[发明专利]一种基于子图同构的高风险区域自动识别方法

摘要

本发明公开了一种基于子图同构的高风险区域自动识别方法，包括以下步骤：(1)建立典型高风险区域的等效图模型，将典型高风险区域的拓扑结构和属性信息加以完整表达；(2)将要分析的通风系统和典型高风险区域转换为属性图形式；(3)利用子图同构算法在通风网络中找出与高风险区域同构的部分即为高风险区域。本发明能够准确识别出煤矿通风网络中的高风险区域，能够有效辅助安全管理人员分析复杂的通风系统，有助于提高煤矿对通风系统的管理和控制能力。

主权项

一种基于子图同构的高风险区域自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立典型高风险区域的等效图模型，将典型高风险区域的拓扑结构和属性信息加以完整表达；(2)将要分析的通风系统和典型高风险区域转换为属性图形式；(3)利用子图同构算法在通风网络中找出与高风险区域同构的部分即为高风险区域；步骤(1)中所述典型高风险区域的等效图模型，用G＝{V,E,A}表示；其中，V表示风网节点集合；E表示巷道和通路的集合；A表示属性集合；步骤(1)中等效图模型的属性信息是一个取值范围，根据高风险区域识别对属性信息的需求，结合煤矿巷道的特点建立如下的属性指标和数据类型：A(e_i)＝{A_Name(e_i),A_Type(e_i),A_Structure(e_i),A_P(e_i),A_Q(e_i),A_D(e_i)}其中，A_Name(e_i)为巷道名称，所述巷道名称中包含了巷道的编号和名称，该属性主要用于巷道的唯一标识，所述巷道名称属于定性属性；A_Type(e_i)为巷道类型，所述巷道类型是风险性判断的重要依据，不同类型的巷道具有不同的特性，在相同的通风结构中具有不同的意义，所述巷道类型是定性属性；A_P(e_i)为巷道风压，所述巷道风压用巷道两端的绝对风压的差值来确定，所述巷道风压是定量属性；A_Q(e_i)为巷道风量，所述巷道风量表示巷道中通风量的大小，通过风量传感器来测量，所述巷道风量表是定量属性；A_Structure(e_i)为巷道通风构筑物，所述巷道通风构筑物表示巷道中的通风构筑物的情况，包括其类型、重要指标等信息，所述巷道通风构筑物是定性属性；A_D(e_i)为巷道风向，所述巷道风向表示巷道内风流的方向，所述巷道风向用布尔值表示，所述巷道风向是定性属性；典型高风险区域的巷道属性信息的判别方法包括定量比较和定性比较，所述典型高风险区域的巷道定量属性为一个范围值，设巷道属性范围的上下限为A(e_i)_max和A(e_i)_min，在进行判断时采用下式：当fit(A_j(e_k),A_j(e_i))＝1时表示巷道e_k的第j个属性处于高风险范围中；所述典型高风险区域的巷道定性属性为一个定值，在同构分析时以巷道定性属性是否一致来进行比较，如下式所示：当两条巷道的所有属性都相符时，表明两条巷道e_k,e_i是相匹配的。