权利要求
1.一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于，包括：
数据采集层，含微振动/应力传感网络、设备运行
传感器、环境监测传感器及UWB高精度定位模块，用于采集矿山设备、地质、环境及人员的多源异构数据;
边缘计算层，含若干部署于矿山作业分区的边缘计算网关，用于对采集数据进行格式转换、异常值剔除及特征提取预处理;
联邦学习-数字孪生融合层，包括联邦学习服务器与数字孪生体，联邦学习服务器接收各边缘节点预处理后的特征数据，通过横向联邦学习训练全局融合模型并下发更新，数字孪生体基于矿山实际场景构建，实时映射全局融合模型输出的统一数据;
智能决策层，含深度学习时序预测模块与强化学习调度模块，时序预测模块基于融合数据预测设备故障、地质变形等潜在风险，强化学习调度模块以作业效率与安全系数为目标动态调整设备-人员调度方案;
区块链应急联动层，含作业面、调度中心和救援中心多个节点，采用实用拜占庭容错共识机制，同步应急状态信息并联动数字孪生体完成应急推演。
2.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述联邦学习服务器支持动态节点接入，各边缘节点仅上传模型参数，不上传原始数据，原始数据存储于本地加密数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述数字孪生体包括地形镜像模块、设备孪生模块、人员孪生模块及环境孪生模块，映射更新频率不低于10Hz。
4.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述深度学习时序预测模块采用LSTM加注意力机制架构，输入特征包括历史运行数据、实时传感数据及环境关联数据，输出风险概率与趋势曲线。
5.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述强化学习调度模块的状态空间含设备位置/负载、人员位置/资质、作业任务进度，动作空间含设备路径规划、人员区域分配，奖励函数为α×作业效率+β×安全系数，其中α、β为权重系数，且α+β=1。
6.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述UWB高精度定位模块的定位精度不低于10cm，定位信号穿透深度适配地下500m井工矿山场景。
7.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述区块链应急联动层的节点数据采用非对称加密存储，应急指令通过智能合约自动触发执行。
8.根据权利要求1所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，其特征在于：所述微振动/应力传感网络的传感器部署密度为每100m2至少1个，检测精度达0.01mm微变形、0.1MPa应力变化。
9.一种基于矿山管控平台的矿山管理方法，该方法使用权利要求1-8中任一项所述的矿山管理系统实施，其特征在于，包括以下步骤：
S1：数据采集，通过数据采集层实时采集设备运行参数、地质微振动/应力数据、环境监测数据及人员UWB定位数据;
S2：边缘预处理，边缘计算网关对采集数据进行格式标准化、异常值剔除及特征提取;
S3：数据融合，各边缘节点基于本地预处理特征训练局部模型，上传模型参数至联邦学习服务器聚合得到全局模型，数字孪生体同步映射全局模型输出的统一数据;
S4：风险预测，深度学习时序预测模块输入融合数据，输出潜在风险预警信息及处置建议;
S5：动态调度，强化学习调度模块基于实时映射数据与预警信息，动态生成设备-人员调度方案并下发执行;
S6：应急联动，当触发应急阈值时，区块链应急联动层同步各节点状态，数字孪生体推演最优处置方案，通过智能合约触发多节点联动响应。
10.根据权利要求9所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理方法，其特征在于：步骤S2中异常值剔除采用基于孤立森林的算法，特征提取采用主成分分析与局部线性嵌入结合的方法。
