CN115375137A - 一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统 - Google Patents
一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115375137A CN115375137A CN202211005892.5A CN202211005892A CN115375137A CN 115375137 A CN115375137 A CN 115375137A CN 202211005892 A CN202211005892 A CN 202211005892A CN 115375137 A CN115375137 A CN 115375137A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitored
- risk
- project
- determining
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 121
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims abstract description 97
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 18
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 18
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 10
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 10
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 4
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 2
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000002440 industrial waste Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910052755 nonmetal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，包括：监控模块，用于采集非煤矿山尾矿库各待监控项目的实时运行数据，并基于各待监控项目的属性特征确定风险评估指标；分析模块，用于基于所述风险评估指标构建风险评估体系，并基于所述风险评估体系对所述实时运行数据进行风险评估；应急处理模块，用于基于风险评估结果确定目标安全隐患项目以及对应的安全隐患等级，并根据所述安全隐患等级进行相应的报警及急救响应。通过对非煤矿山尾矿库的各待监控项目的实时运行数据进行分析，实现对非煤矿山尾矿库存在的安全隐患进行准确有效的预测，实现对非煤矿山尾矿库的安全进行严格的监控，保障了非煤矿山尾矿库的运行安全。
Description
技术领域
本发明涉及尾矿库安全监控技术领域，特别涉及一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统。
背景技术
尾矿库是指筑坝拦截谷口或围地构成的，用以堆存金属或非金属矿山进行矿石选别后排出尾矿或其他工业废渣的场所，是矿山尾矿设施主体构筑物。从安全上看，尾矿库是一个人为生产形成的高位泥石流危险源，一旦失事，必将对矿山及下游人民生命财产造成难以弥补的惨重损失；
目前，在对尾矿库进行安全监控时，大都只针对单一的监控项目进行监控，从而导致在对尾矿库安全监控时需要采用多个不同的监控系统相互配合，导致安全监控较为复杂，并且现有的技术只能在尾矿库发生安全隐患后进行相应的报警，并不能根据尾款库的实时运行状态预测尾矿库可能存在的安全隐患，从而导致安全监控效果大大降低；
因此，本发明提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统。
发明内容
本发明提供一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，用以通过对非煤矿山尾矿库的各待监控项目的实时运行数据进行分析，实现对非煤矿山尾矿库存在的安全隐患进行准确有效的预测，并根据预测结果实现对安全隐患的隐患等级进行准确判断，从而便于及时进行相应的报警以及应急操作，实现对非煤矿山尾矿库的安全进行严格的监控，保障了非煤矿山尾矿库的运行安全。
本发明提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，包括：
监控模块，用于采集非煤矿山尾矿库各待监控项目的实时运行数据，并基于各待监控项目的属性特征确定风险评估指标；
分析模块，用于基于所述风险评估指标构建风险评估体系，并基于所述风险评估体系对所述实时运行数据进行风险评估；
应急处理模块，用于基于风险评估结果确定目标安全隐患项目以及对应的安全隐患等级，并根据所述安全隐患等级进行相应的报警及急救响应。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述监控模块，包括：
访问子模块，用于登录非煤矿山尾矿库的后台数据管理平台，并基于所述后台数据管理平台确定所述非煤矿山尾矿库的组成信息；
项目确定子模块，用于基于所述组成信息确定所述非煤矿山尾矿库的待监控项目，并确定所述待监控项目的项目类型，其中，所述待监控项目至少为一个；
数据采集子模块，用于基于所述项目类型确定对不同待监控项目的监控策略，并基于所述监控策略对待监控项目进行监控，得到各待监控项目对应的实时运行数据。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述数据采集子模块，包括：
数据获取单元，用于获取不同待监控项目的监控策略，并基于所述监控策略确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库中的位置分布；
监控点设置单元，用于基于所述位置分布确定对不同待监控项目进行监控时的监控点集合，并在所述监控点集合中的各监控点设置目标传感器；
数据采集单元，用于基于所述目标传感器采集不同待监控项目的实时运行数据，同时，构建所述目标传感器与所述后台数据管理平台的通讯链路，并将所述实时运行数据进行打包，且基于所述通讯链路将打包后的实时运行数据传输至后台数据管理平台。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述数据采集单元，包括：
