[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>

本發明提供了一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法，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，2）數據預處理，3）用hypothesis test判定標志氣體增長率所屬概率分布類型；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；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真實變化率分布，乘以想要預測的時間，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，求得發生概率。

技術領域

本發明涉及自然火災檢測技術領域，特別是涉及一種用于煤礦自燃火災大數據平臺的數據驅動的方法。

背景技術

我國煤礦具有百年以上的開采歷史，隨著礦井開采年限的增長、開采深度增加、開采范圍的逐漸擴大，煤炭自燃災害日趨嚴重。煤田火災不僅僅是損失了數億噸的煤炭，而且由此引發的地質環境、生態環境、大氣環境等問題，對我國今后經濟的可持續發展將帶來無法估量的危害。而礦井火災造成的煤塵瓦斯爆炸更會釀成煤礦重大惡性事故，凍結大量煤炭資源和生產設備，造成了巨大的經濟損失和人員傷亡。因此，礦井煤炭自然發火事故的預防必然成為煤礦安全研究的重點。及時準確地發出火災早期預報，不僅可以及時采取防滅火措施，將火災事故消除于萌芽狀態，而且還可以減少防滅火造成的經濟損失，防止火災事故的發生。

目前，我國多數煤礦企業已經對煤礦自燃火災災害進行了氣體成分分析、溫度監測等監測手段，這對保障煤礦的安全生產起到了積極的作用。但是，大多企業只是對原始數據進行簡單的報警、顯示存儲和打印，獲得的氣體組分通常是相互獨立的數據，且大多是非線性變化的，而對監測數據之間的內部聯系研究不足。

當前對于煤礦自燃火災監測數據的使用還十分的簡單，對于煤礦自燃火災的趨勢預測往往以理論模型等確定性的預測方法為主，預測結果是一個確定值。這類方法主要有兩種不足：（1）由于井下狀況是復雜多變的。環境因素和人為因素，如通風、瓦斯含量、溫度、施工方案、工作面推進速度等條件多而且復雜，會對火災發展趨勢的預測產生極大地影響，而傳統的理論模型等確定性的預測方法則無法考慮所有的變量條件，只能機械的去擬合火災發展趨勢，預測的準確度往往很低；（2）井下的環境、人為因素中蘊含著大量的不確定性。由于環境、人為因素的多變，很多變量都是隨機的、不確定性的，而傳統的理論模型的預測無法體現這些隨機性的影響，嚴重影響著傳統方法預測結果的可信度，對煤礦的安全指導缺乏實際意義。

為解決以上問題，本發明基于構建的煤礦自燃火災大數據平臺，利用平臺采集存儲的數據，提出了一種數據驅動的方法。方法利用數據平臺采集的煤礦采空區的標志氣體的組分信息，拋開理論模型，利用數據驅動的方式構建一個概率模型。方法的優點在于一方面可以充分利用數據中蘊含的不確定性，利用概率模型的特點將數據中的不確定性體現在標志氣體變化的概率分布中；另一方面可以以概率模型去預測煤礦采空區的發火趨勢，以概率預測去替代傳統的確定性預測，使預測結果更加準確，對煤礦的安全指導更具備參考意義。

發明內容

本發明的主要目的是設計一種用于煤礦自燃火災分布式大數據平臺的數據驅動的方法，對煤礦生產的整個過程進行實時監控，高效快速的獲取有價值的煤礦生產信息，確定煤礦生產過程中自然因素對煤礦安全生產的影響，使用數據挖掘中的關聯規則算法對原始數據進行統計分析和深度挖掘，發現各種自然因素之間的關系，以便決策者確定合理的控制方案。

本發明是通過以下技術方案來實現的：一種用于煤礦自燃火災分布式大數據平臺的數據驅動的方法，其為一種用于煤礦自燃火災標志氣體發生率的概率估算方法，由于標志氣體是煤礦自燃火災發火趨勢判斷的最重要的依據，而對于標志氣體發生率的估算可以有效地預測標志氣體在未來的變化趨勢，因此可以有效地預判煤礦未來發火狀況并結合開采工作情況采取必要的滅火準備措施，包括如下步驟，