1.一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，包括：通过设置于巷道内的传感器采集巷道内的环境信息；

对环境信息按照传感器类型进行分类，获得和传感器类型关联的环境参数序列；

使用和传感器类型对应的风险模型对环境参数序列进行风险值计算，确定环境参数对应的风险评分；

按照第一权重序列对所有风险评分进行加权计算，获得巷道风险系数；

对第一预设时长内获取的巷道风险系数进行采样，获得第一风险系数序列；

从数据库内获取历史风险事件发生时采集的环境参数序列作为参考环境序列，基于风险模型和第一权重序列构建参考风险系数序列；

对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行异常识别，基于识别结果调整第一权重序列，基于调整后的第一权重序列计算巷道风险系数；

对第二预设时长内获取的巷道风险系数进行采样，得到第二风险系数序列；

基于对第二风险系数序列集异常识别的结果确定风险程度；

其中，使用退火算法对第一权重序列进行调整；

使用退火算法对第一权重序列进行调整包括：基于退火算法更新第一权重序列，使用更新后的第一序列对风险评分进行加权计算，获得巷道风险系数；对巷道风险系数进行采样，获得第一风险系数序列；基于风险模型和更新后的第一权重序列，使用参考环境序列构建参考风险系数序列；对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行识别，基于识别结果确定更新后的第一权重序列的有效性。

2.如权利要求1所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，对风险系数序列集或第二风险系数的序列的异常识别使用孤立森林算法或LOF算法进行。

3.如权利要求1所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，所述第一预设时长小于第二预设时长，所述第一预设时长的采样密度低于第二预设时长。

4.如权利要求1所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，使用退火算法对第一权重序列进行调整。

5.如权利要求4所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，使用退火算法对第一权重序列进行调整包括：基于退火算法更新第一权重序列，使用更新后的第一序列对风险评分进行加权计算，获得巷道风险系数；对巷道风险系数进行采样，获得第一风险系数序列；基于风险模型和更新后的第一权重序列，使用参考环境序列构建参考风险系数序列；对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行识别，基于识别结果确定更新后的第一权重序列的有效性。

6.如权利要求5所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括，从数据库内获取区别于参考环境序列的历史风险事件发生时采集的环境参数序列，并将其作为检验序列，基于检验序列和第一风险系数序列的识别结果确定第一权重序列的有效性。

7.如权利要求1所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，所述第一权重序列中，对应于单个环境参数，其最低权重不低于1/N，最高权重不超过

3/N，N为环境参数类型的数目，且N>6。

8.如权利要求1所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，将风险程度高于阈值的风险系数序列作为风险数据，基于风险数据之间的差异性关系对风险数据涉及的风险类型进行识别，基于识别的结果确定潜在风险源。

9.如权利要求8所述的一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法，其特征在于，确定潜在风险源的过程包括：确定第二风险系数序列集中的正常值，获取正常值对应的巷道内的环境信息，并分别计算环境信息的均值作为基准序列；

确定第二风险系数序列集中的异常值，获取异常值对应的巷道内的环境信息，并分别计算环境信息的均值作为异常序列；

基于基准序列和异常序列的偏离程度确定潜在风险位点。

10.一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理系统，其特征在于，包括：环境参数序列获取单元，用于对环境信息按照传感器类型进行分类，获得和传感器类型关联的环境参数序列；

风险评分获取单元，使用和传感器类型对应的风险模型对环境参数序列进行风险值计算，确定环境参数对应的风险评分；

第一风险系数序列获取单元，按照第一权重序列对所有风险评分进行加权计算，获得巷道风险系数；对第一预设时长内获取的巷道风险系数进行采样，获得第一风险系数序列；

参考风险系数序列获取单元，从数据库内获取历史风险事件发生时采集的环境参数序列作为参考环境序列，基于风险模型和第一权重序列构建参考风险系数序列；

风险权重识别单元，用于对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行异常识别，基于识别结果调整第一权重序列；

风险数据处理单元，用于基于调整后的第一权重序列计算巷道风险系数；对第二预设时长内获取的巷道风险系数进行采样，得到第二风险系数序列；基于对第二风险系数序列集异常识别的结果确定风险程度；

其中，使用退火算法对第一权重序列进行调整；

使用退火算法对第一权重序列进行调整包括：基于退火算法更新第一权重序列，使用更新后的第一序列对风险评分进行加权计算，获得巷道风险系数；对巷道风险系数进行采样，获得第一风险系数序列；基于风险模型和更新后的第一权重序列，使用参考环境序列构建参考风险系数序列；对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行识别，基于识别结果确定更新后的第一权重序列的有效性。