[发明专利]一种矿井应急智能管理系统

说明书

一种矿井应急智能管理系统利用工业互联网技术实现安全监测、人员定位、矿压监测、水文监测等监测数据集成和调度通讯系统的融合，并通过大数据、边缘计算等技术，研究煤矿事故预警模型，动态分析煤矿安全状况，自动进行事故预警，实现煤矿事故的智能预警和应急处置流程的一键启动；通过语音播放、短信等方式快速通知井下撤人；基于“一张图”技术，在避灾路线图上实时展示井下人员、安全监测、视频等井下监测数据和人员信息，根据事故地点自动生成避灾路线，通过动画模拟的方式显示救援路线；移动端网络模拟演练通过角色扮演的方式指引岗位人员参与各类应急事故演练达到事故应急演练的效果，把应急救援提升到数字化、流程化、自动化和可视化水平。

技术领域

本发明涉及矿井安全生产技术领域，具体为一种矿井应急智能管理系统。

背景技术

地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。GIS技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作(例如查询和统计分析等)集成在一起。

GIS被用在各个领域，其中在矿井安全生产技术领域的应用被广泛关注，但目前市场上的矿井应急管理系统对于场景的适用性、信号的抗干扰能力、救援指挥方案的合理性和用户的交互体验等方面还存在着诸多问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用于矿井应急智能管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括基于大数据的事故预警模型、矿井移动端GIS技术、地图服务技术。针对煤矿数据特点，具有大量专用的业务应用模型。首先，基于大数据的煤矿专业应用研究方向包括：

1.事故预警模型

(1)煤与瓦斯突出事故预警模型

研究表明，煤与瓦斯突出事故发生前，瓦斯涌出量、环境温度等会发生变化，并伴有声音、电磁辐射和红外辐射等。因此，通过大数据研究，研究瓦斯涌出量(根据瓦斯浓度、风量、落煤量等计算)、环境温度(监测环境温度、风速、地面进风温度、设备开停等，排除风量、地面进风温度、机电设备开停等影响)、微震、地音、电磁辐射、瓦斯含量、瓦斯压力、采掘位置、赋存条件、地质构造等与煤与瓦斯突出事故的关系，提出预警模型，进行煤与瓦斯突出预警。

(2)冲击地压事故预警模型

研究表明，冲击地压事故发生前，矿山压力等会发生变化，并伴有声音、电磁辐射和红外辐射等。因此，通过大数据研究，研究矿山压力、微震、地音、电磁辐射、环境温度(监测环境温度、风速、地面进风温度、设备开停等，排除风量、地面进风温度、机电设备开停等影响)、赋存条件、地质构造、采掘位置、采煤方法及工艺等与冲击地压事故的关系，提出预警模型，进行冲击地压预警。

(3)煤自然发火事故预警

研究表明，煤自然发火时，温度、C2H4浓度、C2H2浓度等会发生变化。因此，通过大数据研究，研究温度、湿度、气味、C2H4浓度、C2H2浓度、链烷比、烯烷比、氧气浓度、煤种、煤自燃倾向性和发火期、工作面推进速度、采煤方法及工艺、通风方式等与煤自然发火的关系，提出预警模型，进行煤自然发火预警。

(4)水害预警模型

研究表明，水害事故发生前，涌水量等会发生变化。因此，通过大数据研究，研究涌水量(监测流量、水仓水位、排水量等)、水压、水位、水温、水质、环境温度、环境湿度、声音、水文地质、气象条件等与水害事故的关系，提出预警模型，进行水害预警。

基于多时间序列的预警模型