煤矿隐患数据挖掘模型及适用挖掘算法
浅析计算机数据挖掘技术在煤矿信息管理系统中的应用
的信息非常重要 ,而数据挖掘技术 出现 的原因就是为 了
解决这个问题 。
二 、数 据挖 掘 常用 的方法
2 . 1 神经 网络 法 。神经 网络 能够模拟人类 的形象直 觉思维 ,在生物神经 网络研究的基础上 ,通过生物神经 元和神经 网络的因特 网 ,利用归纳、简化 ,从而提炼总
信息系统工程 f 2 0 1 3 . 1 0 . 2 0
8 7
一
、
数 据挖 掘技 术的概 念
在煤矿企业的计算机系统中,为了使后期 的经营发展更
切合实际的预测结果 ,这就需要在调用数据挖掘的过程
数据挖掘作 为新 的信息处理技术 ,它主要的特点是
中 ,不断积累各类与煤矿企业相关的经营信息 ,并将信
息中的内容充分表达 。
对数据库 中大量的数据进行分析 、转换 、抽取和其他模
阅读 ( 教育版) , 2 0 1 2 , 1 2 ( 1 8 ) : 1 2 6 —1 2挖 掘 技 术 在 煤 矿 信 息 管 理 系统 中的应 用分 析
3 . 1 预测功 能在煤矿信 息管理 系统 中的应用 分析 。
( 作者单位 :重庆工业职 业技术学院 )
TECHNOLOGY
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浅析计算机数据挖掘技术在煤矿信息管理系 统中 的应用
◆ 彭 丽蓉
摘要 :数据挖掘技术作为计算机综合性应 用技术的最核心构成要素 ,它能够 带来非常显著的经济效益 ,不仅 能够为企业控制成本 ,而且也能够给企业带来许 多的效益 。在煤矿行业 中,数据挖掘技术也起到 了非常重要 的作用 ,下面我们 就 来探讨一下数据挖掘技术在煤矿信息管理 系统中的应用。 关键词 :计算机数据挖掘技术 ;煤矿 ;信息管理 系统 ;应 用
煤矿专项安全风险辨识评估报告中的风险评估模型及应用案例分析
煤矿专项安全风险辨识评估报告中的风险评估模型及应用案例分析简介煤矿作为重要的能源资源,其开采过程中存在着各种安全风险。
为了有效管理和控制这些风险,煤矿专项安全风险辨识评估报告成为了一项必要的工作。
本文将探讨煤矿专项安全风险辨识评估报告中的风险评估模型以及其中的应用案例。
一、风险评估模型的选择在煤矿专项安全风险辨识评估报告中,选择合适的风险评估模型对于准确评估煤矿风险水平至关重要。
常用的煤矿风险评估模型包括事件树分析法、层次分析法和风险矩阵法等。
1. 事件树分析法事件树分析法通过构建事件树,将煤矿事故可能发生的系列事件进行分析,并计算每个事件的概率、频率和后果。
该方法适用于对单一事件进行风险评估,能够全面分析各个环节的风险来源。
2. 层次分析法层次分析法是一种多因素综合评判方法,通过构建层次结构模型,将各个评估指标按照特定的分层次进行权重排序,最终得出整体风险水平。
该方法适用于对整个煤矿系统的风险评估,能够考虑不同因素的重要性和关联性。
3. 风险矩阵法风险矩阵法是一种定性和定量相结合的风险评估方法,通过将各个风险事件的概率和后果映射到一个矩阵中,得出相应的风险等级。
该方法简单易用,适用于快速评估煤矿风险水平。
二、煤矿专项安全风险辨识评估报告的应用案例分析下面以某煤矿为例,介绍其专项安全风险辨识评估报告的应用案例。
1. 辨识风险源首先,通过现场考察和采访工作人员,辨识出煤矿存在的潜在风险源。
例如,采空区垮塌、火灾爆炸、有毒气体泄漏等。
2. 选择风险评估模型针对辨识出的风险源,选择合适的风险评估模型进行评估。
在本案例中,选择了事件树分析法和风险矩阵法进行评估。
3. 事件树分析法评估通过构建事件树,对每个风险源的可能发生的事件进行分析。
例如,对于采空区垮塌风险,从评估树根节点开始,分析挡鲁柱倒塌、层间瓦斯返漏等可能导致采空区垮塌的具体事件和概率。
4. 风险矩阵法评估将辨识出的风险源和评估结果绘制到风险矩阵中,得出相应的风险等级。
基于大数据与智能技术的煤矿安全风险评估模型建立与应用
基于大数据与智能技术的煤矿安全风险评估模型建立与应用煤矿安全是一个重要的社会问题,对于保障煤矿工人的生命安全具有重要意义。
为了有效预防和减少煤矿事故的发生,建立一个可靠的煤矿安全风险评估模型至关重要。
借助大数据和智能技术,可以更准确地评估煤矿的安全风险,提前预警潜在的危险因素,并采取相应措施,保障煤矿工人的生命安全。
首先,建立煤矿安全风险评估模型应考虑的因素非常多。
可以利用大数据分析煤矿的历史事故数据,识别出不同类型事故的规律和特征,并通过智能算法对未来可能发生的危险进行预测。
同时,还可以考虑煤矿的地质条件、采矿工艺参数、矿井通风系统、矿井水文地质条件等因素,综合评估煤矿的安全风险。
在建立煤矿安全风险评估模型时,可以利用大数据技术对煤矿数据进行挖掘和分析。
通过对不同煤矿的大量历史数据进行清洗、整理和建模,可以获取关于煤矿安全的宝贵信息。
利用机器学习算法和数据挖掘技术,可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和关联性,为煤矿安全风险评估提供有力支持。
基于大数据和智能技术的煤矿安全风险评估模型应具备以下特点:1. 全面性和准确性:综合考虑多种因素,从多个维度评估煤矿的安全风险,包括地质结构、矿井通风、瓦斯等因素。
借助智能算法,对历史数据进行分析和预测,提高评估结果的准确性。
2. 实时性和动态性:煤矿安全风险评估需要实时监测和更新数据,以及对风险进行实时评估和预警。
通过大数据技术,可以实时收集和处理海量的煤矿数据,及时发现潜在的危险因素,提前预防事故发生。
3. 可视化和易于理解:将评估结果以可视化的方式呈现,让相关人员能够直观地了解煤矿的安全风险状况。
通过直观明了的图表和报表,可以帮助管理人员和工人更好地理解煤矿安全风险的来源和变化趋势。
4. 知识共享和协同管理:基于大数据和智能技术的煤矿安全风险评估模型应具备知识共享和协同管理的能力。
各个煤矿之间可以共享数据和经验,相互借鉴和学习,提高整体煤矿安全水平。
对于煤矿安全风险评估模型的应用,可以在以下方面发挥重要作用:1. 风险预警和预防:通过实时监测和评估煤矿的安全风险,可以及时发现潜在的危险因素,提前预警并采取相应措施,避免事故发生。
