CN108223011A - 一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，属于煤矿安全领域，包括以下步骤：将灾害预警服务端软件部署在云端；进行注册；用户根据自身情况对灾害预警服务进行定制；根据预警服务要求，将灾害预警输入数据传入系统；对数据进行处理并自动预警；将预警信息推送给专家，由专家对预警结果进行修正；根据定制结果，对灾害预警信息进行推送；用户将煤矿灾害真实情况的数据反馈回预警服务端软件。本发明有效解决了各个煤矿灾害预警系统重复建设造成大量资源的浪费和闲置、系统维护困难、资源无法共享等问题，能够为各个煤矿按需提供典型动力灾害预警的个性化服务，对于降低甚至避免煤矿典型动力灾害带来的损失具有重要的现实意义。
Description
技术领域
本发明属于煤矿安全领域，具体涉及一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法。
背景技术
目前，我国多个煤矿纷纷对典型动力灾害预警系统进行了大量的资金投入，取得了一定的效果。而建立一套完整的、实用的典型动力灾害预警系统，需要购置大量硬件设备、操作系统、数据库系统和GIS软件平台等，需要建立庞大的空间地理数据库和典型动力灾害预警基础资料数据库，为实现预期的预警功能还需要开发相应的软件系统等。然而，这些系统的功能大都相似；另外，有些用户只需要部分功能，却也不得不购买昂贵的软硬件设备和开发系统。每个典型动力灾害预警系统都是单独从头开发建设，如此不可避免地造成大量资源的浪费和闲置，且系统建成后更新维护困难、无法共享数据资源也是一大难题。
近年来，随着云计算的不断成熟，兴起了一种完全创新的软件应用模式SaaS。它是云计算的一种服务模式，提供给客户的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序。通过SaaS模式，煤矿用户只需要通过APP或者Web的形式访问网站来定制煤与瓦斯突出和冲击地压等典型动力灾害预警服务，而不再需要管理或控制任何云计算基础设施，包括硬件、服务器、操作系统、存储等等。
发明内容
针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，包括如下步骤：
步骤1：将灾害预警服务端软件部署在云端；
步骤2：煤矿用户进行注册；
步骤3：煤矿用户根据自身情况对灾害预警服务进行定制；
步骤4：根据预警服务要求，用户将灾害预警输入数据传入系统；
步骤5：服务端软件对数据进行处理并自动预警；
步骤6：若煤矿用户定制了专家预警服务，则将预警信息推送给专家，由专家对预警结果进行修正；
步骤7：根据定制结果，对灾害预警信息进行推送；
步骤8：煤矿用户将煤矿灾害真实情况数据反馈回预警服务端软件。
优选地，在步骤1中，搭建或租赁预警服务云平台，将灾害预警服务端软件部署在云端。
优选地，在步骤2中，SaaS服务端为煤矿用户提供相应的访问网站进行用户注册操作，煤矿用户可以以APP或者Web的形式进入网站注册。
优选地，在步骤3中，定制煤矿灾害预警服务时需要选择预警服务并上传数据，煤矿用户结合自身情况，可以定制一至多种预警服务；其中，
灾害预警服务内容包括煤与瓦斯突出和冲击地压预警、预警信息推送、数据统计分析；其中，
煤与瓦斯突出和冲击地压预警分为分类预警和实时预警两步；分类预警可以将煤与瓦斯突出和冲击地压易发生的程度定性分类；实时预警可以预警两类典型动力灾害发生的等级、时间、地点和范围；
预警信息推送可以根据用户定制结果通过包括微信、短信、互联通信网、语音播放在内的方式发送预警结果信息给相关人员；
数据统计分析可以对煤矿相关数据和预警结果进行综合性分析，得出该煤矿动力灾害发生趋势、灾害影响因素、预警结果准确性、预防措施缺陷、预警失败原因分析，最终以统计图或报表的形式展示；
其中，分类预警根据定制服务会产生5种结果：极易发生、较易发生、可能发生、不易发生、不会发生；当分类预警结果为不会发生时，不必进入实时预警服务，直接进入专家辅助预测或者直接推送预警结果信息。
优选地，在步骤4中，传入系统的数据包括两部分；其中，
分类预警使用的数据主要包括地形、岩层、断层、陷落柱、褶皱、岩浆侵入、火烧在内的构造信息，地温、水压、岩移、沉陷、煤柱、井巷、硐室、工作面、采空区在内的空间分布信息以及支护、卸压、充填、瓦斯抽放在内的灾害防治工艺参数；
实时数据除了使用分类预警用到的数据外，还要用到以下数据：冲击倾向性测试和相关防突测试数据以及相关的微震信号、地音信号、爆破信号、电磁辐射信号、应力信号、矿压信号、锚杆阻力、离层和位移信号、瓦斯浓度、风速、瓦斯抽放流量；
