CN110761842A - 一种判断方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明所提供的一种判断方法和装置,获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号,因此,本发明更灵活的对报警信息进行判断,实时报警。
Description
技术领域
本发明涉及一种煤矿井下技术,尤其涉及一种判断方法及装置。
背景技术
煤矿安全监控***主要用于对井下瓦斯浓度等环境参数进行监测,对机电设备的工作状态进行监控,并实现超限报警、断电、通知撤人等功能,是煤矿安全生产最基本、最重要的安全保障。目前在用的煤矿安全监控***中,按照相关要求都实现了传感器的超限报警功能,但是对于多传感器间的组合关系报警、传感器时序相关报警、传感器趋势相关报警等逻辑报警相对欠缺;单一的超限报警已经不能满足煤矿现场的更深层次需求,不利于提前发现煤矿井下可能出现的安全隐患,也限制了***深层次数据分析功能的拓展。
发明内容
为达到上述目的,本发明实施例的技术方案是这样实现的:根据本发明实施例的一方面,提供一种判断方法及装置,所述方法包括:获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
上述方案中,将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,包括:所述报警模型包括:火警报警模型和瓦斯突出报警模型等至少一种;其中,火警报警模型分为多个等级的报警表达式,瓦斯突出报警模型分为多个类型的报警表达式。
上述方案中,将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,还包括:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库;将所述监测数据在报警模型库中进行匹配,获得对应的特定模型。
上述方案中,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,还包括:在后台数据处理层面将所有的逻辑报警模型抽象为动态的数学表达式,并将抽象后的所述数学表达式用计算机编程语言的方式生成所述报警模型库。
上述方案中,判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:如果不满足,则重新将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果。
上述方案中,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,包括:每一个所述报警模型的设计对应煤矿井下场景实体模型。
上述方案中,如果满足,则生成实时报警信息,包括:将所述实时报警信息推送给井下的对应设备,实现井下设备同步报警。
上述方案中,判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:逻辑报警表达式实时运算的结果为符合,即是报警模型的触发条件。
根据本发明实施例的另一方面,提供一种判断装置,所述装置包括:获取单元,用于获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;运算单元,用于将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;报警单元,用于判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
根据本发明实施例的另一方面,提供一种判断装置,所述装置包括:存储器、处理器以及存储在存储器被处理器运行的可响应程序,所述处理器运行所述可响应程序时响应上述任一项所述的判断方法的步骤。
本发明所提供的一种判断方法和装置,获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号,因此,本发明更灵活的对报警信息进行判断,实时报警。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种判断的方法的实现流程示意图;
图2为本发明实施例提供的另一实现流程示意图;
图3为本发明实施例提供的另一实现流程示意图;
图4为本发明实施例提供的另一实现流程示意图;
图5为本发明实施例中判断装置的结构组成示意图一。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明的特点与技术内容,下面结合附图对本发明的实现进行详细阐述,所附附图仅供参考说明之用,并非用来限定本发明。
图1为本发明实施例提供的一种判断方法的实现流程示意图,如图1所示,所述方法包括:
步骤S101,获得监测数据;
步骤S102,将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;
步骤S103,将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;
步骤S104,判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
在另一实施例中,将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,包括:所述报警模型包括:火警报警模型和瓦斯突出报警模型等至少一种;其中,火警报警模型分为多个等级的报警表达式,瓦斯突出报警模型分为多个类型的报警表达式。
在另一实施例中,如图2所示,将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,还包括:
步骤S201,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库;
步骤S202,将所述监测数据在报警模型库中进行匹配,获得对应的特定模型。
在另一实施例中,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,还包括:在后台数据处理层面将所有的逻辑报警模型抽象为动态的数学表达式,并将抽象后的所述数学表达式用计算机编程语言的方式生成所述报警模型库。
在另一实施例中,如图3所示,判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:
步骤S301,如果不满足,则重新将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;
步骤S302,将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果。
在另一个实施例中,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,包括:每一个所述报警模型的设计对应煤矿井下场景实体模型。
在另一个实施例中,如果满足,则生成实时报警信息,包括:将所述实时报警信息推送给井下的对应设备,实现井下设备同步报警。
在另一个实施例中,判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:逻辑报警表达式实时运算的结果为符合,即是报警模型的触发条件。
在另一个实施例中,实现的步骤包括:
第一步,根据***功能和煤矿应用需求,收集总结逻辑报警模型;(逻辑报警模型主要来源于安全监控***在煤矿现场使用过程中收集到的相关复杂报警需求,简单的传感器超限报警可以通过安全监控***中传统的报警模式实现,但是一些复杂的、相互关联的、有时间关系的报警模型则需要通过逻辑报警的方式进行实现。因此逻辑报警的模型数量是根据现场需求可以不断增加的,本发明主要提供一种逻辑报警模型的通用创建方法,下面根据煤矿现场常用的火灾报警和瓦斯突出报警进行举例说明:
火灾一级报警表达式:在C1时间内(X1平均值>C2||X2平均值>C3)
火灾二级报警表达式:在C1时间内(X1平均值>C2||X2平均值>C3)&&((X3平均值>C4||X4平均值>C5)||(X5平均值<C6||X6平均值<C7)||(X7=C8||X8=C9))
火灾三级报警表达式:在C1时间内(X1平均值>C2||X2平均值>C3)&&(X3平均值>C4||X4平均值>C5)&&(X5平均值<C6||X6平均值<C7)&&(X7=C8||X8=C9)
掘进工作面瓦斯突出报警表达式:(X1故障||X1在C1秒内波动值超过C2波动类型C3||X1>=C4)||(X2故障||X2在C1秒内波动值超过C2波动类型C3||X2>=C4)||(X3故障||X3在C1秒内波动值超过C2波动类型C3||X3>=C4),并且(X4故障||X4在C5秒内波动值超过C6波动类型C7||X4>=C8)||(X5故障||X5在C5秒内波动值超过C6波动类型C7||X5>=C8)||(X6故障||X6在C5秒内波动值超过C6波动类型C7||X6>=C8),并且(X7>=C9||X8>=C9||X9>=C9)
采煤工作面瓦斯突出报警表达式:(X1故障||X1在C1秒内波动值超过C2波动类型C3||X1>=C4)||(X2故障||X2在C1秒内波动值超过C2波动类型C3||X2>=C4)||(X3故障||X3在C1秒内波动值超过C2波动类型C3||X3>=C4),并且(X4故障||X4在C5秒内波动值超过C6波动类型C7||X4>=C8)||(X5故障||X5在C5秒内波动值超过C6波动类型C7||X5>=C8)||(X6故障||X6在C5秒内波动值超过C6波动类型C7||X6>=C8),并且(X7故障||X7在C9秒内波动值超过C10波动类型C11||X7>=C12)||(X8故障||X8在C9秒内波动值超过C10波动类型C11||X8>=C12)||((X9故障||X9在C9秒内波动值超过C10波动类型C11||X9>=C12),并且(X10故障||X10在C13秒内波动值超过C14波动类型C15||X10>=C16)||(X11故障||X11在C13秒内波动值超过C14波动类型C15||X11>=C16)||(X12故障||X12在C13秒内波动值超过C14波动类型C15||X12>=C16),并且(X13故障||X13在C17秒内波动值超过C18波动类型C19||X13>=C20)||(X14故障||X14在C17秒内波动值超过C18波动类型C19||X14>=C20)||(X15故障||X15在C17秒内波动值超过C18波动类型C19||X15>=C20)
逻辑报警模型在后台按照统一的数学表达式进行解析运算处理,为了方便现场用户的使用,会针对每种逻辑报警模型设计对应的报警设置界面;煤矿现场根据不同需求选择对应的逻辑报警即可,例如逻辑报警中有火灾报警模型、瓦斯突出报警模型,煤矿现场根据自身的需求选择对应的模型,然后通过界面操作将逻辑报警模型对应的井下区域中的相关传感器关联选择到逻辑报警模型中,既可以实现对应报警功能。)
第二步,在后台数据处理层面将所有的逻辑报警模型抽象为动态的数学表达式,并将抽象后的表达式用计算机编程语言的方式生成逻辑报警模型库;
第三步,考虑到数学表达式比较抽象,对于使用人员不宜理解,因此对每一个逻辑报警模型设计对应的煤矿井下场景实体模型,方便理解和使用;
第四步,根据每个逻辑报警模型涉及到的输入参数,将对应的井下传感器实时数据作为输入参数带入逻辑报警模型进行实时运算;(不同的逻辑报警模型有不同的输入参数,输入参数包括常量参数和变量参数两种类型,如上文中提及到的火灾报警、瓦斯突出报警表达式中,C1、C2、……代表常数类型的输入参数,X1、X2、……代表变量类型的输入参数,变量代表井下传感器的实时监测值。具体的运算过程:上位机***软件将逻辑报警模型表达式按照统一的数学表达式进行读取解析,然后根据表达式中涉及到的所有变量,将对应的传感器监测值带入表达式进行实时运算,运算的结果即为是否需要报警的结果。)
第五步,逻辑报警模型实时条件触发时,生成实时逻辑报警信息,同时将逻辑报警信息推送给井下的对应设备,实现井下设备同步报警。(触发的条件:逻辑报警表达式实时运算的结果为true即是报警模型的触发条件)。
在另一个实施例中,所述装置包括:获取单元,用于获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;运算单元,用于将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;报警单元,用于判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
在另一个实施例中,所述装置包括:存储器、处理器以及存储在存储器被处理器运行的可响应程序,其特征在于,所述处理器运行所述可响应程序时响应所述的判断方法的步骤。
需要说明的是:上述实施例提供的数据处理装置在进行程序开发时,仅以上述各程序模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成,即将数据处理装置的内部结构划分成不同的程序模块,以完成以上描述的全部或者部分处理。另外,上述实施例提供的数据处理装置与上述数据处理方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
图5为本发明实施例中数据处理装置的结构示意图二,如图5所示,数据处理装置500可以是手柄、鼠标、轨迹球、手机、智能笔、智能手表、智能戒指、智能手环、智能手套等。图3所示的数据处理装置500包括:至少一个处理器501、存储器502、至少一个网络接口504和用户接口503。数据处理装置500中的各个组件通过总线***505耦合在一起。可理解,总线***505用于实现这些组件之间的连接通信。总线***505除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图5中将各种总线都标为总线***505。
其中,用户接口503可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解,存储器502可以是易失性存储器或非易失性存储器,也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(ROM,Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM,Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM,Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM,Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM,ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM,Compact Disc Read-Only Memory);磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM,Random AccessMemory),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(SRAM,Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM,Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM,Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM,SynchronousDynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM,Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM,Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM,SyncLink Dynamic Random Access Memory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM,Direct Rambus Random Access Memory)。