[發明專利]一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法

有效

• 申請號: 201710081267.1
• 申請日: 2017-02-15
• 公開（公告）號: CN106874671B
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 白光星;白念祥;胡韶明;賈明鑠
• 申請（專利權）人: 淄博祥龍測控技術有限公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 11316 北京一格知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 滑春生;趙永偉<國際申請>=<國際公布>

1.一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法，其特征在于，是一種用于煤礦自燃火災標志氣體發生率的概率估算方法，包括如下步驟，

1）收集煤礦標志氣體濃度數據，煤礦自燃火災大數據平臺的感知層會將布置在某采空區的監測束管進行井下氣體樣本的周期循環抽取，然后將氣樣輸送至井上進行氣體濃度分析，得到此采空區的標志氣體濃度的周期數據；

2）數據預處理，計算標志氣體變化率，在積累標志氣體濃度周期數據至一定量后，將標志氣體濃度周期數據依次求差然后除以時間間隔，得到標志氣體變化率數據，如下公式

S_t是t點時的標志氣體變化率，C_t和C_t-1分別是t點和t-1點時的標志氣體濃度，T是t點和t-1點間的時間間隔

3）用hypothesis test判定標志氣體變化率所屬概率分布類型，將已收集數據的標志氣體變化率分布用Kolmogorov-Smirnov test檢驗法去依次判斷此標志氣體變化率分布屬于哪個概率分布類型；

4）利用Maximum Likelihood Estimation的方法用所有的標志氣體發生率的數據去計算此概率分布的參數，高斯分布的期望和方差；

5）利用求得的概率分布的參數，可以用蒙特卡洛仿真Monte Carlo Simulation的方法用大量的數據點去仿真標志氣體變化率的真實概率分布；

6）利用上步求得的標志氣體變化率的真實概率分布，乘以想要預測的時間， 100天后，可以求得在未來預測時間時的標志氣體濃度分布；

7）設定一個標志氣體濃度報警界限， 24ppm，可以由上步的100天后的標志氣體濃度分布，求得100天后標志氣體到達24ppm的概率。

2.根據權利要求1所述的一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法，其特征在于，以數據驅動算法構架的標志氣體發生率的概率估算方法，其中想要預測時間和設定的濃度界限都是可調的，根據煤礦想要預測的參數來修改。

3.根據權利要求1所述的一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法，其特征在于，以數據驅動算法構架的標志氣體發生率的概率估算方法步驟1）中所述的標志氣體為CO、CH₄、CO₂、O₂、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂中任意一種。

4.根據權利要求1所述的一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法，其特征在于，以數據驅動算法構架的標志氣體發生率的概率估算方法步驟4) 中包括Likelihood計算公式、Log-Likelihood計算公式及maximum likelihood estimator計算公式，Likelihood計算公式如下，；

Log-Likelihood計算公式如下，；

maximum likelihood estimator計算公式如下，。