吊塔大数据分析与应用平台开发

22/24吊塔大数据分析与应用平台开发第一部分吊塔大数据价值评估 2第二部分吊塔数据采集与预处理 4第三部分吊塔数据存储与管理 6第四部分吊塔数据挖掘与分析 8第五部分吊塔数据安全与保障 10第六部分吊塔故障预测与预警 13第七部分吊塔健康状态评估 15第八部分吊塔事故原因分析 17第九部分吊塔安全管理优化 21第十部分吊塔大数据应用开发 22

第一部分吊塔大数据价值评估#吊塔大数据价值评估

1.吊塔大数据概述

吊塔大数据是指与吊塔相关的各种数据，包括吊塔运行数据、吊塔状态数据、吊塔环境数据等。吊塔大数据具有量大、实时性强、价值密度高、时空分布广等特点。

2.吊塔大数据价值分析

吊塔大数据具有巨大的价值，主要体现在以下几个方面：

（1）安全管理：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的安全管理水平。通过对吊塔运行数据、吊塔状态数据和吊塔环境数据的分析，可以及时发现吊塔存在的安全隐患，并采取相应的措施进行消除，从而降低吊塔事故的发生概率。

（2）生产管理：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的生产管理水平。通过对吊塔运行数据和吊塔状态数据的分析，可以优化吊塔的作业流程，提高吊塔的作业效率，降低吊塔的能耗。

（3）资产管理：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的资产管理水平。通过对吊塔运行数据和吊塔状态数据的分析，可以及时发现吊塔的故障，并采取相应的措施进行维修，从而延长吊塔的使用寿命，降低吊塔的维护成本。

（4）市场分析：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的市场分析水平。通过对吊塔运行数据和吊塔状态数据的分析，可以了解吊塔的市场需求，并根据市场需求调整吊塔的生产计划，从而提高吊塔的市场竞争力。

3.吊塔大数据价值评估方法

吊塔大数据的价值评估方法有多种，包括定性评估法、定量评估法和综合评估法等。

（1）定性评估法：定性评估法是一种通过专家意见或经验判断对吊塔大数据的价值进行评估的方法。这种方法简单易行，但评估结果具有主观性。

（2）定量评估法：定量评估法是一种通过量化指标对吊塔大数据的价值进行评估的方法。这种方法客观准确，但评估过程复杂，需要大量的历史数据和专家知识。

（3）综合评估法：综合评估法是一种结合定性评估法和定量评估法对吊塔大数据的价值进行评估的方法。这种方法既能兼顾主观因素，又能兼顾客观因素，评估结果更加准确可靠。

4.吊塔大数据价值应用

吊塔大数据的价值应用前景广阔，主要体现在以下几个方面：

（1）安全管理：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的安全管理水平。通过对吊塔运行数据、吊塔状态数据和吊塔环境数据的分析，可以及时发现吊塔存在的安全隐患，并采取相应的措施进行消除，从而降低吊塔事故的发生概率。

（2）生产管理：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的生产管理水平。通过对吊塔运行数据和吊塔状态数据的分析，可以优化吊塔的作业流程，提高吊塔的作业效率，降低吊塔的能耗。

（3）资产管理：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的资产管理水平。通过对吊塔运行数据和吊塔状态数据的分析，可以及时发现吊塔的故障，并采取相应的措施进行维修，从而延长吊塔的使用寿命，降低吊塔的维护成本。

（4）市场分析：吊塔大数据可以帮助提高吊塔的市场分析水平。通过对吊塔运行数据和吊塔状态数据的分析，可以了解吊塔的市场需求，并根据市场需求调整吊塔的生产计划，从而提高吊塔的市场竞争力。第二部分吊塔数据采集与预处理#吊塔数据采集与预处理

吊塔数据采集与预处理是吊塔大数据分析与应用平台开发的基础。吊塔数据采集是指从吊塔上获取相关数据，并将这些数据存储到数据库中。吊塔数据预处理是指对采集到的数据进行清洗、转换和提取，以提高数据的质量和可用性。

