智慧礦隧安全風險監(jiān)測預控技術與應用

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 智慧礦隧安全風險預控技術平臺關鍵技術
1.3 礦隧安全風險監(jiān)測預控技術效益分析
1.4 本書內(nèi)容架構
參考文獻
2 礦隧事故風險監(jiān)測預警與應急聯(lián)動體系技術
2.1 突發(fā)事故風險監(jiān)測預警技術發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.1 外突發(fā)事故風險預警與應急聯(lián)動發(fā)展歷程
2.1.2 我國突發(fā)事故風險與應急聯(lián)動體系架構
2.2 智慧礦隧安全風險監(jiān)測預控關鍵技術
2.2.1 智能傳感器技術
2.2.2 移動通信技術
2.2.3 數(shù)據(jù)加密與認證技術
2.2.4 空間信息技術
2.2.5 物聯(lián)網(wǎng)技術
2.2.6 云計算技術
2.2.7 大數(shù)據(jù)及挖掘分析技術
2.2.8 人工智能技術
2.3 礦隧安全風險監(jiān)測預控與評估
2.3.1 礦山安全風險監(jiān)測預控與評估
2.3.2 隧道安全風險監(jiān)測預控與評估
2.4 智慧礦隧安全生產(chǎn)事故風險監(jiān)測預控平臺集成設計
2.4.1 智慧礦隧安全風險監(jiān)測預控平臺系統(tǒng)集成
2.4.2 設計依據(jù)標準
2.4.3 總體設計原則
2.4.4 硬件設計原則
2.4.5 軟件設計原則
2.4.6 系統(tǒng)測試
2.4.7 系統(tǒng)維護
2.5 煤礦安全監(jiān)測預控的預測算法
2.5.1 基于灰度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的瓦斯?jié)舛葧r間序列預測
2.5.2 預測算法設計流程與評價分析
2.5.3 煤礦瓦斯?jié)舛阮A測仿真實驗
2.6 隧道安全風險監(jiān)測預控的預測算法
2.6.1 智慧隧道項目概述
2.6.2 隧道監(jiān)控量測目的
2.6.3 隧道安全風險監(jiān)測預控需求分析
2.6.4 隧道瓦斯?jié)舛阮A測仿真實驗
2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型瓦斯?jié)舛阮A測方法
2.7.1 算法設計流程與評價指標
2.7.2 瓦斯?jié)舛阮A測仿真實驗
2.7.3 結論
2.8 本章小結
參考文獻
3 煤礦采掘面瓦斯?jié)舛群Ａ繑?shù)據(jù)預測技術
3.1 煤礦瓦斯?jié)舛群Ａ繑?shù)據(jù)預測技術背景與意義
3.2 煤礦瓦斯?jié)舛群Ａ繑?shù)據(jù)預測技術基礎理論