基于智能配矿调度的露天矿协同开采技术研究

矿石品位在空间中具有不连续性和波动性的特点,且当前矿石开采工艺不可避免的造成矿石局部贫化,最终导致入选矿石品位波动难以控制。基于露天矿开采工艺,研究以智能配矿与调度为核心的协同开采技术,通过构建三维地质模型、制定中长期开采规划、精细化爆破设计、建立岩粉数据库等,结合入选原矿品位目标,构建智能配矿模型,提前预测各开采环节矿石品位,将智能配矿结果转化为设备调度指令,并利用RTK技术对设备的指令执行情况进行监督,最大化保证入选品位的稳定性以及矿卡运输效率。结果表明,在没有直接检测矿石品位的有效手段情况下,基于智能配矿调度的露天矿协同开采技术,通过对露天开采全流程的精细化控制,严格把握不同品位矿石的流向,可有效预测各环节矿石入选品位,降低品位波动率。

矿山动力灾害多参量危险性评价及分级预警

为准确预测矿山动力灾害发生类型并进行分级预警,基于层次分析法(AHP),将应力、地音、电场、温度、瓦斯5种参量作为煤与瓦斯突出、冲击地压以及复合型动力灾害危险性评价指标,构建矿山动力灾害多参量危险性评价模型。通过计算实例,对井下5种数据进行多元分类、单元分级,确定不同判断矩阵并计算其权重值,综合评定动力灾害发生类型和危险等级。通过实例中监测数据计算得出:发生冲击地压概率为19.0%,发生复合型灾害概率为28.6%,发生煤与瓦斯突出概率为51.9%,综合评定为煤与瓦斯突出灾害,危险等级为Ⅱ级,应采取局部解危措施。计算实例表明评价模型具有可行性。

煤矿安全风险智能分级管控与信息预警系统

煤矿安全风险预警是煤炭开采过程中实现安全保障的关键一环,在记录矿井下安全隐患数据时,采集相关的数据容易受到外界环境因素(如光线、温度、湿度等)和人为因素的影响,导致划分安全风险等级出现误差,从而使得安全隐患得不到有效处理。为解决煤矿等相关企业存在的安全风险等级划分不精确的问题,研究了一种基于改进基于粒子群算法(PSO)和卷积神经网络(CNN)的煤矿安全风险智能分级管控与信息预警系统。该系统采用基于改进PSO的智能数据筛选模型,利用PSO算法查找全局最优解的特性,筛选掉不合理的数据,减少了人工计算数据不准确或采集矿区信息过程中出现纰漏的问题;采用基于改进的CNN的智能风险分级模型,通过对数据特征的采集、融合处理,实现了高精确划分安全风险等级。实验室训练与应用结果表明:该系统对安全风险数值的查全率为85.6%,查准率为91.7%,较其他系统查全率提升了4.2%,查准率提升了2.8%,大幅提升了安全风险等级划分的精确度,对出现的安全隐患及时预警效果显著。此方法有效减少了安全隐患发生的频率。

国内急危重症患者院内预警分级转运效果的Meta分析

目的综合评价分级转运在急危重症患者院内转运中的应用价值。方法全面检索中国生物医学数据库(CBM)、中国学术期刊全文数据库(CNKI)、中国维普数据库(VIP)和万方数据库,提取资料,评价质量,采用RevMan 5.3软件进行统计分析。结果最终共纳入16篇文献。结果显示,与常规转运相比,分级转运模式能降低不良事件发生率(P<0.01);缩短至CT室、重症监护室、手术室、普通病房、介入室的转运时间(P<0.01)。结论分级转运模式可以降低急危重症患者院内转运中不良事件的发生率,对转运时间的影响仍待高质量的研究验证,以提高院内转运效率与安全。

察哈素煤矿3号煤层自然发火标志性气体研究及其应用

为了更好的预测预报察哈素煤矿3号煤层的自然发火,在3号煤层采集五组煤样,在实验室进行了煤的氧化升温模拟试验,得出了不同温度下CO、C2H4及其他气体的产生规律,对不同温度范围内CO浓度随温度变化进行了拟合。根据试验结果确定了3号煤层自燃的标志性气体,同时根据察哈素煤矿井下实际,确定了3号煤层自燃分级预警的CO指标。

煤矿安全监控系统智能化现状及发展对策

分析了煤矿安全监控系统智能化水平现状,指出系统主要存在伪数据不能有效识别、系统安装使用复杂、故障诊断功能简单、安装使用与标准要求符合度难以衡量、报警处置机制单一等问题;结合《煤矿安全监控系统升级改造技术方案》相关要求,提出了煤矿安全监控系统智能化发展对策,包括软件伪数据识别,设备自识别安装,系统自诊断,分级报警处置机制,瓦斯涌出、火灾预测预警功能等。

床头护理标识预警分级在安全管理中的应用

目的:规范护理服务过程中床头护理标识的使用,有效警示医、护、患三方注意风险防范。方法:将患者床头的标识划分4个预警级别,分别用红、橙、黄、蓝4个颜色表示评估后的患者安全问题及风险高低,警示医护人员、陪护人员和患者加强防范。结果:提高了患者遵医行为,减少了不良事件的发生。结论:护理安全标识做到规范统一,用国际通用的预警颜色进行护理风险等级划分,能强化医护患三方的风险防范意识,提高护理质量。

安全监测联网系统预报警机制实现

针对神华宁夏煤业集团公司安全监测联网系统因业务多、数据量大而无法实时监视基层单位异动测点的问题,提出了一种安全监测联网系统预报警机制。该机制结合即时通信系统,配以预警模块和分级报警模块,使系统管理及调度人员可及时获取所辖业务范围内的报警和故障信息,同时提升对报警和故障信息的关注度,从而实现了对基层单位生产环境的监管监测。

早期预警分级结合脑卒中急救护理小组模式在脑卒中患者院前急救中的应用价值

目的考察早期预警分级结合脑卒中急救护理小组模式在脑卒中患者院前急救中的应用价值。方法选取2021年11月至2022年9月在台州市中医院行院前急救的150例缺血性脑卒中患者作为研究对象。根据院前急救的差异将患者分为对照组(70例)和观察组(80例)。对照组给予常规院前急救模式,观察组给予早期预警分级结合脑卒中急救护理小组模式。比较2组的急诊救治相关时间、神经功能缺损程度、运动功能、日常生活活动能力、生活质量、急救相关并发症发生情况和护理满意率。结果观察组院前急救、急救前评估、院内诊断和院内急救的时间均短于对照组,急救相关并发症总发生率低于对照组,护理满意率高于对照组(P均<0.05)。出院1个月后,2组的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分均低于急救结束和出院时,Fugl-Meyer运动功能(FMA)、日常生活活动能力量表(Barthel)和脑卒中专门化生活质量量表(SS-QOL)评分均高于急救结束和出院时;出院时,2组的NIHSS评分均低于急救结束后,FMA、Barthel和SS-QOL评分均高于急救结束后;出院时和出院1个月后,观察组的NIHSS评分均低于对照组,FMA、Barthel和SS-QOL评分均高于同期对照组,上述所有差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论早期预警分级结合脑卒中急救护理小组模式可有效缩短脑卒中患者的院前急救相关时间,减轻患者的神经功能缺损程度,提高患者的日常生活活动能力和护理满意度,降低相关并发症发生率。