矿井灾害数据分析模型探讨
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测。 关键字
数 据仓 库 可视 化 回 归分 析
在对陈家山 ４ ６回采 工作 面安全生产情况数据跟踪中收 １ 集了大量 的原始数据。通 过对这些数据得分析 ， 提取有价值的
（ ２） １ 陈家山矿矿井通风状况参数。
１ 数 据 组 织管 理 ． ２
信息 ， 用于指导生产 、 预防事故是很有必要 的。 矿井 每天产生海量 的数据 ，平 时我们只对它进行 存储 管 理并没有对其进行分析 。数据挖掘技术是 近年来 发展最 为快
速的一种分析 方法和决 策手 段， 它以历史数据为基础 ， 与数 据 仓库技术相结合 ， 对历史数据 的分析和挖掘， 通过 找出隐藏 在 这些数据内部 的有用信息 、 潜在模式 ， 而实现对 未来 发展趋 从 势、 行为的预测 。 利 用数据挖掘技术让堆积案头 的报表不 再是 一堆 杂乱无 章的数据 ， 成为矿井信息的主要源泉 。同时 以便 于人们理解和 观察的可视 化形式展现 ， 给矿井管理者 、 策者提供有价值 的 决 信息， 对煤矿生产管理、 害预测起 到积极 的作用。 灾
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煤 矿 现 代 化
２０ 弃第１ ０８ 期
总第８ 期 ２
矿井灾害数据分析模 型探讨
西安科技大学能源学院 高原 常心坦 史东涛 摘 要 针对 陈家 山 ４ ６回采工作 面数据追踪 ， １ 本文 阐述 了工作面数据仓 库建 立、 数据预处理和数据 分析预测。在此基础上建 立数据挖掘模式 ，并利用一元线性回归分析对钻孔 Ｃ Ｏ含量 与推进度 关系进行 预
测 点 布置 。 图 １数 据挖 掘 模 式
１１ 数据 仓 库 建 立 ．
（ 动态变化数据。主要有开采线 、 ２） 煤产量、 瓦斯抽放 、 钻 孔 气体 浓 度 、 掘 工 作 面 气 体成 分 、 采 灌浆 、 风量 。 这 样我们在分析过 程 中可 以把 固定数 据看作是参 数， 把 动态变化 数据看作变量 、 预测对象。
・
由于矿井地质 条件的复杂性 ， 响煤炭 自燃 、 影 瓦斯涌 出、 透水 、 火灾等 的因素诸多 ， 应根据实际情况具体分析 。根据陈 家山 ４ ６工作 面实际情况 ， １ 进行长期跟踪记录 ， 在所建立的数 据仓库 中， 借助于数学模型为手段， 对数据库和数据仓库 中的 数据进行 归纳 、 推断和预测， 寻找灾害突变规律与发 展动态趋
稚《器
２ ０ ８ ６ ４ ２ ０
１ 数 据挖掘 模式
利用数据挖掘技术在矿井灾害数据仓库 中查找数据 的模 式和关系并分析预测， 以可视化的方式表达 ， 为决策者提供建 议。数据挖掘模 式如图 １ 。
主
渐 浦 Ⅲ 爆
ｌ ７（ ｊ ：００ Ｉ ９００ ２、 Ｏ０ ０． ｍ ． 。 ５００ ：．１ ｝ Ｏ０ ：。７ ＬＯ０ ｄ． ０ ｛ ００ ４。 Ｉ ９０
２ ・ ０
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煤矿 现 代化
２０ 年第１ ０８ 期
总第８ 期 ２
ｏ
浅 谈 煤 矿 职 工 安 全 教 育 培 ∞ Ｉ 椰 幅 ∞ 三 Ｌ Ｉ
平 煤 一 矿 平 煤 二 矿
，
／
万 刘
军 斌
摘 要 本文就如何提高煤 矿职工安全教育培训水平 ， 促进煤矿 可持 续发 展进行探讨 ， 并根 据我国 的 现实条件提 出一些措施 ， 以期对提高煤矿安全教 育培 训水平 、 改善 我国煤矿安全生产起到一定作 用。 关键词 安全 生产 教 育培 训 措施 煤 矿安全教 育培训是保证安 全生产 的一个重 大举措 ， 对
６
针对上述数据库分别 用不同的方法在计算 机上可视化显 示 。可视化显示采用 图形与属性 ， 图形包括直方图、 饼图等 ， 如
图２ 。属性 主要是 以文本的形式 。 这样数据 以计算机 图形的方 式表 达出来 ， 样便于我 们去分析数据 ， 这 寻找关联 ， 建立数据 挖掘模式。
