CN113298378A - 基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统 - Google Patents

基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统 Download PDF

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CN113298378A CN202110560571.0A CN202110560571A CN113298378A CN 113298378 A CN113298378 A CN 113298378A CN 202110560571 A CN202110560571 A CN 202110560571A CN 113298378 A CN113298378 A CN 113298378A
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Abstract

本发明提供基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统，评价方法包括，步骤S101、获取工作面的影响因素的评分数据；步骤S102、基于灰色关联分析方法，根据工作面的影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价。本发明基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价模型，选取五个一级因素和三十一个二级因素对工作面的智能化程度进行评价，综合考虑了围岩探测、开采装备、生产系统、配套生产系统、组织管理这五大系统，构建起基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价模型，实现了对煤矿工作面智能化程度评价，进而推动工作面的智能化发展。

Description

基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统
技术领域
本发明属于智能化评估领域，具体涉及基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统。
背景技术
近年来，随着煤炭行业的不断发展，大数据、5G技术、互联网+等信息技术逐步应用于煤炭行业，煤炭行业的智能化程度不断提高，一大批智能化工作面已经投入了使用，目前，对煤矿智能化的研究绝大部分都是针对整体智能化建设或者配套技术方面的研究，也有一些是对智能化建设的标准以及智能化未来发展方向的研究，但在煤矿工作面智能化程度评价体系方面的研究上比较欠缺，但对煤矿工作面智能化程度评价可以使煤矿单位了解到自身生产活动在某一方面的不足，便于煤矿单位提升生产活动的效率，因此对煤矿工作面智能化程度评价是必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，以至少解决目前煤矿工作面智能化程度评价体系方面的研究上比较欠缺的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，包括：
步骤S101、获取工作面的影响因素的评分数据；
步骤S102、基于灰色关联分析方法，根据工作面的影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价。
进一步地，在步骤S101中，
针对智能感知、智能控制和智能决策三个方面采用百分制评分对工作面的影响因素进行评分估值，以得到评分数据；
工作面的影响因素包括一级影响因素和二级影响因素，二级影响因素包含于一级影响因素中，一级影响因素包括：围岩探测智能化因素、开采装备智能化因素、生产系统智能化因素、配套生产系统智能化因素和组织管理智能化因素。
进一步地，围岩探测智能化因素包括：工作面地质透明化因素、勘探技术与装备智能化因素、超前地质探测智能化因素、工作面围岩控制智能化因素和巷道围岩控制智能化因素；
开采装备智能化因素包括：采煤机智能化程度因素、液压支架智能化程度因素、刮板运输机智能化程度因素和其它装备智能化程度因素；
生产系统智能化因素包括：综合控制系统智能化程度因素、电液控制系统智能化程度因素、集成供液系统智能化程度因素、视频监控系统智能化程度因素、网络通信系统智能化程度因素、语音通信系统智能化程度因素、喷雾系统智能化程度因素和分选系统智能化程度因素；
