专利汇可以提供煤矿底板突水灾害智能、实时预测预警的大数据云平台专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 属于智能预测领域,涉及 煤 矿 底板 突 水 灾害智能、实时预测预警的 大数据 云 平台,所述的大数据云平台通过阿里云、自己组建云平台等方式实现其平台。采用Hadoop编程模型包设计的分布式存储。数据的分布式存储采用的是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式 数据库 HBase。采用计算引擎Spark实现 聚类分析 、预测预警 算法 。采用一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统实现的实现预测结果的实时显示和发送。本发明将待预测预警工作面底板煤矿底板监测 物联网 系统监测到的数据及工作面底板突水情况存储至历史煤矿底板监测物联网监测数据库。在此 基础 上对煤矿底板突水灾害智能、实时 预测模型 及预警 阀 值进行修正。,下面是煤矿底板突水灾害智能、实时预测预警的大数据云平台专利的具体信息内容。
1.煤矿底板突水灾害智能、实时预测预警的大数据云平台,其特征在于,包含煤矿底板地质分类系统、煤矿底板监测物联网系统和实时显示、预测预警系统;
所述的煤矿底板监测物联网系统将采集到的信息传输给煤矿底板地质分类系统,经过数据处理后,煤矿底板地质分类系统将数据传递给实时显示、预测预警系统;
煤矿底板地质分类系统包含煤矿底板地质信息的获取模块、煤矿底板地质信息定量化处理模块、煤矿底板地质信息数据库和煤矿底板地质聚类分析模块;
煤矿底板地质信息的获取模块实现收集煤矿的底板的工程地质及水文地质信息,信息包括煤矿底板空间分布、含水层富水性、含水层水头压力和隔水层的厚度;
煤矿底板地质信息定量化处理模块,实现对煤矿底板地质信息的获取模块采集到的信息进行如下处理:
a对含水层富水性X1判断分级:煤层底板含水层的富水性是突水的物质基础,将含水层中富水性分为五个等级,即
b对含水层水头压力X2进行判断:底板含水层具有的水头压力是底板发生突水的前提条件,在煤层底板地质条件相同的情况下,承压水水压越高,越容易突水;
c对隔水层的厚度X3进行判断:其他地质条件相同时,隔水层厚度越大,阻抗水能力越强;
d对断裂导水性X4进行分级:按其水文地质特点,划分为富水断裂、导水断裂、储水断裂、无水断裂和阻水断裂五种类型,断裂的导水性依次降低,对底板突水的贡献依次减少;
e按煤层底板岩性组合X5进行分级:将煤矿底板岩体岩性组合进行如下划分:
所述煤矿底板地质信息数据库为基于Hadoop编程模型包设计的分布式数据库,将煤矿底板地质信息定量化处理模块定量化处理后的数据存储于该分布式数据库;
所述煤矿底板地质聚类分析模块采用基于计算引擎Spark实现的聚类分析算法,对煤矿底板地质信息数据库的数据进行分析,将煤矿底板分为四种底板类型:极易发生突水灾害底板、较易发生突水灾害底板、较难发生突水灾害底板和极难发生突水灾害底板;
所述煤矿底板监测物联网系统,包括物联网监测装置、数据传输模块和煤矿底板监测物联网监测数据库;
物联网监测装置包括有微震传感器、水压传感器、钻孔应力计、水流量传感器和水质分析传感器;所述数据传输模块采用电缆将物联网监测装置与煤矿底板监测物联网监测数据库相连;
所述煤矿底板监测物联网监测数据库为基于Hadoop编程模型包设计的分布式数据库;
将煤矿底板监测物联网系统监测到的实时监测数据及工作面空间分布、微震传感器、钻孔应力计、水压传感器、水流量传感器和水质分析传感器的空间坐标信息数据存储于该分布式数据库;
所述实时显示、预测预警系统包括历史煤矿底板监测物联网监测数据库、预测预警算法模块和实时显示模块;
所述的预测预警算法模块对历史煤矿底板监测物联网监测数据库中的数据进行分析,并通过实时显示模块显示;
所述历史煤矿底板监测物联网监测数据库为基于Hadoop编程模型包设计的分布式数据库;
历史煤矿底板监测物联网监测数据库中存储的数据有两种:第一种,煤矿底板地质分类系统中的收集的煤矿底板监测数据,该数据包含微震事件坐标及相关震源参数、水压数据、水流量数据、应力数据、水质分析数据的实时监测数据和微震传感器、水压传感器、水流量传感器、应力传感器、水质分析传感器的空间坐标、工作面底板突水情况信息;第二种,已开采完成的安装过煤矿底板监测物联网系统的煤矿底板监测数据及工作面底板突水情况;
所述预测预警算法模块为基于计算引擎Spark实现的深度神经网络算法;通过煤矿底板的四种底板类型的历史煤矿底板监测物联网监测数据库中的数据,采用基于计算引擎Spark实现的深度神经网络算法训练四种底板类型对应的煤矿底板突水灾害智能、实时预测模型及预警阀值;从而得到不同底板地质类型对应的煤矿底板突水灾害智能、实时预测预警模型。
2.如权利要求1所述的煤矿底板突水灾害智能、实时预测预警的大数据云平台,其特征在于,所述物联网监测装置设置如下:
①微震传感器:利用风枪对钻孔内残留的水和煤渣进行清除;利用安装工具将传感器送至钻孔的底部,使传感器底部与岩壁耦合;而后向钻孔中倒入水泥砂浆,并使泥浆盖过传感器;水泥砂浆凝固时,将传感器安装工具抽出,并用水泥砂浆将钻孔灌实;
②水压传感器:采用孔隙水压力计,钻1.5m深度下向孔,采用压入法将孔隙水压力计送至设计深度,回填1米以上膨润土泥球,最后封孔;
③钻孔应力计:采用直径为55mm的钻头,垂直煤壁方向钻深度为8m圆孔,将钻孔应力计置入孔中;
④水流量传感器:水流量传感器设置在工作面排水沟内,安装完成后需单独对其坐标进行测量;
⑤水质分析传感器:水质分析传感器安装于工作面排水沟内,安装完成后需要单独对其坐标进行测量。
3.如权利要求1或2所述的煤矿底板突水灾害智能、实时预测预警的大数据云平台,其特征在于,所述数据传输模块采用电缆将物联网监测装置与煤矿底板监测物联网监测数据库相连,具体方式如下:
a对布设电缆进行套管保护,套管选用的材料为2.0MPa的PPR管材,管材厚度为3.5mm,线管和线管之间采用双向结头进行加固;
b对布设电缆进行填埋保护,将套管后的电缆放入30cm的线槽中,利用煤渣进行填埋压实保护电缆。
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