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浅谈煤矿安全管理数据仓库的构建与应用

  
评论: 更新日期:2015年01月06日

        有顶到底和有底到顶是实施数据仓库的两种基本的方法。其中由顶到底的构造方法需要先构造一个包含了企业所有信息数据的完整的企业级的数据仓库,而数据仓库的子集由特定业务应用的数据集合构成。但是采用这种方法构建煤矿企业数据仓库需要实现消耗大量的时间去设计这个系统,因而可能延长设计工期,进而增加企业的费用。对于另一种由底到顶的方法其思路顾名思义和前一种方法的设计思想相反,在这种构造方法中,要求先构建一个个特定的业务应用数据集市,然后再根据具体的需要将这些数据集市包含在一个更大的单元进而形成一个企业级的数据仓库。
        这两种构造方法各有各的优点和缺点,为充分的利用这两种方法的优点,一般在设计构造过程中采用的是两种方法相结合的方式,即其具体的实施原则是在规划和考虑构建数据仓库的时候才用由顶到底的方法,而在具体的实施过程中则根据规划阶段的思考采用有底到顶的方法,先根据用户的特定需求构建一个个特定的业务应用数据集市,然后再将这些数据集市包含在一个更大的单元,形成一个企业级的数据仓库。采用这两种方法相结合的构造方法不仅可以使得单个单元的数据集市更快的实施,而且可以允许数据集市活动与数据仓库活动各自有自身的独立性。除此之外,因为所有的数据集市同时拥有享受商业规划的权利,所以二者结合的方法还有效的解决了传统方法所面临的集成问题。
        三、煤矿企业数据仓库的应用
        数据仓库技术是面向分析主题的,它从最基本的主题开始,根据用户的具体需求,不断发展新的主题、完善一有的主题,最终建立起一个面向主题的分析性数据环境。、数据仓库技术在煤矿安全管理中应用,时期能够对矿井安全信息进行多角度、多方位的分析、归纳以及总结,从技术管理角度确保煤矿生产的安全。
        煤矿数据仓库安全信息管理的具体过程为:安全管理人员依据数据仓库中的数据信息,对煤矿井下瓦斯、通风状况、矿井下压强以及井下工作人员的工作状况等所有与安全有关的信息进行分析。在应用上可以利用数据仓库进行数据分析、产生数据报表,根据数据报表中数据的发展趋势,进而决定最终的管理措施。应用数据仓库有一点值得注意的就是要进行深层次的数据挖掘,在数据仓库中存储着大量的数据信息,这些数据信息中包含着超出表层意义上的内在信息,而很多情况下正是这些隐含的信息对于煤矿的生产以及经营活动具有指导意义。要在海量的数据中挖掘出隐含的数据信息,需要科学的方法。常用的数据挖掘法有很多,人工神经网络法、遗传算法、数据结构中的决策树方法等等都是数据挖掘中有效的方法。数据挖掘简化了源数据的预处理过程,对于数据信息的提取有很大帮助。
        对于煤矿安全管理,不同的学者针对不同的方卖弄进行了不同的研究,例如对于瓦斯突出预测、顶煤冒放性评价等方法进行了研究,这些研究对于数据挖掘技术在煤矿山安全管理中都起到了很大的作用。不仅是数据仓库可以扩展到企业级,数据挖掘技术同样可以在数据仓库构建的基础上应用到企业的安全信息管理中。利用数据仓库和数据挖掘技术可以全面的对企业进行综合性的管理,根据数据信息的发展趋势进而决定出更好的安全管理措施,从而实现煤矿井自然灾害的隐患意识,降低煤矿井下的安全事故。
        结束语
        计算机的快速发展使得大部分的煤矿企业纷纷投入大量的人力、物力和财力,建立起自己的各种管理系统。其中煤矿安全管理的好坏直接关系到煤矿企业的生存和发展。在利用计算机来进行现代化安全管理的各项工作中煤矿安全数据库、煤矿安全评价等应用过程中所产生的丰富的数据就是煤矿安全信息管理的基础。其中数据仓库是一种有效的数据管理技术,数据仓库直接把分布在企业网络中不同站点的数据集成到一起,从而为煤矿安全信息管理员提供各种数据的分析。本文在借鉴其他学者的研究经验的基础上,从我国煤矿信息化建设的现状出发,对我国煤矿安全生产数据进行分析,提出了煤矿安全信息管理的架构,,并在后续的内容中介绍了煤矿企业安全信息数据仓库的构建方法。本文最后还对煤矿企业数据仓库的应用进行了综合性的分析,希望能够对于煤矿企业的信息化建设起到一定的作用。
        参考文献
        [1]W.H.lnmon.数据仓库,王志海等译,北京机械工业出版社,2000
        [2]Jiawei Han,Michelinc Kamber,数据挖掘概念与技术范明,孟小峰等译,北京机械工业出版社,2001
        [3]孙猛,吴宗之,张宏元,煤矿重大危险源辨识评价若干问题的研究与探讨,中国安全科学学报,2003
        [4]李学锋,矿山企业数据仓库的应用研究,昆明理工大学博士学位论文,2005
        [5]石丽,李坚.数据仓库与决策支持,北京国防工业出版社,2003
        [6]南存全,冯夏庭.基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测,东北大学学报,2004
        [7]徐慧,数据挖据技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究,煤矿设计,2000
        
       
       

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