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题名矿山安全态势预测预警研究
被引量：6
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作者
李贤功
宋学锋
张明慧
唐润
刘锋
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机构
中国矿业大学矿业工程学院
中国矿业大学经济管理学院
南京财经大学管理科学与工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第5期35-39,111,共6页
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基金
“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFC0804408)。
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文摘
基于物联网技术获取矿山安全大数据并加以充分挖掘、利用,有利于实现矿山安全态势预测预警。以瓦斯爆炸事故为例,通过分析事故致因,构建了矿山安全态势评价指标体系,并对各评价指标进行了量化。基于长短期记忆(LSTM)网络和贝叶斯网络构建了矿山安全态势预测模型,根据矿山安全监测数据,通过LSTM得到矿山安全态势评价指标预测值,由贝叶斯网络根据评价指标预测值推理得出矿山安全事故风险概率,实现矿山安全态势预测。基于安全态势预测结果建立了预警机制,根据警情划分4级预警级别及响应部门,制定了相应的预警措施。以某煤矿某次瓦斯爆炸事故为例进行反演,结果表明基于LSTM和贝叶斯网络的矿山安全态势预测结果与实际情况吻合。
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关键词
矿山物联网
矿山大数据
矿山安全态势
安全态势预测预警
瓦斯爆炸事故
贝叶斯网络
长短期记忆网络
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Keywords
mine Internet of Things
mine big data
mine safety situation
safety situation forecast and early warning
gas explosion accident
Bayesian network
long and short-term memory network
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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