用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文本
大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用
大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用【摘要】本文探讨了大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用。
首先介绍了煤矿安全生产现状和大数据技术的应用背景，接着详细分析了大数据技术在煤矿事故预警、矿工安全监测、生产计划优化、供应链管理和设备维护管理中的具体应用。
通过运用大数据技术，煤矿企业可以实现事故预警、提高矿工安全监测水平、优化生产计划、优化供应链管理和提升设备维护管理效率。
结论部分指出了大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的重要性，同时展望了未来大数据技术在煤矿领域的发展前景。
本文旨在为煤矿企业提供借鉴，促进煤矿安全生产水平的提升和运营管理的优化。
【关键词】煤矿安全生产, 大数据技术, 事故预警, 矿工安全监测, 生产计划优化, 供应链管理, 设备维护管理, 运营管理, 安全性, 可靠性, 预防措施, 数据分析, 未来发展。
1. 引言1.1 煤矿安全生产现状煤矿是我国能源工业的重要组成部分，也是我国经济发展的重要支撑。
长期以来，随着煤矿开采规模的不断扩大，煤矿事故频发成为了一个严重的问题，给煤矿生产经营和矿工生命安全带来了巨大挑战。
据统计，我国煤矿事故频发，造成了大量矿工伤亡和财产损失。
主要原因包括煤炭资源的困难采掘、地质构造的复杂性、矿井设备老化等因素。
现有的煤矿安全生产管理模式存在着信息不对称、监测手段落后、应急响应不及时等问题，难以满足煤矿安全生产的需求。
急需引入先进的大数据技术来提升煤矿安全生产管理水平，减少煤矿事故发生。
大数据技术的运用可以帮助实现煤矿安全生产的智能化、自动化管理，提高预警预防能力，保障矿工生命安全和煤矿生产的稳定运行。
.1.2 大数据技术的应用背景随着信息化和智能化的快速发展，大数据技术在各行各业的应用逐渐成为一个新的趋势。
在煤矿安全生产运营管理中，大数据技术的应用也变得愈发重要。
传统的煤矿生产模式存在着许多安全隐患和管理瓶颈，而大数据技术的应用可以有效地解决这些问题。
大数据挖掘技术在煤炭企业安全管理中的应用
大数据挖掘技术在煤炭企业安全管理中的应用发布时间：2021-07-08T07:13:50.821Z 来源：《中国科技人才》2021年第11期作者：李婧1 马莉2 [导读] 做好煤矿企业安全管理工作一直是企业发展的重点。
由于煤矿企业的特殊性，其工作存在复杂性、安全性、艰巨性等特征，因此在企业发展中一直将安全管理与安全教育结合在一起，这对煤矿企业的正常运作以及井下作业有着重要的意义，确保人员具备良好的心理健康素质，能够安全的开展煤矿开采活动。
因此这里对煤炭质量安全管理工作中的重要性做研究，推动企业的发展。
1.新疆维吾尔自治区发展和改革委员会干部培训中心新疆乌鲁木齐市 830000；2.新疆维吾尔自治区能源安全监测中心新疆乌鲁木齐市 830000摘要：煤矿大数据系统建设是煤矿智能化建设中最重要的组成部分，但由于煤炭大数据种类繁多，数据庞杂，煤矿大数据应用远没有普遍和深入，其中数据的价值还有待挖掘。
本文分析了煤炭大数据的应用现状，提出了目前煤炭大数据应用存在的问题和今后发展方向，最后对如何应用煤炭大数据给出了建议。
关键词：安全教育工作；煤矿企业；安全管理引言：做好煤矿企业安全管理工作一直是企业发展的重点。
由于煤矿企业的特殊性，其工作存在复杂性、安全性、艰巨性等特征，因此在企业发展中一直将安全管理与安全教育结合在一起，这对煤矿企业的正常运作以及井下作业有着重要的意义，确保人员具备良好的心理健康素质，能够安全的开展煤矿开采活动。
因此这里对煤炭质量安全管理工作中的重要性做研究，推动企业的发展。
1安全教育在煤炭安全管理工作中的内涵研究1.1强化安全管理的有效性，使得管理更到位我国作为煤矿开采大国，经济能源严重依赖煤矿等资源，因此确保煤矿企业的生产安全就显得十分重要。
