基于Hadoop的瓦斯行为安全管理模型

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为了解决煤矿企业在瓦斯安全管理中存在的不足,根据大数据理论,提出一种安全管理分析方法。首先基于行为安全理论的分析,将瓦斯隐患致因进行分类;然后利用HDFS存储行为观察员发现的不安全行为和不安全物态解决海量的结构化与非结构化数据的存储问题;最后基于MapReduce的并行化FP-growth算法找出日常作业中反复、危险性高的不安全行为,给出基于Hadoop的瓦斯行为安全隐患大数据存储分析模型。实验结果表明,该模型对煤矿企业有针对性地实施瓦斯行为安全管理有一定实际参考价值,对煤矿企业安全可靠生产,减少瓦斯事故
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