基于案例推理技术的煤矿瓦斯爆炸事故安全预警系统研究

基于案例推理技术的煤矿瓦斯爆炸事故安全预警系统研究

我国是矿产资源大国,矿产资源总量和储存量居世界前列,煤炭资源占我国矿产资源的绝大部分。然而,我国大部分煤矿开采都是在地下完成的,开采环境相当的恶劣,煤矿事故常常发生,尤其是煤矿瓦斯爆炸事故。因此,建立一个完善的煤矿瓦斯安全预警系统,从而最大程度地减少煤矿瓦斯爆炸事故的发生,不仅是在经济上,还是在社会稳定上都具有重大的意义。本文主要基于案例推理技术对煤矿瓦斯爆炸事故的预防进行了研究。

在案例表示方面,总结了煤矿瓦斯爆炸致因因素,并从环境、设备、组织三个方面对瓦斯爆炸因素进行了归纳和分类,将文本型的数据转换成数值型的数据进行表示,提高了案例检索的速度。在案例检索方面,本文对以往的案例匹配方式做出了改进,将点对点的匹配方式转换成线与线的匹配方式,提高了案例检索的准确性,使用Echarts将变化的数据在前台进行展示。在确定权重方面,由于当前的影响因素过多,采用典型的层次分析法难以避免结果的不一致性。为了避免这一问题,本文采用了改进的层次分析法对权重进行计算。

在系统开发方面,首先对本系统完成了需求分析的工作,确定了系统的需求;然后,对功能模块和数据库进行了设计;最后,使用Django框架对本系统进行了开发,对煤矿进行实时的监控,一旦发现当前安全警级大于预警阈值,本系统就会跳转到预警界面,并且给出相应的解决方案。