申请/专利权人：煤炭科学技术研究院有限公司

申请日：2018-12-29

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN109441547B

主分类号：E21F17/18

分类号：E21F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2019.04.02#实质审查的生效;2019.03.08#公开

摘要：本发明提供了一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法，涉及采矿工程技术领域，包括地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器，传感器将监测信息传输至监测分站，监测分站通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站，地面中心站通过对监测数据实时处理完成预警分析，具体是根据微震事件变化特征指数和瓦斯涌出量变化特征指数综合判断突出风险，基于此建立煤与瓦斯突出模糊评价综合预警模型，判断危险等级。本发明提供的预警系统及方法解决了采掘工作面煤与瓦斯突出危险非接触式连续实时监测及预警困难的技术问题，另外还具有准确性高，可操作性强等优点。

主权项：1.一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，利用一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，包括地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器；所述地面中心站和控制主机通过网线连接，所述地面中心站和网络交换机通过光纤连接，所述网络交换机和监测分站通过光纤连接，所述监测分站通过电缆与拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器分别连接；所述拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器设置在巷道内，将监测信息传输至监测分站；所述监测分站通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站；所述地面中心站包括数据分析模块、预警模块和存储模块；所述控制主机控制地面中心站工作；所述网络交换机将预警模块发出的预警信息传输至监测分站；所述监测分站包括模数转换模块、数据降噪模块和数据筛选模块，监测分站筛选拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器的监测数据；所述地面中心站设置有GPS时钟，GPS时钟调整各监测分站的监测数据的时间一致；所述地面中心站通过网络和远端大数据分析服务平台连接，所述远端大数据分析服务平台与多个矿井的地面中心站通过网络连接，远端大数据分析服务平台通过机器学习算法提取监测数据的特征信息，所述地面中心站根据远端大数据分析服务平台的分析结果调整预警指标的临界值；所述监测分站使用主控MCU芯片、信号调理器和AD转换器，所述监测分站将预警信号传输至声光报警器，所述声光报警器包括报警指示灯和扬声器；步骤包括：步骤一.布置地面中心站、控制主机和网络交换机，根据矿井地质条件和采掘条件设置，在工作面所在巷道内设置监测分站并连接安装拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器；步骤二.安装后对地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器进行调试，确保正常工作，连接地面中心站和GPS时钟，连接地面中心站和远端大数据分析服务平台；步骤三.通过控制主机设定地面中心站的数据分析模块中的参数，包括：时间的长度m和n，微震事件的滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3，瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，微震事件变化特征的权重w1和瓦斯涌出量变化特征的权重w2；步骤四.启动采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器将监测数据传输至地面中心站，地面中心站的数据分析模块分析处理监测数据，存储模块保存监测数据并将监测数据传输至远端大数据分析服务平台，所述预警模块将预警信息通过网络交换机和监测分站传输至声光报警器；所述预警模块的预警信息包括无突出危险、有突出威胁和有突出危险，其中预警模块发出无突出危险时声光报警器的报警指示灯显示绿色，预警模块发出有突出威胁时声光报警器的报警指示灯显示黄色，预警模块发出有突出危险时声光报警器的报警指示灯显示红色并启动扬声器；所述微震事件变化特征指数Im根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来确定；所述滑动平均值Ant的表达式为： 其中，n为时间的长度；Ant为最近时间长度n内的微震事件滑动平均值，a为微震事件数；所述偏离率Ynt的表达式为： 其中，at为t时刻的微震事件数；所述离散率Vmt的表达式为： 