所屬的技術人員能夠理解，基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測裝置各個方面可以實現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或程序產品。因此，本公開的各個方面可以具體實現(xiàn)為以下形式，即：完全的硬件實施方式、完全的軟件實施方式(包括固件、微代碼等)，或硬件和軟件方面結合的實施方式，這里可以統(tǒng)稱為“電路”、“模塊”或“系統(tǒng)”。盡管通過參考附圖并結合優(yōu)選實施例的方式對本發(fā)明進行了詳細描述，但本發(fā)明并不限于此。在不脫離本發(fā)明的精神和實質的前提下，本領域普通技術人員可以對本發(fā)明的實施例進行各種等效的修改或替換，而這些修改或替換都應在本發(fā)明的涵蓋范圍內/任何熟悉本的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。

背景技術：

1、煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)通過在各個測點（在這里每個測點有自己的測點編號）布置各種傳感器設備和視頻攝像頭等裝置，實時獲取井下空氣中的氧氣、甲烷、二氧化碳、一氧化碳、粉塵等各種有害物質的濃度和分布情況，當檢測到某個參數(shù)超過預設閾值時（例如甲烷濃度超標），系統(tǒng)會立即觸發(fā)警報并通知相關人員采取措施。

2、實時監(jiān)測測點的甲烷濃度是煤礦安全管理中的一項基礎且關鍵的技術手段，它能夠迅速捕捉到甲烷濃度的當前狀態(tài)，為緊急響應提供即時信息。然而，僅僅依靠實時監(jiān)測并不能全面解決所有與甲烷濃度相關的安全問題，為了及時發(fā)現(xiàn)甲烷濃度的潛在上升趨勢，從而在濃度超標之前采取措施，如加強通風、調整作業(yè)流程，防止甲烷積聚達到危險水平，需要對測點的甲烷濃度進行預測。

3、現(xiàn)有的預測方法一般是通過深度學習算法訓練模型進行預測，深度學習算法通常涉及復雜的網絡結構和大量的參數(shù)，這導致模型訓練和預測過程需要消耗大量的計算資源和時間，預測門檻較高。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有的預測方法存在的上述問題，本發(fā)明提供一種基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法、裝置、設備及介質。

2、第一方面，本發(fā)明技術方案提供一種基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法，包括：

3、獲取測點數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫；測點數(shù)據(jù)包括實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、日期和時間；實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中均包括甲烷監(jiān)測值和風速值；

4、接收用戶輸入的預測參數(shù)，所述預測參數(shù)包括需要預測的測點編號和預測時長n；n為整數(shù)，單位為小時；

5、通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫獲取目標測點當前時刻的實時數(shù)據(jù)和過去n小時的歷史數(shù)據(jù)；其中，所述測點編號對應的測點為目標測點；

6、基于獲取的數(shù)據(jù)計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率；

7、計算目標測點歷史數(shù)據(jù)中過去n小時內每個小時甲烷監(jiān)測值的平均值，生成歷史均值結果集；

8、根據(jù)甲烷監(jiān)測值的平均值、甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率計算預測時長內各小時的甲烷含量的預測值。

9、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，獲取測點數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫的步驟包括：

10、獲取測點數(shù)據(jù)；

11、在關系型數(shù)據(jù)庫中使用日期范圍分區(qū)表將獲取的測點數(shù)據(jù)進行存儲；所述分區(qū)表包括用于存儲測點歷史數(shù)據(jù)的測點歷史表、用于存儲測點實時數(shù)據(jù)的測點實時表、日期維度表和時間維度表。

12、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫獲取目標測點當前時刻的實時數(shù)據(jù)和過去n小時的歷史數(shù)據(jù)的步驟包括：

13、通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點實時表獲取目標測點當前時刻測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值；

14、通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點歷史表獲取目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值。

15、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，基于獲取的數(shù)據(jù)計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率的步驟包括：

16、基于獲取的目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值，計算目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值和風速值的平均值；其中，將目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值定義為歷史甲烷平均值，目標測點過去n小時風速值的平均值定義為歷史風速平均值；

17、計算當前時刻目標測點甲烷監(jiān)測值與歷史甲烷平均值的偏差diff；同時計算歷史風速平均值與當前時刻風速值的比率，定義為風速比率rate；并生成偏差比率結果集。

18、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，根據(jù)甲烷監(jiān)測值的平均值、甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率計算預測時長內各小時的甲烷含量的預測值的步驟中，預測值計算公式如下：

