基于机器学习的煤矿掘进智能化预警系统设计与实现  

作　　者：郭祥宇 刘磊 王同同 

机构地区：[1]兖矿能源股份有限公司兴隆庄煤矿,山东兖州272106

出　　处：《装备制造技术》2025年第1期154-156,共3页Equipment Manufacturing Technology

摘　　要：基于机器学习的煤矿掘进智能化预警系统的设计与实现重点探讨了系统的功能需求定义、数据采集与预处理方法、界面设计方案以及预警系统的实现与测试。通过机器学习技术提升煤矿掘进过程中的安全管理水平,实时监测与评估潜在的风险与威胁,从而实现对危险事件的提前预警,提高煤矿作业环境的安全性。采用机器学习方法对煤矿掘进过程的各种数据进行分析,通过实时数据采集与预处理,构建智能预警模型。系统设计过程中,首先定义了系统的功能需求,随后进行数据采集与预处理,最后实现了预警系统的界面设计与功能开发,并对系统进行了测试与验证。结果表明,基于机器学习的智能化预警系统能够有效提高煤矿安全管理水平,通过自动化的数据分析与风险评估,成功实现了对潜在危险的实时预警。该系统在预防煤矿事故与保障矿工生命安全方面展现了显著的优势。研究能为煤矿安全管理提供一种新的智能化解决方案,能够实时监测和预警潜在的风险,从而减少煤矿事故的发生,提高矿工的安全保障。机器学习技术在此领域的应用,不仅提升了煤矿安全管理的智能化水平,也为其他行业的安全预警系统设计提供了借鉴。

关 键 词：机器学习 煤矿掘进 智能化 预警系统设计 

分 类 号：TD80[矿业工程—矿山开采]