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1、煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势摘要：富煤、贫油、少气的客观条件要求煤炭资源不断供给，才能实现经济高质量发展。煤炭工业是支撑我国经济发展的重要力量。科学有效的监测预警系统是保障煤炭安全生产的关键。随着科学技术的发展和创新，实时监测和异常预警可以大大减少事故的发生，保障煤炭安全生产。煤矿技术支撑能力显著提高， 煤矿安全监测预警技术发展迅速。关键词：煤矿安全；智能监测与预警从机械化到智能化开发的煤炭生产建设过程中，监测监控技术的发展和创新， 信息水平和数据量不断提高。智能分析监测信息的基础是矿业公司使用的海量数 据的基础。煤炭智能监控基于网络、云计算和大数据等新技术。对于大量监测数 据的收
2、集、存储和提取，从智能检测和实时监测的角度改进了煤炭输送监测技术。自动化监控和智能警报，实现安全生产。一、研究现状目前，国内外学者对煤矿智能监控技术进行了一系列的研究。在煤矿监控技术智能化发展的过程中，数据的采集和传输依赖于物联网。数据处理和提取依赖于云计算和大数据技术，而机器学习和自适应则是通过人工智能技术实现的。他们是智力发展的一部分，是一种渐进的关系。并肩存在，共同扮演一个角色。1. 基于物联网的煤矿监控技术的研究，很难将地面网络技术直接应用于水井， 因此煤矿特殊的环境和安全问题尤为突出。随着基于物联网的煤矿监控技术的不 断发展，基于物联网感知层的数据融合技术将不同来源的井下数据进行融合
3、，为 数据采集、分析和处理提供了理论依据。监测数据的稳定性和可靠性。例如，FEC 程序可以从少量数据中恢复大部分丢失的数据包，降低节点的传输速率，为预警信息的全面、快速采集和传输奠定基础。掌握了基于物联网的煤矿监控技术的发展现状和煤矿监控的实际情况，煤矿网络监控在复杂的时空环境下利用多种传感器检测多源信息，但由于缺乏井口检测设备和技术由于各种检测设备采集的信息不足，各种前兆的采集滞后，制约了煤矿网络监控技术的进一步发展。2. 研究大数据和云计算煤矿监测预警技术，国内外研究人员在大型云计算矿山预警系统的基础上，利用云计算和数据挖掘技术分析和处理煤炭监测数据。扩大了煤炭勘探监测数据库，以促进煤炭勘
4、探预警技术的发展，并制定了煤炭勘探网络综合信息平台的概念，该平台将大数据与大数据相结合。为了控制煤炭开采预警系统的一体化和计算机辅助开发，引入了煤炭开采监测系统。结合矿山监测参数，开发了煤炭风险信息云控制平台，以实现煤炭运输风险预警系统，为煤炭运输预警技术的发展提供理论指导。为开发低集成一致性和子系统报警系统提供技术支持。3. 基于人工智能的监测与预警。煤矿预警技术的监测取得了相当大的进展。其中包括机器人、音频视频交互、三维可视化、虚拟现实和专业系统，但人工智能的应用仍处于初级阶段，监测技术是利用模拟不同温度下气体分子的模糊神经网络理论发展起来的，适应性强的电子鼻不断作出反应。从单层神经网络原
5、理出发，分析了主要综合分析方法和改进计算机进行极限学习的优缺点，提出了煤与瓦斯预测模型，为矿物压力数据自主、基于人工智能的学习系统提供理论指导。结合岩石的散点图和新页岩结构的裂纹、稳定性和设计的反演，可以预测大面积表面上顶板的偏差。基于人工智能神经网络原理。开发了一种煤炭输送机械识别模型，用作煤炭输送机器人的参考。基于人工智能的煤炭和煤炭开发预警技术表明，迫切需要改进矿井下监测预警设备系统的学习和适应性，为了满足矿山安全意识和监测信息共享等需要。二、存在的问题1. 前兆信息采集不可靠，煤矿物联网在复杂的时空环境中依靠多种异构传感器实现多源信息感知。井下气体前兆信息采集存在浓度检测精度低、标定时
