CN115830829A - 一种煤矿水害通用预报预警*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种煤矿水害通用预报预警***，包括数据监测子***,用于获取矿井数据；数据处理模块,包括数据仓库与应用层；水害风险动态分析子***,用于构建预警分析模型，根据所述矿井数据分析煤矿整体水害风险；评价模型管理子***,用于对所述预警分析模型进行管理；阈值管理库,用于根据所述煤矿整体水害风险设置风险阈值。本发明融合煤矿基础信息数据，梳理煤矿水害主控风险评价指标体系和构建水害风险分析模型，结合云计算、大数据、人工智能技术进行数据挖掘、关联和多维分析，将不同级别、不同类型的风险进行有效展示，动态掌握煤矿水害风险变化趋势，为煤矿精准执法、远程监察、事故追溯备查等业务提供有力的数据支撑。

Description

一种煤矿水害通用预报预警***

技术领域

本发明属于煤矿水害预警领域，特别是涉及一种煤矿水害通用预报预 警***。

背景技术

煤矿开采以来，安全生产事故不断，尤其是水害事故，不仅伤害力大 而且影响力广。开展煤矿水害监测预警是实现煤矿安全开采、减少水害损 失的关键。煤矿水害预警预报技术还处在不断探索阶段，对于突水预测的 关键是研究煤层顶底板突水机理以及煤层回采对顶底板的破坏规律，通过 长时间的探索和实验，不论是理论还是实践都取得了一定的进步和成果。 但从目前的研究程度，相对于现有预警预报技术来看，一种适合煤矿水害通用的预报预警***的关键技术实现了突水的超前预测并及时预警，今后 仍需深入研究和完善。

我国煤矿水害监测预警***发展相对滞缓，其现状问题：

一是纵向不通横向孤立，纵向上，应急管理部-省级煤监-煤监分局- 矿业集团-矿业公司-煤矿之间未形成网络相连；横向上，集团或者矿井横 向信息无法共享，形成信息孤岛；

二是体系不全功能有限，水害指标体系尚未建立，水害预警功能基本 缺失，服务监察监管及安全生产的作用有限；

三是建设标准缺失，***监测指标、功能参数、目标效果等无建设标 准可依，各自为政。

发明内容

本发明的目的是提供一种煤矿水害通用预报预警***，以解决上述现 有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种煤矿水害通用预报预警***，包 括数据监测子***、数据处理模块、水害风险动态分析子***、评价模型 管理子***、阈值管理库、数据处理模块；

所述数据监测子***用于获取矿井数据；

所述数据处理模块包括数据仓库与应用层；

所述水害风险动态分析子***用于构建预警分析模型，根据所述矿井 数据分析煤矿整体水害风险；

所述评价模型管理子***用于对所述预警分析模型进行管理；

所述阈值管理库用于根据所述煤矿整体水害风险设置风险阈值。

可选地，所述矿井数据包括实时检测数据与矿井静态数据，所述实时 检测数据用于实时反映矿井水害实时的运行状态，所述矿井静态数据用于 确定矿井所处的安全等级。

可选地，所述数据仓库利用大数据技术进行历史、实时数据的存储、 加工和计算，并利用大数据算法进行实时计算和离线计算；

所述应用层采用微服务集群架构方式进行服务拆分和部署。

可选地，所述预警分析模型的类型包括基于单一动态指标风险评价模 型和基于多元动态指标的风险评价模型、基于安全检查表评分法的静态指 标风险评价模型、基于层次分析法的静态指标风险评价模型。

可选地，所述评价模型管理子***按照相关条件进行模型查询，显示 所述预警分析模型的预测时长，并根据所述预测时长进行分类，所述相关 条件包括但不限于模型类型、模型预警方向、模型名称。

可选地，所述评价模型管理子***将所述预警分析模型分为实时动态 预测模型、中短期预测模型、长期预测模型；

所述实时动态预测模型包括灰色预测模型、傅里叶拟合模型；所述中 短期预测模型包括相空间重构支持向量机组合模型、小波神经网络模型、 季节性模型、小波支持向量机组合模型，所述长期预测模型包括指数平滑 模型、决策树多元回归模型。

