導語：煤礦安全隱患數(shù)據(jù)挖掘分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】煤炭資源是我國的重要能源，煤礦安全生產對我國國民經(jīng)濟的發(fā)展有著很大的促進作用。大數(shù)據(jù)技術是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術之后又一重大的技術革命。本文首先對煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)獲取的海量的煤礦安全隱患參數(shù)數(shù)據(jù)進行標準化處理，然后構建數(shù)據(jù)倉庫進行存儲，最后利用Apriori算法對標準化處理的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得出了煤礦安全生產有關的有用信息，從而為煤礦安全生產提供指導。

【關鍵詞】煤礦；大數(shù)據(jù)；標準化處理；Apriori算法；數(shù)據(jù)挖掘

煤炭資源是我國重要的生產能源以及戰(zhàn)略儲備資源，對我國國民經(jīng)濟的發(fā)展和工農業(yè)生產意義深遠。我國是一個煤炭大國，擁有豐富的煤炭資源，在我國所有的能源消耗里面，煤炭也占有很高的比重，其中，20世紀50年代的比重曾高達90%。煤炭產業(yè)對于我們國家的穩(wěn)定和發(fā)展有著不可替代的作用。即使在現(xiàn)今倡導新能源使用的大環(huán)境下，我國的煤炭能源占比任然高達60%。因此，煤炭行業(yè)能否安全穩(wěn)定發(fā)展將直接關系到我國的能源戰(zhàn)略和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展[1]。煤礦生產過程中會出現(xiàn)很多的安全隱患，近幾年來，學術界開始出現(xiàn)通過數(shù)據(jù)挖掘方法對煤礦安全隱患數(shù)據(jù)進行挖掘，進而獲取有用信息的研究。但是由于從煤礦安全隱患監(jiān)控系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)大都是半結構化的數(shù)據(jù)，人們不能直接對這些數(shù)據(jù)進行挖掘，必須要進行前期的處理以后才可以挖掘，而這些工作又可能帶來挖掘上的誤差，這使得人們只能通過研究一小部分數(shù)據(jù)獲取比較有限的潛在信息資源，而針對海量煤礦安全隱患參數(shù)信息的研究工作還很少有人涉獵。大數(shù)據(jù)技術是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術之后又一重大的技術革命。大數(shù)據(jù)技術是指通過使用單片機傳感器、視頻監(jiān)測系統(tǒng)、以及數(shù)據(jù)處理軟件等捕獲數(shù)據(jù)的技術。大數(shù)據(jù)具有存儲數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)處理超快、數(shù)據(jù)類別繁多、數(shù)據(jù)真實性需要進一步處理才能獲取、數(shù)據(jù)有效價值密度低等5V的特點。大數(shù)據(jù)技術已經(jīng)滲透到人們日常生活和生產的各個環(huán)節(jié)，成為不可或缺的生產要素。本文結合大數(shù)據(jù)技術，通過對煤礦安全生產中存儲的海量不規(guī)則的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)標準化處理、數(shù)據(jù)挖掘等過程，獲取煤礦安全生產過程中數(shù)據(jù)的有用信息，指導煤礦安全生產工作。

一、數(shù)據(jù)獲取

本文以石板橋煤礦2015年12月-2016年12月的煤礦安全隱患監(jiān)測數(shù)據(jù)作為研究對象，通過自動或手動的方式獲取了瓦斯量、瓦斯壓力、通風量、溫度以及礦井深度等煤礦安全隱患參數(shù)信息。

二、數(shù)據(jù)標準化處理

本文將瓦斯量、瓦斯壓力、通風量、溫度以及礦井深度分別用字母C、P、V、T、D來表示，將瓦斯量分為（0-0.16），（0.16-0.31），（0.31-∞）三組，對應的字母分別為C1、C2、C3；將瓦斯壓力分為（0-10），（10-17），（17-∞）三組，對應的字母分別為P1、P2、P3；將通風量分為（0-1100），（1100-1250），（1250-∞）三組，對應的字母分別為V1、V2、V3；將溫度分為（0-20），（20-30），（30-∞）三組，對應的字母分別為T1、T2、T3；將礦井深度分為（0-300），（300-350），（350-∞）三組，對應的字母分別為D1、D2、D3。根據(jù)瓦斯?jié)舛鹊闹档那闆r可以將其分為(0-0.15)，(0.15-0.33)，(0.33-)三組，對應的標志分別為：Q1，Q2，Q3；根據(jù)瓦斯壓力的值的情況可以將其分為(0-7)，(7-18)，(18-)三組，對應的標志分別為：R1，R2，R3；根據(jù)通風量的值的情況可以將其分為(0-1200)，(1200-1300)，(1300-)三組，對應的標志分別為：S1，S2，S3；根據(jù)溫度的值的情況可以將其分為(-11)，(11-15)，(15-)三組，對應的標志分別為：T1，T2，T3；根據(jù)煤層厚度的值的情況可以將其分為(0-4)，(4-7)，(7-)三組，對應的標志分別為：U1，U2，U3。

