中国是一个以煤炭为主要能源的国家,其煤炭存储量与开采量均处于世界领先地位。2018年中国煤炭开采总量达35.46亿吨,进口量约2.815亿吨。随着中国经济的快速发展,企业对煤炭的需求日益增多,大规模的煤炭开采不可避免。煤炭开采主要分为井工开采和露天煤矿开采,相较于井工开采而言,露天煤矿开采不仅会破坏生态环境,还会对人类的身体健康产生不利的影响。然而,现有的环境监测系统没有将空气质量指数纳入其中,系统无法对整个露天矿区的环境状况做出详细判断。同时,由于传统的环境监测设备不但不适合在野外进行多点布线,而且价格昂贵。因此,如何快速、准确地监测所属区域的环境信息已成为露天煤矿企业亟待解决的问题。针对上述问题,本文设计了一种露天矿区环境监测系统,它由环境感知层和远程监测层组成。系统根据当地历史环境数据建立空气质量预测模型;利用传感器实时采集矿区环境信息,通过预测模型对空气质量指数进行预测,同时将采集到的数据保存到云服务器数据库中;工作人员可通过图形用户界面对矿区环境信息以及历史环境数据进行随时查看。本文主要工作如下:(1)露天矿区环境监测系统总体方案设计。基于系统需求选择LoRa/GPRS作为系统数据传输方式,并对系统整体结构进行设计。(2)露天矿区环境监测系统硬件设计。整个系统分为环境感知层和远程监测层,根据环境感知层确定系统硬件总体框架;根据硬件总体框架对环境信息传感器和云服务器进行选型;对电源转换电路、传感器接口电路进行设计(3)露天矿区空气质量预测模型设计。对空气质量预测方案进行设计;针对空气质量预测模型所需的相关技术如支持向量机理论、粒子群算法、遗传算法分别做出介绍;针对改进型支持向量机预测模型,首先介绍了支持向量机回归模型,其次对支持向量机的参数选择以及评判标准做出了介绍,为了防止变异的不确定性、盲目性以及变异方向的不确定性,利用动态权重的粒子群算法优化遗传算法,利用改进型遗传算法优化支持向量机参数,并对寻优流程做出介绍。(4)露天矿区环境监测系统软件设计。针对云平台进行软件设计,分别对通信协议、数据库以及图形用户界面进行设计;为了得到预测模型的数据集,通过传感器获取矿区环境数据,并对环境数据进行预处理;设计了嵌入式系统总体结构,对STM32进行μC/OS-Ⅲ操作系统移植,在应用层设计了传感器采集流程以及LoRa/GPRS无线通信流程。(5)露天矿区环境监测系统测试。对LoRa/GPRS无线传输模块进行测试,验证无线通信的稳定性;在系统正常运行的情况下,对实际矿区进行测试,验证系统的可靠性。实验结果表明:露天矿区环境监测系统能够对矿区环境信息数据进行实时监测,预测模型的决定系数可达到98%以上,能够满足环境监测系统要求,为企业智能化环境监测提供一定的参考作用。