配套生产系统智能化因素包括：开采系统智能化程度因素、支护系统智能化程度因素、巷道布置体系智能化程度因素、供电系统智能化程度因素、运输设备配套控制系统智能化程度因素、矿井通风智能化程度因素、矿井灾害防治智能化程度因素、矿井供排水系统智能化程度因素、矿井电话调度智能化程度因素和矿井安全监测监控智能化程度因素；
组织管理智能化因素包括：信息管理智能化程度因素、安全管理智能化程度因素、标准化管理智能化程度因素和员工素质管理智能化程度因素。
进一步地，步骤S102包括：
步骤S112、基于灰色关联分析方法预先构建的关联系数模型，根据工作面的影响因素的评分数据，确定各影响因素之间的关联系数；
步骤S122、基于加权求均方法，根据各影响因素之间的关联系数，对工作面智能化程度进行评价。
进一步地，关联系数模型为：
Figure BDA0003078846940000021
其中，ζ0i(k)表示关联系数；η表示分辨系数，其取值为0.5。
进一步地，在步骤S122中；
基于预先构建的关联度模型，根据预设的二级影响因素权重，计算各影响因素之间的关联系数加权求均值，得到一级影响因素的关联度；
基于关联度模型，根据一级影响因素的关联度和预设的一级影响因素权重，得到工作面的总关联度，其中，总关联度表征工作面智能化程度。
进一步地，关联度模型为：
Figure BDA0003078846940000031
当R0i(k)表示一级影响因素关联度时，ψk表示一级影响因素权重，其取值范围为0≤ψk≤1；当R0i(k)表示二级影响影响因素关联度时，ψk表示二级影响因素权重，其取值范围为0≤ψk≤1。
基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价系统，包括：
评分单元，配置为获取工作面的影响因素的评分数据；
智能化评价单元，配置为基于灰色关联分析方法，根据影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价。
有益效果：
本发明基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价模型，选取五个一级因素和三十一个二级因素对工作面的智能化程度进行评价，综合考虑了围岩探测、开采装备、生产系统、配套生产系统、组织管理这五大系统，构建起基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价模型，实现了对煤矿工作面智能化程度评价，进而推动工作面的智能化发展。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。其中：
图1为本发明基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法的流程示意图；
图2为本发明基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法中部分实施例的工作面的影响因素的示意图；
图3为本发明基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。本发明中使用的术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间部件间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，根据本发明的实施例，提供了基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统，包括：
步骤S101、获取工作面的影响因素的评分数据；
在本申请实施例中，针对智能感知、智能控制和智能决策三个方面采用百分制评分对所述工作面的影响因素进行评分估值，从而获取评分数据，智能化开采的显著特点是工作面装备与系统具有智能感知、智能控制和智能决策三个智能化要素，智能感知是指通过各种传感器获取信息的能力，智能控制是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，智能决策是指机器具有理解、推理、决策等能力，智能感知是基础，智能决策是重点，智能控制是结果，因此针对这三个方面进行评分，在进行评分估值时，按照需评分估值的影响因素的实际情况与现有煤矿在实际作业时的设备情况、具体工作参数等，且参考现有的智能化工作面标准体系，对二级影响因素进行评分估值。
所述工作面的影响因素包括围岩探测智能化程度、开采装备智能化程度、生产系统智能化程度、配套生产系统智能化程度和组织管理智能化程度，为五个一级影响因素。