煤矿企业由于工作环境恶劣、高危、高险，长期处于高负荷作业，很容易出现安全性施工问题，同时作业人员的心理、生理也会受到不同程度的影响，甚至出现抑郁、苦闷等情绪，这对于企业的生产作业而言是非常不利的，所以在开展安全管理工作中，加强思想健康教育，对心理健康的监督与疏导、关注并关心每一个生产员工，及时调整其心态，适应工作环境，满足最终的生产作业要求，这对于企业而言十分关键。
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》篇一一、引言煤矿安全是关系到人民群众生命财产安全和国家能源安全的重要问题。
随着信息化技术的快速发展，煤矿安全监控系统已经成为了保障煤矿安全生产的重要手段。
然而，海量的监控数据如何进行有效的挖掘和分析，提高煤矿安全监控的效率和准确性，成为了亟待解决的问题。
本文将针对煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用进行探讨。
二、煤矿安全监控数据的特点煤矿安全监控数据具有数据量大、种类繁多、实时性要求高等特点。
这些数据包括瓦斯浓度、风速、温度、湿度、煤尘浓度等各类安全参数，以及设备运行状态、人员作业情况等生产信息。
这些数据对于煤矿安全监控和事故预防具有重要意义。
三、煤矿安全监控数据挖掘分析技术1. 数据预处理技术数据预处理是数据挖掘的基础，主要目的是对原始数据进行清洗、转换和规约，以提高数据的可用性和准确性。
在煤矿安全监控数据中，需要进行数据去噪、填补缺失值、标准化处理等操作。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是数据挖掘的核心，主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
在煤矿安全监控数据中，可以通过分类算法对异常情况进行预警，通过聚类算法对设备故障进行诊断，通过关联规则挖掘分析不同参数之间的关联关系等。
3. 机器学习技术机器学习技术可以实现对数据的自动学习和预测。
在煤矿安全监控中，可以通过机器学习技术对历史数据进行学习，建立预测模型，预测未来可能出现的异常情况或事故风险。
四、煤矿安全监控数据挖掘分析技术的应用1. 预警与预测通过对煤矿安全监控数据的挖掘分析，可以实现对异常情况的预警和未来事故风险的预测。
这有助于及时发现潜在的安全隐患，采取相应的措施进行预防和处理。
2. 设备故障诊断与维护通过对设备运行数据的挖掘分析，可以实现对设备故障的诊断和维护。
这有助于及时发现设备故障，避免因设备故障导致的安全事故和生产损失。
3. 人员行为分析与优化通过对人员作业情况的挖掘分析，可以了解人员的作业习惯和行为特点，从而对人员行为进行优化和改进。
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》篇一一、引言煤矿行业是我国能源供应的重要组成部分，但同时由于矿井复杂多变的自然条件及设备因素，安全监控的重要性日益凸显。
在科技进步的推动下，通过高效的数据挖掘与分析技术，我们可以从海量的煤矿安全监控数据中提取有价值的信息，以实现更高效的安全管理和预警机制。
本文将重点研究煤矿安全监控数据挖掘分析技术的应用及研究进展。
二、煤矿安全监控系统概述煤矿安全监控系统是一个集成了多种传感器、通信技术及数据处理技术的综合系统，主要目的是实时监测矿井内外的环境参数、设备状态等关键信息，确保煤矿生产安全。
系统通过布置在矿井各处的传感器实时收集数据，然后通过通信网络将数据传输至数据中心进行分析与存储。
三、数据挖掘技术在煤矿安全监控中的应用（一）技术原理数据挖掘是一种从大量数据中提取潜在有价值信息的过程，主要采用统计、机器学习等算法进行数据分析与模式识别。
在煤矿安全监控中，数据挖掘技术可以用于分析历史数据，预测未来趋势，及时发现安全隐患。
（二）应用场景1. 瓦斯浓度监测：通过分析瓦斯浓度数据，预测瓦斯积聚的区域和时间，为瓦斯防治提供依据。
2. 矿井压力监测：通过对矿井压力数据的分析，预测矿井内部的结构变化，及时发现矿井压力异常区域。
3. 设备故障诊断：通过对设备运行数据的分析，发现设备的潜在故障及异常运行情况，提前进行维护和检修。
