权利要求

1.一种基于矿山数据的风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于对目标矿山的矿山风险监测指令，获取所述目标矿山的多源异构监测数据，所述多源异构监测数据包括传感器监测数据、地质构造数据、开采工艺数据和环境监测数据;

对所述多源异构监测数据进行处理，得到所述多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，所述数据质量评估矩阵包括设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数，所述特征增强数据包括时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征;

基于所述数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定所述目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，所述多层次特征表示包括节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征;

基于所述多层次特征表示、所述数据质量评估矩阵以及所述目标矿山的实时开采状态，确定所述目标矿山的风险识别结果，所述实时开采状态包括采掘工作面位置、推进速度以及设备分布信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多源异构监测数据进行处理，得到所述多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，包括：

对所述多源异构监测数据进行质量评估与可信度分析，得到所述数据质量评估矩阵和可信数据流;

基于所述地质构造数据和所述开采工艺数据，对所述可信数据流进行时空对齐与多尺度特征增强，得到所述标准化数据流和所述特征增强数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多源异构监测数据进行质量评估与可信度分析，得到所述数据质量评估矩阵和可信数据流，包括：

基于所述传感器监测数据中的设备运行参数，确定各传感器数据的工作状态评分;

基于所述地质构造数据与传感器监测数据的空间相关性，确定空间一致性指标;

基于所述环境监测数据与传感器监测数据的时间序列一致性，确定时间一致性指标;

基于所述工作状态评分、所述空间一致性指标和所述时间一致性指标，生成所述数据质量评估矩阵;

基于所述数据质量评估矩阵，对所述多源异构监测数据进行筛选与修复，得到所述可信数据流。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述地质构造数据和所述开采工艺数据，对所述可信数据流进行时空对齐与多尺度特征增强，得到所述标准化数据流和所述特征增强数据，包括：

对所述可信数据流进行时空对齐处理，得到统一时空基准下的数据序列;

从所述统一时空基准下的数据序列中提取时域统计特征以及频域能量特征，得到时域特征分量以及频域特征分量;

基于所述地质构造数据和所述开采工艺数据，确定时空关联特征分量，所述时空关联特征分量用于表示监测数据点之间基于地质构造关系和开采工艺动态的时空相互作用强度，通过空间衰减模型和时序影响因子来量化地质构造对监测点的空间约束作用以及开采工艺对监测点状态的时序影响，所述空间衰减模型为指数衰减模型或高斯模型，所述时序影响因子是基于历史开采工艺数据确定的;

融合所述时域特征分量、所述频域特征分量和所述时空关联特征分量，得到所述特征增强数据;

基于所述特征增强数据，对所述可信数据流进行标准化处理，得到所述标准化数据流。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定所述目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，包括：

基于所述数据质量评估矩阵和特征增强数据，构建所述目标矿山的动态时空图的多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵，所述多模态边关系矩阵包括空间拓扑关系、地质构造关联、应力场耦合关系、开采扰动传播和数据流相关性五种边类型;

对所述多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵进行时空特征提取与跨模态融合，得到所述多层次特征表示，所述节点级微观特征用于表示所述动态时空图中单个节点的特征信息，所述子图级区域特征用于表示所述动态时空图中相邻节点组成的子区域特征信息，所述图级宏观特征用于表示所述动态时空图的整体特征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据质量评估矩阵和特征增强数据，构建所述目标矿山的动态时空图的多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵，包括：

基于所述特征增强数据构建初始节点特征，其中每个初始节点特征向量通过融合对应位置的时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征形成;

基于所述数据质量评估矩阵对所述初始节点特征进行可靠性加权处理，得到加权节点特征;

对所述加权节点特征进行多尺度特征提取，得到所述多尺度节点特征张量，节点级特征直接采用加权节点特征，区域级特征通过对相邻节点特征的聚合计算得到，全局级特征通过全图特征的统计分析得到;

基于特征增强数据中的时空关联特征分量，构建多模态边关系矩阵。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵进行时空特征提取与跨模态融合，得到所述多层次特征表示，包括：

基于所述多模态边关系矩阵中的空间拓扑关系和地质构造关联边，对所述多尺度节点特征张量进行空间特征传播与聚合，得到空间维度上的局部特征模式和区域特征分布;

基于所述多模态边关系矩阵中的数据流关联边和开采扰动传播边，对所述多尺度节点特征张量进行时序特征建模与演化分析，得到时间维度上的短期波动特征和长期趋势特征;

基于所述空间维度上的局部特征模式和区域特征分布，以及所述时间维度上的短期波动特征和长期趋势特征，通过跨模态注意力机制进行时空特征交互与多尺度融合，生成统一的所述多层次特征表示。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多层次特征表示、所述数据质量评估矩阵以及所述目标矿山的实时开采状态，确定所述目标矿山的风险识别结果，包括：

对所述多层次特征表示和所述数据质量评估矩阵进行风险传播机理分析与动态演化预测，得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹;

基于所述风险等级分布图、所述风险演化预测轨迹、所述多层次特征表示和所述实时开采状态，结合所述数据质量评估矩阵进行风险识别与置信度评估，得到风险识别结果，所述风险识别结果用于表示冒顶风险、透水风险、瓦斯突出风险和冲击地压风险四种风险类型的识别信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述多层次特征表示和所述数据质量评估矩阵进行风险传播机理分析与动态演化预测，得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹，包括：

基于所述多层次特征表示中的子图级区域特征，提取区域间的空间关联性与风险传播路径，所述传播路径通过分析相邻子图特征的空间连续性和演化同步性来确定;

基于所述多层次特征表示中的图级宏观特征，确定全局风险传播的动力趋势与强度;

基于所述多层次特征表示中的节点级微观特征，初始化所述动态时空图中各节点的风险状态，并利用所述数据质量评估矩阵对节点状态的可信度进行加权修正;

基于所述风险传播路径、全局动力趋势以及加权修正后的节点风险状态，构建风险传播动力学方程，并通过对所述风险传播动力学方程进行数值模拟，得到所述风险等级分布图和风险演化预测轨迹。

10.一种基于矿山数据的风险识别系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于响应于对目标矿山的矿山风险监测指令，获取所述目标矿山的多源异构监测数据，所述多源异构监测数据包括传感器监测数据、地质构造数据、开采工艺数据和环境监测数据;

处理模块，用于对所述多源异构监测数据进行处理，得到所述多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，所述数据质量评估矩阵包括设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数，所述特征增强数据包括时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征;

特征表示确定模块，用于基于所述数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定所述目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，所述多层次特征表示包括节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征;

识别结果确定模块，用于基于所述多层次特征表示、所述数据质量评估矩阵以及所述目标矿山的实时开采状态，确定所述目标矿山的风险识别结果，所述实时开采状态包括采掘工作面位置、推进速度以及设备分布信息。

说明书

技术领域

[0001]本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于矿山数据的风险识别方法和系统。

背景技术

[0002]矿山安全生产监测系统在长期运行中积累了大量多源异构数据，然而，现有风险识别技术在处理这些数据时，往往采用简单的数据拼接或独立分析的方式，无法实现真正意义上的多源数据协同分析。

[0003]由于缺乏有效的数据融合机制，不同类型数据之间的内在关联难以被充分利用。这导致风险识别过程存在明显的局限性，难以从整体上把握矿山复杂环境下的风险态势。

[0004]因此，如何突破多源异构数据之间的协同分析障碍，建立能够充分挖掘不同类型数据内在关联的风险识别方法，从而实现对整个矿山系统的全面风险感知。

发明内容

[0005]本申请实施例提供了一种基于矿山数据的风险识别方法和系统，能够对整个矿山系统的全面风险感知，技术方案如下：

一方面，提供了一种基于矿山数据的风险识别方法，所述方法包括：

响应于对目标矿山的矿山风险监测指令，获取目标矿山的多源异构监测数据，多源异构监测数据包括传感器监测数据、地质构造数据、开采工艺数据和环境监测数据;对多源异构监测数据进行处理，得到多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，数据质量评估矩阵包括设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数，特征增强数据包括时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征;基于数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，多层次特征表示包括节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征;基于多层次特征表示、数据质量评估矩阵以及目标矿山的实时开采状态，确定目标矿山的风险识别结果，实时开采状态包括采掘工作面位置、推进速度以及设备分布信息。