说明书
技术领域
[0001]本发明涉及矿山智能化管理技术领域，具体的说是一种基于矿山管控平台的矿山管理系统及方法。
背景技术
[0002]随着矿山行业智能化转型加速，矿山管控平台已成为实现矿山生产自动化、安全可视化的核心载体。目前主流的矿山管控平台多集成物联网、大数据分析、视频监控等基础技术，在数据采集、状态监测等方面取得一定进展，但在实际应用中仍存在诸多难以突破的技术缺陷，严重制约矿山管理的智能化水平与安全保障能力。
首先，多源数据融合效率低且隐私易泄露。矿山生产过程中产生的设备运行数据(如采掘机转速、运输机负载)、环境监测数据(如瓦斯浓度、粉尘含量)、人员管理数据(如定位信息、作业资质)等多源数据存在格式异构、标准不一的问题，现有管控平台多采用集中式数据融合架构，需将所有原始数据上传至云端服务器进行统一处理，不仅导致数据传输延迟高(尤其地下矿山网络信号弱场景，延迟可达数分钟)，还存在数据跨部门共享时的商业秘密泄露、人员隐私泄露风险。例如，某地下煤矿的设备运行数据包含核心生产工艺参数，集中式存储易被非法访问;人员定位数据涉及作业轨迹隐私，缺乏有效保护机制。现有技术中虽有部分采用数据加密传输，但未从融合架构层面解决隐私保护与低延迟的矛盾，集中式处理仍无法规避原始数据暴露的根本问题。
其次，风险预警滞后且预测能力不足。现有矿山管控平台的安全预警多依赖固定阈值触发机制，即当监测数据(如瓦斯浓度、设备温度)超过预设阈值时才发出报警。这种方式仅能识别已发生的显性风险，无法预测设备隐性故障、地质微变形等潜在风险。例如，采掘设备的轴承磨损初期，其温度、振动数据未达阈值，但长期运行会导致突发性故障，现有平台无法提前预警;地下矿山巷道围岩的微变形(日变形量小于1mm)难以通过常规阈值监测发现，却可能逐步发展为坍塌事故。此外，现有预警系统缺乏对多因素关联风险的分析能力，如环境湿度升高与设备电气故障的关联性、地质构造变化与瓦斯逸出的耦合关系，导致预警准确率低、误报率高，无法为安全决策提供有效支撑。
再次，设备与人员调度协同僵化。矿山生产涉及采掘、运输、通风、排水等多个环节，设备与人员的协同调度直接影响作业效率。现有管控平台的调度方案多为预设固定流程或人工临时规划，缺乏对实时工况变化的自适应调整能力。例如，当运输道路因地质沉降出现堵塞时，采掘设备与运输车辆的调度方案无法实时优化，导致采掘停滞、运输积压;人员作业区域分配未结合设备运行状态与环境风险分布，可能出现人员与高风险设备交叉作业的安全隐患。此外，现有调度系统未充分考虑设备负载均衡、人员技能匹配等因素，导致资源配置不合理，作业效率低下，如部分设备长期满负荷运行而部分设备闲置，或低资质人员承担高难度作业任务。
最后，应急响应被动且联动性差。矿山事故(如透水、火灾、瓦斯爆炸)具有突发性强、危害范围广的特点，需要多部门、多节点的快速联动响应。现有管控平台的应急处置多为单一模块独立响应，缺乏统一的信息同步与联动机制。例如，发生透水事故时，人员疏散模块仅能发出撤离指令，但无法同步通知设备停机模块切断电源、运输模块调整救援通道、救援中心规划最优路径;应急信息传递采用传统通信方式，易出现信息篡改、延迟或丢失，导致应急决策失误。此外，现有应急系统缺乏事故场景推演能力，无法根据实时事故发展趋势制定动态处置方案，多依赖预设应急预案，适应性差，难以应对复杂多变的事故场景。
综上所述，现有矿山管控平台在数据融合、风险预警、调度协同、应急响应等核心环节存在显著技术缺陷，单一技术升级已无法满足矿山智能化、安全化管理的需求，亟需构建一种多技术协同的创新解决方案，实现矿山管理全流程的高效、安全、智能运行。
发明内容
[0003]针对现有技术中多源异构数据融合效率低，原始数据共享存在隐私泄露风险;风险预警依赖固定阈值，无法预测潜在关联风险，预警滞后、准确率低;设备与人员调度方案僵化，无法自适应实时工况变化，资源配置不合理;应急响应缺乏多节点联动机制，信息同步不及时，缺乏事故场景推演能力等问题，本发明提供了一种基于矿山管控平台的矿山管理系统及方法。
