CN117114348A - 一种煤炭建设工程数字化交付分析管理*** - Google Patents
一种煤炭建设工程数字化交付分析管理*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及煤炭建设工程数字化交付技术领域，具体公开一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，该***包括：矿井区域划分模块、矿井防爆监测分析模块、云数据库、矿井防火监测分析模块和矿井安全交付分析模块；本发明通过构建目标矿井的三维信息模型，并分析目标矿井的防爆性能评估指数和防火设备的工作精准度，从而判断目标矿井能否进行交付，有效解决了当前通过防爆和防火两个层面进行交付安全测试中存在的局限性问题，保障了施工人员的安全，减少了事故发生的可能性，确保了煤炭建设工程的安全运行，同时为后续矿井开采项目的调整和改进提供了明确的方向，并且提高了矿井开采项目的开采效率和开采质量。
Description
技术领域
本发明涉及煤炭建设工程数字化交付技术领域，具体而言，涉及一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***。
背景技术
随着技术的不断发展，数字化交付在煤炭建设工程中的应用变得越来越重要，并成为行业发展的重要趋势，矿井开采作为煤炭建设工程的重要环节，为了保障矿井开采过程中的施工安全、降低事故风险、保护人员和资产的安全，需要对矿井开采工程交付时的安全进行测试。
现有的对矿井开采工程交付时的安全进行测试主要通过防爆和防火两个层面，很显然，在防爆和防火两个层面的安全测试还存在以下几个方面的问题：1、在防爆测试层面，未考虑目标矿井的监测子区域内监测点的位置偏移情况，使得目标矿井的防爆性能评估结果存在较大的差异性，进一步降低了目标矿井的防爆安全智能监测效果，致使无法精确了解目标矿井的防爆安全状态，进而给矿井开采人员的工作造成潜在安全风险，还会影响矿井的整体开采施工进度。
2、在防火测试层面，仅判断防火设备的工作响应是否正常，对其工作响应的及时性以及工作时长的精准度未考虑，从而无法保障防火设备的工作响应的及时性和工作时长的精准度，进而使得最终分析结果存在精准性不高以及合理性差等缺陷，降低了防火设备的运行可靠性。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，包括：矿井区域划分模块，用于将目标矿井按照预设的长度划分为各监测子区域，并构建目标矿井的三维信息模型，从而得到各监测子区域对应的三维信息模型。
矿井防爆监测分析模块，用于根据各监测子区域对应的三维信息模型，在各监测子区域对应煤炭***区域进行***测试，并监测各监测子区域对应的防爆状态指标信息，从而分析各监测子区域对应的位置偏移指数χi和区域状态评估指数δi，进而分析目标矿井的防爆性能评估指数其中，i表示监测子区域的编号，i＝1,2,...,n。
云数据库，用于存储目标矿井中各监测子区域对应的各监测点的初始位置。
矿井防火监测分析模块，用于采集各防火设备的使用时长和维修次数，并根据目标矿井的三维信息模型，得到目标矿井的中心点位置，在目标矿井的中心点位置进行着火测试，监测各次着火测试中各防火设备的工作性能信息，从而分析目标矿井中防火设备的工作精准度。
矿井安全交付分析模块，若目标矿井的防爆性能评估指数或者防火设备的工作精准度小于其设定值时，则判定目标矿井存在安全隐患，进而无法进行交付，反之，则判定目标矿井不存在安全隐患，可以进行交付。
具体地，所述防爆状态指标信息包括监测点信息和区域信息，所述监测点信息为各监测点的位置，所述区域信息为区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度。
具体地，所述分析各监测子区域对应的位置偏移指数，具体分析过程为：A1、从云数据库中提取目标矿井中各监测子区域对应的各监测点的初始位置，并将其带入对应监测子区域对应的三维信息模型中，得到各监测子区域对应的各监测点的初始位置坐标，记为其中，j表示监测点的编号，j＝1,2,...,m。
A2、从监测点信息中提取各监测子区域对应的各监测点的位置，并将其带入对应监测子区域对应的三维信息模型中，得到各监测子区域对应的各监测点的位置坐标，记为(xij,yij,zij)。
A3、计算各监测子区域对应的各监测点的位置偏移指数βij，其中，Δx′、Δy′和Δz′分别表示设定许可的x轴、y轴和z轴对应的位置偏移值。
A4、计算各监测子区域对应的位置偏移指数χi，其中，m表示监测点的数目。
具体地，所述分析各监测子区域对应的区域状态评估指数，具体分析过程为：B1、从区域信息中提取各监测子区域对应的区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度。
B2、将各监测子区域对应的区域裂缝数目记为εi。
