数据挖掘提升煤矿隐患管理：实证与决策支持

在当前的煤矿安全管理中，数据挖掘技术发挥着日益重要的作用。传统的隐患管理往往依赖于人工监测和报告，缺乏对海量隐患数据的深入分析。为了改进这一状况，本文研究者陈运启提出了将数据挖掘算法应用于煤矿隐患管理，特别是通过支持度-置信度-Kulczynski度量方法来揭示隐患因素之间的复杂关联关系。 数据挖掘技术首先对煤矿的隐患数据进行预处理，包括清洗、整合和标准化，以确保数据的质量和一致性。然后，通过构建隐患数据仓库，将这些数据组织成便于分析的形式。在这个过程中，选择的四个关键维度是：隐患的责任部门、隐患的种类、隐患的等级以及隐患发生的地点。这些维度的选择反映了煤矿管理的不同层面，有助于全面了解隐患的分布和潜在风险。 在数据仓库的基础上，研究人员运用关联规则挖掘算法，寻找不同维度间可能存在的规律性联系。支持度和置信度是评估规则强度的两个重要指标，支持度表示某一规则在所有数据中的出现频率，置信度则衡量在给定一个前件条件下，后件出现的可靠性。Kulczynski度量则是用来量化隐患之间相互影响的强度，这有助于发现那些在实际操作中可能导致事故的关键隐患组合。 通过这种分析，可以发现隐患的多维度关联规则，如责任部门与特定类型隐患的高关联，或者特定地点经常发生的高危等级隐患等。这些发现能够为煤矿管理者提供有针对性的决策支持，例如优化工作流程、强化特定区域的安全培训或设备维护，从而降低隐患发生的可能性。 实践证明，数据挖掘技术的应用显著减少了煤矿隐患的发生次数，提高了安全管理的效率和效果。这不仅节省了人力资源，也降低了事故风险，对于煤矿行业的可持续发展具有重要意义。陈运启的研究成果为煤矿隐患管理引入了科学的分析手段，有望在未来得到更广泛的应用和推广。整个研究过程体现了数据驱动决策的力量，对于提升我国煤矿安全管理水平具有重要的参考价值。