【摘要】：煤炭是我國主要能源,開采過程中煤礦事故時有發(fā)生。近年來,我國煤炭行業(yè)百萬噸死亡率逐年下降,但是安全形勢仍然嚴(yán)峻。煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)是保障安全生產(chǎn)至關(guān)重要的工具與手段。為預(yù)防事故的發(fā)生,國家和煤礦企業(yè)對監(jiān)控系統(tǒng)提出更高的要求,煤礦監(jiān)控系統(tǒng)朝向智能化、準(zhǔn)確化、高效化發(fā)展。如何利用監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測到的海量數(shù)據(jù)來獲取未知知識,成為了煤礦監(jiān)控系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵。本文綜合運用安全科學(xué)、監(jiān)控技術(shù)、人工智能理論、事故預(yù)測理論、計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等相關(guān)學(xué)科的理論和方法,融合安全對策優(yōu)選方法,對煤礦安全智能監(jiān)控問題進行研究。首先對我國2008年至2017年十年發(fā)生的重大、特別重大煤礦事故進行統(tǒng)計和事故致因分析。在煤礦事故致因分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合智能監(jiān)控技術(shù),提出了基于信息獲取模塊、控制模塊和知識獲取模塊組成的煤礦智能安全監(jiān)控模型。詳細介紹了模型工作原理,通過傳感器監(jiān)控信息和人工錄入信息,按照制定的預(yù)測算法進行危險性分析,通過分析結(jié)果智能預(yù)警并提供決策。然后,針對煤礦智能安全監(jiān)控模型中兩個關(guān)鍵算法方法:海量數(shù)據(jù)預(yù)測算法和對策優(yōu)選方法展開了研究。以灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),構(gòu)建GM(1,N)_GRNN預(yù)測算法模型,以瓦斯涌出量為例在實際工程應(yīng)用中進行了驗證。運用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重進行對策優(yōu)選,建立煤礦事故安全對策庫,并進行實例優(yōu)選。最后利用ASP語言,研制了煤礦安全監(jiān)控數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng),實現(xiàn)了煤礦監(jiān)控信息管理,對煤礦事故智能預(yù)測預(yù)警分析,獲取海量數(shù)據(jù)背后隱藏的知識,向管理者提供決策幫助的功能。本文研究工作有明確的理論意義,在煤礦事故預(yù)防和安全管理工作中有實用意義。
【圖文】：

邐煤礦事故與安全監(jiān)控問題分析逡逑類事故造成的事故起數(shù)與死亡人數(shù)，繪制了煤礦事故起數(shù)與死亡人數(shù)主次圖，逡逑如圖２．２、２．３所示。逡逑７０邋廠邐邐邋Ｉ邐Ｉ邋１００逡逑９０逡逑Ｉ邐８０逡逑５0邐７０逡逑４０邐６０邐■起數(shù)逡逑Ｈ邐５０——累計百分比逡逑３０邐■邐４０逡逑２０邐Ｉ邐３０逡逑：Ｉ邋Ｉ逡逑瓦水邐火頂放邐其運機逡逑斯害邐災(zāi)板炮邐他輸電逡逑圖２．２各類型事故與事故起數(shù)主次圖逡逑Ｆｉｇ．邋２．２邋Ｐｒｉｍａｒｙ邋ａｎｄ邋ｓｅｃｏｎｄａｒｙ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｖａｒｉｏｕｓ邋ｔｙｐｅｓ邋ｏｆ邋ａｃｃｉｄｅｎｔｓ邋ａｎｄ邋ａｃｃｉｄｅｎｔｓ逡逑１４００邐邐邐邐邐邋１００逡逑９０逡逑１２００逡逑■邐８０逡逑１０００邐７０逡逑８００邐６（）邐？死亡人數(shù)逡逑Ｉ邐５０邋邐累計百分比逡逑６００邐■邐４０逡逑４００邐■邐３０逡逑２００邋Ｉ邋＾｜—｜邐１邋１０逡逑ｑ邐ｉ＾—ｐ邋＾—ｉ—ｍ邋邋邋—邋＾逡逑瓦水火頂放其運機逡逑斯害災(zāi)板炮他輸電逡逑圖２．３各類型事故與死亡人數(shù)主次圖逡逑Ｆｉｇ．邋２．３邋Ｐｒｉｍａｒｙ邋ａｎｄ邋ｓｅｃｏｎｄａｒｙ邋ｆｉｇｕｒｅｓ邋ｏｆ邋ａｌｌ邋ｔｙｐｅｓ邋ｏｆ邋ａｃｃｉｄｅｎｔｓ邋ａｎｄ邋ｄｅａｔｈｓ逡逑２．１．３煤礦重大、特別重大事故致因分析逡逑事故致因理論（Ａｃｃｉｄｅｎｔ－ｃａｕｓｉｎｇＴｈｅｏｒｙ）是指探索事故發(fā)生及預(yù)防規(guī)律、逡逑闡明事故發(fā)生機理、防止事故發(fā)生的理論［３３］。事故致因理論主要以人身事故為逡逑１０逡逑

自動報警與斷電閉鎖；井上系統(tǒng)主要功能顯示儲存監(jiān)控信息，并對信息進逡逑行智能分析預(yù)測，向管理人員提供決策方案，將挖掘出的信息知識反饋到井下逡逑工作人員。煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)采用工業(yè)以太網(wǎng)加現(xiàn)場總線架構(gòu)，，如圖２．５所示。逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TD76

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本文編號：2600099