基于层次分析法的煤矿安全生产智能预警系统

论文摘要

随着经济的迅猛发展,我国对能源的需求不断增长。然而,我国大多数煤矿地质条件复杂,导致自然灾害多,容易引发重大事故,给安全生产造成了极大的困难。针对煤炭企业事故频发的现象,本文在深入研究了层次分析法的基础上,采用J2EE体系构架Jsp+Javabean,综合考虑影响煤矿安全生产的各种危险源,利用模糊综合评价理论,开发了一套煤矿安全生产智能预警系统。其主要内容包括：1将安全评价作为煤矿企业安全预警系统的基础,确立了煤矿企业安全预警系统的总体设计思路为定期（半年或一年）采集物的（含设备、设施、工艺、环境的）危险状况和危险控制状况的原始数据,输入计算机,按照既定的数学模型进行综合处理,结合综合安全评价的结果进行预警。2在遵循科学性、全面性、系统性、适用性以及指标定量化处理等原则基础上,系统全面地考虑了影响煤矿安全生产的危险源,运用危险源辨识理论与方法辨识煤矿企业存在的各种潜在危险,构建全面的预警指标体系。3深入研究了层次分析法,并以此为理论基础建立了模糊综合评价模型。在系统开发中,采用专家与检查人员综合打分方式,然后用多目标决策中的层次分析法确定各评价指标的权重,力求使权重的赋值科学、合理、能够客观反应各因素的安全重要性,实现将定性分析定量化,最终,利用模糊综合评价理论得出评价结论。4采用J2EE体系构架JSP+Javabean,完成了煤矿安全预警软件系统的开发。实验证明,应用本系统可以对煤矿进行分析、预测、评价等工作,即对系统的安全性做出评价和预测,从而实现对煤矿安全管理起到辅助决策的作用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 煤炭企业安全现状
• 1.2 课题研究的目的和意义
• 1.2.1 课题的提出
• 1.2.2 课题研究的目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国内研究现状
• 1.3.2 国外研究现状
• 1.4 论文研究的内容及方法
• 1.4.1 论文研究的内容
• 1.4.2 本课题的研究路线
• 第二章 安全评价理论和煤矿安全信息预测模型
• 2.1 系统科学的基本思想
• 2.2 智能预警系统的安全评价原则
• 2.2.1 科学性原则
• 2.2.2 系统性与全面性原则
• 2.2.3 系统划分与合成原则
• 2.2.4 可量化原则
• 2.2.5 稳定性原则
• 2.2.6 可考核性原则
• 2.2.7 可行性原则
• 2.3 安全评价系统的方法
• 2.3.1 根据评价对象的不同阶段分类
• 2.3.2 按评价方法的特征分类
• 2.3.3 指数评价法
• 2.3.4 安全检查表法
• 2.3.5 概率风险评价方法
• 2.3.6 常规统计法
• 2.3.7 综合评价法
• 2.3.8 数值模拟、人工智能和神经网络方法
• 2.4 煤矿安全预测信息模型
• 2.4.1 层次分析法
• 2.4.2 安全预警内容及有关数学模型
• 2.4.3 事故发生趋势预警
• 2.4.4 危险控制因素考评（安全考评）
• 第三章 煤矿安全生产智能预警系统的总体设计
• 3.1 安全评价系统预警设计
• 3.2 安全评价系统功能模块分析
• 3.2.1 基本信息
• 3.2.2 设备设施
• 3.2.3 作业场所
• 3.2.4 安全事故
• 3.2.5 事故统计
• 3.2.6 教育培训
• 3.2.7 应急预案
• 3.2.8 安全法规
• 3.2.9 系统管理
• 第四章 煤矿安全预警系统的实现和安全评价实施
• 4.1 基本信息
• 4.1.1 员工信息模块
• 4.1.2 安全管理机构与人员模块
• 4.2 设备设施
• 4.2.1 设备静态管理
• 4.2.2 设备动态管理
• 4.2.3 设备浏览和查询的数据流图和程序流程图
• 4.3 作业场所
• 4.4 安全事故
• 4.5 事故统计
• 4.6 教育培训
• 4.6.1 教育培训信息模块
• 4.6.2 安全宣传与交流模块
• 4.6.3 安全典型事故案例模块
• 4.7 应急预案
• 4.8 安全法规
• 4.9 系统管理
• 4.9.1 角色管理
• 4.9.2 用户管理
• 4.10 辅助功能
• 4.11 系统实现中的主要的Java类的设计
• 4.12. 危险控制因素考评
• 4.12.1 考评表的制定
• 4.12.2 考评实施
• 4.12.3 考评结果及分析
• 4.13 安全评价实施
• 4.13.1 用于安全评价原始数据的来源
• 4.13.2 柏方煤矿安全度评定
• 4.13.3 事故发生趋势预警
• 4.13.4 评价结论及安全管理工作建议
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献