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        煤礦安全隱患數(shù)據(jù)挖掘分析

        前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了煤礦安全隱患數(shù)據(jù)挖掘分析范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

        煤礦安全隱患數(shù)據(jù)挖掘分析

        【摘要】煤炭資源是我國的重要能源,煤礦安全生產(chǎn)對(duì)我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著很大的促進(jìn)作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)之后又一重大的技術(shù)革命。本文首先對(duì)煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)獲取的海量的煤礦安全隱患參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,然后構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行存儲(chǔ),最后利用Apriori算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,得出了煤礦安全生產(chǎn)有關(guān)的有用信息,從而為煤礦安全生產(chǎn)提供指導(dǎo)。

        【關(guān)鍵詞】煤礦;大數(shù)據(jù);標(biāo)準(zhǔn)化處理;Apriori算法;數(shù)據(jù)挖掘

        一、數(shù)據(jù)獲取

        本文以石板橋煤礦2015年12月-2016年12月的煤礦安全隱患監(jiān)測數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,通過自動(dòng)或手動(dòng)的方式獲取了瓦斯量、瓦斯壓力、通風(fēng)量、溫度以及礦井深度等煤礦安全隱患參數(shù)信息。

        二、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

        本文將瓦斯量、瓦斯壓力、通風(fēng)量、溫度以及礦井深度分別用字母C、P、V、T、D來表示,將瓦斯量分為(0-0.16),(0.16-0.31),(0.31-∞)三組,對(duì)應(yīng)的字母分別為C1、C2、C3;將瓦斯壓力分為(0-10),(10-17),(17-∞)三組,對(duì)應(yīng)的字母分別為P1、P2、P3;將通風(fēng)量分為(0-1100),(1100-1250),(1250-∞)三組,對(duì)應(yīng)的字母分別為V1、V2、V3;將溫度分為(0-20),(20-30),(30-∞)三組,對(duì)應(yīng)的字母分別為T1、T2、T3;將礦井深度分為(0-300),(300-350),(350-∞)三組,對(duì)應(yīng)的字母分別為D1、D2、D3。根據(jù)瓦斯?jié)舛鹊闹档那闆r可以將其分為(0-0.15),(0.15-0.33),(0.33-)三組,對(duì)應(yīng)的標(biāo)志分別為:Q1,Q2,Q3;根據(jù)瓦斯壓力的值的情況可以將其分為(0-7),(7-18),(18-)三組,對(duì)應(yīng)的標(biāo)志分別為:R1,R2,R3;根據(jù)通風(fēng)量的值的情況可以將其分為(0-1200),(1200-1300),(1300-)三組,對(duì)應(yīng)的標(biāo)志分別為:S1,S2,S3;根據(jù)溫度的值的情況可以將其分為(-11),(11-15),(15-)三組,對(duì)應(yīng)的標(biāo)志分別為:T1,T2,T3;根據(jù)煤層厚度的值的情況可以將其分為(0-4),(4-7),(7-)三組,對(duì)應(yīng)的標(biāo)志分別為:U1,U2,U3。

        三、數(shù)據(jù)挖掘

        存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)蘊(yùn)含有豐富的有用信息,這些信息必須進(jìn)行專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘處理才能獲取,本文采用關(guān)聯(lián)算法對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。(一)Apriori關(guān)聯(lián)算法簡介Apriori算法的原理是通過逐層迭代的方法來產(chǎn)生候選項(xiàng)集合,然后通過生成的頻繁k-項(xiàng)集查詢候選(k+1)-項(xiàng)集,這種算法每一次都需要對(duì)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行重新掃描,最終挖掘出數(shù)據(jù)倉庫中所有滿足條件的頻繁項(xiàng)集。(二)Apriori算法實(shí)施環(huán)境硬件環(huán)境:處理器為酷睿i7,內(nèi)存為4G,硬盤為500G。軟件環(huán)境:SQLServer2008+VisualStudio2010。算法運(yùn)行環(huán)境為jre1.6.0_39,Tomcat6.0。(三)Apriori算法運(yùn)行流程通過使用Apriori算法對(duì)煤礦安全隱患參數(shù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵因素是獲取極大頻繁項(xiàng)集。首先通過使用web瀏覽器登錄煤礦安全隱患數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),打開關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘界面,并進(jìn)行如下的操作:(1)設(shè)定需要挖掘的煤礦安全隱患參數(shù)信息,主要包括瓦斯量、瓦斯壓力、通風(fēng)量、溫度以及礦井深度。(2)輸入最小支持度:最小支持度的數(shù)值應(yīng)該在0-1之間。(3)設(shè)置最小置信度:最小置信度的數(shù)值應(yīng)該在0-1之間。(4)運(yùn)行挖掘算法程序,通過數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)代碼自動(dòng)訪問數(shù)據(jù)倉庫中存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)化處理以后的海量煤礦安全隱患參數(shù)信息,得出有用的信息。(四)挖掘結(jié)果將最小支持度設(shè)置成0.4,將最小置信度設(shè)置成0.65,通過改進(jìn)后的算法挖掘數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。(五)挖掘結(jié)果分析從表1中可以看出,運(yùn)用改進(jìn)后的挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,一共挖掘出了四條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,將這些強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則轉(zhuǎn)化為瓦斯量、瓦斯壓力、通風(fēng)量、溫度以及煤層深度等煤礦安全銀行參數(shù)以后可以得到如下解釋:高瓦斯量圯高瓦斯壓力高通風(fēng)量圯低瓦斯量中通風(fēng)量圯中瓦斯壓力高溫低通風(fēng)量圯高瓦斯壓力通過將挖掘后的結(jié)果和煤礦安全生產(chǎn)實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比后可以發(fā)現(xiàn),利用改進(jìn)后的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘能得出合理、可靠的有用信息,將這些信息應(yīng)用于煤礦的安全生產(chǎn)中,可以起到很好的預(yù)防效果,做到有目的、有重點(diǎn)的防范,從而可以大大降低煤礦安全事故發(fā)生的幾率。

        參考文獻(xiàn):

        [1]劉雙躍.2013.基于Apriori改進(jìn)算法的煤礦隱患關(guān)聯(lián)性分析[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì),(6):102-107.

        [2]茍怡.2016.大數(shù)據(jù)環(huán)境下煤礦安全產(chǎn)品協(xié)同開發(fā)質(zhì)量管控方法探索[J].中州煤炭.

        [3]楊國英.2013.泛在網(wǎng)下基于Apriori算法的移動(dòng)群組的位置預(yù)測[D].南京:南京郵電大學(xué)

        作者:孫國營 單位:六盤水師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息工程學(xué)院

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