可选地，所述阈值管理库根据所述预警分析模型确定的动态风险预警 权重；通过涌水量、水位、水温、降水量，针对不同风险等级设置阈值， 同时支持分级设置。

可选地，所述阈值管理库的阈值设置包括降雨量预警等级划分、长观 测孔水位预警等级划分、环境温度预警等级划分、矿井涌水量预警等级划 分。

本发明的技术效果为：

本发明借鉴原有煤矿安全标准化信息管理***、煤矿安全培训考核系 统与煤矿安全监察业务***，融合煤矿基础信息数据，梳理煤矿水害主控 风险评价指标体系和构建水害风险分析模型，结合云计算、大数据、人工 智能等技术，进行数据挖掘、关联和多维分析，实现“智能分析、预知预 判”的目标。通过提前预警、监测、研判，摸清全国煤矿水害风险底数， 同时将不同级别、不同类型的风险进行有效展示，动态掌握煤矿水害风险 变化趋势，为煤矿精准执法、远程监察、事故追溯备查等业务提供有力的 数据支撑。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请 的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。 在附图中：

图1为本发明实施例中的煤矿水害通用预报预警***总体架构图；

图2为本发明实施例中的煤矿水害通用预报预警***部署架构图；

图3为本发明实施例中的煤矿水害通用预报预警***网络架构图；

图4为本发明实施例中的亭南煤矿207工作面涌水量与微震事件关系 曲线图；

图5为本发明实施例中的亭南矿水情监测与水害风险预警***结构图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的 特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可 执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序， 但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一

如图1-3所示，本实施例中提供一种煤矿水害通用预报预警***，具 体实施方式如下所示：

总体技术架构设计

设计原则

本***架构设计采用了先进成熟的技术来满足***的需求，兼顾其他 相关的管理需求，在满足***应用的同时，又体现出与软硬件关联的先进 性。在设计中把先进的技术与现有的成熟技术、标准和设备结合起来，充 分考虑到应用的需求和未来的发展趋势，采用成熟、先进的技术以适应数 据采集、分析、服务等的需求，并能适应目前及今后潜在的技术拓展要求。 另外本架构设计所选用的软件技术支持国家标准，采用标准协议进行互连互通，确保本次建设能与现有***、其他***能够无缝互联，在结构上真 正实现开放，统一规范、定制数据标准，从而为未来的发展奠定基础，因 此本***架构设计遵循原则有：技术先进性原则、安全可靠性原则、标准 化原则、可操作灵活易用性原则、可拓展可维护性原则、跨平台原则。

***架构

一般业务管理***建设往往以单一的业务目标为主，主要关注点在实 现业务功能上。但本项目作为大数据类的创新应用，随着对内对外交互越 来越多，数据之间的关系越来越复杂，对***之间的数据交互也有越来越 多的要求。因此，应当建设以数据为核心的体系架构，以大数据平台为基 础来进行数据整合、关系计算，并且实现基于数据的API服务。平台建设 应当遵循以数据为核心的体系架构来设计***技术架构，***中所需要的数据都可通过数据采集子***从外部源中获取，***中涉及的所有数据也 应当通过平台进行标准化处理后进行数据分析，并以这些数据为基础形成 API对外提供数据服务。***总体架构图如图1所示，***的部署架构图 以及网络架构图分别如图2、图3所示。

基于以上架构，***的数据处理模式如下：

数据采集平台

***的数据采集依赖于数据采集平台，该平台满足各种异构数据源之 间的实时增量同步，提供抽象模型，支持高可扩展，支持多种数据媒介的 配置和集成，支持海量数据的ETL处理，真正实现了零编码的数据采集和 交换。同时平台提供统一的基础设施(高可用、动态负载、同步任务管理、 插件管理、监控报警、公用业务组件等等)，让设计人员专注于同步开发， 一次投入，长久受益。

