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煤礦井下安全風險識別與評價研究

發(fā)布時間:2021-04-03 06:09
  我國能源結構以煤炭為主,煤炭行業(yè)的安全生產(chǎn)對國民經(jīng)濟的發(fā)展有著十分重要的作用。但是,近年來伴隨著煤炭開采量的增大,煤礦事故頻頻發(fā)生,煤礦安全狀況不理想,已得到社會各界的密切關注。況且由于煤礦企業(yè)生產(chǎn)具有特殊的作業(yè)環(huán)境,使得生產(chǎn)過程中潛藏著比普通行業(yè)更大的不安全與危險性因素,盡管煤礦安全的問題早已經(jīng)受到重視,但是對這方面的研究起步較晚,對煤礦安全風險的評價基礎薄弱,本文正是在這種背景下開展的。首先,總結了國內(nèi)外煤礦安全風險識別與評價的研究現(xiàn)狀,介紹了煤礦安全風險評價的理論基礎與評價方法;其次,通過對我國煤礦生產(chǎn)特點及現(xiàn)有的煤礦安全風險識別研究的分析,對煤礦井下安全風險影響因素進行識別,識別的主要風險因素有人員安全風險、管理安全風險、設備安全風險、技術裝備保障安全風險、煤礦固有安全風險、環(huán)境安全風險、事故及職業(yè)傷害安全風險,通過識別的因素構建了煤礦安全風險評價指標體系;第三,利用層次分析法對各個安全風險指標進行風險指標的排序,選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為評價方法,構建了基于AHP與BP神經(jīng)網(wǎng)絡組合的煤礦井下安全風險評價模型;最后,結合具體的案例對構建的評價模型進行網(wǎng)絡的仿真與實證,并針對礦井實際給... 

【文章來源】:遼寧工程技術大學遼寧省

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

煤礦井下安全風險識別與評價研究


安全風險因素識別流程

結構圖,BP網(wǎng)絡,三層,結構圖


Fig. 4.1 Structure of BP neural netwo看出,樣本數(shù)據(jù)從最底層——輸入層的節(jié)點輸,且每一層的節(jié)點的輸出結果只影響相鄰的下jy 表示隱含層節(jié)點,ko 表示輸出節(jié)點,jiV 是kj 意味著隱含層節(jié)點和輸出節(jié)點之間的網(wǎng)絡權重和閥值,從而使神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸出值與目標術從發(fā)展至今已被人們大量的采用,主要是由性能力。能學習和存貯大量輸入—輸出模式間的數(shù)學形式,只要能夠提供充足的訓練樣本輸入空間到 m 維的輸出空間的非線性映射關。當向將未曾使用過的非樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡確映射關系,即泛化能力。

算法流程圖,安全風險評價,神經(jīng)網(wǎng)絡,安全風險


- 44 -圖 4. 3 BP 算法流程圖Fig. 4.3 Flow chart of BP algorithmP 與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦井下安全風險P 與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡組合的評價模型原理安全風險評價模型多以一種單一評價方法為主,然隨著煤礦安全風險評價領域的加深,評價體系更加

【參考文獻】:
期刊論文
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碩士論文
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[5]煤礦安全現(xiàn)狀綜合評價方法研究[D]. 張嘉勇.河北理工大學 2005
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[7]工程項目全面風險管理的理論與方法研究[D]. 李麗.北京工業(yè)大學 2002



本文編號:3116767

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