基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法技术

技术编号:25757851 阅读:45 留言:0更新日期:2020-09-25 21:06
本发明专利技术涉及一种基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法,包括如下步骤:确定监测点及监测点布置;利用数理统计知识建立数据波动异常的判定指标;基于该指标进行瓦斯涌出异常状态预警和瓦斯涌出异常趋势预警;瓦斯涌出异常判定。本发明专利技术优化了瓦斯涌出异常一刀切式的报警模式,充分挖掘监测点本身的数据信息,建立了本监测点专属的瓦斯浓度异常涌出的判断标准与方法;将瓦斯异常涌出预警分为状态预警和趋势预警,能够全面掌握瓦斯涌出特征,使预警结果更具说服力;引入变异系数对数据异常波动进行判别,能够精准地发现异常数据,为判定瓦斯涌出异常提供了有效工具。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法
:本专利技术属于煤矿安全
,具体涉及一种基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法。
技术介绍
:采掘工作面瓦斯浓度是煤矿安全监测监控最重要的参数之一,目前对于采掘工作面瓦斯浓度监测监控还是以甲烷浓度超限声光报警或断电控制为主,对于瓦斯涌出异常预警的方法仍然比较稀少。一般情形下采掘面及其回风流中甲烷浓度低于1%可以正常生产,甲烷浓度达到或超过1%进行声光报警或断电闭锁。随着对瓦斯事故不断深入研究,科研工作者发现在采掘面及其回风流瓦斯浓度低于1%的情形下,瓦斯浓度异常波动是煤与瓦斯突出最显著的表现,很多学者也直接提出了将风流中瓦斯浓度变化特征作为煤与瓦斯突出的预警指标,为此进行了许多有益的探索与尝试,因此关注瓦斯涌出异常应是采掘工作面安全监测监控的题中应有之义。《煤矿安全规程》(2016版)规定应在回采面采场及其进风巷、回风隅角、回风巷以及掘进工作面及其进风分风口和回风流处安装甲烷传感器,《煤矿安全监控系统通用技术要求》(AQ6201-2019)规定,煤矿安全监控系统应具备甲烷浓度超限声光报警和断电/复电控制功能,掘进工作面和回风流处甲烷传感器甲烷浓度达到或超过1.0%时,声光报警,掘进工作面的进风分风口达到或超过0.5%时,声光报警;采煤工作面和回风流处甲烷传感器甲烷浓度达到或超过1.0%时,声光报警,采煤工作面的进风巷甲烷传感器甲烷浓度达到或超过0.5%时,声光报警。虽然已对瓦斯浓度进行监测监控,但是是“一刀切”式的报警模式。对于一个矿井来说,矿井瓦斯来源主要有开采层瓦斯涌出、邻近层瓦斯涌出、煤壁瓦斯涌出、落煤瓦斯涌出和采空区瓦斯涌出,各个瓦斯源的瓦斯涌出量随着开采深度、开采方法和地质构造的不同而不同,即在回采面和掘进面瓦斯涌出量是不同的,受落煤行为和风流影响,回采面、进风巷、回风隅角和回风巷的瓦斯涌出量及涌出特征是不同的,掘进头和回风流瓦斯涌出量和涌出特征也是不同,如果采用一刀切式报警浓度指标,就忽略了煤与瓦斯突出的前兆信息,因此有必要“循点施策”,即遵循各个监测点瓦斯涌出量及涌出特征,制定专属的瓦斯涌出异常预警浓度指标。
技术实现思路
:针对现有技术的缺点,本专利技术考虑:首先,依据《煤矿安全规程》的要求确定采掘面瓦斯监测点位置和数量;其次,将瓦斯涌出异常预警分为瓦斯涌出状态预警和瓦斯涌出趋势预警;再次,瓦斯涌出状态预警是对瓦斯涌出进行实时预警,该预警包括瓦斯涌出异常数据的判断和瓦斯涌出异常状态威胁的判定,利用数理统计知识引入变异系数作为瓦斯涌出异常判断和瓦斯涌出异常状态威胁的判定指标;瓦斯涌出趋势预警是以一个生产班或检修班为目标点,利用变异系数判断该生产班或检修班是否异常,发出瓦斯涌出异常趋势威胁预警;最后结合瓦斯涌出异常状态预警结果和趋势预警结果来判定瓦斯涌出异常与否。本专利技术的目的在于对采掘工作面瓦斯涌出异常进行精准预警,全面掌握采掘工作面瓦斯涌出特征,提前知晓采掘面瓦斯涌出异常波动行为,以问题为导向,采取必要的防治措施,将瓦斯事故的发生消灭在萌芽中,旨在提供一种基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常精细化预警方法。为了克服瓦斯涌出预警不精准的问题,优化一刀切式报警模式,推行瓦斯预警区域化预警,充分挖掘各监测点监测数据的信息,同时引入变异系数对瓦斯涌出状态和趋势进行判别,结合两种预警结果发出预警信息,达到循点施策、精准预警目的。