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公開番号2025066034
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-22
出願番号2024077312
出願日2024-05-10
発明の名称現場監視による鉱山災害早期予測警報方法及びシステム
出願人山東科技大学
代理人個人
主分類G06Q 50/02 20240101AFI20250415BHJP(計算;計数)
要約【課題】現場監視による鉱山災害早期予測警報方法及びシステムを提供する。
【解決手段】方法は、鉱山現場にセンサーを設置して、地表水と地下水データ及び地下岩石データをリアルタイム監視することにより、鉱山保安管理職員は鉱山環境の状態をよりよく理解するためにタイムリーで全面的なデータを取得することができ、予測分析モジュールは、深掘りと計算学習技術を用いて、地表水と地下水データ、及び地下岩石データを分析し、リスク評価指数Fpzsを予測し、潜在的な災害リスクの予測に役立って、過去の災害回数Lzs、水位変動係数Sbxs、岩石安定係数Ywxsなどの多種の要素を総合的に考慮し、リスクレベルの定量化に役立って、より正確な災害リスク評価を提供し、鉱山災害による死傷者を低減することができる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
データ監視モジュールと、データ採集モジュールと、予測分析モジュールと、早期警報通知モジュールと、メンテナンス管理モジュールと、を含み、
前記データ監視モジュールは、現場の適切な場所にセンサーを配置し、鉱山の地表水と地下水データ、及び地下岩石データをリアルタイム監視するために使用され、
前記データ採集モジュールは、センサーから伝送されたデータ情報を収集して整理し、データ処理とデータ変換を行い、デジタル信号に変換し、データセットに集中伝送するために使用され、
前記予測分析モジュールは、地表水と地下水データ、及び地下岩石データを深掘りし、計算分析によって岩石浸透因子Ｙｓｔｚ、浮動因子Ｆｄｙｚ、水位変動係数Ｓｂｘｓと岩石安定係数Ｙｗｘｓを取得した後、データセットに入力し、計算学習を行い、リスク評価指数Ｆｐｚｓを予測して取得するために使用され、前記リスク評価指数Ｆｐｚｓは以下の式によって得られ、
TIFF
2025066034000017.tif
24
153
式中において、Ｌｚｓは過去の災害回数を表し、ｆ
１
は水位変動係数Ｓｂｘｓの重み値を表し、ｆ
２
は岩石安定係数Ｙｗｘｓを表し、ここで、f
1
+f
2
≦1.0、Ｒは修正係数を表し、
孔径Ｋｊｚを温度差Ｗｄｃに関連付け、岩石浸透因子Ｙｓｔｚを取得し、元の水位Ｙｓｗを現在の水位Ｘｓｗに関連付け、浮動因子Ｆｄｙｚを取得し、岩石浸透因子Ｙｓｔｚを浮動因子Ｆｄｙｚに関連付け、水位変動係数Ｓｂｘｓを取得し、荷重Ｈｚｚを裂け目の深さに関連付け、岩石安定係数Ｙｗｘｓを取得し、岩石安定係数Ｙｗｘｓと水位変動係数Ｓｂｘｓに関連付けてリスク評価指数Ｆｐｚｓを取得し、
前記早期警報通知モジュールは、過去時間軸内の毎週、毎月または毎年の鉱山の地表水と地下水データ、地下岩石データ及び過去災害頻度データを抽出して、過去のデータを取得して平均値を計算し、平均しきい値Ｑを取得し、さらに予測したリスク評価指数Ｆｐｚｓと平均しきい値Ｑを比較分析して、災害早期警報戦略を取得するために使用され、
前記メンテナンス管理モジュールは、上記取得した災害早期警報戦略に対して相応な調整及び管理作業を行うために使用されることを特徴とする現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
続きを表示（約 3,200 文字）【請求項２】
前記データ監視モジュールはセンサーユニットと画像記録ユニットとを含み、
前記センサーユニットは、鉱山の地表及び地下の適切な場所に光ファイバーセンサー、雨量計及び雨滴カウンタを設置して、岩石表面又は内部歪み、温度、湿度、及び割れ目が拡張又は変形しているか否かを含む鉱山の地下岩石データを監視するために使用され、
