近十年來(lái),我國(guó)煤礦安全事故數(shù)量和百萬(wàn)噸死亡率實(shí)現(xiàn)了逐年“雙下降”。盡管如此,煤礦安全事故仍屢有發(fā)生,煤礦安全亟需重視。實(shí)現(xiàn)煤礦事故隱患排查治理形成長(zhǎng)效機(jī)制,構(gòu)建煤礦事故隱患排查信息系統(tǒng),防范隱患未及時(shí)排查和治理而演變成為事故。本文通過(guò)分析煤礦事故隱患理論研究,并結(jié)合宏源煤業(yè)實(shí)際情況,深入研究了煤礦事故隱患排查治理體系框架及文本挖掘?qū)γ旱V隱患文本數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用。主要研究成果有:（1）研究了安全生產(chǎn)事故隱患理論,通過(guò)對(duì)煤礦事故隱患進(jìn)行排查治理,可以有效降低事故因素的危險(xiǎn)狀態(tài),減少事故的發(fā)生。闡述了煤礦事故隱患的分級(jí)分類和辨識(shí)方法,引入了PDCA閉環(huán)管理理論。構(gòu)建了煤礦事故隱患排查治理體系框架,同時(shí)也為煤礦隱患排查信息系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)。（2）目前,煤礦事故隱患信息系統(tǒng)功能主要集中在隱患排查治理過(guò)程管控層面,忽視了挖掘隱患文本數(shù)據(jù)揭示煤礦隱患管理薄弱環(huán)節(jié)的價(jià)值研究。據(jù)此,對(duì)煤礦事故隱患文本進(jìn)行了預(yù)處理研究,利用R語(yǔ)言的jiebaR包進(jìn)行隱患文本分詞,構(gòu)建了煤礦事故隱患用戶詞典,擴(kuò)充了隱患停用詞表,采用向量空間模型對(duì)隱患文本信息進(jìn)行表示。（3）引入文本挖掘技術(shù),利用主題模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)煤... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：99 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

隱患文本默認(rèn)詞典分詞結(jié)果

3隱患樣本分析及文本挖掘預(yù)處理29可以看出分詞結(jié)果中存在多處分詞不準(zhǔn)確的地方，以“靜壓水管”和“三采區(qū)”為例，其原因是jiebaR包提供的默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)詞典不含有這些專業(yè)名詞和采礦工程現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)的詞語(yǔ)。使用煤礦事故隱患用戶詞典分詞結(jié)果如圖3-4所示。圖3-4隱患文本用戶詞典分詞結(jié)果Figure3-4Hiddendangertextuserdictionarywordsegmentationresults對(duì)比圖3-3可以看出，在豐富過(guò)后的用戶詞典的幫助下可以得到更為精確的分詞結(jié)果，尤其是隱患地點(diǎn)，例如“1234運(yùn)輸巷”和“1236軌道巷”，以及采礦工程專業(yè)名詞，以“下浮煤”和“超前支護(hù)”為例。為了得到準(zhǔn)確的文本分析和挖掘效果，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分詞是極為重要的一步，其中關(guān)鍵的一步就是不斷擴(kuò)充用戶詞典。三、去停用詞處理。根據(jù)jiebaR分詞得到的分詞結(jié)果去停用詞，去除“處”、“號(hào)”、“于”、“與”等連接詞、介詞、冠詞以及數(shù)字和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，降低分詞結(jié)果特征項(xiàng)的維度，提高文本分析的準(zhǔn)確率和運(yùn)算速度。去停用詞后的部分結(jié)果如圖3-5所示。圖3-5隱患文本去停用詞結(jié)果Figure3-5Hiddendangertextdeletingstopwordresults四、構(gòu)建隱患文本語(yǔ)料庫(kù)。3900條煤礦事故隱患文本信息構(gòu)成語(yǔ)料庫(kù)，以原有的形式保存在計(jì)算機(jī)中，語(yǔ)料庫(kù)為后續(xù)文本挖掘操作提供基矗R語(yǔ)言tm包提供了語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建的功能，運(yùn)行結(jié)果如圖3-6。