[0006]进一步地，本申请还提出了，对多源异构监测数据进行处理，得到多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，包括：对多源异构监测数据进行质量评估与可信度分析，得到数据质量评估矩阵和可信数据流;基于地质构造数据和开采工艺数据，对可信数据流进行时空对齐与多尺度特征增强，得到标准化数据流和特征增强数据。

[0007]进一步地，本申请还提出了，对多源异构监测数据进行质量评估与可信度分析，得到数据质量评估矩阵和可信数据流，包括：基于传感器监测数据中的设备运行参数，确定各传感器数据的工作状态评分;基于地质构造数据与传感器监测数据的空间相关性，确定空间一致性指标;基于环境监测数据与传感器监测数据的时间序列一致性，确定时间一致性指标;基于工作状态评分、空间一致性指标和时间一致性指标，生成数据质量评估矩阵;基于数据质量评估矩阵，对多源异构监测数据进行筛选与修复，得到可信数据流。

[0008]进一步地，本申请还提出了，基于地质构造数据和开采工艺数据，对可信数据流进行时空对齐与多尺度特征增强，得到标准化数据流和特征增强数据，包括：对可信数据流进行时空对齐处理，得到统一时空基准下的数据序列;从统一时空基准下的数据序列中提取时域统计特征以及频域能量特征，得到时域特征分量以及频域特征分量;基于地质构造数据和开采工艺数据，确定时空关联特征分量，时空关联特征分量用于表示监测数据点之间基于地质构造关系和开采工艺动态的时空相互作用强度，通过空间衰减模型和时序影响因子来量化地质构造对监测点的空间约束作用以及开采工艺对监测点状态的时序影响，空间衰减模型为指数衰减模型或高斯模型，时序影响因子是基于历史开采工艺数据确定的;融合时域特征分量、频域特征分量和时空关联特征分量，得到特征增强数据;基于特征增强数据，对可信数据流进行标准化处理，得到标准化数据流。

[0009]进一步地，本申请还提出了，基于数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，包括：基于数据质量评估矩阵和特征增强数据，构建目标矿山的动态时空图的多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵，多模态边关系矩阵包括空间拓扑关系、地质构造关联、应力场耦合关系、开采扰动传播和数据流相关性五种边类型;对多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵进行时空特征提取与跨模态融合，得到多层次特征表示，节点级微观特征用于表示动态时空图中单个节点的特征信息，子图级区域特征用于表示动态时空图中相邻节点组成的子区域特征信息，图级宏观特征用于表示动态时空图的整体特征信息。

[0010]进一步地，本申请还提出了，基于数据质量评估矩阵和特征增强数据，构建目标矿山的动态时空图的多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵，包括：基于特征增强数据构建初始节点特征，其中每个初始节点特征向量通过融合对应位置的时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征形成;基于数据质量评估矩阵对初始节点特征进行可靠性加权处理，得到加权节点特征;对加权节点特征进行多尺度特征提取，得到多尺度节点特征张量，节点级特征直接采用加权节点特征，区域级特征通过对相邻节点特征的聚合计算得到，全局级特征通过全图特征的统计分析得到;基于特征增强数据中的时空关联特征分量，构建多模态边关系矩阵。

[0011]进一步地，本申请还提出了，对多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵进行时空特征提取与跨模态融合，得到多层次特征表示，包括：基于多模态边关系矩阵中的空间拓扑关系和地质构造关联边，对多尺度节点特征张量进行空间特征传播与聚合，得到空间维度上的局部特征模式和区域特征分布;基于多模态边关系矩阵中的数据流关联边和开采扰动传播边，对多尺度节点特征张量进行时序特征建模与演化分析，得到时间维度上的短期波动特征和长期趋势特征;基于空间维度上的局部特征模式和区域特征分布，以及时间维度上的短期波动特征和长期趋势特征，通过跨模态注意力机制进行时空特征交互与多尺度融合，生成统一的多层次特征表示。

[0012]进一步地，本申请还提出了，基于多层次特征表示、数据质量评估矩阵以及目标矿山的实时开采状态，确定目标矿山的风险识别结果，包括：对多层次特征表示和数据质量评估矩阵进行风险传播机理分析与动态演化预测，得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹;基于风险等级分布图、风险演化预测轨迹、多层次特征表示和实时开采状态，结合数据质量评估矩阵进行风险识别与置信度评估，得到风险识别结果，风险识别结果用于表示冒顶风险、透水风险、瓦斯突出风险和冲击地压风险四种风险类型的识别信息。

[0013]进一步地，本申请还提出了，对多层次特征表示和数据质量评估矩阵进行风险传播机理分析与动态演化预测，得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹，包括：基于多层次特征表示中的子图级区域特征，提取区域间的空间关联性与风险传播路径，传播路径通过分析相邻子图特征的空间连续性和演化同步性来确定;基于多层次特征表示中的图级宏观特征，确定全局风险传播的动力趋势与强度;基于多层次特征表示中的节点级微观特征，初始化动态时空图中各节点的风险状态，并利用数据质量评估矩阵对节点状态的可信度进行加权修正;基于风险传播路径、全局动力趋势以及加权修正后的节点风险状态，构建风险传播动力学方程，并通过对风险传播动力学方程进行数值模拟，得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹。

[0014]进一步地，本申请还提出了，基于风险等级分布图、风险演化预测轨迹、多层次特征表示和实时开采状态，结合数据质量评估矩阵进行风险识别与置信度评估，得到风险识别结果，包括：基于风险等级分布图和风险演化预测轨迹，生成初步风险分类与等级划分;基于多层次特征表示中的节点级微观特征，对初步风险分类进行局部特征验证，得到验证后的风险类型集合;基于验证后的风险类型集合和子图级区域特征，进行风险影响范围模拟，得到初步风险影响边界;基于实时开采状态，对初步风险影响边界进行动态修正，得到与当前开采活动相匹配的目标风险影响范围;基于数据质量评估矩阵，分别计算验证后的风险类型集合和目标风险影响范围的可信度评分;基于验证后的风险类型集合、目标风险影响范围及对应的可信度评分，生成风险识别结果，风险识别结果包括风险类型集合中各个候选风险类型的概率。

[0015]由上可知，本申请提供的一种基于矿山数据的风险识别方法及系统，通过构建动态时空图的多层次特征表示，结合实时开采状态与数据质量评估机制，实现了多源异构数据的深度融合与动态风险演化分析，具有提高矿山风险识别性、增强多源数据协同分析能力、实现动态风险演化预测的技术效果。

[0016]一方面，提供了一种基于矿山数据的风险识别系统，所述系统包括：

多源异构监测数据，所述多源异构监测数据包括传感器监测数据、地质构造数据、开采工艺数据和环境监测数据;

处理模块，用于对所述多源异构监测数据进行处理，得到所述多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，所述数据质量评估矩阵包括设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数，所述特征增强数据包括时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征;

特征表示确定模块，用于基于所述数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定所述目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，所述多层次特征表示包括节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征;

识别结果确定模块，用于基于所述多层次特征表示、所述数据质量评估矩阵以及所述目标矿山的实时开采状态，确定所述目标矿山的风险识别结果，所述实时开采状态包括采掘工作面位置、推进速度以及设备分布信息。

