【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿山安全管理，具体为一种矿山环境动态监测与预警的方法及系统。
技术介绍
1、矿山环境动态监测与预警是矿山安全生产管理中的重要组成部分，对于防范地质灾害、保障矿区从业人员生命财产安全和促进矿山环境可持续发展具有重要意义。随着矿山开采活动的深入，地表形变、滑坡、尾矿坝溃坝等灾害的发生风险逐步增高，如何通过技术手段实现矿山环境的动态监测与预警，及时发现风险并采取应对措施，已成为该领域研究的重点和难点。
2、目前，矿山动态监测依赖于多源数据采集，包括遥感影像、地面传感器和气象站等多种数据来源。这些数据具有显著的异构性和时空分布差异。例如，遥感影像具有高空间分辨率但采样周期较长；地面传感器数据采样频率高但覆盖范围有限；气象数据则具有较大的区域性覆盖但精细度不足。这些数据在格式、分辨率和时间尺度上的差异，导致现有技术难以实现高效的跨模态数据融合。此外，由于数据多存储于独立的系统中，现有监测系统缺乏统一的数据管理和协同处理机制，信息孤岛问题突出，无法满足矿山复杂动态环境下的监测需求。
3、在灾害预测方面，现有技术主要基于单一任务模型，例如利用地质力学模型预测滑坡风险，基于时间序列分析进行地表形变预测，或者通过物理模型评估尾矿坝的稳定性。这些方法多针对单一灾害类型设计，难以实现多灾害任务的协同预测。此外，现有模型对多源数据的利用率较低，往往依赖单一数据源，未能综合利用遥感影像、传感器和气象数据的互补优势。这些不足导致现有技术在灾害预测的覆盖面、精度和适用性方面存在明显局限，特别是在复杂矿山环境和极端天气条件
4、在预警响应方面，现有技术多基于固定阈值触发预警，并依赖静态预案进行应急响应。这种方法难以动态适应环境条件的变化，导致预警滞后性强，无法快速应对突发灾害。此外，现有预警系统通常针对单一灾害设计，缺乏多灾害协同管理的能力。在突发性、链式灾害(如暴雨诱发的滑坡与尾矿坝渗漏)中，现有系统的响应效率和精确性难以满足实际需求。
5、因此，本专利技术提出一种矿山环境动态监测与预警的方法及系统，来解决现有技术的不足。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种矿山环境动态监测与预警的方法及系统，通过多源数据的高效融合、智能灾害预测和动态预警响应，构建一个模块化、适应性强的矿山动态监测平台，实现对矿山复杂动态环境下地质灾害的精确监测和高效预警。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种矿山环境动态监测与预警的方法，包括以下步骤：
3、多源数据采集：通过遥感影像设备、物联网传感器和气象站设备采集矿山环境的动态数据，包括遥感影像数据、地面传感器数据和气象数据；
4、数据预处理：对所述数据进行清洗、时间对齐和空间参考坐标统一；
5、时空数据融合：通过特征提取、时空对齐和跨模态融合算法，将多源数据映射到统一的特征空间；
6、智能分析与灾害预测：基于多任务联合学习模型，预测矿区地表形变、滑坡风险和尾矿坝稳定性；
7、风险评估与预警响应：根据综合风险评分，划分风险等级，触发相应的预警措施和应急响应策略。
8、优选的，所述多源数据采集包括：
9、通过遥感影像设备获取矿区的光学影像和sar影像数据，分辨率为10米，采样周期为日级或周级；
10、通过倾角仪、裂缝扩展仪和气体传感器采集地质动态变化数据，采样频率为秒级，数据格式为时间序列；
11、通过气象站采集降雨量、风速和温湿度数据，采样时间间隔为小时级。
12、优选的，所述数据预处理包括
13、对传感器数据采用自适应小波去噪法清洗噪声，其表达式为：
14、
15、其中：
16、s(t)：采样时刻t的原始传感器信号；ψk：小波基函数的第k阶分量；λk：噪声阈值；i(·)：指示函数，当条件成立时取值为1，否则为0；s′(t)：噪声清除后的信号；
17、对时间序列数据通过线性插值方法进行时间对齐，表达式为：
18、
19、其中：
20、t：对齐目标时刻；ti，ti+1：相邻原始采样时刻；s(ti)，s(ti+1)：对应的原始数据值；s′(t)：对齐后的插值值；
21、对遥感影像和传感器数据的空间参考系统进行统一，采用的影变换公式：
22、
23、其中：
24、x，y：原始空间坐标；x′,y′：变换后统一的空间坐标，t：射影变换矩阵。
25、优选的，所述时空数据融合中的特征提取包括：
26、使用多尺度卷积网络提取遥感影像空间特征，表达式为：
27、fr＝relu(wc*r+b)
28、其中：
29、r：输入的遥感影像数据；wc：卷积核；b：偏置；relu(·)：激活函数，定义为max(0,x)；fr：提取的空间特征；
30、使用双向长短时记忆网络提取时间动态特征，表达式为：
31、ht＝bilstm(st,wt)
32、其中：
33、st：时刻t的传感器数据；wt：时刻t的气象数据；ht：对应时刻提取的动态特征。
34、优选的，所述时空数据融合的跨模态融合通过注意力机制加权实现，其公式为：
35、f＝αrfr+αsfs+αwfw
36、其中：
37、fr：遥感特征；fs：传感器特征；fw：气象特征；
38、αr,αs,αw：对应特征的动态权重，由以下公式计算：
39、
40、其中：
41、wk：特征的融合权重矩阵；fk：对应模态的特征。
42、优选的，所述智能分析与灾害预测包括使用transformer模型预测地表形变，其核心公式为：
43、yt＝transformer(ft)
44、其中ft为融合特征；
45、使用图神经网络对滑坡区域空间特性建模，其表达式为：
46、h(l+1)＝σ(d-1ah(l)w(l))
47、其中：
48、h(l)：第l层节点特征；a：邻接矩阵；d：度矩阵；w(l)：权重矩阵；σ(·)：激活函数。
49、优选的，所述多任务联合学习模型通过以下优化目标调整
50、ltotal＝λ1l形变+λ2l滑坡+λ3l坝稳定
51、其中：
52、l形变，l滑坡，l坝稳定：分别为形变预测、滑坡风险和尾矿坝稳定性的损失函数；λ1，λ2，λ3：对应任务的权重。
53、优选的，所述风险评估通过以下公式计算综合风险评分。
54、
55、其中：
56、rk：第k个子任务的风险评分；ωk：对应的权重，基于动态优化策略调整。
57、9.根据权本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述多源数据采集包括：
3.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述数据预处理包括
4.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述时空数据融合中的特征提取包括：
5.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述时空数据融合的跨模态融合通过注意力机制加权实现，其公式为：
6.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述智能分析与灾害预测包括使用Transformer模型预测地表形变，其核心公式为：
7.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述多任务联合学习模型通过以下优化目标调整
8.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述风险评估通过以下公式计算综合风险评分。
9.根据权利要求1所述的
...【技术特征摘要】
1.一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述多源数据采集包括：
3.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述数据预处理包括
4.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述时空数据融合中的特征提取包括：
5.根据权利要求1所述的一种矿山环境动态监测与预警的方法，其特征在于，所述时空数据融合的跨模态融合通过注意力机制加权实现，其公...
【专利技术属性】
技术研发人员：周佳明，张东升，吴迪，侯静，张伟光，肖荣华，陈香君，
申请(专利权)人：辽宁艾海滑石有限公司，
类型：发明
国别省市：
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