本發明公開了一種開采工藝決策方法、系統、設備及可讀存儲介質，包括，獲取基于地質模型的開采數據模型，提取開采數據，并建立開采數據樣本庫；利用大數據樣本分析決策方法，對開采數據樣本庫進行決策分析，得到樣本分析決策結果；利用樣本分析決策結果，確定開采工藝結果；按照開采工藝結果，進行煤層開采；開采過程實時采集推進數據，并對開采數據樣本庫進行更新；對開采工藝結果實時更新，得到開采工藝決策結果；本發明在基于地質模型的開采數據模型基礎上，建立開采數據樣本庫；通過獲取綜采設備所需的開采參數模型，利用大數據決策分析方法對融合后的地質及開采數據進行影響因素分析，開采過程無需人為干預，有效提高了開采效率。

技術領域

本發明屬于煤礦智能開采技術領域，特別涉及一種開采工藝決策方法、系統、設備及可讀存儲介質。

背景技術

目前，隨著煤礦綜采工作面智能化開采技術的發展，在綜采工作面推進過程，現有的開采工藝往往依賴先驗條件，在工作面推進工程中，無法根據實際地質情況自主選擇開采方案，開采效率較低。

發明內容

針對現有技術中存在的技術問題，本發明提供了一種開采工藝決策方法、系統、設備及可讀存儲介質，以解決在綜采工作面推進過程，無法根據實際地質情況自主選擇開采方法，開采效率較低的技術方案。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案為：

本發明提供了一種開采工藝決策方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取基于地質模型的開采數據模型；

步驟2、根據開采數據模型，提取開采數據，并建立開采數據樣本庫；

步驟3、利用大數據樣本分析決策方法，對開采數據樣本庫進行決策分析，得到樣本分析決策結果；

步驟4、利用樣本分析決策結果，確定開采工藝結果；

步驟5、按照開采工藝結果，進行煤層開采；開采過程實時采集推進數據，并對開采數據樣本庫進行更新；重復步驟3-4，對開采工藝結果實時更新，得到開采工藝決策結果。

進一步的，步驟1中，地質模型為透明地質模型。

進一步的，步驟1中，開采數據模型為將工作面頂板及地板的三維空間信息、綜采設備的空間位置信息及綜采設備的工作狀態與工作面煤層地理信息的三維空間融合得到。

進一步的，開采數據包括綜采工作面頂板及底板的高度、綜采設備的推進度、綜采設備的俯仰角度及煤層工作面走向傾角。

進一步的，利用大數據樣本分析決策方法對開采數據樣本庫進行決策分析，具體過程如下：

將實時獲取的開采數據樣本庫信息，通過工作面網絡協議傳輸至大數據處理中心；利用大數據處理中心，對實時獲取的開采數據樣本庫信息進行分析決策，得到最優開采參數模型，即得到樣本分析決策結果。

進一步的，根據樣本分析決策結果，確定開采工藝結果過程如下：

建立規劃截割工藝模型；

將樣本分析決策結果輸入至綜采設備的規劃截割工藝模型中，采集推進過程中，綜采設備的運行信息，得到開采工藝結果。

進一步的，綜采設備的運行信息包括綜采設備的運行狀態、故障信息及控制參數。

本發明還提供了一種開采工藝決策系統，包括獲取模塊、樣本模塊、決策模塊、開采工藝模塊模塊及循環決策模塊；

獲取模塊，用于獲取基于地質模型的開采數據模型；

樣本模塊，用于根據開采數據模型，提取開采數據，并建立開采數據樣本庫；

決策模塊，用于利用大數據樣本分析決策方法，對開采數據樣本庫進行決策分析，得到樣本分析決策結果；