[0004]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，包括：
数据采集层，含微振动/应力传感网络、设备运行传感器、环境监测传感器及UWB高精度定位模块，用于采集矿山设备、地质、环境及人员的多源异构数据;
边缘计算层，含若干部署于矿山作业分区的边缘计算网关，用于对采集数据进行格式转换、异常值剔除及特征提取预处理;
联邦学习-数字孪生融合层，包括联邦学习服务器与数字孪生体，联邦学习服务器接收各边缘节点预处理后的特征数据，通过横向联邦学习训练全局融合模型并下发更新，数字孪生体基于矿山实际场景构建，实时映射全局融合模型输出的统一数据;
智能决策层，含深度学习时序预测模块与强化学习调度模块，时序预测模块基于融合数据预测设备故障、地质变形等潜在风险，强化学习调度模块以作业效率与安全系数为目标动态调整设备-人员调度方案;
区块链应急联动层，含多个节点(作业面、调度中心、救援中心)，采用实用拜占庭容错共识机制，同步应急状态信息并联动数字孪生体完成应急推演。
[0005]具体地，所述联邦学习服务器支持动态节点接入，各边缘节点仅上传模型参数，不上传原始数据，原始数据存储于本地加密数据库。
[0006]具体地，所述数字孪生体包括地形镜像模块、设备孪生模块、人员孪生模块及环境孪生模块，映射更新频率不低于10Hz。
[0007]具体地，所述深度学习时序预测模块采用LSTM+注意力机制架构，输入特征包括历史运行数据、实时传感数据及环境关联数据，输出风险概率与趋势曲线。
[0008]具体地，所述强化学习调度模块的状态空间含设备位置/负载、人员位置/资质、作业任务进度，动作空间含设备路径规划、人员区域分配，奖励函数为α×作业效率+β×安全系数(α、β为权重系数，且α+β=1)。
[0009]具体地，所述UWB高精度定位模块的定位精度不低于10cm，定位信号穿透深度适配地下500m井工矿山场景。
[0010]具体地，所述区块链应急联动层的节点数据采用非对称加密存储，应急指令通过智能合约自动触发执行。
[0011]具体地，所述微振动/应力传感网络的传感器部署密度为每100m2至少1个，检测精度达0.01mm微变形、0.1MPa应力变化。
[0012]一种基于矿山管控平台的矿山管理方法，该方法使用所述的矿山管理系统实施，包括以下步骤：
S1：数据采集，通过数据采集层实时采集设备运行参数、地质微振动/应力数据、环境监测数据及人员UWB定位数据;
S2：边缘预处理，边缘计算网关对采集数据进行格式标准化、异常值剔除及特征提取;
S3：数据融合，各边缘节点基于本地预处理特征训练局部模型，上传模型参数至联邦学习服务器聚合得到全局模型，数字孪生体同步映射全局模型输出的统一数据;
S4：风险预测，深度学习时序预测模块输入融合数据，输出潜在风险预警信息及处置建议;
S5：动态调度，强化学习调度模块基于实时映射数据与预警信息，动态生成设备-人员调度方案并下发执行;
S6：应急联动，当触发应急阈值时，区块链应急联动层同步各节点状态，数字孪生体推演最优处置方案，通过智能合约触发多节点联动响应。
[0013]具体地，步骤S2中异常值剔除采用基于孤立森林的算法，特征提取采用主成分分析与局部线性嵌入结合的方法。
[0014]本发明的有益效果：
提升多源数据融合效率并保障数据隐私安全：通过边缘计算层对采集的多源异构数据进行格式标准化、异常值剔除与特征提取预处理，大幅减少后续数据传输与集中处理的压力;结合联邦学习架构，各边缘节点仅上传训练后的模型参数而非原始数据，原始数据留存于本地加密数据库，实现数据不出域且模型共训练。这种模式既突破了传统集中式融合架构的效率瓶颈，又从底层架构层面规避了数据跨部门共享时的商业秘密泄露(如设备核心工艺参数)与人员隐私泄露(如作业轨迹)风险，兼顾融合效率与数据安全。