数据获取子单元，用于获取采集到的不同待监控项目的实时运行数据，并将所述实时运行数据进行聚类处理，得到所述实时运行数据对应的目标分类结果；
筛选子单元，用于基于所述目标分类结果提取每一类实时运行数据的数据属性，并基于所述数据属性设定对每一类实时运行数据的筛选条件；
所述筛选子单元，还用于基于所述筛选条件对对应类别的实时运行数据进行筛选，并基于筛选结果得到最终的实时运行数据。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述监控模块，包括：
项目分析子模块，用于获取所述非煤矿山尾矿库中包含的待监控项目，并确定所述待监控项目的属性特征；
所述项目分析子模块，还用于基于所述属性特征确定所述待监控项目的功能模块，并确定所述待监控项目中所述功能模块执行相应业务功能时的标准取值范围，且基于标准取值范围以及所述功能模块确定所述待监控项目的风险评估指标，其中，所述功能模块至少为一个；
指标确定单元，用于确定待监控项目的业务目的，并基于所述业务目的确定不同功能模块在工作过程中的权重值，且基于所述权重值对得到的所述风险评估指标进行修正，得到最终的风险评估指标。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述分析模块，包括：
指标获取子模块，用于获取各待监控项目对应的风险评估指标，同时，确定各待监控项目的业务维度，并基于所述业务维度确定各待监控项目的风险因素，其中，所述风险因素至少为一个；
指标修正子模块，用于基于所述风险因素确定补充风险评估指标，并将所述补充风险评估指标与所述风险评估指标进行融合，得到标准风险评估指标；
体系构建子模块，用于确定对非煤矿山尾矿库进行风险评估的时间跨度，并基于所述时间跨度通过所述标准风险评估指标构建风险评估体系；
风险评估子模块，用于获取待监控项目对应的实时运行数据，并将所述实时运行数据输入所述风险评估体系，且所述风险评估体系对所述实时运行数据进行分析，确定非煤矿山尾矿库中当前尾矿的实时状态；
所述风险评估子模块，还用于获取非煤矿山尾矿库的设计参数，并将所述待监控项目划分为不同的监控模块，且通过所述非煤矿山尾矿库中当前尾矿的实时状态以及设计参数为每个监控模块赋予先验概率，并通过贝叶斯网络根据所述先验概率确定不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率；
所述风险评估子模块，还用于基于所述后验概率完成对非煤矿山尾矿库的风险评估。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述风险评估子模块，包括：
评估结果获取单元，用于获取得到的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率，同时，获取各待监控项目的风险因素，并确定所述风险因素之间的关联特征；
结果校验单元，用于基于所述关联特征确定风险因素对待监控项目的安全隐患的影响概率，并基于所述影响概率对所述不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率进行修正，得到最终的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述结果校验单元，包括：
结果获取子单元，用于获取最终的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率，并确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库运行过程中的权重值；
风险系数分析单元，用于基于所述不同待监控项目的后验概率以及对应权重值确定非煤矿山尾矿库的综合风险系数，并将所述综合风险系数填入预设风险评估报告模板，得到目标风险评估报告；
存储子单元，用于确定所述目标风险评估报告的文件类型，并基于所述文件类型从预设存储区域匹配目标存储文件，且将所述目标风险评估报告在所述目标存储文件中进行存储。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述应急处理模块，包括：
评估结果获取子模块，用于获取对各待监控项目进行风险评估后的评估结果，并基于所述评估结果确定不同待监控项目的风险评估值；
风险项目确定子模块，用于将所述风险评估值与对应的预设风险阈值进行比较，并基于比较结果将所述风险评估值大于或等于所述预设风险阈值的待监控项目判定为目标安全隐患项目，其中，所述目标安全隐患项目至少为一个；
安全隐患等级分析子模块，用于基于所述评估结果确定所述目标安全隐患项目中存在的目标隐患类型，并基于所述目标隐患类型将所述目标安全隐患项目的实时运行数据根据时间、空间以及功能进行划分，得到子数据块；
所述安全隐患等级分析子模块，用于对所述子数据块进行风险后果预测，得到所述目标安全隐患项目对非煤矿山尾矿库造成的风险值，并基于预设等级划分规则根据所述风险值确定所述目标安全隐患项目的安全隐患等级；
报警子模块，用于基于所述安全隐患等级确定目标报警等级，并基于所述目标报警等级向管理终端进行报警提醒；
应急子模块，用于基于报警结果根据所述安全隐患等级以及目标安全隐患项目的项目类型检索预设应急案例库，并当所述预设应急案例库中存在目标预设案例时，调用所述目标预设案例的预设应急措施，并基于所述预设应急措施对所述目标安全隐患项目进行应急响应。
优选的，一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述应急子模块，包括：
应急单元，用于当预设应急案例库中不存在目标预设案例时，提取所述目标安全隐患项目的项目属性，并基于所述项目属性确定所述预设应急案例库中各预设案例与目标安全隐患项目的相似度，且将相似度大于预设阈值的预设案例判定为备选案例；
所述应急单元，还用于调取所述备选案例的预设应急措施，并基于所述目标安全隐患项目的项目属性对所述预设应急措施进行调整，并基于调整结果得到目标应急措施，且通过所述目标应急措施对所述目标安全隐患项目进行应急响应，同时，将所述目标应急措施在所述预设应急案例库中进行更新存储。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统的结构图；
图2为本发明实施例中一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统中监控模块的结构图；
图3为本发明实施例中一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统分析模块的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，如图1所示，包括：