本发明实施例描述的存储器302旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本发明实施例中的存储器502用于存储各种类型的数据以支持数据处理装置500的操作。这些数据的示例包括:用于在数据处理装置500上操作的任何计算机程序,如操作***5021和应用程序5022;音乐数据;动漫数据;图书信息;视频、绘图信息等。其中,操作***5021包含各种***程序,例如框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序5022可以包含各种应用程序,例如媒体播放器(MediaPlayer)、浏览器(Browser)等,用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序5022中。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器501中,或者由处理器501实现。处理器501可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器501中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器501可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processor),或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器501可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤,可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中,该存储介质位于存储器502,处理器501读取存储器302中的信息,结合其硬件完成前述方法的步骤。
在示例性实施例中,数据处理装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC,Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD,Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD,Complex Programmable LogicDevice)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU,Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或其他电子元件实现,用于执行前述方法。
具体所述处理器501运行所述计算机程序时,执行:获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,包括:所述报警模型包括:火警报警模型和瓦斯突出报警模型等至少一种;其中,火警报警模型分为多个等级的报警表达式,瓦斯突出报警模型分为多个类型的报警表达式。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,还包括:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库;将所述监测数据在报警模型库中进行匹配,获得对应的特定模型。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,还包括:在后台数据处理层面将所有的逻辑报警模型抽象为动态的数学表达式,并将抽象后的所述数学表达式用计算机编程语言的方式生成所述报警模型库。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:如果不满足,则重新将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,包括:每一个所述报警模型的设计对应煤矿井下场景实体模型。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:如果满足,则生成实时报警信息,包括:将所述实时报警信息推送给井下的对应设备,实现井下设备同步报警。
所述处理器501运行所述计算机程序时,还执行:判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:逻辑报警表达式实时运算的结果为符合,即是报警模型的触发条件。
在示例性实施例中,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,例如包括计算机程序的存储器502,上述计算机程序可由数据处理装置500的处理器501执行,以完成前述方法所述步骤。计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、FlashMemory、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器;也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备,如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时,执行:获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,包括:所述报警模型包括:火警报警模型和瓦斯突出报警模型等至少一种;其中,火警报警模型分为多个等级的报警表达式,瓦斯突出报警模型分为多个类型的报警表达式。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,还包括:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库;将所述监测数据在报警模型库中进行匹配,获得对应的特定模型。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,还包括:在后台数据处理层面将所有的逻辑报警模型抽象为动态的数学表达式,并将抽象后的所述数学表达式用计算机编程语言的方式生成所述报警模型库。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:如果不满足,则重新将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,包括:每一个所述报警模型的设计对应煤矿井下场景实体模型。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:如果满足,则生成实时报警信息,包括:将所述实时报警信息推送给井下的对应设备,实现井下设备同步报警。
该计算机程序被处理器运行时,还执行:判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:逻辑报警表达式实时运算的结果为符合,即是报警模型的触发条件。