19、predict=hisavg+diff*rate；

20、其中，predict?為預測值，hisavg為過去n小時內每個小時甲烷監(jiān)測值的平均值。

21、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，該方法還包括：

22、根據(jù)預測時長、日期維度、時間維度，以當前時間所在小時為起點構造未來n小時的時間維度結果集；

23、以時間維度結果集為主表，關聯(lián)歷史均值結果集以及偏差比率結果集，通過預測值計算公式最終得到預測結果集。

24、第二方面，本發(fā)明技術方案還提供一種基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測裝置，包括數(shù)據(jù)存儲模塊、參數(shù)接收模塊、查詢獲取模塊和預測計算模塊；

25、數(shù)據(jù)存儲模塊，用于獲取測點數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫；測點數(shù)據(jù)包括實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、日期和時間；實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中均包括甲烷監(jiān)測值和風速值；

26、參數(shù)接收模塊，用于接收用戶輸入的預測參數(shù)，所述預測參數(shù)包括需要預測的測點編號和預測時長n；n為整數(shù)小時；

27、查詢獲取模塊，用于通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫獲取目標測點當前時刻的實時數(shù)據(jù)和過去n小時的歷史數(shù)據(jù)；其中，所述測點編號對應的測點為目標測點；

28、預測計算模塊，用于基于獲取的數(shù)據(jù)計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率；計算目標測點歷史數(shù)據(jù)中過去n小時內每個小時甲烷監(jiān)測值的平均值，生成歷史均值結果集；根據(jù)甲烷監(jiān)測值的平均值、甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率計算預測時長內各小時的甲烷含量的預測值。

29、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，數(shù)據(jù)存儲模塊包括數(shù)據(jù)獲取單元和存儲執(zhí)行單元；

30、數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取測點數(shù)據(jù)；

31、存儲執(zhí)行單元，用于在關系型數(shù)據(jù)庫中使用日期范圍分區(qū)表將獲取的測點數(shù)據(jù)進行存儲；所述分區(qū)表包括用于存儲測點歷史數(shù)據(jù)的測點歷史表、用于存儲測點實時數(shù)據(jù)的測點實時表、日期維度表和時間維度表。

32、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，查詢獲取模塊，用于通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點實時表獲取目標測點當前時刻測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值；通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點歷史表獲取目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值。

33、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，預測計算模塊，具體用于基于獲取的目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值，計算目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值和風速值的平均值；其中，將目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值定義為歷史甲烷平均值，目標測點過去n小時風速值的平均值定義為歷史風速平均值；計算當前時刻目標測點甲烷監(jiān)測值與歷史甲烷平均值的偏差；同時計算歷史風速平均值與當前時刻風速值的比率，定義為風速比率；計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率的乘積，將計算結果與甲烷監(jiān)測值的平均值求和得到預測時長內各小時的甲烷含量的預測值，并生成預測表。

34、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，該裝置還包括預測結果集生成模塊，根據(jù)預測時長、日期維度、時間維度，以當前時間所在小時為起點構造未來n小時的時間維度結果集；以時間維度結果集為主表，關聯(lián)預測表得到最終的預測結果集。

35、第三方面，本發(fā)明技術方案還提供一種電子設備，所述電子設備包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；存儲器存儲有可被至少一個處理器執(zhí)行的計算機程序指令，所述計算機程序指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行如第一方面所述的基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法。

36、第四方面，本發(fā)明技術方案提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質，所述非暫態(tài)計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執(zhí)行如第一方面所述的基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法。

37、從以上技術方案可以看出，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：通過直接利用sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明能夠迅速獲取所需測點的實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，顯著提高了數(shù)據(jù)處理效率。結合實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中的甲烷監(jiān)測值及風速值，通過計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率，并進一步利用過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值，本發(fā)明能夠更準確地預測目標測點在預測時長內各小時的甲烷含量。這種方法綜合考慮了多種影響因素，提高了預測的準確性和可靠性。

38、用戶可以根據(jù)實際需求輸入預測參數(shù)，包括測點編號和預測時長n，這使得本發(fā)明的預測方法具有很高的靈活性和適用性。不同用戶或不同應用場景下，可以方便地調整預測參數(shù)，滿足多樣化的需求。由于本發(fā)明主要依賴于關系型數(shù)據(jù)庫和sql查詢技術，這些技術在當前的信息技術領域已經非常成熟和普及。因此，本發(fā)明的實施和維護成本相對較低，易于在各種環(huán)境中部署和應用。通過本發(fā)明的方案有助于及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，為煤礦的安全生產提供有力支持。這不僅可以減少安全事故的發(fā)生，還能提高煤礦的生產效率和經濟效益。