大数据挖掘方法 模型
大数据挖掘方法模型
大数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。
以下是一些常见的大数据挖掘方法和模型:
1. 数据预处理:在进行数据挖掘之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2. 分类和预测模型:这是一种常用的数据挖掘方法,用于将数据分为不同的类别或预测未来的趋势。
常见的分类和预测模型包括决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归等。
3. 聚类分析:聚类分析是将数据分组为类似的子集,以便更好地理解数据的结构和模式。
常见的聚类分析方法包括 K 均值聚类、层次聚类和 DBSCAN 等。
4. 关联规则挖掘:关联规则挖掘用于发现数据中的关联关系。
常见的关联规则挖掘算法包括 Apriori 算法和FP-Growth 算法等。
5. 时间序列分析:时间序列分析用于分析按时间顺序排列的数据,以识别趋势、模式和周期性。
常见的时间序列分析方法包括 ARIMA 模型、季节性 ARIMA 模型和指数平滑法等。
6. 深度学习:深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术,在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等。
这些方法和模型可以帮助企业和组织从大数据中提取有价值的信息,从而做出更明智的决策。
在实际应用中,需要根据具体问题选择合适的方法和模型,并进行适当的调整和优化,以确保挖掘结果的准确性和可靠性。
数据挖掘在煤炭企业信息化管理中的应用
容纳。
2 煤炭企业技术方式多样 、
集团经济研究 2。 1 o6 1 月中旬 刊( 总第 22 1 期)
掘数据 、 安全监控 数据 、 调度数 据、 设 供 了有效 的方法 ,它将在矿业领域 发 作者 中国矿业 大 备和材料数据等生产数据 , 财务数据 、 挥更 大的作用 【 单位 :
察的对象 ,影响该对象的所有 环境 因
三. 结束语
随着计算机技术 的发展和企业 不 同管理层次的需求 ,煤炭 企业 的数据 处理将 由事务型处理 向着分析型处理
二、煤炭企业中可用的数据挖掘
l煤炭企业 的数据源 、
素集合构成其环境特征 , 记为 。考 察 方法 的对象不 同,所涉的环 境因素也不尽
其生产条件 ,包括地质 条件和开 采技 考 核;2 、 ( 成本 定额指标难 以获取 , ) 成 是不能仅仅寄希 望于 某一种数据挖掘 术条件两方面 。 主要 因素有井 田规模 、 本控制 力度不大 ,成本预测有 一定难 方法就可 以完成某个 问题 ,实际应用 煤层 形态 、 层倾 角 、 层厚度 、 煤 煤 地形 度 ;3 、生产计划难 以科学合理地制 中往往是针对某一 问题 采用多种方法 ( ) 条件等 等, 这些因素统称为环境 因素 。 定, 经营效益评价 困难 。因此 , 对于管 去发现知谚 ,然后再 选择效果较好 的 { 以生产 经营 中协作 关系相对稳 定 、 具 理特性 M 很 难用 传统方法对 其建 立 方法来使用。 有独立功能 的幕 —基本活动环 节为考 模 型。
一
2 可用 的数据挖掘方法 、 在我国,数据挖掘作为知识发现
数据挖掘技术在煤矿监控中应用研究
首先 , 通过 D a t a A d a p t e r 将 收集 到 的来 自不 同 S MS的 D a t a s e t 中. 分 别 利 好 的科学 决策 理论依 据 .并对 以后 数 据 仓库 的建 数 据库 的数 据 源放 到 S 立 提 高 了一种 新 的设 计思 路 .具有 很 强 的实 用价 用 Wr i t e r X m l ( ) 和R e a d X m l ( ) 功 能 将 数 据 转 化 为 X ML格式 并封 装 到 D a t a S e t 类. 最 后 生成 x l s 表 格 值。
数据 仓库 . 为数 据挖 掘技 术 的应 用做 充 足的 准备 。 1 . 1选 题 来 源 及 意 义 最 后再 利 用 S Q L S e r v e r 2 0 0 8的 S S M S提 供 的 S Q L S e I 、 , e r Ma n a g e : m e n t S t u d ; o 新 型集 成环 境对 数 据 仓 目前 . 煤矿 生产 是一个特 殊 的高 危行 业 。 随着 我 国经济 的飞速发 展 . 计算机 应 用 已经 普及 . 而煤 库 中的各 项数 据进 行挖 掘 .最终得 到对 煤 矿安 全
术 在 煤矿 监控 中的应 用探 明 了方 向 , 开 拓 了前 景 。 异构 数据 库 的方法 将该 数据 源统一 转 化为便 于 操 就 目前 而言 .在 煤矿监 控 中数 据挖 掘 技术 应 用 的 作 的 x 1 s 表格 格式 。具 体设 计思路 如下 :
还 很 不够 .但 是它 为煤矿企 业 的 管理 者 提供 了很
2 0 1 3年 第 2期
福 建 电 脑
1 2 7
数 据 挖 掘 技 术在 煤 矿 监控 中应 用研 究
基于大数据的煤矿安全预警模型构建与优化
基于大数据的煤矿安全预警模型构建与优化煤矿作为我国重要的能源供应来源,安全问题一直备受关注。
为了提高煤矿的安全管理水平,基于大数据的煤矿安全预警模型成为了当今研究的热点。
本文将针对该研究课题进行探讨,在综合分析煤矿工作环境、数据统计与分析和模型构建方法等方面,构建与优化基于大数据的煤矿安全预警模型。
首先,为了构建合理的煤矿安全预警模型,必须充分了解煤矿工作环境以及影响煤矿安全的因素。
煤矿作业场所的特殊性决定了其安全风险较高,如瓦斯、煤尘爆炸、坍塌等。
因此,首先需要建立煤矿安全指标体系,包括瓦斯浓度、温度、湿度、煤尘浓度、风速等指标,并考虑不同指标之间的相关性,为后续的模型构建提供基础。
其次,大数据统计与分析是建立基于大数据的煤矿安全预警模型的关键步骤。
通过对煤矿工作环境中各项指标的数据采集和记录,积累大量的历史数据并进行分析,可以发现潜在的规律和异常情况。
