所屬的技術人員能夠理解，基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測裝置各個方面可以實現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或程序產(chǎn)品。因此，本公開的各個方面可以具體實現(xiàn)為以下形式，即：完全的硬件實施方式、完全的軟件實施方式(包括固件、微代碼等)，或硬件和軟件方面結(jié)合的實施方式，這里可以統(tǒng)稱為“電路”、“模塊”或“系統(tǒng)”。盡管通過參考附圖并結(jié)合優(yōu)選實施例的方式對本發(fā)明進行了詳細描述，但本發(fā)明并不限于此。在不脫離本發(fā)明的精神和實質(zhì)的前提下，本領域普通技術人員可以對本發(fā)明的實施例進行各種等效的修改或替換，而這些修改或替換都應在本發(fā)明的涵蓋范圍內(nèi)/任何熟悉本的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

背景技術：

1、煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)通過在各個測點（在這里每個測點有自己的測點編號）布置各種傳感器設備和視頻攝像頭等裝置，實時獲取井下空氣中的氧氣、甲烷、二氧化碳、一氧化碳、粉塵等各種有害物質(zhì)的濃度和分布情況，當檢測到某個參數(shù)超過預設閾值時（例如甲烷濃度超標），系統(tǒng)會立即觸發(fā)警報并通知相關人員采取措施。

2、實時監(jiān)測測點的甲烷濃度是煤礦安全管理中的一項基礎且關鍵的技術手段，它能夠迅速捕捉到甲烷濃度的當前狀態(tài)，為緊急響應提供即時信息。然而，僅僅依靠實時監(jiān)測并不能全面解決所有與甲烷濃度相關的安全問題，為了及時發(fā)現(xiàn)甲烷濃度的潛在上升趨勢，從而在濃度超標之前采取措施，如加強通風、調(diào)整作業(yè)流程，防止甲烷積聚達到危險水平，需要對測點的甲烷濃度進行預測。

3、現(xiàn)有的預測方法一般是通過深度學習算法訓練模型進行預測，深度學習算法通常涉及復雜的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和大量的參數(shù)，這導致模型訓練和預測過程需要消耗大量的計算資源和時間，預測門檻較高。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有的預測方法存在的上述問題，本發(fā)明提供一種基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法、裝置、設備及介質(zhì)。

2、第一方面，本發(fā)明技術方案提供一種基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法，包括：

3、獲取測點數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫；測點數(shù)據(jù)包括實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、日期和時間；實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中均包括甲烷監(jiān)測值和風速值；

4、接收用戶輸入的預測參數(shù)，所述預測參數(shù)包括需要預測的測點編號和預測時長n；n為整數(shù)，單位為小時；

5、通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫獲取目標測點當前時刻的實時數(shù)據(jù)和過去n小時的歷史數(shù)據(jù)；其中，所述測點編號對應的測點為目標測點；

6、基于獲取的數(shù)據(jù)計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率；

7、計算目標測點歷史數(shù)據(jù)中過去n小時內(nèi)每個小時甲烷監(jiān)測值的平均值，生成歷史均值結(jié)果集；

8、根據(jù)甲烷監(jiān)測值的平均值、甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率計算預測時長內(nèi)各小時的甲烷含量的預測值。

9、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，獲取測點數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫的步驟包括：

10、獲取測點數(shù)據(jù)；

11、在關系型數(shù)據(jù)庫中使用日期范圍分區(qū)表將獲取的測點數(shù)據(jù)進行存儲；所述分區(qū)表包括用于存儲測點歷史數(shù)據(jù)的測點歷史表、用于存儲測點實時數(shù)據(jù)的測點實時表、日期維度表和時間維度表。

12、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫獲取目標測點當前時刻的實時數(shù)據(jù)和過去n小時的歷史數(shù)據(jù)的步驟包括：

13、通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點實時表獲取目標測點當前時刻測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值；

14、通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點歷史表獲取目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值。

15、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，基于獲取的數(shù)據(jù)計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率的步驟包括：

16、基于獲取的目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值，計算目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值和風速值的平均值；其中，將目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值定義為歷史甲烷平均值，目標測點過去n小時風速值的平均值定義為歷史風速平均值；

17、計算當前時刻目標測點甲烷監(jiān)測值與歷史甲烷平均值的偏差diff；同時計算歷史風速平均值與當前時刻風速值的比率，定義為風速比率rate；并生成偏差比率結(jié)果集。

18、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，根據(jù)甲烷監(jiān)測值的平均值、甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率計算預測時長內(nèi)各小時的甲烷含量的預測值的步驟中，預測值計算公式如下：

