煤矿灾害救援的演练方法和计算机程序产品与流程

本技术涉及煤矿灾害，具体而言，涉及一种煤矿灾害救援的演练方法和计算机程序产品。

背景技术：

1、煤矿作为能源行业的重要组成部分，其安全生产一直备受关注。然而，由于煤矿作业环境的复杂性和不确定性，灾害事故时有发生，给煤矿生产带来巨大威胁。为了提高煤矿灾害救援的效率和准确性，降低灾害损失，近年来虚拟现实(vr，virtualreality)技术在煤矿灾害救援演练中得到了广泛应用。通过构建逼真的煤矿灾害场景，vr技术为救援人员提供了一个安全、可控的训练平台，有助于提升他们的应急反应能力和协同作战水平。

2、然而，传统的煤矿灾害救援vr演练系统往往侧重于场景的模拟和单一角色的操作训练，缺乏对多人协同作业和实时数据分析的支持。在实际救援过程中，缺乏更高级别的智能化决策能力，无法根据实时情况灵活调整救援策略。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种煤矿灾害救援的演练方法和计算机程序产品，以至少解决现有技术中传统演练中角色间沟通不畅、协作不紧密的问题。

2、为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种煤矿灾害救援的演练方法，包括：至少根据煤矿的实际环境数据以及灾害元素，构建初始灾害场景，所述灾害元素为表征灾害类型的元素，所述实际环境数据为表征所述煤矿的地形、巷道结构以及设备布局的数据；获取所述煤矿的环境参数，并根据所述环境参数，确定煤矿灾害复杂度，所述煤矿灾害复杂度表征所述环境参数的变化情况，所述环境参数为表征所述煤矿实际的温度、瓦斯浓度以及水位的参数；根据所述环境参数和所述煤矿灾害复杂度，对所述初始灾害场景进行修正，得到煤矿灾害场景；确定基于多智能体系统的协同算法，并根据所述协同算法，对所述煤矿灾害场景进行多智能体协同的演练，所述智能体包括矿工和救援队员；根据演练过程中的演练数据和协同表现，对演练效果进行评估。

3、可选地，至少根据煤矿的实际环境数据以及灾害元素，构建初始灾害场景，包括：确定所述智能体与目标虚拟环境的交互方式，所述目标虚拟环境为表征所述初始灾害场景的虚拟环境；根据所述交互方式、不同等级的灾害模拟参数、所述实际环境数据以及所述灾害元素，利用vr技术构建所述初始灾害场景，所述灾害元素包括火灾、瓦斯爆炸以及透水，所述灾害模拟参数包括预设温度、预设瓦斯浓度以及预设水位。

4、可选地，获取所述煤矿的环境参数，包括：利用布置在所述煤矿的巷道、工作面和通风口上的多个温度传感器，获取温度数据集(tem1，tem2，…，temn)，其中，temn表示第n个所述温度传感器的温度值，n表示所述温度传感器的总数量；利用均匀布置在所述煤矿内部的多个瓦斯浓度传感器，获取瓦斯浓度数据集gasi＝(gas1，gas2，…，gasm)，并在gasi大于预设的瓦斯浓度安全阈值的情况下，将gasi列入瓦斯浓度指标数据集，其中，gasi表示第i个所述瓦斯浓度传感器的瓦斯浓度值，m表示所述瓦斯浓度传感器的总数量；利用布置在所述煤矿的排水沟处的水位传感器，每间隔预定时长获取一次所述水位传感器的水位值，得到水位数据集walj＝(wal1，wal2，…，walq)，其中，walj表示第i次获取的所述水位传感器的所述水位值，q表示获取总次数。

5、可选地，根据所述环境参数，确定煤矿灾害复杂度，包括：计算所述温度数据集中相邻的两个所述温度值之间的差值，得到多个温度差；确定多个所述温度差中最大的所述温度差为温度难度指标；确定所述瓦斯浓度指标数据集中所述瓦斯浓度值的均值为瓦斯浓度难度指标；计算所述水位数据集中相邻的两个所述水位值之间的差值，得到多个水位差；利用公式确定水流速度难度指标，其中，δwalj＝walj-walj-1，j∈(2，3，…，q)，δwalj表示所述水位差，t表示所述预定时长，wfv表示所述水流速度难度指标；根据所述温度难度指标、所述瓦斯浓度难度指标以及所述水流速度难度指标，确定所述煤矿灾害复杂度。

6、可选地，根据所述温度难度指标、所述瓦斯浓度难度指标以及所述水流速度难度指标，确定所述煤矿灾害复杂度，包括：利用公式ccd＝α1×max(δtemκ)+α2×dgc+α3×wfv，确定所述煤矿灾害复杂度，其中，α1表示预设的第一权重，α2表示预设的第二权重，α3表示预设的第三权重，max(δtemκ)表示所述温度难度指标，dgc表示所述瓦斯浓度难度指标，ccd表示所述煤矿灾害复杂度。

7、可选地，确定基于多智能体系统的协同算法，包括：确定多智能体系统框架，所述多智能体系统框架表征所述矿工的实际需求以及所述救援队员的实际需求，所述矿工的实际需求包括所述矿工的位置和心率，所述救援队员的实际需求包括所述救援队员的速度；确定所述智能体的行为规则，所述行为规则表征矿工紧急情况序列，所述矿工紧急情况序列为将所述心率按照危险程度由高到低进行排列得到的；根据任务需求和所述智能体的能力，确定所述智能体的路线选择；根据所述多智能体系统框架、所述行为规则以及所述路线选择，确定所述协同算法。

