煤矿安全知识问答系统的答案生成模型研究

随着国家和煤矿行业对煤矿应急管理要求的逐步提高,对煤矿安全知识的学习也提出了更高的要求,因此建立一种煤矿安全知识智能问答模型。有效学习煤矿安全知识,对于确保煤矿企业工作人员的人身安全和预防煤矿安全事故的发生至关重要。首先,基于RoBERTa-wwm算法自动生成问答对数据,获取并分析煤矿安全知识原始文本数据,定义问题类型并标注问答对;然后,结合RoBERTa-wwm与UniLM,采用点互信息与邻接熵发现新词扩充领域词典,提出问答对自动生成算法,同时构建煤矿安全培训知识问答对数据集,解决煤矿安全知识系统问答对数据集问题;最后,引入问题相似度机制,针对无法回答问题和无关问题提出答案生成策略,构建基于问题相似度机制的答案生成模型,使其只关注可回答问题,从而提升模型的推理能力。实验结果表明,所提出的煤矿安全知识问答系统答案生成模型可有效识别无法回答和无关的问题,能够为煤矿企业工作人员提供知识支持,最大程度地提升煤矿企业工作人员安全培训学习效果。

煤矿安全的多组分气体检测技术

煤矿安全、石油化工、储运、大气与环境监测、燃烧诊断、工业过程监测与控制等行业,都需要高灵敏度的实时在线多组分气体检测解决方案。在光学技术方面,可调谐二极管激光吸收光谱传感器具有灵敏度高、选择性好、响应速度快、抗干扰能力强等特点,已被证明是一种检测多组分气体的先进技术。在多组分气体的检测中,不可忽略的交叉干扰的存在、成本和性能要求成为许多检测方案设计中主要考虑的问题。介绍了单激光器用于检测多组分气体,旨在为各种应用下的多组分检测提供指导。

瓦斯区域防突策略在煤矿安全生产中的应用分析

随着煤炭行业的快速发展,高瓦斯矿井开采深度不断加大,瓦斯灾害防治难度日益增加。煤矿瓦斯突出事故频发,严重威胁矿工生命安全和企业正常生产。针对这一问题,本文以大淑村矿为研究对象,提出了以穿层钻孔与水力冲孔联合预抽、顺层钻孔预抽以及高位瓦斯治理为核心的多维度防突策略。研究表明该策略不仅有效降低了煤层瓦斯含量,提高了采煤工作面安全系数,而且为煤矿安全高效开采提供了可靠的技术支撑,对促进煤矿安全生产具有重要的实践指导意义。

人工智能在煤矿安全监测中的潜在应用:理论框架与展望

对人工智能在煤矿安全监测中的应用及其未来发展趋势进行了研究与探讨。对传统的煤矿安全监测方法及其局限性进行了总结,详细探究了人工智能在煤矿安全监测方面的应用,特别是在井下监测监控、人员定位和通讯等方面;探讨了人工智能技术在提高煤矿安全性方面的重要性和潜在价值。研究结果表明,人工智能能显著提升煤矿安全监测的效率和准确性,且随着技术的进步和数据质量的提高,人工智能将在提高煤矿安全生产水平、减少事故发生率方面发挥重要作用。

一种多元数据融合的煤矿安全态势预测系统

煤矿井下智能化系统由通信、传感、调控等众多大大小小、同时运行的子系统组成。可有效地协同综采自动化系统,实现工作面自动化、智能化开采,尽可能降低安全事故发生的可能性,保障工作面安全高效开采。本研究结合传统采矿工艺,运用大数据、人工智能等先进信息技术,构建多元信息融合系统,对采煤工作面的安全监测监控、设备运行工况、开采过程以及人工测量等的多数据来源、多异构数据进行融合分析,对采煤工作面进行区域定性和定量的分析、评价及预测,反演出区域安全状态,同时将本系统应用于韩家湾煤矿。结果表明,本系统的应用改变了传统的信息融合为计量方式,有效降低了开采过程中因工作面环境恶劣造成设备或人员损伤的风险和停工停产损失,保障矿井安全高效生产。

