本发明属于数据处理，具体涉及一种基于大数据分析的煤矿水害实时预警方法。
背景技术：
1、随着信息技术的发展，大数据分析技术在各行各业的应用越来越广泛，尤其是煤矿水害领域，将采集的多种数据进行清洗和归一化后，通过大数据分析法对处理后的数据进行深入分析，根据多种数值数据预测水害发生的可能性，综合考虑了多种因素和数据源，使水害风险预警信号更为全面地覆盖煤矿水害检测区域。
2、现有的煤矿水害预警方法，虽然在一定程度上实现了水害预警，但传统的煤矿水害预警方法多依赖于人工读取和经验判断，存在反应不及时、准确性不高的问题。缺乏通过大数据分析法分析大量历史数据得到的模拟数据，难以综合考虑多种数据的偏差值结合辅助判断检测值进行水害风险预警信号划分。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种基于大数据分析的煤矿水害实时预警方法，用于解决以下技术问题：
2、现有的煤矿水害预警方法，虽然在一定程度上实现了水害预警，但传统的煤矿水害预警方法多依赖于人工读取和经验判断，存在反应不及时、准确性不高的问题。缺乏通过大数据分析法分析大量历史数据得到的模拟数据，难以综合考虑多种数据的偏差值结合辅助判断检测值进行水害风险预警信号划分。
3、为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种基于大数据分析的煤矿水害实时预警方法，包括以下模块：
4、数据采集模块：通过安装在煤矿内部矿井扇形区域的传感器网络采集矿井水位数据、微震频率监测数据、岩层厚度数据和化学有害物质数据；
5、数据传输模块：将矿井水位数据、微震频率监测数据、岩层厚度数据和化学有害物质数据通过无线网络实时传输至数据处理模块；
6、数据处理模块：将接收到的数据进行预处理，包括清洗和归一化处理，得到水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据的标准值；
7、数据分析模块：通过大数据分析法对历史数据进行分析，通过实时数据的最大值和最小值得到水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据的模拟值，根据标准值和模拟值得到数据第一偏差值，赋予相应权重得到综合检测第一偏差评价值，通过标准值和数据测量值得到数据第二偏差值，赋予相应权重得到综合检测第二偏差评价值，通过化学有害物质数据得到辅助判断检测值；
8、安全预警模块：通过综合检测第一偏差评价值和综合检测第二偏差评价值得到综合偏差评价值，根据综合偏差评价值结合辅助判断检测值得到综合偏差判断值分析结果，根据潜在的水害风险程度进行安全程度划分，并进行预警。
9、作为本发明进一步的方案：所述数据采集模块在煤矿内的传感器网络采集矿井水位数据、微震频率监测数据、岩层厚度数据和化学有害物质数据，包括以下步骤：
10、测量煤矿内部矿井的弧度，分成若干个均等的扇形区域，在扇形区域安装传感器网络采集数据；
11、其中采集的数据包括：矿井水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据，在煤矿内部矿井水积聚区域部署水质监测传感器，监测水中的化学有害物质数据包括，硫酸盐、氯化物和氟化物。
12、作为本发明进一步的方案：所述数据传输模块将矿井水位数据、微震频率监测数据、岩层厚度数据和化学有害物质数据通过无线网络实时传输至数据处理模块。
13、作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块将接收到的数据进行预处理，包括清洗和归一化处理，得到水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据的标准值，包括以下步骤：
14、s301：将接收到的水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据，通过python高级编程语言的pandas库的数据清洗工具对采集的数据进行清洗操作；
15、s302：将清洗后的水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据，通过python高级编程语言的sk l earn库进行归一化操作；
16、s303：对预处理后的水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据进行标准值计算。
17、作为本发明进一步的方案：所述步骤s303，包括以下步骤：
18、每间隔一个时间段t记录水位数据数值，通过数据最大值和最小值得到水位数据标准值计算公式：
19、
20、其中a1为水位数据标准值，n为检测次数，bi为第i次检测的水位值，bmax为检测水位最大值，bmin为检测水位最小值；
21、每间隔一个时间段t记录微震频率监测数据数值，通过数据最大值和最小值得到微震频率监测数据标准值计算公式:
22、
