摘要
本发明适用于煤矿开采安全监控技术领域,提供了一种煤矿井下的安全性预测方法及系统,该方法包括以下步骤:实时获取煤矿井下目标区域的环境数据和巷道几何参数;根据目标区域的氧气浓度、风速、巷道耗氧速率以及巷道几何参数,确定氧气浓度预测因子;根据目标区域的瓦斯浓度、风速、湿度以及巷道几何参数,确定瓦斯浓度预测因子;根据目标区域的煤尘浓度、煤尘沉积厚度、风速、湿度以及巷道几何参数,确定煤尘浓度预测因子;基于物理信息神经网络,构建爆炸风险预测模型;基于爆炸风险预测模型,对目标区域的安全性进行预测评估。本发明通过经物理信息神经网络构建的爆炸风险预测模型,结合多源环境因素,可以准确地预测评估煤矿井下的安全性。
技术关键词
安全性预测方法
瓦斯浓度预测
风险预测模型
氧气
因子
风速
参数
回风口
指数
速率
混合损失函数
安全监控技术
带时间
煤矿井下巷道
进风口
物理
分支
风量
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测试数据分析方法
指数
粒子群算法
射频系统
误码率
模板构建方法
因子
滑动时间窗
独立成分分析
分类准确率
水位动态监测
时序
贝叶斯概率网络
多传感器
非线性