一种基于本体与关联规则的煤矿安全监控预警模型

王向前; 朱佳; 孟祥瑞; 何叶荣

一种基于本体与关联规则的煤矿安全监控预警模型

1. 安徽理工大学经济与管理学院, 安徽淮南 232001;
2. 安徽理工大学能源与安全学院, 安徽淮南 232001;
3. 复旦大学管理科学与工程博士后流动站, 上海 200433;
4. 安徽建筑大学经济与管理学院, 安徽合肥 230601

基金项目:

国家自然科学基金项目(51474007，51374117)

详细信息

作者简介:
王向前(1981-),男,安徽阜阳人,博士,副教授,主要从事管理信息系统及矿业管理工程方面的研究工作。E-mail:xqwaust@163.com。

中图分类号: TD76;TP182
计量
- 文章访问数: 36
- HTML全文浏览量: 0
- PDF下载量: 6
出版历程
- 收稿日期: 2018-07-08
- 修回日期: 2019-05-16
- 网络出版日期: 2022-09-13

A Model of Safety Monitoring and Early Warning for Coal Mine based on Ontology and Association Rules

1. School of Economics and Management, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China;
2. School of Mining and Safety Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China;
3. Post-doctoral Station of Management Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200433, China;
4. School of Economics and Management, Anhui Jianzhu University, Hefei 230601, China

摘要

摘要: 为了解决煤矿安全监控系统中的可靠性较差、信息管理混乱,以及产生的海量监测数据利用率较低等问题，提出了一种新的安全监控预警模型。利用本体对煤矿安全监控领域的信息进行系统化组织，使其便于共享与重用；利用关联规则技术对海量监测数据进行挖掘，得到大量隐藏的可用于预警的推理规则；将煤矿安全监控本体及推理规则与Jena推理机进行绑定形成具有推理机制的安全监控预警模型。利用该模型对实时数据进行推理实验，验证了该模型有效。结果表明，结合了本体与关联规则技术的煤矿安全监控预警模型可有效地整合监控领域信息，并在一定程度上提高了预警的效率和准确率。
- 煤矿安全监控预警模型 /
- 本体 /
- 关联规则 /
- Jena推理
Abstract: In coal mine safety monitoring system, there are many problems, such as poor reliability, information management confusion, low utilization rate of mass monitoring data. In order to solve these problems, a new monitoring and early warning model of coal mine safety is put forward. The model uses the ontology to systematize the information in the field of coal mine safety monitor, so it makes mine knowledge benefit sharing and reusing; then, the association rule is used to mine the mass monitoring data, and a large number of hidden reasoning rules which can be used for early-warning are obtained; finally, the coal mine safety monitoring ontology and reasoning rules are combined with the Jena reasoning machine, a safety monitoring and warning model with reasoning mechanism is formed. The validity of the model is verified by reasoning experiments with real- time data. The results show that combined with ontology and association rules, the coal mine safety monitoring and early warning model effectively integrate information in monitoring field and improve the accuracy of early-warning to some extent.
- coal mine safety monitoring and early warning system /
- ontology /
- association rule /
- Jena reasoning

HTML全文

参考文献(19)