四、数据挖掘分析技术的研究进展（一）算法优化随着算法的不断优化和改进，数据挖掘在煤矿安全监控中的应用越来越广泛。
例如，采用集成学习算法可以提高预测的准确性和稳定性；采用聚类分析算法可以更好地发现数据中的隐藏模式和规律。
（二）多源数据融合多源数据融合技术可以将不同来源的数据进行整合和分析，提高数据的利用率和准确性。
例如，将瓦斯浓度、矿井压力、设备运行等多源数据进行融合分析，可以更全面地了解矿井的安全状况。
（三）人工智能技术的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的煤矿企业开始将人工智能技术应用于安全监控数据挖掘分析中。
《2024年煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》范文
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》篇一一、引言随着煤矿开采的深入发展，煤矿安全问题日益凸显，对煤矿安全监控技术的需求愈发迫切。
煤矿安全监控数据挖掘分析技术，作为一种有效的煤矿安全管理手段，不仅可以帮助企业实时掌握矿井生产状况，还可以及时发现潜在的安全隐患，提高煤矿生产的安全性。
本文旨在研究煤矿安全监控数据挖掘分析技术的理论方法及实际应用，为煤矿企业的安全生产提供科学依据。
二、煤矿安全监控系统概述煤矿安全监控系统是利用现代信息技术对矿井生产过程中的各种安全参数进行实时监测、监控和控制的系统。
该系统主要包括传感器、数据传输、数据处理和监控中心等部分。
传感器负责采集矿井内的各种安全参数，如瓦斯浓度、风速、温度等；数据传输将传感器采集的数据传输至数据处理中心；数据处理中心对数据进行处理、分析和存储，为监控中心提供实时数据支持；监控中心则根据实时数据对矿井生产进行监控和控制。
三、煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究煤矿安全监控数据挖掘分析技术主要涉及数据预处理、数据挖掘、模式识别和人工智能等领域。
首先，数据预处理是对原始数据进行清洗、去噪、转换等操作，以便后续分析；其次，数据挖掘是通过算法从海量数据中提取出有价值的信息，如异常事件、趋势等；再次，模式识别技术可以识别出数据中的规律和模式，为预防事故提供依据；最后，人工智能技术则可以通过机器学习等技术对数据进行深度分析，提高预测和决策的准确性。
四、煤矿安全监控数据挖掘分析技术的应用煤矿安全监控数据挖掘分析技术的应用主要包括以下几个方面：一是实时监测矿井生产状况，及时发现异常情况；二是预测和预警潜在的安全隐患，为矿井安全生产提供科学依据；三是优化生产流程，提高生产效率；四是提高决策支持系统的智能化水平，为企业管理者提供科学的决策支持。
五、实际案例分析以某大型煤矿企业为例，该企业引入了先进的煤矿安全监控系统，并采用数据挖掘分析技术对矿井生产数据进行实时监测和分析。
《2024年煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》范文
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》篇一一、引言煤矿产业作为我国的重要能源产业，其安全生产的重要性不言而喻。
随着信息化技术的不断发展，煤矿安全监控系统在提高生产效率和保障安全方面发挥了重要作用。
然而，如何从海量的监控数据中挖掘出有价值的信息，提高煤矿安全管理的水平，成为了当前亟待解决的问题。
本文将对煤矿安全监控数据挖掘分析技术的研究与应用进行探讨。
二、煤矿安全监控系统概述煤矿安全监控系统主要由传感器、监控终端、通信网络和数据处理中心等部分组成。
通过安装各种传感器，实时监测矿井内的瓦斯浓度、风速、温度、湿度等环境参数以及设备运行状态，将数据传输至监控终端和数据处理中心进行分析和处理，实现对矿井安全的实时监控。