三、數(shù)據(jù)挖掘

存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)蘊含有豐富的有用信息，這些信息必須進行專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘處理才能獲取，本文采用關聯(lián)算法對數(shù)據(jù)倉庫中海量的數(shù)據(jù)進行挖掘。（一）Apriori關聯(lián)算法簡介。Apriori算法的原理是通過逐層迭代的方法來產生候選項集合，然后通過生成的頻繁k-項集查詢候選（k+1）-項集，這種算法每一次都需要對數(shù)據(jù)倉庫進行重新掃描，最終挖掘出數(shù)據(jù)倉庫中所有滿足條件的頻繁項集。（二）Apriori算法實施環(huán)境。硬件環(huán)境：處理器為酷睿i7，內存為4G，硬盤為500G。軟件環(huán)境：SQLServer2008+VisualStudio2010。算法運行環(huán)境為jre1.6.0_39，Tomcat6.0。（三）Apriori算法運行流程。通過使用Apriori算法對煤礦安全隱患參數(shù)信息進行數(shù)據(jù)挖掘的關鍵因素是獲取極大頻繁項集。首先通過使用web瀏覽器登錄煤礦安全隱患數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，打開關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘界面，并進行如下的操作：（1）設定需要挖掘的煤礦安全隱患參數(shù)信息，主要包括瓦斯量、瓦斯壓力、通風量、溫度以及礦井深度。（2）輸入最小支持度：最小支持度的數(shù)值應該在0-1之間。（3）設置最小置信度：最小置信度的數(shù)值應該在0-1之間。（4）運行挖掘算法程序，通過數(shù)據(jù)庫關聯(lián)代（下轉第68頁）學活動設計時，就應預見此類情況，對于沒有及時響應的教學活動，設置響應時間閾值，建立及時響應保障策略。2、促進深度學習，提倡個性化學習。一方面，網(wǎng)絡教學的學習者在對課程的知識儲備、接受能力和學習時間分配等方面存在差異，缺少個性化設計已成為網(wǎng)絡教學發(fā)展的一個瓶頸。為此，在課程設計過程中，就要有意識地考慮教學對象的差異性，將個性化設計的理念融入到整體課程設計中，個性化的學習活動可看做整個課程設計的子集，并隨著教學的逐步深入和學生能力的提高以及學習狀態(tài)的變化，在不同個性化子集之間轉換。個性化的學習方案還必須能夠與標準配置的教學活動設計無縫對接，以避免因過分強調個性化而偏離了網(wǎng)絡教學的正常軌道。另一方面，與傳統(tǒng)教學相比，網(wǎng)絡教學活動缺乏靈活性，尤其在開發(fā)深度學習方面還存在空白。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代，同商業(yè)領域的應用相似，在網(wǎng)絡教學中也可以利用大量的學習行為數(shù)據(jù)分析學習者的需求，按照分析結果中[4]所顯示的學習者的學習習慣、學習能力以及對課程知識點的掌握程度，自動過濾或重復某些碎片化學習活動，從而提高學習效率和保證學習質量。3、挖掘教學活動的可追溯性，構建網(wǎng)絡教學的增量發(fā)展模式。網(wǎng)絡教學資源的復用性遠遠低于傳統(tǒng)教學，教師在網(wǎng)絡課程設計時通常有一種慣性思維，按照正常教學計劃進行設計之后，教學活動呈現(xiàn)出不可逆性。但隨著課程教學的深入，學習者對教學資源必定會有新的認識，同樣的教學活動也會帶來不同的效果。根據(jù)學習內容的難易程度，適時回溯到上階段的教學活動，轉換角度或提高活動難度，制定增量式的階段性學習目標，不僅提高教學資源的復用性，也可激發(fā)社會心理學中的間歇效應，即當停止一段時間后，再繼續(xù)，對它的學習興趣反而會恢復正常甚至比之前有所提高，在掌握知識的深度和廣度上有一個螺旋式的上升。

針對智慧教育過程中產生的海量數(shù)據(jù)進行分析，與挖掘，可以構建各種評價模型，以便對智慧教育的質量進行檢測與管理，為學校和教師的教學提供參考[5]，完整、準確的評估學生的學業(yè)狀況和教師的授業(yè)情況，及時發(fā)現(xiàn)教學過程中潛在存在的問題，保障教學質量。通過開展該領域的研究工作，將會有力帶動和加快信息共享綜合治理的步伐，突破現(xiàn)有的數(shù)據(jù)壁壘，避免不必要的資源浪費，積極推動生態(tài)環(huán)境的良性發(fā)展[6]。

參考文獻

［1］張慶堂;曹偉,學習者和管理者視角下現(xiàn)代遠程教育服務質量評價體系研究［J］.中國遠程教育2016(10),44-50

［2］牛擁;馮奕兢.教育信息化新階段教育技術中心發(fā)展路徑探析［J］.實驗室研究與探索.2017(9).229-232

［3］李彤彤;武法提.給養(yǎng)視域下網(wǎng)絡學習環(huán)境的生存結構新解［J］.電化教育研究2016(11):51-58

［4］張浩;吳秀娟;王靜.深度學習的目標及評價體系構建［J］.中國電化教育.2014(7):52-55

［5］黃華興;袁藝標;劉力嘉;楊海源;沈歷宗;夏添松;秦超;葉俊;王水.E-learning網(wǎng)絡平臺的構建及應用效果分析［J］.實驗室研究與探索.2017(2):200-203

［6］羅曉東戴慶偉尹立孟陳玉華張麗萍喻祖建蔣月月.互聯(lián)網(wǎng)+實踐教學模式探討［J］.實驗室研究與探索.2018(1).218-222

作者:孫國營 單位:六盤水師范學院數(shù)學與信息工程學院