【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及地質災害預警，具體為一種礦山地質環境智能監測預警方法及系統。
技術介紹
1、目前，礦山地質環境的監測預警技術已經取得了一定的發展，廣泛應用于滑坡、泥石流等地質災害的防范，然而，現有技術方案在數據傳輸、預警模型準確性和系統能耗管理方面仍存在明顯不足，現有的監測系統通常數據傳輸延遲大且覆蓋范圍有限，同時，傳統預警模型的準確性不高，難以實時適應地質環境的變化，此外，傳感器和數據處理設備的高能耗問題也限制了系統的長期穩定運行，因此，現有技術無法滿足礦山地質環境智能監測預警的高效能和低能耗的綜合需求。
2、根據公開號cn202410001432.8所公開的一種礦山地質環境智能監測預警方法及系統，構建礦山地質環境智能監測模型，并基于礦山地質環境智能監測模型確定各項目標環境因素的監測參數；在目標監測區域內根據所述監測參數部署智能環境監測傳感網絡，并利用智能環境監測傳感網絡采集目標監測區域內的目標環境因素數據；構建礦山地質災害風險評估模型，通過礦山地質災害風險評估模型結合目標環境因素數據，評估目標監測區域當前的地質災害風險。
3、根據已經公開的技術文件，雖然實現了礦山地質災害風險的評估，但是在所監測的數據方面不夠具體，沒有做到有的放矢，并且采用傳統的預測方法，在預測精度方面存疑，也沒有充分考慮能耗方面的需求。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種礦山地質環境智能監測預警方法及系統，通過采集監測點數據，
3、(二)技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：
5、一種礦山地質環境智能監測預警方法，步驟包括：
6、步驟1：劃分監測點并收集礦山的歷史地質數據、歷史環境數據和歷史氣象數據；
7、步驟2：將數據進行預處理，對數據進行特征提取，收集地質災害類型并整理成標簽，形成數據集；
8、步驟3：通過決策樹進行模型訓練，以信息增益判斷節點，模型部署至節點并進行實時預測；
9、步驟4：根據預警模型結果進行監測點的能耗控制并且傳遞監測點示警信息。
10、進一步地，在所要監測的礦山劃分監測點，并在監測點收集礦山的歷史地質數據、歷史環境數據和歷史氣象數據，所述歷史地質數據為礦山巖體的振動頻率、振幅，所述歷史環境數據為監測點區域內的溫度和濕度，所述歷史氣象數據為礦上區域內風速和降水量，將收集的數據添加時間戳形成數據集d。
11、進一步地，在監測點之間均勻設置邊緣計算節點，每個邊緣計算節點連接的監測點數量至少為兩個，邊緣計算節點收集與之相連接的監測點數據進行匯總，將缺失數據通過下一位數據進行補充，而后進行噪聲過濾，所依據的公式為：
12、
13、x(tj-a)表示時間tj-a處的原始數據，a表示時間點的索引變量，a∈n，0≤a≤n，xfiltered(tj)表示濾波后的數據；
14、n是濾波窗口的大小，其中，振幅數據的濾波窗口大小為30，振動頻率、風速和降水量數據的濾波窗口大小為10，溫度和濕度數據的濾波窗口大小為5；
15、而后對同類型數據進行歸一化處理，形成數據集dd。
16、進一步地，從數據集dd中提取特征，將每種數據類型均標定為一種單一特征，再提取交叉特征，所述交叉特征為一個單一特征與另一個單一特征的乘積，交叉特征數量不止一個且包含任意兩個類型數據，判斷交叉特征內部兩個數據類型的相關性，分別將兩種類型的數據值進行排序，每個具體的數據值都在本類型數據中產生一個排名，當有相同的數據值出現時，排名則取這些相同數值的排名中間值，通過斯皮爾曼等級相關系數判斷本交叉特征內部兩個數據類型的相關性，所依據公式如下：
17、
18、rs為相關系數值，di為在第i個位置的兩類型數據之間的排名差值，n為數據點的數量；
19、當相關系數值rs的絕對值大于0.5時，認定本交叉特征內部的兩個數據類型具有高相關性，予以保留，當相關系數值rs的絕對值小于等于0.5時，認定本交叉特征內部的兩個數據類型沒有高相關性，予以舍棄；
20、將所有單一特征和保留的交叉特征匯總形成數據集d°；
21、統計以往災害歷史數據，將數據集dd按照收集的歷史數據時間戳添加地質災害標簽，設定地質災害類型標簽有：無地質災害、滑坡、泥石流和水患。
22、進一步地，將數據集d°的80％劃分為訓練集，20％為測試集，通過構建決策樹在訓練集中創建預警模型，取數據集d°中的一個特征a，設定信息增益，設定信息增益，所依據公式如下：
23、
24、ig(d°,a)是特征a對數據集d°的信息增益，h(d°)是數據集d°的熵，代表數據集d°的不確定性，values(a)是特征a包含的所有數據值，d°v是包含特征a數據值為v的所有子集，|d°|表示數據集d°的樣本數量，|d°v|表示子集d°v的樣本數量，h(d°v)是子集d°v的熵。
25、進一步地，熵所依據公式如下：
26、
27、h(u)是數據集u的熵，u可以指代任意數據集，k是地質災害類別的數量，取k＝4，pi是地質災害類別i的概率，表示某種地質災害出現的樣本次數在數據集u總樣本數量中的占比。
28、進一步地，計算數據集d°對于每個特征的信息增益，通過使信息增益最大的特征a將數據集d°分裂成若干子集d°v，以特征a為節點，對于每個子集d°v遞歸調用分裂過程，形成分支結構，設定停止條件為所有樣本根據標簽被正確分類，此時即為獲得預警模型；
29、將預警模型在測試集中進行測試，通過準確率進行評判，判斷正確的樣本在所有測試集中樣本中的占比為正確率，當準確率高于95％時認定預警模型可以使用，并將預警模型部署到各個邊緣計算中心，否則認定預警模型不可以使用，調整預警模型參數重新訓練。