三、数据挖掘分析技术在煤矿安全监控中的应用数据挖掘分析技术是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段，其在煤矿安全监控中的应用主要包括以下几个方面：1. 数据预处理由于传感器数据具有实时性、海量性等特点，需要进行数据清洗、去噪、归一化等预处理工作，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 异常检测通过建立各种模型和算法，对矿井内的环境参数和设备运行状态进行实时监测和异常检测，及时发现潜在的安全隐患。
3. 模式识别与预测利用数据挖掘技术，对历史数据进行模式识别和预测分析，预测矿井内可能发生的危险情况，提前采取预防措施。
4. 关联规则挖掘通过对矿井内各种数据之间的关联规则进行挖掘，发现不同数据之间的内在联系和规律，为安全管理提供决策支持。
四、研究方法与技术手段在煤矿安全监控数据挖掘分析技术的研究中，主要采用以下技术手段：1. 数据仓库技术建立数据仓库，对海量数据进行存储和管理，为数据挖掘提供基础支持。
2. 机器学习算法利用机器学习算法，建立各种模型和算法，进行异常检测、模式识别和预测分析等工作。
3. 关联规则挖掘算法采用Apriori等关联规则挖掘算法，对矿井内各种数据之间的关联规则进行挖掘。
4. 大数据分析技术利用大数据分析技术，对海量数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
《2024年煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》范文
《煤矿安全监控数据挖掘分析技术研究与应用》篇一一、引言随着煤矿开采的深入发展，煤矿安全问题日益凸显，安全监控系统在煤矿生产中扮演着越来越重要的角色。
然而，海量的安全监控数据如何有效挖掘分析，提高煤矿生产的安全性，成为当前研究的热点问题。
本文将针对煤矿安全监控数据挖掘分析技术进行研究，探讨其应用及发展前景。
二、煤矿安全监控数据挖掘分析技术概述煤矿安全监控数据挖掘分析技术是指通过对煤矿安全监控系统所收集的大量数据进行处理、分析和挖掘，提取出有价值的信息，为煤矿安全生产提供决策支持。
该技术主要包括数据采集、数据处理、数据分析和数据挖掘四个环节。
三、数据采集与处理技术数据采集是安全监控数据挖掘分析的基础。
在煤矿生产过程中，各种传感器设备实时监测矿井内的瓦斯、风速、温度、湿度等参数，并将数据传输至监控中心。
数据采集技术要求能够准确、高效地获取这些数据，并保证数据的完整性和实时性。
数据处理是对采集到的原始数据进行清洗、转换和整合的过程。
由于传感器设备可能存在故障或受到外界干扰，导致数据存在噪声、缺失或异常等问题。
因此，需要对原始数据进行预处理，包括去噪、填充缺失值、数据标准化等操作，以保证数据的可靠性。
四、数据分析与挖掘技术数据分析是对处理后的数据进行统计、分析和可视化展示的过程。
通过数据分析，可以了解矿井内各参数的变化规律，发现潜在的安全隐患。
数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析等。
数据挖掘是在数据分析的基础上，通过机器学习、深度学习等算法，从海量数据中提取出有价值的信息和知识。
数据挖掘可以用于预测矿井内的瓦斯浓度变化趋势、预测设备故障等，为煤矿安全生产提供决策支持。
五、技术应用与实例分析以某大型煤矿为例，该煤矿采用了安全监控数据挖掘分析技术，实现了对矿井内瓦斯浓度、风速、温度等参数的实时监测和分析。
通过数据分析，发现矿井内瓦斯浓度在特定时间段内存在超标现象，及时采取了通风措施，避免了瓦斯爆炸事故的发生。
2024年运用信息技术提高煤炭企业安全管理水平(3篇)
2024年运用信息技术提高煤炭企业安全管理水平2024年，随着信息技术的飞速发展和应用，煤炭企业的安全管理水平也将逐步提高。
信息技术的运用将会在煤炭企业的安全管理中起到重要作用，包括监控系统的建设、数据分析的应用以及在线培训等方面。
下面将详细介绍如何运用信息技术来提高煤炭企业的安全管理水平。
首先，监控系统的建设是提高煤炭企业安全管理水平的重要一环。
通过安装摄像头和传感器等设备，可以实时监测煤矿的各个角落，及时发现安全隐患。
监控系统可以与人工智能技术结合，通过图像识别和数据分析，实现对煤矿作业过程的自动监控。
例如，可以利用图像识别技术来检测矿工佩戴安全帽和安全鞋的情况，以及危险区域的入侵情况等。