19、predict=hisavg+diff*rate；

20、其中，predict?為預測值，hisavg為過去n小時內(nèi)每個小時甲烷監(jiān)測值的平均值。

21、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，該方法還包括：

22、根據(jù)預測時長、日期維度、時間維度，以當前時間所在小時為起點構(gòu)造未來n小時的時間維度結(jié)果集；

23、以時間維度結(jié)果集為主表，關聯(lián)歷史均值結(jié)果集以及偏差比率結(jié)果集，通過預測值計算公式最終得到預測結(jié)果集。

24、第二方面，本發(fā)明技術方案還提供一種基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測裝置，包括數(shù)據(jù)存儲模塊、參數(shù)接收模塊、查詢獲取模塊和預測計算模塊；

25、數(shù)據(jù)存儲模塊，用于獲取測點數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫；測點數(shù)據(jù)包括實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、日期和時間；實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中均包括甲烷監(jiān)測值和風速值；

26、參數(shù)接收模塊，用于接收用戶輸入的預測參數(shù)，所述預測參數(shù)包括需要預測的測點編號和預測時長n；n為整數(shù)小時；

27、查詢獲取模塊，用于通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫獲取目標測點當前時刻的實時數(shù)據(jù)和過去n小時的歷史數(shù)據(jù)；其中，所述測點編號對應的測點為目標測點；

28、預測計算模塊，用于基于獲取的數(shù)據(jù)計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率；計算目標測點歷史數(shù)據(jù)中過去n小時內(nèi)每個小時甲烷監(jiān)測值的平均值，生成歷史均值結(jié)果集；根據(jù)甲烷監(jiān)測值的平均值、甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率計算預測時長內(nèi)各小時的甲烷含量的預測值。

29、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，數(shù)據(jù)存儲模塊包括數(shù)據(jù)獲取單元和存儲執(zhí)行單元；

30、數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取測點數(shù)據(jù)；

31、存儲執(zhí)行單元，用于在關系型數(shù)據(jù)庫中使用日期范圍分區(qū)表將獲取的測點數(shù)據(jù)進行存儲；所述分區(qū)表包括用于存儲測點歷史數(shù)據(jù)的測點歷史表、用于存儲測點實時數(shù)據(jù)的測點實時表、日期維度表和時間維度表。

32、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，查詢獲取模塊，用于通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點實時表獲取目標測點當前時刻測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值；通過sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫中的測點歷史表獲取目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值。

33、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，預測計算模塊，具體用于基于獲取的目標測點過去n小時測點狀態(tài)為正常的甲烷監(jiān)測值和風速值，計算目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值和風速值的平均值；其中，將目標測點過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值定義為歷史甲烷平均值，目標測點過去n小時風速值的平均值定義為歷史風速平均值；計算當前時刻目標測點甲烷監(jiān)測值與歷史甲烷平均值的偏差；同時計算歷史風速平均值與當前時刻風速值的比率，定義為風速比率；計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率的乘積，將計算結(jié)果與甲烷監(jiān)測值的平均值求和得到預測時長內(nèi)各小時的甲烷含量的預測值，并生成預測表。

34、作為本發(fā)明技術方案的進一步限定，該裝置還包括預測結(jié)果集生成模塊，根據(jù)預測時長、日期維度、時間維度，以當前時間所在小時為起點構(gòu)造未來n小時的時間維度結(jié)果集；以時間維度結(jié)果集為主表，關聯(lián)預測表得到最終的預測結(jié)果集。

35、第三方面，本發(fā)明技術方案還提供一種電子設備，所述電子設備包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；存儲器存儲有可被至少一個處理器執(zhí)行的計算機程序指令，所述計算機程序指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行如第一方面所述的基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法。

36、第四方面，本發(fā)明技術方案提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，所述非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)存儲計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執(zhí)行如第一方面所述的基于sql查詢的煤礦甲烷含量預測方法。

37、從以上技術方案可以看出，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：通過直接利用sql查詢關系型數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明能夠迅速獲取所需測點的實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，顯著提高了數(shù)據(jù)處理效率。結(jié)合實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中的甲烷監(jiān)測值及風速值，通過計算甲烷監(jiān)測值的偏差和風速比率，并進一步利用過去n小時甲烷監(jiān)測值的平均值，本發(fā)明能夠更準確地預測目標測點在預測時長內(nèi)各小時的甲烷含量。這種方法綜合考慮了多種影響因素，提高了預測的準確性和可靠性。

38、用戶可以根據(jù)實際需求輸入預測參數(shù)，包括測點編號和預測時長n，這使得本發(fā)明的預測方法具有很高的靈活性和適用性。不同用戶或不同應用場景下，可以方便地調(diào)整預測參數(shù)，滿足多樣化的需求。由于本發(fā)明主要依賴于關系型數(shù)據(jù)庫和sql查詢技術，這些技術在當前的信息技術領域已經(jīng)非常成熟和普及。因此，本發(fā)明的實施和維護成本相對較低，易于在各種環(huán)境中部署和應用。通過本發(fā)明的方案有助于及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，為煤礦的安全生產(chǎn)提供有力支持。這不僅可以減少安全事故的發(fā)生，還能提高煤礦的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。