在现代环境下,利用现代信息技术将各独立子系统中的数据进行采集,挖掘煤矿开采量中隐藏的信息,对提升煤矿生产效果与安全生产管理水平,对煤炭企业的战略预测与决策具有重要的意义。而数据挖掘系统具有独特的时间特性与体系结构、强大的实时数据采集与丰富的应用程序接口和数据管理功能。文章论述了数据挖掘的含义与步骤,探讨了煤炭开采量的信息提取方法,最后探讨了利用数据挖掘技术对煤炭开采量的信息提取方法和取得的效果。

针对煤矿企业未对安全信息进行深入挖掘的问题,设计了煤矿安全信息管理系统,利用数据仓库和数据挖掘技术对井下实时安全信息进行深入分析,以关联规则为例对煤矿监测数据进行挖掘,分析挖掘结果表明安全参数之间存在紧密联系,由此得到对隐患预测起到指导作用的有用信息,提前做好重点防范,为煤矿的生产安全和职工的人身安全提供保障。

当前我国煤矿都安设了安全监控系统,但总体数据质量较差,产生的大量时序数据缺乏深入挖掘,满足不了煤矿安全生产的需要。本文利用数据融合方法,从数据级、特征级和决策级等三个层级对安全监测时序数据进行了分析处理,给出了相应的数据融合模型,提高了数据准确度,得到了更多的有效信息,为煤矿安全生产管理及决策提供了支持。本文给出的各层级数据融合方法也是数字化矿山、智能矿山建设的有益参考。

数据挖掘系统具有独特的时间特性与体系结构、强大的实时数据采集和历史数据保存功能、丰富的应用程序接口和数据管理模块。同时在现代环境下,利用现代信息技术将各独立子系统中的数据进行采集,挖掘煤矿生产中隐藏的信息,对提升煤矿安全生产管理和监测水平,实现煤矿安全生产的实时监控和监测,以及对煤矿安全生产的状态进行预测与决策具有重要的意义。本文结合煤矿生产系统的需要情况,探讨了基于数据挖掘的煤矿计算机安全监测体系建立。