五个一级影响因素包括三十一个二级影响因素，取围岩探测智能化程度、开采装备智能化程度、生产系统智能化程度、配套生产系统智能化程度、组织管理智能化程度这五个一级影响因素及其对应细分的三十一个二级影响因素，主要是依据预设的工作面智能化标准，并结合煤矿生产管理的现实需求选取这些因素，具体为：
围岩探测智能化程度包括：工作面地质透明化程度、勘探技术装备智能化程度、超前地质探测智能化程度、工作面围岩控制智能化程度和巷道围岩控制智能化程度；
工作面地质透明化程度表征了是否能够建立矿山三维地理信息系统，是否能将采集数据做可视化处理并进行模型的动态修复，是否能将所构建的模型精确到米、亚米级别，工作面所建立的地质模型是基于钻孔数据的三维地质模型、地球物理探测数据的三维可视化模型还是多源数据的综合地质模型；
勘探技术装备智能化程度表征了是否采用智能钻探、智能物探、智能无人机器人等装备进行地质探测；在开采前是否能准确的对地质、构造、地下水文条件、瓦斯、应力等因素进行探测；是否能够实现对煤矿地质条件的静态检测和动态探测相统一，是否能实时上报动态探测数据；
超前地质探测智能化程度表征了是否采用智能无人设备、智能钻探设备、智能物探设备、地质雷达等先进设备；是否可以大量的减少现场工作人员；是否可以自主进行样本采集、分析，将得到的数据自动上传到控制中心，并根据所得到的数据进行研判，若检测到危险信息，是否能够自动发出报警提示；
工作面围岩控制智能化程度表征了工作面能否实现煤岩动力实时监测、顶底板实时监测；是否够采用多种方式，及时对围岩形成有效的整体支护，主要根据对工作面围岩控制的效果来评价；
巷道围岩控制智能化程度表征了巷道支护是否采用掘锚一体化技术，智能钻孔、智能铺网等智能技术；是否能实现高效、快速掘进、支护；是否能够有效的控制大断面巷道的围岩变形；是否能够实现对围岩安全高效的加固。
开采装备智能化程度包括：采煤机智能化程度、液压支架智能化程度、刮板运输机智能化程度和其它装备(转载机、破碎机、带式输送机等设备)智能化程度；
采煤机智能化程度表征了采煤机是否具有一键启停、精准定位、自适应智能记忆截割等功能；是否具有姿态自动监测、自适应调节高度、自适应调直、自动防碰撞等功能；是否能够实现信息的互联互通，实现数据的共享，并能做到低延时数据传输；是否能实现故障自主检测，并能做出预警报警提示；是否能实现与液压支架和刮板输送机之间的互联互通，实现机架协同控制等功能；
液压支架智能化程度表征了液压支架是否具备完善的电液控制系统；是否可以实现跟随采煤机自主的推溜、移架，并做到单架移架时间小于9秒，成组移架循环时间不超过15秒；是否配备信号传输装置，能与顺槽控制中心和地面监控中心进行信息的传递；是否可以实现就地、遥控、远程网络控制功能。是否具备自动喷雾降尘功能、自动补液功能；是否能做到姿态、高度、压力自检测以及自动调直等功能；放顶煤液压支架是否可以实现智能控制放煤，智能降尘的功能；大采高液压支架是否具备对顶板状态的实时监测、煤壁的智能防护和伸缩梁护帮板的智能监测保护功能；
刮板运输机智能化程度表征了刮板输送机是否能够实现就地控制、遥控控制，远程网络控制的功能；是否能够实现链条自动张紧、故障自主检测等功能；是否能够实现煤流量智能检测、自动变频调速、异物自动识别等功能；是否能够实现工况自检测和一键启停功能；是否能够实现快速移动，具有移溜时间小于10秒的能力；
其它装备(转载机、破碎机、带式输送机等设备)智能化程度表征了工作面其他装备是否具有就地控制、遥控控制，远程网络控制的功能；是否可以实现开放式数据传输；是否可以实现快速反应，做到低延迟，响应时间不超过300ms，反馈时间不大于500ms；转载机是否能实现智能电液控制，智能伸缩、变频智能调速；带式输送机能否做到运行状态、温度、煤流量智能监测与预警，并能够实现判断异物等功能；是否配备巡检机器人，对整个工作面的运行状态进行巡检；设备是否具有自主故障诊断与排除功能。
生产系统智能化程度包括：综合控制系统智能化程度、电液控制系统智能化程度、集成供液系统智能化程度、视频监控系统智能化程度、网络通信系统智能化程度、语音通信系统智能化程度、喷雾系统智能化程度和分选系统智能化程度；
综合控制系统智能化程度表征了能否实现集中、就地和远程控制，地面控制中心实现远程监控和一键启停功能；能否实现对整个工作面生产系统以及配套生产系统的监视与控制功能；能否实现工作面智能设备运行状态实时监测，故障信息预测、显示、报警功能；能否是实现工作面各设备之间、设备与控制系统之间的信息互联互通，避免信息孤岛的功能；是否能实现智能调斜控制；当工作面智能控制系统失效时，能否实现各子系统单独工作，互不影响；能否实现就地控制、遥控控制、远程人工控制、远程自动控制，并能做到在同时操作下以就地控制>遥控控制>远程人工控制>远程自动控制的优先级进行控制；是否能够对采煤机、液压支架、刮板输送机进行定位，限制其工作范围，一旦超出预设范围，立即停止作业；