B3、从各监测子区域对应的各裂缝的延伸长度中提取最大值，记为li。
B4、根据各监测子区域对应的三维信息模型，得到各监测子区域的区域面积，记为Si。
B5、计算各监测子区域对应的区域状态评估指数δi，其中，K1和l′分别表示设定参照的裂缝密集度和裂缝安全延伸长度，a1和a2分别表示设定的裂缝密集度和裂缝安全延展长度对应区域状态评估占比权重，e表示自然常数。
具体地，所述分析目标矿井的防爆性能评估指数，具体分析过程为：C1、计算各监测子区域对应的防爆性能评估指数 其中，χi和δi表示设定参照的位置偏移指数和区域状态评估指数，a3和a4分别表示设定的位置偏移指数和区域状态评估指数对应防爆性能评估占比权重。
C2、将各监测子区域对应的防爆性能评估指数与设定的防爆性能评估指数进行对比，若某监测子区域对应的防爆性能评估指数小于设定的防爆性能评估指数，则判定该监测子区域为危险子区域，统计目标矿井中危险子区域的数目，记为τ。
C3、从各监测子区域对应的防爆性能评估指数中提取最小值，记为
C4、计算目标矿井的防爆性能评估指数 其中，n表示监测子区域的数目，K2和/>分别表示设定参照的危险子区域数目占比和防爆性能评估指数，a5和a6分别表示设定的危险子区域数目占比和防爆性能评估指数对应防爆性能评估占比权重。
具体地，所述工作性能信息包括实际开始工作时间和实际工作时长。
具体地，所述分析目标矿井中防火设备的工作精准度，具体分析过程为：D1、从工作性能信息中提取各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和实际工作时长，据此计算各次着火测试中防火设备的工作精准度θr，其中，r表示着火测试的编号，r＝1,2,...,g。
D2、将各次着火测试中防火设备的工作精准度与设定参照的工作精准度进行作差，得到各次着火测试中防火设备的工作精准度偏差，并从中提取最大工作精准度偏差，记为Δθ大。
D3、从各次着火测试中防火设备的工作精准度中提取最大值和最小值，并分别记为θ大和θ小。
D4、计算目标矿井中防火设备的工作精准度ω，其中，Δθ′和Δθ″分别表示设定参照的工作精准度偏差和工作精准度极值偏差，a7和a8分别表示设定的工作精准度偏差和工作精准度极值偏差对应工作精准度评估占比权重。
具体地，所述计算各次着火测试中防火设备的工作精准度，具体计算过程为：E1、从目标矿井的三维信息模型中提取各次着火测试中各防火设备的显示开始工作时间和显示工作时长。
E2、根据各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和显示开始工作时间，计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度
E3、将各次着火测试中各防火设备的实际工作时长和显示工作时长分别记为和/>其中，p表示防火设备的编号，p＝1,2,...,q。
E4、计算各次着火测试中防火设备的工作时长精准度 其中，q表示防火设备的数目，ΔT表示设定参照的工作时长偏差。
E5、根据各防火设备的使用时长和维修次数，设定防火设备的工作精准度影响因子λ。
E6、计算各次着火测试中防火设备的工作精准度θr，其中，b1和b2分别表示设定的工作响应时长精准度和工作时长精准度对应工作精准度评估占比权重。
具体地，所述计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度，具体计算过程为：F1、将各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和显示开始工作时间进行对比，得到各次着火测试中各防火设备的工作响应时长。
F2、将各次着火测试中各防火设备的工作响应时长与设定参照的工作响应时长进行对比，若某次着火测试中某防火设备的工作响应时长小于或者等于设定参照的工作响应时长，则判定该防火设备为精准响应设备，统计各次着火测试中精准响应设备数目，记为σr。
F3、将各次着火测试中各防火设备的工作响应时长进行均值计算，得到各次着火测试中防火设备的平均工作响应时长，记为
F4、计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度 其中，K3和T′分别表示设定参照的精准响应设备数目占比和工作响应时长，b3和b4分别表示设定的精准响应设备数目占比和工作响应时长对应工作响应时长精准度评估占比权重。
相较于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：(1)本发明通过构建目标矿井的三维信息模型，并分析目标矿井的防爆性能评估指数和防火设备的工作精准度，从而判断目标矿井是否存在安全隐患，能否进行交付，有效解决了当前通过防爆和防火两个层面进行交付安全测试中存在的局限性问题，实现了目标矿井的交付安全的多角度和多层面的分析，保障了施工人员的安全，减少了事故发生的可能性，确保了煤炭建设工程的安全运行，同时为后续矿井开采项目的调整和改进提供了方向，提高了矿井开采项目的开采效率和开采质量。
