基于约束的粗糙集并行算法在企业安全生产预警中的应用
这是一篇关于企业安全生产,约束,粗糙集,并行规则获取,预警系统的论文, 主要内容为随着我国经济的迅猛发展,企业安全生产事故也频繁发生,给人民群众的生命财产安全造成重大损失,防患于未然是安全生产研究领域亟待解决的课题。海量安全生产数据中必然隐藏着安全生产指标状态与企业安全等级之间的映射关系。粗糙集理论能够从不完备信息中发现潜在知识,因此利用粗糙集方法从企业生产数据中挖掘出可用的安全预警决策规则,将是避免或减少安全生产事故发生的有效途径。针对上述的行业应用,本文提出了基于约束的粗糙集并行算法(Constrained-based Rough Set Parallel Algorithm,以下简称C RSPA算法),并将其应用到企业安全生产预警系统之中。具体的课题研究主要围绕以下两个方面:(1)针对传统粗糙集获取的规则缺乏实效性及其在处理企业生产中不断增长的数据时的不足,提出了CRSPA算法。首先定义了基于约束的粗糙集目标信息系统,在条件属性的优劣比较中引入约束限制,实现对优劣关系的具体量化,增强粗糙集理论在实际应用中的实用性和有效性;其次是利用分解、合并的并行策略分析了CRSPA算法的可行性,并以实例说明了其正确性;最后结合MapReduce模型思想给出CRSPA算法的详细实施步骤并验证了其时效性和可扩展性;(2)应用CRSPA算法设计出企业安全生产预警系统。该系统是一个闭环自适应系统,包括训练、分类和修正三个阶段:在训练阶段,运用CRSPA算法构建粗糙集分类模型,确立安全预警指标体系和安全预警级别,将两者分别作为条件属性和决策属性构建决策信息表,输入到粗糙集模型后得到决策规则库;在分类阶段,对实时生产监测数据应用规则库,匹配出预警类别并输出到系统前端;在修正阶段,评估预警规则库的正确率,当正确率小于阈值时,调整参数对模型进行修正。最后,本文使用JavaWeb技术实现了该企业安全生产预警系统,并在预警系统试运行阶段对应用效果进行了评估,验证出该系统具有较高的有效性和实用性。
基于大数据的企业安全生产预警系统研究
这是一篇关于企业安全生产,大数据,预警系统,javaweb的论文, 主要内容为我国科技与经济技术的迅速发展,带动了我国企业的快速发展,企业生产规模不断扩大,然而,在企业不断加速扩张和发展的情况下,随之而来的就是,企业安全生产过程中产生规模巨大的数据量,企业的安全生产问题也不断升级。随着企业间的不断竞争,安全生产成为企业间的最有利的竞争力。同时,由于安全事故的发生所造成的不可估量损失,使得企业对安全生产的渴望更加剧烈和紧迫。当今大多企业仍然在使用比较传统的企业安全管理方法,这种传统的管理方法存在很多问题:多是以经验和直观检查为主,从而忽视对一些不能直观观测的安全隐患的关注;不能对当前企业安全生产状态进行定量分析和评判,从而无法达到准确预防事故发生的效果;不能有效利用企业安全生产过程中所产生的大规模量数据,从而不能充分发掘大量数据的潜在价值。为了能够有效应对企业安全生产问题和迫切需求,首先需要建立科学规范的安全生产预警指标体系,然后运用当下先进的预测方法并结合大数据技术,建立企业安全生产预警系统。本课题提出了 一种基于大数据的企业安全生产预警系统。首先确立指导思想:采用安全管理PDCA循环作为企业安全生产预警机制设计的指导思想;其次,在经过文献研究和企业走访等方式的基础上对于企业安全生产预警指标体系进行科学规范的建立;然后在预警指标体系的基础上,再结合预警分析和统计学相关理论知识,完成企业安全生产预警模型的建立,包括实时监测预警模型和预测预警模型;同时,对企业安全生产数据实现大数据采集、基于hadoop的分布式存储,数据处理ETL,预测预警分析等功能;最后利用j avaweb技术对企业安全生产预警系统进行实现,并且在matlab环境下实现对实时监测预警功能的验证。
河北省化工行业重大危险源监管系统的设计与实现
这是一篇关于重大危险源监管系统,SSH,企业安全生产的论文, 主要内容为河北省化工行业为了避免员工与有毒物质接触造成事故,企业采取了多种措施,例如企业内部规定员工在进行危险操作的时候,需要穿隔离衣物。虽然此举措给企业生产安全带来了一定成效,降低了事故发生的概率,且泄露事故发生后一定程度保护了员工的人身安全,但是一旦有爆炸事故发生,该方法无法避免爆炸带来的人员伤亡和设备损失。为此,特设计与实现河北省化工行业重大危险源监管系统。系统采用Java语言,开发模式采用MVC模式,开发框架采用SSH,即Struts+Spring+Hibernate。Struts提供ActionForm和JavaBean,负责封装实体和请求。并且提供了丰富的标签库用于界面展现,很好的支持了MVC模式的View部分。除此之外,Struts的核心控制器和业务逻辑控制器负责拦截页面请求并调用逻辑类处理页面请求。Spring提供IOC技术,将对象依赖的其他对象以配置文件的形式载入,减少了模块间的依赖关系。Hibernate提供数据持久化机制,屏蔽了底层数据库查询语言的差异,可以提高平台兼容性。数据库设计采用SQL Server 2014作为数据平台。系统包括六个功能,分为系统管理、综合监管、事故管理、行政执法、应急救援和企业信息维护。