基于文本挖掘的煤矿安全隐患管理研究

为探寻安全隐患的内在特征，加深安全管理人员对安全隐患的理解，提升安全管理效率。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源，利用Word2Vec模型构建安全隐患词向量模型，从模型中获取各类安全隐患主要相关词，利用桑基图解释安全隐患在不同隐患地点、生产作业单位的特征分布，并进一步揭示相关安全隐患的细节特征。结果表明:词向量模型能有效发掘安全隐患特征，桑基图能突出呈现安全隐患的关键信息流动。上述措施有助于管理人员深刻理解安全隐患数据中蕴含的潜在规律，为煤矿安全隐患排查治理工作提供依据，指导安全管理实践。     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

组织支持感对建筑业农民工不安全行为的影响*

为对建筑业农民工的不安全行为进行科学有效的管理，探讨组织支持感、自我效能感与建筑业农民工不安全行为之间的关系，防止因建筑业农民工不安全行为造成的不安全事件发生，从组织行为学和计划行为学视角出发，以218名一线建筑业农民工为研究对象，通过构建结构方程模型进行实证分析。结果表明:组织支持感的3个维度均可直接对建筑业农民工的不安全行为产生负向显著影响，其中关心利益维度影响最大，工作支持维度次之；建筑业农民工的自我效能感在其组织支持感与不安全行为的负向关系中起到中介作用。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一，为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测，提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系，并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型，对比分析各预测模型的相对误差，确定最佳矿井通风阻力系数预测模型，即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时，预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%，相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的，并具较高的准确性。     

污水处理中精确曝气控制的研究进展

针对污水处理环节的曝气能耗问题,概述了污水处理的精确曝气控制现状,并结合我国目前我国实际情况与国内外现有研究结果,介绍了精确控制的重要组成部分之一的控制器的原理,控制器主要包括模糊控制器、神经网络控制器、支持向量机等,总结了各控制器的优缺点及适用情况,旨在加强对精确曝气控制的认识、为现有污水处理中存在的复杂、多变、时滞等特性提供利用精确控制器解决问题的的思路。     

一起焦炭塔自动顶盖机泄漏着火事故分析

针对一起焦炭塔自动顶盖机泄漏着火事故,开展了现场设备检查、中控室工艺操作状况核查、监控视频调阅、相关人员讯问,以及及液压螺栓锁环行程和相关部件受力状况核算综合分析结果表明:除焦人员关闭事故焦炭塔自动顶盖机时,液压螺栓锁环未锁到位的失误操作是事故发生的直接原因;而部分液压螺栓升降失是,调节不当,在关盖操作中,伸出长度不够,致使锁环不能完全进入卡糟内,导致液压螺栓头部棱边挤压到锁环孔角,阻碍了锁环锁到位,是事故发生的间接原因.     

一种基于状态向量推理的SDG-HAZOP分析方法

HAZOP是分析系统可靠性的一种有效方法,在石油、化工工业中得到了广泛应用。但人工HAZOP分析存在费时、费力、成本高等缺点,而计算机辅助SDG-HAZOP分析的提出有效地改善了人工分析的弊端,然而传统的计算机辅助SDG-HAZOP是纯定性的分析与推理,分析的结果往往过于冗繁。本文介绍了一种改进的基于状态向量推理的计算机辅助SDG-HAZOP分析方法,该方法基于SDG定性模型,构造了一个计算机自动推理引擎,并引入了状态向量的概念,通过正向反向推理,快速高效地发掘出偏差产生的后果和原因。通过应用实践表明,与人工HAZOP分析法和现有SDG-HAZOP分析方法相比,该方法具有完备性好、评价结果系统性和条理性强等优点。     

石油工程安全作业人员可靠性简析

石油工程作业过程本身就是一个复杂的人-机-环境系统,生产过程存在较多的不确定因素.石油工程行业发生的重大安全生产事故分析表明,由于人的失误(包括管理的失误)导致的事故占70％～90％,我国事故统计表明,85％以上的事故都是因“三违”造成的.