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基于熵权−集对分析法的矿井综合安全评价
1
作者
李杰
崔朋志
+4 位作者
贺亚飞
王传省
席义苗
杨小彬
刘顺
《工矿自动化》
北大核心
2025年第6期129-134,149,共7页
现有矿井安全评价方法的评价指标单一,对各类指标无法定量分析其不确定性程度,在实际工程应用中存在明显的局限性。针对上述问题,提出了一种基于熵权−集对分析法的矿井综合安全评价方法。首先,基于人、机、环、管4类因素构建了包含19个...
现有矿井安全评价方法的评价指标单一,对各类指标无法定量分析其不确定性程度,在实际工程应用中存在明显的局限性。针对上述问题,提出了一种基于熵权−集对分析法的矿井综合安全评价方法。首先,基于人、机、环、管4类因素构建了包含19个评价指标的矿井综合安全评价指标体系;然后,利用熵权法根据安全评价指标数据的离散程度自动确认权重,可有效避免主观干预,保持计算简便的同时兼具客观性与准确性;最后,采用专家打分的形式得出矿井安全评价指标分值,并通过集对分析方法计算各安全评价指标分值与不同风险等级之间的联系度,再利用加权平均法得出每个评价对象与不同风险等级之间的平均联系度,最终基于最大隶属度理论确定矿井安全风险等级。应用结果表明,通过该方法计算得到的小保当矿井风险等级为较低风险,与实际情况一致;该矿井不安全因素主要表现为实际操作过程中工人疲劳作业率较高,技术水平达标率较低,设备更新换代较慢,以及应急管理措施不完善、安全监查不及时等,可为后续改善矿井安全水平提供依据。
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关键词
矿井安全评价
熵权法
集对分析法
安全评价指标
安全风险等级
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职称材料
基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价研究
2
作者
谭刚
宋国栋
+2 位作者
刘宇
张古强
赵凯旋
《工矿自动化》
北大核心
2025年第7期52-58,共7页
传统的煤矿火灾评价手段存在主观性强、评价指标不全面等问题,评价结果难以量化和横向比较,影响了火灾评价结果的客观性和准确性。针对上述问题,提出一种基于层次分析法(AHP)-模糊综合评价法(FCE)的煤矿火灾风险评价方法。针对煤矿火灾...
传统的煤矿火灾评价手段存在主观性强、评价指标不全面等问题,评价结果难以量化和横向比较,影响了火灾评价结果的客观性和准确性。针对上述问题,提出一种基于层次分析法(AHP)-模糊综合评价法(FCE)的煤矿火灾风险评价方法。针对煤矿火灾特点,构建了以“人、机、环、管”4个因素为一级指标,动火作业人员是否持动火证并接受培训、工作面推进度、回风隅角CO浓度、胶带附近浮煤是否及时清理等31个因素为二级指标的火灾指标评价体系;采用AHP确定2级指标的权重,指出“机”和“环”对火灾风险的影响较大;采用FCE计算矿井火灾风险评价向量,给出火灾风险综合评价值四色分级预警结果,并给出了二级指标的评分依据。基于乌东煤矿多次实时监测数据,采用基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价方法对该矿火灾风险进行评价,结果表明:乌东煤矿火灾风险较低,火灾风险为蓝色,与工程实际一致,证明了该评价方法具有较高的准确度。
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关键词
煤矿火灾风险评价
火灾监测预警
层次分析法
模糊综合评价法
四色分级预警
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职称材料
矿井环境下视觉特征点算法的适用性研究
3
作者
汪嘉文
廖晨非
+5 位作者
赵忠琦
黄誌鹏
谢沛龙
刘心怡
侯彦虎
杨克虎
《矿业科学学报》
北大核心
2025年第3期531-541,共11页
基于深度学习的特征点算法作为机器视觉底层核心算法之一,可服务于多种矿井应用,已成为矿山新型装备视觉感知能力的底层核心技术。光照变化、多粉尘、环境纹理缺失和纹理结构重复等矿井环境特点对特征点算法提出更高的挑战。为有效评估...