＼＿ 一 … ＂ － ＿ ｜ …一 一７ ……－ －… ｆ 爱…… ｊ ¨｜
１ 数 据挖 掘 ． ４
在 对陈家 山安 全数 据跟踪 分析 中收 集 了大 量工 作面 数 据， 经过数据整理 ， 建立下列数据库 ： （ ）１ １ ４ ６工作 面 通 风 瓦 斯逐 日监 测 管 理 台 帐 ； （ ４ ６工作 面瓦斯抽放量 管理 台帐 ； ２） １ （ ４６ ３） １ 工作 面注氮量逐 日记 录； （ ４ ６工作面注阻化剂逐 日数据 ； ４） １ （ ４ ６工作面灌浆量逐 日记录； ５） １ （ ４６ ６） １ 工作面 日推进度 、 产量记录； （ ４ ６工作面分 区段煤厚 、 ７） １ 采高 、 遗煤节记 录； （ ４ ６工作面上隅 角 、 ８） １ 回风流 、 空区气体 色谱 分析 相 采 关数据 ； （ ４ ６工作 面瓦斯钻孑 综合数据 ； ９） １ Ｌ （ ４ ６工作面瓦斯抽放钻孑 测量参数 ； ｊ １ ０） Ｌ （ ） １ 作 面瓦斯抽放参数 ； １ ４６ ［ １
势 并 对其 做 出相 应 分 析 、 价 和 预测 。 评 １ 数 据 分 析 结 果显 示 ． ５
按时问序列对整个矿井大量的数据跟踪分析 ，挖掘 出有 价值 的信息 ， 最后把分析结果展现出来 ， 如图 ３所示。
２ 实例 分析 应用
经 过 对 ４ ６— 作 而 钻孑 Ｏ 浓 度 推 进 度 数 据 一 段 时 间 １ １ ＬＣ ｊ
图 ２ 工 作面 瓦斯 涌 出直 方 图
针对以上 数据库 ，把相 关联 的数据互相调用以一种统计 图的形式显示 出来 ， 为分析提供 方便 。
１ 数 据预 处理 ． ３
为了更好 的进行挖掘 ， 有必要对数据选择分类 ， 加以精炼 处理。这样可 以辨别出需要进行分析的数据集合 ， 缩小挖掘范 围， 避免盲 目搜索 ， 提高数据挖掘 的效率和质量 。 通过对整个矿井采 集的数据分析 ， 可把它分为 ： （ ） １ 固定数据。主要有巷道布置 、 工作面布置 、 钻孔位置、
数 据仓 库 可视 化 回 归分 析
在对陈家山 ４ ６回采 工作 面安全生产情况数据跟踪中收 １ 集了大量 的原始数据。通 过对这些数据得分析 ， 提取有价值的
（ ２） １ 陈家山矿矿井通风状况参数。
１ 数 据 组 织管 理 ． ２
信息 ， 用于指导生产 、 预防事故是很有必要 的。 矿井 每天产生海量 的数据 ，平 时我们只对它进行 存储 管 理并没有对其进行分析 。数据挖掘技术是 近年来 发展最 为快
速的一种分析 方法和决 策手 段， 它以历史数据为基础 ， 与数 据 仓库技术相结合 ， 对历史数据 的分析和挖掘， 通过 找出隐藏 在 这些数据内部 的有用信息 、 潜在模式 ， 而实现对 未来 发展趋 从 势、 行为的预测 。 利 用数据挖掘技术让堆积案头 的报表不 再是 一堆 杂乱无 章的数据 ， 成为矿井信息的主要源泉 。同时 以便 于人们理解和 观察的可视 化形式展现 ， 给矿井管理者 、 策者提供有价值 的 决 信息， 对煤矿生产管理、 害预测起 到积极 的作用。 灾
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煤 矿 现 代 化
２０ 弃第１ ０８ 期
总第８ 期 ２
矿井灾害数据分析模 型探讨
西安科技大学能源学院 高原 常心坦 史东涛 摘 要 针对 陈家 山 ４ ６回采工作 面数据追踪 ， １ 本文 阐述 了工作面数据仓 库建 立、 数据预处理和数据 分析预测。在此基础上建 立数据挖掘模式 ，并利用一元线性回归分析对钻孔 Ｃ Ｏ含量 与推进度 关系进行 预
测 点 布置 。 图 １数 据挖 掘 模 式
１１ 数据 仓 库 建 立 ．
（ 动态变化数据。主要有开采线 、 ２） 煤产量、 瓦斯抽放 、 钻 孔 气体 浓 度 、 掘 工 作 面 气 体成 分 、 采 灌浆 、 风量 。 这 样我们在分析过 程 中可 以把 固定数 据看作是参 数， 把 动态变化 数据看作变量 、 预测对象。