(2)本发明通过根据各监测点的位置以及区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度，分析各监测子区域对应的位置偏移指数和区域状态评估指数，从而分析目标矿井的防爆性能评估指数，最大程度上降低了目标矿井的防爆性能评估结果的差异性，进一步提高了目标矿井的防爆安全智能监测效果，精确地了解了目标矿井的防爆安全状态，进而降低了矿井开采人员在工作中的安全风险，同时降低了对矿井的整体开采施工进度的影响。
(3)本发明通过设定多组着火测试，并监测各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和实际工作时长，同时结合各次着火测试中各防火设备的显示开始工作时间和显示工作时长，分析目标矿井中防火设备的工作精准度，提高了目标矿井的防火测试结果确认的可信度和说服力，保障了防火设备的工作响应的及时性和工作时长的精准度，从而提高了最终分析结果的精准性和合理性，并且提高了目标矿井中防火设备的运行可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明***模块结构连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供了一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，包括：矿井区域划分模块、矿井防爆监测分析模块、云数据库、矿井防火监测分析模块和矿井安全交付分析模块。
所述矿井防爆监测分析模块和矿井防火监测分析模块均与矿井区域划分模块相连，矿井防爆监测分析模块和矿井防火监测分析模块均与矿井安全交付分析模块相连，矿井防爆监测分析模块与云数据库相连。
所述矿井区域划分模块，用于将目标矿井按照预设的长度划分为各监测子区域，并构建目标矿井的三维信息模型，从而得到各监测子区域对应的三维信息模型。
所述矿井防爆监测分析模块，用于根据各监测子区域对应的三维信息模型，在各监测子区域对应煤炭***区域进行***测试，并监测各监测子区域对应的防爆状态指标信息，从而分析各监测子区域对应的位置偏移指数χi和区域状态评估指数δi，进而分析目标矿井的防爆性能评估指数其中，i表示监测子区域的编号，i＝1,2,...,n。
在本发明具体实施例中，所述防爆状态指标信息包括监测点信息和区域信息，所述监测点信息为各监测点的位置，所述区域信息为区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度。
需要说明的是，所述各监测点的位置通过GPS定位仪监测得到，所述区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度通过安置在各监测子区域内的摄像头监测得到。
在本发明具体实施例中，所述分析各监测子区域对应的位置偏移指数，具体分析过程为：A1、从云数据库中提取目标矿井中各监测子区域对应的各监测点的初始位置，并将其带入对应监测子区域对应的三维信息模型中，得到各监测子区域对应的各监测点的初始位置坐标，记为其中，j表示监测点的编号，j＝1,2,...,m。
A2、从监测点信息中提取各监测子区域对应的各监测点的位置，并将其带入对应监测子区域对应的三维信息模型中，得到各监测子区域对应的各监测点的位置坐标，记为(xij,yij,zij)。
A3、计算各监测子区域对应的各监测点的位置偏移指数βij，其中，Δx′、Δy′和Δz′分别表示设定许可的x轴、y轴和z轴对应的位置偏移值。
A4、计算各监测子区域对应的位置偏移指数χi，其中，m表示监测点的数目。
在本发明具体实施例中，所述分析各监测子区域对应的区域状态评估指数，具体分析过程为：B1、从区域信息中提取各监测子区域对应的区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度。
B2、将各监测子区域对应的区域裂缝数目记为εi。
B3、从各监测子区域对应的各裂缝的延伸长度中提取最大值，记为li。
B4、根据各监测子区域对应的三维信息模型，得到各监测子区域的区域面积，记为Si。
B5、计算各监测子区域对应的区域状态评估指数δi，其中，K1和l′分别表示设定参照的裂缝密集度和裂缝安全延伸长度，a1和a2分别表示设定的裂缝密集度和裂缝安全延展长度对应区域状态评估占比权重，e表示自然常数。
在本发明具体实施例中，所述分析目标矿井的防爆性能评估指数，具体分析过程为：C1、计算各监测子区域对应的防爆性能评估指数 其中，χi和δi表示设定参照的位置偏移指数和区域状态评估指数，a3和a4分别表示设定的位置偏移指数和区域状态评估指数对应防爆性能评估占比权重。