其中，μ为微震事件时间序列的样本均值；m为时间长度；根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来计算微震事件变化特征指数Im，分别确定微震事件滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3；然后对微震事件滑动平均值赋值为α，当微震事件滑动平均值大于e1时赋值为1，微震事件滑动平均值小于等于e1时赋值为0；微震事件偏离率赋值为β，当微震事件偏离率大于e2时赋值为1，微震事件偏离率小于等于e2时赋值为0；微震事件离散率赋值为γ，当微震事件离散率大于e3时赋值为1，微震事件离散率小于等于e3时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值x＝α+β+γ，x＝{0，1，2，3}；微震事件变化特征指数Im的表达式为：所述瓦斯涌出量变化特征指数Ig根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来确定；所述滑动平均值An’t的表达式为： 其中，n为时间的长度；An’t为最近n时间长度内的瓦斯涌出量滑动平均值，c为瓦斯涌出量大小；所述偏离率Yn’t的表达式为： 其中，ct为t时刻的瓦斯涌出量；所述离散率Vm’t的表达式为： 其中，μ’为瓦斯涌出量时间序列的样本均值；m为时间长度；根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来计算瓦斯涌出量变化特征指数Ig，分别确定瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，然后对瓦斯涌出量的滑动平均值赋值为α’，当瓦斯涌出量滑动平均值大于e1’时赋值为1，瓦斯涌出量滑动平均值小于等于e1’时赋值为0；瓦斯涌出量偏离率赋值为β’，当瓦斯涌出量偏离率大于e2’时赋值为1，瓦斯涌出量偏离率小于等于e2’时赋值为0；瓦斯涌出量离散率赋值为γ’，当瓦斯涌出量离散率大于e3’时赋值为1，瓦斯涌出量离散率小于等于e3’时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值y＝α’+β’+γ’，其中y＝{0，1，2，3}；瓦斯涌出量变化特征指数Ig的表达式为：

全文数据：一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法技术领域本发明涉及采矿工程技术领域，尤其是一种用于采掘工作面煤与瓦斯突出的实时监测预警的系统以及综合评价煤与瓦斯突出危险的方法。背景技术煤与瓦斯突出是在地应力和瓦斯的共同作用下，破碎的煤和瓦斯由煤体内突然向采掘空间抛出的异常的动力现象。国内外学者关于煤与瓦斯突出发生机理形成了包括“瓦斯作用说”、“地应力作用说”、“化学本质说”和“综合作用假说”等多种学术观点，其中综合作用假说认为煤与瓦斯突出是由地应力、瓦斯压力及煤的力学性质等因素综合作用的结果，由于该理论全面考虑了突出发生的作用力和介质2个方面的主要因素，得到了普遍认可。煤与瓦斯突出危险性预测作为煤与瓦斯突出综合防治体系的重要环节，现有的突出预测方法多是静态的、不连续的，尚不能实时连续地预测煤与瓦斯突出危险性；常用的预测方法多是预测煤与瓦斯突出危险性的状态，而没有考虑突出危险性的发展趋势，难以反映煤与瓦斯突出的孕育过程。近年来，近年来，有些学者提出了一些煤与瓦斯突出预警系统和方法，例如公开号为CN101532397A的中国专利文献“煤与瓦斯突出实时诊断方法”、公开号为CN101550841B的中国专利文献“煤与瓦斯突出综合预警系统及预警方法”，但多是间接或部分的反映影响突出危险性的三个主控因素包括地应力、瓦斯压力及煤的力学性质，不能全面反映煤与瓦斯突出危险性大小；还有一些学者提出了综合利用声发射或微震与瓦斯动态涌出来预测煤与瓦斯突出危险性大小，例如公开号为CN106194264A的中国专利文献“一种煤与瓦斯突出实时监测及预警系统”、公开号为CN101787897B的中国专利文献“一种实时预测矿井煤与瓦斯突出危险性的系统及其方法”，但其采用的预警模型并没有真正实现两种信息的耦合关联，且以往系统都不具备定位功能，难以有效剔除采掘工作面内采掘作业产生的噪音信息。由于现有技术中还没有一种能够综合反映采掘工作面前方煤体结构变化趋势、采动应力演化和瓦斯含量变化特征的预警方法，不具备微震事件精准定位、有效剔除井下噪音的能力，因此需要提供一种实现突出危险连续非接触式实时监测及智能预警的方法与系统。发明内容为解决工作面煤与瓦斯突出危险非接触式连续实时监测及预警困难的技术问题，本发提供了一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法，具体技术方案如下。一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，包括地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器；地面中心站和控制主机通过网线连接，地面中心站和网络交换机通过光纤连接，网络交换机和监测分站通过光纤连接，监测分站通过电缆与拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器分别连接；所述拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器设置在巷道内，将监测信息传输至监测分站；监测分站通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站；地面中心站包括数据分析模块、预警模块和存储模块；控制主机控制地面中心站工作；网络交换机将预警模块发出的预警信息传输至监测分站；监测分站包括模数转换模块、数据降噪模块和数据筛选模块，监测分站筛选拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器的监测数据。