其中，实时监测数据需要通过安全信息采集接口程序传入系统数据库，采用了WebService技术，通过HTTP协议实现数据的实时交换。
优选地，在步骤5中，系统本身具有自动预警功能，根据传入的全域数据自动挖掘分析得出预警模态数据，再通过神经网络构造一个预警器，由预警器根据预警模态数据给出初步的动力灾害预测结果；若预测有灾害发生，结果中包括灾害发生的等级、时间、地点和范围；其中，
预警模态数据主要包括地应力、围岩强度、抵抗线长、顶板压力、围岩变形、体积变形能、形状变形能、顶板弯曲能、煤层瓦斯含量、煤层瓦斯压力、突出倾向性、冲击倾向性、围岩或煤层弹性模量和状态持续时间；
动力灾害预测结果按颜色分为三种，其中，
红色：表示预测该煤矿有灾害发生；
黄色：表示该煤矿有灾害发生的征兆；
绿色：表示该煤矿是安全的，没有灾害会发生；
灾害等级分为三级，其中，
A级：危害严重；有可能造成重大人身伤亡或者重大经济损失，治理难度及工程量大，或需由县级以上人民政府或煤炭管理部门协调解决的重大事故隐患；
B级：危害比较严重；有可能导致人身伤亡或者较大经济损失，或治理难度及工程量较大，须由煤矿限期解决的隐患；
C级：危害较轻；治理难度和工程量较小，煤矿区、业务部门能够解决的隐患。
优选地，在步骤6中，根据用户定制结果，选择将预警信息推送给专家，由专家对预警结果进行修正，然后将预警信息推送给其他相关人员。
优选地，在步骤7中，根据定制结果给相应的部门和相关人群推送预警信息；其中，
推送方式通过微信、短信、通信网、语音播放的方式，煤矿用户可以预先对接收信息的方式和内容进行定制，且需及时做出反馈，以保证信息传达的效率，若用户没有及时反馈，则间隔较短时间(推送系统进行设定)后重新推送，直至用户做出反馈或达到推送次数上限(由推送系统设定阈值)。
优选地，在步骤8中，不论灾害最终发生与否，煤矿用户都需要把煤矿最终真实情况的数据反馈回系统，包括灾害实际是否真实发生、灾害等级、影响范围、人员伤亡，以便系统学习，提高自动预警的准确率。
本发明所带来的有益技术效果：
本发明一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，有效解决了各个煤矿预警系统重复建设造成大量资源的浪费和闲置、系统维护困难、资源无法共享等问题，能够为各个煤矿按需提供煤与瓦斯突出和冲击地压等典型动力灾害预警的个性化服务，有效降低甚至避免了煤矿典型动力灾害带来的损失。
附图说明
图1为本发明实施例的系统架构图。
图2为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
如图1所示，本发明的系统架构图共分为4层，分别为用户层、应用服务层、应用支撑平台、动态基础设施。
用户层，包括煤矿灾害预警服务定制用户和软件最终使用用户，且使用方式可以是Web和APP两种方式。煤矿灾害预警服务定制用户指进入网站注册并定制预警服务的用户；软件最终使用用户包括定制用户、接收推送预警信息的相关人员或部门等。
应用服务层，主要为用户提供煤矿预警服务定制功能、典型动力灾害预警功能、预警信息推送以及数据统计分析功能。其中，服务定制功能可以按用户需求实现个性化定制。典型动力灾害预警分为分类预警和实时预警两步。分类预警可以将煤矿煤与瓦斯突出和冲击地压易发生的程度定性分类；实时预警可以预警两类典型动力灾害发生的等级、时间、地点和范围。预警信息推送可以根据用户定制结果通过微信、短信、互联通信网、语音播放等方式发送预警结果信息给相关人员。数据统计分析可以对煤矿相关数据和预警结果进行综合性分析，得出该煤矿动力灾害发生趋势、灾害影响因素、预警结果准确性、预防措施缺陷、预警失败原因分析等，最终以统计图或报表的形式展示。
应用支撑平台，包括运行时支撑和构建支撑。运行时支撑提供煤矿信息集成、数据存储框架等方面的支持；构建支撑提供开发环境、煤矿数据存储模型、煤矿灾害信息挖掘模型等方面的支持。
动态基础设施，提供网络硬件、网络、中间件、数据库和OS的支持，提供支持统一虚拟化的计算、存储、网络通信与交换能力。数据库包括煤矿事故信息数据库、煤矿领域知识数据库、知识字典库、用户台账数据库、共享库等。
管理，可分为租户、运营、资源和服务管理。租户管理提供租户身份、权限管理；运营管理提供组合使用情况度量、计费，生成账单；资源管理管理应用实例，实现模板配置与快速部署；服务管理提供服务描述、注册、集成与发现。
安全，可分为应用、操作遵从、数据、环境安全及安全基础设施。应用安全提供身份认证、访问控制、程序加固；操作遵从安全提供相关标准和规范；数据安全提供读写控制、数据加密、数据隔离；环境安全提供接入控制、入侵防御、安全运维功能；安全基础设施提供数字证书和公钥体系。