前記画像記録ユニットは、鉱山の地表と地下の適切な場所にカメラを設置し、地表と地下水位、岩の大きさ、降水量、鉱山付近の井戸の深さ及び降雨時の速度、すなわち１分間に地面に落下した雨滴の数を含む鉱山の地表水と地下水データを現場監視するために使用されることを特徴とする請求項１に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項３】
前記データ採集モジュールは、前処理ユニットとデータ統合ユニットを含み、
前記前処理ユニットは、地表水と地下水データ、および地下岩石データの紛失を修復し、欠損値を補充し、データを平滑化処理し、異常なデータポイントを検出し、データに対してデータ変換を行うために使用され、
前記データ統合ユニットは、前処理ユニットを経た複数のデータソース中のデータを統合、併合、管理し、後続の分析、報告、意思決定の策定を容易にし、そしてデータフォーマット変換を行い、デジタル信号に変換し、データフォーマットを統一するために使用されることを特徴とする請求項２に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項４】
採集された地下岩石データに基づいて、深層学習計算を行い、岩石浸透因子Ｙｓｔｚを得て、前記岩石浸透因子Ｙｓｔｚは以下の式によって得られ、
TIFF
2025066034000018.tif
24
153
式中において、Ｋｊｚは孔径の大きさを表し、Ｓｄｚは湿度を表し、Ｗｄｃは温度差を表し、Ｊｙｓは降雨速度を表し、ここで、ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４はそれぞれ孔径の大きさＫｊｚ、湿度Ｓｄｚ、温度差Ｗｄｃ、降雨速度Ｊｙｓの重み値を表し、ここで、0.35≦w1≦0.65、0.35≦w2≦0.65、0.45≦w3≦0.55、0.55≦w4≦0.75、w1+w2+w3+w4≧1.0、Ｃは修正係数であり、前記浮動因子Ｆｄｙｚは以下の式によって得られ、
TIFF
2025066034000019.tif
24
153
式中において、Ｘｓｚは地下の現在の水位を表し、Ｙｓｚは地下の元の水位を表し、Ｔｉは時間間隔を表すことを特徴とする請求項３に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項５】
岩石浸透因子Ｙｓｔｚを浮動因子Ｆｄｙｚに関連付けて水位変動係数Ｓｂｘｓを取得し、前記水位変動係数Ｓｂｘｓは以下の式によって得られ、
TIFF
2025066034000020.tif
24
153
式中において、Ｊｙｌは降水量を表し、Ｓｊｓは井戸の深さを表し、α１、α２、α３とα４はそれぞれ岩石浸透因子Ｙｓｔｚ、浮動因子Ｆｄｙｚ、降水量Ｊｙｌ、井戸の深さＳｊｓの重み値を表し、ここで、Ｘは修正係数を表すことを特徴とする請求項４に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項６】
荷重Ｈｚｚを割れ目の深さＬｆｓｄに関連付けて、岩石安定係数Ｙｗｘｓを取得し、前記岩石安定係数Ｙｗｘｓは以下の式によって得られ、
TIFF
2025066034000021.tif
24
153
式中において、Ｙｑｄは岩石の強度を表し、ｂ
１
は荷重Ｈｚｚの重み値を表し、ｂ
２
は岩石の強度Ｙｑｄの重み値を表し、ここで、b
1
+b
2
≦1.0、Ｌは修正係数を表すことを特徴とする請求項５に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項７】
浮動因子Ｆｄｙｚとプリセット浮動しきい値Ｋを比較分析し、比較結果を得て、
浮動因子Ｆｄｙｚがプリセット浮動しきい値Ｋを上回った場合、すなわちＦｄｙｚ＞Ｋの場合、地下水位の変化幅が大きくなり、プリセット指数を超えたことを示し、地下水位が異常な状態にあることを意味し、
浮動因子がプリセット浮動しきい値Ｋを下回る場合、すなわちＦｄｙｚ＜Ｋの場合、地下水位の変化幅が許容可能な範囲にあることを意味すること特徴とする請求項６に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項８】
