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基于HFACS的煤矿瓦斯事故人为因素分析

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简介：
本研究运用HFACS模型剖析煤矿瓦斯事故中的人为因素，旨在识别安全隐患和管理漏洞，提出预防措施以减少事故发生率。 煤矿瓦斯事故是煤矿安全事故的主要类型之一，在所有类型的煤矿事故中发生频率最高、死亡率最大且造成的经济损失最为严重。为了研究这一高发的瓦斯事故，本段落参考HFACS框架图，并利用SPSS13.0软件对近十年来国内发生的100起典型煤矿瓦斯事故的原因进行了分析。通过统计分析、卡方检验以及让步比（OR）等方法探讨了人员失信在这些事故中的影响。研究发现，我国的煤矿瓦斯事故主要归因于管理和操作层面的人为因素，并据此提出了相应的对策建议。

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  • 基于HFACS的煤矿瓦斯事故人为因素分析
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    本研究运用HFACS模型剖析煤矿瓦斯事故中的人为因素，旨在识别安全隐患和管理漏洞，提出预防措施以减少事故发生率。 煤矿瓦斯事故是煤矿安全事故的主要类型之一，在所有类型的煤矿事故中发生频率最高、死亡率最大且造成的经济损失最为严重。为了研究这一高发的瓦斯事故，本段落参考HFACS框架图，并利用SPSS13.0软件对近十年来国内发生的100起典型煤矿瓦斯事故的原因进行了分析。通过统计分析、卡方检验以及让步比（OR）等方法探讨了人员失信在这些事故中的影响。研究发现，我国的煤矿瓦斯事故主要归因于管理和操作层面的人为因素，并据此提出了相应的对策建议。
     
  • 基于事故树法的煤矿瓦斯爆炸机理分析
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    本文运用事故树分析方法，系统探讨了煤矿瓦斯爆炸的成因机制，为预防和控制瓦斯爆炸提供了理论依据和技术支持。 瓦斯是煤矿生产过程中的主要安全隐患之一，直接威胁着井下生产和人员的生命财产安全。通过识别危险源、分析瓦斯爆炸的机理，在此基础上建立了煤矿瓦斯爆炸事故树模型，并计算出不同因素对事故发生的影响程度。根据事故树分析结果提出了一系列预防措施，为防治瓦斯事故提供了理论依据。
     
  • 基于单片机的煤矿瓦斯监测警报系统
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    本项目设计了一套基于单片机技术的煤矿瓦斯监测警报系统，能够实时检测矿井内的瓦斯浓度，并在超过安全阈值时自动发出警报，确保作业人员的安全。 随着经济的快速进步，煤炭生产的需求也日益增加。然而，在煤矿的实际运营过程中频繁发生的矿难事故促使国家和社会更加重视矿山安全问题。其中，由瓦斯爆炸引发的安全事件占据了很大比例，因此及时检测并报警瓦斯参数以及采取相应的控制措施变得尤为重要。本段落提出了一种利用PIC单片机来实现井下瓦斯监测和警报功能的系统，并在概述整体结构与实施方法的基础上，重点分析了瓦斯传感器的工作原理及其采样技术。
     
  • 基于贝叶斯网络的交通事故成因分析模型
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    本研究构建了基于贝叶斯网络的交通事故成因分析模型，旨在通过概率推理技术揭示事故发生的潜在原因及相互影响关系。 高清版交通事故致因分析的贝叶斯网络建模
     
  • 基于PSO-Adam优化的GRU煤矿瓦斯浓度预测模型
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    本研究提出了一种结合PSO-Adam优化算法与GRU神经网络的模型，有效提升煤矿瓦斯浓度预测精度，为矿井安全提供科学依据。 煤矿瓦斯浓度的精准预测对于矿井的安全至关重要。为此，我们提出了一种基于门控循环单元（GRU）的工作面瓦斯浓度预测模型。该方法首先使用邻近均值法对数据中的缺失值与异常值进行填充，并通过MinMaxScaler技术实现实验数据的归一化处理；随后利用粒子群算法和Adam算法优化了GRU的超参数，构建了一个名为PSO-Adam-GRU的工作面瓦斯浓度预测模型。基于崔家沟煤矿的实际生产监测数据对该模型进行了训练与验证。评估标准包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）以及运行时间等指标，并将该方法的预测结果与其他两种常用神经网络——BPNN和LSTM进行对比分析。 实验结果显示，PSO-Adam-GRU模型相较于其他两个模型具有更高的精度与稳定性。在瓦斯浓度预测过程中，通过使用PSO-Adam-GRU模型能够显著降低平均绝对误差（MAE）至0.058，并将均方根误差（RMSE）降至0.005。 综上所述，基于PSO-Adam-GRU的瓦斯浓度预测方法及其参数优化策略可以有效地对煤矿工作面中的瓦斯浓度进行准确且稳定的预测。该模型在处理时间序列数据时表现出色，并为矿井的安全管理提供了有价值的参考依据。
     
