煤矿安全隐患识别与预警的边缘计算模型研究

摘要：煤矿安全隐患识别与预警是保障煤矿安全生产的重要环节。随着信息技术的发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，在煤矿安全预警系统中展现出显著优势。本文旨在探讨基于边缘计算的煤矿安全隐患识别与预警模型，通过对煤矿生产过程中的多源异构数据进行实时处理和分析，实现对安全隐患的快速识别与预警，为煤矿安全监管提供有力支持。研究内容涵盖边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的应用框架、关键技术与算法、系统实现与优化策略等方面。

关键词：边缘计算；煤矿安全隐患；识别与预警；多源数据融合

1 引言

煤矿作为我国的首要能源产物，在社会经济发展中占有举足轻重的地位。然而，煤矿开采作为高危行业，其安全生产问题始终备受关注。随着煤矿开采规模的扩大和开采深度的增加，煤矿生产过程中的安全隐患日益复杂多变。传统的煤矿安全隐患识别与预警方法往往存在响应速度慢、准确性低等问题，难以满足现代煤矿安全监管的需求。因此，探索新的技术手段以提高煤矿安全隐患识别与预警的能力具有重要意义。边缘计算作为一种新兴的计算模式，通过将计算任务下沉到数据源附近进行处理，能够显著降低数据传输延迟，提高数据处理效率，为煤矿安全隐患识别与预警提供了新的解决方案。

2 边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的应用框架

2.1 数据采集层

数据采集层是煤矿安全隐患识别与预警系统的基础，负责实时采集煤矿生产过程中的各种数据。这些数据包括瓦斯浓度、温度、湿度、风速、设备状态等，是识别煤矿安全隐患的重要依据。数据采集层通过多种传感器和监控设备实现，如瓦斯传感器、温度传感器、风速传感器、视频监控设备等。这些传感器和监控设备将采集到的数据实时传输至边缘计算层进行处理。

2.2 边缘计算层

边缘计算层是煤矿安全隐患识别与预警系统的核心部分，负责对采集到的数据进行实时处理和分析。边缘计算层通过部署在煤矿现场的边缘计算设备实现，这些设备具备强大的计算能力和数据处理能力。在边缘计算层，系统首先对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合和数据归一化等操作。然后，系统运用各种算法对预处理后的数据进行实时分析，识别潜在的安全隐患。一旦识别到安全隐患，边缘计算层会立即生成预警信息，并将其发送至云端处理层和应用层进行进一步处理。

2.3 云端处理层

云端处理层是煤矿安全隐患识别与预警系统的辅助部分，负责对边缘计算层发送的预警信息进行进一步处理和分析。云端处理层通过部署在远程服务器上的云计算平台实现，具备强大的计算能力和数据存储能力。在云端处理层，系统首先对接收到的预警信息进行验证和确认，确保预警信息的准确性和可靠性。然后，系统根据预警信息的严重程度和紧急程度，制定相应的应对措施和处置方案。同时，云端处理层还可以对煤矿安全隐患识别与预警系统的运行状况进行实时监控和管理，确保系统的稳定运行和有效运行。

2.4 应用层

应用层是煤矿安全隐患识别与预警系统的用户界面部分，负责向用户提供预警信息和应对措施。应用层通过部署在煤矿现场的终端设备实现，如监控屏幕、报警装置等。当边缘计算层识别到安全隐患并生成预警信息后，应用层会立即将预警信息显示在监控屏幕上，并通过报警装置发出警报声。这样，煤矿工作人员可以及时发现并处理安全隐患，确保煤矿的安全生产。

3 边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的关键技术与算法

边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的应用涉及多种关键技术与算法，主要包括数据采集与处理技术、数据分析与挖掘技术、预警模型构建与评估技术等。

3.1 数据采集与处理技术

数据采集与处理技术是边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的基础技术之一。由于煤矿生产过程中的数据具有多源异构的特点，因此需要采用有效的数据采集与处理技术来确保数据的准确性和可靠性。在数据采集方面，系统需要采用多种传感器和监控设备来实时采集煤矿生产过程中的各种数据。在数据处理方面，系统需要采用数据清洗、数据融合和数据归一化等操作来预处理采集到的数据，为后续的数据分析和挖掘提供基础。

3.2 数据分析与挖掘技术

数据分析与挖掘技术是边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的核心技术之一。通过对采集到的数据进行分析和挖掘，系统可以识别潜在的安全隐患并预测可能的风险趋势。在数据分析方面，系统需要采用多种算法对预处理后的数据进行实时分析，如机器学习算法、深度学习算法等。在数据挖掘方面，系统需要采用关联规则挖掘、聚类分析等技术来发现数据之间的潜在关系和规律，为煤矿安全隐患识别与预警提供有力支持。

3.3 预警模型构建与评估技术

预警模型构建与评估技术是边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的关键技术之一。通过构建有效的预警模型，系统可以实现对煤矿安全隐患的快速识别与预警。在预警模型构建方面，系统需要根据煤矿生产过程中的实际情况和数据特点来选择合适的算法和模型来构建预警模型。在预警模型评估方面，系统需要采用多种评估指标对构建的预警模型进行验证和评估，确保预警模型的准确性和可靠性。

4 煤矿安全隐患识别与预警系统的实现与优化策略

4.1 系统架构设计

系统架构设计是煤矿安全隐患识别与预警系统实现的基础。在系统架构设计中，需要充分考虑煤矿生产过程中的实际情况和数据特点来选择合适的架构模式。基于边缘计算的煤矿安全隐患识别与预警系统采用“端-边-云”架构模式，通过将计算任务下沉到数据源附近进行处理，能够显著降低数据传输延迟，提高数据处理效率。同时，系统还需要具备高度的灵活性和可扩展性，以便根据煤矿生产过程中的实际需求进行动态调整和优化。

4.2 算法选择与优化

算法选择与优化是煤矿安全隐患识别与预警系统实现的关键环节。在算法选择方面，需要根据煤矿生产过程中的实际情况和数据特点来选择合适的算法和模型来构建预警模型。在算法优化方面，需要采用多种优化技术对算法进行优化和改进，以提高算法的性能和准确性。例如，可以采用遗传算法、粒子群优化算法等全局优化技术对算法进行优化和改进，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

4.3 数据处理流程优化

数据处理流程优化是煤矿安全隐患识别与预警系统实现的重要环节。在数据处理流程优化方面，需要采用多种优化技术对数据处理流程进行优化和改进，以提高数据处理效率和准确性。例如，可以采用并行处理技术、流水线技术等优化技术对数据处理流程进行优化和改进，以提高数据处理效率和吞吐量。同时，还需要对数据处理流程中的各个环节进行实时监控和管理，确保数据处理流程的稳定运行和有效运行。

5  结束语

煤矿安全隐患识别与预警的边缘计算模型研究对于保障煤矿安全生产具有重要意义。通过构建基于边缘计算的煤矿安全隐患识别与预警系统，可以实现对煤矿生产过程中的多源异构数据进行实时处理和分析，实现对安全隐患的快速识别与预警。本文详细阐述了边缘计算在煤矿安全隐患识别与预警中的应用框架、关键技术与算法、系统实现与优化策略等方面内容，为煤矿安全监管提供了有力支持。

参考文献：

[1] 基于BERTopic的煤矿安全风险主题挖掘. 刘晓蕾;杨超宇.重庆工商大学学报（自然科学版）

[2] 煤矿井下不安全行为的命名实体识别方法. 付燕;刘佩怡;叶鸥.计算机工程

[3] 煤矿安全监控系统研究现状与展望. 邓飞.矿业安全与环保

[4] 基于动态指数移动平均的半监督矿工不安全行为识别方法. 王媛彬;刘佳;贺文卿;王旭;闫昭旭.煤炭学报

作者简介

作者简介：王和鑫（1979 -），男，学历：在读博士，职称：副教授。主要从事大数据应用、电气工程等方面研究。

作者简介：梁光锐（1983 -），男，学历：本科学士，职称：高级工程师。主要电气工程、自动控制等方面研究。

项目编号：2024-KYYWF-1291项目名称：基于边缘计算的煤矿安全风险预警系统的构建研究，依托2024年度黑龙江省高等学校基本科研业务费项目