本發(fā)明屬于水壓爆破安全預(yù)警領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的水壓爆破安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、水壓爆破作為一種有效的巖石破碎手段，在礦山開采、隧道掘進(jìn)等工程中得到了廣泛應(yīng)用，通過控制水壓，可以有效地控制爆破的力度和范圍，從而減少對(duì)周圍環(huán)境的影響。然而，由于爆破過程中涉及多種不穩(wěn)定因素，如巖石性質(zhì)的不確定性、爆破參數(shù)的波動(dòng)等，使得水壓爆破存在一定的安全風(fēng)險(xiǎn)，操作不當(dāng)可能導(dǎo)致設(shè)備損壞、人員傷亡等嚴(yán)重后果。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法主要依賴于經(jīng)驗(yàn)判斷和簡(jiǎn)單模型，難以全面捕捉爆破過程中的復(fù)雜多變性，導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性不足。同時(shí)，現(xiàn)有的安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)多依賴于人工監(jiān)測(cè)和簡(jiǎn)單的傳感器數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)往往響應(yīng)遲緩，無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和精確預(yù)警，且難以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)模式。因此，現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺陷：

2、數(shù)據(jù)收集不全面：現(xiàn)有系統(tǒng)通常只采集有限的物理參數(shù)，如壓力值、溫度等，忽視了其他可能影響安全的因素，如環(huán)境變化、設(shè)備老化等。

3、數(shù)據(jù)處理能力有限：傳統(tǒng)預(yù)警系統(tǒng)依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，缺乏高效的數(shù)據(jù)分析能力，無法從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有用信息，導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確性不高。

4、預(yù)警機(jī)制不完善：由于數(shù)據(jù)處理和分析的延遲，現(xiàn)有系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，預(yù)警信息的發(fā)布往往滯后于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，缺乏有效的預(yù)警機(jī)制，無法及時(shí)預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)可能的安全風(fēng)險(xiǎn)。

5、缺乏自學(xué)習(xí)能力：現(xiàn)有系統(tǒng)無法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)自我優(yōu)化，預(yù)警模型更新迭代緩慢，難以適應(yīng)不斷變化的工作條件。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的水壓爆破安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，包括：

2、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過布置在爆破區(qū)域的傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集水壓爆破的安全參數(shù)數(shù)據(jù)；

3、數(shù)據(jù)處理模塊，與所述數(shù)據(jù)采集模塊連接，用于對(duì)所述安全參數(shù)數(shù)據(jù)先進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，獲得目標(biāo)數(shù)據(jù)集；

4、模型構(gòu)建模塊，與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接，用于構(gòu)建初始多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，并基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集對(duì)所述初始多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得目標(biāo)多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型；

5、監(jiān)控預(yù)測(cè)模塊，與所述模型構(gòu)建模塊連接，用于基于所述目標(biāo)多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)水壓爆破進(jìn)行實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)，根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果觸發(fā)相應(yīng)的控制措施。

6、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括第一采集單元、第二采集單元、第三采集單元；

7、所述第一采集單元用于基于分布式傳感器采集水壓爆破的水壓地質(zhì)數(shù)據(jù)；

8、所述第二采集單元用于獲取水壓爆破的周圍環(huán)境數(shù)據(jù)；

9、所述第三采集單元用于通過定期和連續(xù)的監(jiān)測(cè)，收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)。

10、優(yōu)選地，所述分布式傳感器至少包括水壓傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、震動(dòng)傳感器、聲波傳感器，對(duì)應(yīng)采集水壓爆破的水壓參數(shù)、溫度參數(shù)、濕度參數(shù)、震動(dòng)參數(shù)以及聲波參數(shù)；

11、所述第二采集單元至少包括氣象傳感器，所述氣象傳感器用于監(jiān)測(cè)爆破區(qū)域的氣溫、濕度、降雨量、風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓條件；

12、所述設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)包括但不限于壓力容器的腐蝕程度數(shù)據(jù)、泵的磨損情況數(shù)據(jù)、密封性能數(shù)據(jù)。

13、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊包括預(yù)處理單元、特征提取單元；

14、所述預(yù)處理單元用于通過數(shù)據(jù)融合算法對(duì)所述安全參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，獲得融合數(shù)據(jù)；然后對(duì)所述融合數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲過濾和數(shù)據(jù)清洗；

15、所述特征提取單元用于對(duì)所述預(yù)處理單元處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。

16、優(yōu)選地，所述預(yù)處理單元包括數(shù)據(jù)同步處理子單元、數(shù)據(jù)融合子單元；

17、所述數(shù)據(jù)同步處理子單元用于將不同采樣率和視角的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間和空間上的同步對(duì)準(zhǔn)處理，獲得時(shí)間序列數(shù)據(jù)；

18、所述數(shù)據(jù)融合子單元用于通過多貝葉斯估計(jì)法合成各個(gè)傳感器的關(guān)聯(lián)概率分布，提供最終融合值，根據(jù)所述最終融合值進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，獲得融合數(shù)據(jù)。

