CN113586160A - 一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，包括数据终端，水位监测、水情预警、AI判断处理模块、探测雷达、立体坐标库、智能路线规划模块、探测取样模块、AI对比校对模块、排水模块；数据终端，用于记录、处理、分析、反馈各部件上传的数据。该基于人工智能的综放工作面水情监测系统，通过利用探测取样模块取得矿井内含水层的实际水情信息，再和探测雷达探测的信息进行对比，可测出探测雷达在不同地质条件下的准确性和误差值，为后期的立体坐标的建立和校对提供支持，使综采放顶煤工作面开采时可以更准确地判断含水层的位置和水情，提高了安全性。
Description
技术领域
本发明涉及矿井水情监测技术领域，具体为一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统。
背景技术
综放工作面全称综合机械化放顶煤回采工作面，是一种智能化、自动化工艺，也是我国目前开采厚煤层的主要方法，其工艺步骤：采煤机上端头斜切进刀——正常下行割煤——移架——放顶煤——拉后部刮板输送机——采煤机返刀上行清浮煤(采煤机割煤至机头后)——推前部刮板输送机——上端头斜切进刀——进入下一循环。
虽然现在已经有了智能化开采设备，但采矿工作任很危险，因为地下水情复杂，有许多地下河、含水层，如果位置探测判断不准确，开采时很容易使这些水灌入矿井内，使工作人员溺水，甚至矿井塌方被埋，因此对矿井四周的水纹监测就显得十分重要了，所以我们提出一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统来解决问题。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，具有准确监控矿井内水情，提高安全性的作用。
本发明具备以下有益效果：
1、该基于人工智能的综放工作面水情监测系统，通过利用探测取样模块取得矿井内含水层的实际水情信息，再和探测雷达探测的信息进行对比，可测出探测雷达在不同地质条件下的准确性和误差值，为后期的立体坐标的建立和校对提供支持，使综采放顶煤工作面开采时可以更准确地判断含水层的位置和水情，提高了安全性。
2、该基于人工智能的综放工作面水情监测系统，水情预警模块可以根据渠道使用情况，发出预警，AI判断处理模块更是可以进一步的根据积水层排出水量数据小于渠道排水量数据的差值，判断渠道水位的增长是因为排水系统故障、堵塞还是进水流量太大，并根据情况将水情预警信号分为抢修信号和危险警告，如此可以使工作人员更好的了解矿井内的水情信息，并作出应对策略。
3、该基于人工智能的综放工作面水情监测系统，通过在立体坐标库建立坐标时，将探测雷达提供数据中的危险数值提高3-5％，这样可以减小探测数据误差所带来的风险，保证了开采的安全性，而具体的提高数值可根据AI对比校对模块反馈的信息来定。
4、该基于人工智能的综放工作面水情监测系统，通过探测矿井内工作面、巷道及围岩表面各处的压力，并记录在不同温度和水纹情况下压力的变化，如此可完全掌控矿井的岩层压力变化，有利用对危险做出判断、预测，控制矿井于含水层的距离，提高了安全性。
本发明为实现技术目的采用如下技术方案：一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，包括数据终端，排水系统、水位监测、水情预警、AI判断处理模块、探测雷达、立体坐标库、智能路线规划模块、探测取样模块、AI对比校对模块、排水模块；
数据终端，用于记录、处理、分析、反馈各部件上传的数据；
排水系统，用于排出进入矿井内的积水；
水位监测，用于监测排水系统渠道内和蓄水池的水位；
水情预警，根据水位监测情况发出预警，并将信号传递给AI判断处理模块，预警包括抢修预警和危险预警；
AI判断处理模块，用于判断水情预警的原因，并将结果发送给工作人员，使其能根据实际情况作出合理的应对；
探测雷达，用于探测地下煤层厚度、岩层分布情况、含水层位置，并将数据传递给立体坐标库；
立体坐标库，用于记录探测雷达传递的信息，并生成立体坐标图，为智能路线规划模块通过数据支持；
智能路线规划模块，用于规划最佳的开采路线，减少开采危险；
探测取样模块，用于探测距离巷道或工作面，接近安全距离处含水层的具体数据，其数据有水层与巷道或工作面之间的距离、存水的水质、存水的水量、存水的水压；
