R语言在平煤四矿数据挖掘中的应用：环境参数与瓦斯浓度分析

"本文探讨了数据挖掘技术在平煤四矿监测系统中的应用，通过R语言进行深入的数据分析，旨在提高煤矿安全生产决策与安全管理技术。作者首先介绍了数据挖掘的基本概念、常用工具和算法，然后对工作面环境参数进行关联规则分析，以揭示参数间的强关系。此外，针对特定工作面的瓦斯浓度进行了回归预测分析，识别出关键影响因素，并基于分析结果给出了专业意见和建议。" 数据挖掘是信息技术领域中的一项关键技术，它从大量数据中发现有价值的、隐藏的、先前未知的且有用的信息，从而支持决策制定。在煤炭行业，数据挖掘可以应用于矿井监测系统，帮助管理人员理解复杂的矿井环境和运营情况，提升安全生产水平。 在本文中，作者使用R语言这一强大的统计分析工具，对平煤四矿的矿井监测数据进行了深入挖掘。R语言以其丰富的数据分析库和可视化能力，成为数据挖掘的理想选择。通过对工作面环境参数的关联规则分析，可以发现不同参数之间存在的关联性，例如温度、湿度、压力等环境因素可能如何相互影响，以及它们如何共同影响矿井的安全状态。 关联规则分析是数据挖掘中的一个重要方法，用于发现数据集中项集之间的有趣关系。例如，在这里，它可能揭示了瓦斯浓度与其他环境参数之间的强规则，这些规则可能预示着潜在的危险情况。通过这样的分析，可以提前预警，防止事故的发生。 同时，作者还进行了特定工作面瓦斯浓度的回归预测分析。回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，并预测一个变量（如瓦斯浓度）如何随其他变量的变化而变化。这有助于识别瓦斯浓度的主要驱动因素，如通风条件、开采活动等，以便采取针对性措施来控制瓦斯风险。 通过对挖掘结果的专业分析，作者结合矿井的实际运行状况，提出了改善安全的策略和建议。这些可能包括优化通风系统、调整开采计划或改进监测设备，以减少瓦斯积聚的风险，进一步辅助矿井安全生产决策，提高矿井安全管理的技术含量和效率。 数据挖掘技术在平煤四矿监测系统中的应用，不仅揭示了环境参数之间的复杂关系，还通过预测分析确定了影响安全的关键因素，为煤矿安全生产提供了有力的数据支持。这项研究强调了将现代信息技术与传统采矿业相结合的重要性，以实现更加安全、高效的矿产资源开发。