3隱患樣本分析及文本挖掘預(yù)處理29可以看出分詞結(jié)果中存在多處分詞不準(zhǔn)確的地方，以“靜壓水管”和“三采區(qū)”為例，其原因是jiebaR包提供的默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)詞典不含有這些專業(yè)名詞和采礦工程現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)的詞語(yǔ)。使用煤礦事故隱患用戶詞典分詞結(jié)果如圖3-4所示。圖3-4隱患文本用戶詞典分詞結(jié)果Figure3-4Hiddendangertextuserdictionarywordsegmentationresults對(duì)比圖3-3可以看出，在豐富過(guò)后的用戶詞典的幫助下可以得到更為精確的分詞結(jié)果，尤其是隱患地點(diǎn)，例如“1234運(yùn)輸巷”和“1236軌道巷”，以及采礦工程專業(yè)名詞，以“下浮煤”和“超前支護(hù)”為例。為了得到準(zhǔn)確的文本分析和挖掘效果，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分詞是極為重要的一步，其中關(guān)鍵的一步就是不斷擴(kuò)充用戶詞典。三、去停用詞處理。根據(jù)jiebaR分詞得到的分詞結(jié)果去停用詞，去除“處”、“號(hào)”、“于”、“與”等連接詞、介詞、冠詞以及數(shù)字和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，降低分詞結(jié)果特征項(xiàng)的維度，提高文本分析的準(zhǔn)確率和運(yùn)算速度。去停用詞后的部分結(jié)果如圖3-5所示。圖3-5隱患文本去停用詞結(jié)果Figure3-5Hiddendangertextdeletingstopwordresults四、構(gòu)建隱患文本語(yǔ)料庫(kù)。3900條煤礦事故隱患文本信息構(gòu)成語(yǔ)料庫(kù)，以原有的形式保存在計(jì)算機(jī)中，語(yǔ)料庫(kù)為后續(xù)文本挖掘操作提供基矗R語(yǔ)言tm包提供了語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建的功能，運(yùn)行結(jié)果如圖3-6。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]煤礦隱患排查信息管理系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與展望[J]. 張儉讓,黃玉鑫,閆振國(guó),張磊,霍小泉.  工礦自動(dòng)化. 2019(11)
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[4]淺談“三位一體”安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)與創(chuàng)新[J]. 牛彥偉.  煤. 2019(09)
[5]煤礦井下采掘安全隱患及管理措施分析[J]. 牛春雨.  內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì). 2019(15)
[6]智慧礦山框架與發(fā)展前景研究[J]. 趙明磊.  科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(23)
[7]基于文本挖掘的物探作業(yè)事故分析方法[J]. 王明達(dá),陳潑,陳子新,韋永健,徐宗輝.  西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(04)
[8]“三位一體”安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化工作體系的創(chuàng)建與實(shí)施[J]. 郭東杰,秦海忠,陳寧.  中國(guó)煤炭工業(yè). 2019(07)
[9]美國(guó)煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)管控和隱患排查治理[J]. 孫洪靈.  勞動(dòng)保護(hù). 2019(07)
[10]防風(fēng)險(xiǎn)除隱患遏事故 確保煤礦安全生產(chǎn)形勢(shì)持續(xù)好轉(zhuǎn)[J]. 黃盛初.  煤炭經(jīng)濟(jì)研究. 2019(06)

博士論文
[1]煤礦事故隱患排查與管控關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究[D]. 韋釗.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 2018
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的煤礦安全管理知識(shí)可視化研究[D]. 陳曉.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 2017
[3]基于流程化的煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)研究[D]. 鄒向煒.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京） 2015

碩士論文
[1]我國(guó)煤礦雙重預(yù)防機(jī)制建設(shè)研究[D]. 王語(yǔ)萌.華北科技學(xué)院 2019
[2]基于病歷數(shù)據(jù)的文本挖掘研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 杜寶琛.北京郵電大學(xué) 2019
[3]露天煤礦安全隱患排查治理系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D]. 李靖.華北科技學(xué)院 2019
[4]肖家洼煤礦雙控體系的建立及應(yīng)用研究[D]. 張瑞.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2019
[5]煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控及事故隱患排查治理管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 雷小平.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[6]郭家灣煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)管控及隱患排查信息系統(tǒng)研究[D]. 邵廣桐.西安科技大學(xué) 2018
[7]面向筆記本電腦網(wǎng)絡(luò)用戶需求的短文本挖掘工具設(shè)計(jì)研究[D]. 冷少偉.華南理工大學(xué) 2018
[8]基于文本挖掘的船舶碰撞事故分析及防控對(duì)策研究[D]. 吳伋.武漢理工大學(xué) 2018
[9]基于文本數(shù)據(jù)的鐵路道岔故障預(yù)測(cè)[D]. 王廣.北京交通大學(xué) 2017
[10]基于語(yǔ)義的地鐵施工安全隱患知識(shí)建模及應(yīng)用研究[D]. 滕哲.華中科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3643609