基于文本挖掘的煤矿安全风险识别与评价研究

发布时间：2023-04-02 00:03

　　有效利用现代信息化技术加强对安全生产大数据的归集、挖掘及关联分析,提升安全风险识别和评价能力,对遏制重特大事故发生、保障生产安全需求有重要意义。煤炭行业是我国典型的传统能源行业,在信息科技技术高速发展的时代背景下,传统的煤炭行业迈向煤炭工业高质量发展道路是必要趋势,其中应用现代信息技术破解煤矿安全生产重大风险识别和评价难题,促进煤矿安全生产风险防控工作智能化,进而有效防范和化解煤矿安全生产重大风险,保障生产安全是非常重要的一环。风险识别和评价的前提是安全生产相关基础数据的获得。多年积累的海量煤矿安全事故调查报告作为对事故风险源集中展示的材料,在对提取可能诱发煤矿灾害的关键风险因素和挖掘隐含、未知的风险发生规律等问题中价值巨大,如果能够得到有效的利用,能够成为辅助煤矿进行安全生产管理的重要数据资源。但目前缺乏对海量非结构化的煤矿安全事故案例文本数据深入挖掘并加以利用的有效方法。因此本文尝试引入一种文本信息挖掘技术,科学融合风险管理理论与现代信息技术,以大量煤矿事故案例文本报告为分析对象,对煤矿安全风险因素高效精准识别、安全风险综合评价、多维风险防控策略进行深入的研究,提供一套基于数据驱动...

【文章页数】：197 页

【学位级别】：博士

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致谢
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状及述评
    1.4 论文主要研究内容与论文结构
    1.5 技术路线
    1.6 本章小结
2 相关理论与研究方法
    2.1 煤矿安全风险管理
    2.2 社会技术系统事故模型
    2.3 拟采用的风险识别与评价方法
    2.4 本章小结
3 基于文本挖掘的煤矿安全风险因素识别
    3.1 文本挖掘技术及基本流程
    3.2 传统文本挖掘流程挖掘煤矿事故案例存在的问题与不足
    3.3 基于相关词语挖掘的中文文本挖掘流程设计
    3.4 煤矿安全事故案例文本挖掘与风险因素识别
    3.5 本章小结
4 煤矿安全风险因素重要性与关联性分析
    4.1 煤矿安全风险因素关联规则挖掘模型
    4.2 基于Apriori算法的煤矿安全风险因素关联规则挖掘
    4.3 基于煤矿安全风险因素关联规则的煤矿事故贝叶斯网络
    4.4 煤矿安全主要风险因素及其关联因素分析
    4.5 本章小结
5 基于数据驱动的煤矿安全风险评价
    5.1 数据驱动的煤矿安全风险评价分析
    5.2 数据驱动的煤矿安全风险评价模型构建
    5.3 t-SNE和 ACROA-ELM相结合的煤矿安全风险评价
    5.4 本章小结
6 煤矿安全风险控制方案研究
    6.1 煤矿安全风险控制目标及流程
    6.2 煤矿安全风险控制方案
    6.3 本章小结
7 研究结论与展望
    7.1 研究结论
    7.2 研究创新
    7.3 研究展望
参考文献
附录 1 2010 至 2019 年我国煤矿事故不完全统计情况
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3778122