【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化管理领域，具体是一种基于煤矿突敏智能化管理方法及系统。
技术介绍
1、煤矿突敏中的煤矿瓦斯是煤矿事故中最为严重的一种类型，往造成大量人员伤亡和财产损失；其中，矿井瓦斯不助燃，但它与空气混合成一定浓度后，遇火能燃烧、爆炸；而瓦斯爆炸时会产生3个致命的因素：爆炸火焰、爆炸冲击波和有毒有害气体；瓦斯爆炸不仅造成大量的人员伤亡，而且还会严重摧毁矿井设施、中断生产；矿井瓦斯爆炸往往引起煤尘爆炸、矿井火灾、井巷坍塌和顶板冒落等二次灾害；
2、在现有技术中，对采煤工作面采集瓦斯浓度的传感器设置数量不足、安置位置不当以及调校及不及时，导致煤矿瓦斯浓度获取不够准确，进而导致瓦斯浓度超限后无法及时发出警报并及时处理；未对采煤工作面进行突出危险性预测，进而造成煤矿瓦斯超限，造成人员伤亡和财产损失，因此，提供了一种基于煤矿突敏智能化管理方法及系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于煤矿突敏智能化管理方法及系统；
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于煤矿突敏智能化管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取各采煤工作面，进而获取对应的工作面特征，基于工作面特征设置瓦斯浓度采集策略，用于采集采煤工作面对应的区域瓦斯浓度；
4、步骤s2：构建区域突出危险预测模型，进而根据区域瓦斯浓度获取采煤工作面对应的突出危险值，并生成高瓦斯浓度区域；
5、步骤s3：构建采煤工作面定位子系统，
6、步骤s4：对异常颜色进行监控，进而获取异常信号频率，根据异常信号频率对采煤工作面的瓦斯浓度进行管理。
7、进一步的，所述瓦斯浓度采集策略的设置过程包括：
8、所述工作面特征包括区域面积、集中位置以及调校周期；
9、所述集中位置包括集中生产区域位置和集中涌出区域位置；
10、设置单位区域面积为s'，每单位区域面积设置一个传感器，进而根据区域面积获取采煤工作面设置传感器的传感器数量为
11、将采煤工作面根据单位区域面积进行区域划分，获取若干个单位区域面并编号为k；将传感器首先设置在采煤工作面的集中生产区域位置和集中涌出区域位置；进而将剩余的传感器数量根据划分的单位区域面积分布在采煤工作面的其他区域位置，并标记为dk；
12、进一步的，所述传感器通信连接监控终端，用于对传感器进行调校监控；
13、将每个传感器设置的位置与对应的调校周期进行映射获取传感器调校数据表，并将传感器调校数据表发送至监控终端，进而根据调校周期获取传感器的调校次数和调度时间，并将调校次数与对应的调校时间进行数据映射，生成调校数据表，将调校数据表与传感器调校数据表根据传感器对应的区域位置进行数据关联，生成传感器调度数据库；
14、根据调校数据表生成传感器调校信号并发送至对应的相关工作人员，根据传感器调度数据库获取传感器对应的区域位置，进而对传感器进行调校，并判断调校是否成功；
15、若调校成功，则获取调校完成时间发送至传感器调校数据库将对应的调校时间更新为调校完成时间；
16、若调校未成功，则将对应的传感器进行更换；
17、调校完成后瓦斯浓度采集策略的设置完成，进而传感器实时采集采煤工作面对应区域位置的瓦斯浓度和对应的采集时间tm，并生成区域瓦斯浓度为其中，m取正整数。
18、进一步的，所述区域突出危险预测模型的构建过程包括：
19、根据区域瓦斯浓度和采集时间生成区域瓦斯浓度曲线模型；
20、在所述区域瓦斯浓度曲线模型上设置瓦斯浓度安全限值，将区域瓦斯浓度与瓦斯浓度安全限值进行对比；
21、若区域瓦斯浓度大于等于瓦斯浓度安全限值，则生成超限报警信号，并将对应的采集时间在区域瓦斯浓度曲线模型中进行剔除；
22、若区域瓦斯浓度小于瓦斯浓度安全限值，则根据区域瓦斯浓度和对应的区域面积获取对应区域的瓦斯浓度涌出量，具体公式为：
23、
24、将区域瓦斯浓度曲线模型中采集时间和对应的瓦斯浓度涌出量重新生成区域突出危险预测模型。
25、进一步的，所述突出危险值的获取过程包括：
26、在所述区域突出危险预测模型内设置区域对应的标准瓦斯浓度涌出量，并与瓦斯浓度涌出量进行对比；
27、若瓦斯浓度涌出量大于等于标准瓦斯浓度涌出量，则生成超涌报警信号，并将对应的采集时间在区域突出危险预测模型中进行剔除；