[0017]一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述基于矿山数据的风险识别方法。

[0018]一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现所述基于矿山数据的风险识别方法。

[0019]一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括程序代码，该程序代码存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该程序代码，处理器执行该程序代码，使得该计算机设备执行上述基于矿山数据的风险识别方法。

附图说明

[0020]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0021]图1是本申请实施例提供的一种基于矿山数据的风险识别方法的实施环境的示意图;

图2是本申请实施例提供的一种基于矿山数据的风险识别方法的流程图;

图3是本申请实施例提供的一种基于矿山数据的风险识别方法的局部流程图;

图4是本申请实施例提供的另一种基于矿山数据的风险识别方法的局部流程图;

图5是本申请实施例提供的又一种基于矿山数据的风险识别方法的局部流程图;

图6是本申请实施例提供的一种基于矿山数据的风险识别系统的结构示意图;

图7是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

[0022]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式做进一步详细描述。

[0023]本申请中术语“第一”“第二”等字样用于对作用和功能基本相同的相同项或相似项进行区分，应理解，“第一”、“第二”、“第n”之间不具有逻辑或时序上的依赖关系，也不对数量和执行顺序进行限定。

[0024]人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得较佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

[0025]机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识子模型使之不断改善自身的性能。

[0026]目标矿山：指作为风险识别具体应用对象的矿山生产区域，包括其地下巷道、采场、工作面及相关设施构成的完整开采系统。

[0027]传感器监测数据：通过布设在矿山范围内的传感设备采集的物理量监测数据，包括应力、位移、瓦斯浓度、微震事件、设备振动等实时或准实时测量值。

[0028]地质构造数据：描述矿山地质条件的结构化数据，包括断层分布、岩层产状、裂隙发育程度、岩体强度参数等地质特征信息。

[0029]开采工艺数据：记录矿山开采过程的技术参数，包括采煤机运行轨迹、支护设备工作状态、爆破作业参数、运输系统运行状态等生产工艺信息。

[0030]环境监测数据：反映矿山环境状态的监测数据，包括风速、温度、湿度、气体成分、粉尘浓度等环境参数测量值。

[0031]数据质量评估矩阵：用于量化评估数据质量的二维矩阵结构，其行代表不同数据源，列代表设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个质量评估维度。

[0032]标准化数据流：经过格式统一、量纲归一和异常处理后的标准化数据序列，具有统一的采样频率和数据处理标准。

[0033]特征增强数据：通过多尺度特征提取和融合处理得到的增强型特征表示，包含时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征三类特征分量。

[0034]设备运行状态：表征监测设备工作状态的评估指标，包括设备在线率、信号强度、自检状态等运行参数的综合评价结果。

[0035]时空一致性：评估多源数据在时间和空间维度上协调程度的指标，反映不同数据源之间的时空对齐精度和逻辑一致性。

[0036]数据完备性：量化数据集完整程度的评估指标，通过计算有效数据点数与理论应有点数的比例来评估数据缺失情况。

[0037]异常波动：表征数据序列中异常变化程度的指标，通过统计分析方法识别和量化数据中的离群点和异常模式。

[0038]时域统计特征：从时间维度提取的数据统计特征，包括均值、方差、峰值因子、波形因子等时域统计量。

[0039]频域能量特征：通过频域分析得到的能量分布特征，包括各频段能量占比、主频特征、频谱熵等频域统计量。

[0040]时空关联特征：同时考虑空间和时间维度的关联特征，反映数据点在时空坐标系中的相互作用关系和演化规律。

[0041]动态时空图：用于表征矿山系统时空演化关系的图结构，其中节点代表空间位置，边代表时空关联关系，图拓扑随时间动态更新。

[0042]子图级区域特征：描述动态时空图中局部区域统计特性的特征表示，通过对区域内节点特征的聚合计算得到。

[0043]图级宏观特征：描述动态时空图整体统计特性的特征表示，通过对全图节点和边关系的综合分析得到。

[0044]采掘工作面位置：开采作业面的空间坐标信息，包括工作面走向、倾角、推进位置等空间参数。

[0045]推进速度：采掘工作面单位时间内的推进距离，反映开采作业的进度强度。

[0046]设备分布信息：矿山设备在井下的空间布置情况，包括设备类型、位置坐标、工作状态等分布参数。

[0047]设备运行参数：监测设备工作时的技术参数，包括采样频率、量程范围、精度等级等设备性能指标。

[0048]工作状态评分：对传感器设备工作状态的量化评估得分，基于设备运行参数与标准参数的偏离程度计算得到。

[0049]空间相关性：不同空间位置监测数据之间的统计关联程度，通过空间统计方法量化计算。

[0050]空间一致性指标：评估多源数据在空间分布上一致程度的量化指标，反映空间关联关系的可靠性。

[0051]时间一致性指标：评估多源数据在时间序列上同步程度的量化指标，反映时间关联关系的性。

[0052]时空对齐处理：将多源数据统一到相同时空基准的数据预处理过程，包括时间同步、空间配准等处理步骤。

[0053]时空关联特征分量：时空关联特征的具体组成要素，通过空间衰减模型和时序影响因子计算得到的关联强度值。

[0054]空间衰减模型：描述空间关联强度随距离增加而衰减的数学模型，采用指数衰减或高斯衰减函数形式。

[0055]时序影响因子：量化开采工艺对监测数据时序变化影响程度的参数，基于历史工艺数据统计分析得到。

[0056]标准化处理：将数据转换为统一标准和尺度的数据处理方法，包括归一化、标准化等数据变换操作。

[0057]空间拓扑关系：描述空间位置之间邻接、连通等拓扑联系的关系定义。

[0058]地质构造关联：基于地质构造特征建立的关联关系，反映地质条件对监测数据的影响路径。

[0059]应力场耦合关系：描述应力分布与监测数据之间相互作用的关系定义。

[0060]开采扰动传播：表征开采活动产生的扰动在岩体中传播路径和影响范围的关系定义。

[0061]数据流相关性：不同数据流之间在时序上的统计相关性，反映数据变化的同步性和关联性。

[0062]跨模态融合：将不同来源、不同性质的特征数据进行统一融合的处理方法。

[0063]空间特征传播与聚合：在图结构上进行特征信息传递和局部特征汇聚的计算过程。

[0064]局部特征模式：描述小范围区域内特征分布规律的模式识别结果。

[0065]区域特征分布：描述较大范围内特征空间分布规律的统计特征。

[0066]时序特征建模：对时间序列数据进行特征提取和模式识别的建模过程。

[0067]演化分析：对系统状态随时间变化规律的分析方法。

[0068]短期波动特征：表征数据短期变化规律的时频特征。

[0069]长期趋势特征：表征数据长期变化方向的趋势性特征。

[0070]风险传播机理分析：研究风险在时空维度上传播规律的分析方法。

[0071]动态演化预测：对系统未来状态变化趋势的预测分析。

[0072]空间关联性：空间位置上监测数据之间的统计相关性。

[0073]风险传播路径：风险在矿山系统中传播的可能路径和影响范围。

[0074]空间连续性：相邻空间位置之间特征的平滑过渡特性。

[0075]演化同步性：不同位置数据变化在时间上的协调一致性。

[0076]动力趋势与强度：系统状态变化的动力特性和变化强度描述。

[0077]风险传播动力学方程：描述风险传播过程的数学方程模型。

[0078]初步风险分类：基于简单规则或阈值进行的初始风险类型识别。

[0079]等级划分：根据风险程度进行的等级分类。

[0080]局部特征验证：利用局部特征对初步识别结果进行验证的过程。

[0081]风险影响范围模拟：通过计算模拟确定风险可能影响的空间范围。

[0082]动态修正：根据实时数据对已有结果进行动态调整和优化的过程。

[0083]图1是本申请实施例提供的一种基于矿山数据的风险识别方法的实施环境示意图，参见图1，该实施环境中可以包括节点110和服务器140。

[0084]节点110通过无线网络或有线网络与服务器140相连。节点110部署在目标矿山周围，相当于一个边缘设备。节点110安装和运行有支持基于矿山数据的风险识别的应用程序。

