【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于煤矿安全，具体涉及一种基于人工智能的煤矿水害防治系统及方法。
技术介绍
1、煤矿水害一直是威胁煤矿安全生产的关键因素之一，其引发的事故不仅会造成巨大的经济损失，还严重危及矿工生命安全，传统煤矿水害防治主要依赖人工经验和常规地质分析，存在诸多弊端，在监测方面，人工巡检难以实现对井下众多关键部位的实时、精准监测，导致隐患发现滞后；简单监测工具获取的数据有限且精度不高，无法全面反映复杂地质环境下的水文信息。地质分析方法多基于静态资料，难以适应煤矿开采过程中地质条件和水情的动态变化，使得防治决策缺乏科学性和及时性。
2、随着人工智能技术的兴起，其在数据处理、模型构建和智能决策等方面的强大能力为煤矿水害防治带来了新的希望，然而，当前相关技术尚未能充分整合人工智能优势，构建起一套完善且高效的防治体系，仍需进一步探索和创新，以满足煤矿安全生产日益增长的需求。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于人工智能的煤矿水害防治系统及方法，旨在解决传统煤矿水害防治手...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据传输模块、数据预处理模块、地质建模模块、水害预测模块、风险评估模块、人工智能决策模块、设备控制模块、应急响应模块和数据管理更新模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：所述数据采集模块通过在煤矿井下含水层、断层、采空区周边、巷道关键节点部位部署多种智能传感器，多种智能传感器包括高精度水位传感器、水压传感器、地质应变传感器、水温传感器、水化学传感器以及微震传感器，同时这些传感器采用先进的微机电技术与纳米材料工艺制造，具备高灵敏度、高精度和高稳定性，...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据传输模块、数据预处理模块、地质建模模块、水害预测模块、风险评估模块、人工智能决策模块、设备控制模块、应急响应模块和数据管理更新模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：所述数据采集模块通过在煤矿井下含水层、断层、采空区周边、巷道关键节点部位部署多种智能传感器，多种智能传感器包括高精度水位传感器、水压传感器、地质应变传感器、水温传感器、水化学传感器以及微震传感器，同时这些传感器采用先进的微机电技术与纳米材料工艺制造，具备高灵敏度、高精度和高稳定性，能够实时采集水位变化、水压波动、地质构造微小变形、水温差异、水化学成分变化以及可能预示突水的微震信号多维度水文地质数据，并通过高速、可靠的数据传输模块将数据传输至地面数据处理中心；
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：所述数据预处理模块是在地面数据处理中心，运用机器学习算法对采集到的数据进行清洗、规整和预处理；首先，通过异常值检测算法(如基于统计学的3σ原则或孤立森林算法)识别并剔除明显异常的数据点，避免其对后续分析造成干扰；对于少量缺失值，根据数据的时间序列特性和空间相关性，采用合适的数据插值方法进行补充，确保数据的连续性，随后，利用归一化或标准化技术统一数据的量纲与尺度，将原始数据转化为适合模型训练和分析的高质量数据集，为后续的人工智能模型处理提供良好的数据基础；
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：所述水害预测模块是将经过预处理的实时监测数据输入到基于集成学习的水害风险预测模型中，水害风险预测模型融合了决策树、支持向量机、随机森林多种机器学习算法，综合考虑水位、水压变化趋势、地质应变情况、水化学指标异常以及微震活动频率与强度多因素对水害发生的影响，通过训练模型学习不同因素组合与水害发生概率、类型、可能发生时间以及影响范围之间的复杂映射关系，从而实现对煤矿水害的精准预测，并输出详细的风险评估结果；
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的煤矿水害防治系统，其特征在于：所述人工智能决策模块基于强化学习算法构建智能决策系统，智能决策系统以水害风险评估结果和矿井实时工况为输入，从预先设定的多种防治策略库中生成最优防治方案，防治策略包括但不限于疏排水工程的优化设计、注浆堵水方案的制定、防水煤柱的合理留设以及巷道支护的加强措施，利用虚拟现实/增强现实技...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鸿利，陈杰，杨根发，郭克印，潘结南，刘德强，韦浩，朱桐，李猛，史东瑞，许俊宇，何喜刚，王浩然，王强华，韩进，张红周，
申请(专利权)人：华亭煤业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。