【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及露天開采粉塵防治，具體而言，涉及一種露天開采過程中的粉塵防治方法及裝置。
技術介紹
1、煤炭露天開采實質是一個大規模土石方體破碎、運移的實體上構造空間到排棄、重塑的空間上構造實體的復雜有序演變過程，涉及到穿孔、爆破、采裝、運輸、破碎、排棄等多個環節。各生產環節中，高強度破壞和擾動影響下，采場粉塵呈現塵源多、產塵量大、擴散方式與方向不固定等顯著特征，導致粉塵防治難以達到定點捕捉與定向控制。
2、針對上述相關技術中由于采場粉塵呈現塵源多、產塵量大、擴散方式與方向不固定等顯著特征，導致粉塵防治難以達到定點捕捉與定向控制的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供了一種露天開采過程中的粉塵防治方法及裝置，以至少解決相關技術中由于采場粉塵呈現塵源多、產塵量大、擴散方式與方向不固定等顯著特征，導致粉塵防治難以達到定點捕捉與定向控制的技術問題。
2、根據本專利技術實施例的一個方面，提供了一種露天開采過程中的粉塵防治方法，包括：接收粉塵監測氣象站傳輸的粉塵監測數據，其中，所述粉塵監測數據是由部署在所述粉塵監測氣象站的多個傳感器對露天開采過程中的開采環境進行監測得到的數據；將所述粉塵監測數據輸入至粉塵預測模型中，以利用粉塵預測模型對所述粉塵監測數據進行處理，得到所述開采環境中的粉塵分布狀況，其中，所述粉塵預測模型是使用多組第一訓練數據采用機器學習的方式進行訓練得到的，所述多組第一訓練數據中的每一組均包括：樣本粉塵監測數據、與所述樣
3、可選地，接收粉塵監測氣象站傳輸的粉塵監測數據，包括：接收所述粉塵監測氣象站發送的通信連接請求；基于所述通信連接請求建立與所述粉塵監測氣象站之間進行通信傳輸的通信信道；基于所述通信信道接收所述粉塵監測氣象站傳輸的所述粉塵監測數據。
4、可選地，在將所述粉塵監測數據輸入至粉塵預測模型中，以利用粉塵預測模型對所述粉塵監測數據進行處理，得到所述開采環境中的粉塵分布狀況之前，該露天開采過程中的粉塵防治方法還包括：獲取歷史時間段內的多組歷史粉塵監測數據；對多組所述歷史粉塵監測數據進行數據清洗和缺失值處理，得到樣本測試數據集；將多組所述歷史粉塵監測數據按照采集時間所屬的采集周期進行整理，得到樣本訓練數據集；利用所述樣本訓練數據集中的多組樣本訓練數據通過機器學習的方式進行迭代訓練，直至達到迭代終止條件時，得到初始粉塵預測模型，其中，所述多組樣本訓練數據中的每一組均包括：樣本粉塵監測數據、與所述樣本粉塵監測數據對應的樣本粉塵分布狀況，所述迭代終止條件包括以下至少之一：迭代次數達到預設迭代次數，預測誤差小于誤差閾值；利用樣本測試數據集對所述初始粉塵預測模型進行性能評估，得到評估結果；在所述評估結果表示所述粉塵預測模型的當前性能達到預設性能指標的情況下，確定所述初始粉塵預測模型為所述粉塵預測模型。
5、可選地，將多組所述歷史粉塵監測數據按照采集時間所屬的采集周期進行整理，得到樣本訓練數據集，包括：將所述采集周期劃分為多個不同的采集子周期，其中，每個所述采集子周期的周期時長均不同；將多組所述歷史粉塵監測數據按照所述采集時間所屬的所述采集子周期進行整理，得到多個樣本訓練數據子集；確定多個所述樣本訓練數據子集為不同的所述樣本訓練數據集。
6、可選地，利用所述樣本訓練數據集中的多組樣本訓練數據通過機器學習的方式進行迭代訓練，直至達到迭代終止條件時，得到初始粉塵預測模型，包括：對所述歷史時間段內的歷史開采環境進行離散網格化，得到多個網格單元，其中，每個所述網格單元均代表所述歷史開采環境中的一個局部區域；根據多組所述樣本訓練數據確定所述歷史時間段內各所述網格單元的歷史粉塵分布狀況；根據各所述網格單元的所述歷史粉塵分布狀況構建歐拉模型和偏微分擴散方程；將所述歐拉模型和所述偏微分擴散方程作為損失函數，利用所述樣本訓練數據集中的多組所述樣本訓練數據通過機器學習的方式進行迭代訓練，直至達到所述迭代終止條件時，得到所述初始粉塵預測模型，其中，所述損失函數用于確定所述預測誤差。
7、可選地，根據各所述網格單元的所述歷史粉塵分布狀況構建歐拉模型和偏微分擴散方程，包括：根據各所述網格單元的所述歷史粉塵分布狀況利用第一公式構建所述歐拉模型，其中，所述第一公式為：表示粉塵濃度c隨時間t的變化率，d表示擴散系數，表示拉普拉斯算子，v表示風速向量，表示梯度算子，c(x，t)表示空間坐標為x的所述網格單元在時間t時的所述粉塵濃度；根據各所述網格單元的所述歷史粉塵分布狀況利用第二公式構建所述偏微分擴散方程，其中，所述第二公式為：c(x，y，t)表示空間坐標為(x，y)的所述網格單元在時間t時的所述粉塵濃度，c0表示初始采集時刻的所述粉塵濃度。