监控模块，用于采集非煤矿山尾矿库各待监控项目的实时运行数据，并基于各待监控项目的属性特征确定风险评估指标；
分析模块，用于基于所述风险评估指标构建风险评估体系，并基于所述风险评估体系对所述实时运行数据进行风险评估；
应急处理模块，用于基于风险评估结果确定目标安全隐患项目以及对应的安全隐患等级，并根据所述安全隐患等级进行相应的报警及急救响应。
该实施例中，各待监控项目指的是非煤矿山尾矿库的组成部分，具体包括排洪、回水以及堆存等。
该实施例中，实时运行数据指的是各待监控项目在非煤矿山尾矿库工作过程中，各模块的实时运行情况，具体可以是排洪的速率以及尾矿库中尾矿的堆积量等。
该实施例中，属性特征指的是各待监控项目的项目类型以及在工作过程中对尾矿的承受能力等。
该实施例中，风险评估指标指的是用于评估待监控项目的是否存在安全隐患的参数类型以及对应的具体取值情况，具体可以是尾矿库矿坝对尾矿的承受能力，从而便于判断当前尾矿是否会造成尾矿库发生溃坝的风险。
该实施例中，风向评估体系指的是用于对采集到的各待监控项目的实时运行数据进行分析的工具或模型，从而便于确定待监控项目中是否存在安全隐患。
该实施例中，目标安全隐患项目指的是待监控项目中存在安全隐患的项目，可以是一个，也可以是多个。
该实施例中，安全隐患等级是用来表征不同目标安全隐患项目存在的安全隐患严重程度。
该实施例中，急救响应指的是根据目标安全隐患项目对应的安全隐患类类型匹配设定好的应急方案，对当前的目标安全隐患项目进行补救。
上述技术方案的有益效果是：通过对非煤矿山尾矿库的各待监控项目的实时运行数据进行分析，实现对非煤矿山尾矿库存在的安全隐患进行准确有效的预测，并根据预测结果实现对安全隐患的隐患等级进行准确判断，从而便于及时进行相应的报警以及应急操作，实现对非煤矿山尾矿库的安全进行严格的监控，保障了非煤矿山尾矿库的运行安全。
实施例2：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，如图2所示，所述监控模块，包括：
访问子模块，用于登录非煤矿山尾矿库的后台数据管理平台，并基于所述后台数据管理平台确定所述非煤矿山尾矿库的组成信息；
项目确定子模块，用于基于所述组成信息确定所述非煤矿山尾矿库的待监控项目，并确定所述待监控项目的项目类型，其中，所述待监控项目至少为一个；
数据采集子模块，用于基于所述项目类型确定对不同待监控项目的监控策略，并基于所述监控策略对待监控项目进行监控，得到各待监控项目对应的实时运行数据。
该实施例中，后台数据管理平台是提前设定好的，用于对非煤矿山尾矿库的各项运行数据进行管理以及统计。
该实施例中，组成信息指的是非煤矿山尾矿库的构成组件，具体包括尾矿库堆存系统、尾矿库排洪系统以及尾矿库回水系统等。
该实施例中，监控策略是用于表征如何对待监控项目进行监控的方式或方法。
上述技术方案的有益效果是：通过非煤矿山尾矿库的后台数据管理平台实现对非煤矿山尾矿库的组成信息进行准确获取，从而为准确确定待监控项目提供了便利，其次，根据待监控项目的项目类型实现对监控策略进行准确的制定，从而实现对待监控项目的实时运行数据进行准确有效的采集，为准确对非煤矿山尾矿库存在的安全隐患进行预测以及预警。
实施例3：
在实施例2的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述数据采集子模块，包括：
数据获取单元，用于获取不同待监控项目的监控策略，并基于所述监控策略确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库中的位置分布；
监控点设置单元，用于基于所述位置分布确定对不同待监控项目进行监控时的监控点集合，并在所述监控点集合中的各监控点设置目标传感器；
数据采集单元，用于基于所述目标传感器采集不同待监控项目的实时运行数据，同时，构建所述目标传感器与所述后台数据管理平台的通讯链路，并将所述实时运行数据进行打包，且基于所述通讯链路将打包后的实时运行数据传输至后台数据管理平台。
该实施例中，位置分布指的是不同待监控项目在非煤矿山尾矿库中的位置情况。
该实施例中，监控点集合指的是不同待监控项目对应的多个监控点，目的是为了放置相应的传感器，从而实现对待监控项目的实时运行数据进行采集。
该实施例中，木比奥传感器是提前设定好的，用于采集不同待监控项目对应的实时运行数据，具体可以是摄像头、流量传感器以及应力、压力传感器等。
上述技术方案的有益效果是：通过确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库中的位置分布情况，实现对不同待监控项目的监控点进行准确确定，从而通过在监控点设置相应的目标传感器，实现对不同待监控项目的实时运行数据进行准确有效的采集，提高了数据采集的准确率以及可靠性，为准确对非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测提供了便利与保障。
实施例4：
在实施例3的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述数据采集单元，包括：
数据获取子单元，用于获取采集到的不同待监控项目的实时运行数据，并将所述实时运行数据进行聚类处理，得到所述实时运行数据对应的目标分类结果；
筛选子单元，用于基于所述目标分类结果提取每一类实时运行数据的数据属性，并基于所述数据属性设定对每一类实时运行数据的筛选条件；
所述筛选子单元，还用于基于所述筛选条件对对应类别的实时运行数据进行筛选，并基于筛选结果得到最终的实时运行数据。
该实施例中，聚类处理指的是将具有相同数据特征的数据进行归类，通过确定不同数据之间的汉明距离，从而实现将不同待监控项目的实时运行数据进行分类。
该实施例中，目标分类结果指的是将接收到的不同待监控项目对应的实时运行数据进行分类后得到的结果。
该实施例中，数据属性指的是每一类实时运行数据的取值范围等特性。
该实施例中，筛选条件指的是对每一类实时运行数据进行筛选的依据或标准。
上述技术方案的有益效果是：通过对接收到的实时运行数据进行分类，并根据分类结果确定每一类实时运行数据的筛选条件，实现对每一类实时运行数据进行准确有效的筛选，保障了数据的准确有效性，从而提高对非煤矿山尾矿库进行安全风险预警预测的准确率。
实施例5：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述监控模块，包括：
项目分析子模块，用于获取所述非煤矿山尾矿库中包含的待监控项目，并确定所述待监控项目的属性特征；
所述项目分析子模块，还用于基于所述属性特征确定所述待监控项目的功能模块，并确定所述待监控项目中所述功能模块执行相应业务功能时的标准取值范围，且基于标准取值范围以及所述功能模块确定所述待监控项目的风险评估指标，其中，所述功能模块至少为一个；
