基于数据挖掘的煤矿安全管理知识可视化研究

发布时间：2019-04-24 13:27

【摘要】：“两化”深度融合是我国走新型工业化道路的重要途径和必然选择,煤炭工业作为关系我国经济社会发展命脉的基础能源行业,也必须以新型工业化道路、科学发展观为指导,推动煤炭企业向安全、高效、科学、环保、智能化方向发展是新经济、新技术时代背景下,顺应煤炭工业转型升级的必然要求。煤炭企业实现安全高效生产、降低安全风险成本、增强竞争力是适应当前低迷的市场环境、走出困境的重要途径。随着信息技术的飞速发展,以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一代信息技术在煤矿安全管理中的应用越来越广泛,煤炭行业的科技含量越来越高,煤炭企业生产经营管理日趋复杂,对煤矿安全管理提出了新要求。与此同时,煤矿感知安全信息的能力大大增强,为煤矿安全管理积累了海量的安全数据。面对煤矿安全大数据,安全管理者无法在短时间内及时吸收和发现安全管理中的异常,煤炭企业信息处理加工能力不足和信息认知效率低下已经成为制约安全管理水平进一步提高的障碍。目前,煤炭企业收集到的安全数据依然局限于表面的直观应用,并未得到充分有效利用。煤炭企业传统的粗放的经营管理方式和严重依赖经验的安全管理现状已难以适应大数据背景下的煤矿安全管理实践。煤矿安全管理知识可视化是运用数据挖掘、文本挖掘等方法发掘海量安全数据中隐含的规律、规则和模式并使之变得透明化、显性化和视觉化,是解决煤矿安全管理过程中信息过载、信息处理加工能力不足和信息认知效率低下问题的有效途径。煤矿安全管理知识可视化作为安全可视化管理的核心组成部分,对增强煤炭企业安全管理决策力、洞察发现力和流程优化能力至关重要。然而,当前对煤矿安全管理知识可视化的理论研究十分匮乏,因此本文根据煤矿安全管理面临的新要求,提出煤矿安全管理知识可视化研究课题:首先,构建了煤矿安全管理知识可视化研究框架,对煤矿安全管理知识可视化内涵、知识可视化需求、知识可视化系统构成以及知识可视化实现过程进行研究。其次,针对煤矿安全管理过程中存在哪些隐性知识的问题,明确煤矿安全管理过程中存在的隐性知识以及这些隐性知识与安全管理能力的关系。最后,针对煤矿安全管理隐性知识挖掘和显性化问题,借助数据挖掘、文本挖掘和知识可视化等技术和方法展开具体研究,为知识可视化在煤矿安全管理中的实践与应用提供理论指导。论文内容共分为八章,具体如下:第1章:绪论。本章首先阐述了煤矿安全管理知识可视化研究背景,阐明了信息资源加工处理能力严重不足和信息认知效率低下是目前安全管理面临的障碍。其次,分析了煤矿信息化建设的三个阶段以及不同阶段给安全管理带来的变化,在此基础上从煤矿安全管理知识需求、信息处理加工能力、安全信息认知效率三个方面分析了我国煤炭企业安全管理中存在的问题以及对知识可视化的需求,并据此提出煤矿安全管理知识可视化研究。最后,阐述了研究的目的、意义、研究内容和方法,并给出了研究的技术路线图。第2章:文献综述。本章主要从可视化管理、煤矿安全管理理论、煤矿安全数据挖三个方面进行相关文献调研。其中可视化管理方面从可视化管理理论、知识可视化、隐性知识显性化三个方面进行文献调研;煤矿安全管理理论方面梳理了安全管理内涵及变迁以及煤矿安全管理的可视化技术应用;煤矿安全数据挖掘主要对数值型和文本型安全数据的分析挖掘展开调研。可视化相关理论作为研究的理论基础,煤矿安全管理作为研究的实践来源,数据挖掘、文本挖掘作为研究的方法与手段,因此对相关文献进行调研。第3章:煤矿安全管理知识可视化研究理论框架。