本专利技术提供一种基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法,包括如下步骤:(1)确定监测点及监测点布置;(2)利用数理统计知识建立数据波动异常的判定指标;(3)基于该指标进行瓦斯涌出异常状态预警和瓦斯涌出异常趋势预警;瓦斯涌出异常状态预警以每间隔一段时间瓦斯涌出浓度为目标点,先利用变异指标判别当前瓦斯浓度是否为异常,根据异常数据的个数来确定是否发出瓦斯涌出异常状态威胁预警;瓦斯涌出异常趋势预警是以每生产班或检修班瓦斯浓度均值为目标点,利用变异指标判定每班瓦斯涌出是否异常,发出瓦斯涌出异常趋势威胁预警,综合状态预警和趋势预警结果,发出瓦斯涌出异常威胁预警或危险预警信号;(4)瓦斯涌出异常判定,综合状态预警和趋势预警结果,发出瓦斯涌出异常威胁预警或危险预警信号。根据规定,步骤(1)中,在掘进头、掘进面回风流、回采面采场、回采面进风巷、回风隅角、回采面回风巷安装甲烷传感器。在本专利技术一较佳实施例中,步骤(2)中,引入变异系数r作为判断数据是否异常的指标:判断指标如下:当两个数最大值∈(0,0.1]时,不预警;当两个数最大值∈(0.1,0.2]时,变异系数r大于ra则为异常,ra=0.6;当两个数最大值∈(0.2,0.3]时,变异系数r大于rb则为异常,rb=0.5;当两个数最大值∈(0.3,0.4]时,变异系数r大于rc则为异常,rc=0.33;当两个数最大值∈(0.4,0.5]时,变异系数r大于rd则为异常,rd=0.25;当两个数最大值∈(0.5,0.6]时,变异系数r大于re则为异常,re=0.2;当两个数最大值∈(0.6,0.7]时,变异系数r大于rf则为异常,rf=0.16;当两个数最大值∈(0.7,0.8]时,变异系数r大于rg则为异常,rg=0.14;当两个数最大值∈(0.8,0.9]时,变异系数r大于rh则为异常,rh=0.12;当两个数最大值∈(0.9,1.0]时,直接标记为异常数据。在本专利技术一较佳实施例中,步骤(3)中,瓦斯涌出异常状态预警的判定方法是以一个生产班或检修班为一个周期,从数据库每30s读取一个数据,第一个数据记为a1,第i记为ai,一个周期共有960个数据,对960个数据作出分析,进行异常数据的判断及瓦斯涌出异常状态预警的判定。其中,异常数据的判断具体包括:数据ai是否异常:求取(ai-1,ai)的变异系数ri和max(ai-1,ai),判断max(ai-1,ai)属于(0.1,0.2]、(0.2,0.3]、(0.3,0.4]、(0.4,0.5]、(0.5,0.6]、(0.6,0.7]、(0.7,0.8]、(0.8,0.9]、(0.9,1.0]之中的哪个区间,比较ri与变异指标大小,如果ri一直小于变异指标,则说明数据正常,上述计算一直进行到一个生产班或检修班完成;如果ri一旦大于变异指标或者ai∈(0.9,1],则进入瓦斯涌出异常的判断;瓦斯涌出异常状态预警的判断具体包括:当ai被认定为异常数据后,以ai-1作为基准点来判断其后5分钟内数据是否异常,即求(ai-1,ai+1),(ai-1,ai+2),(ai-1,ai+3),(ai-1,ai+4),(ai-1,ai+5),(ai-1,ai+5),(ai-1,ai+6),(ai-1,ai+7),(ai-1,ai+8),(ai-1,ai+9),(ai-1,ai+10)的变异系数,将变异系数与对应的判断指标进行比较,若五分钟内异常数据大于本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法,其特征在于,包括如下步骤:/n(1)确定监测点及监测点布置;/n(2)利用数理统计知识建立数据波动异常的判定指标;/n(3)基于该指标进行瓦斯涌出异常状态预警和瓦斯涌出异常趋势预警;瓦斯涌出异常状态预警以每30s的瓦斯涌出浓度为目标点,先利用变异指标判别当前瓦斯浓度是否为异常,根据异常数据的个数来确定是否发出瓦斯涌出异常状态威胁预警;瓦斯涌出异常趋势预警是以每生产班或检修班瓦斯浓度均值为目标点,利用变异指标判定每班瓦斯涌出是否异常,发出瓦斯涌出异常趋势威胁预警;/n(4)瓦斯涌出异常判定,综合状态预警和趋势预警结果,发出瓦斯涌出异常威胁预警或危险预警信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)确定监测点及监测点布置;
(2)利用数理统计知识建立数据波动异常的判定指标;
(3)基于该指标进行瓦斯涌出异常状态预警和瓦斯涌出异常趋势预警;瓦斯涌出异常状态预警以每30s的瓦斯涌出浓度为目标点,先利用变异指标判别当前瓦斯浓度是否为异常,根据异常数据的个数来确定是否发出瓦斯涌出异常状态威胁预警;瓦斯涌出异常趋势预警是以每生产班或检修班瓦斯浓度均值为目标点,利用变异指标判定每班瓦斯涌出是否异常,发出瓦斯涌出异常趋势威胁预警;
(4)瓦斯涌出异常判定,综合状态预警和趋势预警结果,发出瓦斯涌出异常威胁预警或危险预警信号。


