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系統(tǒng)概述

系統(tǒng)采用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等技術，以行業(yè)、企業(yè)的安全生產(chǎn)規(guī)程、規(guī)范為知識依據(jù)，結合綜合自動化、在線監(jiān)測（水、火、瓦斯、頂板、沖擊地壓等）以及礦山安全生產(chǎn)日常獲取的動態(tài)數(shù)據(jù)，通過全面感知、大數(shù)據(jù)融合分析及預測預警，實現(xiàn)對礦山安全生產(chǎn)的信息展示、分析、推理，挖掘歷史數(shù)據(jù)中蘊含的模式和知識，感知診斷并概括現(xiàn)勢安全狀態(tài)，預測未來安全形勢，為煤礦安全生產(chǎn)提供決策支撐。

產(chǎn)品特點

（1）安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)可視化。基于全面感知信息，實現(xiàn)安全生產(chǎn)海量數(shù)據(jù)實時監(jiān)測和風險狀況統(tǒng)計，以透視表、曲線、柱狀圖等形式可視化展示。

（2）重大災害多源數(shù)據(jù)分析精準預警。利用礦井安全監(jiān)控數(shù)據(jù)、自動化在線監(jiān)測、煤礦基礎數(shù)據(jù)、災害治理業(yè)務管理數(shù)據(jù)、煤礦TGIS空間地理信息數(shù)據(jù)和煤炭行業(yè)相關的規(guī)程規(guī)范，通過建立水、火、瓦斯、頂板、沖擊地壓等災害預警模型庫和算法庫，結合歷史災害預警數(shù)據(jù)的時空特征訓練模型，實現(xiàn)對災害分級監(jiān)測預警。

（3）大型設備運行效能分析。利用設備運行、維護、產(chǎn)出等相關數(shù)據(jù)挖掘分析結果，從定量分析和定性分析兩個分析方法入手，實現(xiàn)設備效能分析及大型設備的故障診斷。

（4）安全生產(chǎn)動態(tài)診斷。在人機環(huán)管技五大安全生產(chǎn)關鍵要素基礎上，以煤礦安全規(guī)程、行業(yè)標準以及災害防治細則為依據(jù)，應用地理信息技術、現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘技術、量化分析等技術，通過大數(shù)據(jù)訓練模型和機器學習，對煤礦安全生產(chǎn)相關的信息進行智能分析，實現(xiàn)煤礦安全生產(chǎn)的動態(tài)診斷和輔助決策監(jiān)管。