煤矿事故因素的自组织映射分布研究

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中文摘要：为进一步明确煤矿事故致因因素间的复杂耦合机制,引入自组织映射(SOM)神经网络.首先利用24Model分析煤矿事故因素,构建事故属性数据集;其次通过SOM算法,可视化分析因素与事故间的耦合关系,最后结合K-means聚类算法,研究煤矿事故致因中单因素及多因素耦合对事故的映射特征,并计算因素间的耦合程度.结果表明:"事故—单因素"映射分布可反映出单因素对事故影响程度的差异性,其中管理落实不到位、安全培训不到位以及制度文件不健全等因素对煤矿事故的影响较大;"事故—多因素耦合"映射分布得到直接因素类别中违章指挥、违规作业、操作失误和不安全物态4种因素的耦合作用较强;因素耦合度分析中"体系文件不健全、安全文化欠缺—人员组织不合理"、"配套设施不齐全—安全习惯不佳"等多对因素的耦合度大于0.8,存在较强的耦合关系和因果性.

外文标题：Study on self-organizing mapping distribution of coal mine accident factors

作者：

张江石、李泳暾、秦芳、王慧超、潘雨、王梓伊

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作者单位：

中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院,北京100083

关键词：

煤矿事故自组织映射(SOM) 事故致因因素耦合关系可视化

出版年：

2023

DOI：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.02.0949

中国安全科学学报

中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：1.548

ISSN：1003-3033

年,卷(期)：2023.33(2)

被引量2
参考文献量8