[0085]服务器140是独立的物理服务器，或者是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，或者是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、分发网络(Content Delivery Network，CDN)以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。服务器140能够为节点110上运行的应用程序提供后台服务。在本申请实施例中，由于涉及较多且复杂的运算过程，节点110的算力可能不够，此时需要服务器140来进行相应的运算过程。另外，矿山安全的重要性很高，识别难度也很大，此时才会涉及上述复杂的运算过程。

[0086]在相关技术中，矿山安全生产监测系统长期积累了大量多源异构数据，但传统风险识别技术仅采用数据拼接或独立分析方式，无法实现多源数据协同分析。由于缺乏有效的数据融合机制，不同类型数据间的内在关联难以被挖掘，导致风险识别存在明显局限性。例如在采掘工作面推进过程中，传感器监测数据与地质构造数据的时空关联未被有效利用，难以预测冲击地压风险。

[0087]为了解决上述问题，首先观察到现有方法在处理多源数据时存在孤立分析缺陷，无法建立跨数据类型的关联模型。进一步分析发现，矿山风险传播具有时空动态特性，但传统静态分析模型无法适应开采工艺的动态变化。基于此，尝试构建动态时空图结构来统一表征多源数据的时空关联，并引入数据质量评估机制解决异构数据可信度差异问题。最终形成通过多层次特征建模融合静态数据与动态开采状态的技术路线。

[0088]因此，本申请提出了下述技术方案，参见图2以执行主体为服务器为例，包括下述步骤：

201、响应于对目标矿山的矿山风险监测指令，获取目标矿山的多源异构监测数据;

202、对多源异构监测数据进行处理，得到多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据;

203、基于数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定目标矿山的动态时空图的多层次特征表示;

204、基于多层次特征表示、数据质量评估矩阵以及目标矿山的实时开采状态，确定目标矿山的风险识别结果。

[0089]其中，多源异构监测数据包括传感器监测数据、地质构造数据、开采工艺数据和环境监测数据，数据质量评估矩阵包括设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数，特征增强数据包括时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征，多层次特征表示包括节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征，实时开采状态包括采掘工作面位置、推进速度以及设备分布信息。多源异构监测数据是指通过不同采集设备和数据源获取的矿山运行数据，具体可以采用传感器网络采集设备运行参数、三维地质建模系统获取构造数据、采矿设备监控系统记录工艺参数、环境监测站采集气象数据来实现，覆盖了矿山物理环境与生产活动的全要素信息。数据质量评估矩阵是指对原始数据可信度的量化评价体系，具体可以通过设备运行状态评分、时空一致性检验、缺失数据比例计算、异常波动检测四个维度构建，用于筛选高可信数据并修正低质量数据。特征增强数据是指通过特征工程提取的深度关联特征，具体可以采用时域均值方差计算、频域小波变换、时空关联度建模方法生成，将异构数据的隐含关联转化为可计算特征。动态时空图是指表征矿山系统时空动态关系的图结构，具体可以通过定义监测点为节点、时空关联为边的方式构建，支持动态更新节点特征和边权重。多层次特征表示是指从不同尺度描述风险特征的数据结构，具体可以通过图神经网络提取节点级局部特征、子图级区域特征和图级全局特征实现，形成多维度风险分析框架。实时开采状态是指反映当前采矿作业动态的参数集合，具体可以采用工作面定位系统、设备运行日志、生产调度系统实时获取，用于动态修正风险传播模型。

[0090]具体来说，当接收到风险监测指令后，首先整合来自不同系统的四类监测数据。通过设备运行状态评分筛选有效传感器数据，结合地质构造空间分布进行时空对齐，消除不同数据源的时间戳偏差和空间基准差异。对标准化后的数据流进行时域统计和频域变换，提取表征设备状态波动和地质应力变化的特征分量。基于开采工艺参数构建时空关联模型，量化采掘活动对周边区域的影响强度。将处理后的特征数据映射为动态时空图的节点属性和边权重，通过图卷积网络分别提取表征单个监测点状态的节点级特征、反映区域关联的子图级特征以及描述整体风险态势的图级特征。最后结合工作面推进速度和设备分布信息，动态调整风险传播模型的参数，输出与当前开采活动匹配的风险识别结果。

[0091]与相关技术相比，传统方法采用单一数据源分析或简单数据叠加，无法建立跨数据类型的关联模型。而本方案通过构建动态时空图结构，实现了多源数据的统一表征与协同分析。相关技术缺乏对数据质量的系统评估，本方案通过四维质量评估矩阵实现了数据可信度量化控制。相较于传统静态风险模型，本方案通过融合实时开采状态参数，使风险识别结果能够动态适应采矿作业变化。

[0092]通过上述技术方案，本申请实现了多源异构监测数据的有效融合与协同分析，一定程度上解决了传统方法中数据孤岛问题。通过动态时空图的多层次特征建模，捕捉了矿山风险的时空传播规律。结合实时开采状态的动态修正机制，提升了风险识别结果对复杂采矿环境的适应性。数据质量评估矩阵的应用一定程度上降低了低质量数据对分析结果的影响，提高了风险预警的可靠性。

[0093]本申请进一步提出了下述技术方案，参见图3，以执行主体为服务器为例，包括下述步骤。

[0094]301、对多源异构监测数据进行质量评估与可信度分析，得到数据质量评估矩阵和可信数据流;

302、基于地质构造数据和开采工艺数据，对可信数据流进行时空对齐与多尺度特征增强，得到标准化数据流和特征增强数据。

[0095]其中，质量评估与可信度分析是指通过设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度对数据进行可靠性评价，具体可以采用传感器工作状态评分、空间相关性分析、时间序列一致性检测以及缺失数据插补方法来实现，用于筛选出高可信度的数据流。其中，时空对齐是指将不同来源的数据统一到相同的时空基准下，具体可以采用空间插值算法和时间序列重采样方法来实现，用于消除不同监测设备在空间位置和时间采样频率上的差异。其中，多尺度特征增强是指从时域、频域及时空关联性三个维度提取数据特征，具体可以采用时域统计量计算、快速傅里叶变换以及基于地质构造的空间衰减模型来实现，用于增强数据间的关联特性表达。

[0096]具体来说，首先通过设备运行参数计算传感器的工作状态评分，结合地质构造数据与环境监测数据生成空间一致性指标和时间一致性指标，形成数据质量评估矩阵。基于该矩阵对原始数据进行筛选与修复，得到可信数据流。随后，利用地质构造数据中的断层分布信息和开采工艺数据中的采掘进度信息，对可信数据流进行空间插值处理和时间序列对齐，生成统一时空基准下的标准化数据流。进一步地，通过时域统计特征提取、频域能量分析以及基于空间衰减模型的关联特征计算，融合形成包含多维度信息的特征增强数据。例如，空间衰减模型可采用指数衰减函数量化地质构造对监测点的约束强度，时序影响因子可通过历史开采工艺参数动态调整。

[0097]与相关技术相比，现有方法通常仅对单一数据源进行质量评估，未考虑多源数据间的时空关联性，导致数据融合效果受限。而本方案通过引入地质构造和开采工艺数据指导时空对齐，结合多尺度特征增强方法，一定程度上解决了多源数据协同分析中的基准不一致和特征表达不充分问题。

[0098]通过上述技术方案，本申请能够筛选出高可信度的数据流并消除时空基准差异，形成标准化数据输入;同时通过多维度特征增强充分挖掘数据间的时空关联特性，为后续风险识别模型提供高质量的特征表达基础，从而提升矿山复杂环境下风险态势感知的特性。