[0015]提前识别潜在风险，强化安全预警能力：智能决策层的深度学习时序预测模块采用LSTM加注意力机制架构，能够整合历史运行数据、实时传感数据与环境关联数据，突破传统固定阈值触发预警的局限，不仅可识别已达阈值的显性风险，还能精准捕捉设备隐性故障(如轴承初期磨损)、地质微变形(如巷道围岩缓慢形变)等潜在风险，并输出风险趋势与针对性处置建议。同时，通过注意力机制强化关键风险因素的权重，有效降低预警误报率，为矿山安全决策提供更具前瞻性、可靠性的支撑。
[0016]实现设备-人员动态协同调度，优化资源配置：强化学习调度模块以作业效率与安全系数平衡为核心目标，将设备位置/负载、人员位置/资质、作业任务进度纳入状态空间，将设备路径规划、人员区域分配纳入动作空间，通过动态调整调度方案适配实时工况变化。相较于传统预设固定流程或人工临时规划的模式，该模块可避免设备长期满负荷与闲置并存、人员与高风险设备交叉作业等问题，实现资源负载均衡与人员资质匹配，提升作业协同效率的同时降低安全隐患。
[0017]增强应急响应联动性，提升事故处置能力：区块链应急联动层依托实用拜占庭容错共识机制，确保作业面、调度中心、救援中心等多节点的应急状态信息实时同步且不可篡改;结合数字孪生体的事故场景推演能力，可快速模拟事故发展趋势(如瓦斯扩散、透水蔓延)并生成最优处置方案。应急指令通过智能合约自动触发执行，实现信息同步、场景推演和 多节点联动响应的闭环，改变传统应急响应中单一模块独立运作、信息传递延迟/篡改的被动局面，大幅提升事故处置的及时性与协同性，最大程度保障人员安全与设备保护。
[0018]推动矿山管理可视化与精细化，提升整体智能化水平：数字孪生体构建涵盖地形、设备、人员、环境的全场景镜像，以高频次实时更新映射矿山实际运行状态，让管理人员通过可视化界面直观掌握各环节动态(如设备运行状态、人员分布、环境参数分布);系统各层级从数据采集、预处理、融合，到风险预测、动态调度、应急联动形成全流程协同，打破传统矿山管理中数据割裂、决策滞后、环节脱节的局限，推动矿山管理从粗放式向精细化、从被动应对向主动预判的智能化转变，适配矿山行业智能化转型需求。
附图说明
[0019]下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0020]附图1为本发明系统架构图，包含数据采集层、边缘计算层、联邦学习-数字孪生融合层、智能决策层、区块链应急联动层的层级关系与模块组成;
附图2为数字孪生体结构示意图，展示地形镜像、设备孪生、人员孪生、环境孪生四大模块的关联;
附图3为管理方法流程图，依次展示数据采集、边缘预处理、数据融合、风险预测、动态调度、应急联动的步骤;
附图4为实施例3中应急联动逻辑图，展示区块链节点同步、数字孪生推演、智能合约触发的协同关系。
具体实施方式
[0021]为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
[0022]本发明的具体实施需结合矿山类型(露天/地下)、产能规模、作业布局等实际情况调整系统参数：
传感网络部署密度：露天矿山每150m2部署1个微振动/应力传感器，地下矿山每80m2部署1个;
联邦学习节点数量：根据作业分区数量确定，每个分区至少1个边缘节点;
深度学习模型参数：训练数据量不少于6个月历史数据，迭代次数≥300轮;
区块链节点：覆盖所有关键作业区域与管理部门，节点数量≥10个。
[0023]系统硬件推荐配置：边缘计算网关采用工业级CPU(主频≥2.0GHz)，联邦学习服务器GPU显存≥24GB，UWB定位基站传输距离≥50m。
[0024]软件采用Linux操作系统，支持Python/C++开发语言，数据存储采用加密数据库(AES-256加密)。
[0025]如图1-2所示，本发明所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理系统，包括：