AI对比校对模块，用于对比探测取样模块探测的准确数据和探测雷达探测的模拟数据，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，便于后期校对；
排水模块，用于排出含水层内积水和岩层渗水；
矿压检测，用于探测岩层对工作面、巷道及围岩产生压力；
探测取样模块和排水模块通过打孔钻头、控制连接轴、支撑管、取样腔室组成，打孔钻头和取样腔室均设置在控制连接轴末端。
一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，步骤如下：
S1、挖掘矿井和开采煤块前，将利用探测雷达分别向挖掘点的正下、东、西、南、北、东南、东北、西南、西北几个方向探测，并将数据汇总；
S2、将汇总的数据导入立体坐标库并生成立体坐标，智能路线规划模块避开立体坐标标注的含水层、岩石层和地下河，生成最佳开采路线，数据反馈回数据终端；
S3、当出现无法避开的含水层时，综放工作面开采至安全警戒距离后，通过探测取样模块穿透煤层进入含水层；
S4、探测取样模块测量矿井到含水层的距离，含水层内的存水的水量、存水的水压，收取水源样本，化验水质；
S5、通过AI对比校对模块，将探测取样模块测量的数据和数据终端中的初始探测数据进行对比，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，并根据误差对探测雷达进行更换或校对；
S6、如果含水层内的存水数据在安全范围内，则可以进行打孔，控制安全排水量，将存水排空；
S7、探测矿井内工作面、巷道及围岩表面各处的压力，并记录在不同温度和水纹情况下压力的变化，同时根据压力变化调节探测取样模块的探测距离、矿井挖掘深度；
S8、含水层排水或岩层渗水流入矿井内时，排水系统开启，并监测其水位，达危险水位后报警；
S9、AI判断处理模块根据进含水层排出水量数据和渠道额定排水量数据分析，如果进水流量数据小于渠道排水量，并数值超过3％，可能是渠道排水故障或堵塞，发出初级抢修信号，如果含水层排出水量数据小于渠道排水量不超过3％，甚至高于，则发出危险预警；
S10、上述数据会反馈到数据终端汇总，为后期矿井的开采挖掘、水情防控提供支持。
作为优化，所述立体坐标库在建立坐标时会将探测雷达提供数据中的危险数值提高3-5％。
作为优化，所述探测取样模块的工作的安全距离会根据探测雷达探测的含水层面积和岩层压力调节，含水层面积大，则增大探测取样模块的探测距离，含水层面积小，则反之。
作为优化，所述探测雷达在矿井开采时持续工作，每天对四周扫描一次，在多雨时期每小时扫描一次。
附图说明
图1为本发明基于人工智能的综放工作面水情监测系统模块图。
图2为本发明基于人工智能的综放工作面水情监测系统框架图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1-2，一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，包括数据终端，排水系统、水位监测、水情预警、AI判断处理模块、探测雷达、立体坐标库、智能路线规划模块、探测取样模块、AI对比校对模块、排水模块；
数据终端，用于记录、处理、分析、反馈各部件上传的数据；
探测雷达，用于探测地下煤层厚度、岩层分布情况、含水层位置，并将数据传递给立体坐标库；
立体坐标库，用于记录探测雷达传递的信息，并生成立体坐标图，为智能路线规划模块通过数据支持；
智能路线规划模块，用于规划最佳的开采路线，减少开采危险；
探测取样模块，用于探测距离巷道或工作面，接近安全距离处含水层的具体数据，其数据有水层与巷道或工作面之间的距离、存水的水质、存水的水量、存水的水压；
AI对比校对模块，用于对比探测取样模块探测的准确数据和探测雷达探测的模拟数据，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，便于后期校对；
排水模块，用于排出含水层内积水和岩层渗水；
矿压检测，用于探测岩层对工作面、巷道及围岩产生压力；
探测取样模块和排水模块通过打孔钻头、控制连接轴、支撑管、取样腔室组成，打孔钻头和取样腔室均设置在控制连接轴末端。
一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，步骤如下：
S1、挖掘矿井和开采煤块前，将利用探测雷达分别向挖掘点的正下、东、西、南、北、东南、东北、西南、西北几个方向探测，并将数据汇总；