[0099]本申请进一步提出了对多源异构监测数据进行质量评估与可信度分析，得到数据质量评估矩阵和可信数据流，包括基于传感器监测数据中的设备运行参数确定各传感器数据的工作状态评分，基于地质构造数据与传感器监测数据的空间相关性确定空间一致性指标，基于环境监测数据与传感器监测数据的时间序列一致性确定时间一致性指标，基于工作状态评分、空间一致性指标和时间一致性指标生成数据质量评估矩阵，基于数据质量评估矩阵对多源异构监测数据进行筛选与修复得到可信数据流。

[0100]其中，工作状态评分是指通过分析传感器设备的电压、信号强度、采样频率等运行参数计算得出的设备可靠性指标，具体可以采用加权评分模型来实现，通过将不同参数映射为标准化评分后加权求和，用于反映传感器硬件的工作状态是否正常。空间一致性指标是指通过计算传感器监测数据与地质构造数据在空间分布上的匹配程度得出的量化值，具体可以采用空间插值算法与地质构造模型进行对比分析，用于识别因地质条件变化导致的数据偏差。时间一致性指标是指通过对比环境监测数据与传感器数据在时序上的关联性得出的同步性度量，具体可以采用动态时间规整算法计算时间序列的相似度，用于捕捉数据采集时序错位问题。数据质量评估矩阵是指由工作状态评分、空间一致性指标和时间一致性指标构成的多维度评估表格，具体可以采用矩阵数据结构进行存储，用于综合反映不同数据源的质量水平。可信数据流是指经过筛选修复后保留的有效数据集合，具体可以采用阈值过滤与插值补全相结合的方法生成，用于保证后续分析数据的可靠性。

[0101]具体来说，在质量评估过程中，首先通过传感器设备运行参数计算工作状态评分，例如当电压低于阈值时降低评分权重，当信号强度异常波动时触发降分机制，从而直接反映硬件状态对数据质量的影响。接着将地质构造数据与传感器监测数据进行空间叠加分析，例如通过克里金插值生成地质应力场模型后，计算传感器数据与模型预测值的空间相关系数，量化数据在空间维度上的合理性。同时将环境监测数据与传感器数据进行时序对齐，例如采用滑动窗口计算两者在相同时间段的趋势相似度，识别因采集延迟导致的时间错位问题。将上述三个维度的评估结果整合为数据质量评估矩阵，例如通过归一化处理后生成三维评分向量，形成对每个数据点的综合质量评价。基于该矩阵对原始数据进行筛选，例如剔除评分低于预设阈值的异常数据点，同时对缺失数据进行基于时空关联性的插值修复，最终生成具有时空一致性的可信数据流。

[0102]与相关技术相比，传统方法通常仅关注单一维度的数据质量评估，例如仅通过设备状态判断数据有效性，或仅进行简单的时间序列校验。而本方案创新性地融合了设备运行状态、空间地质关联、时序环境关联三个维度的评估指标，构建了覆盖数据采集端到应用端的全链路质量评估体系。例如相关技术中未考虑地质构造对传感器数据的空间约束作用，导致在断层区域的数据异常难以被有效识别，而本方案通过空间一致性指标量化了地质条件与监测数据的匹配程度，提升了复杂地质环境下数据质量评估的性。此外，传统数据修复方法多采用单一插值算法，而本方案结合数据质量评估矩阵中的多维信息，动态选择最优修复策略，例如对空间一致性高的区域采用空间插值，对时间一致性高的时段采用时序预测补全。

[0103]通过上述技术方案，本申请一定程度上解决了多源数据协同分析中因可靠性不足导致的关联性挖掘障碍问题。通过多维质量评估体系精准识别设备故障、空间错位、时序偏差等数据质量问题，结合动态筛选与修复机制生成高可信数据流，为后续时空对齐与特征增强提供了可靠的数据基础。例如在存在设备老化的传感器节点区域，通过降低其数据权重并补充相邻节点数据，维持了数据流的完整性;在地质构造复杂区域，通过空间一致性分析修正了因岩层断裂带导致的监测数据异常值;在环境参数突变时段，通过时间一致性校验避免了因采集延迟引发的数据矛盾。这些技术效果共同保障了多源异构数据在时空维度上的内在一致性，提升了风险识别模型对复杂矿山环境的适应能力。

[0104]本申请进一步提出了基于地质构造数据和开采工艺数据对可信数据流进行时空对齐与多尺度特征增强的方法，包括对可信数据流进行时空对齐处理得到统一时空基准下的数据序列，从数据序列中提取时域统计特征和频域能量特征，基于地质构造数据和开采工艺数据确定时空关联特征分量，融合时域特征分量、频域特征分量和时空关联特征分量得到特征增强数据，基于特征增强数据对可信数据流进行标准化处理得到标准化数据流。

[0105]其中，时空对齐处理是指将不同来源的可信数据映射到统一时空坐标系的过程，具体可以采用时空插值算法或坐标转换矩阵来实现，用于消除传感器数据与地质构造数据之间的空间基准差异。时域统计特征是指从时间序列数据中提取的均值、方差、峰度指标，具体可以采用滑动窗口统计方法来实现，用于表征监测数据的波动特性。频域能量特征是指通过傅里叶变换提取的频段能量分布特征，具体可以采用小波包分解方法来实现，用于揭示监测信号的周期性变化规律。时空关联特征分量是指通过空间衰减模型和时序影响因子构建的特征向量，具体可以采用地质构造空间约束矩阵与开采工艺影响系数的组合计算来实现，用于量化地质断层带对监测点的空间作用强度以及开采推进速度对监测状态的动态影响。

[0106]具体来说，时空对齐处理首先建立包含地理坐标系的统一时空基准，将不同采集频率的传感器数据通过线性插值方法对齐到相同时间戳，同时将地质构造数据转换为三维网格坐标系。时域统计特征的提取采用滑动时间窗口计算每个监测点的均值、方差及峰度指标，例如对于微震监测数据，窗口长度可以设置为十分钟以捕捉岩体应力变化的短期特征。频域能量特征的提取通过快速傅里叶变换将时域信号分解为多个频段，计算各频段的能量占比，例如将0-10Hz频段能量作为低频振动的特征指标。时空关联特征分量的构建包括两个核心部分：基于高斯衰减模型计算地质构造对监测点的空间影响权重，其中衰减系数根据断层带距离监测点的位置关系确定;基于历史开采记录建立时序影响因子矩阵，反映不同开采阶段工艺参数对监测点状态的累积效应。特征融合过程采用特征级联与归一化处理，将时域特征向量、频域特征向量和时空关联特征向量拼接后通过批量归一化处理，形成具有统一尺度的特征增强数据。标准化处理阶段根据特征增强数据中提取的统计特性，对原始可信数据流进行Z-score标准化，消除不同监测参数的量纲差异。

[0107]与相关技术相比，现有方法通常采用固定空间网格进行数据对齐，无法适应矿山开采过程中动态变化的监测点分布，且对地质构造与开采工艺的关联性分析多停留在静态层面。本方案通过引入动态时空基准转换机制，能够自动适配开采推进过程中的空间坐标变化，同时构建的时空关联特征分量有效整合了地质构造的空间约束作用和开采工艺的动态影响，例如采用指数衰减模型刻画断层带对周边区域监测数据的梯度影响，相比传统固定影响半径的方法更符合实际地质力学规律。此外，基于历史工艺数据构建的时序影响因子矩阵，能够动态反映不同开采阶段工艺参数对监测数据的影响权重，相比相关技术中采用的静态权重分配方式提升了特征表征的时效性。