大数据存储、计算

***的数据仓库采用Hadoop，利用大数据技术进行海量历史、实时数 据的存储、加工和计算，并结合各种数据模型和风险模型利用大数据算法 进行实时计算和离线计算，并将分析汇总的数据发送给上层应用，保证上 层应用的计算能力。

微服务

应用层采用微服务集群架构方式进行服务拆分和部署，降低各功能服 务模块之间的代码耦合，每个服务之间互不影响，并且都是独立部署运行， 服务更加轻量化，便于后期功能的升级和迭代。

安全体系架构

安全架构体系主要包括策略体系、组织体系、运作体系和技术体系 水害专题库设计

水害专题设计库包括水害风险评价指标体系库、专题库模型管理、动 态指标体系权重及阈值管理库。

水害风险评价指标体系库在煤矿水害风险评价指标体系的基础上，建 立风险预警分析模型，通过煤矿各类基础数据、水文监测***实时监控数 据、煤矿管理数据等内容，多维度、多视角、全方位凸显煤矿风险点，根 据预警分析模型分析煤矿整体水害风险。实时动态了解煤矿水害风险状态， 及时处置煤矿水害高风险点，对煤矿安全生产提供建议措施。

对于水害风险评价指标监测数据中，有一部分数据为实时监测数据， 一部分为矿井静态基础数据。对于动态数据，可以实时反映矿井水害实时 的运行状态，根据主要依据试点

省局接入数据情况，主要包括：水文动态观测数据，监测水位、水温、 水质、涌水量、降雨量等；安全管理监测数据，视频监测、人员定位、人 员数量管理、微震数据等；井下环境动态数据监测，风速、温度、湿度等。 水害风险评价动态指标体系，可以根据使用者监察层级，形成“国家-省局 -分局-煤矿”组成的矿井水害动态风险分析***，层级越往下的***，越 关注具体的业务，展示的动态指标值数据越详细，从上到下，依次追溯至 具体监测设备，及时发现安全事故风险高的具***置及原因，从而更好地 监管监察。例如，国家级可直观显示全国矿井涌水量的实时状态，呈现全 国各省所有监测矿井的涌水量实时安全等级分区；省级可呈现各省各分局 监测矿井的涌水量实时安全等级分区；分局级可呈现各大集团监测矿井的 涌水量实时安全等级分区；煤矿可呈现各水平涌水量的安全等级。

矿井的静态数据，同样可以通过建立指标体系，对矿井的运行状态进 行评价，确定矿井所处的安全等级。由于各省在线监测数据***中监测的 指标参数尚未完全细化，提供的在静态信息有限，基于现实情况，本次项 目指标体系的构建，静态水害风险评价指标体系主要包括以下4类数据: 管理制度、水文地质、防治水工程、水害应急管理。

专题库模型包括基于单一动态指标风险评价模型和基于多元动态指标 风险评价模型、

基于安全检查表评分法静态指标风险评价模型、基于层次分析法静态 指标风险评价模型。

水害风险动态分析

水害风险动态分析包括煤矿基本信息、在线监测信息等关键指标。根 据行政区域、水文地质类型、水害类型搜索对应煤矿，展示煤矿基础信息 及相关监测设备信息列表，同时可以对查询结果进行导出；基础数据采用 了MySQL数据库，其体积小、速度快、成本低、开放源代码；在线监测的 关键指标为动态指标和静态指标。

4.水害风险分析模型

煤矿水害通用预报预警***的关键技术在于水害风险分析模型，本系 统水害风险分析模型包括评价模型管理库(动态风险预警模型、静态风险 预警模型)、权重设置和阈值设置。

评价模型管理库是对煤矿预警模型进行管理，能够按照模型类型、模 型预警方向、模型名称等相关条件进行模型查询，将各模型预测时长显示， 并将预警分析模型分为：实时动态预测模型，分别包括灰色预测模型、傅 里叶拟合模型。中短期预测模型，包括相空间重构支持向量机组合模型、 小波神经网络模型、季节性模型、小波支持向量机组合模型。长期预测模 型，包括指数平滑模型、决策树多元回归模型。