S2、将汇总的数据导入立体坐标库并生成立体坐标，智能路线规划模块避开立体坐标标注的含水层、岩石层和地下河，生成最佳开采路线，数据反馈回数据终端；
S3、当出现无法避开的含水层时，综放工作面开采至安全警戒距离后，通过探测取样模块穿透煤层进入含水层；
S4、探测取样模块测量矿井到含水层的距离，含水层内的存水的水量、存水的水压，收取水源样本，化验水质；
S5、通过AI对比校对模块，将探测取样模块测量的数据和数据终端中的初始探测数据进行对比，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，并根据误差对探测雷达进行更换或校对；
立体坐标库在建立坐标时会将探测雷达提供数据中的危险数值提高3-5％。
探测取样模块的工作的安全距离会根据探测雷达探测的含水层面积和岩层压力调节，含水层面积大，则增大探测取样模块的探测距离，含水层面积小，则反之。
探测雷达在矿井开采时持续工作，每天对四周扫描一次，在多雨时期每小时扫描一次。
通过利用探测取样模块取得矿井内含水层的实际水情信息，再和探测雷达探测的信息进行对比，可测出探测雷达在不同地质条件下的准确性和误差值，为后期的立体坐标的建立和校对提供支持，使综采放顶煤工作面开采时可以更准确地判断含水层的位置和水情，提高了安全性。
实施例2
请参阅图1-2，一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，包括数据终端，排水系统、水位监测、水情预警、AI判断处理模块、探测雷达、立体坐标库、智能路线规划模块、探测取样模块、AI对比校对模块、排水模块；
数据终端，用于记录、处理、分析、反馈各部件上传的数据；
排水系统，用于排出进入矿井内的积水；
水位监测，用于监测排水系统渠道内和蓄水池的水位；
水情预警，根据水位监测情况发出预警，并将信号传递给AI判断处理模块，预警包括抢修预警和危险预警；
AI判断处理模块，用于判断水情预警的原因，并将结果发送给工作人员，使其能根据实际情况作出合理的应对；
探测雷达，用于探测地下煤层厚度、岩层分布情况、含水层位置，并将数据传递给立体坐标库；
立体坐标库，用于记录探测雷达传递的信息，并生成立体坐标图，为智能路线规划模块通过数据支持；
智能路线规划模块，用于规划最佳的开采路线，减少开采危险；
探测取样模块，用于探测距离巷道或工作面，接近安全距离处含水层的具体数据，其数据有水层与巷道或工作面之间的距离、存水的水质、存水的水量、存水的水压；
AI对比校对模块，用于对比探测取样模块探测的准确数据和探测雷达探测的模拟数据，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，便于后期校对；
排水模块，用于排出含水层内积水和岩层渗水；
矿压检测，用于探测岩层对工作面、巷道及围岩产生压力；
探测取样模块和排水模块通过打孔钻头、控制连接轴、支撑管、取样腔室组成，打孔钻头和取样腔室均设置在控制连接轴末端。
一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，步骤如下：
S1、挖掘矿井和开采煤块前，将利用探测雷达分别向挖掘点的正下、东、西、南、北、东南、东北、西南、西北几个方向探测，并将数据汇总；
S2、将汇总的数据导入立体坐标库并生成立体坐标，智能路线规划模块避开立体坐标标注的含水层、岩石层和地下河，生成最佳开采路线，数据反馈回数据终端；
S3、当出现无法避开的含水层时，综放工作面开采至安全警戒距离后，通过探测取样模块穿透煤层进入含水层；
S4、探测取样模块测量矿井到含水层的距离，含水层内的存水的水量、存水的水压，收取水源样本，化验水质；
S5、通过AI对比校对模块，将探测取样模块测量的数据和数据终端中的初始探测数据进行对比，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，并根据误差对探测雷达进行更换或校对；
S6、如果含水层内的存水数据在安全范围内，则可以进行打孔，控制安全排水量，将存水排空；
S7、探测矿井内工作面、巷道及围岩表面各处的压力，并记录在不同温度和水纹情况下压力的变化，同时根据压力变化调节探测取样模块的探测距离、矿井挖掘深度；
S8、含水层排水或岩层渗水流入矿井内时，排水系统开启，并监测其水位，达危险水位后报警；
