基于Apriori算法的煤矿双重预防信息系统.pdf

工矿自动化 Indus rya nd MineAu o ma io n 第46卷第10期 2020年10月 Vo l.46 No .10 Oc .2020 i经验交流t 文章编号文章编号1671 251X202010 0092 08 DOI10. 13272/j. issn. 1671 -251x. 2020040095 基于Apriori算法的煤矿双重预防信息系统 黄玉鑫13,闫振国14,范京道124,李川45 收稿日期收稿日期020-04-29；修回日期修回日期2020-09-29 ；责任编辑责任编辑张强. 基金项目基金项目国家重点研发计划项目2017YFC0804309 1157076743qq. co m. 引用格式黄玉鑫，闫振国，范京道，等.基于Aprio ri算法的煤矿双重预防信息系统].工矿自动化，2020,461092-98. HUANG Yuxin,YAN Zhenguo ,FAN J ingda o ,et a l. Co a l mine dua l prev ent io n inf o rma t io n syst em ba sed o n Aprio ri a lgo rit hm[J. Indus t rya nd MineAut o ma t io n 2020 461092-98. 1.西安科技大学安全科学与工程学院，，陕西西安710054； ； 2.陕西延长石油集团有限责任公司，陕西西安710075； 3.教育部西部矿井开采及灾害防治重点实验室,陕西西安710054； ； 4.国家应急管理部煤矿智能化开采技术创新中心，陕西黄陵727307； 5.陕西延长石油矿业有限责任公司,陕西西安710016 摘要摘要现有煤矿信息系统功能较为单一，大多还停留在简单数理统计与信息上报功能阶段，且多数系统 将风险管控与事故隐患排查分割成2个不同体系进行管理，未将二者进行整合，较难实现闭合式管理，导致 管理过程中出现较多漏洞；同时，系统在煤矿日常安全生产过程中所采集的大量数据也未能得到有效利用， 较难发现隐含在数据当中的深层规律及数据间的关联规则，导致数据的大量浪费。针对以上问题，设计了 一种基于Aprio ri算法的煤矿双重预防信息系统，详细介绍了系统架构和系统功能的实现。该系统以 Aprio ri算法与煤矿双重预防机制基本理论为基e，对事故隐患和风险管控进行整合，在实现二者闭合式管 理的同时，利用Aprio ri算法对事故隐患数据进行深度分析，挖掘其潜在的关联规则，并通过对潜在的关联 规则分析制定相关的日常防范措施，实现对事故风险源的辨识、管控和隐患排查治理。应用结果表明该系 统实现了对事故隐患和风险管控的全生命周期管理，通过深度分析得到了事故隐患的发生规律，实现了对煤 矿事故的预防、预警、预控，提高了煤矿安全生产管理水平 关键关键词煤矿事故隐患；双重预防；风险分级管控；事故隐患排查治理；Aprio ri算法；关联规则 中图分类号TD67 文献标志码A Co a l mine dua l prev ent io n inf o rma t io n sys t em ba sed o n Aprio ii a lgo rit hm HUANG Yuxin1-3, YAN Zhenguo14, FAN J ingda o124, LI Chua n4-5 1. Co llege o f Sa f et y Science a nd Engineering, Xia n Univ ersit y o f Science a nd Techno lo gy, Xia n 710054, China ; 2 . Sha a nxi Ya ncha ng Pet ro leumGro up Co ., Lt d. Xia n 710075, China ; 3. Key La bo ra t o ry o f West Mines Explo it a t io n a nd Ha za rd Prev ent io n o f Minist ry o f Educa t io n, Xia n 710054, China; 4. Inno v a t io n Cent er o f Int elligent Mining Techno lo gy in Co a l Mine, Minist ry o f Emergency Ma na gement o f t he Peo ples Republic o f China , Hua