瓦斯灾害对矿井工作人员的生命构成严重威胁,同时也制约着煤矿产业的发展。随着信息科技的进步,山西中兴煤矿积极引进监控技术并应用于实际生产,但传统监测设备通常在瓦斯浓度超限情况下进行报警,因此事故预测能力不足,同时矿井子系统分散,不利于集成管理。针对上述问题,本文基于深度学习理论构建瓦斯浓度预测模型,设计并实现瓦斯多因素预警系统。文中以中兴煤矿北翼治理巷、1209工作面监测数据为研究背景,集成KJ95监控子系统,借助多因素传感器进行实时数据采集。将其存储在Mongo DB与My SQL后,完成数据清洗、修复及融合任务,合理去除异常值,补充缺省值,获得多因素历史数据的时间序列。论文通过构建瓦斯单变量及多变量预测模型,发掘一氧化碳、二氧化碳、氧气、风速及温度因素对瓦斯浓度趋势变化的影响。设计卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)融合结构预测未来时间内瓦斯浓度变化趋势,将时间序列预测转化为监督学习,通过调节模型的网络结构、优化算法以及学习行为来提升预测精度。同时建立门控循环单元(GRU)网络进行实验训练,通过ADF检验及AIC定阶构建差分自回归移动平均(ARIMA)模型,最终比较三种模型在测试集上的平均绝对误差以及均方误差结果,择优选取后,采用Django框架封装并部署到模型服务器,提供接口供外部访问调用。在预测模型基础上,确定预警限值与等级,设计并实现瓦斯多因素预警系统。系统内部共分为五个模块,分别为趋势预测模块、数据监控可视化模块、联动预警模块、公式处理器模块以及权限管理模块,共同完成瓦斯浓度趋势预测功能,实时展现多因素监测数据,实现各类型传感器间联动预警与根因分析。系统搭建采用Sping、Spring MVC及Hibernate框架,前端使用Bootstrap框架,同时借助ECharts、Web GL以及GIS等工具实现可视化交互。目前,系统研发及验证工作已完成,并且部署在实际煤矿生产环境中试运行。运行结果表明,该系统既增强了瓦斯监控的预警能力,又提高了煤矿企业的信息融合管理水平,具有较强的应用价值。