S9、AI判断处理模块根据进含水层排出水量数据和渠道额定排水量数据分析，如果进水流量数据小于渠道排水量，并数值超过3％，可能是渠道排水故障或堵塞，发出初级抢修信号，如果含水层排出水量数据小于渠道排水量不超过3％，甚至高于，则发出危险预警；
S10、上述数据会反馈到数据终端汇总，为后期矿井的开采挖掘、水情防控提供支持。
水情预警模块可以根据渠道使用情况，发出预警，AI判断处理模块更是可以进一步的根据积水层排出水量数据小于渠道排水量数据的差值，判断渠道水位的增长是因为排水系统故障、堵塞还是进水流量太大，并根据情况将水情预警信号分为抢修信号和危险警告，如此可以使工作人员更好的了解矿井内的水情信息，并作出应对策略。
实施例3
请参阅图1-2，一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，包括数据终端，排水系统、水位监测、水情预警、AI判断处理模块、探测雷达、立体坐标库、智能路线规划模块、探测取样模块、AI对比校对模块、排水模块；
数据终端，用于记录、处理、分析、反馈各部件上传的数据；
排水系统，用于排出进入矿井内的积水；
水位监测，用于监测排水系统渠道内和蓄水池的水位；
水情预警，根据水位监测情况发出预警，并将信号传递给AI判断处理模块，预警包括抢修预警和危险预警；
AI判断处理模块，用于判断水情预警的原因，并将结果发送给工作人员，使其能根据实际情况作出合理的应对；
探测雷达，用于探测地下煤层厚度、岩层分布情况、含水层位置，并将数据传递给立体坐标库；
立体坐标库，用于记录探测雷达传递的信息，并生成立体坐标图，为智能路线规划模块通过数据支持；
智能路线规划模块，用于规划最佳的开采路线，减少开采危险；
探测取样模块，用于探测距离巷道或工作面，接近安全距离处含水层的具体数据，其数据有水层与巷道或工作面之间的距离、存水的水质、存水的水量、存水的水压；
AI对比校对模块，用于对比探测取样模块探测的准确数据和探测雷达探测的模拟数据，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，便于后期校对；
排水模块，用于排出含水层内积水和岩层渗水；
矿压检测，用于探测岩层对工作面、巷道及围岩产生压力。
一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，步骤如下：
S1、挖掘矿井和开采煤块前，将利用探测雷达分别向挖掘点的正下、东、西、南、北、东南、东北、西南、西北几个方向探测，并将数据汇总；
S2、将汇总的数据导入立体坐标库并生成立体坐标，智能路线规划模块避开立体坐标标注的含水层、岩石层和地下河，生成最佳开采路线，数据反馈回数据终端；
S3、当出现无法避开的含水层时，综放工作面开采至安全警戒距离后，通过探测取样模块穿透煤层进入含水层；
S4、探测取样模块测量矿井到含水层的距离，含水层内的存水的水量、存水的水压，收取水源样本，化验水质；
S5、通过AI对比校对模块，将探测取样模块测量的数据和数据终端中的初始探测数据进行对比，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，并根据误差对探测雷达进行更换或校对；
S6、如果含水层内的存水数据在安全范围内，则可以进行打孔，控制安全排水量，将存水排空；
S7、探测矿井内工作面、巷道及围岩表面各处的压力，并记录在不同温度和水纹情况下压力的变化，同时根据压力变化调节探测取样模块的探测距离、矿井挖掘深度；
S8、含水层排水或岩层渗水流入矿井内时，排水系统开启，并监测其水位，达危险水位后报警；
S9、AI判断处理模块根据进含水层排出水量数据和渠道额定排水量数据分析，如果进水流量数据小于渠道排水量，并数值超过3％，可能是渠道排水故障或堵塞，发出初级抢修信号，如果含水层排出水量数据小于渠道排水量不超过3％，甚至高于，则发出危险预警；
S10、上述数据会反馈到数据终端汇总，为后期矿井的开采挖掘、水情防控提供支持。
立体坐标库在建立坐标时会将探测雷达提供数据中的危险数值提高3-5％。
探测取样模块的工作的安全距离会根据探测雷达探测的含水层面积和岩层压力调节，含水层面积大，则增大探测取样模块的探测距离，含水层面积小，则反之。
探测雷达在矿井开采时持续工作，每天对四周扫描一次，在多雨时期每小时扫描一次。