如图2所示，一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，包括以下步骤：
步骤1：SaaS服务端需要按要求搭建或租赁云平台，并将煤矿典型动力灾害预警软件部署在云端。
步骤2：煤矿用户进行注册。此步骤需要为用户提供相应的访问网站进行用户注册操作，煤矿用户可以以APP或者Web的形式进入网站注册。
步骤3：煤矿用户结合自身情况，可以定制一至多种预警服务。定制煤矿灾害预警服务时需要选择预警服务并上传数据。其中，
灾害预警服务内容：煤与瓦斯突出和冲击地压预警、预警信息推送、数据统计分析等。
分类预警可以将煤矿煤与瓦斯突出和冲击地压易发生的程度定性分类；实时预警可以预警两类典型灾害的发生的等级、时间、地点和范围。其中，分类预警根据定制服务会产生5种结果：极易发生、较易发生、可能发生、不易发生、不会发生。
步骤4：根据预警服务要求，用户将灾害预警输入数据传入系统；
传入系统的数据包括两部分。其中，
分类预警使用的数据主要包括：地形、岩层、断层、陷落柱、褶皱、岩浆侵入、火烧等构造信息，地温、水压、岩移、沉陷、煤柱、井巷、硐室、工作面、采空区等空间分布信息，支护、卸压、充填、瓦斯抽放等灾害防治工艺等参数；
实时数据除了使用分类预警用到的数据外，还要用到以下数据：冲击倾向性测试和相关防突测试数据和相关的微震信号、地音信号、爆破信号、电磁辐射信号、应力信号、矿压信号、锚杆阻力、离层和位移信号、瓦斯浓度、风速、瓦斯抽放流量等。
步骤5：服务端软件对数据进行处理并自动预警；
服务端软件对传入的数据先进行分类预警，当分类预警结果为不发生时，不必进行实时预警，若此时用户定制了专家辅助功能，则由专家修正预测结果，然后再进行预警信息推送。当分类预警结果为其他四种情况时，系统进行实时预警，若此时用户定制了专家辅助功能，则由专家修正预测结果，然后再进行预警信息推送。
服务端软件对数据进行处理时，根据传入的全域数据自动挖掘分析得出预警模态数据，再通过神经网络构造一个预警器，由预警器根据模态数据给出初步的动力灾害预测结果。若预测有灾害发生，结果中必须包括灾害发生的等级、时间、地点和范围等情况。其中，
预警模态数据主要包括地应力、围岩(煤体)强度、抵抗线长、顶板压力、围岩变形、体积变形能、形状变形能、顶板弯曲能、煤层瓦斯含量、煤层瓦斯压力、突出倾向性、冲击倾向性、围岩或煤层弹性模量、状态持续时间等。
动力灾害预测结果可以按颜色分为三种：
红色：表示预测该煤矿有灾害发生。
黄色：表示该煤矿有灾害发生的征兆。
绿色：表示该煤矿是安全的，没有灾害会发生。
其中，当有灾害发生时，灾害等级可以分为三级：
A级：危害严重。有可能造成重大人身伤亡或者重大经济损失，治理难度及工程量大，或需由县级以上人民政府或煤炭管理部门协调解决的重大事故隐患。
B级：危害比较严重。有可能导致人身伤亡或者较大经济损失，或治理难度及工程量较大，须由煤矿限期解决的隐患。
C级：危害较轻。治理难度和工程量较小，煤矿区(队)、业务部门能够解决的隐患。
步骤6：若用户定制了专家预警服务，则将预警信息推送给专家，由专家对预警结果进行修正，然后将预警信息推送给其他相关人员。
步骤7：根据定制结果，给相应的部门和相关人群推送灾害预警信息；
推送方式可以通过微信、短信、通信网、语音播放等方式。煤矿用户可以预先对接收信息的方式和内容进行定制，且用户需及时做出反馈，以保证信息传达的效率。若用户没有及时反馈，则系统间隔较短时间(推送系统进行设定)后重新推送，直至用户做出反馈或达到推送次数上限(由推送系统设定阈值)。
步骤8：用户将煤矿灾害真实情况的数据反馈回预警服务端软件。
不论灾害最终发生与否，煤矿用户都需要把煤矿最终真实情况的数据反馈回系统，包括灾害实际是否真实发生、灾害等级、影响范围、人员伤亡等情况，以便系统学习，提高自动预警的准确率。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：将灾害预警服务端软件部署在云端；
步骤2：煤矿用户进行注册；
步骤3：煤矿用户根据自身情况对灾害预警服务进行定制；
步骤4：根据预警服务要求，煤矿用户将灾害预警输入数据传入系统；
步骤5：通过服务端软件对数据进行处理并自动预警；
步骤6：若煤矿用户定制了专家预警服务，则将预警信息推送给专家，由专家对预警结果进行修正；
步骤7：根据定制结果，对灾害预警信息进行推送；
步骤8：煤矿用户将煤矿灾害真实情况数据反馈回预警服务端软件。
2.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤1中，搭建或租赁预警服务云平台，将灾害预警服务端软件部署在云端。
