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    • 論文
    主辦單位:煤炭科學研究總院出版傳媒集團、中國煤炭學會學術期刊工作委員會

    建立大數據驅動的瓦斯與煤自燃共生災害智能預警系統

    2021-10-08

      煤礦瓦斯與煤自燃共生災害演化、孕育過程伴生的數據信息具有顯著的海量或巨量特點,從海量數據信息中及時、準確、高效獲取災害演化狀態和特征,實現礦井瓦斯與煤自燃共生災害預警系統的深度智能化還需攻克許多理論和技術難題。

      

      近日,湖南科技大學施式亮教授團隊從大數據驅動的角度闡釋了瓦斯與煤自燃共生災害風險識別及預警過程中的數據特點和功能,搭建大數據驅動的瓦斯智能監控系統和煤自燃智能監控系統 相融合的共生災害智能化預警系統應用架構,并分析共生災害智能化預警系統的大數據獲取、集成、分析應用和預警等關鍵技術。成果以《大數據下瓦斯與煤自燃共生災害智能預警系統:數據特征、應用架構、關鍵技術》為題發表于《中國安全科學學報》2021年第9期。

      

      大數據驅動技術以數據庫中的海量數據為導向,結合實時過程跟蹤數據,能夠快速提取大量數據中反應研究目標的關鍵信息,實現基于動態數據變化的需求分析、決策支持,實現數據驅動系統功能,可以處理和分析大量歷史與實時監測的數據,提取海量信息中的有用數據,實現預定功能模塊控制技術。

      

      大數據驅動的瓦斯與煤自燃共生災害智能監測預警系統是將GIMS 和IMSCSC 統一在一個物理層,按照安全分區、網絡專用、橫向交叉、縱向統一、綜合認證的原則實現共生災害智能監測預警?;贕IMS 和IMSCSC 這2 個系統,以及底層數據采集、中層傳輸、上層分析處理、頂層決策執行,構建共生災害智能化預警系統應用架構。通過建立基于大數據的瓦斯與煤自燃共生災害風險動態識別模型,依據風險識別的辨識結果,推算共生災害風險等級目標概率,建立共生災害風險預警模型,實現大數據驅動的瓦斯與煤自燃共生災害智能化監測預警。

      

      瓦斯與煤自燃共生災害智能化預警系統以大型數據庫、物聯網平臺、大數據處理平臺、云平臺為基礎,以光纖發射、無線電發射、無線熱點、以太網、5 G移動通信為傳輸手段,整合瓦斯監測監控系統、煤自燃監測監控系統、人工數據采集等數據資源,融合大數據挖掘和云計算模式,實現瓦斯與煤自燃共生災害的智能識別、監測和預警。

      

      研究指出,在大數據理念的指引下,運用大數據技術,探索礦井瓦斯與煤自燃共生災害大數據監測、識別、推理、預警的理論與方法,其智能化預警系統關鍵技術主要集中在災害風險大數據的獲取、集成、分析應用與預警等方面。

      

    大數據驅動的共生災害預警系統架構設計.jpg

      大數據驅動的共生災害預警系統架構設計

      

    共生災害智能化預警系統應用架構.jpg

      共生災害智能化預警系統應用架構

      

    共生災害風險識別建模.jpg

      共生災害風險識別建模


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      責任編輯:宮在芹
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    亮點論文

    海洋在經濟社會發展全局中的戰略地位日益凸顯,但也面臨資源約束趨緊、環境污染嚴重、生態系統退化的嚴峻形勢,因而建立海洋資源環境承載能力監測預警機制刻不容緩。文章介紹了海洋資源環境承載能力理論與測度方法探索研究的階段性進展,初步構建了基于“驅動力-壓力-狀態-影響-響應”(DPSIR)理論的承載力模型,通過評估海洋資源環境系統進入不可持續過程時的閾值或閾值區間,建立沿??h級行政區海洋資源環境承載能力的指標體系和評估預警方法,并在京津冀海域開展試評估,結果表明海洋生態退化、岸線過度開發、海域環境污染受損、天然漁業資源衰退是影響河北和天津近岸海域資源環境承載能力的四大主要因素。未來應進一步深化海洋資源環境承載能力測度方法研究和建立監測預警機制,科學客觀評估測度可持續發展水平,探尋疏解沿海地區承載壓力、增強承載能力的有效途徑。


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