电液控制系统智能化程度表征了是否可以实现数据的实时监测、上传、显示超前液压支架通信状态、架号、立柱压力、电磁阀动作状态等参数；设备是否可以实现就地、遥控、远程网络控制等功能；是否具有较快的反映速度，远程操控延时低于300ms；是否具备设备故障自主诊断；遇到紧急情况是否可以发出预警信息并触发自动闭锁机制；是否能够做到智能压力监测，智能自动补压，并能实现割三角机架协同作业；是否能够根据监测结果，对推溜的次数和范围进行自主调整；
集成供液系统智能化程度表征了工作面集成供液系统是否能够实现就地、遥控、远程控制功能，并能实现一键启停功能；是否能实现对进出口压力，电机温度和功率，乳化液的浓度、智能开关状态进行智能监测，将数据实时上传；是否能够实现单泵、多泵联动智能控制；是否能够实现设备的故障自诊断功能，并能及时将故障信息上传到控制中心；在紧急紧急状态下是否能够实现智能闭锁控制功能；是否能够实现水质智能检测，反浸透水处理、水过滤和高低液位自动调整功能；是否可以实现乳化液浓度实时智能监控、乳化液泵站变频和电磁卸载智能联动控制功能；
视频监控系统智能化程度表征了视频监控系统是否具有开放式数据传输功能，并能实现顺槽控制中心和地面控制中心智能联动；是否具有视频增强功能、防尘自清洗功能、智能变焦功能、特征信息智能识别功能；是否采用红外等技术，能够在复杂外部环境下实现智能作业功能；是否能够实现信息快速传输，传输速度不小于100Mbps，并能够根据需要实现多路信息自动同步显示功能；是否能够实现监控视频的手动和自动切换，能够随着采煤机、液压支架、刮板运输机等机器的运行而自动调整监控画面；是否能够实现智能预警功能，并根据预警信息，实现闭锁功能；
网络通信系统智能化程度表征了工作面网络传输传输速率，是否能达到有线1000Mbps及以上，无线100Mbps及以上；是否支持5G、4G、WIFI等对种形式的无线网络；是否能够形成工业以太环网，确保各系统之间的信息传递，避免各系统形成信息孤岛；是否能够确保网络安全，防止内部信息泄露以及黑客病毒的攻击；
语音通信系统智能化程度表征了语音通信是否能实现工作面、顺槽控制中心、地面控制中心之间低延时通信；紧急情况下，是否能实现工作面和地面人员之间的紧急通信；
喷雾系统智能化程度表征了转载机、破碎机、放顶煤放煤口等关键部位能否实现智能喷雾，是否能实现智能监测、智能预警等功能；是否能实现工作面全方位喷雾功能；
分选系统智能化程度表征了分选系统是否能够实现顺槽控制中心智能控制，地面控制中心实时监控；是否能够准确的对煤矸进行识别；是否能够根据工作面的实际情况，选择合适的干法洗选和水洗选；是否运用到网络数字技术实现远程人工干预，实现智能分选。
配套生产系统智能化程度包括：开采系统智能化程度、支护系统智能化程度、巷道布置体系智能化程度、供电系统智能化程度、运输设备配套控制系统智能化程度、矿井通风智能化程度、矿井灾害防治智能化程度、矿井供排水系统智能化程度、矿井电话调度智能化程度和矿井安全监测监控智能化程度；
开采系统智能化程度表征了是否配备了先进的电液控制系统，能否实现对工作面开采系统所有设备的运行状态、控制模式、通信状态及主要运行参数进行实时监测；是否能够实现开采系统一键顺序启停；当控制系统或开采系统中某一部分出现问题时，是否能实现各子系统独立作业，互不干扰；是否具有开采系统的闭锁功能，在控制系统失效或紧急情况下实现自动闭锁；是否具有统一的通信接口，实现信息的互联互通；是否具有防碰撞功能，防止系统机器之间发生碰撞；是否能实现就地、遥控、远程控制功能；
支护系统智能化程度表征了支护系统是否配备了先进的电液控制系统；能否实现工作面支护的高度、压力、姿态等信息的智能感知，并根据得到的数据做出智能决策；是否能够实现支护系统数据等信息实时上传，并能做到低延时；是否具有统一的通信接口，实现信息的互联互通；是否能够实现就地、遥控、远程网络控制；支护系统是否能具有一键顺序启停功能；是否具有预警功能，遇到紧急情况，自动发出报警信息；是否能够实现远程智能配液、供液功能；是否能够实现乳化液泵站电机功率等运行参数，站内流量、压力、水位、乳化液浓度等信息实时监测，遇到紧急情况，发出报警信息；
巷道布置体系智能化程度表征了根据工作面是采用121、110还是N00工法巷道布置体系，是否能够实现无煤柱自动成巷等功能；
供电系统智能化程度表征了工作面供电系统是否能够实现对整个供电系统供电情况的实时监测、故障诊断、自动控制等功能；供电系统是否具有防越级自动跳闸功能；各变电所是否能实现无人值守；是否具有智能继电保护功能，当部分电网发生短路、断路等故障时，能否及时切断故障电路，不影响其他电路的运行，并能发出预警信息；