基于深度学习的特征点算法作为机器视觉底层核心算法之一,可服务于多种矿井应用,已成为矿山新型装备视觉感知能力的底层核心技术。光照变化、多粉尘、环境纹理缺失和纹理结构重复等矿井环境特点对特征点算法提出更高的挑战。为有效评估特征点算法在矿井环境中的适用性,构建2类数据集:矿井煤壁图像测试数据集包含20组具有挑战性的煤壁或巷道壁图像序列;巷道巡检图像数据集包含轮式机器人巡检过程中的589帧图像数据。通过对比试验评估多种特征点算法,包括尺度不变特征变换(SIFT)、ORB、加速稳健特征(SURF)、AKAZE、L2-Net、HardNet、GeoDesc、SuperPoint、R2D2和DISK。结果表明:特征点算法整体表现优异,特别是R2D2优势显著。此外,还评估特征点算法在低功耗边缘计算平台上的运行效率,进一步验证其在实际应用中的可行性。
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关键词
智慧矿山
特征点算法
矿井图像
数据集
深度学习
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职称材料
题名
基于熵权−集对分析法的矿井综合安全评价
1
作者
李杰
崔朋志
贺亚飞
王传省
席义苗
杨小彬
刘顺
机构
陕西小保当矿业有限公司
应急管理部信息研究院
矿山重大灾害风险监测预警技术国家矿山安全监察局重点实验室
中国矿业大学(北京)应急管理与
安全
工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第6期129-134,149,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51904310)
中国矿业大学(北京)中央高校基本科研业务费项目(2024ZKPYAQ06)。
文摘
现有矿井安全评价方法的评价指标单一,对各类指标无法定量分析其不确定性程度,在实际工程应用中存在明显的局限性。针对上述问题,提出了一种基于熵权−集对分析法的矿井综合安全评价方法。首先,基于人、机、环、管4类因素构建了包含19个评价指标的矿井综合安全评价指标体系;然后,利用熵权法根据安全评价指标数据的离散程度自动确认权重,可有效避免主观干预,保持计算简便的同时兼具客观性与准确性;最后,采用专家打分的形式得出矿井安全评价指标分值,并通过集对分析方法计算各安全评价指标分值与不同风险等级之间的联系度,再利用加权平均法得出每个评价对象与不同风险等级之间的平均联系度,最终基于最大隶属度理论确定矿井安全风险等级。应用结果表明,通过该方法计算得到的小保当矿井风险等级为较低风险,与实际情况一致;该矿井不安全因素主要表现为实际操作过程中工人疲劳作业率较高,技术水平达标率较低,设备更新换代较慢,以及应急管理措施不完善、安全监查不及时等,可为后续改善矿井安全水平提供依据。
关键词
矿井安全评价
熵权法
集对分析法
安全评价指标
安全风险等级
Keywords
mine safety evaluation
entropy weight method
set pair analysis method
safety evaluation indicator
safety risk level
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价研究
2
作者
谭刚
宋国栋
刘宇
张古强
赵凯旋
机构
国家
能源集团新疆能源化工有限公司乌东煤矿
应急管理部信息研究院
矿山重大灾害风险监测预警技术国家矿山安全监察局重点实验室
辽宁工程
技术
大学
安全
科学与工程学院
中安智讯(北京)信息科技有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第7期52-58,共7页
基金
应急管理部信息研究院科技创新发展基金项目(2023502)。
文摘
传统的煤矿火灾评价手段存在主观性强、评价指标不全面等问题,评价结果难以量化和横向比较,影响了火灾评价结果的客观性和准确性。针对上述问题,提出一种基于层次分析法(AHP)-模糊综合评价法(FCE)的煤矿火灾风险评价方法。针对煤矿火灾特点,构建了以“人、机、环、管”4个因素为一级指标,动火作业人员是否持动火证并接受培训、工作面推进度、回风隅角CO浓度、胶带附近浮煤是否及时清理等31个因素为二级指标的火灾指标评价体系;采用AHP确定2级指标的权重,指出“机”和“环”对火灾风险的影响较大;采用FCE计算矿井火灾风险评价向量,给出火灾风险综合评价值四色分级预警结果,并给出了二级指标的评分依据。基于乌东煤矿多次实时监测数据,采用基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价方法对该矿火灾风险进行评价,结果表明:乌东煤矿火灾风险较低,火灾风险为蓝色,与工程实际一致,证明了该评价方法具有较高的准确度。
关键词
煤矿火灾风险评价
火灾监测预警
层次分析法
模糊综合评价法
四色分级预警
Keywords
coal mine fire risk assessment
fire monitoring and early warning
analytic hierarchy process
fuzzy comprehensive evaluation
four-color graded warning
分类号
TD752 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
矿井环境下视觉特征点算法的适用性研究
3
作者
汪嘉文
廖晨非
赵忠琦
黄誌鹏
谢沛龙
刘心怡
侯彦虎
杨克虎
机构
中国矿业大学(北京)人工智能学院
矿山重大灾害风险监测预警技术国家矿山安全监察局重点实验室
出处
《矿业科学学报》
北大核心
2025年第3期531-541,共11页
基金
国家自然科学基金(52121003)。
文摘
基于深度学习的特征点算法作为机器视觉底层核心算法之一,可服务于多种矿井应用,已成为矿山新型装备视觉感知能力的底层核心技术。光照变化、多粉尘、环境纹理缺失和纹理结构重复等矿井环境特点对特征点算法提出更高的挑战。为有效评估特征点算法在矿井环境中的适用性,构建2类数据集:矿井煤壁图像测试数据集包含20组具有挑战性的煤壁或巷道壁图像序列;巷道巡检图像数据集包含轮式机器人巡检过程中的589帧图像数据。通过对比试验评估多种特征点算法,包括尺度不变特征变换(SIFT)、ORB、加速稳健特征(SURF)、AKAZE、L2-Net、HardNet、GeoDesc、SuperPoint、R2D2和DISK。结果表明:特征点算法整体表现优异,特别是R2D2优势显著。此外,还评估特征点算法在低功耗边缘计算平台上的运行效率,进一步验证其在实际应用中的可行性。
关键词
智慧矿山
特征点算法
矿井图像
数据集
深度学习
Keywords
intelligent mine
keypoint algorithm
underground mine image
dataset
deep learning
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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1
基于熵权−集对分析法的矿井综合安全评价
李杰
崔朋志
贺亚飞
王传省
席义苗
杨小彬
刘顺
《工矿自动化》
北大核心
2025
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职称材料
2
基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价研究
谭刚
宋国栋
刘宇
张古强
赵凯旋
《工矿自动化》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
矿井环境下视觉特征点算法的适用性研究
汪嘉文
廖晨非
赵忠琦
黄誌鹏
谢沛龙
刘心怡
侯彦虎
杨克虎
《矿业科学学报》
北大核心
2025
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