系统管理主要包括行业数据维护和地理信息系统介绍。综合监管包括企业安全生产状况监管、企业安全巡检、事故隐患管理、隐患分析及预警、作业安全监管。事故管理包括事故信息管理和事故快报管理。行政执法业务中的主要功能包括现场检查和执法案件管理。应急救援包括应急值守系统管理、事故影响分析、事故应急预警信息发布、应急评估、应急预案管理、应急演练、应急资源调拨、设备维护。企业信息维护包括企业安全生产状况信息维护、企业安全巡检维护、重大危险源管理、隐患管理、应急物资管理。系统投入使用后将会提供对企业生产中产生的危险和有害因素进行监控和处理,保障企业生产安全。对生产过程中的事故隐患和有毒危险品进行监管和预警处理降低风险,应急系统中通过进行应急评估,应急演练,调拨应急资源,并制定一系列应急措施可有效降在事故发生时低事故造成的损失。
基于约束的粗糙集并行算法在企业安全生产预警中的应用
这是一篇关于企业安全生产,约束,粗糙集,并行规则获取,预警系统的论文, 主要内容为随着我国经济的迅猛发展,企业安全生产事故也频繁发生,给人民群众的生命财产安全造成重大损失,防患于未然是安全生产研究领域亟待解决的课题。海量安全生产数据中必然隐藏着安全生产指标状态与企业安全等级之间的映射关系。粗糙集理论能够从不完备信息中发现潜在知识,因此利用粗糙集方法从企业生产数据中挖掘出可用的安全预警决策规则,将是避免或减少安全生产事故发生的有效途径。针对上述的行业应用,本文提出了基于约束的粗糙集并行算法(Constrained-based Rough Set Parallel Algorithm,以下简称C RSPA算法),并将其应用到企业安全生产预警系统之中。具体的课题研究主要围绕以下两个方面:(1)针对传统粗糙集获取的规则缺乏实效性及其在处理企业生产中不断增长的数据时的不足,提出了CRSPA算法。首先定义了基于约束的粗糙集目标信息系统,在条件属性的优劣比较中引入约束限制,实现对优劣关系的具体量化,增强粗糙集理论在实际应用中的实用性和有效性;其次是利用分解、合并的并行策略分析了CRSPA算法的可行性,并以实例说明了其正确性;最后结合MapReduce模型思想给出CRSPA算法的详细实施步骤并验证了其时效性和可扩展性;(2)应用CRSPA算法设计出企业安全生产预警系统。该系统是一个闭环自适应系统,包括训练、分类和修正三个阶段:在训练阶段,运用CRSPA算法构建粗糙集分类模型,确立安全预警指标体系和安全预警级别,将两者分别作为条件属性和决策属性构建决策信息表,输入到粗糙集模型后得到决策规则库;在分类阶段,对实时生产监测数据应用规则库,匹配出预警类别并输出到系统前端;在修正阶段,评估预警规则库的正确率,当正确率小于阈值时,调整参数对模型进行修正。最后,本文使用JavaWeb技术实现了该企业安全生产预警系统,并在预警系统试运行阶段对应用效果进行了评估,验证出该系统具有较高的有效性和实用性。
河北省化工行业重大危险源监管系统的设计与实现
这是一篇关于重大危险源监管系统,SSH,企业安全生产的论文, 主要内容为河北省化工行业为了避免员工与有毒物质接触造成事故,企业采取了多种措施,例如企业内部规定员工在进行危险操作的时候,需要穿隔离衣物。虽然此举措给企业生产安全带来了一定成效,降低了事故发生的概率,且泄露事故发生后一定程度保护了员工的人身安全,但是一旦有爆炸事故发生,该方法无法避免爆炸带来的人员伤亡和设备损失。为此,特设计与实现河北省化工行业重大危险源监管系统。系统采用Java语言,开发模式采用MVC模式,开发框架采用SSH,即Struts+Spring+Hibernate。Struts提供ActionForm和JavaBean,负责封装实体和请求。并且提供了丰富的标签库用于界面展现,很好的支持了MVC模式的View部分。除此之外,Struts的核心控制器和业务逻辑控制器负责拦截页面请求并调用逻辑类处理页面请求。Spring提供IOC技术,将对象依赖的其他对象以配置文件的形式载入,减少了模块间的依赖关系。Hibernate提供数据持久化机制,屏蔽了底层数据库查询语言的差异,可以提高平台兼容性。数据库设计采用SQL Server 2014作为数据平台。系统包括六个功能,分为系统管理、综合监管、事故管理、行政执法、应急救援和企业信息维护。系统管理主要包括行业数据维护和地理信息系统介绍。综合监管包括企业安全生产状况监管、企业安全巡检、事故隐患管理、隐患分析及预警、作业安全监管。事故管理包括事故信息管理和事故快报管理。行政执法业务中的主要功能包括现场检查和执法案件管理。应急救援包括应急值守系统管理、事故影响分析、事故应急预警信息发布、应急评估、应急预案管理、应急演练、应急资源调拨、设备维护。企业信息维护包括企业安全生产状况信息维护、企业安全巡检维护、重大危险源管理、隐患管理、应急物资管理。系统投入使用后将会提供对企业生产中产生的危险和有害因素进行监控和处理,保障企业生产安全。对生产过程中的事故隐患和有毒危险品进行监管和预警处理降低风险,应急系统中通过进行应急评估,应急演练,调拨应急资源,并制定一系列应急措施可有效降在事故发生时低事故造成的损失。
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