同时，传感器可以实时监测煤矿的气体浓度、温度和湿度等参数，及时预警危险情况。
监控系统还可以与大数据技术结合，将监测数据进行分析，提供有效的决策支持。
例如，可以利用大数据分析来识别出煤矿作业中的安全风险和不安全行为，并制定相应的措施来加强安全管理。
其次，数据分析在煤炭企业的安全管理中也起着重要作用。
随着信息技术的发展，煤炭企业生成的数据越来越多，数据分析可以帮助煤炭企业更好地了解安全状况、预测安全风险和制定相应的预防措施。
例如，可以利用数据分析技术来分析事故发生的规律和原因，进一步提炼出相应的预警指标，为企业提供更精准的安全预警。
同时，还可以通过数据分析技术来识别不安全行为和不标准操作，及时发出警示并采取相应的改进措施。
此外，数据分析还可以帮助企业优化安全管理流程，提高工作效率和管理水平。
例如，可以通过数据分析技术来优化巡检路线和安全培训计划，提高资源利用率和培训效果。
此外，利用信息技术提供在线培训也是提高煤炭企业安全管理水平的一种方式。
通过在线培训，煤炭企业可以将安全知识和技能快速传递给全体员工，提高员工的安全意识和安全素质。
在线培训不受时间和地点的限制，员工可以在自己的时间和空间里完成学习。
同时，在线培训还可以结合虚拟现实技术，实现真实场景模拟和实践操作，提高培训效果。
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用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文本In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of EachLink To Achieve Risk Control And Planning某某管理中心XX年XX月用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文本使用指引：此安全管理资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。
1 前言煤炭企业属于传统的资源开采型企业。
煤矿安全对煤炭企业影响巨大，安全工作在煤矿生产中占有重要地位，其管理好坏直接关系到煤炭企业的生存和发展。
煤炭企业的安全管理是一项系统工程，涉及从煤矿建设、煤炭开采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。
近几年来，我国煤矿瓦斯爆炸、井下透水等事故频频发生，给人民的生命和国家财产造成了巨大的损失，严重影响了煤炭企业生产能力的发挥和煤炭企业的形象。
煤矿安全管理任务十分艰巨，是因为影响煤矿安全的因素非常复杂。
研究表明，瓦斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素是影响煤矿安全生产的最主要和最难以控制的因素。
因此，如何有效识别影响煤矿安全的自然灾害隐患，提升煤矿安全管理水平是我国煤炭企业面临的重大课题。
近年来，信息技术有了突飞锰进地发展。
随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，数据库的数量、单个数据库的容量和数据类型的复杂性都大大地增加了。
在这些庞大的数据库中蕴藏着极其丰富的信息源，因此，数据挖掘技术应运而生。
作为数据挖掘的一个方向，空间数据挖掘可以用于对空间数据的理解、空间关系和空间与非空间数据关系的发现、空间知识库的构造、空间数据库的重组和空间查询的优化。
空间数据挖掘在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等领域有着广泛的应用。
由于煤矿自然灾害影响因素具有空间分布不确定性特征，因此可以在建立大理自然灾害空间数据信息基础上，构建灾害隐患识别模型，进行煤矿自然灾害空间信息数据挖掘，识别灾害隐患，提高煤矿安全预警能力，减少自然灾害发生率。
2 我国煤矿安全管理中存在的问题通过对具体矿井的详细调查，发现我国煤矿安全管理工作存在如下问题：（1）安全管理法规不完善。
我国现有安全生产方面的法律、法规大部分是计划经济体制下制定的，难以完全适应市场经济形势下煤矿安全生产的需要。