优选的是，地面中心站设置有GPS时钟，GPS时钟调整各监测分站的监测数据的时间一致；地面中心站通过网络和远端大数据分析服务平台连接，远端大数据分析服务平台与多个矿井的地面中心站通过网络连接，远端大数据分析服务平台通过机器学习算法提取监测数据的特征信息，地面中心站根据远端大数据分析服务平台的分析结果调整预警指标的临界值。优选的是，监测分站使用主控MCU芯片、信号调理器和AD转换器，监测分站将预警信号传输至声光报警器，声光报警器包括报警指示灯和扬声器。一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，利用上述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，步骤包括：步骤一.布置地面中心站、控制主机和网络交换机，根据矿井地质条件和采掘条件设置，在工作面所在巷道内设置监测分站并连接安装拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器；步骤二.安装后对地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器进行调试，确保正常工作，连接地面中心和GPS时钟，连接地面中心和远端大数据分析服务平台；步骤三.通过控制主机设定地面中心站的数据分析模块中的参数，包括：时间的长度m和n，微震事件的滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3，瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，微震事件变化特征的权重w1和瓦斯涌出量变化特征的权重w2；步骤四.启动采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器将监测数据传输至地面中心站，地面中心站的数据分析模块分析处理监测数据，存储模块保存监测数据并将监测数据传输至远端大数据分析服务平台，预警模块将预警信息通过网络交换机和监测分站传输至声光报警器。优选的是，预警模块的预警信息包括无突出危险、有突出威胁和有突出危险，其中预警模块发出无突出危险时声光报警器的报警指示灯显示绿色，预警模块发出有突出威胁时声光报警器的报警指示灯显示黄色，预警模块发出有突出危险时声光报警器的报警指示灯显示红色并启动扬声器。还优选的是，微震事件变化特征指数Im根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来确定；滑动平均值Ant的表达式为：其中，n为时间的长度；Ant为最近时间长度n内的微震事件滑动平均值，a为微震事件数；偏离率Ynt的表达式为：其中，at为t时刻的微震事件数；离散率Vmt的表达式为：其中，μ为微震事件时间序列的样本均值；m为时间长度；根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来计算微震事件变化特征指数Im，分别确定微震事件滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3；然后对微震事件滑动平均值赋值为α，当微震事件滑动平均值大于e1时赋值为1，微震事件滑动平均值小于等于e1时赋值为0；微震事件偏离率赋值为β，当微震事件偏离率大于e2时赋值为1，微震事件偏离率小于等于e2时赋值为0；微震事件离散率赋值为γ，当微震事件离散率大于e3时赋值为1，微震事件离散率小于等于e3时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值x＝α+β+γ，x＝{0，1，2，3}；微震事件变化特征指数Im的表达式为：还优选的是，瓦斯涌出量变化特征指数Ig根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来确定；滑动平均值An’t的表达式为：其中，n为时间的长度；An’t为最近n时间长度内的瓦斯涌出量滑动平均值，c为瓦斯涌出量大小；偏离率Yn’t的表达式为：其中，ct为t时刻的瓦斯涌出量；离散率Vm’t的表达式为：其中，μ’为瓦斯涌出量时间序列的样本均值；m为时间长度；根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来计算瓦斯涌出量变化特征指数Ig，分别确定瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，然后对瓦斯涌出量的滑动平均值赋值为α’，当瓦斯涌出量滑动平均值大于e1’时赋值为1，瓦斯涌出量滑动平均值小于等于e1’时赋值为0；瓦斯涌出量偏离率赋值为β’，当瓦斯涌出量偏离率大于e2’时赋值为1，瓦斯涌出量偏离率小于等于e2’时赋值为0；瓦斯涌出量离散率赋值为γ’，当瓦斯涌出量离散率大于e3’时赋值为1，瓦斯涌出量离散率小于等于e3’时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值y＝α’+β’+γ’，其中y＝{0，1，2，3}；瓦斯涌出量变化特征指数Ig的表达式为：进一步优选的是，微震事件变化特征指数Im和瓦斯涌出量变化特征指数Ig应用于数据分析模块建立煤与瓦斯突出模糊评价综合预警模型，判断煤与瓦斯突出危险等级；步骤a.