矿井智能安全监控系统中多模态数据预警模型构建

谭小兵 （ 乐矿能源集团（山西）矿业公司 ）

Abstract

随着我国煤炭工业向智能化、绿色化、安全化方向加速转型，矿井安全生产面临更高要求。传统矿井安 全监控系统多依赖单一传感器数据，存在信息孤岛、误报率高、预警滞后等问题，难以满足复杂地质条件下对灾害的 早期精准识别需求。本文针对上述问题，提出一种面向矿井智能安全监控系统的多模态数据预警模型。该模型融合气 体浓度、微震信号、视频图像、温度湿度及人员定位等多源异构数据，通过多模态特征提取、时空对齐与融合策略， 构建基于深度学习的联合预警架构。实验结果表明，所提模型在瓦斯突出、顶板冒落、火灾等典型矿井灾害场景下， 预警准确率提升至99%，误报率降低至1%以下，平均预警提前时间达12.6分钟，显著优于传统单模态预警方法。本研 究为构建高鲁棒性、高时效性的矿井智能安全监控系统提供了理论支撑与技术路径。

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