中央有关安全生产的精神也难以彻底在一些矿井的有关岗位及一些乡镇煤矿，特别是一些私人小煤矿落到实处。
建立健全适应新形势需要的安全生产法规体系，明确安全生产的执法主体和各部门的职责已成为当务之急。
（2）劳动者素质较低。
煤炭企业安全管理的核心是人的管理。
目前，煤矿生产已经逐步发展到采掘机械化、生产集中化、生产环节互相依赖化、管理进入系统化、信息化的崭新阶段，对人的素质要求很高。
然而，总的来说煤炭企业的员工素质一般还都较低。
表现有三：一是文化水平低，初中以下甚至文盲和小学文化程度的员工为数不少，思维理解能力差，不易掌握操作技术和安全知识：二是身体素质差，井下作业环境差加之长期加班加点、超负荷工作等，使井下工人体质受到影响很大；三是心理素质差，有的人对井下作业恐慌畏惧、情绪波动反常，有的人又麻痹松懈，存在消极劳动情绪，个别人甚至还故意设置安全隐患，人为制造事故。
在实际操作过程中，时有冒险蛮干、违章作业的现象发生。
（3）安全技术资金缺口大。
煤炭开采受地质条件的影响很大。
过去由国家投入的大量设备如今已严重老化，维修量大。
随着矿井延深，矿压不断增加，巷道维修的任务也在不断加重，矿井的供电、通风、提升和排水等能力很难适应生产需要。
（4）安全管理的手段落后。
与西方发达产煤国相比，我国煤矿应用技术研究起步较晚。
人力、财力不足，一些重大的安全技术问题如冲击地压、煤与瓦斯突出、地热、突水等灾害预防与控制仍不彻底。
加之受传统经营思想的影响和企业经济实力的制约，我国煤矿生产装备及安全监控设备还比较落后。
井巷断面设计、支护强度确定、支护材料选型较小。
生产设备功率、矿井供风量等富余系数偏低，易发生事故。
大多数煤炭企业仍然采用传统落后的安全管理手段，各类报表计算主要依靠人工劳动，精度低；信息传递周围长，速度慢；管理人员重复劳动量大，资料查找困难，工作效率低；安全检查，等级鉴定等往往凭借主观意识和经验。
（5）安全信息管理体系不完善。
安全信息是安全管理工作的主要依据，它包括事故及职业伤害的记录、分析、统计；职业安全卫生设备的研究、设计、生产及检验技术；法律、规章、技术标准及其变化动态；教育、教训、宣传及社会活动，国内新技术动态、隐患评价及技术经济分析、咨询、决策系统等。
信息系统的完善即安全系统工程和计算机技术的结合，能使安全工作从过去的凭直观、凭经验进行变为定性、定量的超前预测，但在这一点上多数矿井仍处于起步和探索阶段，没有形成完整的体系，实际应用尚有较大欠缺。
综上所述，加大安全投入、提高员工素质，特别是提高科技含量，以信息化提高安全科学管理手段对提高我国煤矿安全管理水平是至关重要的。
3 空间数据挖掘技术空间数据挖掘（Spatial Data Mining，也叫地理知识发现）是数据挖掘的一个分支，主要研究从空间数据中提取非显式存在的知识、空间关系或其它有意义的模式等。
在已建立的GIS数据库中，隐藏着大量的可供分析、分类用的知识、这些知识中有些属于“浅层知识”。
如某一地区有无河流、道路的最大和最小宽度等，这些知识一般通过GIS的查询功能就能提取出来。
还有一些知识属于“深层知识”。
如空间位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等，它们并没有直接存储于空间数据库中，必须通过运算和学习才能挖掘出来。
空间数据挖掘技术的产生来自2个方面的推动力。
首先，由于数据挖掘研究领域的不断拓展，由最初的关系数据和事务数据挖掘，发展到对空间数据库的挖掘。
空间信息正在逐步成为各种信息系统的主体和基础。
空间数据是一类重要、特殊的数据。
有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息，包含着更丰富的知识。
因此，尽管数据挖掘最初产生于关系数据库和事务数据库，但由于空间数据的特殊性，从空间数据库中发掘知识很快引起了数据挖掘研究者的关注。
许多数据挖掘方面的研究工作也从关系型和事务型数据库扩展到空间数据库。
其次，在地学领域，随着卫星和遥感技术的广泛应用，日益丰富的空间和非空间数据收集和存储在大空间数据库中，海量的地理数据在一定程度上已经超过了人们处理能力，同时传统的地学分析难以胜倕从这些海量的数据中提取和发现地学知识，正如John Naisbett所说，“我们已被信息所淹没，但是却正在忍受缺乏知识的煎熬”。
