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尾礦庫安全與應急管理:致因分析、預測模型與防控對策 版權信息
- ISBN：9787523611326
- 條形碼：9787523611326 ; 978-7-5236-1132-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
尾礦庫安全與應急管理:致因分析、預測模型與防控對策 本書特色
為有效預防尾礦庫事故發生，提升安全管理水平，本書綜合運用文本挖掘、復雜網絡和人工智能等多種研究方法，深入剖析了尾礦庫事故致因因素、關聯關系和演化路徑，構建了考慮多因素耦合作用的尾礦壩變形預測模型，并系統總結了尾礦庫安全風險防控對策和應急處置方法，豐富、完善了尾礦庫安全風險防控與應急管理體系，對全面提升尾礦庫安全水平具有重要的指導價值。
尾礦庫安全與應急管理:致因分析、預測模型與防控對策 內容簡介
尾礦庫是金屬非金屬礦山**的生產設施和環保設施，其復雜的結構特征和服役環境，使其成為具有高勢能的人造泥石流危險源，一旦發生事故將對下游居民的生命財產安全和周圍環境造成嚴重損失。為有效預防尾礦庫事故發生，提升安全管理水平，綜合運用文本挖掘、復雜網絡和人工智能等多種研究方法，深入剖析了尾礦庫事故致因因素、關聯關系和演化路徑，構建了考慮多因素耦合作用的尾礦壩變形預測模型，并系統總結了尾礦庫安全風險防控對策和應急處置方法，豐富完善尾礦庫安全風險防控與應急管理體系，對全面提升尾礦庫安全水平具有重要的指導價值。
尾礦庫安全與應急管理:致因分析、預測模型與防控對策 目錄
第1章 緒論1
1.1 研究背景1
1.2 研究意義 5
1.3 國內外研究現狀6
1.3.1 尾礦庫安全風險研究現狀6
1.3.2 尾礦庫事故致因挖掘與分析研究現狀8
1.3.3 尾礦壩安全監測研究現狀11
1.3.4 尾礦壩變形預測研究現狀13
1.3.5 人工智能在變形預測中的應用15
1.4 主要研究內容與方法18
1.4.1 主要研究內容18
1.4.2 研究方法21
第2章 尾礦庫概述及事故統計分析23
2.1 尾礦庫概述23
2.1.1 尾礦庫分類23
2.1.2 尾礦庫筑壩方法26
2.2 尾礦庫安全事故類型28
2.3 尾礦庫事故統計分析 29
2.3.1 事故發生年份統計分析30
2.3.2 礦石類型分析 31
2.3.3 壩高和筑壩方式分析32
2.4 本章小結33
第3章 基于文本挖掘的尾礦庫事故致因辨識34
3.1 文本挖掘技術及流程34
3.2 數據獲取35
3.3 文本預處理36
3.3.1 文本分詞模式36
3.3.2 專用詞詞典構建37
3.3.3 停用詞詞典構建38
3.3.4 同義詞詞典構建39
3.4 事故致因挖掘及結果可視化41
3.4.1 特征項提取及結果可視化41
3.4.2 尾礦庫事故致因歸納整理43
3.5 本章小結44
第4章 基于關聯規則的尾礦庫事故致因關聯分析46
4.1 關聯規則概述46
4.1.1 關聯規則的相關概念46
4.1.2 關聯規則篩選標準47
4.1.3 關聯規則的分類48
4.1.4 Apriori關聯規則挖掘算法49
4.2 基于 Apriori算法的事故致因關聯分析 52
4.2.1 數據來源 52
4.2.2 尾礦庫事故致因關聯規則挖掘 53
4.2.3 高支持度關聯規則54
4.2.4 高置信度關聯規則56
4.3 關聯規則可視化分析58
4.4 本章小結59
第5章 基于貝葉斯網絡的尾礦庫事故致因演化分析 60
5.1 貝葉斯網絡概論60
5.2 貝葉斯網絡模型構建62
5.3 尾礦庫事故貝葉斯網絡模型構建63
5.3.1 網絡節點的確定63
5.3.2 貝葉斯網絡構建64
5.3.3 貝葉斯網絡參數學習66
5.4 貝葉斯網絡推理分析68
5.4.1 敏感性分析68
5.4.2 致因演化分析70
5.5 案例分析73
5.6 本章小結75
第6章 尾礦壩變形監測數據特征分析 76
6.1 尾礦壩安全監測特征76
6.2 尾礦壩變形影響因素及作用機理78
6.3 尾礦壩變形預測指標體系81
6.4 變形監測數據相關性分析82
6.5 本章小結92
第7章 基于RFSSALSTM的尾礦壩變形預測模型93
7.1 數據處理模型94
7.1.1 數據預處理94
7.1.2 機器學習模型及優化算法95
7.2 基于ISTM模型構建98
7.2.1 基于LSTM模型結構框架99
7.2.2 基于LSTM模型訓練過程 100
7.3 RF特征篩選100
7.3.1 特征選擇 101
7.3.2 基于RFLSTM模型構建102
7.4 SSA參數優化 103
7.5 基于RFSSALSTM模型構建105
7.6 模型性能評估準則107
7.7 本章小結 108
第8章 基于RFSSALSTM預測模型的應用研究109
8.1 數據預處理結果 110
8.2 基于RFSSALSTM特征選擇結果113
8.3 基于RFSSALSTM時間預測模型參數調優114
8.4 實驗結果及分析 116
8.4.1 結果分析 116
8.4.2 模型對比實驗117
8.5 模型效果對比122
8.6 本章小結 124
第9章 尾礦庫災害防控與應急機制125
9.1 防控對策 125
9.1.1 物的層面125
9.1.2 管理層面127
9.1.3 人員層面 128
9.1.4 環境層面 128
9.2 應急機制 129
9.2.1 應急準備 129
9.2.2 應急響應 133
9.2.3 善后恢復138
9.2.4 應急保障 142
9.2.5 常見尾礦庫事故應急措施145
9.3 本章小結 147
第10章 結論與展望148
10.1 研究結論148
10.2 研究展望150
參考文獻151
展開全部
尾礦庫安全與應急管理:致因分析、預測模型與防控對策 作者簡介
鄭彬彬，山東工商學院管理科學與工程學院（山東應急管理學院）副教授，副院長，碩士生導師。山東省青創人才引育計劃“安全大數據智能分析與應急管理”團隊負責人、校重點學科“安全與應急管理”方向學術帶頭人、煙臺市應急技術與管理工程技術研究中心核心成員，山東省應急管理專家，山東應急管理學會理事，中國者石力學與工程學會露天邊坡委員會委員，《中國安全科學學報》青年編委、山東工商學院青春成長導師。近年來，一直從事安全與應急管理方面的教學與科研工作，取得了較豐富的研究成果。主持國家自然科學基金1項，煙臺市社會科學基金1項，參與國家、省部級科研項目10余項，完成應急管理領域橫向課題5項;在《Environmental Science and Pollution Research》、中國安全科學學報等重要學術期刊發表學術論文20余篇，其中SCI/SSCI檢索7篇EI/ISTP/CPCI檢索8篇，CSSCI/CSCD檢索4篇，出版學術專著1部，申請或授權發明專利12項，其中歐洲國際專利1項。
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