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公开(公告)号：CN117875911B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410271651.8
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , E21F17/18 , H04L67/12 , H04Q9/00 , G08B21/02 , G08B21/24 , G16Y20/10 , G16Y20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及煤矿安全管理技术领域，具体而言，涉及一种用于灾害综合防治的煤矿安全生产管理系统，包括：矿井物联网和管理平台；矿井物联网的感知层包括设置于井下巷道、巷道内设备的传感器；矿井物联网被配置为，响应于巷道内移动的接入单元的接入请求，获得接入单元关联的识别信息；基于接入单元配置的传感器，获得井下物联网和接入位置匹配的传感器序列；基于传感器序列的交互性信息，确定和井下接入单元关联的跟踪目标的安全性；交互性信息通过传感器序列采集获得，以及通过接入单元和与接入单元关联的跟踪目标交互获取。这样就解决了现有煤矿安全生产管理系统存在监测盲区、数据采集不全面、安全隐患难以及时发现的问题。
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公开(公告)号：CN117875911A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410271651.8
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , E21F17/18 , H04L67/12 , H04Q9/00 , G08B21/02 , G08B21/24 , G16Y20/10 , G16Y20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及煤矿安全管理技术领域，具体而言，涉及一种用于灾害综合防治的煤矿安全生产管理系统，包括：矿井物联网和管理平台；矿井物联网的感知层包括设置于井下巷道、巷道内设备的传感器；矿井物联网被配置为，响应于巷道内移动的接入单元的接入请求，获得接入单元关联的识别信息；基于接入单元配置的传感器，获得井下物联网和接入位置匹配的传感器序列；基于传感器序列的交互性信息，确定和井下接入单元关联的跟踪目标的安全性；交互性信息通过传感器序列采集获得，以及通过接入单元和与接入单元关联的跟踪目标交互获取。这样就解决了现有煤矿安全生产管理系统存在监测盲区、数据采集不全面、安全隐患难以及时发现的问题。
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公开(公告)号：CN115438867A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211114738.1
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿顶板事故风险预测方法，包括，S1、构建多种因素的T‑S模糊故障树模型；S2、将已有的T‑S模糊故障树转化为有环向图的贝叶斯网络模型；S3、通过相似性聚合的方法对各个根节点的语义值进行一致性处理；S4、通过贝叶斯网络模型，进行事故风险正向推理；S5、推理得到根节点的故障概率与影响叶节点发生故障的主要影响因素S6、根据根节点的模糊隶属度和叶节点发生故障的概率，对煤矿顶板事故风险进行综合分析评价。本发明将T‑S模糊故障树和贝叶斯网络两种方法进行结合，用贝叶斯网络简便的逻辑计算功能弥补了T‑S模糊故障树方法只能逐层计算中间事件和顶事件概率的不足，降低了复杂系统的工作量。
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公开(公告)号：CN118246330B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410413718.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 李爽 , 徐宁可 , 王维辰 , 方新秋 , 鹿乘 , 张祎 , 韩世锋 , 黄晨晨 , 刘娇 , 许锟 , 贺超 , 薛广哲 , 虎东成 , 王建清 , 周滔 , 杨煌 , 陈宁宁
Abstract: 本发明公开了一种基于翠鸟优化算法实现工程优化的方法，本发明建立了基于逃跑策略模拟的两阶段勘探和基于狩猎机制的开发阶段的数学模型。将算法应用到基准测试函数和工程优化问题实例中，实验结果表明，KOA算法搜索能力强，收敛精度高，收敛速度快，且面对实际工程优化问题效果良好，这是因为该算法在勘探阶段提出了一种新的位置更新策略，该策略充分考虑随机个体位置对下一轮迭代结果的影响，避免了该算法陷入局部最优，在开发阶段，该算法充分考虑当前迭代轮次中最优解的重要性，提升了算法整体的收敛能力。
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公开(公告)号：CN117519991B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410008151.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F9/50 , G06N20/00 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06Q50/02 , G06Q90/00 , H04L67/12 , G16Y10/20 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及安全技术领域，具体而言，涉及一种基于边云混合的智能化安全双重预防风险识别方法，包括：根据矿井中采集的井下数据的种类生成实时的计算任务，于边缘侧至少两个边缘设备进行计算任务的卸载；且边缘设备执行的计算任务包括于云侧同步卸载计算任务；云侧还基于卸载的计算任务的类别进行关联煤矿安全数据的风险识别，且根据风险识别的结果进行风险的管理。