[科普中国]-突出预测人工智能系统

突出预测人工智能系统（人工智能实时分析处理数学模型）由数据通讯机、数据处理机、数据显示器、学习机、推理机、控制器、警报器、数据库等组成。系统软件功能是十分丰富的，它融生产监测与通风安全环境监测、各种自然灾害实时分析为一体，最大限度地发挥了矿井安全生产集中监测监控的作用。

简介突出预测人工智能系统（人工智能实时分析处理数学模型）由数据通讯机、数据处理机、数据显示器、学习机、推理机、控制器、警报器、数据库等组成。系统软件功能是十分丰富的，它融生产监测与通风安全环境监测、各种自然灾害实时分析为一体，最大限度地发挥了矿井安全生产集中监测监控的作用1。

系统原理及结构人工智能实时分析处理数学模型由数据通讯机、数据处理机、数据显示器、学习机、推理机、控制器、警报器、数据库等组成。模型结构的各部分功能如下：

1.数据通讯机：

（1）接收井下分站数据，传送给数据处理机进行分析处理；

（2）接收控制器发出的指令，向井下分站发送控制命令，执行控制任务。

2.数据处理机：

（1）处理原始数据，送数据到数据显示器显示（相当于环境或工况监测功能）；

（2）统计分析结果代表使用矿井有关矿井环境参数的特征值，将分析结果送推理机，启动推理机对当前采掘工作面危险性进行推理分析；

（3）分析原始数据，判断是否已发生事故，启动学习机校核判据指标。

3.数据显示器：提供人机交流窗口，完成环境及工况监测部分功能。

4.学习机：

（1）事故发生后，建立事故档案；

（2）分析事故发生全过程，寻找标志事故发生危险的特征值，根据预测准确性，校核调整优化判据指标，逐步减小预报误差，使判据指标向真值逼近。

5.推理机：

（1）推理机根据数据处理机送来的统计分析结果及学习机认可的逻辑关系和判据指标进行推理分析，预测可能发生事故的危险性；

（2）根据危险性作出控制决策并向报警器和井下控制单元发出报警信号。

6.控制器：

根据控制逻辑和用户定义，执行特定的控制功能，并根据数据处理机数据流的变化情况，判断控制效果。

7.警报器：

通过打印机、显示器和语音器，发出报警信号。

8.数据库：

（1）原始数据库

（2）实时分析结果库

（3）警报库

（4）数据库

（5）实时判据库

（6）判据规则库

（7）事故实例库2

人工智能系统软件功能及流程就矿井某监测点瓦斯涌出动态分析而言，软件处理过程如下：

（1）系统数据通讯机连续不断地进行数据采集，经数据处理机统计分析后，就得到了代表该监测点瓦斯状况的特征值（即正常值）。

（2）推理机把每次采集的数据与该监测点特征值进行比较，就能够区分异常、预测工作面前方是否有瓦斯赋存异常区，提出相应的防治措施。

（3）控制器根据推理机分析结果及用户对井下设备控制的定义进行井下安全控制（如发指令要求指定监测点断电），并根据数据回送结果，判断指令执行的有效性。

（4）推理机根据数据动态变化的程度，判断该工作面是否已进入了瓦斯赋存异常区，根据瓦斯动态涌出量的衰减性，判断防治措施的有效性。

（5）学习机根据预报准确性修改监测点特征值。

（6）确认该监测点发生事故后，根据该监测点瓦斯异常范围及异地断电定义，推理机发出指令，执行异地断电以至整个矿井范围的异地断电。

系统软件结构从软件流程中可以看出，系统软件功能是十分丰富的，它融生产监测与通风安全环境监测、各种自然灾害实时分析为一体，最大限度地发挥了矿井安全生产集中监测监控的作用。

1.后台数据采集

国内大多数监测系统大都采用顺序编程方法，这种方法在系统软件执行与数据采集无关的任务时，由于没有时间采集数据，常常造成数据丢失现象。系统软件采用了前后台作业高新编程技术，在后台核心程序中进行数据采集和实时分析，圆满地解决了这一问题。

该系统软件在不退出执行的条件下，即使执行与实时监测无关的程序，也不会为此丢失数据或误判。

2.生产工况及通风安全、矿井环境实时监测

该系统软件保留了环境监测系统有关生产监测与通风安全监测全部功能，并具有下述特点：

（1）系统对传感器的适应范围更广，既可接入电流型传感器，又可接入频率型传感器。

（2）可接入各种类型的开关传感器，如风门、主扇、开关、风筒、皮带跑偏、轨道开关、提升、运输、采煤机、运输皮带机等工况传感器，对矿井生产工况进行监控。

（3）可接入各种类型的模拟量传感器，如高低沼、一氧化碳、风速、负压、湿度、温度、烟雾、煤位、水位和流量等，对矿井通风安全、环境进行监测。

3.实时数据处理

该系统软件编写了8个实时分析模块，根据安装矿井实际情况组合定义，分别进行分析处理。

（1）矿井工况监测模块：该模块通过各种工况监测传感器进行工况监测，生成各种安全生产、机电部门报表。如：产量报表、供电报表、瓦斯报表、开停报表和累计报表等。

（2）矿井环境监测模块：通过各种模拟量传感器，监测矿井生产环境条件的变化情况。

（3）瓦斯超限监测模块：根据系统对瓦斯传感器报警点、断电点的定义，检索各监测点瓦斯超限情况，统计各点超限瓦斯的最大值、最小值、超限次数、超限时间等。显示超限报警并在警报库中进行登记以便查询。

（4）瓦斯动态涌出监测模块：通过瓦斯、风速传感器、巷道断面参数组合，统计正常状态瓦斯涌出量的特征值；分析瓦斯涌出量的动态变化，预测工作面是否处于瓦斯异常地带。

（5）采面矿压监测模块：通过声发射传感器接收岩石在集中应力作用下发生断裂时发出弹性应力波的情况，预测工作面集中应力显现的危险性。

（6）煤与瓦斯突出实时分析模块：通过分析瓦斯动态涌出量、放炮后30min，瓦斯涌出量、声发射信号的动态变化来预测突出发生的危险性。

（7）煤层自然发火实时分析模块：通过分析一氧化碳、二氧化碳、氧气浓度的动态变化预测煤层发生自燃的危险性。

（8）大巷火灾实时监测：通过分析温度（非接触式红外测温传感器）变化趋势及烟雾传感器数据，预测皮带输送机发生火灾的危险性，判断监测点是否发生火灾。

4.齐全的系统自诊断功能

系统的井下智能式分站、地面中心站都设计了齐全的自诊断功能，具体功能如下：

（1）传感器：当传感器反接、断线、输出超出了量程范围，分站都能就地自动显示故障信息并发回地面中心站。

（2）井下分站：分站在设计中考虑了元器件、电路板自诊断功能，当某器件或某块电路板不能正常工作时，相应的指示灯发出故障提示。

（3）系统软件：该系统软件采用容错设计方法，系统软件由于用户操作错误或系统软件由于干扰产生错误，系统软件能够发出相应的错误提示，但不影响软件运行。

（4）系统软件在外围设备没连机时，能够弹出故障提示菜单，但不影响系统运行。

5.分站组态参数定义

分站组态参数定义有下述3个功能：

（1）分站组态定义：可方便地定义分站号、信道号、采区名称、监测点名称，具有模拟量、开关量、种类定义、量程定义等功能。

（2）修改分站组态定义：对于需要经常变更的参数，系统软件专门设计了修改、删除功能。

（3）根据实时监测的重要性，系统专门设计了分站队列编辑软件，可以根据用户要求及分站安装地点的重要性，进行主、从队列编辑。

6.多种数据输出方法

（1）数据曲线图。由用户选择，曲线图可以同时显示五种传感器或参数的曲线，能够按传感器种类、分站、通道号进行任意组合和调用。

a.1min曲线图显示一月内循环数据；

b.1h曲线图显示一年内循环数据；

c.1班、天曲线图数据没有时间限制。

（2）数据表。数据表根据用户选择任意时刻的原始数据或统计数据值，并可以显示最大值、最小值、平均值。

（3）直方图。直方图是其特有的数据显示方式，它形象地反映了数据的变化关系。

7.强大的图形编辑功能

该系统给用户提供了十分完美的图形编辑功能，除了可以编辑实时显示监测图外，还可以编辑采区布置图、地质柱状图、通风网络图等。如在系统外围设备上做一些适当扩展就能成为绘画和图纸管理系统，使煤矿采区设计实现自动化3。

本词条内容贡献者为:

杜强 - 高级工程师 - 中国科学院工程热物理研究所