吊塔数据采集

吊塔数据采集可以通过多种方式实现，常见的方法包括：

*传感器采集：在吊塔上安装各种传感器，如倾角传感器、速度传感器、位置传感器等，通过传感器采集吊塔的各种运行参数。

*视觉采集：在吊塔上安装摄像头，通过摄像头拍摄吊塔的运行画面，并对画面进行分析，提取吊塔的运行参数。

*无线通信采集：在吊塔上安装无线通信设备，通过无线通信设备将吊塔的运行参数传输到地面上的数据采集中心。

吊塔数据预处理

吊塔数据预处理是一个复杂的过程，一般包括以下几个步骤：

*数据清洗：数据清洗是指删除数据中的错误、缺失和噪声。数据错误是指数据记录不正确，如某个传感器记录的倾角值明显超出正常范围。数据缺失是指数据记录不完整，如某个传感器在一段时间内没有记录数据。数据噪声是指数据中包含随机波动或干扰，如某个传感器记录的倾角值随时间发生随机波动。

*数据转换：数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式。例如，将传感器记录的模拟信号转换为数字信号，将摄像头拍摄的视频流转换为图像序列。

*数据提取：数据提取是指从数据中提取出有价值的信息。例如，从传感器记录的倾角值中提取出吊塔的倾角变化趋势，从摄像头拍摄的视频流中提取出吊塔的运动轨迹。

吊塔数据预处理是一个至关重要的步骤，它可以提高数据的质量和可用性，为吊塔大数据分析与应用平台开发奠定坚实的基础。

除了以上介绍的内容之外，吊塔数据采集与预处理还包括以下几个方面：

*数据标准化：对不同来源、不同格式的数据进行标准化处理，使数据具有统一的格式和结构，便于后续处理和分析。

*数据集成：将来自不同来源、不同格式的数据进行集成，形成统一的数据集，便于后续分析和挖掘。

*数据降维：对数据进行降维处理，减少数据的维度，提高数据的可解释性和分析效率。

*数据聚类：对数据进行聚类分析，将数据分为不同的簇，便于后续分析和挖掘。

*数据可视化：将数据进行可视化处理，生成各种图表和图形，便于对数据进行直观分析和理解。

总之，吊塔数据采集与预处理是一个复杂且重要的过程，它可以为吊塔大数据分析与应用平台开发提供高质量和可用的数据，为后续的分析和挖掘奠定坚实的基础。第三部分吊塔数据存储与管理吊塔数据存储与管理

吊塔大数据分析与应用平台的数据存储与管理是平台建设的关键环节，也是保障平台数据安全和可靠的基础。平台的数据存储与管理主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据备份和数据安全等方面。

1.数据采集

吊塔大数据分析与应用平台的数据采集主要通过各种传感器、控制器、智能设备等设备采集吊塔运行状态、环境参数、作业人员信息等数据。数据采集方式主要包括有线采集和无线采集两种。有线采集方式通过电缆将传感器、控制器等设备连接到数据采集系统，实现数据的传输和存储。无线采集方式通过无线电波将传感器、控制器等设备采集的数据传输到数据采集系统，实现数据的传输和存储。

2.数据清洗

吊塔大数据分析与应用平台的数据清洗是指将采集到的原始数据进行清洗和处理，以去除数据中的噪声、错误和不一致性，确保数据的准确性和完整性。数据清洗主要包括以下几个步骤：

（1）数据格式转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，以便于后续的处理和分析。

（2）数据去噪：去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量。

（3）数据补全：对缺失或不完整的数据进行补全，确保数据的完整性。

（4）数据标准化：将数据中的不同单位和不同的数据类型标准化，以便于后续的统计分析和机器学习。

3.数据存储

吊塔大数据分析与应用平台的数据存储主要包括在线存储和离线存储两种形式。在线存储是指将数据存储在内存或高速存储设备中，以便于快速访问和处理。离线存储是指将数据存储在磁盘、磁带或其他介质中，以便于长期保存和备份。

4.数据备份

吊塔大数据分析与应用平台的数据备份是指将数据复制到其他存储介质中，以便在数据丢失或损坏时能够恢复数据。数据备份主要包括以下几种类型：

（1）完全备份：将所有数据复制到另一个存储介质中。

（2）增量备份：只将上次备份后发生变化的数据复制到另一个存储介质中。

（3）差异备份：只将上次完全备份后发生变化的数据复制到另一个存储介质中。

5.数据安全

吊塔大数据分析与应用平台的数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、修改或破坏。数据安全主要包括以下几个方面：