运输设备配套控制系统智能化程度表征了是否可以实现工作面运输系统的就地、遥控、远程网络控制；是否可以实现煤流量、速度、温度、重量等信息的实时监测；是否可以实现跑偏、运输带撕裂、人员违规穿越、煤炭起火的智能感知和报警功能；是否具有故障自诊断功能；是否具有自动闭锁的功能；
矿井通风智能化程度表征了通风系统是否具有就地、遥控、远程网络控制功能；风门、风窗等通风设备是否可以实现对风流量、风速、风压等信息的智能检测，并根据所监测到的信息对通风设备进行智能控制；是否可以把检测数据实时上传到顺槽控制中心和地面控制中心，是否可以实现通风设备自主控制以及通风设备故障自诊断；
矿井灾害防治智能化程度表征了是否能对瓦斯浓度的实时智能检测，及时将信息上传至控制中心，并能实现就地、遥控以及远程网络控制，根据瓦斯浓度，采取相应的措施，控制风量风速，一旦超过一定浓度，及时发出报警信息，并采取相应的应急措施；是否能够对水文状况进行实时监测，并将检测信息及时上传；当水文情况突变，有可能发生水害时，是否能及时发出预警，当发生水害时，能否及时通过广播等方式，规划逃生路线；能否对工作面温度实时监测，采用多种测温方式，将温度信息实时上传，当发现温度过高或发生火灾时，及时发出报警信息，并能实现自动喷水，进行灭火操作；发生火灾时，是否能及时安排逃生路线，并通过广播等方式，把信息传递给工作面人员；是否能够对顶底板压力、冲击地压实时监测，并对监测结果进行智能分析，并能对顶底板灾害及冲击地压灾害做出预测预警，及时将信息上传至控制中心；
矿井供排水系统智能化程度表征了是否能够对水位水压智能监测，并合理安排供排水；是否能够对供排水系统进行就地、遥控、远程网络控制，及时将信息上传至控制中心，并实现数据实时监测、故障自诊断；是否能实现供排水系统无人化；
矿井电话调度智能化程度表征了工作面矿井电话调度系统能否实现电话信息的及时更新、修改、录入，能否实现智能高效电话调度等功能；
矿井安全监测监控智能化程度表征了是否能对瓦斯浓度的实时智能检测，是否能够对水文状况进行实时监测，能否对工作面温度实时监测，是否能够对顶底板压力、冲击地压实时监测等功能。
组织管理智能化程度包括：信息管理智能化程度、安全管理智能化程度、标准化管理智能化程度和员工素质管理智能化程度。
信息管理智能化程度表征了工作面的信息化程度等方面；
安全管理智能化程度表征了员工的安全意识、工作面的安全管理体系和机制等方面；
标准化管理智能化程度表征了生产作业是否具有标准化流程、工作面生产设备的运维管理是否具有标准流程等方面；
员工素质管理智能化程度表征了员工的学历层次水平、是否加强对员工职业技能的培训、员工对专业软件的掌握程度等方面。
步骤S102、基于灰色关联分析方法，根据工作面的影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价；
在本申请实施例中：将参考序列列为X0，第一个影响因素为X0(1)，第二个影响因素为X0(2)，第三个影响因素为X0(3)，第K个影响因素为XO(K)，K＝1,2,3…n；将工作面的影响因素的评分数据作为比较序列，将比较序列列为X1，X2，X3…Xi，Xi＝(Xi(1)，Xi(2)，Xi(3)…Xi(n))i＝1，2，3…m，m为正整数；对于参考序列的选择，要根据不同的数据类型选择不同的参考值，效益型、成本型、固定型、区间型和偏离型等不同的数据类型应选择不同的参考值，效益型数据类型中数据越大越好，成本型数据类型中数据越小越好，固定型数据类型中数据趋近于某个固定的数，区间型数据类型中数据越靠近或者在某个区间里越好，偏离型数据类型中数据越偏离某个数据越好，本发明中数据的大小与智能化程度有直接关系，因此数据越大越好，因此本发明中选择效益型为最优参考序列，将本技术领域中的影响因素中最优指标的评分数据作为参考序列，由于本文中所采用百分制进行评分，且效益型数据类型中数据越大越好，因此最优指标均为100分，参考数列具体如下：
Figure BDA0003078846940000111
在本申请实施例中，关联系数模型为：
Figure BDA0003078846940000112
其中ζ0i(k)表示关联系数，当ζ0i(k)表示二级影响因素的关联系数时，因为二级影响因素的数量为31个，因此k为31，当ζ0i(k)表示一级影响因素的关联系数时，因为一级影响因素的数量为5个，因此k为5，由于比较序列的只有1组，因此i始终为1；η表示分辨系数，其取值为0.5；Δ0i表示二级影响因素的评分数据和二级影响因素在参考序列中评分数据的差值。
