结合TF-IDF的企业生产隐患关联预警及可视化研究

为有效利用企业在日常管理中积累的大量生产事故隐患记录,实现隐患预警,解决人工分析数据效率低、主观性强等问题,构建结合词频率-逆文档频率(TF-IDF)的企业生产隐患关联预警可视化模型。首先,运用先验(Apriori)关联规则算法挖掘各隐患间的潜在联系,获取信息中的隐藏价值;然后,引入TF-IDF算法优化关联规则,找出隐患间的关键规则;最后,运用可视化技术直观地展现挖掘结果。研究表明:可视化模型能快速、准确地实现隐患预警;对关联规则的优化,解决了Apriori算法支持度依赖性强的问题;挖掘结果能为企业安全管理者提供整改方向与依据。     

基于数据挖掘技术的事故隐患预警方法研究

为改良企业既有隐患排查治理方法,提高辨识效率,提升整改效果,应用并优化数据流滑动窗口模型、等价类变化算法、变化挖掘算法等数据挖掘技术,构建1种关联隐患预警方法,该方法以企业历史隐患数据为基础,通过挖掘实时隐患数据的关联规则,发布关联隐患的类型、存在可能性和变化模式等预警信息,指导企业进行针对性排查和整改。最后,以72家安全管理性质相似企业的28 957项隐患数据为例,验证该方法可行性。研究结果表明:该方法不但能挖掘关联隐患类型及其变化模式,而且预警准确率随置信度水平提升而不断提高。     

基于Hash和倒排项集的海上钻井平台隐患关.联分析

为了充分挖掘海上平台隐患案例中隐患属性与致因之间的关联性，提高对平台隐患风险预测的准确性和时效性，提出了一种基于Hash技术和倒排项集的关联规则挖掘模式。首先针对292条平台结构现场数据的每个隐患属性进行分析提取；其次在多支持度下，按照多维、多层关联规则挖掘模式挖掘隐患设备、隐患位置、隐患现象等属性的关联规则；然后提出用信息增益来衡量关联规则的有效性；最后，根据挖掘结果分析并总结海上钻井平台隐患特征。结果表明：春季油水分离器常出现缺少保养的隐患，护管常出现未封堵的隐患；一般腐蚀和锈蚀的致因为操作维保不当、防护层剥落，以及防护装置锈蚀严重、脱焊、不符合规范，提高海上平台管理水平可减小现场隐患的发生概率。     

水电工程施工安全隐患关联规则挖掘

为高效挖掘水电工程隐患排查中积累的大量数据,采用基于互信息和左右信息熵的短语提取技术,从非结构化的隐患数据中提取结构化关键短语;运用桑基图,描述隐患特征、隐患部位、隐患类型之间的信息流动;结合短语提取技术,优化Apriori关联算法,挖掘隐患部位与隐患类型的关联规则,绘制关联规则网络图,结合桑基图分析规则;验证某水电站13 820条隐患数据案例。结果表明:开关箱、防护栏杆等是隐患排查的重点,易因排架电焊机、开关箱、电缆线凌乱等对象在闸门处发生触电;边坡和高处坠落等关联度较高,可为水电工程隐患排查和治理提供参考。     

基于大数据的特种设备宏观安全风险预警方法研究

特种设备监管机构在监督检验过程中积累了大量数据资料,为充分挖掘其中的潜在价值,增强监管针对性,提高检验效率,应用并优化关联规则挖掘、社区发现、可视化等数据挖掘技术,构建1种宏观安全风险预警方法。该方法以特种设备安全监督检验大数据为基础,通过挖掘单台设备微观因素间的关联关系,实现整类特种设备宏观安全风险的识别与预警;以2008—2016年全国长管拖车检验数据为例,进行应用实践分析。研究结果表明:该方法可以对区域范围、缺陷类别等多种宏观指标进行预警,指导针对性监管与检验。     

任务驱动下的建筑施工现场危险源关联规则挖掘

大数据时代的建筑施工现场会产生海量数据信息,如何利用这些数据并从中找出建筑施工现场内外环境中危险源之间的关联关系,对于施工安全尤为重要。利用Apriori算法挖掘施工隐患数据集,生成危险源关联规则;然后依据任务驱动思想令计算机将施工任务映射到相应施工情境下的危险源关联规则中,管理者便可根据具体施工任务搜索到更想要关注的安全规则信息;从这些规则信息的搜索结果发现,隐患的发生常常是由于危险源在时间上的连续或在空间上的交互所致,因此利用这些挖掘出的关联规则可以帮助施工管理人员对施工现场进行有效安全管理。     