指标确定单元，用于确定待监控项目的业务目的，并基于所述业务目的确定不同功能模块在工作过程中的权重值，且基于所述权重值对得到的所述风险评估指标进行修正，得到最终的风险评估指标。
该实施例中，属性特征指的是待监控项目的项目类型以及待监控项目的组成情况。
该实施例中，功能模块指的是待监控项目在执行相应功能时所依靠的不同的组件或是模块等，通过不同的功能模块协同作用才能实现最终的功能。
该实施例中，标准取值范围指的是不同功能模块在工作时，不存在异常或是安全隐患时的正常取值区间。
该实施例中，业务目的指的是待监控项目在非煤矿山尾矿库的运行过程中要实现的目标，具体可以是排洪、回水以及堆积中的任意一种。
上述技术方案的有益效果是：通过根据待监控项目的属性特征实现对嗲监控项目的功能模块进行准确确定，其次根据不同功能模块在待监控项目中的重要程度，实现对风险评估指标进行准确可靠的确认，从而为对非煤矿山尾矿库安全隐患进行准确预测预警提供了便利与保障，确保非煤矿山尾矿库的运行安全。
实施例6：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，如图3所示，所述分析模块，包括：
指标获取子模块，用于获取各待监控项目对应的风险评估指标，同时，确定各待监控项目的业务维度，并基于所述业务维度确定各待监控项目的风险因素，其中，所述风险因素至少为一个；
指标修正子模块，用于基于所述风险因素确定补充风险评估指标，并将所述补充风险评估指标与所述风险评估指标进行融合，得到标准风险评估指标；
体系构建子模块，用于确定对非煤矿山尾矿库进行风险评估的时间跨度，并基于所述时间跨度通过所述标准风险评估指标构建风险评估体系；
风险评估子模块，用于获取待监控项目对应的实时运行数据，并将所述实时运行数据输入所述风险评估体系，且所述风险评估体系对所述实时运行数据进行分析，确定非煤矿山尾矿库中当前尾矿的实时状态；
所述风险评估子模块，还用于获取非煤矿山尾矿库的设计参数，并将所述待监控项目划分为不同的监控模块，且通过所述非煤矿山尾矿库中当前尾矿的实时状态以及设计参数为每个监控模块赋予先验概率，并通过贝叶斯网络根据所述先验概率确定不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率；
所述风险评估子模块，还用于基于所述后验概率完成对非煤矿山尾矿库的风险评估。
该实施例中，业务维度指的是待监控项目在执行相应功能时所涉及到的业务类型。
该实施例中，风险因素指的是会对待监控项目造成安全隐患的外界因素或是尾砂在运动过程中对非煤矿山尾矿库造成的损害。
该实施例中，补充风险评估指标指的是风险因素对应的评估指标，与风险因素相对应，目的是为了更加准确的评估非煤矿山尾矿库中存在的安全隐患。
该实施例中，将所述补充风险评估指标与所述风险评估指标进行融合指的是将原有的风险评估指标与得到的补充风险评估指标进行叠加。
该实施例中，标准风险评估指标指的是将原有风险评估指标与补充风险评估指标进行叠加后得到的所有指标的集合。
该实施例中，时间跨度指的是对非煤矿山尾矿库进行监控的时长。
该实施例中，实时状态指的是非煤矿山尾矿库中当前尾矿的堆积情况以及对矿坝的挤压情况。
该实施例中，设计参数指的是非煤矿山尾矿库在设计时的宽度、长度以及深度等。
该实施例中，先验概率是根据经验或是预测等方法，为不同监控模块赋予发生安全隐患的概率值。
该实施例中，后验概率指的是在已知条件后，确定不同待监控项目发生安全隐患的概率。
上述技术方案的有益效果是：通过确定不同待监控项目的业务维度，并根据业务维度实现对待监控项目的风险因素进行有效确认，其次，通过风险因素实现对补充风险评估指标进行有效的获取，最后根据原有的风险评估指标以及补充风险评估指标实现对风险评估体系进行准确有效的构建，通过构建的风险评估体系对不同待监控项目的实时运行数据进行分析，从而实现确定不同待监控项目发生安全隐患的概率值，实现对非煤矿山尾矿库进行准确有效的风险评估，保障了风险预测的准确率，从而便于确保非煤矿山尾矿库进行安全有效的运行。
实施例7：
在实施例6的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述风险评估子模块，包括：
评估结果获取单元，用于获取得到的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率，同时，获取各待监控项目的风险因素，并确定所述风险因素之间的关联特征；
结果校验单元，用于基于所述关联特征确定风险因素对待监控项目的安全隐患的影响概率，并基于所述影响概率对所述不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率进行修正，得到最终的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率。
该实施例中，关联特征指的是不同风险因素之间的关联关系，目的是为了通过确定风险因素的关联关系实现对待监控项目发生的安全隐患的概率进行准确可靠的分析。
该实施例中，影响概率指的是不同风险因素对待监控项目运行过程中造成的影响的可能性大小。
上述技术方案的有益效果是：通过确定不同待监控项目的风险因素之间的关联特征，并通过关联特征确定不同风险因素对不同待监控项目发生安全隐患的概率进行修正，从而确保得到不同待监控项目发生安全隐患概率的准确率，为实现对非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测进行准确预测提供了遍历与保障。
实施例8：
在实施例7的基础上，本实施例提供了一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述结果校验单元，包括：
结果获取子单元，用于获取最终的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率，并确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库运行过程中的权重值；
风险系数分析单元，用于基于所述不同待监控项目的后验概率以及对应权重值确定非煤矿山尾矿库的综合风险系数，并将所述综合风险系数填入预设风险评估报告模板，得到目标风险评估报告；
存储子单元，用于确定所述目标风险评估报告的文件类型，并基于所述文件类型从预设存储区域匹配目标存储文件，且将所述目标风险评估报告在所述目标存储文件中进行存储。
该实施例中，权重值是用于表征不同待监控项目在非煤矿山尾矿库运行过程中的重要程度。
该实施例中，综合风险系数是用于表征整体非煤矿山尾矿库发生风险的可能性大小。
