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我国煤矿顶板灾害事故安全分级评价及应用
被引量：
17
1
作者
戴林超
《矿业安全与环保》
北大核心
2016年第2期50-53,58,共5页
为了进一步深入研究煤矿顶板灾害事故的发生规律及预防煤矿顶板事故的发生,在分析目前我国煤矿顶板灾害事故的特点和规律的基础上,以顶板灾害事故的致灾因素为出发点,确定自然因素、技术因素、管理因素及后果严重程度作为顶板灾害事故...
为了进一步深入研究煤矿顶板灾害事故的发生规律及预防煤矿顶板事故的发生,在分析目前我国煤矿顶板灾害事故的特点和规律的基础上,以顶板灾害事故的致灾因素为出发点,确定自然因素、技术因素、管理因素及后果严重程度作为顶板灾害事故的评价指标,定义了各指标的具体量化计算方法,最终建立了煤矿顶板灾害事故安全分级评价体系,并结合现场工程实例进行了应用检验。研究结果表明:该安全分级评价体系能够准确、定量地描述顶板灾害的危险程度,可为煤矿顶板灾害事故的预防工作提供一定的借鉴。
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关键词
煤矿
顶板
灾害
事故
致灾因素
量化
安全分级评价
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职称材料
基于K-均值聚类与贝叶斯判别的我国煤矿顶板灾害事故安全评价
被引量：
9
2
作者
李世科
《中国矿业》
北大核心
2020年第4期131-135,共5页
顶板事故是我国煤矿安全生产中的重大隐患,开展顶板灾害事故安全评价,识别顶板灾害危险性是煤矿安全生产亟待解决的问题。本文在文献调研的基础上,对影响顶板灾害的影响因素进行分析,从自然因素、技术因素和管理因素三个方面构建了顶板...
顶板事故是我国煤矿安全生产中的重大隐患,开展顶板灾害事故安全评价,识别顶板灾害危险性是煤矿安全生产亟待解决的问题。本文在文献调研的基础上,对影响顶板灾害的影响因素进行分析,从自然因素、技术因素和管理因素三个方面构建了顶板灾害安全评价指标体系,结合专家意见对各评价指标进行量化,采用K-均值聚类与贝叶斯判别的方法对我国顶板灾害安全水平进行评价,以我国煤矿实际样本数据为研究对象开展实证分析。研究结果表明:基于K-均值聚类与贝叶斯判别的煤矿顶板安全评价方法具有较高的准确度,能够用于定量化描述煤矿顶板灾害危险,具有一定的应用前景。
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关键词
顶板
灾害
事故
K-均值聚类
量化
贝叶斯判别
煤矿
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职称材料
题名
我国煤矿顶板灾害事故安全分级评价及应用
被引量：
17
1
作者
戴林超
机构
瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室
中煤科工集团重庆研究院有限公司
出处
《矿业安全与环保》
北大核心
2016年第2期50-53,58,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(51574280)
中煤科工集团有限公司青年基金项目(2014QN007)
中煤科工集团重庆研究院有限公司重点科研项目(2015ZDXM14)
文摘
为了进一步深入研究煤矿顶板灾害事故的发生规律及预防煤矿顶板事故的发生,在分析目前我国煤矿顶板灾害事故的特点和规律的基础上,以顶板灾害事故的致灾因素为出发点,确定自然因素、技术因素、管理因素及后果严重程度作为顶板灾害事故的评价指标,定义了各指标的具体量化计算方法,最终建立了煤矿顶板灾害事故安全分级评价体系,并结合现场工程实例进行了应用检验。研究结果表明:该安全分级评价体系能够准确、定量地描述顶板灾害的危险程度,可为煤矿顶板灾害事故的预防工作提供一定的借鉴。
关键词
煤矿
顶板
灾害
事故
致灾因素
量化
安全分级评价
Keywords
coal mine
roof accident
causal factor
quantization
safety classification evaluation
分类号
TD327.2 [矿业工程—矿井建设]
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于K-均值聚类与贝叶斯判别的我国煤矿顶板灾害事故安全评价
被引量：
9
2
作者
李世科
机构
河南经贸职业学院计算机工程学院
出处
《中国矿业》
北大核心
2020年第4期131-135,共5页
基金
河南省科学技术厅的校企合作项目资助(编号:豫科鉴委字〔2016〕第113号)。
文摘
顶板事故是我国煤矿安全生产中的重大隐患,开展顶板灾害事故安全评价,识别顶板灾害危险性是煤矿安全生产亟待解决的问题。本文在文献调研的基础上,对影响顶板灾害的影响因素进行分析,从自然因素、技术因素和管理因素三个方面构建了顶板灾害安全评价指标体系,结合专家意见对各评价指标进行量化,采用K-均值聚类与贝叶斯判别的方法对我国顶板灾害安全水平进行评价,以我国煤矿实际样本数据为研究对象开展实证分析。研究结果表明:基于K-均值聚类与贝叶斯判别的煤矿顶板安全评价方法具有较高的准确度,能够用于定量化描述煤矿顶板灾害危险,具有一定的应用前景。
关键词
顶板
灾害
事故
K-均值聚类
量化
贝叶斯判别
煤矿
Keywords
roof disaster accident
K-means clustering
quantification
Bayesian discrimination
coal mine
分类号
TD82 [矿业工程—煤矿开采]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
我国煤矿顶板灾害事故安全分级评价及应用
戴林超
《矿业安全与环保》
北大核心
2016
17
下载PDF
职称材料
2
基于K-均值聚类与贝叶斯判别的我国煤矿顶板灾害事故安全评价
李世科
《中国矿业》
北大核心
2020
9
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职称材料
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