C2、将各监测子区域对应的防爆性能评估指数与设定的防爆性能评估指数进行对比，若某监测子区域对应的防爆性能评估指数小于设定的防爆性能评估指数，则判定该监测子区域为危险子区域，统计目标矿井中危险子区域的数目，记为τ。
C3、从各监测子区域对应的防爆性能评估指数中提取最小值，记为
C4、计算目标矿井的防爆性能评估指数 其中，n表示监测子区域的数目，K2和/>分别表示设定参照的危险子区域数目占比和防爆性能评估指数，a5和a6分别表示设定的危险子区域数目占比和防爆性能评估指数对应防爆性能评估占比权重。
本发明实施例通过根据各监测点的位置以及区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度，分析各监测子区域对应的位置偏移指数和区域状态评估指数，从而分析目标矿井的防爆性能评估指数，最大程度上降低了目标矿井的防爆性能评估结果的差异性，进一步提高了目标矿井的防爆安全智能监测效果，精确地了解了目标矿井的防爆安全状态，进而降低了矿井开采人员在工作中的安全风险，同时降低了对矿井的整体开采施工进度的影响。
所述云数据库，用于存储目标矿井中各监测子区域对应的各监测点的初始位置。
所述矿井防火监测分析模块，用于采集各防火设备的使用时长和维修次数，并根据目标矿井的三维信息模型，得到目标矿井的中心点位置，在目标矿井的中心点位置进行着火测试，监测各次着火测试中各防火设备的工作性能信息，从而分析目标矿井中防火设备的工作精准度。
在本发明具体实施例中，所述工作性能信息包括实际开始工作时间和实际工作时长。
在一个具体实施例中，所述防火设备包括但不局限于报警设备、喷淋设备和排烟设备，所述报警设备的实际开始工作时间和实际工作时长是指实际开始报警时间和实际报警时长，所述喷淋设备的实际开始工作时间和实际工作时长是指实际开始喷淋时间和实际喷淋时长，所述排烟设备的实际开始工作时间和实际工作时长是指实际开始排烟时间和实际排烟时长。
需要说明的是，所述各防火设备的使用时长、维修次数以及实际开始工作时间和实际工作时长均从目标矿井的防火设备管理后台采集得到。
在本发明具体实施例中，所述分析目标矿井中防火设备的工作精准度，具体分析过程为：D1、从工作性能信息中提取各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和实际工作时长，据此计算各次着火测试中防火设备的工作精准度θr，其中，r表示着火测试的编号，r＝1,2,...,g。
在本发明具体实施例中，所述计算各次着火测试中防火设备的工作精准度，具体计算过程为：E1、从目标矿井的三维信息模型中提取各次着火测试中各防火设备的显示开始工作时间和显示工作时长。
E2、根据各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和显示开始工作时间，计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度
在本发明具体实施例中，所述计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度，具体计算过程为：F1、将各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和显示开始工作时间进行对比，得到各次着火测试中各防火设备的工作响应时长。
F2、将各次着火测试中各防火设备的工作响应时长与设定参照的工作响应时长进行对比，若某次着火测试中某防火设备的工作响应时长小于或者等于设定参照的工作响应时长，则判定该防火设备为精准响应设备，统计各次着火测试中精准响应设备数目，记为σr。
F3、将各次着火测试中各防火设备的工作响应时长进行均值计算，得到各次着火测试中防火设备的平均工作响应时长，记为
F4、计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度 其中，K3和T′分别表示设定参照的精准响应设备数目占比和工作响应时长，b3和b4分别表示设定的精准响应设备数目占比和工作响应时长对应工作响应时长精准度评估占比权重。
E3、将各次着火测试中各防火设备的实际工作时长和显示工作时长分别记为和/>其中，p表示防火设备的编号，p＝1,2,...,q。
E4、计算各次着火测试中防火设备的工作时长精准度 其中，q表示防火设备的数目，ΔT表示设定参照的工作时长偏差。
E5、根据各防火设备的使用时长和维修次数，设定防火设备的工作精准度影响因子λ。
需要说明的是，所述设定防火设备的工作精准度影响因子，具体设定过程为：G1、将各防火设备的使用时长和维修次数分别记为和τp。
G2、设定防火设备的工作精准度影响因子λ，其中，T′使和τ′分别表示设定参照的使用时长和维修次数，c1和c2分别表示设定的使用时长和维修次数对应工作精准度影响因子评估占比权重。
E6、计算各次着火测试中防火设备的工作精准度θr，其中，b1和b2分别表示设定的工作响应时长精准度和工作时长精准度对应工作精准度评估占比权重。