权重设置则是根据不同的预测模型确定的动态风险预警权重；对涌水 量、水位、水温、降水量等，针对不同风险等级灵活设置风险值即阈值， 且支持分级设置。

阈值设置：

(一)降雨量预警等级划分

暴雨蓝色预警信号：24小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50 毫米以上且降雨可能持续。

暴雨黄色预警信号：6小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50 毫米以上且降雨可能持续。

暴雨橙色预警信号：3小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50 毫米以上且降雨可能持续。

暴雨红色预警信号：3小时内降雨量将达100毫米以上，或者已达100 毫米以上且降雨可能持续。

(二)长观测孔水位预警等级划分

整编长观孔水位月变幅和年变幅的统计值作为特征值。

红色预警：当水位监测值与月平均水位之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅的2倍时；或单个水文长观孔水位每小时变幅≥0.5m，且持续时 间超过2小时或持续下降时；启动红色级预警(传感器标校除外)。

橙色预警：当水位监测值与月平均水位之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅的1倍且小于2倍时；或单个水文长观孔水位每小时变幅≥0.3 且<0.5m，且持续时间超过2小时或持续下降时；启动橙色预警(传感器标 校除外)。

黄色预警：当水位监测值与月平均水位之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅的0.7倍且小于1倍时；或单个水文长观孔水位每小时变幅≥0.2 且<0.3m，且持续时间超过2小时或持续下降时；启动黄色预警(传感器标 校除外)。

蓝色预警：当水位监测值与月平均水位之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅的0.5倍且小于0.7倍时；或单个水文长观孔水位每小时变幅≥ 0.1且<0.2m，且持续时间超过2小时或持续下降时；启动黄蓝色预警(传 感器标校除外)。

(三)环境温度预警等级划分

整编温度监测值月变幅和年变幅的统计值作为特征值。

红色预警：当温度监测值与月平均温度之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅1倍以上；或单个监测点温度突变4度以上，且持续时间超过2 小时，启动橙色预警程序(传感器标校除外)。

橙色预警：当温度监测值与月平均温度之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅0.75倍且小于1倍时；或单个监测点温度突变大于3度且小于4 度，且持续时间超过2小时，启动橙色预警程序(传感器标校除外)。

黄色预警：当温度监测值与月平均温度之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅0.5倍且小于0.75倍时；或单个监测点温度突变大于2度且小于 3度，且持续时间超过2小时，启动黄色预警程序(传感器标校除外)。

蓝色预警：当温度监测值与月平均温度之差的绝对值，大于月(年) 最大变幅0.25倍且小于0.5倍时；或单个监测点温度突变大于1度且小于 2度，且持续时间超过2小时，启动蓝色预警程序(传感器标校除外)。

(四)矿井涌水量预警等级划分

整编矿井、采区、工作面或有突水危险地点涌水量监测值月变幅的统 计值作为特征值。

红色预警：当涌水量监测值与月平均值之差的绝对值,大于月(年) 最大变幅的3倍以上；或涌水量突增≥100％(集中排水除外)，启动红色预 警程序。

橙色预警：当涌水量监测值与月平均值之差的绝对值,大于月(年) 最大变幅的2倍且小于3倍；或涌水量突增≥50％且<100％(集中排水除外)， 启动橙色预警程序。

黄色预警：当涌水量监测值与月平均值之差的绝对值,大于月(年) 最大变幅的1倍且小于2倍；或涌水量突增≥30％且<50％(集中排水除外)， 启动黄色预警程序。

蓝色预警：当涌水量监测值与月平均值之差的绝对值,大于月(年) 最大变幅的0.5倍且小于1倍；或涌水量突增≥20％且<30％(集中排水除外)， 启动蓝色预警程序。

综合数据查询

综合数据查询包括一键定位查询、查询数据交互展示、报警数据态势 查询、综合报表查询、水文监测数据综合查询

大数据分析方案

大数据分析方案包括大数据平台架构、大数据分析环境建设方案、数 据抽取及数据清洗、数据存储、实时计算、离线计算、数据预处理、数据 融合、文本挖掘、机器学习

对接全国煤矿高危灾害风险分析***

全国煤矿高危灾害风险分析***依托于应急部已建设的云平台进行开 发部署，与应急云安全管理***对接，与国家煤矿安全生产风险监测预警 ***(一期)、全国煤矿远程监察综合管理***整合和集成。

