基于数据挖掘的井下作业人员监测信息的应用研究的中期报告

基于数据挖掘的井下作业人员监测信息的应用研究的中期报告【摘要】在煤矿井下作业环境中，作业人员的健康和安全问题一直备受关注。本文基于数据挖掘技术，采用传感器获取井下作业人员身体状态、运动轨迹等信息，分析井下作业人员的作业情况和健康状况，为井下作业人员监测提供数据支持。本文介绍了数据采集和处理过程，并对数据进行了初步分析。初步结果表明，作业人员的心率变异性与工作强度存在相关性，能够反映出井下作业人员的疲劳程度，为监测和预防劳动病提供了参考。【关键词】数据挖掘；井下作业；健康监测；心率变异性；疲劳程度1.研究背景煤矿是我国能源的重要来源，但煤矿井下作业环境恶劣、通风条件差，作业人员长时间暴露于高强度、高风险和高压力的工作环境下，其健康和安全问题一直备受关注。因此，如何科学有效地监测井下作业人员的健康状况是煤矿安全管理的重要内容。近年来，随着传感技术和计算机技术的发展，越来越多的研究将传感技术应用于井下作业人员监测中。传感器可以实时采集井下作业人员身体状态、运动轨迹等信息，并且能够解决传统监测方法的局限性，从而为井下作业人员的监测和预警提供了更多的技术手段。数据挖掘作为一种从数据中挖掘出有用的信息和知识的方法，可以对井下作业人员监测数据进行分析和挖掘，帮助管理者了解井下作业人员的作业情况和健康状况，为制定科学合理的安全管理措施提供信息支持。因此，本研究旨在基于数据挖掘技术，对井下作业人员监测信息进行分析和挖掘，为井下作业人员健康和安全提供科学精准的监测和预警服务。2.数据采集和处理为了获取和记录井下作业人员的身体状态、运动轨迹等信息，本研究在井下采集了一批监测数据，主要包括心率、体温、氧气含量、步数、累计距离和运动轨迹等。采集的设备主要包括心率计、温度计、氧气传感器、加速计和GPS定位器，数据以每分钟为单位进行采集和记录。采集的数据通过数据处理和归一化处理后，存储于数据库中。本研究采用MATLAB对采集的数据进行初步分析，包括数据预处理、数据清洗、数据探索和数据可视化等步骤。3.数据分析本研究通过对采集的数据进行分析，得到了以下初步结果：（1）心率变异性与工作强度存在相关性采集的心率变异性数据表明，在井下作业过程中，作业人员的心率变异性水平受到工作强度的影响。当工作强度较低时，心率变异性较高，而当工作强度较高时，心率变异性降低。这表明，心率变异性可以作为反映井下作业人员疲劳程度的指标之一，为监测和预防劳动病提供了参考。（2）步数与累计距离与井下工作时间呈正相关采集的步数和累计距离数据表明，在井下作业过程中，作业人员的步数和累计距离随着工作时间的增加而增加。这表明，步数和累计距离可以作为反映井下作业人员运动量的指标之一，为井下作业人员的健康监测提供了参考。（3）温度和氧气含量与井下工作环境有关采集的温度和氧气含量数据表明，在井下作业过程中，温度和氧气含量受到井下环境的影响。当井下环境温度较高时，温度值较高，而当氧气含量较低时，氧气含量值也较低。这表明，温度和氧气含量可以作为反映井下环境的指标之一，为井下作业人员的健康监测提供了参考。4.结论和展望本研究基于数据挖掘技术，采集了井下作业人员的监测数据，并对数据进行了初步分析。初步结果表明，作业人员的心率变异性与工作强度存在相关性，步数和累计距离与井下工作时间呈正相关，温度和氧气含量与井下工作环境有关。这为井下作业人员的健康和安全提供了科学精准的监测和预警服务。未来，本研