CN116307644A - 一种矿用本安型数据分析展示报警终端及使用方法 - Google Patents

一种矿用本安型数据分析展示报警终端及使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人员管理技术领域，公开了一种矿用本安型数据分析展示报警终端及使用方法，其中一种矿用本安型数据分析展示报警终端包括：人员管理模块，其用于存储人员信息；数据终端，其用于采集巷道顶板的运行参数；服务器，其用于处理数据，生成人员派出策略；并将数据处理结果发送到显示模块和人员终端；人员终端，其用于接收服务器的数据处理结果；本发明通过综合性的计算模型来对当前的巷道顶板的运行状态进行计算判断，充分考虑了巷道顶板之间的潜在联系，能够通过派出人员消除潜在隐患。

Description

一种矿用本安型数据分析展示报警终端及使用方法
技术领域
本发明涉及人员管理技术领域，更具体地说，它涉及一种矿用本安型数据分析展示报警终端及使用方法。
背景技术
现有技术中的矿用数据分析展示报警一体化平台对于矿道安全维护人员的管理策略是根据设置的阈值判断巷道顶板的运行参数是否异常来排出运维人员；但是巷道顶板之间可能存在未知的联系，无法通过运行参数直接体现，只能通过提高定期巡逻的频率来降低运维人员排出策略存在的误差造成的影响。
发明内容
本发明提供一种矿用本安型数据分析展示报警终端，解决相关技术中仅依靠运行参数对照阈值来派出运维人员无法消除潜在隐患的技术问题。
本发明提供了一种矿用本安型数据分析展示报警终端，包括：人员管理模块，其用于存储人员信息；数据终端，其用于采集巷道顶板的运行参数；服务器，其用于处理数据；人员终端，其用于接收服务器的数据处理结果；服务器包括：
计算模型生成模块，其用于生成计算模型，计算模型包括第一层、第二层和第三层；其中第一层包括5N个第一节点，其中第5i-4、5i-3、5i-2、5i-1、5i-0个第一节点分别代表第i个数据终点的第一事件、第二事件、第三事件、第***、第五事件，其中i≤N；第二层包括N-1个第二节点，每个第二节点对应一个第六事件；
Figure SMS_1
表示第i-1个第二节点的第六事件；第三层包括N个第三节点，每个第三节点对应于一个第七事件；/>
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表示第i个第三节点的第七事件；训练模块，其基于历史数据训练计算模型；
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，则确定第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板不存在联动，否则确定第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板存在联动；
人员行动管理模块，其基于计算执行模块计算判断的结果来生成人员派出策略。
进一步地，数据终端设有多个，一个数据终端用于采集一个巷道顶板的运行参数；
巷道顶板的运行参数包括：锚杆应力、锚索应力、顶底板移近量、钻孔应力、钻孔水平倾角。
进一步地，一种矿用本安型数据分析展示报警终端还包括：数据采集分站，其用于与数据终端和人员终端进行通信；
数据传输分站，其用于与数据采集分站和服务器进行通信；
显示模块，其与数据传输分站和服务器通信连接，用于显示巷道顶板的运行参数和服务器的处理结果。
进一步地，一种矿用本安型数据分析展示报警终端还包括：历史数据处理模块，其基于历史数据生成第一历史数据集；当前数据处理模块，其基于当前的巷道顶板的运行参数生成当前数据集；第一数据处理模块，其用于计算第一历史数据集与当前数据集的局部相似度；第二数据处理模块，其用于提取与当前数据集的局部相似度大于设定的局部相似度阈值的第一历史数据集；第三数据处理模块，其用于将第二数据处理模块提取的第一历史数据集与第二子集的巷道节点进行映射；第一历史数据集包括两个以上的巷道顶板的运行参数，第一历史数据集中存在一个以上的巷道顶板的运行状态是需要派遣人员前往查看的，第一历史数据集中的巷道顶板是存在相邻关系的。
进一步地，局部相似度的计算方法包括：
步骤101，遍历第一历史数据集的巷道节点的数量；
步骤102，基于当前数据集生成一个以上的第一子集，第一子集的巷道节点是连续的，并且第一子集的巷道节点的数量与第一历史数据集的巷道节点的数量相同；
步骤103，计算第一历史数据集与生成的第一子集的第一相似度；
步骤104，提取与第一历史数据集的第一相似度最大的第一子集作为第二子集，并将第二子集与第一历史数据集的第一相似度作为第一历史数据集与当前数据集的局部相似度。
进一步地，计算第一相似度
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的公式：
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表示第一历史数据集的第a个巷道节点的第c个运行参数，/>
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进一步地，