数据采集层：构建全维度传感加高精度定位的数据采集网络。其中，微振动/应力传感网络部署于采掘工作面、巷道围岩、设备机架等关键位置，检测地质微变形、设备结构应力变化;设备运行传感器采集采掘机、运输机、通风机等设备的转速、温度、负载等参数;环境监测传感器监测瓦斯浓度、粉尘含量、湿度、温度等环境指标;UWB高精度定位模块为人员佩戴定位标签、设备安装定位终端，实现10cm级高精度定位，适配地下复杂环境。
边缘计算层：在矿山采掘区、运输区、通风区等作业分区部署边缘计算网关，每个网关接入对应分区的采集设备。边缘计算网关具备数据预处理能力，通过格式标准化将异构数据转换为统一格式，采用孤立森林算法剔除异常数据，通过主成分分析与局部线性嵌入结合的方法提取关键特征，减少数据传输量，降低后续融合压力。
联邦学习-数字孪生融合层：该层是数据融合的核心，采用隐私保护加实时映射的双核心设计。联邦学习服务器部署于矿山管控中心，各边缘节点基于本地预处理后的特征数据训练局部模型，仅将模型参数上传至服务器，服务器通过加权平均聚合得到全局融合模型，再下发至各边缘节点更新，实现数据不出域且模型共训练，避免原始数据泄露;数字孪生体基于矿山地形地貌、设备布局、人员分布构建全场景镜像，包括地形镜像模块(还原矿山地质构造)、设备孪生模块(映射设备运行状态)、人员孪生模块(实时显示人员位置与作业状态)、环境孪生模块(模拟环境参数分布)，通过接收全局融合模型输出的统一数据，以不低于10Hz的频率更新镜像状态，实现数据可视化映射。
[0026]智能决策层：包含风险预测与动态调度两大核心模块。深度学习时序预测模块采用LSTM加注意力机制架构，输入特征涵盖历史3个月的设备运行数据、地质监测数据、环境数据及实时融合数据，通过注意力机制强化关键风险因素的权重(如设备轴承温度变化、围岩应力突变)，输出未来24小时内的设备故障概率、地质变形趋势等潜在风险信息，当风险概率超过30%时触发预警，并推送针对性处置建议(如设备维护优先级、巷道加固方案);强化学习调度模块以作业效率最优和安全系数最高为目标，状态空间包含设备位置、负载率、人员位置、资质等级、作业任务进度等12维特征，动作空间包含设备路径规划、人员作业区域分配、任务优先级调整等8类动作，奖励函数设置为α×(吨煤/小时)+β×(1-违规概率)(α=0.6，β=0.4)，通过持续迭代训练实现自适应调度方案生成。
区块链应急联动层：由作业面节点、调度中心节点、救援中心节点、设备控制节点、人员管理节点组成分布式网络，采用实用拜占庭容错共识机制(容错率达1/3节点故障)。各节点数据采用非对称加密存储，应急状态信息(如事故类型、人员位置、设备状态)实时同步且不可篡改;当风险预警达到应急阈值(如瓦斯浓度超1.0%、透水流量超5m3/h)时，智能合约自动触发应急响应流程，数字孪生体基于实时同步数据构建事故场景推演模型，模拟事故发展趋势(如瓦斯扩散范围、透水淹没速度)，推演最优处置方案(如人员疏散路径、设备停机顺序、救援通道规划)，并通过区块链网络向各节点下发执行指令，实现多节点联动响应。
[0027]如图3所示，本发明所述的一种基于矿山管控平台的矿山管理方法，包括以下步骤：
数据采集(S1)：数据采集层的各类传感器与UWB定位模块实时采集数据，采集频率根据数据类型调整：设备运行参数每1秒采集1次，环境数据每5秒采集1次，地质微振动/应力数据每0.1秒采集1次，人员定位数据每0.5秒采集1次，采集数据通过无线传感网络(地下矿山采用漏泄同轴电缆辅助传输)传输至边缘计算网关。
边缘预处理(S2)：边缘计算网关接收采集数据后，首先通过XML格式标准化将异构数据(如设备的JSON格式数据、传感器的CSV格式数据)转换为统一格式;采用孤立森林算法识别并剔除异常数据(如传感器故障导致的极值数据)，异常数据剔除准确率≥98%;通过主成分分析提取设备运行数据的前5个主成分(累计方差贡献率≥90%)，通过局部线性嵌入提取地质数据的低维特征，减少数据维度至原维度的30%。
数据融合(S3)：各边缘节点基于本地预处理后的特征数据，采用随机森林算法训练局部融合模型，训练迭代次数为100轮;边缘节点将训练完成的模型参数(权重矩阵、偏置向量)加密上传至联邦学习服务器;服务器采用加权平均法(权重与边缘节点数据量正相关)聚合所有局部模型参数，生成全局融合模型;全局模型下发至各边缘节点，更新本地模型并输出统一格式的融合数据;数字孪生体实时接收融合数据，更新地形、设备、人员、环境的镜像状态，生成可视化操作界面。