2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法,其特征在于:步骤(1)中,在掘进头、掘进面回风流、回采面采场、回采面进风巷、回风隅角、回采面回风巷安装甲烷传感器。


3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法,其特征在于,步骤(2)中,引入变异系数r作为判断数据是否异常的指标:









判断指标如下:
当两个数最大值∈(0,0.1]时,不预警;
当两个数最大值∈(0.1,0.2]时,变异系数r大于ra则为异常,ra=0.6;
当两个数最大值∈(0.2,0.3]时,变异系数r大于rb则为异常,rb=0.5;
当两个数最大值∈(0.3,0.4]时,变异系数r大于rc则为异常,rc=0.33;
当两个数最大值∈(0.4,0.5]时,变异系数r大于rd则为异常,rd=0.25;
当两个数最大值∈(0.5,0.6]时,变异系数r大于re则为异常,re=0.2;
当两个数最大值∈(0.6,0.7]时,变异系数r大于rf则为异常,rf=0.16;
当两个数最大值∈(0.7,0.8]时,变异系数r大于rg则为异常,rg=0.14;
当两个数最大值∈(0.8,0.9]时,变异系数r大于rh则为异常,rh=0.12;
当两个数最大值∈(0.9,1.0]时,标记为异常数据。


4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的采掘工作面瓦斯涌出异常预警方法...

【专利技术属性】
技术研发人员:卜滕滕邢呈呈武福生何敏邢震刘丽静张珂
申请(专利权)人:天地常州自动化股份有限公司中煤科工集团常州研究院有限公司
类型:发明
国别省市:江苏;32

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