对于这种有一个参考序列X0，一个或若干个比较序列的情况下，将样本数据即比较序列与参考序列代入公式(1)中，即可确定出关联系数的数值。
在本申请实施例中，关联度模型为：
Figure BDA0003078846940000113
当R0i(k)表示一级影响因素关联度时，ψk表示一级影响因素权重，其取值范围为0≤ψk≤1；当R0i(k)表示二级影响影响因素关联度时，ψk表示二级影响因素权重，其取值范围为0≤ψk≤1。
关联度是关联系数通过加权求均值后给出，将所得到的工作面的影响因素的关联系数代入公式(2)中，即可确定出各影响因素之间的关联度。
在本申请实施例中，通过二级影响因素关联度和二级影响权重确定出一级影响因素关联度，通过关联度分析，可以比较工作面的智能化程度，关联度越大，智能化程度越高；
确定以下范围条件来判断智能化程度的高低：
当关联度0.7＜R≤1时，智能化程度为优；
当关联度0.6＜R≤0.7时，智能化程度为良；
当关联度0.5＜R≤0.6时，智能化程度为中；
当关联度0≤R≤0.5时，智能化程度为差。
将工作面的总关联度数值代入所给出的范围条件判断智能化程度的高低。
在本申请实施例中，根据一级影响因素关联度和一级影响权重，根据公式(2)可求出工作面的总关联度即工作面智能化程度的关联度，然后根据工作面智能化程度的关联度进行评价。
在本发明实施例中，以陕西某矿为例，已知其工作面位于2#煤层，八盘区，上覆地表多为沟壑纵横的低山地区，无村庄、河流。工作面推进长度为1287米，地面标高为1081.3～1285.6米，底板标高850～889米，埋深为314米，回采范围内煤层厚度1.5～3.2米，平均2.4米，结构简单，属于稳定煤层，煤层老顶为细粒砂岩和粗砂岩，直接顶为粉砂岩和泥岩。煤层储量98.2万吨，回采率98％，可采储量96.24万吨，采用智能综合机械化长壁后退式采煤法，全部垮落法处理采空区顶板，对其工作面中各环节的智能化程度进行评分估值，详细评分参考表1：
Figure BDA0003078846940000121
Figure BDA0003078846940000131
表1 工作面中各环节的智能化程度评价表
评价方法如下：
1.确定参考序列矩阵，具体如下：
Figure BDA0003078846940000132
确定比较序列矩阵，具体如下：
Figure BDA0003078846940000133
2.基于公式(1)，计算得出关联系数矩阵
Figure BDA0003078846940000141
3.将关联系数矩阵分为五部分，分别对应五个一级因素的关联系数，具体如下：
E1＝[0.67 0.62 0,57 0.70 0.80]
E2＝[0.84 0.80 0.84 1]
E3＝[1 0.80 0.89 0.84 0.67 0.76 0.80 0.73]
E4＝[0.84 0.80 0.67 0.80 0.73 0.67 0.73 0.89 0.80 0.67]
E5＝[0.48 0.73 0.62 0.48]
4.基于公式(2)，计算得出五个一级因素的关联度，具体如下：
R1＝E1ω2＝0.6736
R2＝E2ω2＝0.9528
R3＝E3ω2＝0.8193
R4＝E4ω2＝0.7583
R5＝E5ω2＝0.6030
5.基于公式(2)，根据五个一级因素的关联度和一级影响因素权重，计算得出工作面的总关联度，具体如下：
Figure BDA0003078846940000142
通过灰色关联分析模型可得出围岩探测智能化程度的关联度为0.6736，开采装备智能化程度的关联度为0.9528，生产系统智能化程度的关联度为0.8193，配套生产系统智能化程度的关联度为0.7583，组织管理智能化程度的关联度为0.6030，并根据权重ψk代入公式(2)中得出总关联度即工作面的关联度为0.7561，可以判断出，陕西某矿工作面的智能化程度为优，其开采装备智能化程度的关联度达到了0.9528，证明其开采装备智能化程度非常高，但其组织管理智能化和围岩探测智能化关联度相对偏低，应加强该两方面的智能化建设，以提升工作面的整体智能化程度。
如图3所示，根据本发明的实施例，基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价系统，包括：
评分单元1，配置为获取工作面的影响因素的评分数据；
智能化评价单元2，配置为基于灰色关联分析方法，根据影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法和系统，其特征在于，包括：