D2、将各次着火测试中防火设备的工作精准度与设定参照的工作精准度进行作差，得到各次着火测试中防火设备的工作精准度偏差，并从中提取最大工作精准度偏差，记为Δθ大。
D3、从各次着火测试中防火设备的工作精准度中提取最大值和最小值，并分别记为θ大和θ小。
D4、计算目标矿井中防火设备的工作精准度ω，其中，Δθ′和Δθ″分别表示设定参照的工作精准度偏差和工作精准度极值偏差，a7和a8分别表示设定的工作精准度偏差和工作精准度极值偏差对应工作精准度评估占比权重。
本发明实施例通过设定多组着火测试，并监测各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和实际工作时长，同时结合各次着火测试中各防火设备的显示开始工作时间和显示工作时长，分析目标矿井中防火设备的工作精准度，提高了目标矿井的防火测试结果确认的可信度和说服力，保障了防火设备的工作响应的及时性和工作时长的精准度，从而提高了最终分析结果的精准性和合理性，并且提高了目标矿井中防火设备的运行可靠性。
所述矿井安全交付分析模块，若目标矿井的防爆性能评估指数或者防火设备的工作精准度小于其设定值时，则判定目标矿井存在安全隐患，进而无法进行交付，反之，则判定目标矿井不存在安全隐患，可以进行交付。
本发明实施例通过构建目标矿井的三维信息模型，并分析目标矿井的防爆性能评估指数和防火设备的工作精准度，从而判断目标矿井是否存在安全隐患，能否进行交付，有效解决了当前通过防爆和防火两个层面进行交付安全测试中存在的局限性问题，实现了目标矿井的交付安全的多角度和多层面的分析，保障了施工人员的安全，减少了事故发生的可能性，确保了煤炭建设工程的安全运行，同时为后续矿井开采项目的调整和改进提供了方向，提高了矿井开采项目的开采效率和开采质量。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于，包括：
矿井区域划分模块，用于将目标矿井按照预设的长度划分为各监测子区域，并构建目标矿井的三维信息模型，从而得到各监测子区域对应的三维信息模型；
矿井防爆监测分析模块，用于根据各监测子区域对应的三维信息模型，在各监测子区域对应煤炭***区域进行***测试，并监测各监测子区域对应的防爆状态指标信息，从而分析各监测子区域对应的位置偏移指数χi和区域状态评估指数δi，进而分析目标矿井的防爆性能评估指数其中，i表示监测子区域的编号，i＝1,2,...,n；
云数据库，用于存储目标矿井中各监测子区域对应的各监测点的初始位置；
矿井防火监测分析模块，用于采集各防火设备的使用时长和维修次数，并根据目标矿井的三维信息模型，得到目标矿井的中心点位置，在目标矿井的中心点位置进行着火测试，监测各次着火测试中各防火设备的工作性能信息，从而分析目标矿井中防火设备的工作精准度；
矿井安全交付分析模块，若目标矿井的防爆性能评估指数或者防火设备的工作精准度小于其设定值时，则判定目标矿井存在安全隐患，进而无法进行交付，反之，则判定目标矿井不存在安全隐患，可以进行交付。
2.根据权利要求1所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述防爆状态指标信息包括监测点信息和区域信息，所述监测点信息为各监测点的位置，所述区域信息为区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度。
3.根据权利要求2所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述分析各监测子区域对应的位置偏移指数，具体分析过程为：
A1、从云数据库中提取目标矿井中各监测子区域对应的各监测点的初始位置，并将其带入对应监测子区域对应的三维信息模型中，得到各监测子区域对应的各监测点的初始位置坐标，记为其中，j表示监测点的编号，j＝1,2,...,m；
A2、从监测点信息中提取各监测子区域对应的各监测点的位置，并将其带入对应监测子区域对应的三维信息模型中，得到各监测子区域对应的各监测点的位置坐标，记为(xij,yij,zij)；
A3、计算各监测子区域对应的各监测点的位置偏移指数βij，其中，Δx′、Δy′和Δz′分别表示设定许可的x轴、y轴和z轴对应的位置偏移值；
A4、计算各监测子区域对应的位置偏移指数χi，其中，m表示监测点的数目。
4.根据权利要求2所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述分析各监测子区域对应的区域状态评估指数，具体分析过程为：
B1、从区域信息中提取各监测子区域对应的区域裂缝数目和各裂缝的延伸长度；
B2、将各监测子区域对应的区域裂缝数目记为εi；
B3、从各监测子区域对应的各裂缝的延伸长度中提取最大值，记为li；