6、间短等问题。阻碍了煤矿物联网监控技术的发展。2. 云平台的集成深度不够，目前现有的监测预警系统一般只适用于一个子监测系统。如何将基于大数据的监测预警系统与云计算技术相结合，目前还没有系统的研究。同时，这些研究大多集中在理论上，目前对平台建设的研究较少。煤矿监控系统协调性差，影响了大量多源监控数据在云平台底层的应用，使得数据挖掘得以深入开展。3. 随着智能监控技术的发展，煤矿监控系统变得越来越复杂，产生了大量的监控数据。煤矿数据的安全性已成为一个问题。当前，煤矿监测数据库管理系统通常由一个组织管理。由于集中管理模式的局限性，数据传输和数据访问监控的安全性不足。4. 人工智能技术在煤矿监测中的应用
7、还不成熟，煤矿智能监测预警技术还处于起步阶段，使地方煤矿能够观察、感知和预警。通过数据分析处理进行智能判断和预测，限制了矿山安全教育技术的发展，监控了信息共享和系统协作。三、发展趋势传感技、控制、新材料和人工智能技术的快速发展为煤矿智能监测预警系统的发展提供了技术支持，但如何在时空环境下开发多种信息源还存在不确定性。煤矿复杂智能监测预警系统有待进一步完善。1.应用石墨烯氧化石墨烯光纤传感器。近年来，光纤传感器在气体检测领域得到了广泛的应用。结果表明，引入石墨烯及其衍生材料可以提高敏感区的灵敏度，同时也可以防止 SPR 传感器的金属层氧化，石墨烯传感器可以大大提高信息采集的灵敏度和可靠性。1.交
8、叉融合多技术的深度。随着各种技术的深度交叉融合，物联网技术可以大大扩展监测数据源，而云计算技术可以实现大规模监测数据的分布式存储，大数据技术可以对大规模数据资源进行分析和处理，具有更深层次的内在价值。煤矿系统监控可以提供一个技术深度集成的结构化云数据分析平台，不仅可以实现监控数据的积累、存储、管理和应用。同时，加强煤矿监控系统各子系统之间的协作，提高各子系统的效率。3. 区块链技术在煤矿监测数据库中的应用。区块链技术在监测数据中的应用， 使数据的验证和存储更加容易。数据的生成和更新采用分布式算法，监控数据的 传输和访问采用加密保护。提出了一种具有查询和防伪功能的区块链数据库，保 证了数据不被篡
9、改，具有良好的读写性能。4. 人工智能技术应用。随着科学技术的发展，人工智能技术取得了长足的进步。人工智能软件采用深度学习和学习增强技术，不断更新 GB 域的记录。这说明随着机器学习和煤矿监控设备智能适应性的不断提高，人工智能技术使机器能够获得深度学习。提高煤矿安全意识，协调监控信息交换系统，进一步发展井下异常联动处置机制，提高预警技术水平，开发智能井下异常联动处置系统。煤矿安全监测预警是煤矿安全监测预警技术的发展趋势。目前，煤矿监测预警技术的研究已经取得了一定的进展。为了满足煤矿安全监测和事故预警的需要，可以在物联网、大数据，云计算与人工智能技术深度融合，利用石墨烯氧化石墨烯传感器，区块链数据库技术，安全使用煤矿监测数据，全面提升煤矿监测系统信息化水平和信息化水平，实现煤矿事故的自动监测和智能报警，对煤矿事故的预防具有重要的意义和实用价值。参考文献：【1】李世贵煤矿安全和生产监控系统的现状与未来发展趋势【J】焦作工学院学报(自然科学版)2019。19(2)【2】王瑞基于物联网感知的煤矿安全监测数据级融合研究 J煤炭学报， 2019，37(8)：140-1407【3】朱雷煤矿物联网中自适应 FEC 的丢包恢复研究J计算机工程与设计，2019，33(8)：29712975【4】黄乐丹基于物联网技术的煤矿定位与监测系统设计J传感器与微系统，2019，32(10)：7779