矿井安全监控中的智能决策系统设计和应用

矿井安全监控中的智能决策系统设计和应用

祁铂尧

沈阳有色金属研究院有限公司 110141

摘要：随着我国经济水平的不断提高和煤矿行业的迅猛发展，我国对煤矿开采的安全性提出了更高的要求，以提高矿井安全监控水平。在这样的背景下，基于矿井安全监控智能决策系统应运而生，在实时采集和整理矿井信息，构建预测模型、分析灾害规律和智能预警、为矿井管理人提供智能化的决策等方面发挥出重要作用。基于以上情况，本文研究了系统软件设计，探讨了系统应用测试。希望通过这次研究，为相关软件开发人员提供有效的借鉴和参考。

关键词：矿井安全监控；智能决策系统；计算机技术安全

目前，传统的矿井安全监控系统仅仅实现了对环境数据的检测，只具备实时跟踪和更新监测数据的功能，无法对科学利用历史数据，实现对预警模型的构建，不具备一定的前瞻性，难以对矿井安全事故进行精准预测。然而，煤矿开采作为高危险行业，对安全生产的要求越来越高，需要矿井安全监控系统具有智能化的决策功能和预警功能，只有这样，才能最大限度地地降低矿井事故发生的概率，从而促进矿井行业的健康、可持续发展。因此，为了进一步提高矿井安全监控水平，加强对智能决策系统设计和应用显得尤为重要。

1系统软件设计

1.1系统软件

矿井安全监控智能决策系统在具体的设计中，需要相关软件开发人员从矿井信息采集、矿井瓦斯训练样本提取和矿井瓦斯预测模型构建三个方面入手，提高系统软件的设计水平。矿井安全监控智能决策系统功能框架设计如图1所示。

图1矿井安全监控智能决策系统功能框架设计

1.1.1提取矿井瓦斯训练样本

通常情况下，矿井瓦斯内部潜在的危险元素主要集中在瓦斯涌出量的反复变化状态中，对矿井瓦斯而言，其涌出量具有明显的连续性特征^[1]，相关软件开发人员通过利用这一特征可以为更好地跟踪和观察瓦斯突出事故发生过程带来了很大的便利，通过开发矿井安全监控智能决策系统可以从海量的瓦斯历史数据中，获取和整理出矿井瓦斯训练样本，确保该样本具有预测灾害的价值性。

1.1.2瓦斯浓度特征提取模型

本系统的样本在具体的选用中，要以离散瓦斯浓度时间序列为主，同时，还要从矿井安全监测系统内部的数据库中，提取出在各个时段内的瓦斯浓度时间序列，该序列要包含两种情况，分别是正常情况和异常情况^[2]，这样才能保证瓦斯浓度时间序列选用的全面性和完整性。然后，将选用的瓦斯浓度时间序列划分为了两种样本集，分别是系统训练样本集和系统测试样本集。为了提高样本数据的提取效率，相关软件开发人员选用过滤器模型^[3]，实现对瓦斯浓度时间序列特征的有效提取。

1.1.3瓦斯浓度特征提取算法

ARIMA方法作为一种瓦斯浓度时间序列分析法，具有比较完善、系统的建模体系，通过针对瓦斯浓度时间序列特征，完成相应参数化模型的建立，为后期科学合理地分析和控制瓦斯浓度时间序列打下坚实的基础^[4]。在ARIMA方法的应用背景下，相关软件开发人员需要从检验瓦斯浓度时间序列平稳性、构建瓦斯浓度时间序列相关函数模型、构建参数模型等方面入手，完成对瓦斯浓度时间序列特征的有效提取。

1.2构建矿井瓦斯预测模型

为了确保矿井瓦斯预测模型构建的科学性和合理性，相关软件开发人员要采用非线性支持向量机的方式完成对瓦斯预测模型的有效构建，只有这样，才能在第一时间内完成对瓦斯突出问题的快速分析和解决。

1.2.1支持向量机算法

支持向量机算法又叫SVM算法，该算法作为一种全新的机器学习法，采用问题求解的方式，完成对样本问题和非线性问题的有效解决^[5]。SVM算法在具体的应用中，需要相关软件开发人员在确保结构风险最小化的基础上，对样本问题和非线性问题进行分类，然后，利用样本空间完成对最优分类的构建，以保证分类的科学性和合理性。

1.2.2基于人工免疫算法的预测模型参数优化

为了进一步优化和完善预测模型参数，相关软件开发人员要重视对人工免疫算法的使用，通过利用该算法可以充分发挥和利用记忆功能和全局搜索功能，实现编码方案的有效制定，以保证编码方案的系统性、全面性和完整性。

2系统应用预测

为了更好地验证和测试系统功能的可靠性，软件测试人员要从矿井安全监控系统中选出4个瓦斯浓度时间序列，并将其制作成4个实验样本，然后，采用ARIMA方法实现对各个实验样本特征向量的提取。最后，在使用Lagrange算法的基础上，实现对瓦斯突出预测模型的构建，并对本系统最终预测结果进行汇总。系统预测结果如表1所示。

表1系统预测结果

结束语：

综上所述，在技术的应用背景下，系统在开发和应用方面 取得了很大的突破和创新，系统不仅功能强大，通用性强，具有良好的用户体验，还在领域中取得了显著的应用效果，因此，深受广大用户的青睐和喜爱。为了方便后期系统的维护和升级，需要相关软件开发人员再接再厉，用更加优雅的代码扩充更多使用的功能，从而为促进系统健康、可持续发展，提高其应用价值和应用前景提供有力的保障。

参考文献：

1. 陈彩华.矿井安全监控平台中的智能决策系统研究[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2019(5).

2. 夏巍,丁刚,严辉.基于CAN总线的智能煤矿安全监控系统的设计[J].工矿自动化2019(6):37-39.

3. 张继高,周宣赤,张海峰,等.伯方煤矿综合安全监控与决策支持系统的研究[J].工矿自动化,2019,035(011):1-5.

4. 王凤舞.智能矿井通风安全监控系统设计与应用[J].世界有色金属,2019,000(019):18,20.

5. 杨韬,邓杰.智能电表在煤矿安全监控系统中的应用[J].电视技术,2018,36(017):100-101.