该实施例中，预设风险评估报告模板是提前设定好的，用于记录非煤矿山尾款库对应的综合风险系数。
该实施例中，目标风险评估报告指的是将综合风险系数填入预设风险评估报告模板后得到的最终的报告。
该实施例中，预设存储区域是提前设定好的，用于存放不同文件类型的存储文件。
该实施例中，目标存储文件指的是预设存储区域中用于存储目标风险评估报告的存储文件。
上述技术方案的有益效果是：通过确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库中的权重值，从而实现对非煤矿山尾矿库的综合风险系数进行准确有效的评估，便于对非煤矿山尾矿库的整体运行效果进行准确有效的把握，最后将得到的综合风险系数在目标存储文件中进行存储，从而实现将非煤矿山尾矿库的评估结果进行准确可靠的保存，为实现对非煤矿山尾矿库进行准确有效的安全预警预测提供了数据支撑。
实施例9：
在实施例1的基础上，本实施例提供了一种煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述应急处理模块，包括：
评估结果获取子模块，用于获取对各待监控项目进行风险评估后的评估结果，并基于所述评估结果确定不同待监控项目的风险评估值；
风险项目确定子模块，用于将所述风险评估值与对应的预设风险阈值进行比较，并基于比较结果将所述风险评估值大于或等于所述预设风险阈值的待监控项目判定为目标安全隐患项目，其中，所述目标安全隐患项目至少为一个；
安全隐患等级分析子模块，用于基于所述评估结果确定所述目标安全隐患项目中存在的目标隐患类型，并基于所述目标隐患类型将所述目标安全隐患项目的实时运行数据根据时间、空间以及功能进行划分，得到子数据块；
所述安全隐患等级分析子模块，用于对所述子数据块进行风险后果预测，得到所述目标安全隐患项目对非煤矿山尾矿库造成的风险值，并基于预设等级划分规则根据所述风险值确定所述目标安全隐患项目的安全隐患等级；
报警子模块，用于基于所述安全隐患等级确定目标报警等级，并基于所述目标报警等级向管理终端进行报警提醒；
应急子模块，用于基于报警结果根据所述安全隐患等级以及目标安全隐患项目的项目类型检索预设应急案例库，并当所述预设应急案例库中存在目标预设案例时，调用所述目标预设案例的预设应急措施，并基于所述预设应急措施对所述目标安全隐患项目进行应急响应。
该实施例中，风险评估值指的是对不同待监控项目进行分析后，得到的不同待监控项目发生安全隐患的概率大小。
该实施例中，预设风险阈值是提前设定好的，用于判定不同待监控项目是否满足被判定为安全隐患项目的标准，是可以进行调整的。
该实施例中，目标隐患类型指的是目标安全隐患项目存在的安全隐患种类，具体可以是尾矿堆积量的多少或是对矿坝的挤压力等。
该实施例中，子数据块指的是根据时间、空间以及功能对目标安全隐患项目的实时运行数据进行划分后，得到的数据块。
该实施例中，风险后果预测指的是不同子数据块会对待监控项目造成安全隐患的后果。
该实施例中，预设等级划分规则是提前设定好的，用于根据风险值对目标安全隐患项目的安全隐患等级进行确认，风险值越大表明安全隐患等级越高。
该实施例中，目标报警等级与安全隐患等级相对应，目的是为了根据目标安全隐患等级进行相应的报警，从而便于管理终端及时了解当前安全隐患的严重程度。
该实施例中，预设应急案例库是提前设定好的，用于存储不同的安全隐患以及对应的应急措施。
该实施例中，目标预设案例指的是预设应急案例库涨中与目标安全隐患项目相匹配的案例。
该实施例中，预设应急措施是提前规划好的，与预设应急案例相对应，每个预设应急案例对应一个预设应急措施。
该实施例中，基于预设等级划分规则根据所述风险值确定所述目标安全隐患项目的安全隐患等级，包括：
获取非煤矿山尾矿库中尾砂的比重，并根据所述尾砂的比重计算尾砂的干容重，且基于所述尾砂的干容重计算尾砂的临界渗透坡降值，具体步骤包括：
根据如下公式计算尾砂的干容重：
M＝α*(1-η)；
其中，M表示尾砂的干容重；α表示非煤矿山尾矿库中尾砂的比重；η表示孔隙率，且取值范围为(0，1)；
根据如下公式计算尾砂的临界渗透坡降值：
其中，S表示尾砂的临界渗透坡降值；γ表示误差系数，且取值范围为(0.02，0.05)；M表示尾砂的干容重；m表示非煤矿山尾矿库中水的容重；η表示孔隙率，且取值范围为(0，1)；P表示尾砂粘聚力，单位为Kpa；
将计算得到的临界渗透坡降值与预设阈值进行做差，得到目标差值，并将目标差值与预设差值区间进行匹配，且基于匹配结果确定所述尾砂的临界渗透坡降值对应的坡降安全隐患等级，其中，预设差值区间至少为一个，且每一个预设差值区间对应一个坡降安全隐患等级；
基于所述坡降安全隐患等级从预设报警方式库中匹配目标报警方式进行报警提醒。
上述尾砂的干容重指的是尾砂中不含水分时的重量。
上述孔隙率指的是尾砂表观体积中材料内部的孔隙占总体积的比例。
上述比重指的是尾砂的重量与体积的比值。
上述预设阈值是提前设定好的，用于与临界渗透坡降值进行做差运算。
上述目标差值指的是临界渗透坡降值与预设阈值之间的差值。
上述预设差值区间是提前设定好的，用于衡量临界渗透坡降值与预设阈值的目标差值所对应的隐患等级。
上述技术方案的有益效果是：通过根据对不同待监控项目的风险评估结果，实现对目标安全隐患项目进行准确有效的确认，其次，通过对目标安全隐患项目的实时运行数据进行分析，实现对目标安全隐患项目的安全隐患等级进行准确有效的确定，最后根据安全隐患等级匹配相应的报警模式以及应急措施，实现对非煤矿山尾矿库存储的安全隐患进行准确的报警以及应急响应，保障了非煤矿山尾矿库的安全运行。
实施例10：
在实施例9的基础上，本实施例提供了一种煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，所述应急子模块，包括：
应急单元，用于当预设应急案例库中不存在目标预设案例时，提取所述目标安全隐患项目的项目属性，并基于所述项目属性确定所述预设应急案例库中各预设案例与目标安全隐患项目的相似度，且将相似度大于预设阈值的预设案例判定为备选案例；
所述应急单元，还用于调取所述备选案例的预设应急措施，并基于所述目标安全隐患项目的项目属性对所述预设应急措施进行调整，并基于调整结果得到目标应急措施，且通过所述目标应急措施对所述目标安全隐患项目进行应急响应，同时，将所述目标应急措施在所述预设应急案例库中进行更新存储。
该实施例中，项目属性指的是目标安全隐患项目的项目种类以及发生的安全隐患的隐患类型等。
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量预设应急案例库中的各预设案例与目标安全隐患项目的相似度是否满足相似要求，是可以进行调整的。
该实施例中，备选案例指的是相似度大于预设阈值的预设案例。
该实施例中，目标应急措施指的是对备选案例的预设应急措施进行调整后得到的最终的应急案例，目的是为了快速确定安全隐患项目对应的应急措施。