这样就解决了矿井环境复杂，数据量大，传统的风险识别和管理方法往往无法满足需求的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115526422B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202211291304.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种煤矿瓦斯爆炸风险预测方法，包括：S1、采集目标范围内全部煤矿基本信息数据；S2、基于煤矿基本信息数据筛选需进行风险预测的对象；S3、根据煤矿基本信息数据进行煤矿瓦斯爆炸风险等级初步评估，根据风险初步评估结果确定风险预测频率；S4、初步建立瓦斯爆炸致灾指标体系；S5、清洗致灾指标，建立关键致灾指标体系；S6、基于关键致灾指标数据训练机器学习风险预测模型；S7、评估风险预测模型性能，确定采用的预测模型；S8、采用高性能预测模型对风险预测目标矿井进行瓦斯爆炸风险预测。本发明能够对煤矿瓦斯爆炸的风险预测，实现高实用性、低成本、高效率，提高了瓦斯煤矿(56)对比文件汪莹 等.“RS-SVM组合模型下煤矿安全风险预测”《.中国矿业大学学报》.2017,第46卷(第2期),423-429.
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公开(公告)号：CN115526422A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211291304.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿瓦斯爆炸风险预测方法，包括：S1、采集目标范围内全部煤矿基本信息数据；S2、基于煤矿基本信息数据筛选需进行风险预测的对象；S3、根据煤矿基本信息数据进行煤矿瓦斯爆炸风险等级初步评估，根据风险初步评估结果确定风险预测频率；S4、初步建立瓦斯爆炸致灾指标体系；S5、清洗致灾指标，建立关键致灾指标体系；S6、基于关键致灾指标数据训练机器学习风险预测模型；S7、评估风险预测模型性能，确定采用的预测模型；S8、采用高性能预测模型对风险预测目标矿井进行瓦斯爆炸风险预测。本发明能够对煤矿瓦斯爆炸的风险预测，实现高实用性、低成本、高效率，提高了瓦斯煤矿生产过程的安全性。
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公开(公告)号：CN117579625B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410067840.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G07C1/20
Abstract: 本发明涉及一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，包括远程服务器配置巡检任务，巡检任务基于配置的算法模型获取巡检任务的计算结果。边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源。远程服务器根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务，在边缘侧配置的计算节点执行计算任务。远程服务器根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性，确定计算任务的结果和风险型数据的预期风险属性一致的输入源为可靠输入源，并基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列。通过随机引入噪音和风险因素来识别井下的模型是否可靠的问题。
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公开(公告)号：CN117579625A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410067840.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G07C1/20
Abstract: 本发明涉及一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，包括远程服务器配置巡检任务，巡检任务基于配置的算法模型获取巡检任务的计算结果。边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源。远程服务器根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务，在边缘侧配置的计算节点执行计算任务。远程服务器根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性，确定计算任务的结果和风险型数据的预期风险属性一致的输入源为可靠输入源，并基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列。通过随机引入噪音和风险因素来识别井下的模型是否可靠的问题。
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公开(公告)号：CN117519991A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410008151.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F9/50 , G06N20/00 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06Q50/02 , G06Q90/00 , H04L67/12 , G16Y10/20 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及安全技术领域，具体而言，涉及一种基于边云混合的智能化安全双重预防风险识别方法，包括：根据矿井中采集的井下数据的种类生成实时的计算任务，于边缘侧至少两个边缘设备进行计算任务的卸载；且边缘设备执行的计算任务包括于云侧同步卸载计算任务；云侧还基于卸载的计算任务的类别进行关联煤矿安全数据的风险识别，且根据风险识别的结果进行风险的管理。这样就解决了矿井环境复杂，数据量大，传统的风险识别和管理方法往往无法满足需求的问题。
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