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分别表示第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件，其中第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件分别关联锚杆应力、锚索应力、顶底板移近量、钻孔应力、钻孔水平倾角；
第六事件表示为
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表示第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板不存在联动；
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表示第i个数据终端对应的巷道顶板不需要派遣人员前往查看；
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表示第i个数据终端对应的巷道顶板需要派遣人员前往查看。
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进一步地，对于一个被判断为需要查看的巷道顶板，需要对其派出的人员的人数
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通过以下公式进行计算：
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表示与第s个巷道顶板存在直接联动或间接联动的巷道顶板的数量，/>
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表示与第s个巷道顶板存在直接联动或间接联动的巷道顶板中被判断为需要查看的数量。
本发明提供了一种矿用本安型数据分析方法，应用上述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端执行以下步骤：
步骤201，基于历史数据生成第一历史数据集；
步骤201，基于当前的巷道顶板的运行参数生成当前数据集；
步骤203，计算第一历史数据集与当前数据集的局部相似度；
步骤204，提取与当前数据集的局部相似度大于设定的局部相似度阈值的第一历史数据集，将提取的第一历史数据集与第二子集的巷道节点进行映射；
步骤205，生成计算模型并对其进行训练；
步骤206，基于当前的数据终端采集的数据计算判断巷道顶板是否存在联动以及巷道顶板是否需要查看；
步骤207，基于计算判断的结果生成人员派出策略。
本发明的有益效果在于：
本发明通过综合性的计算模型来对当前的巷道顶板的运行状态进行计算判断，充分考虑了巷道顶板之间的潜在联系，能够通过派出人员消除潜在隐患。
附图说明
图1是本发明的一种矿用本安型数据分析展示报警终端的模块示意图；
图2是本发明的服务器的模块示意图；
图3是本发明的局部相似度的计算方法的流程图；
图4是本发明的一种矿用本安型数据分析方法的流程图。
图中：人员管理模块101，数据终端102，数据采集分站103，数据传输分站104，服务器105，显示模块106，人员终端107，历史数据处理模块1051，当前数据处理模块1052，第一数据处理模块1053，第二数据处理模块1054，第三数据处理模块1055，计算模型生成模块1056，训练模块1057，计算执行模块1058，人员行动管理模块1059。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
如图1-图3所示，一种矿用本安型数据分析展示报警终端，包括：
人员管理模块101，其用于存储人员信息，人员信息包括人员ID以及与人员ID关联的人员终端107的ID；
数据终端102，其用于采集一个巷道顶板的运行参数；
数据终端102设有多个，一个数据终端102用于采集一个巷道顶板的运行参数；
巷道顶板的运行参数包括：锚杆应力、锚索应力、顶底板移近量、钻孔应力、钻孔水平倾角；
数据终端102连接用于采集巷道顶板运行参数的传感器，其能够基于传感器类型对运行参数进行分类并标记；
数据采集分站103，其用于与数据终端102和人员终端107进行通信；
数据传输分站104，其用于与数据采集分站103和服务器105进行通信；
服务器105，其用于处理数据，并将数据处理结果发送到显示模块106和人员终端107；
由于人员可能位于井下工作，其人员终端107无法直接与服务器105进行通信，服务器105将数据处理结果发送到显示模块106和人员终端107可以是通过数据传输分站104和数据采集分站103传递的；
显示模块106，其与数据传输分站104和服务器105通信连接，用于显示巷道顶板的运行参数和服务器105的处理结果；
人员终端107，其用于接收服务器105的数据处理结果；
服务器105包括：
历史数据处理模块1051，其基于历史数据生成第一历史数据集，第一历史数据集包括两个以上的巷道顶板的运行参数，第一历史数据集中存在一个以上的巷道顶板的运行状态是需要派遣人员前往查看的，第一历史数据集中的巷道顶板是存在相邻关系的，也即第一历史数据集中不存在这样一个巷道顶板，该巷道顶板与同一第一历史数据集中的其他巷道顶板之间不存在位置上的相邻关系；
当前数据处理模块1052，其基于当前的巷道顶板的运行参数生成当前数据集；
当前数据集和第一历史数据集相同，均为一个巷道顶板生成一个巷道节点，一个巷道节点的数据对应于一个巷道顶板的运行参数；