ngling 727307, China; 5. Sha a nxi Ya ncha ng Pet ro leum Mining Limit ed Co mpa ny, Xia n 710016, China Abstract The current inf o rma t io n syst ems ha v e rela t iv ely single f unct io n, a nd mo st o f t hem a re st ill in t he st a ge o f simple ma t hema t ica l st a t ist ics a nd inf o rma t io n repo rt ing. Mo reo v er, mo st syst ems split risk co nt ro l a nd a ccident hidden int o t wo dif f erent syst ems f o r ma na gement , a nd f a il t o int egra t e t hem, so it is dif f icult t o a chiev e clo sed ma na gement , t hus result ing ma ny v ulnera bilit ies in ma na gement pro cess; At t he 2020年第10期黄玉鑫等基于Aprio ri算法的煤矿双重预防信息系统・93・ a met ime,a la rgea mo unt o f da t a colect edb yt hes ys t emint heda ilys a f et ypro duct io npro ces s o f co a l mine ha s no t been ef f ect iv ely ut ilized, so it is dif f icult t o f ind deep la ws hidden in t he da t a a nd t he a sso cia t io n rules bet ween t he da t a , result ing in a la rge a mo unt o f da t a wa st e. Fo r t he a bo v e pro blems, a co a l mine dua l prev ent io n inf o rma t io n syst em ba sed o n Aprio ri a lgo rit hm wa s designed, a nd t he syst em a rchit ect ure a nd f unct io n rea liza t io n were int ro duced in det a il. Ba sed o n t he Aprio ri a lgo rit hm a nd ba sic t heo ry o f t he dua l prev ent io n mecha nism o f co a l mine, hidden da ngers o f a ccident s a nd risk co nt ro l were int egra t ed, while rea lizing t he clo sed ma na gement o f t he t wo , t he Aprio ri a lgo rit hm is used t o co nduct in- dept h a na lysis o f t he hidden da nger da t a o f a ccident s,exca v a t eit s po t ent ia l a sso cia t io n rules ,a nd o rmula t erelev a nt da ilyprev ent iv e mea surest hro ugha na lysiso f t hepo t ent ia la sso cia t io nrulest o rea lize isk o f a ccident s so urce ident if ica t io n, co nt ro l a nd t ro ublesho o t ing a nd co nt ro l o f hidden da nger.The a pplica t io n result s sho w t