一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法及系统与流程

本发明涉及煤矿生产，具体为一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法及系统。

背景技术：

1、煤矿生产过程中，井下设备维护保养、故障检测和预测维护等是重要的工作。传统的井下运维管理方式需要人工巡检设备，存在工作量大、效率低、费用高等缺点。同时，由于井下环境复杂、数据量大、设备类型多等特点，井下设备的维护保养和故障诊断也面临一定的困难。

2、为解决以上问题，近年来，随着大数据技术的发展，煤矿行业逐渐开始采用基于大数据分析和自诊断的井下运维平台。该平台通过采集、存储、处理井下数据，并运用机器学习算法和人工智能技术，实现设备故障的预测、诊断和优化。该技术不仅能够提高井下设备的维护效率和质量，也能够减少人为因素对煤矿安全生产的影响，具有广阔的应用前景。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明解决的技术问题是：现有的煤矿井下运维方法存在无法处理较多的数据量，维护效率低，维护质量差，以及如何降低人为因素对设备误作用产生危险的优化问题。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法，包括：

5、部署传感器采集数据传送至服务器和运维平台；

6、对采集到的井下数据进行大数据分析提取设备信息；

7、根据设备的状态和性能参数进行自诊断，预测设备的故障情况并提示维护措施。

8、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：所述部署传感器采集数据传送至服务器和运维平台包括部署传感器以时间序列采集设备特性数据和位置信息，传输至地面服务器和运维平台。

9、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：所述对采集到的井下数据进行大数据分析提取设备信息包括进行数据清洗、特征提取、数据可视化操作，获取设备的关键指标、性能参数以及关键指标均值。

10、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：所述关键指标和性能参数包括不同设备的折旧年限、设备剩余寿命、可靠度、平均维修时刻以及失效率。

11、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：所述自诊断包括，若常规设备发生故障，且使用时间已达到设备使用寿命，将故障设备标记为折旧并示警运维人员，判断设备是否需要替换；

12、若常规设备发生故障，设备剩余寿命不为零，将设备标记为待维修根据大数据和历史维修记录向运维人员发送设备维修策略，并判断设备是否达到折旧年限，将已达到折旧年限的设备标记为折旧，完成检修后记录维修时刻；

13、若维修时刻大于平均维修时刻，将设备标记为易损；

14、若特种设备发生故障，运维平台发出警报，自动向官方发送设备状态信息和位置信息。

15、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：所述预测设备的故障情况包括根据采集的设备特性数据判断设备状态并根据大数据计算常规设备故障点，确定大数据中设备所有故障类型的设备特性值区间，取最大值与最小值，构建风险区间；

16、若设备特性数据达到风险区间，判断为可能存在故障，调查设备历史故障记录，若已存在同类故障或设备类型为特种设备，则将设备标记为待维修，调度运维人员进行检修；

17、若设备为第一次出现异常且设备为常规设备，设备下一次数据采集未恢复正常，则标记为待维修，调度运维人员进行检查；

18、若设备为第一次出现异常且设备为常规设备，设备下一次数据采集恢复正常，则标记为易损。

19、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：所述标记包括折旧、待维修以及易损，若设备被标记为折旧，需计算设备剩余寿命并设置为设备替换时间阈值，计算设备可靠度是否达到设备的大数据平均可靠度，设备可靠度低于平均值，则直接进行替换；

20、若设备被标记为待维修，则从大数据中调度设备的故障类型和检修方案至运维人员的移动设备中，派遣相应人员进行维修，完成维修后，采集数据判断设备是否符合标记；

21、若设备被标记为易损，需从大数据和历史维修信息中提取设备的历史故障记录，由运维人员进行故障排除，降低故障风险，并计算设备失效率，失效率低于大数据设备平均失效率取消易损标记，否则将易损标记更改为待维修；

22、若设备被标记为折旧和易损，设备数据上传至对应的运维人员，进行设备状态监控，并判断是否可以去除易损标记；

23、若设备被标记为折旧和待维修，由运维人员根据经验判断设备是否具有使用价值，检修具有使用价值的设备，并去除待维修标记，没有使用价值的设备进行设备更替。

24、本发明的另外一个目的是提供一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维系统，其能通过设备状态和大数据信息比对，对设备故障进行监测和预警并对故障设备提供检修参考，解决了现有的煤矿井下运维方法无法准确地预测设备故障以及人为失误作用概率高的技术问题。

25、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维系统，包括：数据采集模块、大数据分析模块、自诊断模块，所述数据采集模块是一种采集设备数据的装置，用于根据预设时间序列间隔采集设备数据，针对设备类型采集设备特性数据；所述大数据分析模块是一种分析设备状态的装置，用于根据大数据和设备实时数据判断设备当前状态并根据状态进行分类；所述自诊断模块是一种分析故障提供维护意见的装置，用于根据大数据分析模块预测的设备故障情况，提供维护措施。

26、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法。

27、作为本发明所述的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法的一种优选方案，其中：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法。

28、本发明的有益效果：本发明提供的基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法提高井下设备的维护效率和质量，降低井下维护成本和工作风险，使用大数据分析设备的状态，预测设备的故障，实现设备故障的预测和自动化管理，减少故障损失和停机时间；通过自诊断，自动提出设备运维建议，改善煤矿安全生产环境，减少人为因素对煤矿安全生产的影响，本发明在设备维护效率、减少维护停机时间和降低人为因素影响等方面都取得更加良好的效果。