28、若瓦斯浓度涌出量小于标准瓦斯浓度涌出量，则获取区域突出危险预测模型中采集时间对应的瓦斯浓度涌出量的瓦斯浓度增长速度；
29、获取若干个瓦斯浓度增长速度，进而获取瓦斯浓度增长速度的平均瓦斯浓度增长速度，设置标准单位增长值，根据平均瓦斯浓度增长速度与标准单位增长值获取区域下一个采集时间点对应的瓦斯浓度涌出量，并记为预测瓦斯浓度涌出量，具体公式为：
30、
31、获取预测瓦斯浓度涌出量与标准瓦斯浓度涌出量的比值，记为预测比值，具体公式为：
32、
33、其中，l标准表示为标准瓦斯浓度涌出量，表示为预测比值；
34、设置预测比值阈值为φ预测，并与预测比值进行比较；
35、若则tm+1对应的预测瓦斯浓度涌出量的突出危险值为1，并生成危险报警信号；
36、若则tm+1对应的预测瓦斯浓度涌出量的突出危险值为0；
37、进而将报警信号对应的区域标记为高瓦斯浓度区域；
38、所述报警信号包括超限报警信号、超涌报警信号和危险报警信号。
39、进一步的，所述异常颜色的获取过程包括：
40、基于gps获取采煤工作面子系统，将传感器设置的区域位置在采煤工作面子系统上进行标记为传感器区域位置，获取高瓦斯浓度区域对应区域位置并将其对应的传感器区域位置进行异常颜色标记，生成异常信号并进行信号闪烁；
41、将超限报警信号对应的区域位置标记为红色；
42、将超涌报警信号对应的区域位置标记为蓝色；
43、将危险报警信号对应的区域位置标记为黄色；
44、所述异常颜色包括红色、蓝色和黄色；
45、当为超限报警信号和潮涌报警信号，则采煤工作面自动断电；
46、当为危险报警信号，则生成异常信号。
47、进一步的，所述异常信号频率的获取过程包括：
48、将报警信号发送至相关工作人员终端，同时采煤工作面子系统中的异常颜色对应的信号开始闪烁；
49、若相关工作人员及时接收到报警信号查看采煤工作面子系统获取报警信号对应的异常颜色，并进行处理，处理完成之后，异常颜色恢复成绿色；
50、若相关工作人员未及时接收报警信号，则随着时间的延迟，异常信号增加闪烁频率，生成异常信号频率重新发送至本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述瓦斯浓度采集策略的设置过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述传感器通信连接监控终端，用于对传感器进行调校监控；
4.根据权利要求3所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述区域突出危险预测模型的构建过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述突出危险值的获取过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述异常颜色的获取过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述异常信号频率的获取过程包括：
8.根据权利要求1至7所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法的智能管理系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：
【技术特征摘要】
1.一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述瓦斯浓度采集策略的设置过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述传感器通信连接监控终端，用于对传感器进行调校监控；
4.根据权利要求3所述的一种基于煤矿突敏智能化管理方法，其特征在于，所述区域突出危险预测模型的构建过程包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：朱帅帅，王磊，肖潇，杜伟，陈闯，赵东新，赵一鸣，张璨，王冬冬，王齐，
申请(专利权)人：淮北矿业传媒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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