本***中加入了针对全国煤矿高危灾害风险分析***的对接内容，包 括：

数据互通

通过对全国煤矿高危灾害风险分析***的上报数据、本地存储数据进 行分析，***设计了针对性的数据转换逻辑，并支持煤矿安全风险监测预 警平台在指定的业务中触发数据互通操作，实现数据的灵活交互。

业务流程灵活接入

***为全国煤矿高危灾害风险分析***提供了灵活的业务流程对接， 当煤矿安全风险监测预警平台与本***产生业务交叉时，可以快速的生成 业务脚本，达到业务流程的快速实现。

模型计算结果输出

***在设计之初，充分考虑到各个业务的横向、纵向扩展，基于数据 安全的基础上，预留了与其他***对接的数据接口，包括数据接入接口和 数据输出接口。经过整合后，形成统一的对外接口服务，实现业务的横向、 纵向快速扩展。在模型计算结果输出时，需要对数据进行加密处理，包括 客户端请求加密、服务端请求解密。我们在对外接口服务中设定了统一的 参数加密算法，从而保证数据在传输过程中的安全性。

本发明在对煤矿水灾发生的地质构造、采矿、水文地质等条件综合研 究的基础上，总结煤矿突水的内在机理，提出导致煤矿突水的主控要素， 并转化为灾害发生的监测预警指标体系，应用突水预兆信息原位拾取传感 技术、突水因素适时检测技术、突水因素远程监控技术和人工智能判别技 术，建立矿井水害预警的传感***、数据采集、发射***、接收***、数 据处理***、结果显示***等，建造突水预测人工智能专家***，通过工 业性试验完成***现场总线技术及***的集成与示范，且***既能独立运 行又能以总线或协议形式与矿井监测监控***联网运行。

实施例二

如图4-5所示，本实施例选择水文地质类型复杂的彬长矿区亭南煤矿 为研究对象，建立亭南煤矿水害预警预报***，来说明一种煤矿水害通用 预报预警***的关键技术，具体步骤包括：

亭南矿水害防治基本情况

矿井在建设及生产过程中未发生过重大突水事故，仅出现大、小出水 点12处，其中30m3/h以上的出水点9处，占75％。最大出水发生在2017 年6月8日，305工作面最大出水量868.0m3/h，主要充水水源为白垩系洛 河组含水层和自身老空区积水，主要充水通道为导水裂缝带和封闭不良钻 孔，主要水害类型为顶板水害和老空水害，对矿井生产有一定影响。2015～ 2017年矿井发生30m3/h以上的突水2次，最大突水868.0m3/h。二盘区 207工作面的涌水量呈现整体增加趋势，有4次比较明显的突增，图4为 207工作面涌水量与微震事件关系曲线图。

亭南煤矿水害预报预警***

预警***的建设紧密切合矿井开采实际，基于矿井水害机理和防治水 工作需求，设计了水情监测指标体系和水害预警体系，在此基础上配套完 善硬件监测设备，搭建基于大数据分析的综合预警平台。如图5所示，主 要模块包括：

硬件***

将地面水文动态监测单元、井下水情环境监测单元以及采掘工作面参 数动态监测单元集成，构成具有网络结构的硬件***，所采集信息传输至 软件控制***，建立水情信息管理数据库，经数学模拟等仿真模拟处理， 应用人工智能技术由专家***设置测点警戒范围，进行水害信息临界辨识， 当监测数据越限时，通过声音、屏幕凸显以及手机短信等不同方式进行预 警。