[0108]通过上述技术方案，本申请一定程度上解决了多源数据时空基准不一致导致的协同分析难题，通过构建包含地质构造空间约束和开采工艺动态影响的时空关联特征，提升了监测数据与矿山实际工况的关联性。该方案不仅实现了多源异构数据的时空一致性处理，更重要的是通过量化地质构造与开采工艺的动态耦合作用，使得后续风险识别模型能够捕捉岩体应力变化与开采活动之间的因果关系，为精准识别冒顶、透水等矿山风险提供了可靠的数据基础。

[0109]本申请进一步提出了下述技术方案，参见图4，以执行主体为服务器为例，包括下述步骤。

[0110]401、基于数据质量评估矩阵和特征增强数据构建目标矿山的动态时空图的多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵;

402、对多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵进行时空特征提取与跨模态融合得到多层次特征表示。

[0111]其中，多模态边关系矩阵包括空间拓扑关系、地质构造关联、应力场耦合关系、开采扰动传播和数据流相关性五种边类型，多模态边关系矩阵是指包含五种边类型的异构图结构关系矩阵，具体可以采用空间邻近度计算、地质构造相似性度量、应力场耦合系数建模、开采扰动传播路径追踪以及数据流相关性分析来实现，用于从不同维度描述矿山监测节点之间的相互作用关系。其中，多尺度节点特征张量是指融合节点级、区域级和全局级特征的多维数据表示，具体可以通过加权节点特征提取、相邻节点特征聚合以及全图特征统计分析来实现，用于捕捉从微观到宏观不同层次的风险特征，节点级微观特征用于表示动态时空图中单个节点的特征信息，子图级区域特征用于表示动态时空图中相邻节点组成的子区域特征信息，图级宏观特征用于表示动态时空图的整体特征信息。其中，时空特征提取与跨模态融合是指对空间维度的局部特征模式和时间维度的演化趋势进行交互建模，具体可以采用图卷积网络提取空间特征、时序注意力机制捕捉动态变化，并通过跨模态注意力权重分配实现特征融合，用于生成统一的多层次风险表征。

[0112]具体来说，在构建动态时空图时，首先基于特征增强数据生成初始节点特征向量，融合时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征。随后通过数据质量评估矩阵对节点特征进行可靠性加权，例如将设备运行状态评分作为权重系数，抑制低质量数据对特征构建的干扰。接着采用多尺度特征提取方法，对加权后的节点特征进行局部聚合和全局统计，形成涵盖节点、区域及全局层级的特征张量。同时，基于地质构造关联和开采扰动传播路径构建多模态边关系矩阵，例如采用高斯模型量化地质构造对监测点的空间约束强度，或基于历史开采数据计算时序影响因子。最后通过时空特征提取模块对节点特征和边关系进行联合建模，利用跨模态注意力机制融合空间传播特征与时间演化特征，生成包含微观节点状态、区域风险分布及全局趋势的多层次特征表示。

[0113]与相关技术相比，传统方法通常仅采用单一空间拓扑关系构建矿山监测网络，无法反映地质构造关联、应力场耦合等物理机理对风险传播的影响。例如，相关技术中边关系仅依赖传感器位置的空间邻近性，忽略了开采工艺动态变化引发的扰动传播路径。本方案通过引入五种边类型，能够同时建模矿山物理空间结构、地质力学关系及开采动态影响，例如通过应力场耦合关系边捕捉岩层应力变化对相邻区域的连锁效应，或通过数据流相关性边识别跨传感器数据的内在关联。此外，现有方法通常采用单一尺度特征分析，难以区分局部异常与全局趋势，而本方案通过多尺度节点特征张量实现了从微观到宏观的特征分层表达，例如节点级特征保留传感器细粒度波动信息，区域级特征反映局部岩层稳定性变化，图级特征刻画整体风险传播趋势。

[0114]通过上述技术方案，本申请一定程度上解决了传统方法无法有效融合多源数据时空关联特征与质量评估参数的问题，实现了矿山风险在微观节点、区域子图及宏观图结构中的多尺度特征捕捉。具体而言，通过多模态边关系矩阵建模地质构造关联与开采扰动传播路径，能够识别风险在物理空间和开采动态中的传播机制;通过可靠性加权处理和多尺度特征提取，能够抑制低质量数据干扰并分层表达风险特征;通过时空特征融合机制，能够同时捕捉空间局部异常模式和时间演化趋势，为风险识别提供多维度的特征支撑。例如，在冒顶风险识别场景中，节点级特征可检测局部岩层位移异常，子图级特征可分析相邻区域应力集中现象，图级特征可评估整体稳定性趋势，从而提升风险识别的全面性和性。

[0115]本申请进一步提出了基于特征增强数据构建初始节点特征，其中每个初始节点特征向量通过融合对应位置的时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征形成;基于数据质量评估矩阵对初始节点特征进行可靠性加权处理，得到加权节点特征;对加权节点特征进行多尺度特征提取，得到多尺度节点特征张量，节点级特征直接采用加权节点特征，区域级特征通过对相邻节点特征的聚合计算得到，全局级特征通过全图特征的统计分析得到;基于特征增强数据中的时空关联特征分量，构建多模态边关系矩阵。

[0116]其中，时域统计特征是指从时间序列数据中提取的均值、方差、极值特征，具体可以采用滑动窗口统计方法实现，用于捕捉监测数据的短期波动规律。频域能量特征是指通过傅里叶变换提取的频谱能量分布特征，具体可以采用快速傅里叶变换算法实现，用于表征监测数据的周期性变化模式。时空关联特征分量是指反映监测点之间地质构造关联和开采扰动传播强度的量化指标，具体可采用空间衰减模型结合时序影响因子计算实现，用于建模跨区域动态关联关系。可靠性加权处理是指根据数据质量评估矩阵中的设备运行状态、时空一致性参数生成特征权重系数，具体可采用线性加权或熵权法实现，用于抑制低质量数据对特征表达的干扰。多模态边关系矩阵是指包含地质构造关联、开采扰动传播等多种边类型的动态关系网络，具体可采用邻接矩阵与张量分解方法构建，用于表征复杂时空相互作用模式。

[0117]具体来说，初始节点特征通过融合时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征，一定程度上解决了单一特征维度表征能力不足的问题。例如，时域特征捕捉设备振动数据的突发异常，频域特征识别周期性应力变化，时空关联特征反映断层带对监测点的影响强度。可靠性加权处理将设备运行状态评分与时空一致性指标转化为特征权重，例如传感器故障时降低其数据权重，避免异常值干扰模型训练。多尺度特征提取采用节点级保留原始特征细节、区域级聚合相邻节点均值、全局级计算方差统计量，形成从微观到宏观的特征表达层次。多模态边关系矩阵通过地质构造关联边反映断层空间约束，开采扰动传播边模拟爆破作业的连锁效应，例如采用高斯模型量化断层影响范围，用时序因子刻画开采推进对周边区域的动态影响。

[0118]与相关技术相比，传统方法仅采用传感器数据的时域特征进行节点建模，未融合频域能量特征及地质开采关联特征，导致特征信息缺失。相关技术中节点加权多基于单一质量指标，而本方案综合设备状态、时空一致性多维参数进行动态权重分配。现有边关系构建局限于物理空间拓扑，而本方案引入地质构造关联和开采扰动传播等多模态边类型，更精确反映矿山动态风险传播路径。例如，现有方法无法表征断层带对非相邻区域的影响，而本方案通过空间衰减模型建立跨区域关联边，有效捕捉地质构造的隐性风险传导。

[0119]通过上述技术方案，本申请实现了多源监测数据的深度特征融合与动态时空关联建模，一定程度上解决了矿山风险识别中特征表达片面性和关联关系建模粗糙的问题。时域与频域特征的互补融合增强了节点状态的全面表征能力，可靠性加权机制降低了数据噪声对模型训练的负面影响，多尺度特征提取实现了从局部细节到全局态势的分层表达，多模态边关系构建突破了单一空间拓扑的限制，刻画了地质构造与开采活动引发的复杂相互作用关系。例如，在冒顶风险识别场景中，该方法能同时捕捉支护设备振动异常、顶板应力频域能量突变及邻近区域开采扰动传播特征，提升风险预警的性与时效性。