ha t t he syst em rea lizes f ull lif e cycle ma na gement o f hidden a ccident s a nd risk ma na gement . Thro ugh in-dept h a na lysis, t he la w o f o ccurrence o f hidden a ccident s is o bt a ined, a nd t he prev ent io n, ea rly wa rning a nd pre-co nt ro l o f co a l mine a ccident s a re rea lized, a nd t he lev el o f co a l mine sa f et y pro duct io n ma na gement is impro v ed. Key wordsco a l m0ne a cc0dent h0dden da nger;do uble prev ent 0o n;r0sk gra d0ng ma na gement a nd co nt ro l;t ro ublesho o t inga ndco nt ro lo f po t ent ia la ccident s;Aprio ria lgo rit hm;a sso cia t io nrules 0引言 煤矿行业是典型“三高行业-安全是煤矿生产 管理中需重点考虑的因素（13）。煤矿生产环境恶劣 且生产过程中涉及专业较多、较杂，往往暴露出许多 “认不清、想不到”的问题，从而导致煤矿事故频发 为从根源扼制事故的发生，将安全生产关口前移，国 务院提出了双重预防机制，即风险分级管控和事故 隐患排查治理2020年7月1日起试行的新版 煤矿安全生产标准化管理体系考核定级办法（试 行）和煤矿安全生产标准化管理体系基本要求及 评分方法（试行）将煤矿风险分级管控与事故隐患 排查治理2项权重由原来的各占10 增至各占 15，由此可以看出国家对双重预防体系的重视程 度越来越高。近年来，随着互联网等技术的快速发 展,为煤矿日常生产管理提供了较多便利条件，通过 应用先进的信息化手段建立煤矿双重预防管理机制 已成为煤矿企业安全信息管理的主潮流归 2020年 3月，国家八部委发布了关于加快煤矿智能化发展 的指导意见（发改能源〔2020583号），对实现煤矿 信息化、智能化与大数据的深度融合给出了重要指 导意见。 近年来已有较多学者和工程技术人员对煤矿信 息管理系统做了大量研究，赵国齐等6采用Web Serv ices 技术，应用 SQLServ er、ASP.NET 等开发 工具,研发出了一套集录入、查询、修改等功能的煤 矿安全管理信息系统。疏礼春等⑴针对安全风险的 辨识、评估和有效管理等问题,研制出了一套煤矿安 全风险预控管理信息系统，并将其应用于山西平朔 安太堡露天矿。赵红泽等冋结合煤矿安全培训的工 作流程，运用3层架构的开发模式，研发出了一套煤 矿安全培训管理系统，实现了数据的可视化查询、分 析等功能。吴飞9结合大数据和云计算等技术，构 建了煤矿隐患排查治理信息管理系统，对井下事故 隐患排查工作流程进行了系统介绍和分析，为预防 煤矿安全生产事故提供了技术支撑。煤矿信息管理 为煤矿 安全管理提 要 管理 手段，但现有的煤矿信息系统功能较为单一，大多还 停留在只具备简单数理统计与信息上报功能阶 段（1011 ,且多数系统将风险管控与事故隐患排查分 割成2个不同体系进行管理，虽对煤矿风险与事故 隐患 管理 一定 ， 但 者 行 整合，较难实现真正意义上的闭合式管理,导致管理 过程中出现较多漏洞；同时，系统在煤矿日常安全生 程中 采集 大 数 利 ， 对系统当中的数据处理仅局限于基于时间序列的简 单数理统计，较难发现隐含在数据当中的深层规律 及数据间的关联规则，导致数据的大量浪费，造成煤 矿安全管理存在一定的滞后性。 针对以上问题，本文结合Aprio ri算法设计了 具备数据挖掘功能的煤矿双重预防信息系统，对事 故隐患和风险管控进行了整合，在实现二者闭合式 管理的同时，结合Aprio ri算法对事故隐患数据进 行了深度分析，挖掘其潜在的关联规则，并通过分析 制定相关的日常防范措施，使目前安全管理体系更 加系统和深化，从根本上实现了事故的纵深防御和 关口前移。 ・94・工矿自动化第46卷 1 Apriori 算法算法 Aprio n算法可用于挖掘频繁项集，找出数据值 中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式，有助 于决策分析12「⑷Aprio f i算法一般采用支持度 Suppo rt 和置信度Co nf idence作为判断频繁项 集的标准。 