一种基于物联网的堆浸场喷淋智能调控系统及方法与流程

本发明涉及程序控制系统，尤其涉及一种基于物联网的堆浸场喷淋智能调控系统及方法。

背景技术：

1、程序控制系统是以预设的控制程序为基础，运用计算机、可编程逻辑控制器（plc）或工业计算设备，借助各类传感器、执行器和通讯模块，实时获取现场环境与设备运行状态的数据，通过分析、判断、优化计算后生成精确的控制指令，实现对工业生产过程或设备运行状态的自动化监测与智能化控制。

2、现有技术在实际运行时依赖预设的程序控制模式，仅通过设备或环境参数的采集与分析形成控制指令，缺乏对生产区域不同空间分区状态的区分，导致控制动作难以与实际工况精准匹配，使生产资源分配与实际需求存在偏差。同时现有技术忽视了堆浸场可能存在的堆体饱和、库容不足或边坡失稳等系统性风险的识别与响应，使控制过程过于机械化与滞后，面对突发环境状况时，无法及时调整控制策略，造成作业风险上升。因此，需要进行改进。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于物联网的堆浸场喷淋智能调控系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于物联网的堆浸场喷淋智能调控系统包括：

3、物联网分区状态感知模块，从物联网终端获取m×n个堆浸场分区的当前湿度、渗透速率、矿石品位、浸出时间和休浸状态参数，按在堆浸场中的空间位置进行排列组合，获取实时堆浸状态矩阵；

4、喷淋决策程序生成模块，基于所述实时堆浸状态矩阵，扫描矩阵中所有分区的浸出时间与当前湿度，筛选得到待处理分区清单，依据所述待处理分区清单为各目标分区配置休浸程序指令，并按执行优先级进行排序，生成基础喷淋任务序列；

5、堆浸场风险评估模块，获取堆体饱和度、贵液池库容、事故池库容、边坡稳定性参数与未来24小时降雨量预测值，进行归一化得到堆体饱和度因子、库容脆弱性因子、边坡失稳概率因子和预期降雨影响因子，建立多维风险因子集，对所述多维风险因子集进行计算，计算得到环境风险暴露指数；

6、预防性安全程控模块，将所述环境风险暴露指数与警戒线和危险线阈值进行比较，判断所属区间，获取系统风险响应等级，依据所述系统风险响应等级，生成供plc执行的调控指令程序。

7、较佳地，所述实时堆浸状态矩阵的获取步骤为：

8、从物联网终端采集m×n个堆浸场分区的当前湿度、渗透速率、矿石品位、浸出时间和休浸状态参数，以堆浸场中各分区物联网终端的空间位置坐标为基准，对采集到的参数值进行空间位置标记，生成带空间位置信息的分区参数集合；

9、基于所述带空间位置信息的分区参数集合，按照堆浸场中各分区物联网终端的横向坐标与纵向坐标进行逐行逐列的二维排序，确定每个分区在堆浸场内的相对位置索引，将位置索引与对应分区参数值进行一一对应绑定，生成分区参数空间排序序列；

10、基于所述分区参数空间排序序列，以二维数组结构将每个分区对应的当前湿度、渗透速率、矿石品位、浸出时间和休浸状态参数依次填入与位置索引对应的数组单元，按照m×n的空间布局形式完成全部填充，得到实时堆浸状态矩阵。

11、较佳地，所述待处理分区清单的获取步骤为：

12、基于所述实时堆浸状态矩阵，依次扫描矩阵中所有堆浸场分区的浸出时间数值，比较全部堆浸场分区的浸出时间数值，确定矩阵中浸出时间数值最长的堆浸场分区，生成浸出时间数值最长的堆浸场分区集合；

13、基于所述浸出时间数值最长的堆浸场分区集合，调用实时堆浸状态矩阵中对应堆浸场分区的当前湿度数值，逐个与预设干区阈值进行数值对比，筛选当前湿度数值小于干区阈值的堆浸场分区，形成湿度满足干区条件的堆浸场分区集合；

14、基于所述实时堆浸状态矩阵，逐个调用所有堆浸场分区的当前湿度数值和休浸状态时长数值，将当前湿度数值与预设饱和阈值进行数值比对，将休浸状态时长数值与预设最短休浸时长进行数值比对，选出当前湿度数值达到饱和阈值且休浸状态时长数值超过最短休浸时长的堆浸场分区，形成湿度饱和且休浸状态时长满足条件的堆浸场分区集合；