[0120]本申请进一步提出了对多尺度节点特征张量和多模态边关系矩阵进行时空特征提取与跨模态融合，得到多层次特征表示，包括基于多模态边关系矩阵中的空间拓扑关系和地质构造关联边对多尺度节点特征张量进行空间特征传播与聚合，得到空间维度上的局部特征模式和区域特征分布;基于多模态边关系矩阵中的数据流关联边和开采扰动传播边对多尺度节点特征张量进行时序特征建模与演化分析，得到时间维度上的短期波动特征和长期趋势特征;基于空间维度上的局部特征模式和区域特征分布以及时间维度上的短期波动特征和长期趋势特征，通过跨模态注意力机制进行时空特征交互与多尺度融合，生成统一的多层次特征表示。

[0121]其中，多模态边关系矩阵是指包含空间拓扑关系、地质构造关联、开采扰动传播和数据流相关性四种边类型的动态关系网络，具体可以采用图卷积网络中的邻接矩阵扩展形式来实现，通过不同边类型分别建模地质构造约束、开采工艺影响和数据流关联的相互作用。多尺度节点特征张量是指融合节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征的多层次数据表示，具体可以通过图池化操作和特征金字塔结构来实现，用于捕捉不同空间尺度下的风险特征模式。跨模态注意力机制是指对时空特征进行动态权重分配的融合方法，具体可以采用多头自注意力机制结合时空位置编码来实现，通过计算不同时空维度特征的关联度实现自适应融合。

[0122]具体来说，在空间维度处理阶段，空间拓扑关系边用于构建节点间的物理连接关系，地质构造关联边则基于岩层走向和断层分布建立地质约束关系，通过图卷积操作将节点特征沿这两种边类型进行传播，形成反映局部应力集中和区域构造稳定性的特征分布。在时间维度处理阶段，数据流关联边用于建模传感器数据的时间相关性，开采扰动传播边用于表征开采活动对周边区域的动态影响，通过时序图神经网络提取短期数据波动中的异常信号，并结合长短期记忆网络捕捉开采推进形成的长期趋势变化。时空交互阶段采用跨模态注意力机制，将空间维度的区域特征分布与时间维度的趋势特征进行关联计算，生成融合时空动态性的节点嵌入向量，最终形成包含微观异常、区域传播路径和全局演化趋势的多层次特征表示。

[0123]与相关技术相比，传统方法通常采用独立的空间特征提取和时间序列分析模块，导致时空特征交互不充分。例如，相关技术中空间特征建模仅考虑物理相邻关系而忽略地质构造约束，时间特征分析未区分开采扰动与数据噪声的影响。本方案通过构建多模态边关系矩阵，将地质构造关联和开采扰动传播纳入图结构，使得空间特征传播能够反映岩层力学约束，时序建模可区分工艺动态与随机波动。此外，跨模态注意力机制突破了传统加权平均的融合方式，通过动态计算时空特征的关联强度实现自适应交互，一定程度上解决了静态融合权重难以适应矿山动态变化的问题。

[0124]通过上述技术方案，本申请实现了矿山风险特征的时空协同建模，使得风险识别能够同时捕捉局部节点的异常波动、区域范围内的风险传播路径以及全局开采活动引发的趋势变化。具体体现在空间维度上通过地质构造关联边增强了区域风险传播路径的识别精度，时间维度上通过开采扰动传播边提升了开采工艺动态对风险演化影响的刻画能力，时空交互层面通过跨模态注意力机制建立了风险特征在多尺度下的动态关联关系，从而一定程度上解决了传统方法中时空特征割裂分析导致的动态性缺失问题。

[0125]本申请进一步提出了下述技术方案，参见图5，以执行主体为服务器为例，包括下述步骤。

[0126]501、对多层次特征表示和数据质量评估矩阵进行风险传播机理分析与动态演化预测，得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹;

502、基于风险等级分布图、风险演化预测轨迹、多层次特征表示和实时开采状态，结合数据质量评估矩阵进行风险识别与置信度评估，得到风险识别结果。

[0127]其中，风险识别结果用于表示冒顶风险、透水风险、瓦斯突出风险和冲击地压风险四种风险类型的识别信息，风险传播机理分析是指通过时空关联特征与数据质量参数建立风险传播模型，具体可以采用动力学方程或图神经网络来实现，用于量化风险在矿山空间中的扩散路径和强度。动态演化预测是指基于时序特征和开采扰动因素构建预测模型，具体可以采用时间序列预测算法或循环神经网络来实现，用于模拟风险状态随时间变化的趋势。风险等级分布图是指将节点级风险指标映射到地理空间的可视化表达，具体可以采用插值算法或热力图生成技术来实现，用于直观展示不同区域的风险程度。可信度评估是指结合数据质量参数对风险识别结果进行可靠性修正，具体可以采用加权评分机制或概率校准方法来实现，用于消除低质量数据对判断结果的干扰。

[0128]具体来说，首先通过节点级微观特征捕捉局部异常信号，例如某个监测点的应力突变或瓦斯浓度陡增，同时利用子图级区域特征分析相邻节点的关联性变化，例如岩层裂隙带的空间扩展趋势。接着基于图级宏观特征评估整体风险态势，例如全矿应力场分布与历史事故模式的匹配度。在动态演化预测过程中，将实时开采状态中的采掘面位置与推进速度作为边界条件输入预测模型，例如当采掘面接近含水层时，自动调整透水风险的传播系数。数据质量评估矩阵在此过程中持续作用于风险计算，例如对传感器故障区域的节点赋予较低权重，避免异常数据影响预测结果。最终通过置信度评估模块输出带有概率值的风险类型集合，例如冒顶风险概率85%、冲击地压风险概率72%，同时生成风险影响范围的矢量边界数据。

[0129]与相关技术相比，传统方法通常独立分析静态监测数据与开采计划，缺乏对风险传播路径的动态建模，例如仅根据当前瓦斯浓度判断风险而忽略采掘推进带来的气体扩散变化。本方案通过融合多层次特征与实时开采状态，构建了时空连续的风险演化模型，能够预测开采扰动引发的连锁反应。相关技术中风险分类常依赖单一指标阈值，例如仅凭顶板位移量判断冒顶风险，而本方案通过子图级区域特征的关联分析，可识别复合型风险成因，例如岩层断裂与地下水渗透共同导致的透水风险。

[0130]通过上述技术方案，本申请实现了对复合风险类型的精准区分，例如在采掘面推进过程中同步识别冒顶风险与冲击地压风险的叠加状态;动态修正了风险影响范围，例如根据设备分布实时调整瓦斯突出风险的扩散半径;提升了风险识别结果的可信度，例如对传感器覆盖不足区域的风险预测结果自动降低置信度等级;建立了风险演化与开采活动的关联模型，例如预测不同推进速度下冲击地压风险的发生概率变化曲线。

[0131]本申请进一步提出了一种矿山风险传播建模与动态预测方法，包括：基于多层次特征表示中的子图级区域特征提取区域间的空间关联性与风险传播路径，传播路径通过分析相邻子图特征的空间连续性和演化同步性来确定;基于多层次特征表示中的图级宏观特征确定全局风险传播的动力趋势与强度;基于多层次特征表示中的节点级微观特征初始化动态时空图中各节点的风险状态，并利用数据质量评估矩阵对节点状态的可信度进行加权修正;基于风险传播路径、全局动力趋势以及加权修正后的节点风险状态构建风险传播动力学方程，并通过对风险传播动力学方程进行数值模拟得到风险等级分布图和风险演化预测轨迹。