风险预测(S4)：深度学习时序预测模块加载训练完成的LSTM加注意力机制模型，输入融合数据中的历史3个月数据与实时数据，通过模型计算输出设备故障概率曲线、地质变形趋势曲线及环境风险等级;当设备故障概率≥30%、地质变形速率≥0.5mm/h或环境风险等级达到橙色及以上时，系统触发声光预警，并在数字孪生界面标注风险位置，推送处置建议(如“采掘机轴承磨损风险高，建议2小时内停机检查”“3号巷道围岩变形加剧，建议立即加固”)。
动态调度(S5)：强化学习调度模块实时读取数字孪生体的镜像数据与风险预警信息，基于当前状态空间(如“采掘机A位于2号工作面，负载率80%;运输车辆B位于3号巷道，空闲;人员C具备高风险作业资质，位于调度室”)，通过强化学习算法生成调度方案(如“指令运输车辆B前往2号工作面接驳，人员C前往3号巷道协助加固”);调度方案下发至设备控制终端与人员定位标签，通过语音提示与屏幕显示告知执行对象;系统实时监测方案执行情况，若工况变化(如运输道路堵塞)，则重新计算并更新调度方案，更新响应时间≤10秒。
应急联动(S6)：当风险预警达到应急阈值时，区块链应急联动层的智能合约自动触发，各节点同步上传实时状态数据(如人员位置、设备运行状态、事故区域环境数据);数字孪生体基于同步数据构建事故推演模型，设定推演时间步长为1分钟，模拟未来30分钟内的事故发展趋势;根据推演结果生成最优处置方案，如透水事故时，优先切断事故区域电源，规划最短疏散路径(避开积水区域)，调度救援车辆至最近入口;处置方案通过区块链网络下发至各节点，设备自动执行停机、断电指令，人员定位标签发出语音疏散提示，救援中心接收人员位置与事故场景信息，启动救援预案;应急过程中，系统每5分钟更新一次推演模型，动态调整处置方案，直至事故得到控制。
[0028]实施例1：露天煤矿多源数据融合与隐私保护应用
本实施例应用于某大型露天煤矿(年产能1500万吨)，该煤矿现有管控平台存在数据融合延迟高(平均延迟3分钟)、跨部门数据共享隐私泄露风险高等问题。采用本发明的系统及方法进行改造，具体实施细节如下：
系统部署：数据采集层部署微振动传感器300个(分布于采掘工作面、排土场边坡)、设备运行传感器500个(安装于10台采掘机、20台运输车辆、5台装载机)、环境监测传感器200个(监测瓦斯、粉尘、温度)、UWB定位标签300个(发放给作业人员);边缘计算层部署10个边缘计算网关，分别对应5个采掘区、3个运输区、2个排土区;联邦学习服务器部署于煤矿管控中心，配置GPU服务器(显存32GB);数字孪生体基于煤矿地形数据(精度1:500)、设备三维模型、人员作业区域规划构建，映射更新频率设置为15Hz;区块链应急联动层包含采掘区节点、运输区节点、调度中心节点、救援中心节点、设备控制节点共15个节点，采用实用拜占庭容错共识机制。
数据采集与预处理：设备运行参数(如采掘机转速、运输车辆负载)每1秒采集1次，环境数据每5秒采集1次，地质微振动数据每0.1秒采集1次，人员定位数据每0.5秒采集1次;边缘计算网关对采集数据进行格式标准化(转换为JSON格式)，采用孤立森林算法剔除异常数据(如运输车辆速度为0但负载率100%的异常数据)，异常数据剔除准确率达99.2%;通过主成分分析提取设备运行数据的前5个主成分(累计方差贡献率91.5%)，通过局部线性嵌入提取地质微振动数据的低维特征，数据维度从原12维降至4维。
联邦学习融合与数字孪生映射：各边缘节点基于本地预处理特征训练随机森林局部模型，训练迭代100轮，模型准确率达88%;边缘节点通过HTTPS加密通道上传模型参数(权重矩阵大小500KB/节点)至联邦学习服务器;服务器采用加权平均法聚合参数(采掘区节点权重0.4，运输区节点权重0.3，排土区节点权重0.3)，生成全局融合模型，聚合时间≤3秒;全局模型下发至各边缘节点，输出统一格式的融合数据(包含设备运行状态评分、地质稳定性等级、人员作业状态);数字孪生体实时接收融合数据，更新采掘机工作位置、运输车辆行驶轨迹、排土场边坡变形量、人员分布区域，在管控中心大屏幕显示可视化镜像，管理人员可通过鼠标点击查看任意设备/人员的详细数据。