探测取样模块和排水模块通过打孔钻头、控制连接轴、支撑管、取样腔室组成，打孔钻头和取样腔室均设置在控制连接轴末端，使用时，将带有打孔钻头和取样腔室的控制连接轴一端穿过支撑管，在待穿刺部分进行打孔，随着打开钻头的不断深入，配合着插入支撑管，完成穿刺后，取样腔室吸取水源样本，从支撑管内抽出控制连接轴，在支撑管内安装阀门和流量计算器，控制排水。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统，其特征在于：包括数据终端，排水系统、水位监测、水情预警、AI判断处理模块、探测雷达、立体坐标库、智能路线规划模块、探测取样模块、AI对比校对模块、排水模块、矿压检测；
数据终端，用于记录、处理、分析、反馈各部件上传的数据；
排水系统，用于排出进入矿井内的积水；
水位监测，用于监测排水系统渠道内和蓄水池的水位；
水情预警，根据水位监测情况发出预警，并将信号传递给AI判断处理模块，预警包括抢修预警和危险预警；
AI判断处理模块，用于判断水情预警的原因，并将结果发送给工作人员，使其能根据实际情况作出合理的应对；
探测雷达，用于探测地下煤层厚度、岩层分布情况、含水层位置，并将数据传递给立体坐标库；
立体坐标库，用于记录探测雷达传递的信息，并生成立体坐标图，为智能路线规划模块通过数据支持；
智能路线规划模块，用于规划最佳的开采路线，减少开采危险；
探测取样模块，用于探测距离巷道或工作面，接近其安全距离处含水层的具体数据，其数据有水层与巷道或工作面之间的距离、存水的水质、存水的水量、存水的水压；
AI对比校对模块，用于对比探测取样模块探测的准确数据和探测雷达探测的模拟数据，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，便于后期校对；
排水模块，用于排出含水层内积水和岩层渗水；
矿压检测，用于探测岩层对工作面、巷道及围岩产生压力。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，其特征在于：步骤如下：
S1、挖掘矿井和开采煤块前，将利用探测雷达分别向挖掘点的正下、东、西、南、北、东南、东北、西南、西北几个方向探测，并将数据汇总；
S2、将汇总的数据导入立体坐标库并生成立体坐标，智能路线规划模块避开立体坐标标注的含水层、岩石层和地下河，生成最佳开采路线，数据反馈回数据终端；
S3、当出现无法避开的含水层时，综放工作面开采至安全警戒距离后，通过探测取样模块穿透煤层进入含水层；
S4、探测取样模块测量矿井到含水层的距离，含水层内的存水的水量、存水的水压，收取水源样本，化验水质；
S5、通过AI对比校对模块，将探测取样模块测量的数据和数据终端中的初始探测数据进行对比，判断探测雷达探测模拟数据的准确性和误差值，并根据误差对探测雷达进行更换或校对；
S6、如果含水层内的存水数据在安全范围内，则可以进行打孔，控制安全排水量，将存水排空；
S7、探测矿井内工作面、巷道及围岩表面各处的压力，并记录在不同温度和水纹情况下压力的变化，同时根据压力变化调节探测取样模块的探测距离、矿井挖掘深度；
S8、含水层排水或岩层渗水流入矿井内时，排水系统开启，并监测其水位，达危险水位后报警；
S9、AI判断处理模块根据进含水层排出水量数据和渠道额定排水量数据分析，如果进水流量数据小于渠道排水量，并数值超过3％，可能是渠道排水故障或堵塞，发出初级抢修信号，如果含水层排出水量数据小于渠道排水量不超过3％，甚至高于，则发出危险预警；
S10、上述数据会反馈到数据终端汇总，为后期矿井的开采挖掘、水情防控提供支持。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，其特征在于：所述立体坐标库在建立坐标时会将探测雷达提供数据中的危险数值提高3-5％。
4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，其特征在于：所述探测取样模块的工作的安全距离会根据探测雷达探测的含水层面积和岩层压力调节，含水层面积大，则增大探测取样模块的探测距离，含水层面积小，则反之。
5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的综放工作面水情监测系统的运行方法，其特征在于：所述探测雷达在矿井开采时持续工作，每天对四周扫描一次，在多雨时期每小时扫描一次。
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