通信网络

地面水文监测单元借用GSM/GPRS国家公网与硬件***中心主机通信。 GSM网络覆盖范围均可应用。井下水情环境监测单元以及采掘工作面参数 动态监测单元与硬件***中心主机的通信网络，采用基于现场工业控制总 线CAN技术构成的数字通信网络，其传输介质和瓦斯监测使用监控电缆相 同。

地面水文动态监测单元

该单元包括地面钻孔水位和河(沟、渠)水位(流量)监测两部分。

1)地面钻孔水位监测

将地面钻孔编号，采用地面无线监测方式。分站、传感器、电源置于 井下安全保护罩内并与钻孔密封连接。液位传感器置入钻孔水位以下，量 程可根据历年变化范围选取。

2)河(沟、渠)水位(流量)监测

河(沟、渠)水位测量采用液位传感器或超声波传感器，将河(沟、 渠)水位变化转换成电信号，由分站内置计算机控制进行A/D模数转换、 数据采集，并依据流量与河(沟、渠)水位的函数关系，对数据进行计算、 处理，显示流量。

(4)井下水情环境监测单元

该单元包括井下钻孔水位(水压)、排水***和井下环境状况变化监测 三部分。

1)排水***管道流量监测

采用电磁流量传感器用法兰与被测管道连接，分站设在测点附近，交 流127VAC供电。管道流量的实时监测通过井下有线方式通信网络由*** 控制实现数据上传、存储、显示、网络发布。

2)排水***水仓水位监测

井下主泵房水仓、盘区泵房水仓、工作面等临时水仓的水位监测，采 用压阻液位或超声波液位传感器，有线方式传输信号。分站、传感器及量 程范围根据现场实地情况选取、布置、安装。

3)井下明渠流量监测

明渠流量监测是采用液位传感器或超声波传感器将量水槽水位变化转 换成电信号，由井下分站内置计算机控制进行A/D模数转换、数据采集， 并依据流量与量水槽水位的函数关系，对该数据进行计算、处理，显示流 量。设备采用交流127VAC供电。

4)井下钻孔水位(水压)监测

采用压力传感器，分站、传感器置于井下安全密封保护罩内，设备均 采用交流127VAC供电，有线方式传输信号。

5)采掘环境信息综合监测

采掘影响的空间环境信息有时非常重要，其监测指标包括：工作面温 度、湿度、空气质量信息；瓦斯突出、动力现象信息；顶底板来压、矿震 信息；突水征兆信息等。上述信息采集、传输纳入***中，经过专家*** 分析处理，为预警决策提供依据。

6)有效隔水层距离ΔL监测

亭南煤矿工作面四周的有效隔水层间距通过微震监测***反演获取， 根据微震***监测原理可知，围岩突水通道微裂隙形成时，会产生弹性波， 这些弹性波可被安装在有效范围内的传感器实时接收，通过反演分析传感 器实时数据可得微破裂发生的“时空强”三要素，即时刻、位置和性质， 从而确定工作面四周导水通道发育的实时位置，三维坐标转换后，可计算 出有效隔水层距离ΔL实时值。

预测预报与风险预警***

从理论上讲，水害风险监测预警***包含两个层面的科学问题，一个 是要实现预警就必须在现有信息基础上推测未来，即预测；二是要实现智 能监测和智能预警，也需要智能相关的理论支撑。

(1)确定性理论预测

用确定性理论表述矿井水的行为，必须探究矿井水害致灾机理，机理 明晰后才可能用数学的本构关系表述，进而预测未来行为。从目前科学技 术发展程度来看，能够或者有可能查清致灾机理的，仍然是特定条件的致 灾机理，并非所有矿井水灾都能给定致灾机理。以目前理论上较为成熟的 底板水突水机理为例，来说明研究方法。

这方面，依据前述典型突水模式，建立地质体的本构模型，大型数字 化离散化求解模型，依据给定预警阈值，可以发出不同级别预警。

(2)非确定性理论预测

由于地质条件的复杂性和采矿活动的不规则性，矿井突水的确定性表 述所能考虑的有限信息，远未达到精准预测的要求。就目前的科技水平， 并非所有突水事故都可以弄清其中的发生发展机理，也绝非所有开采条件 下岩体结构中水流状态都可以本构关系精确描述，因此，可以另辟蹊径， 不强求本构关系，借助“大数据、云计算、物联网”技术，通过大量感知 信息，找寻数据的内在规律，据此推断未来，从而实现预测预警。