（1）数据加密：对数据进行加密，使其无法被未经授权的人员访问。

（2）数据访问控制：对数据访问进行控制，只允许授权人员访问数据。

（3）数据审计：对数据访问和使用情况进行审计，以便发现异常行为和安全漏洞。

（4）数据恢复：在数据丢失或损坏时，能够快速恢复数据。第四部分吊塔数据挖掘与分析#吊塔数据挖掘与分析

一、数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中自动提取知识的过程，是从数据中提取有用、可操作和先前未知的信息。吊塔数据挖掘技术可以应用于吊塔运行数据的分析，包括：

*数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和规范化，以提高数据的质量和一致性。

*特征提取：从数据中提取与吊塔运行状态相关的特征，以减少数据量并提高分析效率。

*数据分类：将吊塔运行数据分为不同类别，以识别不同类型的吊塔运行状态。

*数据聚类：将相似的吊塔运行数据分组到一起，以发现吊塔运行的规律。

*关联分析：发现吊塔运行数据之间的相关关系，以揭示吊塔运行的影响因素。

二、数据分析

数据分析是对数据进行分析和解释的过程，以从中提取有价值的见解。吊塔数据分析技术可以应用于吊塔运行数据的分析，包括：

*描述性分析：对吊塔运行数据进行统计和可视化，以了解吊塔运行的整体情况。

*诊断性分析：分析吊塔运行数据，以发现吊塔运行中的问题和故障。

*预测性分析：分析吊塔运行数据，以预测吊塔运行的未来趋势和风险。

*规范性分析：分析吊塔运行数据，以制定吊塔运行的优化策略和措施。

三、应用平台开发

吊塔数据挖掘与分析平台是一个基于云计算和大数据技术的平台，用于收集、存储、处理和分析吊塔运行数据。平台可以提供以下功能：

*数据采集：从吊塔上安装的传感器和其他数据源收集数据。

*数据存储：将采集的数据存储在云端的数据仓库中。

*数据处理：对存储的数据进行清洗、转换和规范化。

*数据挖掘：对处理后的数据进行挖掘，以提取有价值的知识。

*数据分析：对挖掘出的知识进行分析，以发现吊塔运行的规律和趋势。

*数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现出来，以方便用户理解和决策。

四、结论

吊塔数据挖掘与分析平台可以帮助企业实现以下目标：

*提高吊塔运行效率：通过分析吊塔运行数据，发现吊塔运行中的问题和故障，并制定优化策略和措施，以提高吊塔运行效率。

*降低吊塔运行成本：通过分析吊塔运行数据，发现吊塔运行中的浪费和不合理之处，并制定节约措施，以降低吊塔运行成本。

*延长吊塔使用寿命：通过分析吊塔运行数据，发现吊塔运行中的潜在故障和风险，并制定预防和维护措施，以延长吊塔使用寿命。