B4、根据各监测子区域对应的三维信息模型，得到各监测子区域的区域面积，记为Si；
B5、计算各监测子区域对应的区域状态评估指数δi，其中，K1和l′分别表示设定参照的裂缝密集度和裂缝安全延伸长度，a1和a2分别表示设定的裂缝密集度和裂缝安全延展长度对应区域状态评估占比权重，e表示自然常数。
5.根据权利要求1所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述分析目标矿井的防爆性能评估指数，具体分析过程为：
C1、计算各监测子区域对应的防爆性能评估指数 其中，χi和δi表示设定参照的位置偏移指数和区域状态评估指数，a3和a4分别表示设定的位置偏移指数和区域状态评估指数对应防爆性能评估占比权重；
C2、将各监测子区域对应的防爆性能评估指数与设定的防爆性能评估指数进行对比，若某监测子区域对应的防爆性能评估指数小于设定的防爆性能评估指数，则判定该监测子区域为危险子区域，统计目标矿井中危险子区域的数目，记为τ；
C3、从各监测子区域对应的防爆性能评估指数中提取最小值，记为
C4、计算目标矿井的防爆性能评估指数 其中，n表示监测子区域的数目，K2和/>分别表示设定参照的危险子区域数目占比和防爆性能评估指数，a5和a6分别表示设定的危险子区域数目占比和防爆性能评估指数对应防爆性能评估占比权重。
6.根据权利要求4所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述工作性能信息包括实际开始工作时间和实际工作时长。
7.根据权利要求6所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述分析目标矿井中防火设备的工作精准度，具体分析过程为：
D1、从工作性能信息中提取各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和实际工作时长，据此计算各次着火测试中防火设备的工作精准度θr，其中，r表示着火测试的编号，r＝1,2,...,g；
D2、将各次着火测试中防火设备的工作精准度与设定参照的工作精准度进行作差，得到各次着火测试中防火设备的工作精准度偏差，并从中提取最大工作精准度偏差，记为Δθ大；
D3、从各次着火测试中防火设备的工作精准度中提取最大值和最小值，并分别记为θ大和θ小；
D4、计算目标矿井中防火设备的工作精准度ω，其中，Δθ′和Δθ″分别表示设定参照的工作精准度偏差和工作精准度极值偏差，a7和a8分别表示设定的工作精准度偏差和工作精准度极值偏差对应工作精准度评估占比权重。
8.根据权利要求7所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述计算各次着火测试中防火设备的工作精准度，具体计算过程为：
E1、从目标矿井的三维信息模型中提取各次着火测试中各防火设备的显示开始工作时间和显示工作时长；
E2、根据各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和显示开始工作时间，计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度
E3、将各次着火测试中各防火设备的实际工作时长和显示工作时长分别记为和其中，p表示防火设备的编号，p＝1,2,...,q；
E4、计算各次着火测试中防火设备的工作时长精准度 其中，q表示防火设备的数目，ΔT表示设定参照的工作时长偏差；
E5、根据各防火设备的使用时长和维修次数，设定防火设备的工作精准度影响因子λ；
E6、计算各次着火测试中防火设备的工作精准度θr，
其中，b1和b2分别表示设定的工作响应时长精准度和工作时长精准度对应工作精准度评估占比权重。
9.根据权利要求8所述的一种煤炭建设工程数字化交付分析管理***，其特征在于：所述计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度，具体计算过程为：
F1、将各次着火测试中各防火设备的实际开始工作时间和显示开始工作时间进行对比，得到各次着火测试中各防火设备的工作响应时长；
F2、将各次着火测试中各防火设备的工作响应时长与设定参照的工作响应时长进行对比，若某次着火测试中某防火设备的工作响应时长小于或者等于设定参照的工作响应时长，则判定该防火设备为精准响应设备，统计各次着火测试中精准响应设备数目，记为σr；
F3、将各次着火测试中各防火设备的工作响应时长进行均值计算，得到各次着火测试中防火设备的平均工作响应时长，记为
F4、计算各次着火测试中防火设备的工作响应时长精准度 其中，K3和T′分别表示设定参照的精准响应设备数目占比和工作响应时长，b3和b4分别表示设定的精准响应设备数目占比和工作响应时长对应工作响应时长精准度评估占比权重。/>
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