建立模糊评价影响因素集合，具体为微震事件变化特征u1和瓦斯涌出量变化特征u2，评价因素集合为U＝{u1,，u2}；步骤b.建立煤与瓦斯突出评价集合，具体为建立煤与瓦斯突出可能的评判结果集合V＝{发生煤与瓦斯突出，不发生煤与瓦斯突出}，用I代表发生煤与瓦斯突出，用II代表不发生煤与瓦斯突出，则V＝{I，II}；步骤c.建立权重集合，根据影响因素在评价中的重要性不同，建立各个影响因素的权重集合W＝{w1，w2}，其中w1+w2＝1，步骤d.单因素模糊评价，建立模糊评价影响因素集合U和煤与瓦斯突出评价集合V之间的隶属函数关系，其中微震事件变化特征u1与突出评价集合V的隶属函数为：瓦斯涌出量变化特征u2与突出评价集合V的隶属函数为：利用单因素评价判断，确定影响因素的隶属程度，得到单因素评价集：R1＝[Imx，1-Imx]R2＝[Igy，1-Igy]步骤e.煤与瓦斯突出模糊综合评价，建立综合评价矩阵：R＝{R1，R2}T结合影响因素的权重集合W和综合评价矩阵R，采用加权平均的方法，按照模糊矩阵的乘法运算法则，得到模糊综合评价集合B：确定煤与瓦斯突出可能性指数I与微震事件变化特征指数Im和瓦斯涌出量变化特征指数Ig之间的函数关系为Ix，y＝w1Imx+w2Igy。还进一步优选的是，远端大数据分析服务平台接收地面中心站所上传的数据，根据矿井煤与瓦斯突出的实际情况，远端大数据分析服务平台利用机器学习算法确定参数m、n、e1、e2、e3、e1’、e2’、e3’、w1和w2，并反馈至地面中心。本发明的有益效果包括：1本发明提供的采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法，实现了非接触式实时监测采掘工作面煤与瓦斯突出危险性的功能，采用的煤与瓦斯突出模糊综合预警模型主要是以微震事件和瓦斯涌出量时间序列变化特征为判定指标，煤与瓦斯突出可能性指数I综合反映了采掘工作面前方煤体结构变化趋势、采动应力演化和瓦斯含量变化特征，所采用的突出判据指标充分考虑了煤与瓦斯突出动态演化过程特征，系统还可通过控制中心或远端大数据分析服务平台不断修正突出判据指标临界值及相关系数，确保了预警精度和效率。2本发明提供的预警系统及方法，实现了煤与瓦斯突出实时监测和自动分析预警功能的同时，还可以通过控制中心来对突出预警结果进行修正和控制，从而有效避免了煤矿现场工程技术人员专业性较差，以及疏忽大意等造成的漏报现象，还可以通过控制主机或远端大数据分析服务平台对监测数据进行析解释，利用机器学习获得煤与瓦斯突出的特征表达，进而对预警结果进行人为的干预和修正，有效减少煤与瓦斯突出的误报现象。3本发明提供的煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法具有自动剔除噪声的功能，利用监测分站对监测数据进行预处理，可大幅提高对于煤岩破裂信息的监测精度。过预先写入波速值、拾振器的坐标信息，可根据每个拾振器接收到的煤岩体破裂震动波和时间，计算出煤岩体发生破裂的准确位置，进而精确的剔除采掘工作面内采掘施工所产生的干扰信息。4本发明提供的煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法，使用GPS时钟采用高精度网络授时协议，摆脱了以往授时需要单独布置同步时钟通讯系统的问题，由于使用局域网搭建网络架构，系统数据传输速率高，在实现传输数据采集和控制命令的同时，还实现了实时校准各监测分站的时钟，因此本发明能够保证每个监测分站采集到的原始数据在时间上保持精准一致，有效提高了微震事件监测精度。附图说明图1是采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统结构示意图；图2是监测分站的结构示意图；图3是掘进工作面测点布置示意图；图中：1-地面中心站；2-控制主机；3-网络交换机；4-监测分站；41-主控MCU芯片；42-信号调理器；43-AD转换器；5-拾振器；6-风速传感器；7-甲烷浓度传感器；8-声光报警器；9-远端大数据分析服务平台；10-GPS时钟。具体实施方式结合图1至图3所示，本发明提供的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法具体实施方式如下。实施例1一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统具体结构包括地面中心站1、控制主机2、网络交换机3、监测分站4、拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8。其中，地面中心站1和控制主机2通过网线连接，地面中心站1和网络交换机3通过光纤连接，网络交换机3和监测分站4通过光纤连接，监测分站4通过电缆与拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8分别连接。拾振器5、风速传感器6和甲烷浓度传感器7设置在巷道内，用于监测微震试件、风速和瓦斯浓度，将监测信息传输至监测分站4，监测分站4通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站1。地面中心站1包括数据分析模块、预警模块和存储模块，数据分析模块分析处理监测数据，预警模块根据数据处理结果确定预警等级，存储模块将监测数据保存并可以将监测数据通过网络发送至远端大数据分析服务平台，控制主机2控制地面中心站工作，并可以调整地面中心站1的数据处理参数，并进行编程，网络交换机3将预警模块发出的预警信息传输至监测分站，监测分站4将预警信息传送至声光报警器，声光报警器8根据预警信息发出不同的警报，声光报警器8包括报警指示灯和扬声器。