煤矿安全

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。

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。

为确保煤矿安全监控系统监控效果可靠，根据相关规定建立了合规性评估体系，包括设备安装、配置、系统运行维护、异常统计分析和平台运行组件等标准。基于开源GIS技术实现了矿井巷道布局的矢量化，结合实时监测数据，制定了各项评估方法。研发了煤矿安全监控系统自我检测系统，并成功应用于煤矿实地，有效支持系统异常的自动识别。

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。

通过对我国煤矿“十一五”期间的事故数据进行统计分析发现，煤矿安全生产状况显著改善，事故死亡人数和事故起数总体呈现明显下降趋势；煤矿百万吨死亡率也显著减少。2006年至2010年间，煤矿百万吨死亡率下降了63.3%。尽管瓦斯事故死亡人数和事故起数有所减少，但其在总体比例中仍稳定，仍是主要的事故类型之一。根据事故发生原因，提出了具体的预防对策。

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。

为了提升某市煤矿安全管理水平，统计了该市近5年的煤矿安全生产事故数据，随后利用SPSS软件结合指数平滑模型对数据进行了详细分析。预测结果显示，火灾事故造成了最严重的人员伤亡，而顶板事故则是发生频率最高的类型。这些分析为下一年度该市强化煤矿安全管理提供了有力支持。

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。

阐述数据挖掘与数据库优化技术的应用原理，具体探讨其在煤矿安全监管系统中的运用。建立了基于这两项技术的矿井运行状态监控方案，取得了显著成效。

针对煤矿安全管理决策方式滞后，信息化建设体制不完善的现状，以田陈煤矿为示范，研究构建了煤矿安全动态诊断系统。此系统以云计算、物联网和数据挖掘技术为基础，整合了采掘机运通等专业数据、人机环管四要素数据、时间和空间数据以及历史和现势数据，构建动态三维虚拟矿井平台。平台功能涵盖煤矿安全生产信息的展示、分析、推理，并通过挖掘历史数据中的模式和知识，诊断当前安全状态，分析潜在危害因子，进而有效预测矿井灾害，最终降低煤矿安全生产事故发生率，实现煤矿安全管理的信息化。