【摘 要】
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煤矿安全关乎矿工的生命,及时地排查出煤矿安全隐患是确保煤矿安全生产的重要环节。目前,煤矿安全隐患排查主要采用安检人员亲身下井检查的方式,并通过安全监督简报对现存安全隐患问题进行记录,该方式存在人工记录数据误差较大、数据传输不及时以及不利于记录档案的保存等问题;部分企业采用计算机软件的方式去处理安全隐患数据,但其分析数据的能力较差,处理隐患不够及时。针对上述问题,本文应用改进的粒子群算法(PSO)和
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煤矿安全关乎矿工的生命,及时地排查出煤矿安全隐患是确保煤矿安全生产的重要环节。目前,煤矿安全隐患排查主要采用安检人员亲身下井检查的方式,并通过安全监督简报对现存安全隐患问题进行记录,该方式存在人工记录数据误差较大、数据传输不及时以及不利于记录档案的保存等问题;部分企业采用计算机软件的方式去处理安全隐患数据,但其分析数据的能力较差,处理隐患不够及时。针对上述问题,本文应用改进的粒子群算法(PSO)和卷积神经网络算法(CNN),设计了煤矿安全风险智能管控与信息决策分析系统。该系统具有数据智能分析、风险预警、精准决策等功能。本文介绍了煤矿安全风险智能管控与信息决策分析系统的研究背景和意义以及国内外有关煤矿相关领域的研究现状,全方位分析了煤矿安全生产中的问题,并根据煤矿企业对系统的实际需求,建立了煤矿安全风险智能管控与信息决策分析系统架构。在此基础上,将改进的PSO和CNN应用到煤矿隐患数据的处理和安全风险分级之中,构建了基于PSO的数据智能筛选模型和基于CNN的安全风险智能分级模型。使用多种编程语言从数据信息管理、矿区安全风险管理、数据库接口管理、决策简报生成等八个功能模块对煤矿安全风险智能管控与信息决策分析系统进行了研发,其中,精准智能的数据处理方式减少了产生的误差,云服务器解决了记录档案的保存等问题。应用结果表明,该系统提升了安全风险等级划分准确性,对排查出的安全隐患有较及时的预警,从而有效减少了安全隐患发生的频度。图[50]表[19]参[81]
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