| 煤矿事故分析与煤矿大数据和物联网 |
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| 引用本文： | 孙继平.煤矿事故分析与煤矿大数据和物联网[J].工矿自动化,2015,41(3):1-5. |
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| 作者姓名： | 孙继平 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学(北京),北京,100083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(51134024) |
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| 摘 要： | 按事故类别分析了2004—2013年全国煤矿事故:顶板、瓦斯、运输、水害、机电、爆破、火灾等事故起数和死亡人数占比分别为52.7%和36.8%,11.3%和29.7%,16.9%和11.3%,3.1%和8.1%,4.1%和2.5%,2.7%和1.9%,0.4%和1.9%;顶板事故起数和死亡人数最多;瓦斯事故起数居第3位,死亡人数居第2位,但2005年和2013年死亡人数最多;运输事故起数居第2位,死亡人数居第3位;煤矿各类事故起数和死亡人数均大幅下降;瓦斯和顶板事故起数占比明显下降,但运输和机电事故起数占比有所上升,需进一步加强运输和机电事故防治。探讨了大数据在煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警,煤矿重大关键设备故障诊断,煤炭需求和价格预测等方面的应用。探讨了物联网在矿用安全标志准用产品管控、煤矿重大关键设备管控与远程维护、煤矿设备材料管控、防碰撞、持证上岗与专人操作管控等方面的应用。
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| 关 键 词： | 煤矿 事故分析 大数据 物联网 煤与瓦斯突出预警 冲击地压预警 水害预警 火灾预警 |
Accident analysis and big data and Internet of Things in coal mine |
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| SUN Jiping.Accident analysis and big data and Internet of Things in coal mine[J].Industry and Automation,2015,41(3):1-5. |
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| Authors: | SUN Jiping |
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| Affiliation: | SUN Jiping;China University of Mining and Technology(Beijing); |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | coal mine accident analysis big data Internet of Things early warning of coal and gas outburst early warning of coal bumps early warning of damage by water early warning of fire hazard |
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