这给当前GIS技术提出了巨大的挑战，迫切需要增强GIS分析功能，提高GIS解决地学实际问题的能力。
数据挖掘与知识发现的出现很好地满足了地球空间数据处理的需要，推动了传统地学空间分析的发展。
根据地学空间数据的特点，将数据挖掘方法引入GIS，形成地学空间数据挖掘与知识发现的新型地学数据分析理论。
4 应用空间数据挖掘技术构建矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型矿井自然灾害隐患的预警预报是确保煤矿安全生产的最有效途径。
为此，必须构建有效的矿井自然灾害隐患识别模型。
针对煤矿自然灾害出现的规律特点以及煤矿安全管理工作流程模式，基于地理信息系统（含WebGIS），集成地质、测量、“一通三防”等数据和相关信息研究矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型符合煤矿安全管理实际工作，能够解决安全信息的实时共享，将为煤矿安全事务的预防与应急协作处理提供有效的手段和方法。
矿井自然灾害方式不同，隐患识别的信息源必然不同，处理结果也可能不同，但是事务处理必须借助地测和安全生产信息，同时还必须利用相关的知识数据（如：专家知识、现有规律、自然灾害分类指标体系等）。
为此，矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型不是孤立的信息模型，而是基于数据动态变化的协作处理模型。
因此，我们以系统工程理论为指导，应用基于统计学、机器学习、神经网络、计算几何的空间数据挖掘技术，并结合煤矿安全知识库建立矿井自然灾害隐患识别决策支系统模型，模型框架如图1所示。
整个模型以煤矿安全知识库和空间数据库管理系统为基础，建立空间数据结构，提取瓦斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素属性，应用空间数据挖掘技术和煤矿安全知识库建立的自然灾害因素评价体系，确定各参数临界值并进行评估，根据评估结果进行隐患识别，并进行相应的控制处理，以达到隐患识别与处理控制，减少灾害发生的目标。
图1 矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型5 应用矿井自然灾害隐患识别决策支持系统提升煤矿安全管理水平矿井自然灾害主要是由水、煤尘、瓦斯、煤自燃、开采沉陷和矿压等因素所导致，但这些因素并非随时都会产生安全事故，而是开采过程中影响事故的某些参数超过一定的临界值才引起。
为此，矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型构建的基础是自然灾害分类体系划分、相关灾害类型知识库、模型库与空间数据库的建立、其次是相关软件系统研发、事故隐患识别方法研究与方法库的建立。
（1）构建评价指标体系库。
评价指标体系库就是矿井自然灾害隐患发生具体参数的知识库。
模型构建必须首先依据矿井瓦斯、水害等自然灾害隐患的不同指标体系及其临界值建立相应的指标体系库，隐患报警识别的参数主要参考是采掘工程平面图的动态开采面与相关巷道。
各类瓦斯隐患、水害隐患、通风隐患都形成相应的评价指标库。
（2）建立基于地测、通风、采矿等专业分析的模型库。
根据瓦斯、水害等不同矿井自然灾害类型建立相应的专业模型库，如瓦斯灾害预测首先依据矿井地质条件和煤层赋存情况建立瓦斯地质分区图（含瓦斯突出危险区、瓦斯突出威胁区、高瓦斯区等），其次依据采掘工程平面图的动态采掘信息与相关瓦斯分区建立联系并进行比较分析确定可采区或未来的可采区是否属于高瓦斯区。
（3）建立基于GIS空间分析的方法库。
GIS空间分析是矿井自然灾害隐患识别的重要手段，同时也是安全事故预警预报的重要途径。
比如断层防水区的划定，主要是依据断层保安煤柱来确定。
其中断层保安煤柱的确定就可以通过GIS缓冲区分析获得；空间统计分析、多源信息拟合、数据挖掘等也是瓦斯、水害等安全隐患监控中常用的GIS空间分析方法，比如物探水文异常区的确定、瓦斯突出危险区的确定等。