3.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤2中，SaaS服务端为煤矿用户提供相应的访问网站进行用户注册操作，煤矿用户可以以APP或者Web的形式进入网站注册。
4.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤3中，定制煤矿灾害预警服务时需要选择预警服务并上传数据，煤矿用户结合自身情况，可以定制一至多种预警服务；其中，
灾害预警服务内容包括煤与瓦斯突出和冲击地压预警、预警信息推送、数据统计分析；其中，
煤与瓦斯突出和冲击地压预警分为分类预警和实时预警两步；分类预警可以将煤与瓦斯突出和冲击地压易发生的程度定性分类；实时预警可以预警两类典型动力灾害发生的等级、时间、地点和范围；
预警信息推送可以根据用户定制结果通过包括微信、短信、互联通信网、语音播放在内的方式发送预警结果信息给相关人员；
数据统计分析可以对煤矿相关数据和预警结果进行综合性分析，得出该煤矿动力灾害发生趋势、灾害影响因素、预警结果准确性、预防措施缺陷、预警失败原因分析，最终以统计图或报表的形式展示；
其中，分类预警根据定制服务会产生5种结果：极易发生、较易发生、可能发生、不易发生、不会发生；当分类预警结果为不会发生时，不必进入实时预警服务，直接进入专家辅助预测或者直接推送预警结果信息。
5.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤4中，传入系统的数据包括两部分；其中，
分类预警使用的数据主要包括地形、岩层、断层、陷落柱、褶皱、岩浆侵入、火烧在内的构造信息，地温、水压、岩移、沉陷、煤柱、井巷、硐室、工作面、采空区在内的空间分布信息以及支护、卸压、充填、瓦斯抽放在内的灾害防治工艺参数；
实时数据除了使用分类预警用到的数据外，还要用到以下数据：冲击倾向性测试和相关防突测试数据以及相关的微震信号、地音信号、爆破信号、电磁辐射信号、应力信号、矿压信号、锚杆阻力、离层和位移信号、瓦斯浓度、风速、瓦斯抽放流量；
其中，实时监测数据需要通过安全信息采集接口程序传入系统数据库，采用了WebService技术，通过HTTP协议实现数据的实时交换。
6.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤5中，系统本身具有自动预警功能，根据传入的全域数据自动挖掘分析得出预警模态数据，再通过神经网络构造一个预警器，由预警器根据预警模态数据给出初步的动力灾害预测结果；若预测有灾害发生，结果中包括灾害发生的等级、时间、地点和范围；其中，预警模态数据主要包括地应力、围岩强度、抵抗线长、顶板压力、围岩变形、体积变形能、形状变形能、顶板弯曲能、煤层瓦斯含量、煤层瓦斯压力、突出倾向性、冲击倾向性、围岩或煤层弹性模量和状态持续时间；
动力灾害预测结果按颜色分为三种，其中，
红色：表示预测该煤矿有灾害发生；
黄色：表示该煤矿有灾害发生的征兆；
绿色：表示该煤矿是安全的，没有灾害会发生；
灾害等级分为三级，其中，
A级：危害严重；有可能造成重大人身伤亡或者重大经济损失，治理难度及工程量大，或需由县级以上人民政府或煤炭管理部门协调解决的重大事故隐患；
B级：危害比较严重；有可能导致人身伤亡或者较大经济损失，或治理难度及工程量较大，须由煤矿限期解决的隐患；
C级：危害较轻；治理难度和工程量较小，煤矿区、业务部门能够解决的隐患。
7.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤6中，根据用户定制结果，选择将预警信息推送给专家，由专家对预警结果进行修正，然后将预警信息推送给其他相关人员。
8.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤7中，根据定制结果给相应的部门和相关人群推送预警信息；其中，
推送方式通过微信、短信、通信网、语音播放的方式，煤矿用户可以预先对接收信息的方式和内容进行定制，且需及时做出反馈，以保证信息传达的效率，若用户没有及时反馈，则间隔较短时间后重新推送，直至用户做出反馈或达到推送次数上限。
9.根据权利要求1所述的基于SaaS模式的煤矿典型动力灾害预警服务方法，其特征在于：在步骤8中，不论灾害最终发生与否，煤矿用户都需要把煤矿最终真实情况的数据反馈回系统，包括灾害实际是否真实发生、灾害等级、影响范围、人员伤亡，以便系统学习，提高自动预警的准确率。