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由于矿井地质 条件的复杂性 ， 响煤炭 自燃 、 影 瓦斯涌 出、 透水 、 火灾等 的因素诸多 ， 应根据实际情况具体分析 。根据陈 家山 ４ ６工作 面实际情况 ， １ 进行长期跟踪记录 ， 在所建立的数 据仓库 中， 借助于数学模型为手段， 对数据库和数据仓库 中的 数据进行 归纳 、 推断和预测， 寻找灾害突变规律与发 展动态趋
稚《器
２ ０ ８ ６ ４ ２ ０
１ 数 据挖掘 模式
利用数据挖掘技术在矿井灾害数据仓库 中查找数据 的模 式和关系并分析预测， 以可视化的方式表达 ， 为决策者提供建 议。数据挖掘模 式如图 １ 。
主
渐 浦 Ⅲ 爆
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总第８ 期 ２
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浅 谈 煤 矿 职 工 安 全 教 育 培 ∞ Ｉ 椰 幅 ∞ 三 Ｌ Ｉ
平 煤 一 矿 平 煤 二 矿
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万 刘
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摘 要 本文就如何提高煤 矿职工安全教育培训水平 ， 促进煤矿 可持 续发 展进行探讨 ， 并根 据我国 的 现实条件提 出一些措施 ， 以期对提高煤矿安全教 育培 训水平 、 改善 我国煤矿安全生产起到一定作 用。 关键词 安全 生产 教 育培 训 措施 煤 矿安全教 育培训是保证安 全生产 的一个重 大举措 ， 对
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针对上述数据库分别 用不同的方法在计算 机上可视化显 示 。可视化显示采用 图形与属性 ， 图形包括直方图、 饼图等 ， 如
图２ 。属性 主要是 以文本的形式 。 这样数据 以计算机 图形的方 式表 达出来 ， 样便于我 们去分析数据 ， 这 寻找关联 ， 建立数据 挖掘模式。
＼＿ 一 … ＂ － ＿ ｜ …一 一７ ……－ －… ｆ 爱…… ｊ ¨｜
１ 数 据挖 掘 ． ４
在 对陈家 山安 全数 据跟踪 分析 中收 集 了大 量工 作面 数 据， 经过数据整理 ， 建立下列数据库 ： （ ）１ １ ４ ６工作 面 通 风 瓦 斯逐 日监 测 管 理 台 帐 ； （ ４ ６工作 面瓦斯抽放量 管理 台帐 ； ２） １ （ ４６ ３） １ 工作 面注氮量逐 日记 录； （ ４ ６工作面注阻化剂逐 日数据 ； ４） １ （ ４ ６工作面灌浆量逐 日记录； ５） １ （ ４６ ６） １ 工作面 日推进度 、 产量记录； （ ４ ６工作面分 区段煤厚 、 ７） １ 采高 、 遗煤节记 录； （ ４ ６工作面上隅 角 、 ８） １ 回风流 、 空区气体 色谱 分析 相 采 关数据 ； （ ４ ６工作 面瓦斯钻孑 综合数据 ； ９） １ Ｌ （ ４ ６工作面瓦斯抽放钻孑 测量参数 ； ｊ １ ０） Ｌ （ ） １ 作 面瓦斯抽放参数 ； １ ４６ ［ １
势 并 对其 做 出相 应 分 析 、 价 和 预测 。 评 １ 数 据 分 析 结 果显 示 ． ５
按时问序列对整个矿井大量的数据跟踪分析 ，挖掘 出有 价值 的信息 ， 最后把分析结果展现出来 ， 如图 ３所示。
２ 实例 分析 应用
经 过 对 ４ ６— 作 而 钻孑 Ｏ 浓 度 推 进 度 数 据 一 段 时 间 １ １ ＬＣ ｊ
图 ２ 工 作面 瓦斯 涌 出直 方 图
针对以上 数据库 ，把相 关联 的数据互相调用以一种统计 图的形式显示 出来 ， 为分析提供 方便 。
１ 数 据预 处理 ． ３
为了更好 的进行挖掘 ， 有必要对数据选择分类 ， 加以精炼 处理。这样可 以辨别出需要进行分析的数据集合 ， 缩小挖掘范 围， 避免盲 目搜索 ， 提高数据挖掘 的效率和质量 。 通过对整个矿井采 集的数据分析 ， 可把它分为 ： （ ） １ 固定数据。主要有巷道布置 、 工作面布置 、 钻孔位置、