基于Bow-Tie-LOPA的煤矿安全风险评估方法应用研究

为解决传统安全评估方法的局限性,有效降低煤矿安全事故、提升煤矿安全管理效能,提出基于Bow-Tie模型的LOPA煤矿安全风险评估方法,通过研究两种方法的概念并分析两种方法相结合的应用,综合应用Bow-Tie-LOPA方法进行煤矿安全风险评估,分析验证Bow-Tie-LOPA方法在煤矿安全风险评估中的可行性和有效性;利用Bow-Tie模型绘制煤矿安全风险事件因果链,找出可供LOPA方法分析的事故场景,并基于LOPA分析风险事件发生率和后果,利用风险矩阵和确定风险等级的方法,进一步评估事故场景,以确定煤矿安全风险后果以及安全保护措施。研究结果表明:LOPA方法的引入有利于Bow-Tie模型分析煤矿复杂事故和危机情境,提高煤矿安全风险管理水平。

面向煤矿安全监测边缘计算的YOLOv5s剪枝方法

目前,边缘计算与机器视觉相结合具有较好的煤矿安全监测应用前景,但边缘端存储空间和计算资源有限,高精度的复杂视觉模型难以部署。针对上述问题,提出了一种面向煤矿安全监测边缘端的基于间接和直接重要性评价空间融合(IDESF)的YOLOv5s剪枝方法,实现对YOLOv5s网络的轻量化。首先对YOLOv5s网络中各模块的卷积层进行结构分析,确定自由剪枝层和条件剪枝层,为后续分配剪枝率及计算卷积核剪枝数奠定基础。其次,根据基于卷积核权重幅值和层相对计算复杂度的卷积核权重重要性得分为可剪枝层分配剪枝率,有效降低剪枝后网络的计算复杂度。然后,基于卷积核直接重要性评价准则,将卷积层的间接输出重要性以缩放因子的形式引入直接重要性空间中,更新卷积核位置分布,构建包含卷积核输出信息和幅值信息的融合重要性评价空间,提高卷积核重要性评价的全面性。最后,借鉴topk投票的思想对中值滤波筛选冗余卷积核的流程进行优化,并用有向图的邻接矩阵中节点的入度来量化卷积核的冗余程度,提高了冗余卷积核筛选过程的可解释性和通用性。实验结果表明:①从平衡模型精度和轻量化程度的角度出发,剪枝率为50%的YOLOV5s_IDESF是最优的轻量级YOLOv5s。在VOC数据集上,YOLOv5s_IDESF的mAP@.5和mAP@0.5∶0.95均达到最高,分别为0.72和0.44,参数量降至最低2.65×10^(6),计算量降低至1.16×10^(9),综合复杂度也降至最低,图像处理帧率达到31.15帧/s。②在煤矿数据集上,YOLOv5s_IDESF的mAP@.5和mAP@0.5∶0.95均达到最高,分别为0.94和0.52,参数量降至最低3.12×10^(6),计算量降低至1.24×10^(9),综合复杂度也降至最低,图像处理帧率达到31.55帧/s。

一种基于LLM的煤矿安全助手的设计与应用

近年来,我国煤矿信息化建设取得了显著成果,煤矿安全生产均得到改善。但随着矿山感知能力增强,生产速度加快,流程变得复杂,煤炭安全生产面临更为复杂的信息环境。为解决安全生产业务人员及管理人员口语化高效精准获取知识的问题,本文提出一种基于LLM(AI大模型)的煤矿安全助手设计方法,包含煤矿安全生产知识库体系设计、行业LLM集群训练以及召回排序推荐。

煤矿安全事故信息管理系统的设计

目前,我国煤矿安全事故频繁发生,这些事故信息是一种宝贵的资源,而煤矿安全事故案例往往以文本的形式存储,存在检索不便、利用效率低、更新维护困难等诸多问题,从而严重影响煤矿安全事故信息资源的高效利用。通过对煤矿安全事故调查报告进行收集,在事故致因“2-4”模型基础上,构建煤矿事故致因模型,设计出合理的数据结构,并将其储存在MySQL数据库中。基于B/S模式,采用Flask框架,使用Python、HTML等语言技术,提出了煤矿安全事故信息管理系统的设计,实现对煤矿事故调查报告中事故信息的查询、统计、打印等功能,为煤矿相关人士提供全面、规范、精准的煤矿事故信息,为煤矿安全事故的预防和救援提供决策依据。

