我国煤矿事故统计分析及基于最佳组合模型的预测研究

发布时间：2022-01-08 23:23

　　近年来,我国生产安全事故正在逐年下降,安全生产状况也趋于好转,但是煤矿事故总量仍然很大,从横向来看,我国安全生产水平远远落后于发达国家。本文对世界各大煤炭生产国家的安全生产状况进行统计分析,发现中国与之存在巨大差距。据最近的能源局统计数据显示,2010年中国的煤炭总产量为32.4亿吨,占全世界原煤产量总数量的45%左右,但是,我国煤矿事故造成的死亡人数却占全世界煤矿事故造成死亡总人数的70%左右。因此,提升我国煤炭行业的安全生产水平势在必行。而其中对煤矿安全生产事故进行统计分析,科学的、客观的评价我国煤矿事故现状和特点,可以使国家职能部门和企业更全面地掌握安全生产形势,更好的立足于实际,有助于推动我国煤矿安全生产事故预防工作的顺利开展；进行各项事故指标预测,综合分析事故发生现状和未来可能达到的状态,可以为国家宏观决策以及国家有关部门准确的找到事故控制重点、制定安全生产管理目标提供重要科学依据,使其决策更加的合理、控制重点更加明确、目标值更具有可行性,有助于进行进一步的煤矿系统安全评价工作,指导企业内部进行有效的安全管理与决策。本文依据国家安全生产监督管理总局年度安全生产情况和事故查询系... 

【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 国内外煤矿生产安全事故现状
    1.2 国内外统计、预测研究现状
        1.2.1 统计方法
        1.2.2 预测方法
        1.2.3 存在的主要问题
    1.3 事故统计分析及预测对安全生产的作用及意义
    1.4 研究路线及关键问题
        1.4.1 研究路线
        1.4.2 关键问题
第二章 煤矿安全生产事故统计分析
    2.1 煤矿事故类别与统计指标体系
        2.1.1 煤矿事故类别
        2.1.2 煤矿事故统计指标体系
    2.2 煤矿事故统计分析
        2.2.1 事故统计分析的方法
        2.2.2 我国煤矿事故统计分析
    2.3 煤矿事故原因分析
    2.4 本章小结
第三章 事故预测理论
    3.1 事故预测原理与方法
        3.1.1 定性预测法
        3.1.2 回归分析预测法
        3.1.3 趋势外推法
        3.1.4 时间序列预测法
        3.1.5 灰色预测法
        3.1.6 贝叶斯网络法
        3.1.7 马尔可夫预测
        3.1.8 人工神经网络预测
        3.1.9 组合模型
    3.2 事故预测模型的对比分析
    3.3 本章小结
第四章 事故预测方法应用
    4.1 百万吨死亡率灰色预测
        4.1.1 建立灰色GM(1,1)预测模型
        4.1.2 预测值与实际数值对比图
        4.1.3 预测模型检验
    4.2 百万吨死亡率灰色马尔可夫预测
        4.2.1 事故状态划分
        4.2.2 编制预测表、计算预测值
        4.2.3 灰色马尔可夫模型预测值和实际值对比图
        4.2.4 预测模型检验
    4.3 百万吨死亡率非线性回归预测
        4.3.1 采用二次多项式模型进行拟合
        4.3.2 采用三次多项式模型进行拟合
        4.3.3 采用对数模型进行拟合
        4.3.4 拟合模型对比
    4.4 组合模型
        4.4.1 组合模型权重计算
        4.4.2 组合模型评价
    4.5 预测结果及分析
    4.6 小结
第五章 煤矿事故预防对策措施
    5.1 控制易发事故
    5.2 加大安全生产投入
    5.3 重视对事故隐患的预测
    5.4 加强事故处罚力度
    5.5 重视安全监督管理
    5.6 加强安全教育培训工作
    5.7 进行准确的宏观决策并制定可行的安全目标
    5.8 小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢
研究生在读期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]近十年来我国煤矿事故统计分析及启示[J]. 陈娟,赵耀江.  煤炭工程. 2012(03)
[2]基于最优组合模型的煤矿百万吨死亡率预测[J]. 曹爱虎,蒋曙光,丁燕峰.  煤炭技术. 2012(01)
[3]基于灰色模型和ARMA模型的猪瘟月新发生次数预测比较[J]. 栾培贤,肖建华,陈欣,徐强,王洪斌.  农业工程学报. 2011(12)
[4]中美煤矿安全法律体系对比研究[J]. 张传宝,贾秀华.  煤炭经济研究. 2011(07)
[5]钢铁企业高炉煤气供需预测模型及应用[J]. 张琦,谷延良,提威,蔡九菊.  东北大学学报(自然科学版). 2010(12)
[6]基于人工神经网络的煤矿安全事故预测研究[J]. 马科伟,袁梅,李波波,王珍,何明华.  中国煤炭. 2010(09)
[7]基于模糊贝叶斯网络的地铁运营安全风险预测[J]. 陆莹,李启明,周志鹏.  东南大学学报(自然科学版). 2010(05)
[8]世界主要产煤国家煤矿安全生产现状及发展趋势[J]. 李运强,黄海辉.  中国安全科学学报. 2010(06)
[9]矿业系统安全事故周期分析及预测研究[J]. 李莹莹,叶义成,吕垒,黄军.  工业安全与环保. 2010(06)
[10]2008年我国煤矿事故统计分析及防范措施[J]. 邓奇根,刘明举,赵发军.  煤炭技术. 2010(06)

博士论文
[1]灰色预测技术及其应用研究[D]. 崔立志.南京航空航天大学 2010
[2]生产安全事故统计分析及预测理论方法研究[D]. 吕海燕.北京林业大学 2004

硕士论文
[1]基于灰色理论的建筑施工事故的预测研究[D]. 梅牡丹.安徽理工大学 2011
[2]安全事故系统预测技术及其在矿业中的应用[D]. 李莹莹.武汉科技大学 2010
[3]煤矿事故统计分析与预测研究[D]. 朱庆明.山东科技大学 2010
[4]煤矿安全事故的分类和预测研究[D]. 雷振兴.西安理工大学 2010
[5]煤矿人因事故发生机理及防范对策研究[D]. 魏绍敏.西安科技大学 2004



本文编号：3577472