8、可选地，根据任务需求和所述智能体的能力，确定所述智能体的路线选择，包括：根据所述煤矿灾害场景中的所述预设温度、所述预设瓦斯浓度以及所述预设水位，确定各个矿工路线对应的实际煤矿灾害复杂度；根据各个所述矿工路线对应的所述实际煤矿灾害复杂度以及路线距离，确定最佳避灾路线，得到矿工路线选择；根据所述矿工路线选择以及所述矿工紧急情况序列，确定救援队员路线选择。

9、可选地，根据演练过程中的演练数据和协同表现，对演练效果进行评估，包括：确定所述矿工路线选择中的节点与所述演练过程中实际矿工逃生路线中的节点的重合数量为矿工逃生路径偏移量，并确定所述矿工逃生路径偏移量为矿工逃生操作评分；确定所述救援队员路线选择中的节点与所述演练过程中实际救援队员路线中的节点的重合数量为救援队员路径偏移量；利用公式rtmr＝stm/(art×rpo)，确定救援队员操作评分，其中，rtmr表示所述救援队员操作评分，rpo表示所述救援队员路径偏移量，art表示所述演练过程中所述救援队员的实际救援时间，stm表示所述演练过程中所述救援队员的实际速度；根据所述矿工逃生操作评分以及所述救援队员操作评分，对所述演练效果进行评估。

10、可选地，根据所述矿工逃生操作评分以及所述救援队员操作评分，对所述演练效果进行评估，包括：在所述矿工逃生操作评分大于或者等于预设的矿工评分安全值的情况下，确定所述矿工的操作合格；在所述矿工逃生操作评分小于所述矿工评分安全值的情况下，对所述矿工路线选择中的节点与所述实际矿工逃生路线中的节点之间不重合的部分对应的灾害事件进行培训；在所述救援队员操作评分大于或者等于预设的救援队员评分安全值的情况下，确定所述救援队员的操作合格；在所述救援队员操作评分小于所述救援队员评分安全值的情况下，对所述救援队员路线选择中的节点与所述实际救援队员路线中的节点之间不重合的部分对应的所述灾害事件进行培训。

11、根据本技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现任意一种所述的煤矿灾害救援的演练方法。

12、应用本技术的技术方案，首先至少根据煤矿的实际环境数据以及灾害元素，构建初始灾害场景，然后获取煤矿的环境参数，并根据环境参数，确定煤矿灾害复杂度，再根据环境参数和煤矿灾害复杂度，对初始灾害场景进行修正，得到煤矿灾害场景，再确定基于多智能体系统的协同算法，并根据协同算法，对煤矿灾害场景进行多智能体协同的演练，最后根据演练过程中的演练数据和协同表现，对演练效果进行评估。与现有技术中传统演练中角色间沟通不畅、协作不紧密的问题相比，本技术根据环境参数和煤矿灾害复杂度，对初始灾害场景进行修正，保证了构建的煤矿灾害场景较为符合实际灾害情况，从而保证了应急救援的准确性较高，另外，确定基于多智能体系统的协同算法，根据协同算法，对煤矿灾害场景进行多智能体协同的演练，保证了演练过程中多角色能够协同作业，保证了协同救援的效率较高。

技术特征：

1.一种煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，至少根据煤矿的实际环境数据以及灾害元素，构建初始灾害场景，包括：

3.根据权利要求1所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，获取所述煤矿的环境参数，包括：

4.根据权利要求3所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，根据所述环境参数，确定煤矿灾害复杂度，包括：

5.根据权利要求4所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，根据所述温度难度指标、所述瓦斯浓度难度指标以及所述水流速度难度指标，确定所述煤矿灾害复杂度，包括：

6.根据权利要求2所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，确定基于多智能体系统的协同算法，包括：

7.根据权利要求6所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，根据任务需求和所述智能体的能力，确定所述智能体的路线选择，包括：

8.根据权利要求7所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，根据演练过程中的演练数据和协同表现，对演练效果进行评估，包括：

9.根据权利要求8所述的煤矿灾害救援的演练方法，其特征在于，根据所述矿工逃生操作评分以及所述救援队员操作评分，对所述演练效果进行评估，包括：

10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求l至9中任意一项所述的煤矿灾害救援的演练方法。

技术总结
本申请提供了一种煤矿灾害救援的演练方法和计算机程序产品，该方法包括：至少根据煤矿的实际环境数据以及灾害元素，构建初始灾害场景；获取煤矿的环境参数，并根据环境参数，确定煤矿灾害复杂度，煤矿灾害复杂度表征环境参数的变化情况，环境参数为表征煤矿实际的温度、瓦斯浓度以及水位的参数；根据环境参数和煤矿灾害复杂度，对初始灾害场景进行修正，得到煤矿灾害场景；确定基于多智能体系统的协同算法，并根据协同算法，对煤矿灾害场景进行多智能体协同的演练，智能体包括矿工和救援队员；根据演练过程中的演练数据和协同表现，对演练效果进行评估。本申请解决了现有技术中传统演练中角色间沟通不畅、协作不紧密的问题。

技术研发人员：张辰宇,张雪梅,袁永年,师建新,瞿俊秀,任文华,张治国,代晓宇,张盛阳,张龙,薛艳龙,越强
受保护的技术使用者：国家能源集团乌海能源有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5