30、進一步地，持續收集各個監測點的實時地質數據、實時環境數據和實時氣象數據，將收集的實時數據經過與訓練模型時同樣的預處理，并按照數據集d°的內容提取特征，預警模型根據所監測的實時數據預測是否會發生地質災害，若不會發生地質災害則本區域內監測點降低監測頻率至最高監測頻率的50％，若會發生地質災害則恢復至最高監測頻率以提高監測準確性同時進行預警，在最高監測頻率狀態持續監測，若預警模型判斷出1天內將會發生地質災害，則進行報警。
31、本專利技術還包括了一種礦山地質環境智能監測系統：
32、信息收集模塊，用于劃分監測點并收集礦山的歷史地質數據、歷史環境數據和歷史氣象數據；
33、邊緣計算模塊，用于將信息收集模塊搜集的信息進行預處理、接收預警模型并且實時預測；
34、模型訓練模塊，用于匯總邊緣計算模塊的數據、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于，步驟包括：
2.根據權利要求1所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：在所要監測的礦山劃分監測點，并在監測點處收集礦山的歷史地質數據、歷史環境數據和歷史氣象數據，所述歷史地質數據為礦山巖體的振動頻率、振幅，所述歷史環境數據為監測點區域內的溫度和濕度，所述歷史氣象數據為礦上區域內風速和降水量，將收集的數據添加時間戳形成數據集D。
3.根據權利要求2所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：在監測點之間均勻設置邊緣計算節點，每個邊緣計算節點連接的監測點數量至少為兩個，邊緣計算節點收集與之相連接的監測點數據進行匯總，將缺失數據通過下一位數據進行補充，而后進行噪聲過濾，所依據的公式為：
4.根據權利要求3所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：從數據集DD中提取特征，將每種數據類型均標定為一種單一特征，再提取交叉特征，所述交叉特征為一個單一特征與另一個單一特征的乘積，交叉特征數量不止一個且包含任意兩個類型數據，判斷交叉特征內部兩個數據類型的相關性，分別將兩種類型的數據值
5.根據權利要求4所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：將數據集D°的80％劃分為訓練集，20％為測試集，通過構建決策樹在訓練集中創建預警模型，取數據集D°中的一個特征A，設定信息增益，所依據公式如下：
6.根據權利要求5所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：熵所依據公式如下：
7.根據權利要求6所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：計算數據集D°對于每個特征的信息增益，通過使信息增益最大的特征A將數據集D°分裂成若干子集D°v，以特征A為節點，對于每個子集D°v遞歸調用分裂過程，形成分支結構，設定停止條件為所有樣本根據標簽被正確分類，此時即為獲得預警模型；
8.根據權利要求7所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：持續收集各個監測點的實時地質數據、實時環境數據和實時氣象數據，將收集的實時數據經過與訓練模型時同樣的預處理，并按照數據集D°的內容提取特征，預警模型根據所監測的實時數據預測是否會發生地質災害，若不會發生地質災害則本區域內監測點降低監測頻率至最高監測頻率的50％，若會發生地質災害則恢復至最高監測頻率以提高監測準確性同時進行預警，在最高監測頻率狀態持續監測，若預警模型判斷出1天內將會發生地質災害，則進行報警。
9.一種礦山地質環境智能監測系統，其特征在于：所述監測系統用于執行權利要求1-8任一項所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于，步驟包括：
2.根據權利要求1所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：在所要監測的礦山劃分監測點，并在監測點處收集礦山的歷史地質數據、歷史環境數據和歷史氣象數據，所述歷史地質數據為礦山巖體的振動頻率、振幅，所述歷史環境數據為監測點區域內的溫度和濕度，所述歷史氣象數據為礦上區域內風速和降水量，將收集的數據添加時間戳形成數據集d。
3.根據權利要求2所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：在監測點之間均勻設置邊緣計算節點，每個邊緣計算節點連接的監測點數量至少為兩個，邊緣計算節點收集與之相連接的監測點數據進行匯總，將缺失數據通過下一位數據進行補充，而后進行噪聲過濾，所依據的公式為：
4.根據權利要求3所述的一種礦山地質環境智能監測預警方法，其特征在于：從數據集dd中提取特征，將每種數據類型均標定為一種單一特征，再提取交叉特征，所述交叉特征為一個單一特征與另一個單一特征的乘積，交叉特征數量不止一個且包含任意兩個類型數據，判斷交叉特征內部兩個數據類型的相關性，分別將兩種類型的數據值進行排序，每個具體的數據值都在本類型數據中產生一個排名，當有相同的數據值出現時，排名則取這些相同數值的排名中間值，通過斯皮爾曼等級相關系數判斷本交叉特征內部兩個數據類型的相關性，所依據公式如下：
5.根據權利要求4所述的一種礦山地...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊成龍，李寧，丁航，韓磊，張翔，石林杰，張海青，鄔靜玉，李俊杰，楊石磊，
申請(專利權)人：國能包頭能源有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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