23、其中，a2为微震频率监测数据标准值，n为检测次数，ci为第i次检测的微震监测值，cmax为检测微震监测最大值，cmin为检测微震监测最小值；
24、每间隔一个时间段t记录岩层厚度数据数值，通过数据最大值和最小值得到岩层厚度数据标准值计算公式：
25、
26、其中，a3为岩层厚度数据标准值，n为检测次数，di为第i次检测的岩层厚度值，dmax为检测岩层厚度最大值，dmin为检测岩层厚度最小值。
27、作为本发明进一步的方案：所述数据分析模块通过大数据分析法对历史数据进行分析，通过实时数据的最大值和最小值得到水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据的模拟值，根据标准值和模拟值得到综合检测第一偏差评价值，包括以下步骤：
28、水位数据模拟值计算公式：
29、
30、其中，m1为水位数据模拟值，e在该计算式中为常数，bmax为检测水位最大值，bmin为检测水位最小值；
31、微震频率监测数据模拟值计算公式：
32、
33、其中，m2为微震频率监测数据模拟值，e在该计算式中为常数，cmax为检测微震监测最大值，cmin为检测微震监测最小值；
34、岩层厚度数据模拟值计算公式：
35、
36、其中，m3为岩层厚度数据模拟值，e在该计算式中为常数，dmax为检测岩层厚度最大值，dmin为检测岩层厚度最小值；
37、通过赋予水位数据、微震频率监测数据和岩层厚度数据标准值与模拟值的差值相应权重得到综合检测第一偏差评价值计算公式：
38、d1＝α1×(a1-m1)+α2×(a2-m2)+α×(a3-m3)
39、其中，d1为综合检测第一偏差评价值，a1为水位数据标准值，a2为微震频率监测数据标准值，a3为岩层厚度数据标准值，m1为水位数据模拟值，m2为微震频率监测数据模拟值，m3为岩层厚度数据模拟值，α1，α2，α3分别为相应权重，α1为0.4，α2为0.3，α3为0.3。
40、作为本发明进一步的方案：将标准值和数据测量值的差值得到数据第二偏差值，赋予相应权重得到综合检测第二偏差评价值，包括以下步骤：
41、综合检测第二偏差评价计算公式：
42、d2＝α1×(a1-n1)+α2×(a2-n2)+α3×(a3-n3)
43、其中，d2为综合检测第二偏差评价值，a1为水位数据标准值，a2为微震频率监测数据标准值，a3为岩层厚度数据标准值，n1为水位数据测量值，n2为微震频率监测数据测量值，n3为岩层厚度数据测量值，α1，α2，α3分别为相应权重，α1为0.4，α2为0.3，α3为0.3。
44、作为本发明进一步的方案：所述通过化学有害物质数据得到辅助判断检测值，包括以下步骤：
45、通过在t时间段内，检测化学有害物质测量值含量和化学有害物质标准值含量得到辅助判断检测计算公式：
46、
47、其中，q为辅助判断检测值，s1，s2和s3为化学物质的类型，分别为硫酸盐、氯化物和氟化物，m(s1)，m(s2)，m(s3)分别为s1，s2和s3化学物质的测量值含量，n(s1)，n(s2)和n(s3)分别为s1，s2和s3化学物质的标准值含量。
48、作为本发明进一步的方案：所述安全预警模块根据综合检测第一偏差评价值和综合检测第二偏差评价值得到综合偏差评价值，通过综合偏差评价值结合辅助判断检测值得到综合偏差判断值分析结果，根据潜在的水害风险程度进行安全程度划分，并进行预警，包括以下步骤：
49、通过综合检测第一偏差评价值和综合检测第二偏差评价值得到综合偏差评价计算公式：
50、
51、其中，d为综合偏差评价值，e在该计算式中为常数，d1为综合检测第一偏差评价值，d2为综合检测第二偏差评价值；
52、通过综合偏差评价值和辅助判断检测值得到综合偏差判断计算公式：
53、e＝{d×log(q+1)}×100％
54、其中，e为综合偏差判断计算数值，d为综合偏差评价值，q为辅助判断检测值；
55、根据综合偏差判断值的计算结果，将潜在的水害风险程度可划分为三种情况：
56、若0＜e≤20％，则潜在的水害风险程度为低风险程度；
57、若20％＜e≤60％，则潜在的水害风险程度为中风险程度；
58、若60％＜e，则潜在的水害风险程度为高风险程度；
59、针对三种水害风险程度的调节情况：
60、若为低风险程度，针对煤矿内部检测区域发出三级安全预警信号；
61、若为中风险程度，针对煤矿内部检测区域发出二级安全预警信号；
62、若为高风险程度，针对煤矿内部检测区域发出一级安全预警信号。
63、本发明的有益效果：
64、本发明通过在煤矿内部监测区域采集多种数据实时传输到数据处理模块进行清洗和归一化后得到对应数据标准值，实现了不同量级的多种数据能够进行组合；
65、本发明通过将数据传输到数据分析模块通过大数据分析法对大量历史数据进行分析得到数据模拟值，通过传感器采集得到数据测量值，分别与数据标准值结合得到综合偏差评价值，实现了结合多种数据源综合评价系统状态，减少因单一数据源造成的误差；
66、本发明通过综合偏差评价值与辅助判断检测值得到综合偏差判断值，针对检测区域进行水害风险预警信号，实现了对煤矿水害的早期预警，提高煤矿安全生产水平。