煤矿安全教育和培训措施的效果评估

煤矿安全教育和培训的效果评估对确保煤矿安全生产至关重要。本文旨在深入探讨煤矿安全教育和培训措施的效果评估方法。研究背景和目的阐述了煤矿安全教育和培训的重要性。接着,概述了煤矿安全教育和培训的内容和方法,并对其实施现状进行了描述。然后,详细探讨了评估指标的选择和构建、数据收集和样本选择,以及评估方法和统计分析。在煤矿安全教育和培训措施的效果评估结果与讨论部分,呈现了评估结果,并进行了分析和解释。最后,提出了改进建议,包括个性化培训计划、实操训练强化、定期复训和知识更新等。

基于深度学习模型的煤矿安全隐患数据主题挖掘

为了提高煤矿安全风险排查能力和监督能力,提出1种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)、条件随机场(CRF)和隐含狄利克雷分布(LDA)的模型。训练BiLSTM-CRF模型分词,采用困惑度-主题方差(perplexity-var)计算LDA模型最优主题数,构建BiLSTM-CRF-LDA模型挖掘内蒙古某煤矿安全隐患数据。研究结果表明:困惑度-主题方差指标能更准确地确定主题数;BiLSTM-CRF模型分词结果比jieba库更准确;BiLSTM-CRF-LDA模型能准确地挖掘出煤矿安全隐患类型、安全隐患空间分布和安全责任划分。研究结果可为煤矿安全风险排查与监督提供参考。

基于云模型的煤矿安全风险四色图动态管控系统研究

四色图是一种规范的、新型的安全可视化管理方法。针对井下工作环境复杂多变、隐患排查不到位、煤矿安全风险防范四色图科学性与指导性不强等问题,为提高风险辨识评估的准确性及煤矿安全管理水平,紧跟煤矿安全管理信息化、智能化的发展趋势,建立了基于云模型的煤矿安全风险四色图动态管控系统。该系统主要由硬件和软件构成,利用内嵌于系统的云模型对煤矿各风险点进行风险等级评估,并根据结果展现对应的风险等级颜色,克服了传统煤矿安全风险调控效率较低的弊端,将风险评价等级和防控措施相结合,实现了煤矿安全风险的实时评估和动态管理。云模型-四色图的组合通过云模型解决分级过程中系统的模糊性和不确定性,并利用四色图对风险分级进行直观展示,为科学的煤矿风险管理提供理论支撑。该系统在山西潞安五阳矿井成功应用,为更多煤矿安全管理信息化、智能化发展提供支持。

基于RAG的煤矿安全智能问答模型

面向煤矿安全智能辅助预警决策需求,以瓦斯超限煤矿安全隐患知识为数据源,基于RAG检索增强生成,建立了一种煤矿安全智能问答模型。应用BGE-M3-Embedding、FAISS开源库等方法,构建瓦斯超限煤矿安全文本块的向量数据库,以及检索和生成模块,采用BGE-M3-Embedding模型完成Query文本块向量的检索,召回top-k向量检索的上下文,实现煤矿安全瓦斯超限的相关提问,构建Prompt微调提示词,增强大语言模型生成答案。结果表明,Ragas自动评测Rag检索增强三种大语言模型效果,Baichuan2-13BAR、F忠实度及上下文相关指标最优,分别为0.91、0.83和0.87。搭建煤矿安全辅助决策的智能问答原型,验证了触发瓦斯超限煤矿安全隐患智能辅助决策的实效性、可靠性及迁移性。

基于24Model与csQCA的煤矿安全事故组态构型

煤矿安全事故对人身安全和周围环境构成严重威胁。为研究煤矿安全事故的致因因素构型,通过搜集、筛选出数据真实且事故原因明确的26起典型煤矿安全事故案例,利用24Model事故致因模型,从不安全行为、不安全物态、习惯性行为、安全管理体系以及安全文化5个维度提取煤矿安全事故致因因素,并通过清晰集定性比较分析(csQCA)方法对煤矿安全事故致因因素的组态构型进行了分析。结果表明:采用24Model与csQCA相结合的方法分析煤矿安全事故的组态构型,能够说明煤矿安全事故致因因素与事故之间存在多重并发因果关系,并存在6种典型的组态构型,可归纳为煤矿单位管理不严型、企业安全文化建设缺失型、工作人员安全意识淡薄型、组织安全行为异化型。根据各种组态构型的特点剖析煤矿安全事故的发生机制,可为煤矿安全生产和管理工作提供对策和建议,以保障煤矿行业安全和推动经济发展。