以往的方法主要基于经验和人工判断,未能充分利用数据的潜力。
而基于大数据的分析方法可以更准确地发现数据背后的规律,提高预警的准确性。
在大数据统计与分析阶段,可以运用数据挖掘、机器学习等技术对煤矿工作环境数据进行处理。
数据挖掘技术可以挖掘数据中的规律和知识,对于预测煤矿安全问题十分有用。
机器学习技术则可以通过对历史数据的学习,建立预测模型,对未来的安全状态进行预测。
例如,可以通过分类模型来判断矿井是否会发生事故,或者通过回归模型来预测矿井的安全指标。
此外,还可以使用聚类分析、关联规则挖掘等方法,进一步深入挖掘煤矿工作环境数据的特点和问题。
最后,构建基于大数据的煤矿安全预警模型需要选择合适的模型构建方法。
根据前期的数据分析和特征提取,可以选择适合的模型来构建预警模型。
常见的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
同时,还需考虑模型的优化方法,确保模型在实际应用中能够达到较高的准确率。
优化方法可以包括参数调优、特征选择和模型融合等。
通过不断优化模型,使其能够更好地适应不同煤矿的工作环境,提高煤矿安全的预警准确性和灵敏度。
基于数据挖掘技术的煤矿智能精准开采系统
第4期易瑞强基于数据挖掘技术的煤矿智能精准开采系统85基于数据挖掘技术的煤矿智能精准开采系统易瑞强(陕西黄陵二号煤矿有限公司,陕西延安727804)摘要:煤矿综采自动化技术的研究日渐成熟,但由于自动化综采工作面采煤工艺复杂,智能化系统庞大,各设备作业条件复杂。
在分析各自动化子系统间存在大量信息孤岛、现存在综采自动化设备和系统不能有效联通,数据可用性低的问题,为了在海量有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取挖掘其内在控制和生产决策方面有潜在价值的信息,探究如何通过深度数据挖掘实现对综采自动化系统的精准开采。
基于数据挖掘技术对建立的开采模型的融合数据分析,根据实时工况数据及各传感器测量数据的实际控制反馈,进行智能开采模型算法的深度学习和控制算法的迭代;随着数据挖掘不断优化控制参数和控制策略算法分析,增加了系统和装备的分析决策功能,最终转换为精准开采决策,极大提升了综采工作面智能化整体水平。
关键词:信息融合;大数据;数据挖掘;智能化;精准开采中图分类号:TD795文献标志码:B文章编号:771-749X(2020)04-0085-06IntelligenO precise mining system ot coal minebased on date mining technologyYI Rui-piang(Shaanxi Huanglinn No.5Coal Mine Ca.,Std.,6an'an727302,Chna)Abstrace:The research of fully mechanizeb mining aoWmaPor mchdXep is becoming more ad more mature.Because of the complexity of mining mchn(Poep and equipment worfing codiCors of aoWmaCo fully mechanizeb mining face, the idei-ligent system is hupe.In view of the fact that there are a larye numbev of idormador islands;the existing aotomatior equipment and systems cannot be ehectively cornecteh,ad the Oata awilability is low,in orOvo to extract the idormador with po-WnCai veluv hidOen in the massive noisy,fuzzy and random actual Oata,the precise cortroi of the fully mechanizeb mining aotomaCor system throuph Oeep data mining is researcheb.Baseb or the fusior data analysis of mining mopei esmblisheb by data mining Wchnoloay,accordid-the real-time worfing codiCor data and the actual cortroi feebOach of sensor measurement Oata,the Oeep learning of idellipent mining moPei alaorithm and the iterador of cortroi alfoUthm ov carried opt.With the Oevelopmen-of data mining-the cortroi parameters ad cortroi sOamop alfoPthms are corCnaopsly opCmizeb,the adly-sis and Oecisior-mabid functiors of the system and equipment are increaseb, and the precise mining Oecisior-mabid is finally reaPzeb,which will ereatly improve the overall intelligent level of fully mechanizeb mining face.Key wo C s:idormatior fusior,big Oata;data mining-intellectaaPzaPor;precisior mining0引言作者简介:易瑞强(1952—),男,宁夏固原人,2079年毕业于中国矿煤矿综米自动化技术是实现煤炭安全、咼效回业大学电气工程及其自动化专业,工程师,现从事机电管理工作。
矿井灾害数据分析模型探讨
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
维普资讯
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。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析煤矿安全一直是我国煤矿工作面严重的隐患,导致了众多矿工工伤事故和人员伤亡。
随着信息技术和大数据分析的发展,基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析成为了解决煤矿安全问题的一种新途径。
本文将介绍基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析的方法和意义。
煤矿安全隐患数据挖掘分析基于大规模的煤矿安全数据集,通过挖掘数据中的潜在的规律、关联和趋势,发现煤矿安全隐患的特点和规律,为煤矿安全管理提供决策支持和预警提示。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析可以发现煤矿安全隐患的特征和规律。
通过分析煤矿事故发生与不发生的原因、环境因素、设备状态和人员行为等多方面的数据信息,可以找到事故发生的潜在规律和关联因素。
通过挖掘数据可以发现某些特定的设备故障和维护不及时可能与事故发生有关,进而及时采取措施进行维修和预防。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析可以预测煤矿安全隐患的发生概率和趋势。
通过建立预测模型和分析历史数据,可以预测未来一段时间内煤矿安全隐患的发生概率。
这可以帮助煤矿管理者和相关部门及时采取预防措施,减少煤矿事故的发生。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析可以优化煤矿安全管理决策。
通过分析煤矿安全数据,可以为煤矿管理者提供决策支持,指导其采取更好的管理措施和策略。
根据挖掘出的数据规律,可以发现某些设备存在安全隐患,进而决定是否进行更换和升级,以提高煤矿的安全性。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析已经在实践中取得了一些成果。
一些煤矿企业通过挖掘煤矿安全数据,发现了一些安全隐患,及时采取了措施,有效地减少了事故的发生。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析对于解决煤矿安全问题具有重要的意义。
它可以发现煤矿安全隐患的特征和规律,预测隐患的发生概率和趋势,并为煤矿安全管理决策提供支持。
希望在不久的将来,基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析能够在全国范围内得到推广和应用,进一步提高我国煤矿安全水平。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析随着我国经济的快速发展,煤炭产业在国民经济中占据着重要的地位。
然而,煤矿事故频繁发生,给煤炭生产带来了严重影响。
为了减少煤矿事故的发生,保障工人的生命财产安全,必须对煤矿安全隐患进行有效的预测与控制。
本文基于大数据技术,对煤矿安全隐患数据进行挖掘分析,为煤矿安全管理提供科学依据。
一、煤矿安全隐患数据的来源和特点煤矿安全隐患数据来源较为广泛,包括生产管理部门的安全检查、科技部门的安全评估、企业的安全报告等信息。
这些数据涵盖了从生产设备、生产工艺到管理制度等各个方面的数据,是煤矿安全管理的重要数据来源之一。
煤矿安全隐患数据具有复杂性、差异性和不确定性等特点。
首先,煤矿事故涉及到多种因素,包括设备、技术、管理等各个方面。
其次,煤矿安全隐患的数据在不同煤矿之间存在很大的差异性,不同煤矿的安全隐患数据呈现出各自不同的特点和规律。
最后,煤矿安全隐患的数据具有不确定性和动态性,其数据量巨大、多变、不同角度的分析和处理都需要大量的计算和分析工作。
(一)数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要环节,数据预处理的好坏直接影响到数据挖掘结果的质量。
对于煤矿安全隐患数据,预处理主要包括以下几个步骤:1. 数据清洗。
由于数据采集过程中会出现数据错误、漏洞等问题,因此需要先对数据进行异常检测和清洗,去除无效数据、重复数据和异常数据等。
2. 数据集成。
由于煤矿安全隐患数据来自于多个部门、系统和数据源,因此需要对数据进行集成和整合,将所有相关数据汇总成一个可用的数据集。
3. 数据变换。
对于同一数据集中的不同属性,需要转换为相同的度量单位或标准化处理,以减少数据处理的误差。
(二)数据挖掘数据挖掘是针对大数据中的不确定性、高维度和复杂度等问题,通过智能算法和技术手段,从海量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和知识的过程。
针对煤矿安全隐患数据的挖掘,主要包括以下几个步骤:1. 关联规则挖掘。
通过发现数据之间的相互关联,来分析煤矿安全隐患数据之间的相互联系和因果关系,并得出相应的预测和控制模型。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析随着大数据技术的不断发展,越来越多的行业开始将大数据技术应用于各自的领域,以发现隐藏在数据中的规律和价值。
煤矿安全一直是国家关注的重点问题,而煤矿安全隐患的数据分析,则可以为煤矿管理部门提供重要的决策依据。
本文将基于大数据技术,对煤矿安全隐患数据进行挖掘分析,旨在发现煤矿安全隐患的规律和特点,为煤矿安全管理提供科学的参考。
一、数据来源煤矿安全隐患数据的来源主要包括煤矿管理部门的监测数据、煤矿生产数据、矿工出勤情况等。
这些数据涵盖了煤矿的各个方面,可以从不同的角度反映煤矿的安全状况和潜在的安全隐患。
在这些数据中,经常包含了大量的信息,如矿井的地理位置、矿井的生产情况、矿工的工作时长等,这些信息对于进行煤矿安全隐患分析具有重要价值。
二、数据预处理煤矿安全隐患数据通常是大规模的、杂乱的,而且往往存在着噪声和缺失值。
在进行数据挖掘之前,首先需要对数据进行预处理。
预处理的主要工作包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约等。
通过对数据的预处理,可以有效地减少噪声的影响,填补缺失值,使数据更加符合挖掘需求。
三、数据分析1. 煤矿安全隐患数据的特点分析我们对煤矿安全隐患数据进行了特点分析,发现煤矿安全隐患数据具有以下特点:(1)数据规模庞大,覆盖范围广:煤矿安全隐患数据通常包括大量的记录,覆盖了全国范围内的各类煤矿。
(2)数据多样性:煤矿安全隐患数据涵盖了多个方面的信息,包括矿井的地理位置、矿井的生产情况、矿工的工作时长等,数据类型多样,包括了结构化数据和非结构化数据。
(3)数据质量参差不齐:煤矿安全隐患数据的质量参差不齐,存在着大量的噪声和缺失值,需要进行有效的预处理。
接着,我们对煤矿安全隐患数据进行了挖掘分析,主要包括了以下几个方面:(1)关联规则分析:通过对煤矿安全隐患数据进行关联规则的挖掘分析,可以找出各类安全隐患之间的关联关系。
可以发现某类安全隐患与矿工出勤情况之间的关联规则,从而为煤矿管理提供针对性的安全管理措施。
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析
基于大数据的煤矿安全隐患数据挖掘分析随着大数据技术的不断发展,对于煤矿安全管理而言,大数据技术的应用也逐渐成为一种趋势。
通过对煤矿安全隐患数据的挖掘分析,可以更加准确地掌握煤矿安全隐患的分布、趋势、原因等情况,从而有针对性地采取措施,提升煤矿的安全性和生产效率。
本文将从数据来源、数据挖掘方法、挖掘结果分析等方面展开讨论,以期为煤矿安全管理提供一定的参考。
一、数据来源煤矿安全隐患数据的来源主要包括以下几个方面:1. 煤矿生产数据:这部分数据主要包括煤矿的生产量、产量、采煤率、煤矿井下工作面的长度等信息。
这些数据可以反映煤矿的生产状况,通过对这些数据进行分析可以发现一些与煤矿生产相关的安全隐患。
2. 安全事故数据:这部分数据主要包括煤矿发生的安全事故的类型、原因、损失情况等信息。
这些数据可以为我们提供关于安全事故的各种信息,可以为我们找出安全事故的规律提供数据支撑。
以上三个方面的数据来源是煤矿安全隐患数据的主要来源,通过对这些数据的挖掘和分析可以找出煤矿安全的隐患,并进行有效的预防和治理。
二、数据挖掘方法数据挖掘方法是将大数据技术应用到煤矿安全隐患数据挖掘分析的具体手段,目的是通过对不同类型数据的处理和分析,发现隐藏在数据中的规律、趋势和异常点。
常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
在煤矿安全隐患数据挖掘分析过程中,可以应用各种数据挖掘方法来发现并分析隐患数据中存在的问题。
1. 分类:通过对煤矿安全隐患数据进行分类,可以将数据划分为不同的类别,为后续的安全管理工作提供分类依据。
可以将安全隐患分为人为因素引起的隐患和自然因素引起的隐患,并分别进行分析和处理。
2. 聚类:通过对煤矿安全数据进行聚类分析,可以将数据集划分为若干个紧密相连的聚类,从而找出其中存在的相似性和规律性。
通过聚类分析可以找出煤矿中存在的不同类型的安全隐患,并为煤矿安全管理提供依据。
3. 关联规则挖掘:通过对煤矿安全隐患数据进行关联规则挖掘,可以找出其中存在的因果关系和规律性。
数据挖掘技术在矿产资源开发中的应用
数据挖掘技术在矿产资源开发中的应用随着科技的快速发展和大数据时代的到来,数据挖掘技术在各行各业逐渐得到应用,矿产资源开发也不例外。
数据挖掘技术可以帮助矿产公司优化资源开发流程,提高开采效率,减少成本和风险,同时也可以帮助矿源管理者更快捷地了解矿产资源的状况,为未来的开采决策提供参考依据,大大推动了矿产资源开发的科学化、智能化和可持续发展。
一、技术概述数据挖掘技术是一种从大量数据中挖掘出有价值、未知、隐含信息的技术,它可以通过多种算法和模型,实现对大数据的分析和解析。
在矿源开发中,数据挖掘技术主要用于探索矿产资源内部规律和状况,并对相关数据进行采集、处理和分析,从而确定最佳的资源开发方案,这些方案包括但不限于生产计划、设备配置、安全风险评估、管道布局、绿色环保等。
二、数据挖掘技术在矿源开发中的应用1.资源勘探阶段矿产资源的勘探是开发工作非常关键的一环。
数据挖掘技术可以帮助资源勘探人员在大量矿产数据中挖掘出合适的资源开采区域,确定采矿方案,进而建立矿藏模型,以便更好地指导实际勘探工作的开展。
例如通过大量的地质勘探数据,结合地球物理勘探技术,在判断矿产资源分布、矿床成型等方面进行更深入地研究。
2.矿山生产阶段在矿源开发的生产阶段,矿山企业可以通过数据挖掘技术进行产量监控、物资管理及生产调度等工作,使得企业有规律地对矿山生产进行管理和控制,以提高生产效率,降低成本和风险。
例如利用大数据技术对采掘和选矿工艺进行优化、对设备运行状态进行监控,实时分析数据并预测设备破损、报废等情况,降低损失和维修成本。
3.环保安全阶段数据挖掘技术也可以在矿山的环保安全阶段起到重要作用。
例如在矿场的土壤、水资源和空气资质监测过程中,可以通过数据挖掘技术对大量监测数据进行处理,分析重点污染物、监测数据的分布情况和影响因素等,因此可以有效地减少监测费用,并定期更新监测数据,为相关领域的环保决策提供更准确的数据支持和参考。
三、现有数据挖掘技术的不足虽然数据挖掘技术在矿源开发中的应用是不可替代的,但是目前的数据挖掘技术仍然存在一些在应用方面受限的问题。
基于机器学习的矿山岩层预测模型开发与应用
基于机器学习的矿山岩层预测模型开发与应用矿山岩层的预测对于矿山开采和安全管理具有重要意义。
基于机器学习的矿山岩层预测模型,通过对矿山岩石的相关数据进行分析和学习,可以帮助矿山企业准确预测岩层构造和岩层稳定性,提前发现潜在的危险因素,从而采取相应的措施保障矿山的高效开采和工作人员的安全。
1. 机器学习在矿山岩层预测中的应用机器学习是一种通过计算机技术从数据中自动学习并提取信息的方法,已经在各个领域得到广泛应用。
在矿山岩层预测中,利用机器学习算法可以将矿山的地质、地球物理、地球化学等多种数据进行分析和学习,从而预测出岩层的类型、分布和稳定性。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归、神经网络等。
这些算法可以根据给定的训练数据,通过学习建立预测模型,然后利用该模型对新的数据进行分类或回归分析。
2. 数据收集与处理在开发矿山岩层预测模型之前,首先需要进行相关数据的收集和处理。
这些数据可以包括矿山地质勘探数据、地球物理勘探数据、地球化学勘探数据以及历史矿山事故数据等。
收集到的数据需要进行质量检查和预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
此外,为了提高模型的准确性和可靠性,还需要对数据进行特征工程。
特征工程是指根据领域知识和实际需求,对原始数据进行变换、合成、选择等操作,以提取出对于预测目标有重要意义的特征。
3. 模型选择与训练根据实际需求和数据特点,选择合适的机器学习算法。
常用的算法包括决策树算法、支持向量机算法、逻辑回归算法等。
在模型训练过程中,需要将已经处理好的数据集划分为训练集和测试集,以便对模型的性能进行评估。
在训练模型时,还需要进行参数调优和模型选择。
参数调优是指根据模型的评估结果,对模型的参数进行调整,以提高模型的性能。
模型选择是指根据模型的评估结果,选择最优的模型。
4. 模型评估与验证在选择和训练模型后,需要对模型进行评估和验证。
这可以通过各种指标和方法来实现,如准确率、召回率、F1得分、ROC曲线等。
基于数据挖掘技术的煤矿专项安全风险辨识与评估
基于数据挖掘技术的煤矿专项安全风险辨识与评估近年来,煤矿事故频发,给人民生命财产安全带来了巨大的威胁。
为了预防和减少煤矿事故的发生,煤矿专项安全风险辨识与评估变得尤为重要。
基于数据挖掘技术的煤矿专项安全风险辨识与评估,正是基于大数据的分析和挖掘方法来识别和评估煤矿的安全风险。
首先,我们需要明确什么是煤矿专项安全风险辨识与评估。
煤矿专项安全风险辨识与评估是指通过收集和整理煤矿的相关数据,运用数据挖掘技术提取出其中的规律和模式,进而识别和评估煤矿的安全风险,为煤矿安全管理决策提供科学依据。
接下来,介绍一些常用的数据挖掘技术在煤矿专项安全风险辨识与评估中的应用。
首先是聚类分析。
聚类分析旨在将相似的数据样本归为一类,基于样本间的相似度进行分组。
在煤矿专项安全风险辨识与评估中,我们可以将煤矿相关指标作为样本,通过聚类分析找出相似的煤矿,从而确定煤矿的安全风险等级。
例如,通过对历史事故数据进行聚类分析,可以找出与之前事故相似的煤矿,并且识别出高风险煤矿,从而采取针对性的安全管理措施。
其次是关联规则挖掘。
关联规则挖掘是指通过发现数据集中的频繁项集和关联规则,来揭示数据间的内在联系。
在煤矿专项安全风险辨识与评估中,煤矿的安全风险往往与各种因素相关,如瓦斯浓度、煤尘浓度、通风状况等。
通过关联规则挖掘,我们可以找到这些因素之间的关联关系,并且识别出可能导致事故的潜在风险因素。
例如,通过挖掘瓦斯浓度与事故发生的关联规则,可以预测煤矿内瓦斯爆炸事故的风险概率,并采取相应的防范措施。
另外还有决策树、神经网络等数据挖掘技术,在煤矿专项安全风险辨识与评估中也有广泛的应用。
这些技术通过构建模型,将煤矿的相关指标作为输入,输出对应的风险等级或者风险预测结果。
当然,基于数据挖掘技术的煤矿专项安全风险辨识与评估还有一些挑战和问题需要解决。
首先是数据隐私保护问题,煤矿的相关数据往往包含敏感信息,如煤矿管理者、矿工等个人信息,需要在数据处理过程中采取相应的隐私保护措施。
面向煤矿产业的智能算法开发管理平台的设计与实现
面向煤矿产业的智能算法开发管理平台的设计与实现面向煤矿产业的智能算法开发管理平台的设计与实现一、引言煤矿行业是我国能源工业的重要组成部分,但由于煤矿开采过程中的危险性和复杂性,煤矿安全问题一直备受关注。
为了提高煤矿的开采效率和安全性,智能算法被引入到煤矿行业中。
智能算法能够利用大数据和人工智能技术,分析和预测煤矿生产的各种因素,提供准确的决策支持。
为了更好地利用智能算法,设计和实现一个面向煤矿产业的智能算法开发管理平台势在必行。
二、平台架构设计智能算法开发管理平台的架构设计应包括以下几个模块:数据采集模块、数据存储模块、算法开发模块和决策支持模块。
1. 数据采集模块数据采集是智能算法开发的基础,需要采集煤矿生产过程中的各种数据,比如设备运行状态、矿山地质数据、环境监测数据等。
数据采集模块可以通过传感器、监控设备等手段将数据实时采集并传输到平台。
2. 数据存储模块数据存储模块是用于存储采集到的各种数据,包括结构化数据和非结构化数据。
通过合理的数据存储结构设计,可以方便后续的数据挖掘和分析。
3. 算法开发模块算法开发模块是整个平台的核心部分,用于开发和优化各种智能算法。
该模块应该提供多种算法的接口,以便开发人员可以方便地选择和应用不同的算法。
同时,该模块还应该提供算法调试和性能评估的功能,以保证算法的有效性和可靠性。
4. 决策支持模块决策支持模块是根据智能算法分析的结果,提供煤矿生产决策的支持。
该模块应该能够将算法分析结果可视化,并提供实时的报警和预警功能,以便煤矿管理人员能够及时采取相应的措施,避免生产事故的发生。
三、平台实现智能算法开发管理平台的实现可以基于现有的大数据和人工智能技术,比如Hadoop、Spark、TensorFlow等。
具体实现上,可以采用以下步骤:1. 部署平台基础设施首先,需要搭建平台的基础设施,包括服务器、存储设备、网络设备等。
为了保证平台的性能和稳定性,需要选择适合的硬件设备,并进行合理的系统架构设计。
煤矿井下作业场景复杂环境三维建模与重构方法
煤矿井下作业场景复杂环境三维建模与重构
方法
煤矿井下作业场景具有复杂的环境条件,为确保矿工的安全和提高作业效率,需要进行三维建模和重构。
下面将介绍一些常用的方法和技术。
首先,采用激光扫描技术进行数据采集。
激光扫描技术可以快速、精确地获取井下作业场景的点云数据。
这些数据包含了地面、支护结构、工具设备等元素的准确位置信息。