1 支持度是几个关联的数据在数据集中出现 的次数占总数据集的比重，如需分析关联性数据X 和Y，则对应的支持度为 5卄7,丫肚7乂 式中 XUY为同时包含X和Y的事务出现的 次数;A为包含所有事务的数据集。 2 置信度是描述2个特征之间的关联强度， 是指在事物集中包含X,Y事务数的百分比，其表达 为 Co nf idenceX , Y 7 ；、8 2 J X 式中NX为事务X在总数据集0中出现的次数o Aprio f i算法的目标是找到最大k项频繁集，因 此，需首先找到符合支持度标准的频繁集，在此基础 上找到最大个数的频繁集「15「16 - Aprio f i算法流程 如图1所示。 图1 Aprio f i算法流程 Fig. 1 Aprio f i a lgo rit hm f lo w 算法采用迭代原理，先搜索出候选1项集及对 应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频 繁1项集；然后对剩下的频繁1项集进行连接，得到 候选的频繁2项集，筛选去掉低于支持度的候选频 繁2项集，得到真正的频繁2项集。依此类推，一直 迭代下去，直到无法找到 1项集为止，对应的频 繁k项集的集合即为算法输出的结果。 2煤矿双重预防信息系统煤矿双重预防信息系统 2. 1 煤矿双重预防机制 煤矿双重预防机制即对风险的分级管控和对事 故隐患的排查治理「17。煤矿双重预防机制的管控过 程主要包括2个阶段第1阶段的管控核心是对风险 源的辨识、管控，从源头出发将风险控制在可控范围 内;第2阶段的管控核心为对事故隐患闭环管理中的 事故隐患进行排查治理，全面核查第1阶段风险管控 中的遗漏部分，严格把控每个环节。若无法实现对风 险源的预辨、预警并制定相关的管控措施，那么安全 管理的重心将会转移到事故隐患的排查治理。换言 之，若风险分级管控环节无遗漏，便无法形成事故隐 患，若事故隐患在发现后能及时整改治理便不会酿成 事故。因此，需严格落实双重预防“风险-事故隐患- 事故”链式的递进管理，保障煤矿安全生产的稳步进 行。事故诱发因素如图2所示。 图2事故诱发因素 Fig.2 Accident inducingf a ct o rs 2. 2 系统架构 系统采用互联网技术，将PC端作为前端设备， 采用浏览器/服务器B/S架构模式，在Windo ws Serv er 2008平台下开发设计，网页开发采用遵循原 生HTML/CSS/J S的书写与组织形式的la yui框 架，采用J a v a Script及CSS等语言完成开发。系统 总体架构由接入层、应用层、基础数据集成服务层、 支撑服务层及基础设施层构成，如图3所示。 基础设施层包括必要的硬件设施及系统安全体 系的构建。支撑服务层采用MySQL对日常数据进 行处理并存储，同时创建和部署任务关键型Web 应用程序，采用J a v a安全框架Apa che Shiro执行身 份验证、授权、密码和会话管理等事务管理。基础数 据集成服务层通过应用间的数据交换实现对煤矿人 员信息数据、事故隐患和风险分级管控数据及Web 应用数据的集成，主要解决数据分布性和异构性的 问题。应用层为系统建设的核心，实现事故隐患排 查、风险分级管控、统计分析及协同办公OA等功 2020年第10期黄玉鑫等基于Aprio ri算法的煤矿双重预防信息系统・95・ 煤矿双重预防信息系统 接入层 PC端移动客户端 以用氐；排查子系统;管控子系统；；子系统；OA ； 图3煤矿双重预防信息系统架构 Fig. 3 Archit ect ure o f co a l mine dua l prev ent io n inf o rma t io nsyst em 能。接入层包括PC端和移动客户端，服务端根据 户业 为PC端和移动客户端提 数据 和业务流程 。 2. 3 系统功能模块 2.3.1风险分级管控模块 风险分级管控模块主要包含对年度和专项辨识 风险计划的制定，以及对 风险进行“录入制 定 管控-销号”的一 业务流程处理，同时 根据安全 标 检查标准制定风险分级管控 “一图、一库、两清单-即风险分布图、风险源库、风 险管控责任清单和风险管 单。在风险管控 程中，一旦管 , 可 风险 事 隐患，并执行事故隐患排查流程。安全风险分级 管控流程如图4 。 