略论案例教学技术在煤矿安全技术培训中的应用

自煤矿安全教育培训被列为国家煤矿安全生产“十一五”规划中七项主要任务之一后，煤矿安全培训教师掀起了新一轮探索教学方法和技术的热潮，借鉴国内外经验，把案例教学技术引入煤矿安全技能培训也应运而生，那么，什么是案例教学技术？在煤矿安全技术培训中，教师怎样才能科学地运用这一教学技术呢？

基于ERNIE-BiGRU-CRF模型的煤矿安全隐患命名实体智能识别研究

为充分挖掘煤矿安全隐患文本关键知识,帮助煤矿企业安全管理人员更好的开展隐患排查治理工作,提出一种基于预训练语言模型的命名实体识别方法。首先定义煤矿安全隐患实体类别,并采用BIO标注策略构建了7个实体类别和15个实体标签;然后将收集到的煤矿隐患排查数据进行预处理,由煤矿安全领域专家人工标注相关实体,得到1500条煤矿安全隐患命名实体标准数据集;最后采用ERNIE预训练模型对煤矿安全隐患文本词向量进行表征、同时利用BiGRU结构进行上下文语义特征提取以及CRF模型进行实体标签解码,完成煤矿安全隐患命名实体识别研究。实验结果表明:ERNIE-BiGRU-CRF模型在序列标注任务上的精确率、召回率和F1值分别为56.69%、69.23%和62.34%,较于BiLSTM-CRF基线模型分别提高了6.85%、13.74%和9.83%,并且实体抽取结果与实际标注结果相差不大。另外,消融实验也验证了BiGRU层能够更好的捕捉煤矿安全隐患文本上下文语义依赖关系以及CRF层能够进一步优化标签序列的有效性。

基于安全目标管理的煤矿安全管理研究

为做好煤矿安全管理工作,基于当前国内煤矿企业的安全形势,结合煤矿安全目标管理的重要作用,探讨了基于安全目标管理的煤矿安全管理的意义,分析了安全目标管理在煤矿安全管理应用中存在的问题,并提出了一些基于安全目标管理的煤矿安全管理措施,以期通过综合应用这些措施,能进一步做好煤矿安全管理工作,更好地保障煤矿企业实现长期健康稳定发展。

煤矿安全管理中的风险辨识与应急响应研究

煤矿安全生产事关国计民生,做好风险辨识与应急响应工作至关重要。基于对煤矿生产中各类主要风险的分析,从加强风险辨识与评估、提升应急响应能力等方面入手,结合典型事故案例和相关数据,系统探讨了煤矿安全管理的现状、问题与对策。研究表明,建立健全风险辨识评估机制、优化应急管理体系、强化安全教育培训、加大安全投入等,是提升煤矿安全管理水平的关键举措。研究成果可为煤矿企业加强安全管理提供理论指导和实践参考,对于推动煤炭行业安全发展具有重要意义。

新形势下煤矿安全常态化管理的思考

随着《安全生产法》《煤矿安全规程》《煤矿重大事故隐患判定标准》《中华人民共和国刑法修正案(十一)》等法律法规标准的修订颁布与施行,煤矿安全管理进入新常态,各级监管部门对煤矿安全工作要求越来越严,社会各方面对煤矿安全工作的期望越来越高,政府新闻媒体对煤矿安全事故的包容度越来越低,煤矿安全工作难度趋于增大,新形势下煤矿安全工作如何适应新常态、满足新要求、实现新发展。本文通过梳理总结新常态下煤矿安全管理面临的新要求,分析研判煤矿安全管理的现状,结合企业实际探讨新常态、新形势、新任务、新要求下做好煤矿安全管理工作的路径和方法,提出新常态下煤矿安全管理的对策与举措,可为优化煤矿安全管理提供参考借鉴。

案例教学法在煤矿安全技术培训中的应用分析

近年来,随着生产发展与技术革新,人民的生命财产安全越发受到重视,各企业也逐步进行安全培训教学。煤矿行业安全作为重点问题,直接影响煤矿企业的经济利益和行业发展。为保证人民群众的生命财产安全,大力推进安全技术培训已成为煤矿企业基础工作之一,在实际过程中,应以强化员工安全意识与职业责任感为主要目标,采取案例教学法开展教学,将理论与实践相结合,深入思考并进行细节挖掘,加强学员的危机意识。基于此,首先阐述了案例教学法与煤矿安全技术培训相关理论,然后分析了实际应用中存在的问题,以期完善案例教学法在煤矿安全技术培训中的实施环节和原则,为日后相关培训提供参考。