监测分站4包括模数转换模块、数据降噪模块和数据筛选模块，监测分站使用主控MCU芯片41、信号调理器42和AD转换器43，监测分站4将测点的监测数据转换为信号，另外监测分站4筛选拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器的监测数据。另外监测分站可以对监测数据进行预处理，可大幅提高对于煤岩破裂信息的监测精度。过预先写入波速值、拾振器的坐标信息，可根据每个拾振器接收到的煤岩体破裂震动波和时间，计算出煤岩体发生破裂的准确位置，进而精确的剔除采掘工作面内采掘施工所产生的干扰信息。地面中心站1还可以设置有GPS时钟10，GPS时钟10调整各监测分站的监测数据的时间一致。使用GPS时钟10采用高精度网络授时协议，摆脱了以往授时需要单独布置同步时钟通讯系统的问题，由于使用局域网搭建网络架构，系统数据传输速率高，在实现传输数据采集和控制命令的同时，还实现了实时校准各监测分站的时钟，因此本发明能够保证每个监测分站4采集到的原始数据在时间上保持精准一致，有效提高了微震事件监测精度。地面中心站1通过网络和远端大数据分析服务平台连接，远端大数据分析服务平台与多个矿井的地面中心站通过网络连接，远端大数据分析服务平台通过机器学习算法提取监测数据的特征信息，地面中心站1根据远端大数据分析服务平台的分析结果调整预警指标的临界值。系统还可通过控制中心或远端大数据分析服务平台不断修正突出判据指标临界值及相关系数，确保了预警精度和效率。一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，利用上述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，步骤包括：步骤一.布置地面中心站1、控制主机2和网络交换机3，根据矿井地质条件和采掘条件设置，在工作面所在巷道内设置监测分站并连接安装拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8。步骤二.安装后对地面中心站1、控制主机2、网络交换机3、监测分站4、拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8进行调试，确保正常工作，连接地面中心和GPS时钟，连接地面中心和远端大数据分析服务平台。步骤三.通过控制主机设定地面中心站的数据分析模块中的参数，包括：时间的长度m和n，微震事件的滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3，瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，微震事件变化特征的权重w1和瓦斯涌出量变化特征的权重w2。步骤四.启动采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器将监测数据传输至地面中心站，地面中心站的数据分析模块分析处理监测数据，存储模块保存监测数据并将监测数据传输至远端大数据分析服务平台，预警模块将预警信息通过网络交换机和监测分站传输至声光报警器。其中预警模块的预警信息包括无突出危险、有突出威胁和有突出危险，其中预警模块发出无突出危险时声光报警器的报警指示灯显示绿色，预警模块发出有突出威胁时声光报警器的报警指示灯显示黄色，预警模块发出有突出危险时声光报警器的报警指示灯显示红色并启动扬声器。声光报警装置还会发出报警声，地面中心站中的数据分析处理模块还会自动通过邮件、短信和APP等方式向矿领导及安全负责人等发出预警消息。在步骤三中的，微震事件变化特征指数Im根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来确定。微震事件滑动平均值Ant的表达式为：其中，n为时间的长度；Ant为最近时间长度n内的微震事件滑动平均值，a为微震事件数。微震事件偏离率Ynt的表达式为：其中，at为t时刻的微震事件数。微震事件离散率Vmt的表达式为：其中，μ为微震事件时间序列的样本均值；m为时间长度。根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来计算微震事件变化特征指数Im，分别确定微震事件滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3；然后对微震事件滑动平均值赋值为α，当微震事件滑动平均值大于e1时赋值为1，微震事件滑动平均值小于等于e1时赋值为0；微震事件偏离率赋值为β，当微震事件偏离率大于e2时赋值为1，微震事件偏离率小于等于e2时赋值为0；微震事件离散率赋值为γ，当微震事件离散率大于e3时赋值为1，微震事件离散率小于等于e3时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值x＝α+β+γ，x＝{0，1，2，3}。微震事件变化特征指数Im的表达式为：在步骤三中，瓦斯涌出量变化特征指数Ig根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来确定。瓦斯涌出量滑动平均值An’t的表达式为：其中，n为时间的长度；An’t为最近n时间长度内的瓦斯涌出量滑动平均值，c为瓦斯涌出量大小。瓦斯涌出量偏离率Yn’t的表达式为：其中，ct为t时刻的瓦斯涌出量。瓦斯涌出量离散率Vm’t的表达式为：其中，μ’为瓦斯涌出量时间序列的样本均值；m为时间长度。