图4安全风险分级管控流程 Fig. 4 Securit y risk cla ssif ica t io n co nt ro l f lo w 1风险 划。可根据煤矿实际情况进行 添加, 划名称、相 任人、 类型年 、专项 ，必要 上 细 的辨识计划材料附件。 2 风险管理。将辨识到的风险录入系统中，完 成对风险管 任清单 发。录入内 风险 等级、风险所在 、风险类型、风险内容等，同时制 定管控该录入风险 任 、责任人及管 期。 3 风险追踪。将录 风险下发 任单位 和责任人后，责任人需制定相 风险管 单并交于上 查，审查通过后，即开始按照预 定计划对风险进行管控，系统实时追踪风险管控 情况。 4 管控历史与归档。按照风险的管控周期对 其进行 管控，每管控一次风险，即可将管控情况 管控历史当中，以便于后期对管 后的风险 进行 和查看。 5 风险源库与安全风险点分布图。根据对煤 矿的调研，搜集该矿已存在的风险源，并」 行管理，可根据煤矿采掘 对隐患源 行 。 可 煤矿的采掘平面图，将风险录入、管 [ 该图相关联，使其在录入风险过程中即可在图上 对 行标记， 大风险、较大风险、一般 风险、低风险分别 、橙、黄、蓝显示。 2.3.2事故隐患排查治理模块 事 隐患 排查始于对事 隐患排查专项 划 的制定，将查出的隐患 处理程序，按确定的流 程，经后续处理，最终使隐患得到治理 号，其主 要 事故隐患排查专项计划的制定、事故隐 患处理、事故隐患信息归档储存。 事故隐患排查流程主要 事故隐患采集、事 故隐患等 估、重大事故隐患上报、 改通知 书、整改单 改通知、整改验收、核查销号这 一 程，如图5 o 1 事故隐患排查专项计划的制定。主要是对 专项计划名称、检查周期旬检、月检、临检、检查类 型全项检查、专项检查、临日寸检查、检查计划责任 人及检查开启时间的选取和确定，同时制定详细的 检查计划。 2 事故隐患处理。对录入事故隐患进行评 估，判 为重大事故隐患，如不 大事故隐 患，则下发整改通知单、发起事故隐患的治理方式 现场治理、卩I 改，并对治理过后的事故隐患进 行验收，验收合格即可销号储存;对于验收不合格和 改超期的事故隐患， 行事故隐患等级 评估，根 估结果 行上述一 等 估 后 流程; 估 为 大事 隐患后 上 导，并根据事故隐患 情 矿领导 督办或由上级监察监管 督办，并组织制定 ・96・ 工矿自动化第46卷 图5事故隐患排查流程 Fig. 5 Hidden da ngers inv est iga t io n f lo w 治理方案，如按照方案如期整改完成则申请验收，验 收通过后即进入事故隐患储存模块，如验收未通过 则重新制定治理方案，对于未按照制定计划超期整 改的事故隐患需重新评估等级，并根据评估结果继 续进行上述一系列等级评估后的流程。 3事故隐患信息归档存储。经处理后的事故 隐患信息销号后即会自动进行归档并存入台账，以 便于管理人员日常查看。 2.3.3统计分析模块 统计分析模块分为简单分析统计和深度分析统 计2个模块。 1简单分析统计模块是针对人员的日常工作 进行报表统计，对标准化检查清单按时间进行统计, 将一段时间内的标准化检查的得分情况及得分趋势 绘制成折线图，以便直观展示；对事故隐患按照治理 类型、责任单位、事故隐患等级、事故隐患排查时间、 排查区域等进行报表统计并绘制趋势图和饼状图， 对风险管控根据风险等级、风险所在区域、辨识计划 及管控状态等进行汇总并绘制图表，对三违管理根 据责任单位、三违等级、三违时间、三违班次等进行 汇总并绘制图表。 2深度分析统计模块嵌入了 Aprio n算法，系 统预先将事故隐患的不同维度属性进行编码，以便 于在挖掘规则过程中识别到数据的不同属性，事故 隐患录入后会在后台数据库自动形成只含编码的事 故隐患数据统计表，操作者可选择将所有属性进行 关联规则挖掘，也可根据需求单独进行某2个或 多个指定的数据维度属性进行关联规则挖掘，挖掘 结果将根据支持度和置信度由大到小进行排列，并 可将报表转换为文本形式彳查看。 3关联规则挖掘分析关联规则挖掘分析 关联规则分析实验针对煤矿一通三防事故隐患 数据，挖掘一通三防专业中通风、防瓦斯、防火、防煤 尘4个专业与季节、时间段、地点、事故隐患责任单 位之间的关联关系。 3. 1 数据采集 通过系统的前期试用，采集到陕西省铜川市某 煤矿2019年一通三防事故隐患数据共467组，采 集事 隐患 属 ， 、 次、 、事 隐患内容、事故隐患专业、事故隐患责任单位等信 息。