研究背景与问题

随着我国煤矿安全生产形势的日益严峻，瓦斯、顶板、水害、火灾、冲击地压等灾害事故频发，给井下作业人员生命财产安全带来严重威胁。当前，我国煤矿灾害预警数据利用率低，风险融合判识准确率不高，难以满足矿井安全生产的需求。针对这一现状，如何提高煤矿多灾害风险预警的准确性和实时性，成为亟待解决的问题。

研究方法

本研究采用大数据、云计算、人工智能等技术，结合地理信息系统（GIS）和大型模型（大模型）技术，提出了一种基于大模型和GIS的煤矿多灾害风险智能融合预警技术。首先，通过大数据技术对煤矿灾害预警数据进行采集、清洗和预处理，构建煤矿灾害风险数据库。其次，利用GIS技术对煤矿地理信息进行可视化展示，实现灾害风险的空间分布分析。然后，基于大模型技术对煤矿灾害风险进行智能融合判识，提高预警的准确性和实时性。最后，通过构建煤矿多灾害风险智能融合预警系统，实现对矿井安全生产的有效保障。

核心结果

本研究通过实际应用，取得了以下核心结果：一是构建了煤矿灾害风险数据库，实现了对煤矿灾害预警数据的全面整合；二是基于GIS技术，实现了煤矿灾害风险的空间分布可视化；三是通过大模型技术，实现了对煤矿多灾害风险的智能融合判识，预警准确率显著提高；四是构建的煤矿多灾害风险智能融合预警系统，能够实时监测矿井安全生产状况，为矿井安全生产提供有力保障。

结论与意义

本研究提出的基于大模型和GIS的煤矿多灾害风险智能融合预警技术，有效解决了我国煤矿灾害预警数据利用率低、风险融合判识准确率不高的问题。该技术具有以下意义：一是提高了煤矿多灾害风险预警的准确性和实时性，为矿井安全生产提供了有力保障；二是推动了煤矿安全生产技术的创新，有助于提升我国煤矿安全生产水平；三是为类似灾害风险的预警提供了新的思路和方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。