煤矿瓦斯爆炸事故预防策略：基于不安全动作原因

煤瓦突出事故不安全动作类型探究

通过对88起重特大事故分析,识别出122种不安全动作。分类为违章操作、指挥、行动,不违章四类,频次最高的是违章行动(43%)、操作(35%)、指挥(21%)。涉及事故比例最高的是违章操作(99%)和行动(99%)。违章指挥随时间和瓦斯等级变化而变。分析了各违章类型的主要不安全动作的发生原因并提出了相应的控制措施。

统计分析 7 2024-05-13

特别重大瓦斯爆炸事故成因分析及预防对策研究

为有效遏制特别重大瓦斯爆炸事故发生，本研究统计分析了 2000 年至 2017 年间发生的 49 起特别重大瓦斯爆炸事故损失情况及其发生规律。 基于事故致因“2-4”模型理论，本研究深入分析了 242 次不安全动作，其中违章动作高达 232 次，并将其细分为 7 大类进行统计分析。 同时，研究还分析了与事故相关的不安全物态，发现不安全物态的产生与不安全动作密切相关。 基于以上分析，本研究提出了针对性的特别重大瓦斯爆炸事故预防策略，确定了瓦斯爆炸安全培训基本知识，并创新性地提出了事故案例培训和问卷培训两种培训方法。

统计分析 2 2024-05-24

煤矿事故预测预防系统设计

本系统利用煤矿安全生产大数据，采用组合数据挖掘方法，建立了煤矿事故预测信息系统。详细阐述了系统需求分析与设计流程。

数据挖掘 4 2024-05-01

煤矿工人特质焦虑与不安全心理研究

特质焦虑是个体固有的一种焦虑倾向，可能对心理健康产生潜在影响。本研究采用问卷调查法，调查了山西某煤矿的218名工人的特质焦虑和不安全心理情况，并通过SPSS19.0进行了统计分析、方差分析和相关性分析。研究结果显示，工人的年龄、工种和工作时间与特质焦虑显著相关。此外，特质焦虑与工人的麻痹心理、逆反心理、安全无奈感以及临时心理存在关联。特质焦虑水平与工人的不安全心理呈现显著正相关，相互之间存在影响关系。

统计分析 2 2024-07-15

基于Matlab软件的煤矿瓦斯事故数据分析

煤矿瓦斯事故防治是煤矿安全工作的首要任务。利用Matlab软件对2008年至2012年我国煤矿瓦斯事故数据进行详细统计分析，结果显示，我国煤矿瓦斯事故数量总体呈现下降趋势。事故主要集中在上午9点至下午8点期间，尤其是上午10点至下午1点发生事故次数最多。造成重大人员伤亡的事故多发生于早班和下午班。煤矿瓦斯事故在地域分布上表现为南方多于北方，且南方事故严重程度较高。

统计分析 3 2024-07-16

矿工不安全行为影响因素权重研究

矿工不安全行为影响因素权重研究 本研究深入探讨了影响矿工不安全行为的因素，并对其重要性进行了量化分析。首先，通过文献综述，从内在和外在两个层面，梳理出28个可能的影响因素。随后，基于这些因素设计了调查问卷，并运用因子分析法对收集的数据进行统计分析，构建了不安全行为影响因素指标体系。最后，通过计算各层级指标的权重值，明确了不同因素对矿工不安全行为的影响程度，为控制和预防此类行为提供了理论依据。

统计分析 6 2024-05-06

煤矿瓦斯突出事故的成因分类研究

为了识别导致煤与瓦斯突出的因素，并制定预防措施以降低事故率，本研究基于“2-4”模型建立了煤矿瓦斯突出事故的成因分类框架。分析了93起重大煤矿瓦斯突出事故的直接原因、间接原因、根本原因和根源原因，揭示了各类事故原因的具体表现和主要因素，并提出了相应的控制措施。研究结果显示，事故原因可分为13类因素，包括不安全的操作行为、物态条件、间接因素和根本因素，其中违章放炮、突出前兆、安全意识不足、培训管理不完善和安全意识低等因素是事故发生的主要原因。

统计分析 3 2024-07-18

基于数据挖掘的煤矿瓦斯安全状态评估

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。

数据挖掘 2 2024-05-15

近十年我国低瓦斯煤矿瓦斯爆炸事件统计及规律分析

分析了2010年至2019年间我国低瓦斯煤矿发生的瓦斯爆炸事件。从所有权、事故地点、事故原因、煤矿产能、发生时间、事故诱因和事故类型等多个角度探讨了其发生规律。研究表明，年产量30万吨以下的煤矿更容易发生瓦斯爆炸事件，主要诱因是通风不畅。相对而言，低瓦斯煤矿更易发生重大事故，因此需加强技术和管理措施，有效消除安全隐患。

统计分析 0 2024-08-25