取得した過去のデータを計算し、平均しきい値Ｑを取得し、予測したリスク評価指数Ｆｐｚｓと平均しきい値Ｑを比較分析し、災害早期警報戦略を取得し、
リスク評価指数Ｆｐｚｓが平均閾値Ｑを上回った場合、すなわちＦｐｚｓ＞Ｑの場合、現在の鉱山がリスクの高い地帯にあることを示し、地下水位が徐々に上昇し、随時水の突入現象が発生することを意味し、この時鉱山内外は緊急赤色早期警報を送信し、
リスク評価指数Ｆｐｚｓが平均閾値Ｑに等しい場合、すなわちＦｐｚｓ＝Ｑの場合、現在の鉱山に明らかな異常現象がないことを示し、この時鉱山内外はオレンジ色の早期警報を送信し、この時鉱山内の管理保全職員はリスク状況を監視し続け、
リスク評価指数Ｆｐｚｓが平均しきい値Ｑを下回る場合、すなわちＦｐｚｓ＜Ｑの場合、現在の鉱山がリスクの低い状態にあることを示し、その場合は定期的に予防設備を保全し、予防設備が正常に稼働できるようにする確保することを特徴とする請求項７に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項９】
メンテナンス管理モジュールはフィードバックユニットとレポート要約ユニットを含み、
前記フィードバックユニットは、システムから対応する早期警報通知を送信した後、再度ポップアップの形を通じて鉱山のバックグラウンド観察人員に、最終的な実行結果が正常であるか、または異常がないかを提示するために使用され、
前記レポート要約ユニットは、定期的に鉱山を訪問して現場監視を行った後、定期的にイベントのドライブレポートを生成することにより、鉱山の経営陣と監督機構に主要な指標、問題レポート、傾向分析を含む詳細な情報を提供するために使用されることを特徴とする請求項８に記載の現場監視による鉱山災害早期予測警報システム。
【請求項１０】
データ監視モジュールを通じて鉱山上の適切な場所にセンサーを設置し、監視して地表水と地下水データ、及び地下岩石データを取得するステップ１と、
データ採集モジュールを通じて監視による採集されたデータをデータ前処理と変換し、後続のデータ抽出の精度を高め、それをデータセットに転送するステップ２と、
予測分析モジュールを通じてデータセットのデータに対して特徴を抽出し、岩石浸透因子Ｙｓｔｚ、浮動因子Ｆｄｙｚ、水位変動係数Ｓｂｘｓと岩石安定係数Ｙｗｘｓを分析計算して取得し、さらに、計算学習を通じてリスク評価指数Ｆｐｚｓを予測するステップ３と、
早期警報通知モジュールを通じて過去のデータから得られた平均しきい値Ｑと上記リスク評価指数Ｆｐｚｓを比較し、災害早期警報戦略を取得するステップ４と、
メンテナンス管理モジュールを通じて、早期警報通知後に後続のフィードバック作業を行い、そして通常得られたデータ結果を要約し、定期的にレポートを作成するステップ５と、を含むことを特徴とする現場監視による鉱山災害早期予測警報方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉱山災害の技術分野に関し、具体的には現場監視による鉱山災害早期予測警報方法及びシステムに関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
鉱山業界では、安全が最も大事な問題の１つであり、鉱山災害には通常、地下水位の上昇による水害や、岩石の安定性問題による地すべり、土砂崩れ、土石流などが含まれる。これらの災害は鉱山施設や設備の安全だけでなく、労働者の生命の安全と環境にも深刻な脅威をもたらす可能性がある。そのため、鉱山作業に対して潜在的な危険状況を事前に識別し、適切な予防措置をとり、鉱山稼働の持続可能性と安全性を確保するために、効果的な監視と予測システムが必要である。
【０００３】
科学技術の発展に伴い、従来の鉱山予測システムもますます情報化と知能化手段に依存している。しかし、従来の予測方法はデータの監視について、いつも鉱山地表に関するデータ情報を監視、収集していたが、鉱山の地下に関するデータの収集と監視が不足し、鉱山地下の水源の水位変化と地下岩石の強度、孔径、温度差及び割れ目の深さなどの多種の因子が鉱山全体の災害発生頻度に影響を与えるため、どのようにして鉱山地下のリスク評価結果をより正確に予測するかは、本発明が解決すべき課題となる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
従来技術の不足に対して、本発明は現場監視による鉱山災害早期予測警報方法及びシステムを提供し、上述の背景技術における課題を解決する。
【０００５】
以上の目的を達成するために、本発明は以下の技術的手段によって実現され、現場監視による鉱山災害早期予測警報システムであって、データ監視モジュールと、データ採集モジュールと、予測分析モジュールと、早期警報通知モジュールと、メンテナンス管理モジュールと、を含み、
前記データ監視モジュールは、現場の適切な場所にセンサーを配置し、鉱山の地表水と地下水データ、及び地下岩石データをリアルタイム監視するために使用され、
前記データ採集モジュールは、センサーから伝送されたデータ情報を収集して整理し、データ処理とデータ変換を行い、デジタル信号に変換し、データセットに集中伝送するために使用され、
前記予測分析モジュールは鉱山の地表水と地下水データ、及び地下岩石データを深掘りし、計算分析によって岩石浸透因子Ｙｓｔｚ、浮動因子Ｆｄｙｚ、水位変動係数Ｓｂｘｓと岩石安定係数Ｙｗｘｓを取得した後、データセットに入力し、計算学習を行い、リスク評価指数Ｆｐｚｓを予測して取得するために使用され、前記リスク評価指数Ｆｐｚｓは以下の式によって得られ、
【０００６】
TIFF
2025066034000002.tif
28
153
【０００７】
式中において、Ｌｚｓは過去の災害回数を表し、ｆ
１
は水位変動係数Ｓｂｘｓの重み値を表し、ｆ
２
は岩石安定係数Ｙｗｘｓを表し、ここで、ｆ
１
＋ｆ
２
≦１．０、Ｒは修正係数を表し、
孔径Ｋｊｚを温度差Ｗｄｃに関連付け、岩石浸透因子Ｙｓｔｚを取得し、元の水位Ｙｓｗを現在の水位Ｘｓｗに関連付け、浮動因子Ｆｄｙｚを取得し、岩石浸透因子Ｙｓｔｚを浮動因子Ｆｄｙｚに関連付け、水位変動係数Ｓｂｘｓを取得し、荷重Ｈｚｚを裂け目の深さに関連付け、岩石安定係数Ｙｗｘｓを取得し、岩石安定係数Ｙｗｘｓと水位変動係数Ｓｂｘｓに関連付けてリスク評価指数Ｆｐｚｓを取得し、
前記早期警報通知モジュールは、過去時間軸内の毎週、毎月または毎年の鉱山の地表水と地下水データ、地下岩石データ及び過去災害頻度データを抽出して、過去のデータを取得して平均値を計算し、平均しきい値Ｑを取得し、さらに予測したリスク評価指数Ｆｐｚｓと平均しきい値Ｑを比較分析して、災害早期警報戦略を取得するために使用され、
前記メンテナンス管理モジュールは、上記取得した災害早期警報戦略に対して相応な調整及び管理作業を行うために使用される。
【０００８】
好ましくは、前記データ監視モジュールはセンサーユニットと画像記録ユニットとを含み、
前記センサーユニットは、鉱山の地表及び地下の適切な場所に光ファイバーセンサー、雨量計及び雨滴カウンタを設置して、岩石表面又は内部歪み、温度、湿度、及び割れ目が拡張又は変形しているか否かを含む鉱山の地下岩石データを監視するために使用され、
前記画像記録ユニットは、鉱山の地表と地下の適切な場所にカメラを設置し、地表と地下水位、岩の大きさ、降水量、鉱山付近の井戸の深さ及び降雨時の速度、すなわち１分間に地面に落下した雨滴の数を含む鉱山の地表水と地下水データを現場監視するために使用される。
【０００９】
好ましくは、前記データ採集モジュールは、前処理ユニットとデータ統合ユニットを含み、
前記前処理ユニットは、地表水と地下水データ、および地下岩石データの紛失を修復し、欠損値を補充し、データを平滑化処理し、異常なデータポイントを検出し、データに対してデータ変換を行うために使用され、
前記データ統合ユニットは、前処理ユニットを経た複数のデータソース中のデータを統合、併合、管理し、後続の分析、報告、意思決定の策定を容易にし、そしてデータフォーマット変換を行い、デジタル信号に変換し、データフォーマットを統一するために使用される。
【００１０】
好ましくは、採集された地下岩石データに基づいて、深層学習計算を行い、岩石浸透因子Ｙｓｔｚを得て、前記岩石浸透因子Ｙｓｔｚは以下の式によって得られ、
（【００１１】以降は省略されています）

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