上述技术方案的有益效果是：通过当预设应急案例库中不存在目标预设案例时，确定目标安全隐患项目与各预设案例的相似度，实现从多个预设案例中匹配最为相似的案例，并对相似案例的预设应急措施进行调整，从而便于紧急制定相应的应急措施，保障了对目标安全隐患项目存在的安全隐患进行紧急相应，保障了非煤矿山尾矿库的安全可靠性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，包括：
监控模块，用于采集非煤矿山尾矿库各待监控项目的实时运行数据，并基于各待监控项目的属性特征确定风险评估指标；
分析模块，用于基于所述风险评估指标构建风险评估体系，并基于所述风险评估体系对所述实时运行数据进行风险评估；
应急处理模块，用于基于风险评估结果确定目标安全隐患项目以及对应的安全隐患等级，并根据所述安全隐患等级进行相应的报警及急救响应。
2.根据权利要求1所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述监控模块，包括：
访问子模块，用于登录非煤矿山尾矿库的后台数据管理平台，并基于所述后台数据管理平台确定所述非煤矿山尾矿库的组成信息；
项目确定子模块，用于基于所述组成信息确定所述非煤矿山尾矿库的待监控项目，并确定所述待监控项目的项目类型，其中，所述待监控项目至少为一个；
数据采集子模块，用于基于所述项目类型确定对不同待监控项目的监控策略，并基于所述监控策略对待监控项目进行监控，得到各待监控项目对应的实时运行数据。
3.根据权利要求2所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述数据采集子模块，包括：
数据获取单元，用于获取不同待监控项目的监控策略，并基于所述监控策略确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库中的位置分布；
监控点设置单元，用于基于所述位置分布确定对不同待监控项目进行监控时的监控点集合，并在所述监控点集合中的各监控点设置目标传感器；
数据采集单元，用于基于所述目标传感器采集不同待监控项目的实时运行数据，同时，构建所述目标传感器与所述后台数据管理平台的通讯链路，并将所述实时运行数据进行打包，且基于所述通讯链路将打包后的实时运行数据传输至后台数据管理平台。
4.根据权利要求3所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述数据采集单元，包括：
数据获取子单元，用于获取采集到的不同待监控项目的实时运行数据，并将所述实时运行数据进行聚类处理，得到所述实时运行数据对应的目标分类结果；
筛选子单元，用于基于所述目标分类结果提取每一类实时运行数据的数据属性，并基于所述数据属性设定对每一类实时运行数据的筛选条件；
所述筛选子单元，还用于基于所述筛选条件对对应类别的实时运行数据进行筛选，并基于筛选结果得到最终的实时运行数据。
5.根据权利要求1所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述监控模块，包括：
项目分析子模块，用于获取所述非煤矿山尾矿库中包含的待监控项目，并确定所述待监控项目的属性特征；
所述项目分析子模块，还用于基于所述属性特征确定所述待监控项目的功能模块，并确定所述待监控项目中所述功能模块执行相应业务功能时的标准取值范围，且基于标准取值范围以及所述功能模块确定所述待监控项目的风险评估指标，其中，所述功能模块至少为一个；
指标确定单元，用于确定待监控项目的业务目的，并基于所述业务目的确定不同功能模块在工作过程中的权重值，且基于所述权重值对得到的所述风险评估指标进行修正，得到最终的风险评估指标。
6.根据权利要求1所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述分析模块，包括：
指标获取子模块，用于获取各待监控项目对应的风险评估指标，同时，确定各待监控项目的业务维度，并基于所述业务维度确定各待监控项目的风险因素，其中，所述风险因素至少为一个；
指标修正子模块，用于基于所述风险因素确定补充风险评估指标，并将所述补充风险评估指标与所述风险评估指标进行融合，得到标准风险评估指标；
体系构建子模块，用于确定对非煤矿山尾矿库进行风险评估的时间跨度，并基于所述时间跨度通过所述标准风险评估指标构建风险评估体系；
风险评估子模块，用于获取待监控项目对应的实时运行数据，并将所述实时运行数据输入所述风险评估体系，且所述风险评估体系对所述实时运行数据进行分析，确定非煤矿山尾矿库中当前尾矿的实时状态；
所述风险评估子模块，还用于获取非煤矿山尾矿库的设计参数，并将所述待监控项目划分为不同的监控模块，且通过所述非煤矿山尾矿库中当前尾矿的实时状态以及设计参数为每个监控模块赋予先验概率，并通过贝叶斯网络根据所述先验概率确定不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率；
所述风险评估子模块，还用于基于所述后验概率完成对非煤矿山尾矿库的风险评估。
7.根据权利要求6所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述风险评估子模块，包括：
评估结果获取单元，用于获取得到的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率，同时，获取各待监控项目的风险因素，并确定所述风险因素之间的关联特征；
结果校验单元，用于基于所述关联特征确定风险因素对待监控项目的安全隐患的影响概率，并基于所述影响概率对所述不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率进行修正，得到最终的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率。
8.根据权利要求7所述的一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述结果校验单元，包括：
结果获取子单元，用于获取最终的不同待监控项目在时间跨度内发生风险的后验概率，并确定不同待监控项目在非煤矿山尾矿库运行过程中的权重值；
风险系数分析单元，用于基于所述不同待监控项目的后验概率以及对应权重值确定非煤矿山尾矿库的综合风险系数，并将所述综合风险系数填入预设风险评估报告模板，得到目标风险评估报告；
存储子单元，用于确定所述目标风险评估报告的文件类型，并基于所述文件类型从预设存储区域匹配目标存储文件，且将所述目标风险评估报告在所述目标存储文件中进行存储。
9.根据权利要求1所述的一种煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述应急处理模块，包括：