部分一通三防事故隐患原始数据见表1 Ta ble 1 Pa rt o f hidden da ngers o rigina l da t a o f “v ent ila t io n a nd pro t ect io n o f met ha ne，dust a nd f ire“ 表1部分一通三防事故隐患原始数据 时间班次地点事故隐患内容事故隐患专业事故隐患责任单位 2019-01-01 午班429运输巷429运输巷移动变电站靠里侧有一台灭火器失效防综采队 2019-01-03 午班429工作面429工作面后落山瓦斯探头悬挂位置不当瓦斯通防队 2019-01-04 早班429工作面429运输巷油脂存放点未设置消防铳防综采队 2019-01-06 夜班东翼胶带巷东翼胶带巷干燥，煤尘大煤尘运 2019-01-06 夜班 419 运 419运输巷第182号、183号瓦斯预抽管路漏气瓦斯掘 2019-01-07 午429 工429工作面119号一121号支架架间浮煤未洒水除尘煤尘采 2019-01-07 早班 431 运431运输巷应及时完善综掘机二次负压降尘喷雾 煤尘掘 2019-01-07 早班 431 运431运输巷工作面开口处沙箱内无沙子和沙袋 煤尘掘 3. 2 数据预处理 事故隐患数据整体表现出多维多层的特点，而 Aprio ri 可对单维单 数 行 联 则挖 掘，因此，需在挖掘分析前对数据进行降维降层，将 事故隐患数据信息细分为30个小维度并分别用英 文编码表示，最后将其转换为0-1布尔矩阵，形成 单维单层数据，从而满足算法要求。 事故隐患数据的预处理主要从季节维度- 2020年第10期黄玉鑫等基于Aprio ri算法的煤矿双重预防信息系统 97 Sea so n*时间维度-Time、专业维度-Specia lt y、地点 维度-Sit e及事故隐患责任单位-Respo nsible depa rt ment 5个维度进行，并将各个维度映射为不 同单词简写或字母。季节维度，将一年12个月分为 4个区间域13月为春-Spr,46月为夏一Sum, 79月为秋-Aut ,1012月为冬-Win；时间维度, 将一天24 h按照“三八制”工作机制划分800 1600 为早班-mo r, 16 000 00 为午班-no o n, 000800为夜班-nig；专业维度，一通三防为煤 矿生产当中的九大专业之一，在本文当中需对一通 三防进行进一步细分通风-S,防瓦斯-T, 防火-U,防煤尘-V；地点维度，首先针对采集的数 据对一通三防事故隐患发生的地点进行了统计分 析，对容易发生事故隐患的地点进行提取，同时进行 分类和合并，如将419运输巷、419回风巷及419工 作面进行合并，统称为419,依此类推，将地点划分 为大 -H，419-I，429-J，431-K，416-L，425-M， 421-N,417-O,409-P,碉室-Q,溜井-R;事故隐患 责任单位主要包括综采队-W,掘进队-X, 通防队-Y,胶带运输队-Z,机电部-AA,生产技术 部-AB,地测部-AC,安监部-AD。表1中部分事 故隐患数据预处理及转换结果见表2。 表表2部分事故隐患数据预处理及转换结果 Ta ble2 Da t a prepro cessinga ndco nv ersio nresult so f so mea ccident hiddenda ngers Sea so n Time Sit eSpecia lt y Respo nsible depa rt ment Sprno o nJ UW Sprno o nJ TY Sprmo rJ UW Sprnig HVZ Sprnig ITX Sprno o nJVW Sprmo r KVX Sprmo r KVX 3. 3 数据挖掘过程及结果分析 读取预处理后的数据，经过多次实验，将支持度 阈值和置信度阈值设置为0. 02和0. 03,此时所挖 掘出的规则中会出现一个条件和多个条件为前提导 致结果的规则。部分由一个条件导致结果的关联规 则见表3,其中Co n表示导致关联规则的前提条件， Re 表 提 致 果 suppo rt 表 联 则 co nf idence 表 联 规则的置信度值，表中字母所表示的含义均与 3. 2节中所述30个属性相对应。 Ta ble3 Pa rt o f a sso cia t io nrulest ha t result f ro ma co ndit io n 表3部分一个条件导致结果的关联规则 序号 Co nResuppo rtco nf idence 1J - Spr0 0340 889 2S Y 0 1600 806 3K mo r0 1130 519 4V mo r0 1240 509 5Win mo r0 1280 496 6no o n I 0 1520 489 7N Aut0 0640 484 8X mo r0 0870 482 通过上述分析发现单个条件导致的关联规则中 常识性规则较多，如表3中第2条规则发生事故隐 患的专业是通风专业发生事故隐患的责任单位为 通防队（支持度为0. 