煤矿移动视频监测安全数据挖掘应用技术

为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识，来指导煤矿安全预警工作，将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点，对数据进行了预处理后，采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统，用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后，就可以挖掘出关联规则。

长期以来，顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置，其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计，得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因：片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面；顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起；大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治，提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构，包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术，以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况，实现顶板灾害的有效监测预警。此外，还建议在工作面开采前优化采煤方法和科学布置工作面，以及在开采过程中采用顶板弱化技术，综合防治顶板灾害。

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为了实现煤矿安全监控系统在移动设备上的同步监测和分析，开发了基于Android系统的移动监控平台。该平台能够实时采集监控数据，并即时显示井下环境和报警信息。用户可随时选择监测点和时间段，分析环境变化趋势并统计异常数据。

《数据挖掘概念与技术》，这是一本学习数据挖掘相当不错的教材。

计算机技术的普及推动了数据挖掘技术在煤矿行业的应用。数据挖掘技术可以优化煤矿企业的生产流程、设备控制和人员管理。煤矿企业数据库中的半结构化数据蕴藏着巨大价值，利用计算机进行数据挖掘，可以有效提升煤矿开采效率。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，结合统计学、人工智能和数据库技术，用于预测、分类和模式识别。本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和实用工具，特别关注SPSS的Clementine，这是一款强大的数据挖掘平台，提供了多种方法如预处理、建模、评估和部署。从数据预处理到回归分析、聚类分析、关联规则、粗糙集理论、遗传算法、支持向量机以及复杂对象数据挖掘，本书涵盖了数据挖掘流程中的关键步骤和技术，帮助读者理解和应用数据挖掘技术。

煤矿瓦斯监测数据蕴含着丰富的信息，有效地利用这些数据对于保障煤矿安全生产至关重要。 聚类分析作为一种重要的数据挖掘技术，可以用于识别瓦斯监测数据中的模式和趋势。 以模糊K-均值算法为例， 通过选取关键指标进行模糊聚类分析，可以评估工作区当前的安全状态，为预警和决策提供支持。

采用行为观察、ABC行为分析、行为纠正等手段，实施行为安全理念。分析煤矿事故，提出加强安全教育培训、注重行为观察和信息反馈、健全考核体系、完善激励机制、营造安全文化等安全管理对策。