对于巷道结构复杂的情况，可以适应的进行预处理，基于一条巷道的巷道顶板的数据生成一个当前数据集，对每条巷道逐个的进行分析；
第一数据处理模块1053，其用于计算第一历史数据集与当前数据集的局部相似度，局部相似度的计算方法包括：
步骤101，遍历第一历史数据集的巷道节点的数量；
步骤102，基于当前数据集生成一个以上的第一子集，第一子集的巷道节点是连续的，并且第一子集的巷道节点的数量与第一历史数据集的巷道节点的数量相同；
步骤103，计算第一历史数据集与生成的第一子集的第一相似度；
步骤104，提取与第一历史数据集的第一相似度最大的第一子集作为第二子集，并将第二子集与第一历史数据集的第一相似度作为第一历史数据集与当前数据集的局部相似度；
第一相似度可以采用常规的相似度度量的方式进行计算，本实施例提供一种计算第一相似度
Figure SMS_80
的公式：
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其中，
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表示第一子集的第a个巷道节点的第c个运行参数，b表示第一历史数据集的巷道节点的总数量（第一历史数据集和第一子集的巷道节点的数量相同），d表示巷道节点的运行参数的数量；
第二数据处理模块1054，其用于提取与当前数据集的局部相似度大于设定的局部相似度阈值的第一历史数据集；
第三数据处理模块1055，其用于将第二数据处理模块1054提取的第一历史数据集与第二子集的巷道节点进行映射；作为一种映射的具体方式，当前数据集的巷道节点进行连续的编号，第二子集的巷道节点使用与当前数据集的巷道节点相同的编号，第一历史数据集中与第二子集的巷道节点按照顺序一一映射，并且对第一历史数据集中的巷道节点标记与其映射的第二子集相同的编号；
计算模型生成模块1056，其用于生成计算模型，计算模型包括第一层、第二层和第三层；
其中第一层包括5N个第一节点，其中5i-4、5i-3、5i-2、5i-1、5i-0，i≥1，且i≤N；
其中第5i-4个第一节点代表第i个数据终端102的第一事件、5i-3个第一节点代表第i个数据终端102的第二事件、5i-2个第一节点代表第i个数据终端102的第三事件、5i-1个第一节点代表第i个数据终端102的第***、5i-0个第一节点代表第i个数据终端102的第五事件；
例如i=1时，5i-4=1、5i-3=2、5i-2=3、5i-1=4、5i-0=5，因此第1、2、3、4、5个第一节点分别代表第一个数据终端102的第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件；
在本发明的一个实施例中，
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分别表示第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件，其中第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件分别关联锚杆应力、锚索应力、顶底板移近量、钻孔应力、钻孔水平倾角；
例如当锚杆应力小于或等于设定的第一锚杆应力阈值时
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第一层的第一节点的编号与当前数据集的巷道节点的编号对应；
第二层包括N-1个第二节点，每个第二节点对应一个第六事件；
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表示第i-1个第二节点的第六事件；
第六事件表示为
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，/>
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的取值为0或1；
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表示第i-1个数据终端102与第i个数据终端102对应的巷道顶板不存在联动；
Figure SMS_108
表示第i-1个数据终端102与第i个数据终端102对应的巷道顶板存在联动；
第三层包括N个第三节点，每个第三节点对应于一个第七事件；
第七事件表示为
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，/>
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的取值为0或1；
Figure SMS_111
表示第i个数据终端102对应的巷道顶板不需要派遣人员前往查看；
Figure SMS_112
表示第i个数据终端102对应的巷道顶板需要派遣人员前往查看；
训练模块1057，其基于历史数据训练计算模型；
训练计算模型的训练集包含第二数据处理模块1054提取的第一历史数据集；
计算执行模块1058，其基于当前的数据终端102采集的数据生成计算模型中
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，则确定第i-1个数据终端102与第i个数据终端102对应的巷道顶板不存在联动，否则确定第i-1个数据终端102与第i个数据终端102对应的巷道顶板存在联动；