160,置信度为0. 806）,此类规 则在分析过程中不作为重点关注对象。重点关注的 规则需具备一定的隐含性，如表3中第1条规则发 生事故隐患的地点是429事故隐患发生的季节是 春季（支持度为0. 034,置信度为0. 889）,因此，建议 429工作面应加强春季期间的事故隐患排查力度, 提高安全防范意识。依此类推,对置信度高的有效 关联规则进行分析并提出相关防范措施与建议。 部分多个条件导致结果的关联规则见表4。通 对 挖掘 个 致 果 联 则分 发 现,多个条件导致结果的关联规则均具备一定的隐 含性且置信度均较高,因此,需重点关注多个条件导 致结果的关联规则并提出相关防范措施。如表4中 第2 则 采 在午 期 发 防 专业 事 故隐患事故隐患发生的地点是419（支持度为 0. 034 ,置信度为0. 889）,综采队需加强在午班期间 对419工作面煤火的监测监控，同时需对上午班的 综采队员进行严格管理,防止由于工作人员疏忽导 致事故的发生。依此类推,对置信度高的多个条件 表表4 分 个个 致 果 联 则 Ta ble4 Asso cia t io nrulest ha t result f ro m mult ipleco ndit io ns 序号 Co nResuppo rtco nf idence 1N, V -X 0 0241 000 2 U W no o n I 0 0340 889 3V X Sum K0 0210 833 4 K V Sum X 0 0210 833 5 W Win I 0 0590 824 6 W no o n I 0 0490 821 7U W nig I 0 0280 813 8K T Y mo r0 0260 800 98 工矿自动化 第46卷 导致结果的关联规则进行分析并提出防范建议，以 达到预防煤矿事故发生的目的。 3. 4 系统应用效果分析 系统在陕西铜川某煤矿进行了现场应用，提高 了该矿安全生产的预控、可控和在控能力。 1 系统采取多个责任部门、责任人与责任领 导共同参与业务制定和流程审批的线上协同办公机 制，对各业务处理流程的实时状态采取公开透明的 监督办法，使得在业务下发以及措施计划等编制审 批环节可进行相互监督和检查，提高了业务处理效 率，减少了少查、漏查、不查等现象。 2 提高了事故隐患排查治理、风险管控的时 效性、有效性，采用全生命周期对业务流程进行管 理，减少了事故隐患、风险管控不能及时有效闭合的 现象，对于重大事故隐患、重大安全风险，采取直接 上报领导制，并根据数据挖掘预测模型对事故隐患 进行预测分析，加强了对事故隐患的防范。 3 对日常的业务处理过程留痕，将处理结果 自动归档并进行分类整理和储存，使得对日常资料 的管理更加规范，减少了漏资料、丢资料现象，对事 故隐患、风险管控的日常业务数据进行统计分析，并 绘制相关的趋势图和饼图，使矿领导可以直观、全面 地了解实时的煤矿安全管理情况以及个人的工作 情况。 4结论 1 设计了基于Aprio ri算法的煤矿重预防信 息系统，介绍了系统架构及功能，该系统包括接入 层、应用层、基础数据集成服务层、支撑服务层及基 础设施层，具有风险分级管控、事故隐患排查治理、 统计分析及协同处理功能。 2 系统利用Aprio ri算法对事故隐患数据进 行了深度分析，挖掘其潜在的关联规则，并通过分析 制定相关的日常防范措施，对事故隐患和风险管控 进行了整合，实现了二者的闭合式管理。 3 在陕 某煤矿 行 ， 并取得了良好的应用效果，提高了煤矿日常业务的 处理 、事 隐患排查治理及风险管 ， 提高了该矿安全生产的预控、可控和在控能力。 参考文献References [1]田瑞云.中国煤矿安全生产标准化建设探讨[J].煤炭 工程,2018,50增刊 116316 TIAN Ruiyun7Discussio n o n t he st a nda rdiza t io n co nst ruct io no f co a l minesa f et ypro duct io nin China [J]. 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