科创中国

数字矿山建设是我国战略资源安全保障体系重要组成部分，是煤炭行业十二五规划和"黑色煤炭绿色发展”核心内容。信息化煤矿监测预警系统是数字矿山安全生产运营核心，是遏制重特大事故、减少一般性事故的重要手段。煤矿安全数据监测和风险事故预警属于计算机软件技术开发和决策支持领域。本成果以打通产学研结合壁垒、充分发挥高校技术优势为基础，研发过程中运用统计物理建模、决策性小概率事件挖掘、信息安全和云计算等先进技术，在数据挖掘、模式识别、预测方法、数据处理、界面设计等方面解决了一系列安全监控技术难题，多项技术达到国内领先水平。

“矿山团”团队研发的面向海量煤矿安全数据的决策信息挖掘系统，是数字矿山建设的重要成果，为煤炭行业的安全生产运营提供了有力支持。该成果在数据处理方面表现突出。系统综合利用煤矿安全监测传感数据，通过安全数据库开发、数据趋势与统计、异构数据综合化度量等层次的分析处理，成功解决了监测数据各异冗余的难题，并解决了不同风险因子（如风速、温度、瓦斯等）的相关性问题。这一创新使得煤矿安全等级划分及临界区域定位方法更为准确有效，集成决策效率提升120%以上，大幅提升了安全监控能力。此外，该成果在风险预警方面也取得了显著成效。系统基于决策性小概率事件分析方法，建立了历史风险事故模式库，并结合支持向量机、径向基神经网络等方法的短期数据预测结果进行综合预警。这一创新使得系统在5分钟内超限预警准确率达95%以上，为煤矿安全提供了有效的灾害隐患判别和应急救援决策信息。值得一提的是，远程云计算中心的建立也是该成果的一大亮点。它使得数据处理时间减少为原来的1/5，大大节省了企业运营成本。同时，专业易用的系统界面设计也方便了安监人员的操作，优化了系统功能。

面向海量煤矿安全数据的决策信息挖掘系统，作为数字矿山建设的重要成果，具有广泛的应用前景。该系统以信息化煤矿监测预警为核心，致力于提升煤矿安全监控能力，减少煤矿安全事故。

该系统通过综合利用煤矿安全监测传感数据，实现了从安全数据库开发、数据趋势与统计、异构数据综合化度量三个层次的分析处理。这不仅克服了监测数据各异冗余的难题，还解决了不同风险因子如风速、温度、瓦斯之间的相关性问题。在此基础上，系统建立了一套行之有效的煤矿安全等级划分及临界区域定位方法，使集成决策效率提升了120%以上，为煤矿安全生产提供了有力保障。

此外，该系统还基于决策性小概率事件分析方法，建立了历史风险事故模式库，并结合支持向量机、径向基神经网络等方法进行短期数据预测。这实现了5分钟内超限预警准确率高达95%以上，为煤矿灾害隐患判别和应急救援提供了有效的决策信息。

远程云计算中心的建立更是为系统的高效运行提供了有力支持。通过云计算技术，数据处理时间减少为原来的1/5，大幅节省了企业运营成本。同时，专业易用的系统界面设计也方便了安监人员的操作，优化了系统功能。

综上所述，面向海量煤矿安全数据的决策信息挖掘系统具有显著的应用前景。它不仅能够提升煤矿安全监控能力，减少煤矿安全事故，还能够为煤矿的可持续发展提供有力支持。

该团队在数字矿山建设领域取得了显著成果，通过研发信息化煤矿监测预警系统，提升了煤矿安全监控能力和应急救援决策效率。团队运用了统计物理建模、决策性小概率事件挖掘、信息安全和云计算等先进技术，解决了多项安全监控技术难题，为煤矿安全生产运营提供了有力支持。

面向海量煤矿安全数据的决策信息挖掘系统，作为数字矿山建设的重要成果，具有广泛的应用前景。该系统以信息化煤矿监测预警为核心，致力于提升煤矿安全监控能力，减少煤矿安全事故。

该系统通过综合利用煤矿安全监测传感数据，实现了从安全数据库开发、数据趋势与统计、异构数据综合化度量三个层次的分析处理。这不仅克服了监测数据各异冗余的难题，还解决了不同风险因子如风速、温度、瓦斯之间的相关性问题。在此基础上，系统建立了一套行之有效的煤矿安全等级划分及临界区域定位方法，使集成决策效率提升了120%以上，为煤矿安全生产提供了有力保障。

此外，该系统还基于决策性小概率事件分析方法，建立了历史风险事故模式库，并结合支持向量机、径向基神经网络等方法进行短期数据预测。这实现了5分钟内超限预警准确率高达95%以上，为煤矿灾害隐患判别和应急救援提供了有效的决策信息。

远程云计算中心的建立更是为系统的高效运行提供了有力支持。通过云计算技术，数据处理时间减少为原来的1/5，大幅节省了企业运营成本。同时，专业易用的系统界面设计也方便了安监人员的操作，优化了系统功能。

综上所述，面向海量煤矿安全数据的决策信息挖掘系统具有显著的应用前景。它不仅能够提升煤矿安全监控能力，减少煤矿安全事故，还能够为煤矿的可持续发展提供有力支持。

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