合肥明信公司《煤矿瓦斯浓度异常在线预警系统》技术方.pptx

煤矿瓦斯浓度监控与在线异常预警系统解决方案;目 录;一、 背景条件;目标方向;二、研发思路;异常分析预警包括三大部分：1、根据矿井实际瓦斯涌出历史数据，总结在不同区域布置的监测点瓦斯涌出变化规律，建立预警威胁态势的评测指标及指标评价体系库。按决策心态对监测点设置监测方式；2.结合监测点瓦斯、风速时间序列数据应用区间值的模糊综合评判对测点当前瓦斯值的危险性进行评估分析，根据威胁态势分析结果做出当前预警响应；3.结合测点最近历史数据动态建立时序分析预测模型，使用数据挖掘工具辅助分析，做出短时间内瓦斯浓度值的预测，再对预测数据进行超前预警分析。;三、威胁评估指标体系库;瓦斯浓度瞬间增幅指标 ;瓦斯浓度平均值增幅法指标;绝对瓦斯涌出量预警指标 ;通过对矿井采集的历史数据进行瓦斯涌出规律总结，得出矿井各指标的衡量系数，建立综合分析模型和评价指标体系，为瓦斯浓度的威胁程度分析提供知识和规律。 当前一次采集的瓦斯浓度、瓦斯浓度平均值落在不同的区间，判断系数的取值也略有不同。下表为监测点布置在采煤工作面且瓦斯浓度值在[0.2%,0.4%]区间的各种指标评测系数。区间系数取值偏低可能引起误报，提高的话又可能漏报，取值关系到预警性能。在实际使用中，需根据矿井历史数据做模型训练和验证。采煤工作面回风巷、上隅角、岩头等地点的传感器指标评测系数设置略。; 预测预警法是利用数据挖掘趋势预测理论，构建井下测点瓦斯浓度预测模型。使用微软BI(商业智能Business Intelligence)中的数据库分析服务（Microsoft SQL Server Analysis Services，即SSAS)提供的数据挖掘方案，以SSAS自带的Microsoft时序分析算法为预测算法基础，建立井下测点的瓦斯浓度挖掘结构和挖掘模型。以测点瓦斯采集历史数据为基础数据分析源，对瓦斯浓度数据进行了短期预测。 根据统计回归模型针对瓦斯浓度变化特征，预测前实时导入必威体育精装版采集数据并重构测点瓦斯浓度动态预测模型，预测模型数据的保持更新的特性，使得对瓦斯浓度的预测更加准确、可靠。再对达到的预测数据进行类似的超前预警分析，使得瓦斯预警更提前。同时提供了挖??正确性图表分析辅助功能，如预测数据与实际数据分析比较图的查询。;瓦斯预测分析模型;四、系统架构;预警系统组件构成;内网预警+外网预警;外网预警;五、系统功能介绍;系统用户验证 ;系统参数设置;瓦斯预警测点管理 ;增降幅度值管理 ;控制瓦斯预警、弹出报警窗口 ;外网浏览功能 ;预警历史记录查询 ;预警图表分析 ;日志功能 ;系统特点;软件创新水平; 针对瓦斯浓度值缓慢增长的情况，比如上图，瓦斯浓度值在正常情况下或说在之前的几个小时甚至几天之内，瓦斯浓度一直在0.23%左右波动，这段时间内瓦斯浓度的平均值应在0.2% ~ 0.25%之间，但上图中瓦斯浓度在10点以后缓慢的增长，每次增长值都在0.1%以下，一段时间以后，瓦斯浓度值增长到0.6%、0.7、甚至0、8以上，在我们的平均值增幅预警法中，当瓦斯浓度增长到0.6%的时候，当前瓦斯浓度相对平均值0.2% ~ 0.25% 而言增长了200%之多，我们就应当对当前瓦斯测点预警，而不用等瓦斯值增长到临界值的时候才预警。;项目实施效果;推广价值; 谢 谢！;9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。7月-217月-21Tuesday, July 27, 2021 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。18:44:2718:44:2718:447/27/2021 6:44:27 PM 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。7月-2118:44:2718:44Jul-2127-Jul-21 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。18:44:2718:44:2718:44Tuesday, July 27, 2021 13、志不立，天下无可成之事。7月-217月-2118:44:2718:44:27July 27, 2021 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If Id gone alone, I couldnt have seen nearly as much, because I wouldnt have known my way about. 。27 七月 20216:44: