煤矿安全数据分析与辅助决策云平台研究

煤矿安全数据的深层次挖掘和分析对提高煤矿事故预警能力与安全管理决策水平至关重要,根据我国煤矿信息化水平和安全管理特点,分析了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的功能需求,确定了煤矿事故综合分析、煤矿生产系统可靠性评价和基于大数据分析的煤矿事故预警三类主要服务功能。基于云计算的服务模式,提出了基于IaaS、PaaS和SaaS等层次的煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的系统框架,给出了各层级的具体服务内容。结合国家关于发展云计算产业的相关意见,讨论了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的运行模式,研究结果对煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的开发和运营具有重要参考价值。     

煤矿隐患数据挖掘模型及适用挖掘算法

为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技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。     

基于Vague集理论的煤矿应急救援能力研究

为解决煤矿应急救援能力评价问题,首先在借鉴相关研究成果的基础上确定了煤矿应急救援能力评价指标体系。然后在此体系基础上提出了Vague集综合加权评价模型并给出决策步骤,其中指标权重根据熵权理论确定,避免了人为因素的影响,得分值函数中引入了犹豫度转化率参数使得决策结果更加合理可靠。     

对煤矿企业中层干部考核激励机制的思考

本文结合当前煤矿企业干部队伍建设的实际情况，分析了煤矿企业干部考核激励机制的涵义与作用，提出了煤矿企业中层干部考核激励机制应遵循的原则和考核要素，并对圭山煤矿中层干部年度考评工作的实施效果进行了分析评议。     

基于AHP-GRA的煤矿班组长安全能力评价

为准确评价煤矿班组长的安全能力,在界定其概念的基础上,构建了包含5个一级指标和14个二级指标的评价指标体系;运用层次分析法(AHP),确定了评价指标的权重值;依据评价指标体系,构建了煤矿班组长安全能力灰色关联评价模型;对某煤矿参评的5名煤矿班组长安全能力进行了评价,确定了其安全能力的排序。基于AHP-GRA的安全能力评价,为煤矿企业对班组长安全能力的考核决策,提供了依据。     

煤矿通风专业管理技术人员培训研究探讨

对国有重点煤矿通风专业管理、技术人员现状进行了分析,对新形势下国有重点煤矿通风专业管理、技术人员的培训方式、方法和途径进行了探讨。     

中国矿业大学出版社隆重推出新版《煤矿安全培训实用教材》

本套安全培训教材按照煤矿安全监察局安全培训教学大纲和考核标准的要求，结合煤矿生产情况和安全培训的实际，组织兖矿集团各有关部门具有扎实理论基础和丰富实践经验的专业技术人员、安全培训教师，几经调研、反复修改，参阅了大量文献资料编写而成。     

多传感器数据融合在煤矿安全监测中的应用

将多传感器融合技术应用到煤矿安全监测中,结合煤矿井下的实际环境,提出了一种分级的多传感器数据融合模型,在数据级融合中采用Bayes估计,并通过设定软硬阈值避免传感数据的冗余;基于模糊集系统理论,决策级融合中将数据级融合结果模糊化,结合专家知识库,经过全局融合的合成运算和决策规则,得到煤矿监测环境安全状况的精确估计;该模型即保证了监测结果的准确性,又兼顾了系统的负荷。     

综采工作面智能化开采路径及关键技术

智能化开采是煤矿开采技术演进的必由之路,目前我国总体处于智能化开采的初级阶段,智能化开采理论体系尚需不断完善。通过分析我国不同煤矿开采阶段在生产信息获取、处理及控制技术等方面的技术特点,发现信息感知、分析和控制技术是煤矿开采方式进步的本质原因;基于智能化开采的基本要素,明确综采工作面智能化开采的内涵是以"互联互通"的智能化成套综采装备为载体,以物联网技术、人工智能技术、大数据技术、云计算技术、通信技术等现代技术与煤矿生产技术的深度融合为基础,通过智能信息感知、智能信息分析决策、智能控制与反馈,实现具有人工智能特征的工作面自动化采煤技术。提出综采工作面智能化开采的技术路径包含生产物理场景智能感知与矿山大数据储存,矿山大数据关联分析与智能决策,智能化生产装备精准协同控制等3个方面内容。结合目前我国智能化开采发展阶段和发展方向,提出了综采工作面智能化开采亟须突破的关键技术:开采全生命周期地质精准探测与建模技术;工作面生产场景精准感知技术;建立通信协议标准化的信息传输系统;复杂生产环境下的智能决策技术;智能化综采装备系统可靠性增强技术。结合工程实践介绍了基于人-装备-环境多源信息数据的特厚煤层智能化综放开采模式的初步应用。     

煤矿个体的违章行为的心理原因分析及控制

根据心理学的原理,提出煤矿个体违章行为的根本原因是因为违章势的存在,而违章势是受违章带来的酬赏、惩罚、和个体赋予的决策权重影响,提出了违章行为的公式,指出控制违章行为必须从改变个体违章可能带来的酬赏、惩罚以及个体赋予的决策权重入手,并提出了可行的控制煤矿个体违章行为的措施。     

基于BP神经网络的煤矿安全管理绩效评价

 建立煤矿安全管理绩效评价指标体系,介绍BP神经网络评价法的结构和原理,构建煤矿安全管理绩效评价的BP神经网络模型,对其输入输出参数、各层连接权值和域值进行界定;以matlab6.0软件为平台,利用其内嵌的神经网络工具箱和样本数据对构造好的神经网络进行训练,同时对煤矿安全管理绩效进行预测。     

基于未确知集的煤矿安全评价

在综合考虑影响煤矿安全评价因素的基础上，建立了煤矿安全评价指标体系，应用粗集理论进行属性约简，提取核心影响因素，并用信息熵确定指标客观性权重，然后建立未确知测度模型对煤矿安全进行综合评价，提高了评价结果的客观性和准确性.     

基于BSC的矿井建设工程项目绩效评价指标体系设计

矿井建设工程一项复杂的系统工程,由于矿建工程的特殊性,必须加强矿井建设的绩效评价。而传统的矿建工程绩效评价主要从质量、安全、进度、成本等方面进行简单的评价,评价指标单一并缺乏系统性,基于此本文以平衡计分卡的管理思想为指导,结合矿井建设工程项目的特殊性,设计了矿井建设工程项目管理高绩效的战略地图,并据此构建了矿井建设工程项目绩效评价指标体系,以实现战略和绩效评价的有效衔接,促进矿井建设工程项目管理绩效的改善。     

多模型融合评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性

在我国华北型石炭—二叠系煤田中,煤层底板灰岩岩溶突水现象尤为突出。为准确地评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性,防治煤矿水害事故,实现承压水体上煤层安全开采。基于未知测度-集对分析理论,选用含水层厚度、单位涌水量、充水含水层渗透性、水压、断层影响因子、含水层厚度、含水层岩性组合特征以及底板破坏深度8个指标评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性。采用有序二元比较量化法和区间数模糊决策矩阵EA-TOPSIS排序模型分别确定煤层底板灰岩岩溶突水主控因素权重。在此基础之上,基于冲突证据理论将二者进行耦合,得到煤层底板灰岩岩溶突水主控因素组合权重,保证了对动态模型指标相对重要性的有效评价。基于未知测度-集对分析理论,构建单指标直线型未知测度函数及非直线型未知测度函数,并以新汶煤田煤层开采为例,将30个监测点处实测的8个指标值代入,建立多指标综合测度矩阵。引入"置信度"评价准则判定样本数据X_i所属的危险性等级。并通过集对分析,进一步表征新汶煤田煤层开采过程中煤层底板灰岩岩溶突水风险总体态势。研究表明,评价结果与矿山实际情况相吻合。在此基础之上,依据搜集的大量华北煤矿突水案例,以其中典型的15个为例,将建立的模型推广到整个华北煤田底板突水危险性的评价。通过与矿井实际突水情况对比可以发现,模型确定的矿井突水危险性等级与实际相吻合,表明该模型对于评价整个华北煤田底板灰岩岩溶突水危险性具有一定的适宜性。     

煤矿水害应急能力评价研究

针对以往煤矿灾害应急能力评价研究缺乏专项针对性的问题,在总结研究煤矿水害发生影响因素以及灾害应急能力评价的基础上,提出了煤矿水害应急能力评价指标体系,采用AHP分析法构建了目标层、准则层以及方案层3层次的煤矿水害应急能力评价模型,通过Delphi法与AHP分析法相结合来确定评价指标的权重与分级,最后用数值的形式表述出煤矿水害应急能力的高低,为提高煤矿水害应急管理能力提供了量化依据。     

基于组合赋权的煤矿作业人员行为安全状态界定及评估研究

为减少煤矿行业安全生产事故的发生，融合安全行为及不安全行为定义、行为安全理论、MMEM系统理论，提出煤矿作业人员行为安全状态的界定标准。根据行为影响因素，建立煤矿作业人员行为安全状态评价指标体系，包括4个一级指标和21个二级指标，利用改进层次分析法、熵权法和差异系数法确定主、客观权重及组合权重，选用可拓综合评价法构建评价模型，并选取某煤矿进行实例验证。研究表明:针对煤矿行业，D-E-I模式具有普适性；实证评价等级为Ⅳ级，即“比较安全”，评价结果符合实际，模型科学性与实用性较强。     

基于层次分析法的煤矿安全综合评价

为定量地综合评价煤矿安全状况,使矿山技术和管理部门及时了解矿山安全生产动态,制定有针对性的安全措施,根据影响煤矿安全的因素建立了安全性评价指标体系,利用层次分析法,建立煤矿安全综合评价模型。通过评价案例进行了验证,评价结果表明,该方法可以提高煤矿安全评价的有效性及精确度,更加符合客观实际。     

基于云平台的煤矿安全智能管控信息平台设计

为消除煤矿各类监控系统与管理系统的数据孤岛问题,基于大数据与云计算技术,提出了基于云平台的煤矿安全智能管控信息平台设计构想,设计了由感知层、平台层以及应用层的平台架构,构建了基础信息管理、数据联网管理、风险分析指标模型管理、风险分析研判与处置、风险分析数据展现五大模块。同时,根据建立的煤矿安全风险分析指标体系,通过层次分析与隶属度函数结合的方法,实现了对煤矿安全风险的研判。结果表明,该信息平台提高了煤矿数据存储、传输和处理的效率,实现了对煤矿现有数据的有效分析,对于实现煤矿的安全管控,提升煤矿本质安全,有较好的效果。     

顾北煤矿煤自燃试验及早期多级预警技术

为了做好顾北煤矿煤自然发火防治工作,建立适用于顾北煤矿的煤自燃早期预警体系,提前分析顾北煤矿存在的煤自燃问题,以顾北煤矿13121工作面煤样为研究对象,进行煤自然发火试验,分析试验气体产物及各指标气体比值随温度变化规律,确定煤自燃指标气体及其临界值。试验结果表明,不同特征温度下对应的气体表征参数存在突然变化;结合试验数据分析得到CO、C₂H₄、C₂H₄/C₂H₆能够作为主要预测指标气体。最终结合煤自燃指标气体及临界值,提出适用于顾北煤矿的多预警级别的煤自燃分级预警指标体系,为煤自然发火预测预报提供了理论依据,对安全生产具有一定指导意义。     

煤矿事故隐患监控预警的理论与实践

基于事故因果连锁理论和事故危害金字塔等理论,通过对煤矿事故的统计分析,认为煤矿安全生产事故的背后必然存在着人或物的隐患,而隐患的背后又必然存在着管理缺失或员工基本素质与身心状态等方面的问题.提出了由25个项目构成的监控要素框架,确定了54类1 000多条隐患明细,并以其对煤矿安全生产的影响程度,分别赋予相应的点数,实现了煤矿安全生产状况的动态量化考核;开发了实时监控的计算机信息系统,实现了日、周、月、年的安全工作评价和隐患发生情况的统计查询,并将评价结果作为安全工资考核分配的依据;延伸实时监控体系,实现了班组事故隐患的实时监控;建立了事故隐患实时监控体系,设置了煤矿安全生产红、黄、蓝、绿4级预警功能.