人员行动管理模块1059，其基于计算执行模块1058计算判断的结果来生成人员派出策略；
对于一个被判断为需要查看的巷道顶板，需要对其派出的人员的人数
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通过以下公式进行计算：
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表示与第s个巷道顶板存在直接联动或间接联动的巷道顶板的数量，/>
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表示与第s个巷道顶板存在直接联动或间接联动的巷道顶板中被判断为需要查看的数量。
服务器105基于生成的人员派出策略向对应的人员的人员终端107发送派出信息，派出信息包括该人员需要查看的巷道顶板的运行参数和位置信息。
服务器105将巷道顶板的运行参数、巷道顶板是否需要查看的判断结果、派出的人员的信息发送到显示模块106进行展示。
如图4所示，本实施例提供一种矿用本安型数据分析方法，应用上述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端执行以下步骤：
步骤201，基于历史数据生成第一历史数据集；
步骤201，基于当前的巷道顶板的运行参数生成当前数据集；
步骤203，计算第一历史数据集与当前数据集的局部相似度；
步骤204，提取与当前数据集的局部相似度大于设定的局部相似度阈值的第一历史数据集，将提取的第一历史数据集与第二子集的巷道节点进行映射；
步骤205，生成计算模型并对其进行训练；
步骤206，基于当前的数据终端采集的数据计算判断巷道顶板是否存在联动以及巷道顶板是否需要查看；
步骤207，基于计算判断的结果生成人员派出策略。
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。

Claims (10)

1.一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，包括：人员管理模块，其用于存储人员信息；数据终端，其用于采集巷道顶板的运行参数；服务器，其用于处理数据；人员终端，其用于接收服务器的数据处理结果；服务器包括：
计算模型生成模块，其用于生成计算模型，计算模型包括第一层、第二层和第三层；其中第一层包括5N个第一节点，其中第5i-4、5i-3、5i-2、5i-1、5i-0个第一节点分别代表第i个数据终点的第一事件、第二事件、第三事件、第***、第五事件，其中i≤N；第二层包括N-1个第二节点，每个第二节点对应一个第六事件；
Figure QLYQS_1
表示第i-1个第二节点的第六事件；第三层包括N个第三节点，每个第三节点对应于一个第七事件；/>
Figure QLYQS_2
表示第i个第三节点的第七事件；训练模块，其基于历史数据训练计算模型；
计算执行模块，其基于当前的数据终端采集的数据输入计算模型计算
Figure QLYQS_3
、
Figure QLYQS_4
和/>
Figure QLYQS_5
；
Figure QLYQS_7
和/>
Figure QLYQS_11
的计算公式如下：/>
Figure QLYQS_14
，其中，/>
Figure QLYQS_8
是/>
Figure QLYQS_10
的简化表示，/>
Figure QLYQS_13
表示
Figure QLYQS_16
、/>
Figure QLYQS_6
、/>
Figure QLYQS_9
、/>
Figure QLYQS_12
、/>
Figure QLYQS_15
的联合概率；
如果
Figure QLYQS_17
，且/>
Figure QLYQS_18
大于设定的第一观测阈值，则派遣人员前往第i个数据终端对应的巷道顶板查看；
Figure QLYQS_21
和/>
Figure QLYQS_24
的计算公式如下：/>
Figure QLYQS_25
，
Figure QLYQS_20
是/>
Figure QLYQS_23
的简化表示，/>
Figure QLYQS_26
表示/>
Figure QLYQS_27
、
Figure QLYQS_19
、/>
Figure QLYQS_22
的联合概率；
如果
Figure QLYQS_28
，则确定第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板不存在联动，否则确定第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板存在联动；
人员行动管理模块，其基于计算执行模块计算判断的结果来生成人员派出策略。
2.根据权利要求1所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，数据终端设有多个，一个数据终端用于采集一个巷道顶板的运行参数；
巷道顶板的运行参数包括：锚杆应力、锚索应力、顶底板移近量、钻孔应力、钻孔水平倾角。
3.根据权利要求1所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，还包括：数据采集分站，其用于与数据终端和人员终端进行通信；
