基于数据挖掘的煤矿安全隐患智能预警与精细化管理

本研究论文聚焦于"基于数据挖掘的煤矿安全隐患排查管理平台"这一主题，针对煤矿隐患排查工作中存在的问题，提出了一种创新的解决方案。首先，作者对煤矿的实际需求进行了深入分析，认识到传统的隐患排查管理存在效率低、精细化程度不足等问题。因此，设计了一个综合的管理平台架构，包括设备层、网络层、数据层和应用层，构建了标准化、管理运维、信息安全和可视化四大管理体系。 在具体的技术实现上，文章引用了水位数据作为实例，例如玉山矿区的底板徐灰突水情况。通过设定不同的突水系数（如0.06MPa/m和0.1MPa/m），研究人员计算出不同系数下的安全开采标高，以评估潜在的风险。结果显示，当突水系数较低时（如0.06MPa/m），安全开采的标高可以设定在-117m以上，而较高的系数（如0.1MPa/m）则将可能导致更低的临界标高，增加了突水风险。 论文强调了徐灰水对玉山井田101煤安全开采的重大威胁，尤其是在当前技术水平下，防止底板徐灰含水层突水是至关重要的。此外，研究还依据《煤矿防治水规定》的指导，提出了在特定条件下，101煤层开采可保持在-117m以上的安全标高，避免突水风险。 为了支撑这一研究，作者引用了多篇相关的学术文献，涵盖了底板突水机理、预测预报方法、关键层理论、新型实用评价方法以及信息融合在矿井防突水中的应用。这些引用不仅提供了理论依据，也为实践中的隐患排查管理平台提供了实用的策略和技术支持。 本文探讨了如何利用数据挖掘技术改进煤矿的安全隐患排查管理，通过科学的方法论和实际案例，展示了该平台在提升煤矿安全管理效率和精细化水平方面的潜力。这一研究成果对于提高煤矿行业的安全生产水平具有重要意义。