*提高吊塔安全性：通过分析吊塔运行数据，发现吊塔运行中的安全隐患，并制定安全措施，以提高吊塔安全性。第五部分吊塔数据安全与保障一、吊塔数据安全分析

1.数据采集安全

*数据采集安全：确保从吊塔传感器收集的数据在传输过程中不被窃听或篡改。

*数据完整性：确保数据在传输和存储过程中不被篡改或破坏。

*数据可用性：确保数据在需要时可供授权用户使用。

2.数据传输安全

*数据加密：使用加密技术对数据进行加密，以防止未经授权的人员访问数据。

*数据完整性检查：在数据传输过程中进行完整性检查，以确保数据在传输过程中不被篡改。

*数据验证：在数据接收端进行数据验证，以确保接收到的数据是正确和完整的。

3.数据存储安全

*数据加密：将数据存储在加密的数据库或文件系统中。

*访问控制：限制对数据的访问，只允许授权用户访问数据。

*数据备份：定期备份数据，以防止数据丢失或损坏。

4.数据处理安全

*数据脱敏：在数据处理过程中对敏感数据进行脱敏，以保护个人隐私。

*数据审计：记录数据处理操作，以便对数据处理过程进行审计。

*数据安全事件响应：建立数据安全事件响应机制，以便在发生数据安全事件时及时应对。

二、吊塔数据安全保障

1.技术保障

*安全技术：采用先进的安全技术，如加密技术、访问控制技术、数据备份技术等，来保护吊塔数据安全。

*安全设备：部署安全设备，如防火墙、入侵检测系统、病毒防护系统等，来保护吊塔数据安全。

*安全软件：安装安全软件，如防病毒软件、系统补丁等，来保护吊塔数据安全。

2.管理保障

*安全制度：建立健全吊塔数据安全管理制度，明确吊塔数据安全责任，规范吊塔数据处理流程。

*安全培训：对吊塔数据处理人员进行安全培训，提高其安全意识和技能。

*安全检查：定期对吊塔数据安全进行检查，及时发现和纠正安全隐患。

3.物理保障

*安全场地：选择安全可靠的场地建设吊塔数据中心，并对数据中心进行必要的安全防护措施。

*安全设施：配备必要的安全设施，如门禁系统、监控系统、消防系统等，来保护吊塔数据安全。

*安全巡逻：定期对吊塔数据中心进行安全巡逻，及时发现和处理安全隐患。

三、吊塔数据安全与保障的意义

吊塔数据安全与保障对于吊塔的安全运行和管理具有重要意义。通过加强吊塔数据安全与保障，可以有效防止吊塔数据泄露、篡改和破坏，确保吊塔数据的真实性和完整性，为吊塔的安全运行和管理提供可靠的数据支持。第六部分吊塔故障预测与预警#吊塔故障预测与预警技术

1.吊塔故障预测技术简介

吊塔故障预测技术是基于吊塔运行数据，利用数据挖掘、机器学习等技术，对吊塔潜在故障进行预测和预警，以便及时采取措施，防止故障的发生，提高吊塔的安全性、可靠性和可用性。