数据传输分站，其用于与数据采集分站和服务器进行通信；
显示模块，其与数据传输分站和服务器通信连接，用于显示巷道顶板的运行参数和服务器的处理结果。
4.根据权利要求1所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，还包括：历史数据处理模块，其基于历史数据生成第一历史数据集；当前数据处理模块，其基于当前的巷道顶板的运行参数生成当前数据集；第一数据处理模块，其用于计算第一历史数据集与当前数据集的局部相似度；第二数据处理模块，其用于提取与当前数据集的局部相似度大于设定的局部相似度阈值的第一历史数据集；第三数据处理模块，其用于将第二数据处理模块提取的第一历史数据集与第二子集的巷道节点进行映射；第一历史数据集包括两个以上的巷道顶板的运行参数，第一历史数据集中存在一个以上的巷道顶板的运行状态是需要派遣人员前往查看的，第一历史数据集中的巷道顶板是存在相邻关系的。
5.根据权利要求4所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，局部相似度的计算方法包括：
步骤101，遍历第一历史数据集的巷道节点的数量；
步骤102，基于当前数据集生成一个以上的第一子集，第一子集的巷道节点是连续的，并且第一子集的巷道节点的数量与第一历史数据集的巷道节点的数量相同；
步骤103，计算第一历史数据集与生成的第一子集的第一相似度；
步骤104，提取与第一历史数据集的第一相似度最大的第一子集作为第二子集，并将第二子集与第一历史数据集的第一相似度作为第一历史数据集与当前数据集的局部相似度。
6.根据权利要求5所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，计算第一相似度
Figure QLYQS_29
的公式：
Figure QLYQS_30
其中，/>
Figure QLYQS_31
表示第一历史数据集的第a个巷道节点的第c个运行参数，/>
Figure QLYQS_32
表示第一子集的第a个巷道节点的第c个运行参数，b表示第一历史数据集的巷道节点的总数量，d表示巷道节点的运行参数的数量。
7.根据权利要求1所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，
Figure QLYQS_33
，/>
Figure QLYQS_34
，/>
Figure QLYQS_35
，/>
Figure QLYQS_36
，/>
Figure QLYQS_37
分别表示第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件，其中第一事件、第二事件、第三事件、第***和第五事件分别关联锚杆应力、锚索应力、顶底板移近量、钻孔应力、钻孔水平倾角；
第六事件表示为
Figure QLYQS_38
，/>
Figure QLYQS_39
的取值为0或1；
Figure QLYQS_40
表示第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板不存在联动；
Figure QLYQS_41
表示第i-1个数据终端与第i个数据终端对应的巷道顶板存在联动；
第七事件表示为
Figure QLYQS_42
，/>
Figure QLYQS_43
的取值为0或1；
Figure QLYQS_44
表示第i个数据终端对应的巷道顶板不需要派遣人员前往查看；
Figure QLYQS_45
表示第i个数据终端对应的巷道顶板需要派遣人员前往查看。
8.根据权利要求1所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，
Figure QLYQS_48
Figure QLYQS_52
Figure QLYQS_57
Figure QLYQS_49
其中，/>
Figure QLYQS_50
是/>
Figure QLYQS_53
的简化表示；/>
Figure QLYQS_55
是/>
Figure QLYQS_46
的简化表示；/>
Figure QLYQS_51
表示在/>
Figure QLYQS_54
和/>
Figure QLYQS_56
的条件下/>
Figure QLYQS_47
的概率；
Figure QLYQS_61
是/>
Figure QLYQS_62
的简化表示，/>
Figure QLYQS_68
是/>
Figure QLYQS_60
的简化表示，/>
Figure QLYQS_63
是在/>
Figure QLYQS_66
、/>
Figure QLYQS_71
、
Figure QLYQS_58
、/>
Figure QLYQS_65
的条件下/>
Figure QLYQS_69
的概率；/>
Figure QLYQS_72
是在/>
Figure QLYQS_59
、/>
Figure QLYQS_64
、/>
Figure QLYQS_67
的条件下/>
Figure QLYQS_70
的概率；
Figure QLYQS_73
是/>
Figure QLYQS_74
的简化表示。
