煤矿救援队伍业务管理系统研究

为了改善救援队伍业务管理模式,提高煤矿救援队伍的业务管理能力,利用救护队现有的计算机设备,以Windows Server 2003系统和北京龙软科技发展有限公司Longruan GIS 3.0为平台,以Visual C++6.0和SQL Server 2000为开发工具,采用多层次的Client/Server结构,在面向对象思想指导下设计与实现的煤矿救援队伍业务管理系统,文章介绍了业务管理系统的前台软件开发和后台数据库开发的设计思想和步骤。现场应用证明,该系统能够为煤矿救援队业务管理提供强有力的技术支持,有利于提高煤矿救援队管理人员的业务能力。     

职业健康安全管理系统的开发设计

职业健康安全属于安全管理中非常重要的一部分。开发职业健康管理系统为安全管理部门提高管理效率,掌握职业事故的发生规律起到积极的作用。阐述了职业健康管理系统的开发总体构想,结合使用Visual FoxPro 6.0软件、SQL命令以及数据库管理相关知识对系统进行开发,实现了对数据进行编辑、浏览、查询、统计分析和打印输出等功能。此类系统在职业健康管理方面具有应用前景。     

矿井安全信息动态管理系统的设计

本文结合某大型地下金属矿山安全生产实际,以数据库技术和ASP动态网页开发技术为主要技术手段,综合运用Microsoft SQL Server 2005和Adobe Dreamweaver CS4开发平台,构建了一个包含各类安全生产运营信息数据的矿山井下安全生产信息动态管理系统。系统能够实时录入井下生产安全信息数据,并能实现安全信息的准确快速查询和统计分析,可以全面形象地掌握井下安全生产情况,对于提高矿山企业安全工作效率,为决策层提供安全决策支持具有重要现实意义。     

基于B/S和灰色模型的煤矿事故预测模块设计与实现

为了使煤矿管理者能直观便捷的掌握事故的相关信息,事先掌握煤矿安全状态的优良,利用B/S模式和灰色预测理论,针对煤矿事故统计数据,建立了灰色预测模型,并分析验证灰色预测模型应用于煤矿事故预测的可靠性.最后,以c语言为基础编程语言,利用Visual Studio2010和SQL server 2008软件设计和开发了煤矿事故预测模块,实现了煤矿事故在线管理与预测功能的可视化.     

基于MapObjects的矿山安全管理信息系统开发

从矿山安全管理角度入手,应用MapObjects地理信息系统组件,以Delphi7.0为开发语言,SQL Server2000为后台数据库,对MapObjects空间数据库与SQL数据库进行转换和关联,开发矿山安全管理信息系统,实现实时监测、信息管理、分析预测、事故预警、指挥救援等功能.     

危险化学品事故防控应急救援联动系统的开发与设计

通过采集和分析扬州区域所涉及化学品企业、危险化学品种类与分布、应急资源等相关信息,采用Access建立数据库,并基于Visual Basic平台开发和设计了危化品信息查询、危险源管理、地图信息查询、应急资源管理等计算机模型。在化学事故发生时,可通过该系统进行信息查询、提供可行的应急救援方案及资源配置,对化学事故进行快速有效的应急救援。江苏扬农化工在液氯泄漏应急演练时采用了该系统平台,实现了危化品信息的查询、应急救援方案的确定、应急资源的配置及应急方法等,为事故现场指挥部门的决策提供科学的和系统的依据。     

煤矿事故处理辅助决策系统

叙述了煤矿事故处理与辅助决策系统的开发思想与模块设计原则,针对描述事故的数据、图形的组织与管理提出了开放性与可重用性的设计方法,完成了煤矿事故调查与辅助决策的系统开发工作。     

组件式通风地理信息系统(GIS)的应用研究

根据现代煤矿通风系统对人机交互的要求,利用MapInfo及其组件MapX和Visual Basic编程语言,研究开发了煤矿通风管理系统。该系统能实现地图与数据库的自动连接和双向查询,完成信息的动态可视化管理,在实际应用中取得了良好的效果,为煤矿生产管理部门对矿井通风信息的管理和决策提供了一条新的有效的途径。     

企业职工伤亡事故统计分析管理系统软件在伤亡事故管理中的应用

归纳了企业职工伤亡事故统计分析的主要内容及其方法，以此为基础结合数据库管理信息系统特点，提出了企业职工伤亡事故统计分析管理系统软件数据库结构、模块划分、系统功能分析和功能设计。该管理系统解决了伤亡事故基本情况难以掌握，事故统计数据收集繁琐、统计分析速度慢且不全面等问题。通过管理软件的应用实例说明了该系统软件的实用性，并在此基础上对２１世纪伤亡事故的管理、统计及分析，建立全国企业职工伤亡事故基本信息数据库和信息网络，科学地利用伤亡事故基本信息数据对各类伤亡事故进行控制，以减少各类事故的发生等方面内容进行了探讨。     