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| WO (1) | WO2019136765A1 (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110703321A (zh) * | 2019-10-02 | 2020-01-17 | 广东石油化工学院 | 一种利用字典理论的微震事件检测方法和系统 |
| CN113313915A (zh) * | 2021-02-19 | 2021-08-27 | 精英数智科技股份有限公司 | 一种基于瓦斯系统分级报警短信的处理方法及系统 |
| CN116708510A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-05 | 北京凡米物联科技有限公司 | 一种煤矿多灾害耦合环境下采集数据的处理方法及其系统 |
| CN117726181A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-19 | 山东科技大学 | 一种煤矿典型灾害风险异构信息协同融合与分级预测方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110077958A1 (en) * | 2009-09-24 | 2011-03-31 | Agneta Breitenstein | Systems and methods for clinical, operational, and financial benchmarking and comparative analytics |
| CN102102533A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-06-22 | 中国矿业大学 | 煤岩动力灾害空间几何信息实时测量的预测方法 |
| CN202889466U (zh) * | 2012-09-25 | 2013-04-17 | 浙江图讯科技有限公司 | 一种用于面向工矿企业的安全生产云服务平台的应急通信系统 |
| CN104244406A (zh) * | 2014-09-18 | 2014-12-24 | 中国矿业大学 | 一种云计算数据下的矿井移动目标定位系统及方法 |
| CN104376430A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-02-25 | 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 | 一种基于云服务平台的风险隐患管理系统及其实现方法 |
| CN105240052A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-01-13 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿瓦斯灾害监控预警信息采集系统及采集方法 |
| CN106194263A (zh) * | 2016-08-29 | 2016-12-07 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿瓦斯灾害监控预警系统及预警方法 |
| US20170228661A1 (en) * | 2014-04-17 | 2017-08-10 | Sas Institute Inc. | Systems and methods for machine learning using classifying, clustering, and grouping time series data |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105863733A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-08-17 | 上海交通大学 | 适用于煤矿的直通式瓦斯超限监控管理系统及使用方法 |
-
2018
- 2018-01-11 CN CN201810024819.XA patent/CN108223011B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2018-01-15 WO PCT/CN2018/072707 patent/WO2019136765A1/zh active Application Filing
