【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及金礦安全應急響應，具體涉及一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統。
技術介紹
1、當下在金礦開采過程中，超高承壓水涌突致災是一種嚴重的安全隱患。隨著金礦開采深度的增加，承壓水的壓力也隨之增大，一旦發生涌突，可能會造成人員傷亡、設備損壞和礦井淹沒等嚴重后果。現有應急響應系統主要依賴人工監測和經驗判斷，存在預警不及時、決策不準確等問題，難以有效應對超高承壓水涌突的風險。
2、近年來，隨著科技的不斷發展，智能感知和自動化決策技術逐漸應用于各個領域。在金礦安全領域，通過智能感知模塊實時監測承壓水的相關參數，利用自動化決策模塊進行風險評估和決策制定，最后通過應急響應模塊實施相應的措施，實現對金礦超高承壓水涌突致災的有效預防和緊急應對。
技術實現思路
1、本專利技術針對上述的預警不及時、決策不準確的技術問題，提出一種方法簡單、操作方便實現對金礦超高承壓水涌突致災的有效預防和緊急應對的方法。
2、為了達到上述目的，本專利技術采用的技術方案為，系統包括智能感知模塊、自動化決策模塊以及應急響應模塊；所述智能感知模塊包括采用多傳感器融合網絡，在金礦采掘區域及周邊關鍵位置布置壓力傳感器、水位傳感器、水流速度傳感器、溫度傳感器、高精度位移傳感器，并構建無線傳感器技術，保證收集到的傳感器數據能夠快速、穩定的到達決策系統；所述自動化決策模塊包括采用數據融合技術對數據進行處理，采用隨機森林算法建立風險評估模型，利用歷史數據進行訓練，根據風險評估的結
3、作為優選，所述智能感知模塊中，采用壓力傳感器、水位傳感器、水流速度傳感器實時監測承壓水的壓力、水位變化和水流速度，利用溫度傳感器監測環境溫度變化，水溫的異常變化也可能預示著承壓水涌突的風險，采用高精度位移傳感器監測巷道壁和支撐結構的位移情況，以便及時發現可能因承壓水壓力導致的變形。
4、作為優選，所述所述智能感知模塊中構建無線傳感器技術時采用低功耗設計，延長傳感器的使用壽命，并通過自組網和路由優化技術，提高網絡的可靠性和覆蓋范圍。
5、作為優選，所述路由優化的具體操作為：
6、步驟一、實時評估各鏈路的狀態
7、步驟二、根據鏈路狀態采用加權最短路徑算法來計算最優路徑其中，d(i,k)表示從節點i到節點k的最短路徑的已知最小權重，ω(k,j)是從節點k到j的邊權重，n(i)表示與節點i直接相鄰的節點集合；
8、步驟三、引入多路徑路由，使用如公式進行流量分配，提高網絡的冗余度和可靠性其中，ri為分配到路徑i的流量比例，qi為路徑i的質量因子，表示所有可用路徑的質量因子的總和；
9、步驟四、最后通過監測各路徑的擁塞狀態，將流量分散到負載較輕的路徑上，防止單一路徑過載。
10、作為優選，所述自動化決策模塊中采用數據融合技術采用加權平均法對多個傳感器的測量值進行加權平均，以獲得融合后的數據其中，xi(t)是第i個傳感器在時間t時刻的測量值，ωi(t)表示第i個傳感器在時間t時刻的動態權重，是第i個傳感器在時間t時刻的測量方差，測量方差越小權重就越大。
11、作為優選，所述自動化決策模塊建立風險評估模型采用隨機森林算法，并自動生成應急決策方案的操作為：
12、步驟一、首先將數據分為70％訓練集以及30％測試集，使用訓練集對隨機森林算法進行訓練；
13、步驟二、其次使用測試集數據對風險評分進行輸出，對所有決策樹的預測結果取平均值作為輸出的風險評分其中，ntrees是決策樹的數量，ri是第i棵決策樹的預測評分，預測評分為一個0到1的數；
14、步驟三、然后根據模糊邏輯系統，選擇合適的應急響應策略，定義風險評分r的模糊隸屬度函數，低風險為中風險為高風險為其中，t0是低風險的下限為0，t1為0.3，t2是低風險的下限為0.8，t3是高風險的上限為1；
15、步驟四、最后使用模糊規則將隸屬度轉換為具體的應急響應策略，如果r的隸屬度在低風險區域最大，則應急響應策略為增強監管，如果r的隸屬度在中風險區域最大，則應急響應策略為啟動應急響應，如果r的隸屬度在高風險區域最大，則應急響應策略為全面停工并評估。
16、作為優選，所述應急響應模塊中三角定位算法的實現步驟為：
17、步驟一、首先在金礦巷道內布置多個藍牙信標，人員攜帶具有藍牙功能的設備，設備接收來自不同信標的藍牙信號強度，通過信號強度與距離的關系模型，計算出設備與各個信標的距離；
18、步驟二、以三個參考點為圓心，以目標點到各參考點的距離為半徑畫圓，三個圓的交點即為目標點的位置，設三個參考點的坐標分別為a(x1,y1)，b(x2,y2)，c(x3,y3)，目標點t的坐標為(x,y)，目標點到三個參考點的距離分別為d1,d2,d3，根據距離公式聯立并求解這三個方程，得到目標點的坐標。
