监控系统数据可靠性和挖掘技术研究及示范

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1、监控系统数据可靠性和挖掘技术研究及示范可行性研究报告中平能化集团研究院瓦斯研究所2010年10月一、概述项目名称：监控系统数据可靠性和挖掘技术研究及示范研究起止时间：2011年1月——2012年12月瓦斯研究所有工程院院士1人，多名教授级高工、高级工程师，具有多年的研究、实践经验，取得多项省、市级成果，研究力量充足。课题合作单位为煤炭科学研究总院常州自动化研究院，长期从事煤矿监控系统的研究开发和推广应用,在煤矿监控系统数据处理方面已有一定的工作基础。目前煤矿监控系统还存在着可靠性不高、监测数据的作用还没

2、有得到充分发挥等不足之处。由于现有监控系统监测数据时有误报，数据可信度不很高，以致多次出现事故发生后管理人员认为是监控系统故障而没有及时采取处置措施的情况，使事故后果扩大。另外目前监控系统对监控数据的分析利用层次还较低，缺少监测数据的关联性和逻辑性分析，分析预警功能没有充分发挥。针对我国现有监控系统这方面的不足，本课题拟利用近年来兴起的数据挖掘技术，研究环境监测参数与矿井生产系统、巷道布置、通风系统、瓦斯抽放等因素之间的逻辑关系，研究不同采煤工艺（综采、综放、炮采等）、不同监测位置、不同工序（如落煤、割

3、煤、装煤等）、不同类型传感器的数据变化特征，研究采掘工作面等特定监测区域的监测数据的变化规律，研究特定区域传感器异常判据，研究矿井环境典型灾害气体传感器故障（传感器故障或通讯线路干扰）诊断模型，研究监测区域危险程度分级判据，设计实时分析软件系统，为煤矿井下典型灾害的预兆和监控系统异常提供及时的预测分析。二、研究的关键技术与方案研究内容：本课题拟分解为5部分内容进行研究，分别为：内容1：监控系统伪数据的滤除技术：对在用的煤矿监控系统中伪数据的发生情况进行统计分类，研究产生伪数据的不同机理，针对不同情况，采

4、用现代电子技术、软件技术和专家知识，试验各种可行方案，并进行各种条件下的模拟试验和现场验证，提出监控系统伪数据的滤除方法。内容2：监测点数据异常识别技术：研究监控系统环境监测参数与矿井生产系统、巷道布置、通风系统、瓦斯抽放等因素之间的逻辑关系，研究不同采煤工艺（综采、综放、炮采等）、不同监测位置、不同工序（如落煤、割煤、装煤等）、不同类型传感器的数据变化特征，研究采掘工作面等特定监测区域的数据变化特征，建立特定区域传感器数据异常的判据。内容3：主要作业区域危险程度分级判定技术：针对（采煤工作面、掘进工作

5、面和运输巷道等），分析作业区域内的各种危险因素，针对不同作业区域提炼不同的危险程度评价关键因素，提出煤矿井下典型作业区域的危险程度分级方法，利用（但不限于）监控系统的数据对作业区域的危险程度进行分析和预警。内容4：煤矿瓦斯涌出趋势分析技术：研究建立工作面通风与瓦斯关联数学模型，研究典型工作面瓦斯涌出分布数学模型，研究建立瓦斯涌出趋势分析数学模型，开发出利用（但不限于）监测系统数据源的典型工作面通风瓦斯异常趋势分析计算机应用软件系统。在基于海量数据(整个矿业集团乃至整个矿区范围)的多因素(考虑瓦斯赋存、通

6、风、产量等多参量影响)多维度(地点预测、区域预测;时间分布、空间分布)的瓦斯涌出数学模型方面达到国内领先水平。内容5：异构监测系统数据挖掘技术：研究并建立信息标准、标准化的数据字典、元数据管理系统、数据的抽取、过滤、清洗、转换、装载等过程。建立一个面向煤炭企业的综合数据集成平台，通过数据集成平台达到异构系统数据的平滑集成和共享，进而为上层应用提供统一的数据视图和知识。技术指标：1、监控系统伪数据滤除技术(伪数据滤除率不小于50%)；2、监控系统测点数据异常识别技术(识别正确率不小于70%)；3、主要作业

7、区域危险程度分级评价技术（评价正确率不小于70%)；4、煤矿瓦斯涌出趋势分析技术,在基于海量数据(整个矿业集团乃至整个矿区范围)的多因素(考虑瓦斯赋存、通风、产量等多参量影响)多维度(地点预测、区域预测;时间分布、空间分布)的瓦斯涌出预测正确率方面不小于70%。实施方案：本课题首先选取国内常用开采方法的典型矿井进行广泛调研，收集典型数据，使用计算机等工具进行数据分析、提炼出传感器数值变化的若干特征，在广泛征求各方专家意见的基础上，初步确定判定方法，然后在实际条件下进行验证。在此基础上，再进行数学模型或推

8、理模型设计,然后进行编程和测试。三、项目实施的措施、条件课题承担单位长期从事煤矿监控系统的研究开发和推广应用,在煤矿监控系统数据处理方面已有一定的工作基础。瓦斯溢出和煤层开采的相关性也是确定的科学规律，所以本课题的技术路线符合基本的科学方法，是可行的。但由于本课题的研究内容具有较多的创新性，所以对于最终结果也存在一定的不确定性。对于这种不确定性，我们会利用科研团队的经验和各参与单位的技术优势，把它控制的最小范围内。本课题集中国内优势科研院所