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110077958A1 (en) * | 2009-09-24 | 2011-03-31 | Agneta Breitenstein | Systems and methods for clinical, operational, and financial benchmarking and comparative analytics |
| CN102102533A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-06-22 | 中国矿业大学 | 煤岩动力灾害空间几何信息实时测量的预测方法 |
| CN202889466U (zh) * | 2012-09-25 | 2013-04-17 | 浙江图讯科技有限公司 | 一种用于面向工矿企业的安全生产云服务平台的应急通信系统 |
| US20170228661A1 (en) * | 2014-04-17 | 2017-08-10 | Sas Institute Inc. | Systems and methods for machine learning using classifying, clustering, and grouping time series data |
| CN104244406A (zh) * | 2014-09-18 | 2014-12-24 | 中国矿业大学 | 一种云计算数据下的矿井移动目标定位系统及方法 |
| CN104376430A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-02-25 | 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 | 一种基于云服务平台的风险隐患管理系统及其实现方法 |
| CN105240052A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-01-13 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿瓦斯灾害监控预警信息采集系统及采集方法 |
| CN106194263A (zh) * | 2016-08-29 | 2016-12-07 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿瓦斯灾害监控预警系统及预警方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 何中林: "SaaS模式在中小型煤矿企业信息化建设中的应用探讨", 《信息与电脑》 * |
| 李昊旻等: "基于云计算的煤矿安全监测预警系统研究", 《工矿自动化》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110703321A (zh) * | 2019-10-02 | 2020-01-17 | 广东石油化工学院 | 一种利用字典理论的微震事件检测方法和系统 |
| CN110703321B (zh) * | 2019-10-02 | 2021-03-19 | 广东石油化工学院 | 一种利用字典理论的微震事件检测方法和系统 |
| CN113313915A (zh) * | 2021-02-19 | 2021-08-27 | 精英数智科技股份有限公司 | 一种基于瓦斯系统分级报警短信的处理方法及系统 |
| CN116708510A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-05 | 北京凡米物联科技有限公司 | 一种煤矿多灾害耦合环境下采集数据的处理方法及其系统 |
| CN116708510B (zh) * | 2023-07-11 | 2024-02-13 | 北京凡米物联科技有限公司 | 一种煤矿多灾害耦合环境下采集数据的处理方法及其系统 |
| CN117726181A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-19 | 山东科技大学 | 一种煤矿典型灾害风险异构信息协同融合与分级预测方法 |
| CN117726181B (zh) * | 2024-02-06 | 2024-04-30 | 山东科技大学 | 一种煤矿典型灾害风险异构信息协同融合与分级预测方法 |
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