【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿冲击地压灾害预警，具体为一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法及系统。
技术介绍
1、特征漂移，是指在数据流中数据的统计特性(包括输入特征与输出关系)随时间逐渐变化的现象。在煤矿开采过程中，冲击地压灾害是一种严重的安全隐患，可能导致重大人员伤亡和财产损失。传统的监测方法通常是将监测区域内的应力、震动、温度等因素作为地质特征，并研究其与时间的变化关系来进行监控，依赖于固定数量的采样点和静态的监测窗口，这种方法在应对复杂多变的地质条件时存在局限性，无法有效适应不同区域的风险变化，导致监测效率和准确性不足。此外，现有的风险评估方法往往缺乏对实时数据的动态分析和预测，难以准确判断地质活动的频繁程度和剧烈程度，从而影响预警的及时性和准确性。
2、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，具体步骤包括：
4、s1：基于用户设定，划分至少两组监测区域，在每个监测区域内设置至少两组采样点进行采样，得到每个监测区域对应的应力数据和温度数据；
5、s2：对采集到的应力数据和温度数据进行预处理，根据预处理后的温度数据对
6、s3：采样点数量调整完成后，继续采集各个监测区域内的应力数据和温度数据并进行预处理，再构建时间序列算法模型，利用预处理后的应力数据和温度数据对时间序列算法模型进行训练和优化；
7、s4：时间序列算法模型训练完成后，将各个监测区域内实时采集到的应力数据和温度数据经过预处理后输入到时间序列算法模型内进行计算，生成各个监测区域预测的应力数据和温度数据，并根据预测的应力数据和温度数据判断各个监测区域的风险等级。
8、优选的，所述预处理包括归一化处理和数据清洗，具体的方法为：
9、将应力数据和温度数据分别标定为和上标i表示监测区域的区域编号，i＝1,2,3,…,m，下标j表示采样点的采样编号，j＝1,2,3,…,n；
10、分别将应力数据和温度数据作为输入数据进行归一化处理，计算方式为：
11、
12、式中：表示归一化处理后的输入数据，分别表示输入数据的最大值和最小值；
13、再计算对应的均值和标准差，计算方式为：
14、
15、式中：σi分别表示根据归一化处理后的输入数据计算出来的均值和标准差；
16、当归一化处理后的输入数据中，存在第j个数据满足：
17、
18、认为该数据异常，并对对应的输入数据进行更新，更新方式为：
19、
20、式中：α表示预设的波动系数，3≤α≤6。
21、优选的，根据预处理后的温度数据对应力数据进行修正的计算方式为：
22、
23、式中：分别表示某一监测区域预处理后的修正前和修正后的应力数据均值，表示某一监测区域预处理后的温度数据均值，μ表示温度校准系数，温度校准系数μ的计算方式为：
24、
25、式中：t0表示预设的参考温度。
26、优选的，根据每个监测区域修正后的应力数据均值和标准差计算整体的应力数据均值和标准差均值计算方式为：
27、
28、
29、再调整采样点数量n，计算方式为：
30、
31、式中：表示对内部的数据向上取整，n0表示初始的采样点数量。
32、优选的，利用预处理后的应力数据和温度数据对时间序列算法模型进行训练和优化的方法为：
33、根据采样时序设置观测窗口初始的长度，再根据每个监测区域采样点的数量对观测窗口的长度进行调整；
34、将调整后的观测窗口的长度标定为li，当对应监测区域内的采样点采集到li组数据时，对该li组数据进行分析，将观测窗口内的前80％数据划分为训练集，后20％数据划分为验证集，利用训练集对时间序列算法模型进行训练，并用验证集对时间序列算法模型进行验证。
35、优选的，调整后的观测窗口的长度li的计算方式为：
36、
37、式中：l0表示观测窗口初始的长度。
38、优选的，生成各个监测区域预测的经过预处理后的应力数据和温度数据再利用预测的温度数据对预测的应力数据进行修正，得到每个监测区域经过预处理的修正后的预测应力数据均值预测标准差σci，和整体经过预处理的修正后的预测应力数据均值预测标准差均值
39、当监测区域同时满足：
40、
41、认为该监测区域风险等级为高；
42、当监测区域满足：
43、
44、或者
45、
46、认为该监测区域风险等级中等；
47、当监测区域同时满足：
48、
49、认为该监测区域风险等级为低；
50、式中：δ表示预设的监测阈值，0.3≤δ≤1。
51、一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警系统，所述预警系统采用上述的预警方法，包括：
52、数据采集模块，所述数据采集模块与数据分析模块电性连接，用于采集不同监测区域内的应力数据和温度数据；
53、数据分析模块，所述数据分析模块与数据预测模块电性连接，用于对应力数据和温度数据进行预处理，并根据预处理后的应力数据和温度数据调整采集点的数量；
54、数据预测模块，所述数据预测模块与风险判断模块电性连接，用于构建时间序列算法模型，生成预测的应力数据和温度数据；
55、风险判断模块，所述风险判断模块与警报模块电性连接，用于根据预测的应力数据和温度数据生成不同的风险等级信号；
56、警报模块，所述警报模块用于根据不同的风险等级信号发出不同类型的警报。
57、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
58、本专利技术通过动态调整采样点数量和观测窗口长度，结合时间序列算法模型进行实时数据分析和预测，有效解决了传统监测方法的局限性。具体来说，本方案能够根据实际风险水平自适应调整监测密度，优化资源分配，提高监测效率和精度。同时，通过预测和修正应力数据和温度数据，结合多维度风险评估，本方案能够更准确地判断地质活动的频繁程度和剧烈程度，从而提高预警的及时性和准确性。这些有益效果不仅增强了煤矿冲击地压灾害预警系统的性能，还优化了风险管理策略，降低了运营成本，提高了经济效益。
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1.一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：所述预处理包括归一化处理和数据清洗，具体的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：根据预处理后的温度数据对应力数据进行修正的计算方式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：根据每个监测区域修正后的应力数据均值和标准差计算整体的应力数据均值和标准差均值计算方式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：利用预处理后的应力数据和温度数据对时间序列算法模型进行训练和优化的方法为：
6.根据权利要求5所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：调整后的观测窗口的长度Li的计算方式为：
7.根据权利要求6所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：生成各个监测区域预测的经过预处理后的应力数据和温
8.一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警系统，其特征在于，所述预警系统采用权利要求1-7任一项所述的预警方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：所述预处理包括归一化处理和数据清洗，具体的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：根据预处理后的温度数据对应力数据进行修正的计算方式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：根据每个监测区域修正后的应力数据均值和标准差计算整体的应力数据均值和标准差均值计算方式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于特征漂移的煤矿冲击地压灾害预警方法，其特征在于：利用预处...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，苗胜军，刘岩，蔡美峰，王宇，陈林林，任奋华，孙亮，杨鹏锦，尚向凡，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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