煤矿事故隐患大数据处理与知识发现分析方法研究

为解决半结构化或非结构化文本型煤矿隐患数据利用难度大、挖掘深度不够的问题,首先运用六何分析方法对煤矿事故隐患大数据进行内容分析,确定隐患的描述维度及属性类别,实现文本型隐患数据的量化表达;之后根据隐患数据变量特征,采用对数线性模型进行隐患维度间交互的知识发现研究,探索煤矿事故隐患各维度间的交互效应。研究结果表明:基于“六何分析法+对数线性模型”的分析框架能够实现文本型隐患数据的结构化转换,有效揭示煤矿隐患各维度间的交互影响关系,实现隐性知识的显性化。     

基于循证理论的事故隐患排查治理研究

为更好对企业进行事故隐患排查治理,本文从知识可及性和知识转移等角度,分析导致企业隐患排查治理差异的因素;然后提出基于循证理论的企业隐患排查治理方法并进行实证分析。研究表明:将循证理论引入到企业事故隐患排查治理中具有可行性和有效性。     

煤矿案例推理隐患排查治理信息系统开发及应用

为提高煤矿隐患排查治理方法的科学性和有效性,提出基于案例推理的煤矿隐患排查治理模型。首先,研究煤矿安全隐患的本体表示法和案例检索等关键技术;然后,建立事故规则库,运用模糊推理技术来确定事故隐患的预警级别;最后,开发构建煤矿案例推理隐患排查信息系统,并将其应用于北京昊华能源股份有限公司大台煤矿。结果表明:所开发的隐患排查信息系统,能使煤矿事故和隐患历史记录在隐患排查治理中充分发挥作用,对于提高职工安全意识,制定合理的隐患整改措施,以及避免同类隐患再次引发事故有指导作用。     

面向行为安全的泛场景数据理论与应用研究

为进一步挖掘统计数据中的安全规律,在场景研究基础上,分析泛场景数据的理论内涵,提出从时间、位置区域、行为个体、不安全动作、行为性质、行为痕迹、风险等级等7个维度表征不安全行为泛场景数据。通过对现实场景和抽象场景2个层面的采集数据进行单维度统计分析及多维度关联规则挖掘,实现了泛场景数据的应用。从全国225起瓦斯爆炸事故中采集871条不安全行为泛场景数据,并对其进行统计分析和关联规则挖掘。结果表明,泛场景数据的理论和方法可用来有效挖掘和释放统计数据价值,从多维度深入分析不安全行为的内在特征规律。     

基于频繁模式树的一种关联规则挖掘算法及其在铁路隧道安全管理中的应用

关联规则的FP-growth算法是数据挖掘中性能较好的一种算法,笔者在分析该算法的基础上进行改造探讨,并提出了一种基于FP-tree的高性能关联规则挖掘算法FP-growthN,该新算法特别适合对那些数据量很大但数据项很稀疏的数据进行挖掘。将新算法用于挖掘铁路隧道各病害的关联中,通过对成都铁路局管辖的2005年的2787条隧道病害数据的343条重点隧道有效病害数据的关联分析,得出了各隧道病害之间隐藏着的关系。新法的提出及其应用结果对铁路部门制定检测标准和防治隧道病害有一定的指导作用。     

基于文本挖掘的煤矿安全隐患分析

为充分有效利用煤矿安全隐患数据,揭示安全隐患数据中隐藏的重要信息和潜在规律,用于指导安全管理实践,在对安全隐患数据进行预处理的基础上,利用词云和词频统计方法展现安全隐患概况,运用文本挖掘技术和社会网络分析方法研究煤矿安全隐患信息的关联关系和分布规律。结果表明,将文本挖掘技术和社会网络分析方法应用于文本型安全隐患数据分析具有可行性,有助于煤矿企业提高对安全隐患数据的认知并制定合理的安全隐患治理措施。     