15、基于所述湿度满足干区条件的堆浸场分区集合与湿度饱和且休浸状态时长满足条件的堆浸场分区集合，整合形成待处理分区清单。

16、较佳地，所述基础喷淋任务序列的获取步骤为：

17、基于所述待处理分区清单，逐个提取每个堆浸场分区对应的矿石品位数值、浸出时间数值、渗透速率数值与休浸状态时长数值，通过设定喷淋类型判断流程，识别是否具备喷淋时长配置条件、喷淋流量配置条件或休浸程序配置条件，并根据判断结果生成待评估喷淋配置指令集合；

18、根据所述待评估喷淋配置指令集合，计算每个堆浸场分区的喷淋配置优先值；

19、基于所述喷淋配置优先值，按从大到小的顺序对所有堆浸场分区进行优先级排序，将排序结果与各分区的喷淋时长指令、喷淋流量指令与休浸程序指令逐项组合为执行任务单元，形成基础喷淋任务序列。

20、较佳地，所述多维风险因子集的获取步骤为：

21、获取堆体饱和度数值、贵液池库容数值、事故池库容数值、边坡稳定性参数数值与未来24小时降雨量预测值数值，构建理论上下界区间，对所有原始参数进行线性归一化，其中边坡稳定性参数采用取反归一化，形成堆体饱和度因子、贵液池库容脆弱性因子、事故池库容脆弱性因子、边坡失稳风险因子与预期降雨影响因子；

22、根据堆体饱和度因子、贵液池库容脆弱性因子、事故池库容脆弱性因子与边坡失稳风险因子，依次验证数值是否在闭区间内，剔除归一化失败项或异常缺失项，与预期降雨影响因子一并构成多维风险因子集。

23、较佳地，所述环境风险暴露指数的获取步骤为：

24、基于所述多维风险因子集，计算环境风险暴露指数。

25、较佳地，所述系统风险响应等级的获取步骤为：

26、基于所述环境风险暴露指数，调用预设的警戒线阈值与危险线阈值，将环境风险暴露指数分别与警戒线阈值和危险线阈值逐项进行数值比较，判断环境风险暴露指数所属的风险等级区间，生成系统风险响应等级。

27、较佳地，所述供plc执行的调控指令程序的获取步骤为：

28、基于所述系统风险响应等级，调用所述基础喷淋任务序列并判断系统风险响应等级是否达到警戒线阈值，若环境风险暴露指数数值未达到警戒线阈值，则保持基础喷淋任务序列不变，若达到或超过警戒线阈值则调用风险规避子程序，通过逐项调整任务序列中喷淋时长与喷淋流量的数值降低整体喷淋强度，生成风险规避调整后的喷淋任务序列；

29、基于所述系统风险响应等级与风险规避调整后的喷淋任务序列，判断环境风险暴露指数数值是否达到危险线阈值，若达到或超过危险线阈值，则调用紧急限缩子程序对风险规避调整后的喷淋任务序列进行任务项删减与重构，生成供plc执行的调控指令程序。

30、本发明还提供堆浸场喷淋智能调控方法，包括以下步骤：

31、从物联网终端获取m×n个堆浸场分区的当前湿度、渗透速率、矿石品位、浸出时间和休浸状态参数，按在堆浸场中的空间位置进行排列组合，获取实时堆浸状态矩阵；

32、基于所述实时堆浸状态矩阵，扫描矩阵中所有分区的浸出时间与当前湿度，筛选得到待处理分区清单，依据所述待处理分区清单为各目标分区配置休浸程序指令，并按执行优先级进行排序，生成基础喷淋任务序列；

33、获取堆体饱和度、贵液池库容、事故池库容、边坡稳定性参数与未来24小时降雨量预测值，进行归一化得到堆体饱和度因子、库容脆弱性因子、边坡失稳概率因子和预期降雨影响因子，建立多维风险因子集，对所述多维风险因子集进行计算，计算得到环境风险暴露指数；

34、将所述环境风险暴露指数与警戒线和危险线阈值进行比较，判断所属区间，获取系统风险响应等级，依据所述系统风险响应等级，生成供plc执行的调控指令程序。

35、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

36、本发明中，通过物联网实时获取堆浸场各个分区的湿度、渗透速率、矿石品位、浸出时间和休浸状态等精细化数据，以空间位置为基础形成实时状态矩阵，实现堆浸状态感知，确保喷淋任务与实际需求动态匹配；并在生成喷淋任务时，通过对各分区浸出时间和湿度的双重筛选，合理确定目标区域及其执行次序，减少资源浪费及非必要作业量。此外，通过引入堆体饱和度、库容脆弱性、边坡失稳概率和降雨预测等多维风险因子的归一化分析，以环境风险暴露指数描述系统风险状态，提升风险识别的准确性与敏感性；并根据风险暴露指数与预设阈值的区间化判断，自动调整喷淋任务的执行策略，在突发环境事件或高风险情境下可快速响应，避免生产事故，提升系统运行的安全性与稳定性。