应用效果：本实施例运行3个月后，数据融合延迟从原有3分钟降至0.8秒，融合效率提升99.6%;跨部门数据共享时，原始数据未发生任何泄露(通过第三方隐私测试机构验证);数字孪生体的映射误差≤2cm，能够准确反映矿山实时状态;设备运行状态评分与实际检修结果的匹配度达95%，为维护计划制定提供有效支撑。
实施例2：地下金属矿潜在风险预测预警应用
本实施例应用于某地下
铜矿山(开采深度500m)，该矿山现有管控平台仅能通过固定阈值预警显性风险，曾发生2起设备隐性故障导致的停产事故及1起巷道围岩坍塌未遂事件。采用本发明的系统及方法强化风险预测预警能力，具体实施细节如下：
系统部署：数据采集层重点部署应力传感器400个(安装于巷道围岩、采掘设备机架)、微振动传感器250个(分布于采掘工作面、采空区周边)、环境监测传感器150个(监测瓦斯、湿度、地温)、UWB定位模块200套(人员与设备各100套);边缘计算层部署8个边缘计算网关，覆盖4个采区、2个运输巷道、2个通风系统;智能决策层的深度学习时序预测模块采用LSTM加注意力机制架构，基于TensorFlow框架训练，训练数据为矿山过去1年的设备运行数据(100万条)、地质监测数据(80万条)、环境数据(50万条);数字孪生体重点构建巷道围岩镜像与设备孪生模块，映射更新频率20Hz。
[0029]模型训练与参数设置：深度学习时序预测模型的输入特征包括设备轴承温度、转速、负载、围岩应力、微振动频率、环境湿度、地温共7类特征，输出为设备故障概率(0-100%)与围岩变形趋势(mm/24h);模型训练时，训练集、验证集、测试集比例为7:2:1，迭代次数500轮，学习率0.001，最终测试集准确率达93%;注意力机制对设备轴承温度变化(权重0.3)与围岩应力突变(权重0.25)的关注度最高，能够强化关键风险因素的识别。
[0030]风险预测预警实施：系统实时采集数据并经预处理、融合后，输入深度学习时序预测模型;模型输出未来24小时的风险预测结果，当设备故障概率≥30%或围岩变形趋势≥0.5mm/24h时，触发声光预警，并在数字孪生界面用红色标注风险位置;针对设备风险，推送维护建议(如“3号采区采掘机轴承故障概率42%，建议1.5小时内停机检查”);针对地质风险，推送加固方案(如“5号巷道围岩变形趋势0.8mm/24h，建议采用锚杆加固，加固范围10m”)。
应用效果：本实施例运行6个月，成功预测设备隐性故障12起，提前预警时间平均达9.2小时，避免停产损失约800万元;预测巷道围岩微变形风险8次，通过及时加固未发生坍塌事故，较实施前风险发生率降低100%;预警误报率从原有25%降至8%，管理人员决策效率提升60%。
实施例3：井工煤矿动态调度与应急联动应用(如附图4所示)
本实施例应用于某井工煤矿(年产能1000万吨，井下巷道总长80km)，该煤矿现有管控平台采用静态调度方案，作业效率低，应急响应时各部门协同不畅。采用本发明的系统及方法实现动态调度与应急联动，具体实施细节如下：
系统部署：数据采集层的UWB高精度定位模块部署于井下各巷道、作业面，共设置50个定位基站，定位精度达8cm;强化学习调度模块部署于管控中心服务器，采用PyTorch框架开发，状态空间包含设备位置、负载率、人员位置、资质等级、作业任务进度、巷道拥堵情况等12维特征，动作空间包含设备路径规划、人员区域分配、任务优先级调整等8类动作;区块链应急联动层包含20个节点(8个作业面节点、4个运输节点、3个通风节点、3个调度中心节点、2个救援中心节点)，采用实用拜占庭容错共识机制，智能合约预设透水、火灾、瓦斯爆炸3类事故的应急流程。
