【摘 要】
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煤矿事故中绝大多数是瓦斯事故，为了对煤矿瓦斯事故进行有效防治，本文从行为安全的角度进行研究。基于现有的数据挖掘技术，对我国近20年来由人的不安全行为导致的瓦斯事故进行了统计与分析，提取了员工主要不安全行为，并得到引起煤矿瓦斯事故的主要工种为爆破工。为了有效纠正员工的不安全行为，在对爆破工常态与瞬时行为分析的基础上，分析了传统行为训练方法存在的缺陷，并结合近来迅猛发展的信息技术，提出了基于大数据与机
【机 构】
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安徽理工大学能源与安全学院,安徽淮南232001
【出 处】
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第五届行为安全与安全管理国际研讨会
论文部分内容阅读
煤矿事故中绝大多数是瓦斯事故，为了对煤矿瓦斯事故进行有效防治，本文从行为安全的角度进行研究。基于现有的数据挖掘技术，对我国近20年来由人的不安全行为导致的瓦斯事故进行了统计与分析，提取了员工主要不安全行为，并得到引起煤矿瓦斯事故的主要工种为爆破工。为了有效纠正员工的不安全行为，在对爆破工常态与瞬时行为分析的基础上，分析了传统行为训练方法存在的缺陷，并结合近来迅猛发展的信息技术，提出了基于大数据与机器学习、“互联网+”和客户端的综合行为训练系统。基于大数据得到的典型事故案例与不安全动作类型，通过动画、现场视频、虚拟现实等多媒体技术进行全方位教育培训。并利用智能手机普及优势，将培训与测试的资源整合到手机平台上，员工可通过软件进行反复训练，训练数据通过软件的机器学习算法进行分析反馈，以针对性安排下一阶段的训练内容，提高其安全意识与操作能力。管理者也可通过互联网反馈的员工训练情况制定进一步针对性措施，提高企业整体安全水平，预防瓦斯事故。
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