19、與現有技術相比，本專利技術的優點和積極效果在于，通過智能感知模塊的多傳感器融合網絡和無線傳感器技術，能夠實時、準確地監測金礦采掘區域及周邊的承壓水相關數據，及時發現潛在的安全隱患；自動化決策模塊利用數據融合技術和隨機森林算法，能夠快速、準確地進行風險評估，并自動生成合理的應急決策方案，提高了決策的科學性和效率；應急響應模塊通過預警程序報警、遠程控制應急設備以及利用三角定位算法和通信設備幫助人員安全迅速撤離，有效地降低了事故造成的損失。
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1.一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，系統包括智能感知模塊、自動化決策模塊以及應急響應模塊；所述智能感知模塊包括采用多傳感器融合網絡，在金礦采掘區域及周邊關鍵位置布置壓力傳感器、水位傳感器、水流速度傳感器、溫度傳感器、高精度位移傳感器，并構建無線傳感器技術，保證收集到的傳感器數據能夠快速、穩定的到達決策系統；所述自動化決策模塊包括采用數據融合技術對數據進行處理，采用隨機森林算法建立風險評估模型，利用歷史數據進行訓練，根據風險評估的結果和預設的應急響應策略，自動生成應急決策方案，并不斷模擬和驗證以提高系統的應急響應能力；所述應急響應模塊包括預警程序報警，應急設備通過自動化決策模塊進行遠程控制，并且利用三角定位算法和通信設備，幫助人員安全、迅速的撤離。
2.根據權利要求1所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述智能感知模塊中，采用壓力傳感器、水位傳感器、水流速度傳感器實時監測承壓水的壓力、水位變化和水流速度，利用溫度傳感器監測環境溫度變化，水溫的異常變化也可能預示著承壓水涌突的風險
3.根據權利要求1所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述所述智能感知模塊中構建無線傳感器技術時采用低功耗設計，延長傳感器的使用壽命，并通過自組網和路由優化技術，提高網絡的可靠性和覆蓋范圍。
4.根據權利要求3所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述路由優化的具體操作為：
5.根據權利要求1所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述自動化決策模塊中采用數據融合技術采用加權平均法對多個傳感器的測量值進行加權平均，以獲得融合后的數據其中，Xi(t)是第i個傳感器在時間t時刻的測量值，ωi(t)表示第i個傳感器在時間t時刻的動態權重，是第i個傳感器在時間t時刻的測量方差，測量方差越小權重就越大。
6.根據權利要求1所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述自動化決策模塊建立風險評估模型采用隨機森林算法，并自動生成應急決策方案的操作為：
7.根據權利要求1所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述應急響應模塊中三角定位算法的實現步驟為：
...【技術特征摘要】
1.一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，系統包括智能感知模塊、自動化決策模塊以及應急響應模塊；所述智能感知模塊包括采用多傳感器融合網絡，在金礦采掘區域及周邊關鍵位置布置壓力傳感器、水位傳感器、水流速度傳感器、溫度傳感器、高精度位移傳感器，并構建無線傳感器技術，保證收集到的傳感器數據能夠快速、穩定的到達決策系統；所述自動化決策模塊包括采用數據融合技術對數據進行處理，采用隨機森林算法建立風險評估模型，利用歷史數據進行訓練，根據風險評估的結果和預設的應急響應策略，自動生成應急決策方案，并不斷模擬和驗證以提高系統的應急響應能力；所述應急響應模塊包括預警程序報警，應急設備通過自動化決策模塊進行遠程控制，并且利用三角定位算法和通信設備，幫助人員安全、迅速的撤離。
2.根據權利要求1所述的一種基于智能感知和自動化決策的金礦超高承壓水涌突致災應急響應系統，其特征在于，所述智能感知模塊中，采用壓力傳感器、水位傳感器、水流速度傳感器實時監測承壓水的壓力、水位變化和水流速度，利用溫度傳感器監測環境溫度變化，水溫的異常變化也可能預示著承壓水涌突的風險，采用高精度位移傳感器監測巷道壁和支撐結構的位移情況，以便及時發現可能因承壓水壓力導致的變形。
3.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：江海，高志永，梁琴琴，王繼鋒，劉興隆，尚玉虎，韓銳，陳章，齊銀萍，李振，劉洪磊，許天琛，李登科，宋娜，高揚，
申請(專利權)人：山東正元地質資源勘查有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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