9.根据权利要求1所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端，其特征在于，对于一个被判断为需要查看的巷道顶板，需要对其派出的人员的人数
Figure QLYQS_75
通过以下公式进行计算：
Figure QLYQS_76
其中/>
Figure QLYQS_77
表示第s个巷道顶板需要派出的人员的人数，/>
Figure QLYQS_78
表示与第s个巷道顶板存在直接联动或间接联动的巷道顶板的数量，/>
Figure QLYQS_79
表示与第s个巷道顶板存在直接联动或间接联动的巷道顶板中被判断为需要查看的数量。
10.一种矿用本安型数据分析方法，其特征在于，应用如权利要求1-9任一所述的一种矿用本安型数据分析展示报警终端执行以下步骤：
步骤201，基于历史数据生成第一历史数据集；
步骤201，基于当前的巷道顶板的运行参数生成当前数据集；
步骤203，计算第一历史数据集与当前数据集的局部相似度；
步骤204，提取与当前数据集的局部相似度大于设定的局部相似度阈值的第一历史数据集，将提取的第一历史数据集与第二子集的巷道节点进行映射；
步骤205，生成计算模型并对其进行训练；
步骤206，基于当前的数据终端采集的数据计算判断巷道顶板是否存在联动以及巷道顶板是否需要查看；
步骤207，基于计算判断的结果生成人员派出策略。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10356985A1 (de) * 2003-12-05 2005-07-07 Cooper Crouse-Hinds Gmbh Datenübertragungseinrichtung
US20120297090A1 (en) * 2011-05-18 2012-11-22 Manges Barbara J Network architecture for synchronized display
CN104533525A (zh) * 2014-12-22 2015-04-22 中国矿业大学(北京) 基于图像的煤矿掘进工作面煤与瓦斯突出报警方法
WO2019195490A1 (en) * 2018-04-03 2019-10-10 Aegex Technologies, Llc Intrinsically safe modular sensor devices and systems for use in hazardous locations
CN110439618A (zh) * 2019-08-16 2019-11-12 山东道宽智能科技有限公司 一种矿用光纤顶板动态监测与破碎治理***
CN110486091A (zh) * 2019-08-31 2019-11-22 河南迈凯恩信息科技有限公司 一种多网融合矿用无线物联网通讯***
CN111629070A (zh) * 2020-06-25 2020-09-04 安徽理工大学 一种基于视频联动的无极绳绞车应急处理***
CN114613103A (zh) * 2022-05-10 2022-06-10 广东阿尔创通信技术股份有限公司 基于大数据的报警定位处理方法及***

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10356985A1 (de) * 2003-12-05 2005-07-07 Cooper Crouse-Hinds Gmbh Datenübertragungseinrichtung
US20120297090A1 (en) * 2011-05-18 2012-11-22 Manges Barbara J Network architecture for synchronized display
CN104533525A (zh) * 2014-12-22 2015-04-22 中国矿业大学(北京) 基于图像的煤矿掘进工作面煤与瓦斯突出报警方法
WO2019195490A1 (en) * 2018-04-03 2019-10-10 Aegex Technologies, Llc Intrinsically safe modular sensor devices and systems for use in hazardous locations
CN110439618A (zh) * 2019-08-16 2019-11-12 山东道宽智能科技有限公司 一种矿用光纤顶板动态监测与破碎治理***
CN110486091A (zh) * 2019-08-31 2019-11-22 河南迈凯恩信息科技有限公司 一种多网融合矿用无线物联网通讯***
CN111629070A (zh) * 2020-06-25 2020-09-04 安徽理工大学 一种基于视频联动的无极绳绞车应急处理***
CN114613103A (zh) * 2022-05-10 2022-06-10 广东阿尔创通信技术股份有限公司 基于大数据的报警定位处理方法及***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杜刚;: "基于多***数据级融合的煤矿监测监控逻辑报警分析", 山西煤炭, no. 05, pages 18 - 26 *

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