上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种判断方法,其特征在于,所述方法包括:
获得监测数据;
将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;
将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;
判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,包括:
所述报警模型包括:火警报警模型和瓦斯突出报警模型等至少一种;
其中,火警报警模型分为多个等级的报警表达式,瓦斯突出报警模型分为多个类型的报警表达式。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述测试数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型,还包括:
所述报警模型至少为两个,生成报警模型库;
将所述监测数据在报警模型库中进行匹配,获得对应的特定模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,还包括:
在后台数据处理层面将所有的逻辑报警模型抽象为动态的数学表达式,并将抽象后的所述数学表达式用计算机编程语言的方式生成所述报警模型库。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:
如果不满足,则重新将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;
将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述报警模型至少为两个,生成报警模型库,包括:
每一个所述报警模型的设计对应煤矿井下场景实体模型。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,如果满足,则生成实时报警信息,包括:
将所述实时报警信息推送给井下的对应设备,实现井下设备同步报警。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,判断所述运算结果是否满足报警条件,包括:
逻辑报警表达式实时运算的结果为符合,即是报警模型的触发条件。
9.一种判断装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,用于获得监测数据;将所述监测数据与至少一个报警模型进行匹配,获得对应的特定模型;
运算单元,用于将所述监测数据带入特定模型进行运算,获得运算结果;
报警单元,用于判断所述运算结果是否满足报警条件,如果满足,则生成实时报警信息,发出报警信号。
10.一种判断装置,其特征在于,所述装置包括:存储器、处理器以及存储在存储器被处理器运行的可响应程序,其特征在于,所述处理器运行所述可响应程序时响应如权利要求1至8任一项所述的判断方法的步骤。
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---|---|---|---|---|
CN1715615A (zh) * | 2005-08-05 | 2006-01-04 | 郑州煤炭工业(集团)有限责任公司 | 煤矿生产矿井瓦斯防治导航*** |
CN102722775A (zh) * | 2012-05-16 | 2012-10-10 | 山西潞安环保能源开发股份有限公司 | 煤矿安全危机管理***及方法 |
CN105240052A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-01-13 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿瓦斯灾害监控预警信息采集***及采集方法 |
CN107605536A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-01-19 | 湖南科技大学 | 基于多源信息融合的煤与瓦斯突出实时预警装置与方法 |
CN108510146A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-09-07 | 国家安全生产监督管理总局通信信息中心 | 煤矿安全生产风险预警方法和*** |
CN109441547A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-08 | 煤炭科学技术研究院有限公司 | 一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警***及方法 |
CN109751086A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-14 | 李静娴 | 一种矿区安全监控*** |
CN110147948A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-20 | 河南能源化工集团有限公司 | 一种煤矿企业风险辨识管控平台及其实现方法 |
-
2019
- 2019-11-01 CN CN201911058830.9A patent/CN110761842A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1715615A (zh) * | 2005-08-05 | 2006-01-04 | 郑州煤炭工业(集团)有限责任公司 | 煤矿生产矿井瓦斯防治导航*** |
CN102722775A (zh) * | 2012-05-16 | 2012-10-10 | 山西潞安环保能源开发股份有限公司 | 煤矿安全危机管理***及方法 |
CN105240052A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-01-13 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿瓦斯灾害监控预警信息采集***及采集方法 |
CN107605536A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-01-19 | 湖南科技大学 | 基于多源信息融合的煤与瓦斯突出实时预警装置与方法 |
CN108510146A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-09-07 | 国家安全生产监督管理总局通信信息中心 | 煤矿安全生产风险预警方法和*** |
CN109441547A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-08 | 煤炭科学技术研究院有限公司 | 一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警***及方法 |
CN109751086A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-14 | 李静娴 | 一种矿区安全监控*** |
CN110147948A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-20 | 河南能源化工集团有限公司 | 一种煤矿企业风险辨识管控平台及其实现方法 |
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