19、優(yōu)選地，所述預(yù)處理單元還包括數(shù)據(jù)清洗子單元、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化子單元、數(shù)據(jù)濾波子單元；

20、所述數(shù)據(jù)清洗子單元用于通過均值濾波去除傳感器噪聲，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)中存在的缺失值，采用插值法通過nan_to_num函數(shù)將缺失值替換為特定數(shù)值，然后通過z-score方法識(shí)別并剔除異常值，或識(shí)別并修正異常值；

21、所述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化子單元用于通過使用scikit-learn庫的standardscaler進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的形式；然后進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的形式；

22、所述數(shù)據(jù)濾波子單元用于基于低通濾波器結(jié)合指數(shù)平滑方法進(jìn)行濾波處理，去除高頻噪聲。

23、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)融合子單元包括先驗(yàn)概率分配子單元、似然函數(shù)確定子單元、后驗(yàn)概率計(jì)算子單元、融合后驗(yàn)概率分布子單元、融合值計(jì)算子單元；

24、所述先驗(yàn)概率分配子單元用于為每個(gè)傳感器分配一個(gè)先驗(yàn)概率分布，所述先驗(yàn)概率分布用于反映在沒有觀測(cè)數(shù)據(jù)的情況下對(duì)目標(biāo)變量的認(rèn)知；

25、所述似然函數(shù)確定子單元用于確定每個(gè)傳感器的似然函數(shù)，所述似然函數(shù)用于描述在給定觀測(cè)數(shù)據(jù)的情況下，目標(biāo)變量的概率分布；

26、所述后驗(yàn)概率計(jì)算子單元用于使用貝葉斯公式結(jié)合所述先驗(yàn)概率分布和似然函數(shù)，計(jì)算后驗(yàn)概率分布；所述后驗(yàn)概率分布用于反映每個(gè)傳感器在觀測(cè)數(shù)據(jù)可用時(shí)對(duì)目標(biāo)變量的認(rèn)知；

27、所述融合后驗(yàn)概率分布子單元用于將所有傳感器的后驗(yàn)概率分布合成一個(gè)聯(lián)合后驗(yàn)概率分布，所述聯(lián)合后驗(yàn)概率分布為最終的數(shù)據(jù)融合結(jié)果；

28、所述融合值計(jì)算子單元用于根據(jù)融合后的聯(lián)合后驗(yàn)概率分布計(jì)算最終融合值。

29、優(yōu)選地，所述模型構(gòu)建模塊包括模型構(gòu)建單元、模型訓(xùn)練單元、模型融合單元；

30、所述模型構(gòu)建單元用于分別構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

31、所述模型訓(xùn)練單元用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集對(duì)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入對(duì)所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得目標(biāo)多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型。

32、優(yōu)選地，所述模型構(gòu)建單元包括第一構(gòu)建單元、第二構(gòu)建單元；

33、所述第一構(gòu)建單元用于構(gòu)建兩個(gè)相同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的二維卷積層后添加一個(gè)batchnorm2d層、一個(gè)非線性的relu層和一個(gè)注意力機(jī)制模塊，生成孿生對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型；

34、所述第二構(gòu)建單元用于基于所述孿生對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群。

35、優(yōu)選地，所述模型訓(xùn)練單元還包括層選擇單元、損失函數(shù)引入單元；

36、所述層選擇單元用于對(duì)多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行輸入層和輸出層的刪減；

37、所述損失函數(shù)引入單元用于將交叉熵?fù)p失函數(shù)和注意力機(jī)制模塊引入至所述多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型中重新進(jìn)行模型構(gòu)建，獲得所述目標(biāo)多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)效果：

39、通過本發(fā)明的水壓爆破安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)可以顯著提高水壓爆破的安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，具體包括：

40、實(shí)時(shí)性：系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和分析爆破過程中的關(guān)鍵參數(shù)，及時(shí)響應(yīng)突發(fā)情況，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力確保了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的即時(shí)響應(yīng)，大大縮短了預(yù)警時(shí)間。

41、準(zhǔn)確性：深度學(xué)習(xí)模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)爆破過程中可能出現(xiàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)，減少誤報(bào)和漏報(bào)，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和預(yù)測(cè)潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。

42、適應(yīng)性：系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的爆破環(huán)境和地質(zhì)條件，提高預(yù)警系統(tǒng)的通用性和可靠性。同時(shí)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制使得系統(tǒng)能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)和情況不斷進(jìn)化，提高了長(zhǎng)期運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。

43、安全性：全面的數(shù)據(jù)采集和分析減少了人為疏忽和誤判的可能性，為水壓爆破作業(yè)提供了更高層次的安全保障。

44、本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水壓爆破過程中各種參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，顯著提高了預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，為水壓爆破工程的安全提供了有力保障。