根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来计算瓦斯涌出量变化特征指数Ig，分别确定瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，然后对瓦斯涌出量的滑动平均值赋值为α’，当瓦斯涌出量滑动平均值大于e1’时赋值为1，瓦斯涌出量滑动平均值小于等于e1’时赋值为0；瓦斯涌出量偏离率赋值为β’，当瓦斯涌出量偏离率大于e2’时赋值为1，瓦斯涌出量偏离率小于等于e2’时赋值为0；瓦斯涌出量离散率赋值为γ’，当瓦斯涌出量离散率大于e3’时赋值为1，瓦斯涌出量离散率小于等于e3’时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值y＝α’+β’+γ’，其中y＝{0，1，2，3}。瓦斯涌出量变化特征指数Ig的表达式为：将微震事件变化特征指数Im和瓦斯涌出量变化特征指数Ig应用于数据分析模块建立煤与瓦斯突出模糊评价综合预警模型，判断煤与瓦斯突出危险等级。步骤a.建立模糊评价影响因素集合，具体为微震事件变化特征u1和瓦斯涌出量变化特征u2，评价因素集合为U＝{u1,，u2}。步骤b.建立煤与瓦斯突出评价集合，具体为建立煤与瓦斯突出可能的评判结果集合V＝{发生煤与瓦斯突出，不发生煤与瓦斯突出}，用I代表发生煤与瓦斯突出，用II代表不发生煤与瓦斯突出，则V＝{I，II}。步骤c.建立权重集合，根据影响因素在评价中的重要性不同，建立各个影响因素的权重集合W＝{w1，w2}，其中w1+w2＝1。步骤d.单因素模糊评价，建立模糊评价影响因素集合U和煤与瓦斯突出评价集合V之间的隶属函数关系，其中微震事件变化特征u1与突出评价集合V的隶属函数为：瓦斯涌出量变化特征u2与突出评价集合V的隶属函数为：利用单因素评价判断，确定影响因素的隶属程度，得到单因素评价集：R1＝[Imx，1-Imx]R2＝[Igy，1-Igy]步骤e.煤与瓦斯突出模糊综合评价，建立综合评价矩阵：R＝{R1，R2}T结合影响因素的权重集合W和综合评价矩阵R，采用加权平均的方法，按照模糊矩阵的乘法运算法则，得到模糊综合评价集合B：确定煤与瓦斯突出可能性指数I与微震事件变化特征指数Im和瓦斯涌出量变化特征指数Ig之间的函数关系为Ix，y＝w1Imx+w2Igy。另外，远端大数据分析服务平台接收地面中心站所上传的数据，根据矿井煤与瓦斯突出的实际情况，远端大数据分析服务平台利用机器学习算法确定参数m、n、e1、e2、e3、e1’、e2’、e3’、w1和w2，并反馈至地面中心。远端大数据分析服务平台与分布于不同矿井的若干地面中心站通过网络连接，可以实时或定期接收各地面中心站所上传的数据，结合各矿井实际生产过程中所发生的动力现象或突出灾害情况，该平台可通过内置的机器学习算法及时调整地面中心站中数据分析处理模块的预警指标临界值。实施例2本实施例是在实施例1的基础上，以某矿1203掘进工作面为例，对一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统及方法作进一步的详细说明。一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统包括地面中心站1、控制主机2、网络交换机3、监测分站4、拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8。地面中心站1和控制主机2通过网线连接，地面中心站1和网络交换机3通过光纤连接，网络交换机3和监测分站4通过光纤连接，监测分站4通过电缆与拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8分别连接。拾振器5、风速传感器6和甲烷浓度传感器7设置在巷道内，将监测信息传输至监测分站4，监测分站4通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站1。地面中心站包括数据分析模块、预警模块和存储模块，控制主机2控制地面中心站1工作，网络交换机3将预警模块发出的预警信息传输至监测分站。监测分站4包括模数转换模块、数据降噪模块和数据筛选模块，监测分站4筛选拾振器5、风速传感器6和甲烷浓度传感器7的监测数据。地面中心站1设置有GPS时钟10，GPS时钟10采用高精度网络授时IEEE1588协议，GPS时钟调整各监测分站的监测数据的时间一致。地面中心站通过网络和远端大数据分析服务平台9连接，远端大数据分析服务平台9与多个矿井的地面中心站1通过网络连接，远端大数据分析服务平台9通过机器学习算法提取监测数据的特征信息，地面中心站根据远端大数据分析服务平台的分析结果调整预警指标的临界值。监测分站使用主控MCU3芯片、信号调理器和AD转换器，其中主控MCU341进行信号触发所需判据运算，信号调理电路进行信号放大并消除信号叠加，AD转换器将多路模拟震动信号转换为数字信号。监测分站4将预警信号传输至声光报警器，声光报警器8包括报警指示灯和扬声器。利用上述系统进行采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警的方法，步骤包括：步骤一.布置地面中心站1、控制主机2和网络交换机3，根据矿井地质条件和采掘条件设置，在工作面所在巷道内设置监测分站并连接安装拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器8。