其次,利用点云数据进行三维重构。
基于点云数据,可以使用点云配准算法将多个扫描数据进行配准和拼接,生成一个完整的三维场景模型。
在重构过程中,可以利用图像处理技术对数据进行滤波和去噪,提高重建模型的准确性和清晰度。
此外,为了更好地展示井下作业场景,可以进行纹理映射和贴图处理。
纹理映射技术可以将高清图片和现实场景相结合,使三维模型更加真实。
同时,可以利用贴图处理技术将相关信息,如安全标识、设备位置等标注在模型上,提高可视化效果和操作指引。
最后,为了方便管理和使用,可以将建立的三维模型导入到专业的数据管理平台中。
通过数据管理平台,可以实现对井下作业场景的远程访问、分享和更新。
同时,还可以进行模型的浏览、分析和优化,为井下作业的决策提供支持。
总结起来,煤矿井下作业场景复杂环境的三维建模和重构是一项重要的工作。
采用激光扫描技术进行数据采集,利用点云配准和拼接生成三维场景模型,结合纹理映射和贴图处理进行模型增强,最后将模型导入数据管理平台,可以有效地提高作业安全和效率。
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煤矿隐患数据挖掘模型及适用挖掘算法赵作鹏,尹志民,陈金翠,刘韵,于景邨,许新征,江海蜂(1.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京100871; 2.中国矿业大学江苏徐州221116;3.河北金牛能源股份有限公司,河北邢台054000)摘要:.研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用,在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上,提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分,给出煤矿隐患数据挖掘的概念,设计了煤矿隐患数据挖掘模型,并进一步分析了适用于煤矿隐患数据的挖掘算法。
以关联算法为例,对隐患数据进行多维关联规则挖掘,分析挖掘结果表明隐患多维数据之间存在紧密关联性,能够为煤矿安全决策提供支持。
关键词:煤矿隐患;数据挖掘;数字矿山;关联规则;决策中图分类号:TP391; X928.03 文献标志码:A 文章编号:0253-2336 ( 2010 ) 03-0067-03Mine Hidden Danger Data Digging Model and Applicative DiggingAlgorithmZHAO Zuo-peng, YIN Zhi-min, CHEN Jin-cui, LIU Yun , YU Jing-cun, XU Xin-zheng, JIANG Hai-feng(1. Institute of Remote Sensing and GIS,Peking University t Beijing 100871 China;2. China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;3. Hebei Jinniu Energy Company Ltd Xingtai 054000, China)Abstract: To study the digging of the mine hidden dangers to have an efficient utilization of the great hidden danger data, based on the analysis on the mine data digging technology and mine hidden danger data features, the paper provided that Axe digging of the mine hidden danger data would be the important integrated part of the mine digitalization. The paper provided the conception of the mine hidden danger data dicing. A mine hidden danger data digging model was designed. The paper further analyzed the digging algorithm suitable for the mine hidden danger data. Taking the association algorithm as a case, multi dimensional association rule digging were conducted for the mine hidden danger data. The analysis results showed that there was close relevance between the mine hidden danger multi dimensional data, which could provide support to the mine safety decision.Key words: mine hidden danger; data digging; digital mine; association rule;decision1概述随着煤矿隐患排查信息系统的陆续投入使用,煤矿企业隐患数据量不断激增的同时,也对大量隐患数据的理解和利用、发掘隐藏的重要信息提出了新的要求。
数据挖掘技术使得掌握海量隐患数据之间的相互关系和发展趋势成为可能。
数据挖掘技术是数字矿山战略实施的关键技术之一。
在数字矿山的很多方面,如煤矿勘探、开采等领域,数据挖掘技术得到了较为广泛的应用。
但在对煤矿安全生产有重大影响的隐患排查方面.数据挖掘技术研究和应用较少。
数字矿山要求能够从煤矿主要相关海量数据中挖掘和发现矿山系统中内在的、有价值的信息、规律和知识,因此煤矿隐患数据挖掘技术是矿山数字化的重要组成部分,隐患数据挖掘将有力地支撑海量煤矿隐患数据的有敉利用。