[0132]其中，子图级区域特征是指动态时空图中相邻节点组成的子区域特征信息，具体可以采用图卷积网络对相邻节点的特征进行聚合计算来实现，用于表征局部区域内的风险传导规律。其中，空间连续性和演化同步性是指相邻子图在空间分布上的连贯性及时序演化中的协同性，具体可以通过计算子图间特征向量的余弦相似度和动态时间规整距离来实现，用于识别潜在风险传播路径。其中，数据质量评估矩阵是指包含设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数矩阵，具体可以采用层次分析法对多源数据进行加权评分来实现，用于修正节点风险状态的可信度权重。其中，风险传播动力学方程是指融合空间传播路径、全局动力趋势和节点状态的多变量微分方程，具体可以采用偏微分方程建模空间传播效应与时间演化规律来实现，用于量化风险传播强度与扩散速度。

[0133]具体来说，在动态时空图框架下，子图级区域特征通过分析相邻子图在空间分布上的拓扑连接关系及时序演化趋势，识别出具有高相关性的风险传导路径。例如，当相邻子图的应力场变化趋势呈现同步波动时，可判定该区域存在风险扩散通道。图级宏观特征通过统计全图范围内的应力场分布模式及开采扰动传播方向，建立全局风险传播的动力模型。节点级微观特征结合传感器监测数据初始化各监测点的风险状态值，并通过数据质量评估矩阵对低可信度节点的状态进行降权处理。最终构建的动力学方程将空间传播路径作为扩散系数，全局动力趋势作为驱动项，加权节点状态作为初始条件，通过有限差分法进行数值求解，生成未来时间段内的风险分布热力图及传播轨迹预测曲线。

[0134]与相关技术相比，传统方法多采用单一维度的统计分析或静态风险评估模型，难以捕捉地质构造关联区域间的动态传导效应。例如，相关技术通常独立分析各监测点的风险指标，忽略开采扰动在空间网络中的连锁反应。而本方案通过构建多尺度特征融合的动态时空图模型，能够同时刻画局部区域的传导路径与全局系统的动力趋势。相关技术中数据质量差异对风险评估的影响往往通过简单阈值过滤处理，而本方案创新性地引入数据质量评估矩阵对节点状态进行动态加权修正，有效提升了风险状态初始化的特性。

[0135]通过上述技术方案，本申请实现了矿山风险传播路径的精准建模与动态演化预测。具体体现在：基于空间连续性和演化同步性分析的风险传导路径识别，能够捕捉地质断层带或应力集中区的风险扩散规律;通过融合全局动力趋势与局部节点状态的动力学方程构建，实现了开采扰动与地质构造耦合作用下的风险传播强度量化;结合数据质量评估的动态加权机制，一定程度上降低了传感器异常数据对风险预测模型的干扰，提升了风险等级分布图的可信度。

[0136]本申请进一步提出了基于风险等级分布图、风险演化预测轨迹、多层次特征表示和实时开采状态，结合数据质量评估矩阵进行风险识别与置信度评估，得到风险识别结果的技术方案，具体包括生成初步风险分类与等级划分、局部特征验证、风险影响范围模拟、动态修正、可信度评分及结果生成环节。

[0137]其中，初步风险分类与等级划分是指通过融合风险等级分布图的空间分布特性和风险演化预测轨迹的动态趋势，生成初步风险类型及等级划分结果，具体可以采用基于时空聚类算法或概率图模型来实现，用于突破静态风险评估的局限性。局部特征验证是指利用节点级微观特征对初步分类结果进行细粒度校验，具体可采用特征匹配算法或异常检测模型，用于消除因数据噪声导致的伪风险信号。风险影响范围模拟是指基于子图级区域特征构建风险传播路径模型，具体可采用空间插值算法或扩散方程建模，用于量化地质构造关联与开采扰动对风险传播的影响。动态修正是指将实时开采状态参数融入影响范围计算，具体可采用动态权重调整算法或实时参数拟合方法，用于消除开采活动动态变化引起的评估偏差。可信度评分是指基于数据质量评估矩阵对风险类型和影响范围进行量化评估，具体可采用加权评分算法或置信度传播模型，用于建立风险识别结果的可解释性指标。

[0138]具体来说，该技术方案首先通过风险等级分布图与演化预测轨迹生成初步分类结果，结合节点级微观特征进行局部验证，筛选出符合高分辨率监测数据的候选风险类型。随后基于子图级区域特征构建风险传播模型，模拟地质构造关联与开采扰动下的影响边界，并通过实时开采状态参数动态调整影响范围。最后利用数据质量评估矩阵对验证后的风险类型及修正后的影响范围进行可信度加权，生成包含概率分布与置信度参数的风险识别结果。各环节通过数据质量指标与动态开采参数实现跨层级校验，形成从全局预测到局部验证的技术闭环。

[0139]与相关技术相比，传统方法仅依赖单一数据源或静态模型进行风险分类，无法处理多源数据时空关联性，且缺乏对开采动态变化的适应性。本方案通过融合多层次特征表示与实时开采状态，构建动态修正机制，使风险影响范围评估能够实时响应采掘工作面位置变化。同时引入数据质量评估矩阵对识别结果进行可信度量化，一定程度上解决了传统方法中风险概率计算缺乏数据可靠性支撑的问题。

[0140]通过上述技术方案，本申请有效提升了矿山风险分类的特性，通过局部特征验证机制消除低质量数据导致的误判。动态修正机制使风险影响范围评估更贴合实际开采工况，降低因推进速度或设备分布变化引起的边界偏差。可信度评分将数据质量参数转化为可量化的置信度指标，为风险决策提供可解释的依据，一定程度上解决了传统方法中识别结果可信度难以评估的技术缺陷。

[0141]上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

[0142]图6是本申请实施例提供的一种基于矿山数据的风险识别系统的结构示意图，参见图6，系统包括：

获取模块601，用于响应于对目标矿山的矿山风险监测指令，获取目标矿山的多源异构监测数据，多源异构监测数据包括传感器监测数据、地质构造数据、开采工艺数据和环境监测数据;

处理模块602，用于对多源异构监测数据进行处理，得到多源异构监测数据的数据质量评估矩阵、标准化数据流以及特征增强数据，数据质量评估矩阵包括设备运行状态、时空一致性、数据完备性和异常波动四个维度的质量评估参数，特征增强数据包括时域统计特征、频域能量特征和时空关联特征;

特征表示确定模块603，用于基于数据质量评估矩阵和特征增强数据，确定目标矿山的动态时空图的多层次特征表示，多层次特征表示包括节点级微观特征、子图级区域特征和图级宏观特征;

识别结果确定模块604，用于基于多层次特征表示、数据质量评估矩阵以及目标矿山的实时开采状态，确定目标矿山的风险识别结果，实时开采状态包括采掘工作面位置、推进速度以及设备分布信息。

[0143]需要说明的是：上述实施例提供的基于矿山数据的风险识别系统在识别风险时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将计算机设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的基于矿山数据的风险识别系统与基于矿山数据的风险识别方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

[0144]图7是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或多个处理器(Central Processing Units，CPU)701和一个或多个的存储器702，其中，所述一个或多个存储器702中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述一个或多个处理器701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该服务器700还可以具有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器700还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不作赘述。

[0145]在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由处理器执行以完成上述实施例中的基于矿山数据的风险识别方法。例如，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读光盘 (Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。

[0146]在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括程序代码，该程序代码存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该程序代码，处理器执行该程序代码，使得该计算机设备执行上述基于矿山数据的风险识别方法。

[0147]在一些实施例中，本申请实施例所涉及的计算机程序可被部署在一个计算机设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算机设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算机设备上执行，分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算机设备可以组成区块链系统。

[0148]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

[0149]上述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

说明书附图(7)