根据13102工作面回风顺槽掘进面的施工情况，确定使用拾振器共6个、风速传感器和甲烷浓度传感器各2个、声光报警装置1个、监测分站1个和网络交换机1个。拾振器通过特殊的安装装置直接与巷道内的锚杆尾部相连接，现场安装完成后进行调试，确保各工作模块均能正常工作，同时设置并确定各预警指标相关参数步骤二.安装后对地面中心站1、控制主机2、网络交换机3、监测分站4、拾振器5、风速传感器6、甲烷浓度传感器7和声光报警器9进行调试，确保正常工作，连接地面中心站1和GPS时钟10，地面中心站1和远端大数据分析服务平台9。步骤三.通过控制主机设定地面中心站的数据分析模块中的参数，包括：时间的长度m和n，微震事件的滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3，瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，微震事件变化特征的权重w1和瓦斯涌出量变化特征的权重w2。另外，远端大数据分析服务平台接收地面中心站所上传的数据，根据矿井煤与瓦斯突出的实际情况，远端大数据分析服务平台可以利用机器学习算法确定参数m、n、e1、e2、e3、e1’、e2’、e3’、w1和w2，并反馈至地面中心。步骤四.启动采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器将监测数据传输至地面中心站，地面中心站的数据分析模块分析处理监测数据，存储模块保存监测数据并将监测数据传输至远端大数据分析服务平台，预警模块将预警信息通过网络交换机和监测分站传输至声光报警器。其中预警模块的预警信息包括无突出危险、有突出威胁和有突出危险，其中预警模块发出无突出危险时声光报警器的报警指示灯显示绿色，预警模块发出有突出威胁时声光报警器的报警指示灯显示黄色，预警模块发出有突出危险时声光报警器的报警指示灯显示红色并启动扬声器。声光报警装置还会发出报警声，地面中心站中的数据分析处理模块还会自动通过邮件、短信和APP等方式向矿领导及安全负责人等发出预警消息。当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

权利要求：1.一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，其特征在于，包括地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器；所述地面中心站和控制主机通过网线连接，所述地面中心站和网络交换机通过光纤连接，所述网络交换机和监测分站通过光纤连接，所述监测分站通过电缆与拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器分别连接；所述拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器设置在巷道内，将监测信息传输至监测分站；所述监测分站通过网络交换机将监测数据传输至地面中心站；所述地面中心站包括数据分析模块、预警模块和存储模块；所述控制主机控制地面中心站工作；所述网络交换机将预警模块发出的预警信息传输至监测分站；所述监测分站包括模数转换模块、数据降噪模块和数据筛选模块，监测分站筛选拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器的监测数据。2.根据权利要求1所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，其特征在于，所述地面中心站设置有GPS时钟，GPS时钟调整各监测分站的监测数据的时间一致；所述地面中心站通过网络和远端大数据分析服务平台连接，所述远端大数据分析服务平台与多个矿井的地面中心站通过网络连接，远端大数据分析服务平台通过机器学习算法提取监测数据的特征信息，所述地面中心站根据远端大数据分析服务平台的分析结果调整预警指标的临界值。3.根据权利要求1所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，其特征在于，所述监测分站使用主控MCU芯片、信号调理器和AD转换器，所述监测分站将预警信号传输至声光报警器，所述声光报警器包括报警指示灯和扬声器。4.一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，利用权利要求1至3任一项所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，步骤包括：步骤一.布置地面中心站、控制主机和网络交换机，根据矿井地质条件和采掘条件设置，在工作面所在巷道内设置监测分站并连接安装拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器；步骤二.安装后对地面中心站、控制主机、网络交换机、监测分站、拾振器、风速传感器、甲烷浓度传感器和声光报警器进行调试，确保正常工作，连接地面中心和GPS时钟，连接地面中心和远端大数据分析服务平台；步骤三.通过控制主机设定地面中心站的数据分析模块中的参数，包括：时间的长度m和n，微震事件的滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3，瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，微震事件变化特征的权重w1和瓦斯涌出量变化特征的权重w2；步骤四.