数据挖掘与数据库优化在煤矿安全监管中的应用

针对我国煤矿安全形势依然严峻，监管效率亟待提升的问题，设计并实现了一个基于大数据的煤矿安全监管三级联网平台。该平台采用分层架构设计方法，制订并遵从数据交换标准规范，搭建了煤矿、区县和地区三级网络，能够有效融合众多煤矿异构系统的数据源，并利用大数据技术实现联网数据的挖掘分析，为全区煤矿安全监管提供辅助决策支持。目前已有超过300家煤矿参与联网，成功实现了多级安全联网监管，并取得了显著的经济和社会效益。

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。

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。

针对煤矿安全生产管理监测所得数据存在的大数据量和难以及时发现安全因素关联问题，本研究基于CPARA技术进行关联规则分析，以探索其在煤矿安全评价中的应用潜力。

为了有效预防和减少我国煤矿发生的煤与瓦斯突出事故，推进煤层“零突出”目标管理，基于国内外研究成果，分析当前煤层管理措施，提出了突出煤层分级管理方案，并通过数理统计方法分析了煤矿事故数据和煤层特性，明确了突出煤层不同级别的管理需求。

基于全国安全监管监察系统干部教育培训需求调研结果进行统计分析，分析了当前我国安全监管监察干部教育培训工作的现状和存在的主要问题，并提出了增强其针对性和实效性的建议，为进一步深入开展干部教育培训工作提供了参考。

数据挖掘赋能煤矿安全：远程监控系统深度解析 数据挖掘技术与煤矿远程监控系统的融合，为煤矿安全生产带来了革新。该系统不仅简化了复杂数据的统计过程，更提升了数据分析的效率与深度，为决策者提供科学依据，保障煤矿生产的安全进行。 系统网络架构 系统网络架构是远程监控系统的基础，它确保了数据的实时传输和设备间的有效连接。 系统体系结构 系统体系结构是远程监控系统的设计蓝图，它涵盖了数据采集、数据传输、数据存储、数据分析和数据可视化等功能模块。 数据挖掘技术应用 数据挖掘技术在煤矿远程监控系统中的应用，主要体现在以下几个方面： 异常检测： 通过分析传感器数据，识别设备运行异常，提前预警潜在风险。 预测性维护： 基于历史数据，预测设备故障时间，制定合理的维护计划，降低维护成本，提高设备运行效率。 安全风险评估： 分析生产环境数据，评估安全风险等级，为安全管理提供决策支持。 生产优化： 通过数据分析，优化生产流程，提高资源利用率，提升生产效率。 数据挖掘技术的应用，使得煤矿远程监控系统具备了强大的数据分析能力，为煤矿安全生产提供了有力保障。

利用可拓数据挖掘技术对煤矿瓦斯数据进行分析，挖掘潜在信息，完善预警步骤，提高瓦斯预警有效性。

探讨了数据挖掘和地理信息系统在煤矿安全决策支持中的关键作用，提出了基于这两者的决策支持系统模型。针对煤矿企业的数据特征和决策需求进行了系统开发。