智能决策预警系统研究及其在煤矿防治水中的应用

随着安全科学及计算机技术的发展， 基于计算机技术的智能决策预警系统 通过对煤矿安全生产过程中 各种数据的实时监控、相关设备系统的管理、 未知的安全隐患的智能化预警， 可以提高煤炭企业的安全生产水平， 减少灾害事故的发生， 并最终实现智能矿山的目标。

本项目来源于山西省科技攻关（工业）项目， 项目编号：20130321004-01。 该项目通过研究煤矿水害智能决策预警系统， 建立了矿井开采区信息数据库， 基于信息处理方法构建了水害预测模型， 实现了水害灾情推演辅助分析， 基于空间GIS技术开发了 煤矿防治水智能决策预警三维信息显示系统。 主要研究内容包括：

（1）融合GIS技术开发了煤矿水文地质信息管理和显示平台， 并基于离散格子玻尔兹曼方法（LBM）和Flow-3D数值软件 实现了水灾后突水蔓延过程建模， 进而运用Dijkstra最短路径算法和最大最小蚁群算法 实现井下人员最优逃生路径的规划。

（2）结合神经网络和自适应鲁棒性证据理论构建了智能决策突水预测模型， 在突水样本有限的情况下， 提出了基于万有引力的半监督学习算法 和基于切断距离局部密度的鲁棒性支持向量数据描述算法 用于煤层底板突水预测。

（3）设计了一套矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统， 该系统通过建立用户信息数据库及煤矿水质信息数据库， 并融入改进可拓识别方法和改进模糊综合评判法， 开发出了一套能快速判别出矿井突水水源的信息决策系统。 主要技术指标如下：

（1）建立了矿井突水预警信息系统， 系统响应时间0.1s～1s， 提高了矿井信息化管理水平和矿井防治水信息的处理效率。

（2）构建的水害预测模型， 既可实现突水预测的二级融合得到准确的预测突水的概率， 又可在突水样本数据有限的情况下应用， 三种预测模型的预测耗时均≤2s， 预测精度均在90%以上。

（3）基于LBM和Flow-3D数值软件对井下突水漫延趋势进行了数值建模， 可反映突水漫延趋势， 为科学规划煤矿井下水害避灾路线提供了依据。

（4）搭建的矿井突水水源快速判别信息化平台， 可实现快速准确突水水源判别， 判别耗时≤5s， 判别精度85%以上。

随着安全科学及计算机技术的发展，基于计算机技术的智能决策预警系统通过对煤矿安全生产过程中各种数据的实时监控、相关设备系统的管理、未知的安全隐患的智能化预警，可以提高煤炭企业的安全生产水平，减少灾害事故的发生，并最终实现智能矿山的目标。

本项目来源于山西省科技攻关（工业）项目，项目编号：20130321004-01。该项目通过研究煤矿水害智能决策预警系统，建立了矿井开采区信息数据库，基于信息处理方法构建了水害预测模型，实现了水害灾情推演辅助分析，基于空间GIS技术开发了煤矿防治水智能决策预警三维信息显示系统。

主要研究内容包括：

（1）融合GIS技术开发了煤矿水文地质信息管理和显示平台，并基于离散格子玻尔兹曼方法（LBM）和Flow-3D数值软件实现了水灾后突水蔓延过程建模，进而运用Dijkstra最短路径算法和最大最小蚁群算法实现井下人员最优逃生路径的规划。

（2）结合神经网络和自适应鲁棒性证据理论构建了智能决策突水预测模型，在突水样本有限的情况下，提出了基于万有引力的半监督学习算法和基于切断距离局部密度的鲁棒性支持向量数据描述算法用于煤层底板突水预测。

（3）设计了一套矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统，该系统通过建立用户信息数据库及煤矿水质信息数据库，并融入改进可拓识别方法和改进模糊综合评判法，开发出了一套能快速判别出矿井突水水源的信息决策系统。

主要技术指标如下：

（1）建立了矿井突水预警信息系统，系统响应时间0.1s～1s，提高了矿井信息化管理水平和矿井防治水信息的处理效率。

（2）构建的水害预测模型，既可实现突水预测的二级融合得到准确的预测突水的概率，又可在突水样本数据有限的情况下应用，三种预测模型的预测耗时均≤2s，预测精度均在90%以上。

（3）基于LBM和Flow-3D数值软件对井下突水漫延趋势进行了数值建模，可反映突水漫延趋势，为科学规划煤矿井下水害避灾路线提供了依据。

（4）搭建的矿井突水水源快速判别信息化平台，可实现快速准确突水水源判别，判别耗时≤5s，判别精度85%以上。