评估结果获取子模块，用于获取对各待监控项目进行风险评估后的评估结果，并基于所述评估结果确定不同待监控项目的风险评估值；
风险项目确定子模块，用于将所述风险评估值与对应的预设风险阈值进行比较，并基于比较结果将所述风险评估值大于或等于所述预设风险阈值的待监控项目判定为目标安全隐患项目，其中，所述目标安全隐患项目至少为一个；
安全隐患等级分析子模块，用于基于所述评估结果确定所述目标安全隐患项目中存在的目标隐患类型，并基于所述目标隐患类型将所述目标安全隐患项目的实时运行数据根据时间、空间以及功能进行划分，得到子数据块；
所述安全隐患等级分析子模块，用于对所述子数据块进行风险后果预测，得到所述目标安全隐患项目对非煤矿山尾矿库造成的风险值，并基于预设等级划分规则根据所述风险值确定所述目标安全隐患项目的安全隐患等级；
报警子模块，用于基于所述安全隐患等级确定目标报警等级，并基于所述目标报警等级向管理终端进行报警提醒；
应急子模块，用于基于报警结果根据所述安全隐患等级以及目标安全隐患项目的项目类型检索预设应急案例库，并当所述预设应急案例库中存在目标预设案例时，调用所述目标预设案例的预设应急措施，并基于所述预设应急措施对所述目标安全隐患项目进行应急响应。
10.根据权利要求9所述的一种煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统，其特征在于，所述应急子模块，包括：
应急单元，用于当预设应急案例库中不存在目标预设案例时，提取所述目标安全隐患项目的项目属性，并基于所述项目属性确定所述预设应急案例库中各预设案例与目标安全隐患项目的相似度，且将相似度大于预设阈值的预设案例判定为备选案例；
所述应急单元，还用于调取所述备选案例的预设应急措施，并基于所述目标安全隐患项目的项目属性对所述预设应急措施进行调整，并基于调整结果得到目标应急措施，且通过所述目标应急措施对所述目标安全隐患项目进行应急响应，同时，将所述目标应急措施在所述预设应急案例库中进行更新存储。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211005892.5A CN115375137B (zh) | 2022-08-22 | 2022-08-22 | 一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211005892.5A CN115375137B (zh) | 2022-08-22 | 2022-08-22 | 一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115375137A true CN115375137A (zh) | 2022-11-22 |
| CN115375137B CN115375137B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=84067860
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211005892.5A Active CN115375137B (zh) | 2022-08-22 | 2022-08-22 | 一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115375137B (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116580294A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-08-11 | 中国安全生产科学研究院 | 基于大数据的矿山动态监控风险预警方法及系统 |
| CN116703148A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-09-05 | 中国安全生产科学研究院 | 基于云计算的矿山企业风险画像方法 |
| CN116736115A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 山东开创电气有限公司 | 一种煤矿皮带输送电机温度监测方法及系统 |
| CN117195252A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-12-08 | 中国安全生产科学研究院 | 基于非煤矿山安全监测预警的数据安全管理方法 |
| CN117196298A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-12-08 | 北京龙软科技股份有限公司 | 一种基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法和装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103288399A (zh) * | 2013-05-24 | 2013-09-11 | 鄂州华重充填工程材料有限公司 | 一种尾砂干堆固结剂的生产方法 |
| CN109636055A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-16 | 中国安全生产科学研究院 | 一种非煤矿山安全生产风险预测预警平台 |
| CN112252273A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-22 | 中国有色金属工业西安勘察设计研究院有限公司 | 尾矿库坝体中尾矿砂渗漏的防治方法 |
| CN113988530A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-28 | 应急管理部通信信息中心 | 一种非煤矿山安全风险评估分级方法及系统 |
| CN114565234A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-05-31 | 山东省应急管理厅 | 基于物联网技术的非煤矿山安全风险监测预警综合管理系统 |
-
2022
- 2022-08-22 CN CN202211005892.5A patent/CN115375137B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103288399A (zh) * | 2013-05-24 | 2013-09-11 | 鄂州华重充填工程材料有限公司 | 一种尾砂干堆固结剂的生产方法 |
