移动监控平台优化煤矿安全监控系统-研究论文

为确保煤矿安全监控系统监控效果可靠，根据相关规定建立了合规性评估体系，包括设备安装、配置、系统运行维护、异常统计分析和平台运行组件等标准。基于开源GIS技术实现了矿井巷道布局的矢量化，结合实时监测数据，制定了各项评估方法。研发了煤矿安全监控系统自我检测系统，并成功应用于煤矿实地，有效支持系统异常的自动识别。

数据挖掘赋能煤矿安全：远程监控系统深度解析 数据挖掘技术与煤矿远程监控系统的融合，为煤矿安全生产带来了革新。该系统不仅简化了复杂数据的统计过程，更提升了数据分析的效率与深度，为决策者提供科学依据，保障煤矿生产的安全进行。 系统网络架构 系统网络架构是远程监控系统的基础，它确保了数据的实时传输和设备间的有效连接。 系统体系结构 系统体系结构是远程监控系统的设计蓝图，它涵盖了数据采集、数据传输、数据存储、数据分析和数据可视化等功能模块。 数据挖掘技术应用 数据挖掘技术在煤矿远程监控系统中的应用，主要体现在以下几个方面： 异常检测： 通过分析传感器数据，识别设备运行异常，提前预警潜在风险。 预测性

某省电力调度内网部署了大量安全防护设备，但存在监控、统计分析和统一管理手段不足的问题。为解决这一挑战，引入了一种先进的安全监控平台。该平台能够实时采集各安全防护设备的运行状态、告警和日志信息，并通过标准化数据处理和分析计算，在统一监控平台上实现了集中监控、综合告警、隐患提醒、统计分析、报表生成和辅助决策等关键功能。

Blindeye Web 应用是 Blindeyes 分布式命令框架的前端，专为 nmap 扫描结果的查看和数据挖掘而设计。

耐斯尼克的空间数据库管理器可能指的是Nessus Network Monitor，一款广泛使用的网络安全扫描工具，而非传统的数据库管理器。然而，描述中的“安全模式”可能指的是某些数据库管理系统中的一种配置状态，用于执行更严格的权限控制和增加安全性。在安全模式下，系统可能限制数据修改、只允许只读访问或要求管理员权限执行操作，以确保数据完整性和系统稳定性。标签“数据库管理器”进一步确认了我们的讨论主题，即创建、配置、查询和管理数据库的软件工具。常见的数据库管理器包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等，这些系统提供完整的工具集，支持数据备份、性能优化、用户权限管理

SQL Server 的安全机制讲得还挺细，是把入侵检测和数据挖掘这俩技术结合起来，挺有意思的。你要是做安全监控相关的项目，可以参考下这篇文章里的思路，实战性还不错。 数据库的安全监控不是说就靠权限控制就够了，文章一上来就讲到这点，挺有共鸣的。实际项目里，多攻击都挺隐蔽的，光靠规则肯定不行。 基于异常和基于误用的入侵检测是文章里的重点，这俩配合能覆盖不少攻击面。像突然高频 SQL 操作、非授权 IP 求这些，之前我项目里也遇到过，用异常检测挺管用。 数据挖掘这块，文章提到要用来做行为。我觉得可以试试结合用户画像做，抓异常行为更准。比如一个账号平时只查库，突然跑DROP操作，那肯定不对劲。 系统

通过对我国煤矿“十一五”期间的事故数据进行统计分析发现，煤矿安全生产状况显著改善，事故死亡人数和事故起数总体呈现明显下降趋势；煤矿百万吨死亡率也显著减少。2006年至2010年间，煤矿百万吨死亡率下降了63.3%。尽管瓦斯事故死亡人数和事故起数有所减少，但其在总体比例中仍稳定，仍是主要的事故类型之一。根据事故发生原因，提出了具体的预防对策。

基于 PDA 的巡检系统，加上 RFID 的物资识别，嗯，煤矿安全管理这块总算用上点“数智”手段了。以前巡检靠纸笔，现在用 PDA 采集数据，响应也快，误差还小。RFID 贴在设备上，扫一下就能知道上次检查是谁、什么时候搞的。比较适合那种检查项目多、点位分散的煤矿场景。集成 MIS 平台这点挺关键，像信息采集、统计、安全考核都能一条龙搞定。不用来回跑 Excel，提升效率不止一点半点。你想想，隐患一上报，系统马上就能提醒负责人，传递链路短了，漏检率自然也降下来了。这个方案还跑过现场试验，不是纸上谈兵。你要是碰上那种流程混乱、考核难追责的煤矿项目，可以参考这个思路试试。设备选择上注意 PDA 和

采用行为观察、ABC行为分析、行为纠正等手段，实施行为安全理念。分析煤矿事故，提出加强安全教育培训、注重行为观察和信息反馈、健全考核体系、完善激励机制、营造安全文化等安全管理对策。