BP神经网络驱动的煤矿本质安全评价与改进策略

本文主要探讨了BP神经网络在煤矿本质安全评价模型中的应用，针对煤矿井下的复杂多变性，该研究采用了人-机-环境-管理系统理论作为基础。文章首先将煤矿的四个关键要素——人、机、环境、管理作为研究对象，构建了系统的分析框架。 在人因工程的角度，通过分析人的行为理论，构建了人因素本质安全评价模型，这旨在评估和提升煤矿工人在工作中的安全意识、技能以及行为习惯。通过可靠性原理，对设备进行了深入的人机工程学分析，从而确立了设备本质安全评价的指标体系，确保设备在设计、制造和运行过程中的安全性。 环境本质安全评价则分为作业环境和地质环境两个部分，通过对作业环境如通风、照明、噪声等因素的量化，以及地质环境如稳定性、岩土性质等的考虑，建立了相应的评价指标。基于职业健康安全管理理论，结合国家本质安全管理体系，构建了煤矿本质安全管理体系指标体系，确保了全面而系统化的安全管理。 最后，作者将这些理论和指标体系应用于陕西某煤矿的实际案例中，通过BP神经网络这一先进的数据分析工具，对煤矿的本质安全状况进行了深入的评价。通过模型分析，识别出煤矿在本质安全建设中存在的问题和不足，提出了针对性的改进措施，以期提高安全生产效率，降低风险，实现煤矿的本质安全目标。 BP神经网络在此过程中发挥了重要作用，其非线性逼近能力和自学习能力使得模型能够处理复杂的煤矿安全数据，为决策者提供了科学依据。通过这种综合运用，论文旨在为煤矿行业的本质安全提升提供科学的方法论支持，为煤矿企业的持续改进和安全生产提供有力的技术支撑。 本文不仅展示了BP神经网络在煤矿本质安全评价中的实际应用，而且强调了系统性、人本性和科技手段在解决煤矿安全生产问题上的关键作用，对于推动煤炭行业的安全发展具有重要意义。