致因分析、預(yù)測模型與防控對策：尾礦庫安全與應(yīng)急管理

定　價：￥98.00

作　者：	鄭彬彬
出版社：	中國科學(xué)技術(shù)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787523611326	出版時間：	2025-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　尾礦庫是金屬非金屬礦山的生產(chǎn)設(shè)施和環(huán)保設(shè)施，其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)特征和服役環(huán)境，使其成為具有高勢能的人造泥石流危險源，一旦發(fā)生事故將對下游居民的生命財產(chǎn)安全和周圍環(huán)境造成嚴(yán)重?fù)p失。為有效預(yù)防尾礦庫事故發(fā)生，提升安全管理水平，綜合運(yùn)用文本挖掘、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)關(guān)系和演化路徑，構(gòu)建了考慮多因素耦合作用的尾礦壩變形預(yù)測模型，并系統(tǒng)總結(jié)了尾礦庫安全風(fēng)險防控對策和應(yīng)急處置方法，豐富完善尾礦庫安全風(fēng)險防控與應(yīng)急管理體系，對全面提升尾礦庫安全水平具有重要的指導(dǎo)價值。

作者簡介

　　鄭彬彬，山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院（山東應(yīng)急管理學(xué)院）副教授，副院長，碩士生導(dǎo)師。山東省青創(chuàng)人才引育計劃“安全大數(shù)據(jù)智能分析與應(yīng)急管理”團(tuán)隊負(fù)責(zé)人、校重點(diǎn)學(xué)科“安全與應(yīng)急管理”方向?qū)W術(shù)帶頭人、煙臺市應(yīng)急技術(shù)與管理工程技術(shù)研究中心核心成員，山東省應(yīng)急管理專家，山東應(yīng)急管理學(xué)會理事，中國者石力學(xué)與工程學(xué)會露天邊坡委員會委員，《中國安全科學(xué)學(xué)報》青年編委、山東工商學(xué)院青春成長導(dǎo)師。近年來，一直從事安全與應(yīng)急管理方面的教學(xué)與科研工作，取得了較豐富的研究成果。主持國家自然科學(xué)基金1項(xiàng)，煙臺市社會科學(xué)基金1項(xiàng)，參與國家、省部級科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，完成應(yīng)急管理領(lǐng)域橫向課題5項(xiàng);在《Environmental Science and Pollution Research》、中國安全科學(xué)學(xué)報等重要學(xué)術(shù)期刊發(fā)表學(xué)術(shù)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(xué)術(shù)專著1部，申請或授權(quán)發(fā)明專利12項(xiàng)，其中歐洲國際專利1項(xiàng)。

圖書目錄

第1章緒論1
1.1 研究背景1
1.2 研究意義 5
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀6
1.3.1 尾礦庫安全風(fēng)險研究現(xiàn)狀6
1.3.2 尾礦庫事故致因挖掘與分析研究現(xiàn)狀8
1.3.3 尾礦壩安全監(jiān)測研究現(xiàn)狀11
1.3.4 尾礦壩變形預(yù)測研究現(xiàn)狀13
1.3.5 人工智能在變形預(yù)測中的應(yīng)用15
1.4 主要研究內(nèi)容與方法18
1.4.1 主要研究內(nèi)容18
1.4.2 研究方法21
第2章尾礦庫概述及事故統(tǒng)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(tǒng)計分析 29
2.3.1 事故發(fā)生年份統(tǒng)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(jié)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(shù)及流程34
3.2 數(shù)據(jù)獲取35
3.3 文本預(yù)處理36
3.3.1 文本分詞模式36
3.3.2 專用詞詞典構(gòu)建37
3.3.3 停用詞詞典構(gòu)建38
3.3.4 同義詞詞典構(gòu)建39
3.4 事故致因挖掘及結(jié)果可視化41
3.4.1 特征項(xiàng)提取及結(jié)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(jié)44
第4章基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的尾礦庫事故致因關(guān)聯(lián)分析46
4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述46
4.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念46
4.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則篩選標(biāo)準(zhǔn)47
4.1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類48
4.1.4 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法49
4.2 基于 Apriori算法的事故致因關(guān)聯(lián)分析 52
4.2.1 數(shù)據(jù)來源 52
4.2.2 尾礦庫事故致因關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 53
4.2.3 高支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則54
4.2.4 高置信度關(guān)聯(lián)規(guī)則56
4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化分析58
4.4 本章小結(jié)59
第5章基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的尾礦庫事故致因演化分析 60
5.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概論60
5.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建62
5.3 尾礦庫事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建63
5.3.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的確定63
5.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建64
5.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)66
5.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)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(jié)75
第6章尾礦壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)特征分析 76
6.1 尾礦壩安全監(jiān)測特征76
6.2 尾礦壩變形影響因素及作用機(jī)理78
6.3 尾礦壩變形預(yù)測指標(biāo)體系81
6.4 變形監(jiān)測數(shù)據(jù)相關(guān)性分析82
6.5 本章小結(jié)92
第7章基于RFSSALSTM的尾礦壩變形預(yù)測模型93
7.1 數(shù)據(jù)處理模型94
7.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理94
7.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型及優(yōu)化算法95
7.2 基于ISTM模型構(gòu)建98
7.2.1 基于LSTM模型結(jié)構(gòu)框架99
7.2.2 基于LSTM模型訓(xùn)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(gòu)建102
7.4 SSA參數(shù)優(yōu)化 103
7.5 基于RFSSALSTM模型構(gòu)建105
7.6 模型性能評估準(zhǔn)則107
7.7 本章小結(jié) 108
第8章基于RFSSALSTM預(yù)測模型的應(yīng)用研究109
8.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果 110
8.2 基于RFSSALSTM特征選擇結(jié)果113
8.3 基于RFSSALSTM時間預(yù)測模型參數(shù)調(diào)優(yōu)114
8.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 116
8.4.1 結(jié)果分析 116
8.4.2 模型對比實(shí)驗(yàn)117
8.5 模型效果對比122
8.6 本章小結(jié) 124
第9章尾礦庫災(zāi)害防控與應(yīng)急機(jī)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(huán)境層面 128
9.2 應(yīng)急機(jī)制 129
9.2.1 應(yīng)急準(zhǔn)備 129
9.2.2 應(yīng)急響應(yīng) 133
9.2.3 善后恢復(fù)138
9.2.4 應(yīng)急保障 142
9.2.5 常見尾礦庫事故應(yīng)急措施145
9.3 本章小結(jié) 147
第10章結(jié)論與展望148
10.1 研究結(jié)論148
10.2 研究展望150
參考文獻(xiàn)151