启动采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警系统，拾振器、风速传感器和甲烷浓度传感器将监测数据传输至地面中心站，地面中心站的数据分析模块分析处理监测数据，存储模块保存监测数据并将监测数据传输至远端大数据分析服务平台，所述预警模块将预警信息通过网络交换机和监测分站传输至声光报警器。5.根据权利要求4所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，所述预警模块的预警信息包括无突出危险、有突出威胁和有突出危险，其中预警模块发出无突出危险时声光报警器的报警指示灯显示绿色，预警模块发出有突出威胁时声光报警器的报警指示灯显示黄色，预警模块发出有突出危险时声光报警器的报警指示灯显示红色并启动扬声器。6.根据权利要求4所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，所述微震事件变化特征指数Im根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来确定；所述滑动平均值Ant的表达式为：其中，n为时间的长度；Ant为最近时间长度n内的微震事件滑动平均值，a为微震事件数；所述偏离率Ynt的表达式为：其中，at为t时刻的微震事件数；所述离散率Vmt的表达式为：其中，μ为微震事件时间序列的样本均值；m为时间长度；根据微震事件时间序列的滑动平均值Ant、偏离率Ynt和离散率Vmt来计算微震事件变化特征指数Im，分别确定微震事件滑动平均初始临界值e1、偏离率初始临界值e2和离散率初始临界值e3；然后对微震事件滑动平均值赋值为α，当微震事件滑动平均值大于e1时赋值为1，微震事件滑动平均值小于等于e1时赋值为0；微震事件偏离率赋值为β，当微震事件偏离率大于e2时赋值为1，微震事件偏离率小于等于e2时赋值为0；微震事件离散率赋值为γ，当微震事件离散率大于e3时赋值为1，微震事件离散率小于等于e3时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值x＝α+β+γ，x＝{0，1，2，3}；微震事件变化特征指数Im的表达式为：7.根据权利要求4所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，所述瓦斯涌出量变化特征指数Ig根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来确定；所述滑动平均值An’t的表达式为：其中，n为时间的长度；An’t为最近n时间长度内的瓦斯涌出量滑动平均值，c为瓦斯涌出量大小；所述偏离率Yn’t的表达式为：其中，ct为t时刻的瓦斯涌出量；所述离散率Vm’t的表达式为：其中，μ’为瓦斯涌出量时间序列的样本均值；m为时间长度；根据瓦斯涌出量时间序列的滑动平均值An’t、偏离率Yn’t和离散率Vm’t来计算瓦斯涌出量变化特征指数Ig，分别确定瓦斯涌出量的滑动平均初始临界值e1’、偏离率初始临界值e2’和离散率初始临界值e3’，然后对瓦斯涌出量的滑动平均值赋值为α’，当瓦斯涌出量滑动平均值大于e1’时赋值为1，瓦斯涌出量滑动平均值小于等于e1’时赋值为0；瓦斯涌出量偏离率赋值为β’，当瓦斯涌出量偏离率大于e2’时赋值为1，瓦斯涌出量偏离率小于等于e2’时赋值为0；瓦斯涌出量离散率赋值为γ’，当瓦斯涌出量离散率大于e3’时赋值为1，瓦斯涌出量离散率小于等于e3’时赋值为0；综合判断微震事件变化特征赋值y＝α’+β’+γ’，其中y＝{0，1，2，3}；瓦斯涌出量变化特征指数Ig的表达式为：8.根据权利要求6或7所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，所述微震事件变化特征指数Im和瓦斯涌出量变化特征指数Ig应用于数据分析模块建立煤与瓦斯突出模糊评价综合预警模型，判断煤与瓦斯突出危险等级；步骤a.建立模糊评价影响因素集合，具体为微震事件变化特征u1和瓦斯涌出量变化特征u2，评价因素集合为U＝{u1,，u2}；步骤b.建立煤与瓦斯突出评价集合，具体为建立煤与瓦斯突出可能的评判结果集合V＝{发生煤与瓦斯突出，不发生煤与瓦斯突出}，用I代表发生煤与瓦斯突出，用II代表不发生煤与瓦斯突出，则V＝{I，II}；步骤c.建立权重集合，根据影响因素在评价中的重要性不同，建立各个影响因素的权重集合W＝{w1，w2}，其中w1+w2＝1，步骤d.单因素模糊评价，建立模糊评价影响因素集合U和煤与瓦斯突出评价集合V之间的隶属函数关系，其中微震事件变化特征u1与突出评价集合V的隶属函数为：瓦斯涌出量变化特征u2与突出评价集合V的隶属函数为：利用单因素评价判断，确定影响因素的隶属程度，得到单因素评价集：R1＝[Imx，1-Imx]R2＝[Igy，1-Igy]步骤e.煤与瓦斯突出模糊综合评价，建立综合评价矩阵：R＝{R1，R2}T结合影响因素的权重集合W和综合评价矩阵R，采用加权平均的方法，按照模糊矩阵的乘法运算法则，得到模糊综合评价集合B：确定煤与瓦斯突出可能性指数I与微震事件变化特征指数Im和瓦斯涌出量变化特征指数Ig之间的函数关系为Ix，y＝w1Imx+w2Igy。9.根据权利要求8所述的一种采掘工作面煤与瓦斯突出实时监测预警方法，其特征在于，所述远端大数据分析服务平台接收地面中心站所上传的数据，根据矿井煤与瓦斯突出的实际情况，远端大数据分析服务平台利用机器学习算法确定参数m、n、e1、e2、e3、e1’、e2’、e3’、w1和w2，并反馈至地面中心。

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