基于大数据分析的油田HSE风险预警系统研究

正油田企业生产作业点多、线长、面广,主要产品易燃易爆、危险性大、野外流动作业频繁、工种繁多、作业风险大,这些特点决定了油田安全生产管理的复杂性和艰巨性。因此,落实油田企业安全风险管控意义重大。近年来,随着物联网、大数据在安全生产中的应用和发展,企业安全监管信息化和智能化程度不断加深,相关大数据应用平台及安全风险预测系统已在电力、煤矿、航空等领域广泛应用。本文所研究的长庆油田HSE风险预警系统正是通过深入挖掘分析作业现场监管采集的事故隐患信息,进行风险研判和预测预警展现,找准风险管理重点并持续改进,尽可能降低高风险事故隐患的发生率,确保了油田HSE管理持续向好。     

基于关联规则的企业安全风险并存分析研究

为提高企业综合风险管控能力,本文以某地区企业安全风险数据为分析对象,利用关联分析方法挖掘风险并存规则,并用支持度、置信度和提升度等指标来衡量并存性的强度.结果表明:该方法能较好地发现企业安全生产中普遍存在的风险并存规则,为提高企业综合风险管控能力提供对策和建议.     

2018年度"数博会"领先科技成果奖

安全生产风险隐患双控平台引入风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制,以安全生产大数据分析与可视化作为技术支撑,构建安全生产风险隐患双控平台.在安全生产大数据基础上,提供企业安全隐患全流程排查、企业安全风险辨识评估以及分级管控、隐患风险关联分析与评价、事故预测预警等功能,实现企业安全生产风险隐患双重自查,实现政府风险监管和隐患排查治理有效防控,提升政府安全生产精细化监管水平.     

基于事故致因理论的建筑业事故隐患的界定和排查

以事故致因理论为基础,提出建筑业事故隐患的定义,并进一步界定实物隐患和行为隐患,着重强调了管理行为和个人行为对建筑业事故的影响。在此基础之上,对建筑业重大事故隐患进行界定,分别从企业管理行为、项目管理行为和个人作业行为强调重大行为隐患。通过列出重大行为隐患清单、案例分析和绘制重大行为隐患树,体现出行为隐患之间的影响关系。最后,通过建立事故隐患排查体系,明确了隐患排查的主体及其相关责任,以便提高隐患排查的效率。     

基于层次分析法的事故隐患模糊综合评价研究

根据某市重特大事故隐患评估的实际情况,结合其不同特点将其分为7大类,4种等级。以泄漏类事故隐患为例,建立了泄漏类事故隐患评估指标体系,对事故隐患的影响因素进行量化,利用层次分析法确定评价指标的权重,采用模糊综合评价方法对其进行评估,计算出隐患等级。评估结果与实际评估结果相一致。该方法已在实际工作中得到了验证,对重大事故隐患的评估有一定的参考作用。     

基于系统科学的特种设备事故隐患分类分级管理

针对目前特种设备事故隐患识别、预防不科学的问题,本文结合系统科学与事故致因理论等理论方法进行了特种设备事故隐患分类分级管理的研究,并结合协调理论,提出特种设备安全系统工程的概念,建立了特种设备事故隐患风险管控模型。在此基础上,阐明了特种设备事故隐患管理办法的技术路线和具体工作步骤,较为科学地对特种设备事故隐患进行识别和分类,为进一步提高特种设备的隐患管控能力提供决策支持。     

事故隐患的整改与验收

事故隐患排查整改是保障安全生产的重要措施,隐患整改彻底、验收到位严格是确保事故隐患排查工作不流于形式的重要手段。当前,无论是安全生产监管部门,还是企业都非常重视隐患排查与整改,但一些企业在隐患整改与验收中还存在很多问题,事故隐患整改与验收的步骤和思路值得探讨。     

针对安全生产隐患的智能搜索引擎系统研究

为解决用户在现有搜索引擎上难以检索到专业和全面的安全生产隐患知识的问题,提出一种安全生产隐患数据的挖掘方法和针对安全生产隐患的智能搜索引擎系统的设计方法。结果表明:对于用户的搜索,系统能够直接反馈智能化查询结果,包括:隐患内容、隐患来源、隐患的行业,隐患场所、法规标准、事故信息等数据以及数据之间的关联关系。给出的示例和结果图表,说明了这种数据挖掘方法的有效性;对相关智能搜索引擎系统的组成、工作原理及实现方式的阐述,说明了系统设计方法的有效性,可为安全生产隐患智能搜索引擎系统的设计与开发提供参考。