智慧礦隧安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控技術(shù)與應(yīng)用

1 緒論
1.1 背景意義與 外研究現(xiàn)狀
1.1.1 背景意義
1.1.2 外發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢
1.2 智慧礦隧安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控技術(shù)平臺關(guān)鍵技術(shù)
1.3 礦隧安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控技術(shù)效益分析
1.4 本書內(nèi)容架構(gòu)
參考文獻(xiàn)
2 礦隧事故風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警與應(yīng)急聯(lián)動體系技術(shù)
2.1 突發(fā)事故風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.1 外突發(fā)事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與應(yīng)急聯(lián)動發(fā)展歷程
2.1.2 我國突發(fā)事故風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)急聯(lián)動體系架構(gòu)
2.2 智慧礦隧安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控關(guān)鍵技術(shù)
2.2.1 智能傳感器技術(shù)
2.2.2 移動通信技術(shù)
2.2.3 數(shù)據(jù)加密與認(rèn)證技術(shù)
2.2.4 空間信息技術(shù)
2.2.5 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
2.2.6 云計(jì)算技術(shù)
2.2.7 大數(shù)據(jù)及挖掘分析技術(shù)
2.2.8 人工智能技術(shù)
2.3 礦隧安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控與評估
2.3.1 礦山安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控與評估
2.3.2 隧道安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控與評估
2.4 智慧礦隧安全生產(chǎn)事故風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控平臺集成設(shè)計(jì)
2.4.1 智慧礦隧安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控平臺系統(tǒng)集成
2.4.2 設(shè)計(jì)依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
2.4.3 總體設(shè)計(jì)原則
2.4.4 硬件設(shè)計(jì)原則
2.4.5 軟件設(shè)計(jì)原則
2.4.6 系統(tǒng)測試
2.4.7 系統(tǒng)維護(hù)
2.5 煤礦安全監(jiān)測預(yù)控的預(yù)測算法
2.5.1 基于灰度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列預(yù)測
2.5.2 預(yù)測算法設(shè)計(jì)流程與評價(jià)分析
2.5.3 煤礦瓦斯?jié)舛阮A(yù)測仿真實(shí)驗(yàn)
2.6 隧道安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控的預(yù)測算法
2.6.1 智慧隧道項(xiàng)目概述
2.6.2 隧道監(jiān)控量測目的
2.6.3 隧道安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)控需求分析
2.6.4 隧道瓦斯?jié)舛阮A(yù)測仿真實(shí)驗(yàn)
2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型瓦斯?jié)舛阮A(yù)測方法
2.7.1 算法設(shè)計(jì)流程與評價(jià)指標(biāo)
2.7.2 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測仿真實(shí)驗(yàn)
2.7.3 結(jié)論
2.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
3 煤礦采掘面瓦斯?jié)舛群Ａ繑?shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)
3.1 煤礦瓦斯?jié)舛群Ａ繑?shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)背景與意義
3.2 煤礦瓦斯?jié)舛群Ａ繑?shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)理論