煤矿事故处理辅助决策系统

叙述了煤矿事故处理与辅助决策系统的开发思想与模块设计原则，针对描述事故的数据，图形的组织与管理提出了开放性与可重用性的设计方法 ，完成了煤矿事故调查与辅助决策的系统开发工作。     

基于MapInfo的矿山通风安全信息系统开发

根据现代矿山通风系统对人机交互的要求,利用OLE技术和VisualBasic编程语言,对MapInfo进行二次开发,形成了矿山通风安全信息系统。所开发的系统集成了MapInfo强大的地图、信息、数据库等的管理功能,实现了电子地图与数据库的自动连接和双向查询,完成了信息的可视化管理,并可与生产监控、调度系统集成,用于指导煤矿安全生产,防止重大事故发生。该系统具有修改通风图、生成通风管理报表、备份数据等功能,同时还可以对通风系统中的防瓦斯突出、防尘、防火、安全管理、风机等日常管理数据进行处理,在实际应用中取得了良好的效果。     

基于知识图谱的建筑工程施工事故智能分析

为预防和减少建筑工程施工事故,应用人工智能领域知识图谱技术,对建筑工程施工事故进行分析。通过定义领域知识图谱概念体系结构,从建筑工程施工事故数据中提取关键知识要素,构建建筑工程施工事故知识图谱,将其储存在Neo4j图数据库中,并提出基于知识图谱的建筑工程施工事故分析流程,针对事故相关信息开展查询、统计分析以及关联路径分析等智能分析。研究结果表明：基于知识图谱技术,将建筑工程施工事故知识以可视化图形或表格等进行展示,将事故信息以知识形式结构化存储及表达,可有效提高事故分析工作效率,为事故预防以及安全管理提供决策支持。     

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。     

基于数据挖掘的化工生产事故致因主题抽取

为充分挖掘化工生产事故数据中的有效信息和潜在规律,提高对化工事故认知水平,针对某化工集团2010—2016年共1 578起事故数据,利用社会网络分析等方法揭示事故要素间的关联关系;运用潜在狄利克雷分配（LDA）模型进行事故聚类,并抽取到5个事故致因主题。研究结果表明:LDA主题模型等数据挖掘技术能有效挖掘大量事故数据中的潜在信息;5个事故致因主题中,4个涉及到人因或组织层面的缺陷;员工注意力不集中和现场风险管理不足这2个致因主题间具有较强相关性;员工注意力不集中、现场风险管理不足以及设备问题是导致事故发生的主要原因。     

近年来山西省煤矿事故特点及对策措施

为掌握近年来山西省煤矿事故的发生特点,基于2015年—2018年山西省煤矿事故数据并结合全国煤矿事故数据进行对比,对事故等级、类型、地点、企业性质、煤矿辖区5个维度进行统计分析。结果表明:煤炭价格与煤矿安全形势有正负影响;近年来山西省煤矿安全总体形势好于全国,但机电、运输事故频发,水害事故时有发生,需要对该类事故加强防范措施;回采工作面为事故多发地点,这与全国煤矿事故特点不尽相同;国有重点煤矿的事故起数、死亡人数均高于地方煤矿企业,这主要是由于国有重点煤矿数量多、产量大的原因。应同时努力提高员工素质,坚决落实安全责任制,实现煤矿企业的安全生产。     

作业场所职业危害监管信息管理系统开发

根据我国职业危害实际情况,提出基于企业、县、市、省、国家监管部门的5级分布式数据存储架构,并使用网络数据库进行实现;设计了监管信息系统的功能模块,其中包括:职业危害基础数据模块、数据管理模块、监督检查信息模块、地理信息模块、辅助决策模块、专家咨询模块、事故调查处理信息、通信与数据同步模块、信息系统培训模块等;软件基于3层B/W/S模式,使用ASP,.net后台技术来开发,实现了WEB对数据库的访问和相互信息交流;该系统在现场进行了试用,获得满意的效果。     

基于决策树模型的煤矿安全事故严重程度分析与预测

为将数据挖掘技术应用于煤矿安全管理,通过对我国1999—2015年29 000多条煤矿安全事故数据的研究,系统分析了事故发生的区域、时间、类型和企业信息等因素对事故严重程度的影响及彼此之间的相关性。通过构建决策树分类模型,在给定事故相关信息的基础上,对事故严重程度进行分类预测;基于数据类别不平衡的特点,采用欠采样的抽样方法,同时利用梯度提升的组合分类器来提高分类精度。结果表明,采用的数据挖掘模型在预测不同严重程度的事故上均达到了较高精度。