[1]	王涛. 我国煤矿矿井监控系统的现状与发展[J]. 煤炭科学技术, 2000, 28(9):43-45.
[2]	杨维, 王彬. 矿井巷道层次型无线监测无线传感器网络的实现[J]. 煤炭学报, 2008, 33(1):94-98.
[3]	焦尚彬, 宋丹, 张青, 等. 基于ZigBee无线传感器网络的煤矿监测系统[J]. 电子测量与仪器学报, 2013, 27(5):436-442.
[4]	牛立东, 赵希平,徐燚,等. 煤矿瓦斯安全监控系统的改进[J]. 太原理工大学学报, 2010(2):197-200.
[5]	郭华. 煤矿瓦斯监控系统的本体模型研究[D]. 太原:太原科技大学, 2014.
[6]	STUDER R, BENJAMINS V R, FENSEL D. Knowledge engineering, principles and methods[J]. Data and Knowledge Engineering, 1998, 25(1-2):161-197.
[7]	张治斌, 姜亚南, 郭政慧. 关联规则挖掘技术在煤矿安全预警系统中的应用研究[J]. 工矿自动化, 2009(9):24-26.
[8]	韩家炜.数据挖掘概念与技术[M]. 北京:机械工业出版社, 2013.
[9]	AGRAWAL R, SRIKANT R. Fast algorithms for mining association rules in large databases[C]//Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases. IEEE, 1994:487-499.
[10]	丁晟春, 顾德访. Jena在实现基于Ontology的语义检索中的应用研究[J]. 现代图书情报技术, 2005(10):5-9.
[11]	郑昌兴, 刘喜文. 基于规则推理和案例推理的应用模型构建研究——以地震类突发事件为例[J]. 情报理论与实践, 2016, 39(2):108-112.
[12]	任维武, 胡亮, 赵阔. 基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(3):899-906.
[13]	谭春辉,王晓. 基于本体与Web挖掘的企业网上信任危机预防模型研究[J].情报科学, 2011, 29(10):1559-1564.
[14]	郭渊, 周敬勇. 集成本体和CBR的数据挖掘建模技术及其在工艺规划中应用研究[J]. 机械科学与技术, 2017, 36(4):579-585.
[15]	刘婷, 潘理虎, 陈立潮, 等. 基于Jena推理机制的采煤工作面本体模型推理[J]. 煤矿安全, 2017, 48(8):102-105.
[16]	赵佳宝, 谈晓洁, 焦小澄, 等.基于本体的工业综合预报警系统设计与实现[J]. 系统工程与电子技术, 2010, 32(10):2145-2150.
[17]	HOSER B, HOTHO A, JASCHKE R, et al. Semantic network analysis of ontologies[C]//Proceedings of ESWC 2006. Berlin:Springer, 2006:514-529.
[18]	孙国营. 煤矿隐患数据挖掘模型及适用算法研究[D]. 徐州:中国矿业大学, 2015.
[19]	张良均, 王路.Python数据分析与挖掘实战[M]. 北京:机械工业出版社, 2015.

施引文献(16)

期刊类型引用(9)

1.	李雯静，谢展扬，龚洁. 实验室安全隐患管理事件本体模型构建及应用. 实验室研究与探索. 2023(04): 301-306+311 . 百度学术
2.	丁日佳，石芬芬，郝素利. 电梯安全监管领域本体模型构建方法研究. 中国特种设备安全. 2023(12): 38-45 . 百度学术
3.	林旭杰. 基于数据挖掘算法的煤矿安全隐患预警研究及应用分析. 现代信息科技. 2022(04): 141-144 . 百度学术
4.	宋容. 基于多层关联规则算法的煤矿突出预警模型. 能源与环保. 2022(06): 300-305 . 百度学术
5.	张艳，张柯，郭靖. 矿区岩土施工安全监测系统设计及应用. 能源与环保. 2022(07): 36-42 . 百度学术
6.	凌飞，杨鹏. 基于BIM技术的煤矿井下施工安全预警系统研究. 能源与环保. 2022(08): 257-262 . 百度学术
7.	马琳. 矿井安全监测网络信息化管理系统设计与实现. 煤炭技术. 2022(11): 210-213 . 百度学术
8.	张佳乐，宋占锋，王久强. 基于无线传感器的煤矿井下有害气体安全监控系统. 煤炭技术. 2022(11): 130-132 . 百度学术
9.	彭紫荆，卢毅敏，黄葵，刘伟. 应用本体的近岸海域环境监测站点布局优化. 华侨大学学报(自然科学版). 2021(02): 229-237 . 百度学术

其他类型引用(7)

资源附件(0)

计量

文章访问数: 36
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 6
被引次数: 16

一种基于本体与关联规则的煤矿安全监控预警模型

作者简介: 王向前(1981-),男,安徽阜阳人,博士,副教授,主要从事管理信息系统及矿业管理工程方面的研究工作。E-mail:xqwaust@163.com。

计量

出版历程

A Model of Safety Monitoring and Early Warning for Coal Mine based on Ontology and Association Rules

期刊类型引用(9)

其他类型引用(7)

计量

出版历程

目录

作者简介:
王向前(1981-),男,安徽阜阳人,博士,副教授,主要从事管理信息系统及矿业管理工程方面的研究工作。E-mail:xqwaust@163.com。