吊塔故障预测技术主要有以下几个方面：

-数据采集：收集吊塔运行数据，包括吊塔状态、运行参数、环境数据等。

-数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换、归一化等处理，以提高数据的质量和一致性。

-特征提取：从预处理后的数据中提取与故障相关的特征，以减少数据的冗余度和提高分类器的准确性。

-故障预测：利用机器学习算法，对提取到的特征进行分析，预测吊塔潜在故障的发生。

2.吊塔故障预测模型的构建

吊塔故障预测模型的构建主要包括以下几个步骤：

-数据集准备：收集吊塔运行数据，并将其分为训练集和测试集。

-特征选择：从数据集中提取与故障相关的特征，以减少数据的冗余度和提高分类器的准确性。

-模型训练：利用机器学习算法，对训练集数据进行训练，构建故障预测模型。

-模型评估：利用测试集数据对模型进行评估，以检验模型的准确性和鲁棒性。

3.吊塔故障预测模型的应用

吊塔故障预测模型可以应用于以下几个方面：

-实时故障预测：将故障预测模型部署到吊塔控制系统中，对吊塔运行状态进行实时监控，并及时发出故障预警信息。

-预测性维护：根据故障预测模型的结果，制定吊塔维护计划，对吊塔进行有针对性的维护，以防止故障的发生。

-风险评估：利用故障预测模型的结果，评估吊塔的潜在故障风险，为吊塔的安全管理提供依据。

4.吊塔故障预测技术的发展趋势

吊塔故障预测技术正朝着以下几个方向发展：

-模型融合：将不同类型的故障预测模型进行融合，以提高故障预测的准确性和鲁棒性。

-多源数据融合：利用来自不同来源的数据，如吊塔运行数据、环境数据、维护数据等，进行故障预测，以提高预测的准确性。

-深度学习：利用深度学习算法，从吊塔运行数据中自动提取故障相关的特征，并进行故障预测，以提高预测的准确性。

-边缘计算：将故障预测模型部署到吊塔边缘设备上，实现故障预测的本地化和实时化，以提高故障预测的时效性。第七部分吊塔健康状态评估吊塔健康状态评估

#一、吊塔健康状态评估概述

吊塔健康状态评估是指通过对吊塔运行数据、传感器数据、环境数据等信息进行分析，评估吊塔的健康状况，预测其潜在故障，并提出相应的维护建议，以确保吊塔安全可靠运行。

#二、吊塔健康状态评估方法

吊塔健康状态评估方法主要包括以下几种：

1、基于数据驱动的健康状态评估方法

基于数据驱动的健康状态评估方法是指通过对历史数据进行分析，建立吊塔健康状态评估模型，并利用该模型对吊塔的健康状况进行评估。该方法主要包括以下步骤：

（1）数据采集：收集吊塔运行数据、传感器数据、环境数据等信息。

（2）数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。

（3）特征提取：从预处理后的数据中提取故障特征。

（4）故障诊断：利用提取的故障特征对吊塔的健康状况进行诊断。

（5）故障预测：利用故障诊断的结果对吊塔的潜在故障进行预测。

2、基于物理模型的健康状态评估方法

基于物理模型的健康状态评估方法是指根据吊塔的物理模型，建立吊塔健康状态评估模型，并利用该模型对吊塔的健康状况进行评估。该方法主要包括以下步骤：

（1）物理模型构建：建立吊塔的物理模型。

（2）模型求解：求解物理模型，得到吊塔的健康状态。

（3）故障诊断：利用求解得到的吊塔健康状态对吊塔的故障进行诊断。

3、基于专家知识的健康状态评估方法

基于专家知识的健康状态评估方法是指利用专家的知识和经验，对吊塔的健康状况进行评估。该方法主要包括以下步骤：

（1）专家知识获取：获取专家的知识和经验。

（2）知识表示：将专家的知识和经验表示成计算机可理解的形式。

（3）故障诊断：利用专家知识对吊塔的健康状况进行诊断。

#三、吊塔健康状态评估平台开发

吊塔健康状态评估平台是一个集数据采集、数据分析、故障诊断、故障预测等功能为一体的软件平台，可帮助用户实现对吊塔健康状态的全面评估。吊塔健康状态评估平台的开发主要包括以下步骤：

1、需求分析

分析用户对吊塔健康状态评估平台的需求，确定平台的功能和性能要求。

2、系统设计

根据需求分析的结果，设计吊塔健康状态评估平台的系统架构，包括平台的整体结构、功能模块、数据流、通信机制等。

3、软件开发

根据系统设计的结果，开发吊塔健康状态评估平台的软件，包括数据采集模块、数据分析模块、故障诊断模块、故障预测模块等。

4、系统测试

对吊塔健康状态评估平台进行系统测试，验证平台的功能和性能是否满足需求。

5、平台部署

将吊塔健康状态评估平台部署到用户指定的环境中，并对平台进行配置和初始化。

6、用户培训

对用户进行吊塔健康状态评估平台的使用培训，确保用户能够熟练使用平台进行吊塔健康状态评估。第八部分吊塔事故原因分析吊塔事故原因分析

吊塔事故原因分析是吊塔安全管理工作中的重要环节，通过对吊塔事故原因的深入分析，可以总结出事故规律，找出事故的根源，提出有针对性的防范措施，从而有效降低吊塔事故的发生率。