动态调度实施：强化学习调度模块的奖励函数设置为0.6×(吨煤/小时)+0.4×(1-违规概率)，通过离线训练(基于过去6个月的调度数据)与在线迭代(实时工况数据)相结合的方式优化模型;实时调度时，模块每10秒读取一次数字孪生体的镜像数据(设备运行状态、人员位置、巷道情况)，生成最优调度方案;例如，当2号作业面采掘机负载率达90%，而3号作业面采掘机负载率仅60%，且运输车辆在2号作业面附近拥堵时，系统自动调整调度方案：指令3号作业面采掘机增加采掘强度，调度2辆空闲运输车辆从3号作业面运输，同时优化运输路径，避开拥堵巷道。
应急联动测试：模拟井下3号巷道透水事故(透水流量6m3/h)，触发应急阈值后，区块链应急联动层各节点实时同步数据(3号巷道人员位置：12人;设备状态：3台运输车辆运行中;环境数据：瓦斯浓度0.9%，水位上升速度0.5m/min);数字孪生体构建透水推演模型，模拟未来30分钟内水位上升趋势(15分钟后淹没3号巷道下半部分，25分钟后淹没整个巷道);根据推演结果生成处置方案：立即切断3号巷道电源，规划疏散路径(从3号巷道东侧安全出口撤离，避开积水区域)，调度2台救援车辆至东侧出口，通知通风系统加大风量稀释瓦斯;智能合约自动触发各节点执行指令，人员定位标签发出语音疏散提示，运输车辆自动停机并避让疏散通道，救援中心实时接收人员位置与事故场景信息;应急响应时间(从事故触发到人员开始撤离)仅8秒，较原有应急系统(响应时间40秒)缩短80%;通过数字孪生推演优化的疏散路径，使12名人员全部安全撤离，撤离时间较原有方案缩短30%。
应用效果：本实施例运行4个月，井下作业效率从原有85吨/小时提升至106吨/小时，提升24.7%;设备负载均衡率从原有72%提升至91%;模拟应急演练3次(透水、火灾、瓦斯爆炸)，应急响应时间平均缩短55%，人员疏散成功率100%，多部门协同处置效率提升3倍。
对照例
对照例1：现有集中式数据融合方案
采用某主流矿山管控平台的集中式数据融合架构，所有原始数据直接上传至云端服务器，通过数据清洗、格式转换实现融合。应用于实施例1的露天煤矿，测试结果：数据融合延迟平均3.2分钟，较本发明(0.8秒)高240倍;跨部门数据共享时，原始数据被第三方获取的风险概率达40%，隐私保护能力不足;数据融合过程中因网络波动导致的数据丢失率达5%，而本发明仅为0.1%。
对照例2：现有阈值预警方案
采用现有固定阈值预警系统，仅监测设备温度、瓦斯浓度等常规参数，当设备温度超80℃、瓦斯浓度超1.0%时触发预警。应用于实施例2的地下金属矿，测试结果：无法识别设备轴承磨损初期(温度65-75℃)、围岩微变形(0.1-0.4mm/24h)等潜在风险，6个月内发生设备故障4起、围岩坍塌未遂事件2起;预警误报率28%，较本发明(8%)高250%;无风险趋势预测功能，管理人员无法提前制定处置方案。
对照例3：现有静态调度与单一应急方案
采用预设固定调度方案(如采掘机与运输车辆按固定路线配合)，应急响应时通过电话通知各部门协同。应用于实施例3的井工煤矿，测试结果：作业效率平均82吨/小时，较本发明(106吨/小时)低22.6%;设备负载均衡率68%，人员作业违规概率15%;模拟透水事故时，应急响应时间45秒，人员疏散时间较本发明长35%，因信息传递延迟导致2名人员模拟被困，协同处置效率低下。
[0031]以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施方式和说明书中的描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入本发明要求保护的范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
说明书附图(4)
声明：
“基于矿山管控平台的矿山管理系统及方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：北方有色网
来源：甘肃镜铁山矿业有限公司
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