| CN109636055A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-16 | 中国安全生产科学研究院 | 一种非煤矿山安全生产风险预测预警平台 |
| CN112252273A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-22 | 中国有色金属工业西安勘察设计研究院有限公司 | 尾矿库坝体中尾矿砂渗漏的防治方法 |
| CN113988530A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-28 | 应急管理部通信信息中心 | 一种非煤矿山安全风险评估分级方法及系统 |
| CN114565234A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-05-31 | 山东省应急管理厅 | 基于物联网技术的非煤矿山安全风险监测预警综合管理系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李文: "聚合系统属性和管理状态的非煤矿山适时风险评估模型", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116580294A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-08-11 | 中国安全生产科学研究院 | 基于大数据的矿山动态监控风险预警方法及系统 |
| CN116580294B (zh) * | 2023-03-29 | 2024-03-29 | 中国安全生产科学研究院 | 基于大数据的矿山动态监控风险预警方法及系统 |
| CN116703148A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-09-05 | 中国安全生产科学研究院 | 基于云计算的矿山企业风险画像方法 |
| CN116703148B (zh) * | 2023-04-26 | 2024-01-23 | 中国安全生产科学研究院 | 基于云计算的矿山企业风险画像方法 |
| CN116736115A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 山东开创电气有限公司 | 一种煤矿皮带输送电机温度监测方法及系统 |
| CN116736115B (zh) * | 2023-08-14 | 2023-10-20 | 山东开创电气有限公司 | 一种煤矿皮带输送电机温度监测方法及系统 |
| CN117195252A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-12-08 | 中国安全生产科学研究院 | 基于非煤矿山安全监测预警的数据安全管理方法 |
| CN117196298A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-12-08 | 北京龙软科技股份有限公司 | 一种基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法和装置 |
| CN117196298B (zh) * | 2023-08-25 | 2024-04-02 | 北京龙软科技股份有限公司 | 一种基于煤矿事故灾害特征匹配的风险预警方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115375137B (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115375137B (zh) | 一种非煤矿山尾矿库的安全风险预警预测系统 | |
| Sättele et al. | Forecasting rock slope failure: how reliable and effective are warning systems? | |
| CN113538861A (zh) | 基于矿产地质勘查的地质灾害信息管理系统 | |
| CN110766258B (zh) | 一种道路风险的评估方法及装置 | |
| CN110132218B (zh) | 基于边坡稳定性监测的多等级预警测定方法 | |
| CN115186917A (zh) | 一种主动预警式风险管控系统及方法 | |
| CN110703214A (zh) | 一种气象雷达状态评估和故障监测方法 | |
| CN116011828B (zh) | 地质灾害预报预警方法、系统、可读存储介质及设备 | |
| CN103473459A (zh) | 一种多系统大数据的处理及融合方法 | |
| CN101806229A (zh) | 基于多目标监测数据融合的煤矿顶板安全评价方法 | |
| CN113591824B (zh) | 交通违法数据录入异常检测方法和装置 | |
| CN109979193B (zh) | 一种基于马尔科夫模型的数据异常诊断方法 | |
| CN116129612B (zh) | 一种基于物联网的分布式滑坡监测预警系统 | |
| CN115900838A (zh) | 一种边坡预警方法、系统、计算机设备及可读存储介质 | |
| JP2004183340A (ja) | 切土のり面管理支援システム及びそのシステムに使用する切土のり面崩壊危険度判定システムと土中水分状況計測方法 | |
| CN116777085B (zh) | 基于数据分析和机器学习技术的煤矿水害预测系统 | |
| CN116380496B (zh) | 一种汽车车门疲劳耐久测试方法、系统及介质 | |
| CN115601927B (zh) | 一种基于算法模型的煤矿报警事件决策方法及系统 | |
| CN116090616A (zh) | 一种煤矿风险灾害预测方法及装置 | |
| CN115641001A (zh) | 一种用于建筑的风险安全评估系统及其评估方法 | |
| CN102270278A (zh) | 基于红外测温的设备故障的预测方法及装置 | |
| CN103472192A (zh) | 一种气体传感器智能定位方法 | |
| CN109555561B (zh) | 一种矿压预测预报方法及其系统 | |
| CN114299231A (zh) | 一种河道水污染3d模型的构建方法 | |
| CN105988459A (zh) | 基于均值小漂移预测机台故障的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |