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煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势

郑学召 童鑫 郭军 张铎

郑学召,童鑫,郭军,等.煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势[J].工矿自动化,2020,46(6):35-40..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17530
引用本文: 郑学召,童鑫,郭军,等.煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势[J].工矿自动化,2020,46(6):35-40..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17530
ZHENG Xuezhao, TONG Xin, GUO Jun, et al. Research status and development trend of intelligent monitoring and early warning technology in coal mine[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(6): 35-40. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17530
Citation: ZHENG Xuezhao, TONG Xin, GUO Jun, et al. Research status and development trend of intelligent monitoring and early warning technology in coal mine[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(6): 35-40. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17530

煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17530
基金项目: 

国家重点研发计划重点专项项目(2018YFC0808201)

陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JM5009,2018JQ5080)

详细信息
  • 中图分类号: TD76

Research status and development trend of intelligent monitoring and early warning technology in coal mine

  • 摘要: 从物联网、大数据、云计算及人工智能方面综述了我国煤矿智能监测与预警技术的研究现状。针对煤矿智能监测技术的实际应用情况,指出了煤矿智能监测与预警存在井下煤矿监测设备前兆信息采集可靠性差、云端平台集成应用融合深度不够、数据库安全性较弱、人工智能技术在煤矿监测中的应用尚不成熟等问题。展望了煤矿智能监测与预警技术的发展趋势:煤矿智能监测系统应用石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器可实现多源信息感知,提升前兆信息采集的可靠性;研究多技术深度交叉融合技术,以探究监测数据的深层价值;构建基于区块链技术的煤矿监测数据库,保证数据库不可篡改,且具有较好的读写性能;研发具备自适应和深度学习的煤矿智能安全监测预警系统,实现矿井自动监测、智能预警。

     

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  • 刊出日期:  2020-06-20

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