矿山数据挖掘技术是将数据挖掘应用于数字化矿山的构建过程中.以矿山数据仓库中的海量数据为对象,利用数据挖掘技术发掘其中的潜在信息,形成相应的预测知识,指导煤矿安全生产。
2 煤矿隐患数据挖掘模型及适用挖掘算法分析2.1 煤矿隐患数据挖掘模型煤矿隐患数据挖掘是针对不同的安余决策需要,使用不间的数据挖掘算法以挖掘出潜在的隐患发生规律.服务于煤矿安全生产。
基于数据挖掘技术和煤矿隐患数据的特点,设计出的煤矿隐患数据挖掘模型如图1所示。
图1 煤矿隐患数据挖掘模型煤矿隐患数据采集有手工录入和自动采集等多种方式,其中自动采集主要是通过煤矿监测系统对瓦斯、一氧化碳等报警信息的自动录入。
其数据库具有复杂特性,因此,将数据挖掘技术应用于煤矿隐患数据挖掘时,首先要使用数据清理技术挑选出需要的记录字段。
其次,由于媒矿隐患排查过程中的各种不确定性,使得数据记录上可能丢失数据,造成数据的不完整性,在进行数据挖掘之前需要迸行数据预处理;然后选择一种数据挖掘技术进行挖掘,不同的挖掘算法得到不同的挖掘结果,如使用关联规则算法和时序算法挖掘时能得到预测知识,使用聚类算法挖掘得到分类模式。
2.2适用的隐患数据挖掘算法分析1)关联算法。
关联规则挖掘能够从大量的数据集中发现有用的依赖性或关联性的知识,因此通过对煤矿隐患数据进行关联规则挖掘,能够发现造成煤矿隐患的各个属性之间的关联,从而获得大量有用信息。
常用的关联算法有Apriori算法、 DIC算法、Fp-Growth算法等,通过对海量隐患数据进行挖掘生成频繁数据项集,导出关联规则。
2)时序算法。
预测是数据挖掘的重要任务之一,可以通过收集时间序列的数据来预测将来的值。
不同时间段有不同的隐患发生数量,根据随时间的变化而形成的互相关联的隐患数据,利用时序算法,对历史隐患数据进行深层次分析,通过正确的建模可以发现数据中隐藏的潜在规律,预铡隐患未来时间段可能发生的隐患情况,对于矿山安全生产有很大的实用价值。
3)其他算法。
数据挖掘的其他算法,也可以有效地应用于煤矿隐患数据中。
例如,回归分析是分析数据项之间相关的具体形式,能确定其隐患发生的因果关系,并用数学模型来描述其具体关系。
3 基于关联算法的隐患数据挖掘应用令I= {i1,i2,…,im}是事务中所有项目的集合,而T是所有事务的集合。
每个事务ti包含的项集都是I的子集。
关联规则(AssociationRule) 是形如X→Y的蕴涵表达式,其中X和Y是不相交的项集。
关联规则可以用其支持度(support)和置信度(confidence)来度量。
项集X在事务集D 中的支持度计数是乃中包含X的事务数,记作 support (X),X在D中的支持度就是X的支持数与D的总事务数的百分比。
规则X=>Y的支持度定义为P(X∪Y),标识x和y同时出现的可能性,而置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
如果用户设定一个最小支持度为minsup,那么对于那些支持度大于minsup的项集,称为频繁项集。
给定事务的集合T,关联规则挖掘是指找出支持度不小于mimup并且置信度大于minconf的所有规则,其中minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值。
Fp-Growth算法是研究和应用较为成熟和高效化关联算法。
其思想是将发现长频繁模式的问题转化成递归地发现短模式,然后连接后缀。
挖掘过程中不产生候选项集,只需2次扫描数据库,就能够高效地处理海量数据。
下面以Fp-Grewth算法为例,对隐患数据进行挖掘。
1)对先期采集的隐患数据进行数据选择(数据淸理),从煤矿隐患数据仓库中选择隐患部门、地点、隐患内容等属性数据,得到的结果见表1。
表1 部分隐患数据信息隐患部门地点隐患内容类别级别时间掘一队13507探巷掘进工作面第2排锚杆3根出现网兜、不贴顶顶板 C 2008-07-14T12:34:56 安装队1123运料巷木棚子拉条不全,多个拉条用料少运输 C 2008-05-05T21:23:30 机掘队1197运料巷运料巷掘进工作面断层错位2m,叫应加锚索—通三防 C 2008-09-23T14:56:042)进行数据预处理。
每个隐患数据项由—个包含6个数据字段的集合组成,包括隐患部门、地点、隐患内容、类别、级别和时间。
由于同一数据字段的不同取值在一个项集中不可能同时出现,为了防止不同数据字段列所取值相同,需要为每个属性值添加一个标识位,每个项集可标记为(Ai,Bj,Ck,Dl,Em,Fn),其中,A,B,C,D,E,F分别代表隐患部门、地点、名称、类别、级别、时间,i,j,k,l,m,n的取值范围是小于对应列取值数量的所有整数。
时间这一列值需要量化,进行区间划分,如2008年7月的所有项用2008-7表示。
3)利用Fp-Growth算法进行频繁项集的挖掘,数据预处理后使用Fp-Growth算法进行操作,假设最小支持度为0.05,则得到的频繁项集的挖掘结果见表2。
表2频繁项集的挖掘结果项集支持度计数支持度项集支持度计数支持度掘一队530 0.1310 掘二队611 0.1511顶板1459 0.3608 运输827 0.2045216 0.0533 综采队,1427工作面216 0.0533综采队,1427工作面,级别C掘一队252 0.0615 顶板,2008-4 264 0.06524)导出关联规则,规则X=>Y的置信度定义为con(X=>Y)= P (X∪Y) /P (X),表示包含X的事务同时也包含Y的可能性。
给定一个最小置信度C,得到的关联规则X=>Y都必须满足置信度不小于C。
系统挖掘出的关联规则及置信度见表3。
表 3 关联规则的挖掘结果规则左边(X)规则右边(Y)支持度置信度/%1522工作面,2008-4 安装队0.1166 98.37掘一队顶板0.0615 65.40综采队,2008-4 1427工作面0.0541 60.891528补运输巷,2008-3 顶板0.1123 61.86 基于上述的挖掘结果,通过支持度和置信度数据,可以得到很多潜在规律。