步骤S101、获取工作面的影响因素的评分数据；
步骤S102、基于灰色关联分析方法，根据工作面的影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价。
2.根据权利要求1所述的基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，其特征在于，在步骤S101中，
针对智能感知、智能控制和智能决策三个方面采用百分制评分对所述工作面的影响因素进行评分估值，以得到评分数据；
所述工作面的影响因素包括一级影响因素和二级影响因素，所述二级影响因素包含于所述一级影响因素中，所述一级影响因素包括：围岩探测智能化因素、开采装备智能化因素、生产系统智能化因素、配套生产系统智能化因素和组织管理智能化因素。
3.根据权利要求2所述的基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，其特征在于，
所述围岩探测智能化因素包括：工作面地质透明化因素、勘探技术与装备智能化因素、超前地质探测智能化因素、工作面围岩控制智能化因素和巷道围岩控制智能化因素；
所述开采装备智能化因素包括：采煤机智能化程度因素、液压支架智能化程度因素、刮板运输机智能化程度因素和其它装备智能化程度因素；
所述生产系统智能化因素包括：综合控制系统智能化程度因素、电液控制系统智能化程度因素、集成供液系统智能化程度因素、视频监控系统智能化程度因素、网络通信系统智能化程度因素、语音通信系统智能化程度因素、喷雾系统智能化程度因素和分选系统智能化程度因素；
所述配套生产系统智能化因素包括：开采系统智能化程度因素、支护系统智能化程度因素、巷道布置体系智能化程度因素、供电系统智能化程度因素、运输设备配套控制系统智能化程度因素、矿井通风智能化程度因素、矿井灾害防治智能化程度因素、矿井供排水系统智能化程度因素、矿井电话调度智能化程度因素和矿井安全监测监控智能化程度因素；
所述组织管理智能化因素包括：信息管理智能化程度因素、安全管理智能化程度因素、标准化管理智能化程度因素和员工素质管理智能化程度因素。
4.根据权利要求2所述的基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，其特征在于，步骤S102包括：
步骤S112、基于灰色关联分析方法预先构建的关联系数模型，根据所述工作面的影响因素的评分数据，确定各所述影响因素之间的关联系数；
步骤S122、基于加权求均方法，根据各所述影响因素之间的关联系数，对所述工作面智能化程度进行评价。
5.根据权利要求4所述的基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，其特征在于，所述关联系数模型为：
Figure FDA0003078846930000021
其中，ζ0i(k)表示关联系数；η表示分辨系数，其取值为0.5。
6.根据权利要求4所述的基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，其特征在于，在步骤S122中；
基于预先构建的关联度模型，根据预设的二级影响因素权重，计算各影响因素之间的关联系数加权求均值，得到一级影响因素的关联度；
基于所述关联度模型，根据一级影响因素的关联度和预设的一级影响因素权重，得到工作面的总关联度，其中，所述总关联度表征工作面智能化程度。
7.根据权利要求6所述的基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价方法，其特征在于，所述关联度模型为：
Figure FDA0003078846930000022
当R0i(k)表示一级影响因素关联度时，ψk表示一级影响因素权重，其取值范围为0≤ψk≤1；当R0i(k)表示二级影响影响因素关联度时，ψk表示二级影响因素权重，其取值范围为0≤ψk≤1。
8.基于灰色关联分析的工作面智能化程度评价系统，其特征在于，包括：
评分单元，配置为获取工作面的影响因素的评分数据；
智能化评价单元，配置为基于灰色关联分析方法，根据影响因素的评分数据，构建工作面的灰色关联分析模型，以对工作面智能化程度进行评价。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115689305A (zh) * 2022-10-27 2023-02-03 江苏未来智慧信息科技有限公司 一种用于矿井建设智能化程度的评估方法及系统

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