  • 全国煤矿瓦斯基本信息数据库平台
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    全国煤矿瓦斯基本信息数据库平台旨在收集和管理我国各煤矿瓦斯相关数据，为安全生产提供科学依据和技术支持。 本段落概要地介绍了建立全国煤矿瓦斯基础信息数据库平台的目的、运行环境及构成与功能，并阐述了其技术特点。该平台具备可动态更新的大型数据库、专业网站以及配套软件系统，目前收录了全国10,000余对矿井共计60多万组煤矿瓦斯的基础数据。通过此平台可以长期为政府机构、企业单位和科研部门提供服务支持。
     
  • (完整Word版)基于PLC的煤矿瓦斯浓度监测系统.doc
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    本文档介绍了基于PLC技术设计的煤矿瓦斯浓度监测系统，详细阐述了系统的硬件架构、软件编程及实际应用效果，旨在提高矿井安全管理水平。 基于PLC的煤矿瓦斯浓度监控系统旨在通过提高矿井通风系统的安全性、稳定性和节能性来保障煤矿生产安全。该系统采用三菱可编程逻辑控制器（PLC）为核心，结合变频器与传感器技术，利用瓦斯浓度和井下压力作为主要参数对矿井风机的工作过程及运转速度进行精准控制。 在煤矿环境中，高浓度的瓦斯气体是引发爆炸事故的主要原因之一。因此，在该监控系统中使用了专门设计用于检测瓦斯浓度的传感器，并将采集到的数据传输至PLC控制器内进行实时分析和处理，从而确保矿井通风机能够根据实际需要自动调整其工作状态。 此外，变频器作为控制系统中的重要组成部分之一，负责接收来自PLC发出的指令信号并将其转换为适用于电机控制的实际操作命令。通过这种方式可以显著提升整个系统的运行效率与稳定性水平，并有助于实现能源消耗的有效降低和资源的最大化利用。 该煤矿瓦斯浓度监控系统不仅能够提高生产安全性和工作效率，在未来也有着广阔的应用前景和发展空间，特别是在政府对矿业安全生产监管力度不断加强的背景下更加凸显其重要性。随着技术进步以及新型检测手段（如机器学习、人工智能等）的应用，此类系统的性能和功能有望进一步得到优化和完善。 总之，PLC与变频器结合的技术架构为煤矿生产过程中的瓦斯浓度监控提供了高效可靠的解决方案，并且能够适应不同工业领域的多样化需求，在提高安全性的同时促进资源节约型社会建设。
     
  • 基于ARIMA-GM模型的煤矿采掘面瓦斯涌出量预测
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    本研究提出了一种结合ARIMA与GM模型的方法，用于精确预测煤矿采掘作业中的瓦斯涌出量，以增强矿井安全。 为了精确预测煤矿采掘工作面的瓦斯动态涌出过程，本段落基于时间序列数据建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型（ARIMA）来分别预测瓦斯浓度，并利用方差倒数法得到的ARIMA-GM组合预测模型进一步提高预测精度。最后根据预测结果进行预警分析。以鑫顺煤矿15101掘进工作面为例的应用表明，相较于单一模型，该组合预测方法在准确度和拟合效果方面表现更佳。
     
  • 煤矿瓦斯安全监测预警中关联分析数据挖掘的应用
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    本研究聚焦于煤矿瓦斯安全领域，探索并应用先进的数据分析技术进行监测与预警。通过深入挖掘和关联分析大量历史及实时数据，旨在建立一套高效、准确的安全监控系统，以预防事故，保障矿工的生命财产安全。 目前煤矿安全监控系统在数据综合分析及处理方面存在不足,许多井下瓦斯异常情况无法自动识别。本段落介绍了数据挖掘的概念、关联分析以及两种核心算法——Apriori算法和FPgrowth算法，随后结合煤矿的特点设计了一种基于这两种算法的煤矿瓦斯监测数据的关联分析模型。该模型利用云模型将连续型数据转换为定性数据，并从大量的监测数据中发掘出有价值的关联规则。通过实验对煤矿瓦斯监控系统的实际运行数据进行了分析并得出了相关结论，这种方法有助于提高煤矿瓦斯安全监测预警能力和安全管理的整体水平。
     
  • 关于煤矿井下瓦斯智能巡检机器人的研究与设计.pdf
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    本文档探讨了煤矿井下瓦斯智能巡检机器人的研发过程及设计方案，旨在提升矿井安全监测效率和准确性。 #资源达人分享计划# 这个活动旨在鼓励用户分享各种实用的资源和知识，帮助更多的人获取有价值的信息和技能。参与者可以通过发布文章、教程或经验分享来贡献自己的力量，并与其他成员互动交流，共同成长进步。