煤矿工程

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。

为实现我国煤炭工业高质量发展，针对煤矿智能化初级阶段，开展了相关技术体系研究和工程建设。 智能化煤矿顶层设计 以“矿山即平台”理念为指导，将智能化煤矿整体架构划分为设备层、基础设施层、服务层和应用层，以实现煤矿生产、安全、生态、保障的智能化闭环管理。 多源异构数据融合 针对智能化煤矿信息孤岛问题，开展了多源异构数据建模、特征提取与数据挖掘技术研究，并研发了基于数据驱动的信息实体建模与更新技术。 高精度三维地质模型构建 研究了智能化煤矿高精度三维地质模型构建方法，提出了基于地质模型动态更新的煤层厚度自适应截割控制方法。 智能化工作面采掘接续设计 研发了工作面采掘接续智能设计技术，实现了接续工作面图纸、规程、规范的智能设计，大幅降低了采掘接续过程中的重复劳动。 掘锚一体机智能化技术研究 研究了掘锚一体机的位姿检测与导航技术、自动打锚杆技术、自动铺网技术、巷道三维建模与质量监测技术，并探索了基于远程视频监控的巷道智能高效掘进技术与装备。 智能化开采工作面推广应用 以“有人巡视，无人操作”为特征的智能化开采工作面在全国逐渐推广应用，开展了基于三维地质模型动态更新的采煤机自适应截割技术研发与实践。

我国煤炭开采对地下水资源造成的影响是推动煤炭绿色开发和矿区生态文明建设的关键问题。通过调研、统计分析和专家咨询，系统分析了我国煤矿矿井水保护利用的现状，提出了相应的发展战略和工程科技措施。研究表明，当前我国每吨煤开采产生的矿井水平均为1.87m³。

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。

SAS Enterprise Miner是由全球知名的数据分析软件公司SAS开发的强大数据挖掘工具，为用户提供直观高效的环境，用于构建、验证和部署预测模型。这款试用版允许用户体验其在大数据分析领域的卓越性能。SAS Enterprise Miner集成了数据预处理、建模、评估和部署的全过程，支持多种数据挖掘方法，包括决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机和随机森林等。它能够从海量数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和关联，为企业决策提供强有力的支持。《SAS.Institute.Getting.Started.with.SAS.Enterprise.Miner.5.2.Apr.2006.pdf》是详细的入门指南，涵盖了安装、启动和进行数据挖掘项目的基本步骤。此文档将引导用户熟悉界面、导入数据、构建流程图，以及执行和解读模型的结果。数据预处理是数据挖掘的重要环节，SAS Enterprise Miner提供了多种数据清洗和转换工具，包括处理缺失值、异常值，进行数据规范化和离群值检测，同时还能进行特征选择和构造新的预测变量，为后续的建模工作奠定坚实基础。建模阶段，用户可以选择适合问题的算法，并通过图形化的流程图界面来配置参数。系统还支持拖放操作和自动建模功能，大大提高了工作效率。SAS Enterprise Miner提供了多种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等，帮助用户评估模型的性能，并支持交叉验证和模型比较，以优化解决方案。一旦模型验证通过，用户可通过SAS Enterprise Miner将其部署到生产环境中，实时利用模型进行预测，如客户流失预警、销售预测和风险评估等业务场景。总结来说，SAS Enterprise Miner是数据科学家和业务分析师的强大武器，通过其丰富的功能和友好的用户界面，

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。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

提供适用于 Visual Studio 2010 的 sqlite 3070603 工程文件，方便您创建其他 IDE 工程。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些时间，具体取决于数据库的大小和复杂性。 反向工程完成后，您可以根据需要修改模型。