首先,讨论了煤矿安全管理知识可视化内涵,分析了知识可视化需求,指出煤矿安全管理知识可视化对变革安全管理模式、改变依赖经验和直觉判断的安全管理现状和提高煤矿安全管理水平具有重要作用。其次,从系统论角度,论述了煤矿安全管理知识可视化系统内涵、特点及结构。然后,将煤矿安全管理知识可视化的具体研究过程划分为四个阶段,并构建了煤矿安全管理知识可视化实现模型。最后,围绕安全管理过程中存在哪些隐性知识、隐性知识挖掘与显性化、知识可视化方法差异性与方法选择,提出本文研究的两个关键问题。第4章:煤矿安全管理隐性知识研究。针对煤矿安全管理中存在哪些隐性知识问题,首先阐述了煤矿安全管理隐性知识内涵、特性以及与显性知识的关系。其次,分析了当前煤炭企业安全管理隐性知识应用现状,构建了煤矿安全管理隐性知识开发与利用的力场模型,包括压力、推力和阻力三种因素。然后,在煤矿安全大数据属性及分类基础上,从四个维度对煤矿安全管理隐性知识进行分类研究,明确了煤矿安全管理过程中的隐性知识,为开展煤矿安全管理知识可视化研究奠定了基础。最后,基于安全管理隐性知识构建了煤矿安全管理能力形成的递阶反馈回路模型。第5章:煤矿安全语义网络与隐患主题挖掘。针对煤矿安全管理隐性知识挖掘与显性化问题,本章首先分析了煤矿安全数据源及其属性,然后借助语义网络、LDA主题挖掘模型实现对安全信息之间关联关系和分布规律的可视化展示、安全隐患主题的挖掘。在煤矿安全隐患主题挖掘中确定了最佳隐患主题数,并对两种常见的主题挖掘模型参数估计方法进行对比分析。最后对结果进行展示。第6章:煤矿安全文本分类与危险源关联规则挖掘。为了实现对日益膨胀的文本型煤矿安全数据进行有序整合和有效利用,首先对文本分类进行概述,然后分别采用KNN分类算法和SVM分类算法对煤矿安全隐患文本数据进行分类实验,验证两种分类算法分类效果的差异。最后,在对煤矿安全隐患文本数据进行正确分类的基础上,进行危险源关联规则挖掘。第7章:煤矿安全隐患时空规律研究。针对煤矿安全隐患发生的时空分布规律问题,采用对应分析方法和社会网络分析方法对煤矿安全隐患发生的时间、空间分布规律进行研究,为安全隐患排查和隐患治理提供有针对性的对策。最后,分析了知识可视化对安全管理决策的影响。第8章:结论与展望。基于上述研究成果,总结了本文的主要结论和创新点,并对未来进一步的研究做出展望。本文的主要创新点主要包括:构建了煤矿安全管理知识可视化的理论框架和知识可视化实现模型;构建了煤矿安全管理隐性知识开发与利用的力场模型,并从四个维度对煤矿安全管理隐性知识进行分类研究,研究了煤矿安全管理过程中存在的隐性知识,基于安全管理隐性知识构建了煤矿安全管理能力形成的递阶反馈回路模型;构建了煤矿安全管理知识可视化模型,利用数据挖掘、文本挖掘和知识可视化等技术与方法从不同方面对隐含在海量安全数据中有价值的规律、规则和模式进行分析挖掘;通过理论分析和实验研究,对比分析不同知识挖掘算法的优劣,并构建了煤矿安全管理知识可视化方法体系和方法选择模型。综上,煤矿安全管理知识可视化作为煤矿安全可视化管理的核心组成部分,是煤矿安全可视化管理理论体系的重要研究内容,对增强煤炭企业安全管理决策力、洞察发现力和流程优化能力至关重要,对提高安全管理水平具有重要作用。
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【学位授予单位】：中国矿业大学(北京)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TD79;F426.21

【参考文献】