按照不同的指标体系采集和感知信息，选择合适数学方法，建立评价 和预测模型；评价模型多使用聚类分析、判断分析等手段实现。单一指标 水害分析模型主要包括灰色理论预测模型、时间序列预测模型等；多指标 水害综合分析模型有模糊层次分析法、熵权法、可拓理论、组合赋权法、 主成分分析法预测模型、神经网络预测模型和深度机器学习模型等。

在数据流的传输处理过程中，***设计动态数据传入、数据预处理、 水害情景识别、水情监测现状评价、水情发展趋势评估、水害风险预警分 析与成果展示6大功能模块。

智能水害风险预警“一张图”

“一张图”是***监测指标动态和风险预警最终成果的展示平台。整 体设计基于现场数据监测一张网，综合利用地面地形、地质钻孔、井巷工 作面和排水***等资料，建立井上下全空间水害风险预警“一张图”。“一 张图”融合了无人机航拍数据、地形数据、地图数据、地质钻孔数据、井 巷数据等，真正实现了多源数据融合和空间联动分析。

在“一张图”***平台上，根据国家标准和行业规范建立矿图数据标 准，并基于GIS平台建立地图服务和协同服务，展示各个水文监测信息、 报警信息、监测点周边情况信息。以全矿井和工作面为不同维度，实现安 全生产过程中水情监测与水害风险动态预警的一体化管理。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并 不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内， 可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本 申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，包括数据监测子***、数据处理模块、水害风险动态分析子***、评价模型管理子***、阈值管理库、数据处理模块；

所述数据监测子***用于获取矿井数据；

所述数据处理模块包括数据仓库与应用层；

所述水害风险动态分析子***用于构建预警分析模型，根据所述矿井数据分析煤矿整体水害风险；

所述评价模型管理子***用于对所述预警分析模型进行管理；

所述阈值管理库用于根据所述煤矿整体水害风险设置风险阈值。

2.根据权利要求1所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述矿井数据包括实时检测数据与矿井静态数据，所述实时检测数据用于实时反映矿井水害实时的运行状态，所述矿井静态数据用于确定矿井所处的安全等级。

3.根据权利要求1所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述数据仓库利用大数据技术进行历史、实时数据的存储、加工和计算，并利用大数据算法进行实时计算和离线计算；

所述应用层采用微服务集群架构方式进行服务拆分和部署。

4.根据权利要求1所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述预警分析模型的类型包括基于单一动态指标风险评价模型和基于多元动态指标的风险评价模型、基于安全检查表评分法的静态指标风险评价模型、基于层次分析法的静态指标风险评价模型。

5.根据权利要求1所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述评价模型管理子***按照相关条件进行模型查询，显示所述预警分析模型的预测时长，并根据所述预测时长进行分类，所述相关条件包括但不限于模型类型、模型预警方向、模型名称。

6.根据权利要求5所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述评价模型管理子***将所述预警分析模型分为实时动态预测模型、中短期预测模型、长期预测模型；

所述实时动态预测模型包括灰色预测模型、傅里叶拟合模型；所述中短期预测模型包括相空间重构支持向量机组合模型、小波神经网络模型、季节性模型、小波支持向量机组合模型，所述长期预测模型包括指数平滑模型、决策树多元回归模型。

7.根据权利要求1所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述阈值管理库根据所述预警分析模型确定的动态风险预警权重；通过涌水量、水位、水温、降水量，针对不同风险等级设置阈值，同时支持分级设置。

8.根据权利要求7所述的煤矿水害通用预报预警***，其特征在于，所述阈值管理库的阈值设置包括降雨量预警等级划分、长观测孔水位预警等级划分、环境温度预警等级划分、矿井涌水量预警等级划分。

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