一个矿道历史数据作为一个样本；
[0009]S200：构建矿道坍塌位移边界条件预测模型W1，所述W1为深度学习网络模型；
[0010]S300：初始化W1，然后对W1进行训练，具体步骤如下：
[0011]S310：将所有样本作为W1的输入，得到学习矿道信息后的矿道坍塌位移边界条件预测模型W2；
[0012]S320：令i＝1；
[0013]S330：从N中选取第i个矿道的矿道位移数据作为W2的输入，输出为对第i个矿道的预测矿道坍塌位移；
[0014]S340：当i>N时执行下一步；否则，令i＝i+1，并返回S330；
[0015]S350：设定损失阈值，利用损失函数值RMSE对W2进行参数更新，计算表达式如下：
[0016][0017]其中，x
i
表示对第i个矿道坍塌位移的预测值，x
i0
表示第i个矿道的矿道实际坍塌位移；
[0018]当RMSE小于损失阈值时得到训练好的矿道坍塌位移边界条件预测模型Wc；否则，采用梯度下降法反向更新W2的参数，并返回S320；
[0019]S400：设置概率阈值，选取待预测矿道：
[0020]S410：采用激光扫描雷达扫描待预测矿道得到该矿道当前时刻的矿道位移数据；
[0021]S420：将该矿道当前时刻的矿道位移作为Wc的输入，输出得到该矿道下一时刻的预测坍塌位移；
[0022]S430：计算此时矿道坍塌概率，表达式如下：
[0023][0024]其中，A表示概率修正系数，x表示矿道当前时刻的矿道位移，x0表示矿道下一时刻的预测坍塌位移；
[0025]S440：当P大于概率阈值时，输出坍塌预警信号；当P小于等于概率阈值时，返回S410。
[0026]为解决上述第二个技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警系统，包括控制中心、监测模组、5G通讯模组和云端大数据处理中心；
[0027]所述控制中心分别与监测模组、5G通讯模组和云端大数据处理中心以网络相连接，所述监测模组、5G通讯模组和云端大数据处理中心依次连接；
[0028]所述监测模组为激光扫描雷达，用于监测采集矿道数据信息；
[0029]所述5G通讯模组为电信传输网络，用于将接收到的矿道信息传输至云端大数据处理中心；
[0030]所述云端大数据处理中心采用权利要求1所述方法进行数据处理；
[0031]所述5G通讯模组为传输设备，用于接收控制中心的预警结果并传输至数据云端；所述信号异常提醒单元用于检测5G通讯模组上传至数据云端的矿道位移数据。
[0032]进一步的，还包括辅助功能模组，所述辅助功能模组包括激光扫描雷达固定装置和断电保护、蓄电池工作组；
[0033]所述激光扫描雷达固定装置用于固定和监测节点位置的激光发射器和激光接收器；所述断电保护、蓄电池工作模组用于供电不稳定时的保障工作；
[0034]进一步的，所述5G通讯模组还包括信号异常提醒单元，所述信号异常提醒单元为5G信号强度检测设备，用于在5G信号异常时进行提醒，提示人员检查数据传输设备。
[0035]相对于现有技术，本专利技术至少具有如下优点：
[0036]本专利技术一种基于大数据的矿道坍塌实时预警方法和系统：
①
通过激光扫描雷达进行实时监测矿道位移数据，通过5G技术将数据上传；
②
大数据中心处理相关数据；
③
确定灾难即将发生后，激活自救系统；
④
受困人员进入安全室进行自救。本专利技术具有重要的运用前景和实际意义，能够极大的提高矿工在发生矿难时的逃生时间和逃生机会，适宜推广使用。
[0037]本专利技术能够实时监测矿道的位移，通过5G技术能够快速实现数据上传和崩塌信号传回，由大数据和相关计算软件预测风险，对于矿难的发生有一定预见性，在坍塌前给矿工足够的反应时间，增加矿工的逃生时间；将预警和逃生形成一个快速且完整的系统，增加矿工逃生机会；在安全室内设置逃生通道，在灾难发生后第二时间有条件能够通过逃生通道逃生；在逃生通道损害后还通过定位器锁定被困人员位置且还可通过逃生通道进行救援，缩短了搜救时间，能够提高受困人员的生还率；
附图说明
[0038]图1为本专利技术矿道坍塌预警系统示意图。
[0039]图2为本专利技术中激光扫描雷达作用示意图。
[0040]图3为本专利技术中预警和自救系统示意图。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G和大数据的矿道坍塌实时预警方法，其特征在于：包括如下步骤：S100：选取N个公开矿道历史数据，每个所述矿道历史数据包括矿道位移数据、矿道围岩性质参数和矿道坍塌实际位移数据，每一个矿道历史数据作为一个样本；S200：构建矿道坍塌位移边界条件预测模型W1，所述W1为深度学习网络模型；S300：初始化W1，然后对W1进行训练，具体步骤如下：S310：将所有样本作为W1的输入，得到学习矿道信息后的矿道坍塌位移边界条件预测模型W2；S320：令i＝1；S330：从N中选取第i个矿道的矿道位移数据作为W2的输入，输出为对第i个矿道的预测矿道坍塌位移；S340：当i>N时执行下一步；否则，令i＝i+1，并返回S330；S350：设定损失阈值，利用损失函数值RMSE对W2进行参数更新，计算表达式如下：其中，x
i
表示对第i个矿道坍塌位移的预测值，x
i0
表示第i个矿道的矿道实际坍塌位移；当RMSE小于损失阈值时得到训练好的矿道坍塌位移边界条件预测模型Wc；否则，采用梯度下降法反向更新W2的参数，并返回S320；S400：设置概率阈值，选取待预测矿道：S410：采用激光扫描雷达扫描待预测矿道得到该矿道当前时刻的矿道位移数据；S420：将该矿道当前时刻的矿道位移作为Wc的输入，输出得到该矿道下一时刻的预测坍塌位移；S430：计算此时矿道坍塌概率，表达式如下：其中，A表示概率修正系数，x表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵瑜，钟秀杰，毕靖，王超林，黄华森，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：