一、吊塔事故的类型与特点

常见的吊塔事故类型有：

1.吊塔倾倒：吊塔倾倒是指吊塔的主体结构失去稳定性，整体倾斜或倒塌。

2.吊塔部件倒塌：吊塔部件倒塌是指吊塔的某个部件（如吊臂、平衡臂、配重等）发生断裂或变形，导致部件脱落或倒塌。

3.吊物坠落：吊物坠落是指吊塔在吊装作业过程中，吊具或吊物发生脱钩或断裂，导致吊物坠落地面。

4.人员坠落：人员坠落是指吊塔上的人员在作业过程中发生坠落事故。

5.机械故障：机械故障是指吊塔的机械设备发生故障，导致吊塔无法正常运行或作业。

吊塔事故的特点主要有：

1.事故后果严重：吊塔事故往往会造成人员伤亡、财产损失，严重影响施工进度和安全生产。

2.事故原因复杂：吊塔事故的原因往往是多方面的，既有设备因素，也有管理因素，还有人为因素。

3.事故预防难度大：吊塔事故的预防难度较大，需要对吊塔设备、吊装作业过程、人员培训等方面进行全方位管理和控制。

二、吊塔事故原因分析

吊塔事故的原因可以从设备因素、管理因素和人为因素三个方面进行分析。

1.设备因素

设备因素是指吊塔本身的机械设备、吊具等存在的安全隐患，包括：

（1）吊塔结构设计不合理：吊塔结构设计不合理会导致吊塔的稳定性差，容易发生倾倒事故。

（2）吊塔设备质量不合格：吊塔设备质量不合格会导致吊塔的安全性降低，容易发生机械故障事故。

（3）吊具质量不合格：吊具质量不合格会导致吊具在吊装作业过程中发生断裂或脱钩，造成吊物坠落事故。

2.管理因素

管理因素是指吊塔施工单位对吊塔安全管理方面的缺陷，包括：

（1）安全管理制度不健全：安全管理制度不健全会导致吊塔施工单位对吊塔安全管理不到位，容易发生事故。

（2）安全检查不严格：安全检查不严格会导致吊塔的安全隐患无法及时发现和消除，容易发生事故。

（3）人员培训不到位：人员培训不到位会导致吊塔作业人员安全意识淡薄，操作技能不熟练，容易发生事故。

3.人为因素

人为因素是指吊塔作业人员在吊装作业过程中违章操作或不当操作，包括：

（1）超载作业：超载作业是指吊塔在吊装作业过程中吊装重量超过额定起重量，容易发生吊塔倾倒或吊物坠落事故。

（2）违规指挥：违规指挥是指吊塔作业人员在吊装作业过程中违反安全操作规程，指挥吊塔作业人员进行不安全操作，容易发生事故。

（3）疲劳作业：疲劳作业是指吊塔作业人员长时间连续作业，导致注意力不集中，反应迟钝，容易发生事故。

三、吊塔事故预防措施

针对吊塔事故的原因，可以采取以下措施进行预防：

1.加强设备管理：

（1）对吊塔进行定期检查和维护，确保吊塔的机械设备和吊具处于良好的状态。

（2）对吊塔的结构进行定期检测，确保吊塔的稳定性。

（3）对吊塔的电气系统进行定期检查和维护，确保电气系统的安全可靠。

2.加强安全管理：

（1）建立健全吊塔安全管理制度，明确吊塔施工单位和作业人员的安全责任。

（2）严格执行安全检查制度，定期对吊塔进行安全检查，发现安全隐患及时整改。

（3）加强对吊塔作业人员的安全培训，提高作业人员的安全意识和操作技能。

3.加强人为因素控制：

（1）严格控制吊塔的超载作业，杜绝违规指挥和疲劳作业。

（2）加强对吊塔作业人员的心理健康教育，帮助作业人员缓解压力，预防疲劳作业。

（3）对吊塔作业人员进行安全行为教育，提高作业人员的安全意识和责任感。第九部分吊塔安全管理优化吊塔安全管理优化

1.风险识别与评估

*基于大数据分析，建立吊塔安全风险识别与评估模型，对吊塔的安全隐患进行全面识别和评估，实现风险的可视化和量化。

*运用数据挖掘技术，从历史事故数据中挖掘隐藏的关联关系和风险模式，为吊塔安全管理提供决策支持。

2.安全培训与教育

*利用大数据技术，构建吊塔安全培训与教育平台，为吊塔操作人员提供在线学习和培训资源，提升其安全意识和操作技能。

*基于大数据分析，对吊塔操作人员的安全培训效果进行评估，发现培训中的薄弱环节，并针对性地改进培训内容和方法。

3.安全监管与执法

*利用大数据技术，建立吊塔安全监管与执法平台，实现对吊塔安全状况的实时监测和监管，及时发现和处理安全隐患。

*基于大数据分析，对吊塔安全监管与执法工作进行评估，发现监管中的薄弱环节，并针对性地改进监管策略和执法手段。

4.应急预案与处置

*基于大数据分析，建立吊塔安全应急预案与处置平台，为吊塔安全事故的应急处置提供决策支持。

*利用数据挖掘技术，从历史事故数据中挖掘事故的发生规律和处置经验，为吊塔安全事故的应急处置提供借鉴