基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统的研究论文_王子君

基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统的研究论文_王子君

摘要:煤矿应急预案是为了规范煤矿事故应急管理和应急响应程序,建立健全的应急救援机制,及时、科学、有效地指挥和协调应急救援工作而制定的一套事故处置经验和处置方式,以最大限度地降低事故灾难造成的财产损失和人员伤亡为目的,是确保救援工作安全有序开展的重要保障。综合分析当前煤矿数字化应急救援机制和系统,发现存在以下问题:(1)现有的煤矿应急系统虽然包含了数字预案、模拟分析、辅助决策等子系统,但功能较为简单,缺乏可扩充性、兼容性,不能满足煤矿应急救援综合研判、辅助决策等需求;(2)很少有专家学者将危险因素辨识、致灾机理和救灾准则统一到应急救援中,导致实际应急处置过程中的事态信息汇聚、指令发布与反馈不及时,救援系统响应时间长,智能响应机制薄弱;(3)可视化、远程救援指挥功能不足,缺少大数据挖掘分析功能,难以为应急指挥人员提供准确有效的辅助决策。

关键词:煤矿安全;大数据;应急救援;辅助决策

引言

随着国家对煤矿安全的重视,各煤矿纷纷建设和完善煤矿应急救援机制,开发了应急预案管理信息系统、应急救援辅助决策支持系统及应急指挥调度系统,促进了国家、地方和部门之间的协调工作以及信息共享。国内现有的研究主要集中在提高预案的完善性与可操作性以及自动生成,以提高应急预案编制工作的有效性。但是这些研究没有考虑事故的动态变化性和随机性,不能有效地对突发状况进行应急响应,且应急响应主要凭借指挥人员的知识经验,无法有效学习或借鉴历史事故案例中的经验知识,在实际应用中具有很大的局限性,因此,动态生成符合当前事故特征的现场处置方案对事故应急救援意义重大。煤矿应急救援辅助决策系统是一个由计算机程序组成的智能系统,是人工智能应用中最活跃和最广泛的研究课题之一。系统利用解决专业问题的大量领域专家的专业知识和经验,模拟人类专家解决问题的方法处理领域问题。目前煤矿应急救援辅助决策系统已被广泛应用于各个领域,特别是矿山安全生产和应急救援中。

1知识表示与知识库的建立

首先是事故案例知识表示。煤矿事故案例包含事故中的基本信息要素,记录了事故发生的时间和地点,引发事故的直接、间接原因,事故经过、后果等,目前案例多以非结构化文本的形式存储,不能对其进行深层次的加工利用,如果能有效地把事故案例描述的信息抽取出来,并进行合理的组织、管理和存储,将对应急救援和决策产生积极的辅助作用。框架表示法是以框架理论为基础,能将陈述性和过程性知识相结合的一种结构化知识表示方式,既可用于存储事故的各属性值,也可表示事故原因、救援、处置过程等描述性知识。框架是一种存储以往经验和信息的通用数据结构,是一种结构化表示方式。框架通常采用“侧面-槽-值”表示结构,也就是说,框架由描述事物的各个方面的若干侧面组成,每个侧面有若干槽,每个槽有若干值。框架中的附加过程用系统中已有的信息解释或计算新的信息。其次是处置方案知识表示处置方案的生成是在结合现场事故的基础上,遵循相关规章制度,安全规程以及应急预案,当现场情况满足一定条件时出发相应规则。事故的处置方案生成属于煤矿应急救援辅助决策系统的精确推理过程,即推理中的条件和结论的因果关系是必然的,由前提开始推理到结论,可以得到结论是正确的或者错误的,一个明确的答案。进行精确推理时,当一条规则的前项条件为真时,才会触发规则。本文采用产生式规则表示处置方案知识,知识来源主要通过对相关安全规程的阅读,以及与安全专家的沟通,最后收集到的内容加以归纳规范总结提取。

2事故应急救援机制

首先是应急救援指挥系统。应急指挥系统是应急救援系统的核心和司令部,这关系到事故应急救援工作是否可以顺利、高效、有序地展开。当煤矿企业出现突发事故灾害时,初期应急措施的采取和决策具有非常重要的意义。

期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在应急救援过程中,首要任务是组织应急救援指挥中心,确定其可操作的启动和运行机制,明确各部门及其相关人员的职责。事故应急救援指挥系统可以通过5个方面机构设计和建立,这5个部门应协同高效运行形成合力,这样便于各组成部门联动反应更加快速、整体行动更加统一、信息共享更加及时,可以大幅度提高应急救援效率,降低救援作业所需时间,最大程度减少事故灾害损失。其次是事故应急救援技术支撑系统应急救援决策是救援组织工作开展实施并取得理想效果的关键所在。当前,造成我国事故救援组织工作开展效果不理想的原因在于事故应急信息的不对称,获取渠道不够通畅。近些年,越来越多的煤矿企业的管理配备了计算机和网络等现代化设施设备,这就为煤矿安全管理信息系统的建立奠定基础创造了条件。同时,在此基础上建立起煤矿事故应急救援智能辅助决策系统。这套系统的运行原理是利用事故应急信息以及煤矿应急救援辅助决策系统,可以为煤矿事故应急救援辅助的决策提供大量的参考信息和建议,这将有助于提升应急救援的决策的效果。

3基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统的构建

模块设置

(1)危险性智能辨识与灾情评估模块。结合灾害演变模型、灾害分级评价模型、危险性辨识模型、逃生疏散模型和遇难遇险人员分布,完成灾情分析、逃生分析、处置分析,为救援指挥和决策提供理论支持。(2)仿真推演与应急预案生成模块。通过建立完备的应急知识、应急案例数据库和应急专家库,利用关系数据库的存储知识,采用数字化预案技术,构建智能化煤矿应急救援预案编制系统。(3)基于大数据的应急救援辅助决策模块。构建包括应急组织体系、应急工作流程、应急资源调配,应急处置方法等相关内容的智能化应急救援管理信息系统,并建立涵盖信息集成、分析、处理、评估的综合应急平台。预案启动时,应急平台和应急系统将自动通知预案中规定的相关人员与部门,自动按照规定将相关信息,如组织体系、处置流程、资源调配、周边环境、事件发展等情况直观地显示出来。利用计算机、GFS 技术、GIS 技术、物联网技术和现代化定位跟踪技术,综合展现事故现场周围的资源和环境信息,并进行实时动态跟踪,让决策人员对现场有全方位的了解,以便对下一步的救援行动做出科学研判。运用云计算、大数据等技术,创新应急救援辅助决策,提高应急效率效果,实现应急救援管理信息系统的智能化和实时化。

结语

总之,煤矿火灾环境复杂多变,应急救援人员在救援过程中需要应对可能发生的二次灾害,火灾救援难度很高,但是煤矿火灾发生发展变化仍然有其规律性,在正确的应急救援组织和救援处置下,完全可以救灾成功。我国对煤矿事故的应急救援技术研究非常重视,其中为了有效应对煤矿重特大事故的发生,已经批准国家重点研发计划“煤矿重特大事故应急处置与救援技术研究”对煤矿各种重特大事故的发生机理,以及应急救援技术和装备进行研究,必将为提升煤矿事故应急救援技术水平贡献力量。

参考文献

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[3]马雷,王凯.基于大数据分析时代的煤矿安全生产信息化建设研究[J].计算机产品与流通,2018(09):268.

[4]朱红青,梁晓,史宇辰.浅谈大数据在煤矿安全领域的应用—“智慧矿井”[J].安全,2018,39(07):13-16.

论文作者:王子君

论文发表刊物:《工程管理前沿》2020年第1期

论文发表时间:2020/4/3

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