8、可選地，按照所述粉塵防治策略執行粉塵防治操作，以使所述開采環境中所述粉塵的粉塵濃度不高于濃度閾值，包括以下至少之一：按照所述粉塵防治策略控制噴霧組件執行所述粉塵防治操作，以使所述開采環境中所述粉塵的所述粉塵濃度不高于所述濃度閾值，其中，所述噴霧組件通過按照所述粉塵防治策略調整噴霧頻率和噴水量執行所述粉塵防治操作；按照所述粉塵防治策略控制通風組件執行所述粉塵防治操作，以使所述開采環境中所述粉塵的所述粉塵濃度不高于所述濃度閾值，其中，所述通風組件通過按照所述粉塵防治策略調整風向和風速執行所述粉塵防治操作。
9、根據本專利技術實施例的另一方面，還提供了一種露天開采過程中的粉塵防治裝置，包括：接收單元，用于接收粉塵監測氣象站傳輸的粉塵監測數據，其中，所述粉塵監測數據是由部署在所述粉塵監測氣象站的多個傳感器對露天開采過程中的開采環境進行監測得到的數據；第一獲取單元，用于將所述粉塵監測數據輸入至粉塵預測模型中，以利用粉塵預測模型對所述粉塵監測數據進行處理，得到所述開采環境中的粉塵分布狀況，其中，所述粉塵預測模型是使用多組第一訓練數據采用機器學習的方式進行訓練得到的，所述多組第一訓練數據中的每一組均包括：樣本粉塵監測數據、與所述樣本粉塵監測數據對應的樣本粉塵分布狀況，所述粉塵分布狀況指在不同時間點下所述開采環境中不同空間位置處的粉塵濃度；第二獲取單元，用于利用防治策略生成模型對所述粉塵分布狀況進行分析處理，得到對開采環境中的粉塵進行防治的粉塵防治策略，其中，所述防治策略生成模型是使用多組第二訓練數據采用機器學習的方式進行訓練得到的，所述多組第二訓練數據中的每一組均包括：樣本粉塵分布狀況、與所述樣本粉塵分布狀況對應的樣本本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，接收粉塵監測氣象站傳輸的粉塵監測數據，包括：
3.根據權利要求1所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，在將所述粉塵監測數據輸入至粉塵預測模型中，以利用粉塵預測模型對所述粉塵監測數據進行處理，得到所述開采環境中的粉塵分布狀況之前，還包括：
4.根據權利要求3所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，將多組所述歷史粉塵監測數據按照采集時間所屬的采集周期進行整理，得到樣本訓練數據集，包括：
5.根據權利要求3所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，利用所述樣本訓練數據集中的多組樣本訓練數據通過機器學習的方式進行迭代訓練，直至達到迭代終止條件時，得到初始粉塵預測模型，包括：
6.根據權利要求5所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，根據各所述網格單元的所述歷史粉塵分布狀況構建歐拉模型和偏微分擴散方程，包括：
7.根據權利要求1所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其
8.一種露天開采過程中的粉塵防治裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的程序，其中，所述程序執行權利要求1至7中任意一項所述的露天開采過程中的粉塵防治方法。
10.一種計算機程序產品，包括計算機指令，其特征在于，所述計算機指令被處理器執行時執行權利要求1至7中任意一項所述的露天開采過程中的粉塵防治方法。
...【技術特征摘要】
1.一種露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，接收粉塵監測氣象站傳輸的粉塵監測數據，包括：
3.根據權利要求1所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，在將所述粉塵監測數據輸入至粉塵預測模型中，以利用粉塵預測模型對所述粉塵監測數據進行處理，得到所述開采環境中的粉塵分布狀況之前，還包括：
4.根據權利要求3所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，將多組所述歷史粉塵監測數據按照采集時間所屬的采集周期進行整理，得到樣本訓練數據集，包括：
5.根據權利要求3所述的露天開采過程中的粉塵防治方法，其特征在于，利用所述樣本訓練數據集中的多組樣本訓練數據通過機器學習的方式進行迭代訓練，直至達到迭代終止條件時，得到初始粉塵預測...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王桂林，顏杰，焦曉亮，才慶祥，張禹，陸翔，
申請(專利權)人：中國神華能源股份有限公司哈爾烏素露天煤礦，
類型：發明
國別省市：
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