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基于數(shù)據(jù)挖掘的危險源辨識技術(shù)

文檔作者：蔣裕豐薛建峰孫粵琳文檔來源： 1．河海大學(xué)水資源高效利用與工程安全國家工程研究中心 2．南京河?？萍加邢薰?3．中國電力科學(xué)研究院 4．中國水利水電科學(xué)研究院		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時間： 2021年05月26日
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水力發(fā)電 第39卷第10期
2013年10月
一一- -
基予數(shù)據(jù)挖掘的危險 辨識技術(shù)
蔣裕豐 ，一，薛建峰。，孫粵琳
(1．河海大學(xué)水資源高效利用與工程安全國家工程研究中心，江蘇南京210098；
2．南京河?？萍加邢薰荆K南京210098；3．中國電力科學(xué)研究院，北京100055；
4．中國水利水電科學(xué)研究院，北京100038)
摘要：在對水利水電工程施工事故的危險源進(jìn)行辨識時，傳統(tǒng)的辨識方法主觀性過強(qiáng)，效率與準(zhǔn)確度不高。采用
基于數(shù)據(jù)挖掘的危險源辨識技術(shù)對歷史施工事故數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘．通過研究施工事故、危險源以及能量體的關(guān)聯(lián)屬性
構(gòu)建合理的關(guān)聯(lián)規(guī)則，提高了危險源辨識的效率和準(zhǔn)確度。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，該方法切實(shí)可行，能夠較為準(zhǔn)確、
高效地辨識各類危險源。
關(guān)鍵詞：施工事故；數(shù)據(jù)挖掘；危險源辨識；關(guān)聯(lián)規(guī)則
Hazard Identification Technology Based on Data M ining
JIANG Yu~ng 一，XUE Jianfeng3，SUN Yuelin
(1．National Engineering Research Center of Water Resources Eficient Utilization and Engineering Safety,
Hohai University．Naming 210098,Jiangs~China；2 Nanjing Hohai Technology Compan~Nanjing 21009&amp;amp;Jiangsu,China；
3．Electric PowerResearch Institute in China,Beijing 100055，China；
4．China Institute ofWater Resources＆Hydropower Research，Beijing 100038，China)
Abstract Traditional hazard identification methods in construction accident prevention of water conservancy and hydropower
projects often have too much subjectivity and low eficiency,SO a new hazard identification technology based on data mining is
studied herein for improving the eficiency and accuracy of construction hazard identification．This new method can establish
reasonable accident association rules by studying the associated attributes of accidents，hazards and energy based on history
construction accident data．The actual application shows that this method is feasible and can identify hazard resources accurately
and efficiently．
Key W ords：construction accident；data mining；hazard identification；association rule
中圖分類號：Tv5l；TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0559—9342(2013)10—0044—03
隨著“西部開發(fā)” 和“西電東送” 的開展。我
國水電建設(shè)進(jìn)入了全面提速階段。然而，施工中事
故時有發(fā)生，不僅帶來巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失．
還嚴(yán)重制約了水利水電事業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展1-2]。為預(yù)
防和控制此類事故的發(fā)生，需要對水利水電工程施
工過程進(jìn)行詳細(xì)的危險源辨識。事實(shí)上， 許多施工
事故是有先例可循的，如何從大量的歷史信息中總
結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)成為危險源辨識和控制的重要研究內(nèi)容。
傳統(tǒng)的經(jīng)驗預(yù)測法汲取了施工安全控制的經(jīng)驗．使
用簡單， 是較為常用的危險源辨識方法，但其主觀
誓盈Water Po er Vo1．39 No． 0
性過強(qiáng)，人工干預(yù)較多f3]。本文提出了基于數(shù)據(jù)挖掘
的危險源辨識方法， 其基本思想是利用數(shù)據(jù)挖掘技
術(shù)充分挖掘施工事故歷史數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息，用于
指導(dǎo)發(fā)現(xiàn)危險源的特征和詳細(xì)情況。進(jìn)而更好地控
制危險源，達(dá)到安全施工的目的。
收稿日期：2012—07—01
基金項目： 國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(51139001，51079086)
作者簡介：蔣裕豐(1983一)， 男， 江蘇宜興人，工程師， 博
士，研究方向為大壩安全監(jiān)測及水工程安全．
第39卷第10期 蔣裕豐，等：基于數(shù)據(jù)挖掘的危險源辨識技術(shù)
1 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining簡稱DM)在最近幾年里
已被數(shù)據(jù)庫界廣泛研究， 并成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域 。
該方法是從大量的、隨機(jī)的、不完全的、有噪聲的、
模糊的數(shù)據(jù)庫中，提取隱含在其中的、人們預(yù)先未
知的、但又是潛在有用的信息和知識的過程，是數(shù)
據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊邏輯、統(tǒng)計
分析、模式識別等多個學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)挖
掘的主要步驟包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋
和評價。數(shù)據(jù)挖掘的全過程見圖1。
— — — — — — — — 一數(shù)據(jù)準(zhǔn)備—————————— 數(shù)據(jù)挖掘—． 一結(jié)果解釋和評價一1
L 一一上一一一J一～ 一一一I
圖1 數(shù)據(jù)挖掘過程
1．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程可細(xì)分為3個子步驟，包括數(shù)據(jù)
集成、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)集成是指將來
自于多個數(shù)據(jù)源中、具有一定相關(guān)性的數(shù)據(jù)組合在
一起， 目的是進(jìn)行信息整合。連通“信息孤島”，共
享信息，解決數(shù)據(jù)的分布性和異構(gòu)性的問題。數(shù)據(jù)
選取的目的是確定發(fā)現(xiàn)任務(wù)操作的目標(biāo)對象， 即目
標(biāo)數(shù)據(jù)，是根據(jù)用戶的需求從集成數(shù)據(jù)庫中抽取的
一組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理一般包括消除噪聲、消除重
復(fù)記錄、推算缺失數(shù)據(jù)、進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及對
數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作， 即從目標(biāo)數(shù)據(jù)的初始特征中找
出真正有用的關(guān)鍵特征． 以減少數(shù)據(jù)挖掘需要考慮
的參數(shù)個數(shù)。
1．2 數(shù)據(jù)挖掘過程
數(shù)據(jù)挖掘過程主要是利用各種數(shù)據(jù)挖掘方法對
數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先確定數(shù)據(jù)挖掘的目的和挖掘的
知識類型；再根據(jù)挖掘的知識類型選定合適的數(shù)據(jù)
挖掘方法；最后實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘操作，利用選定的挖
掘算法搜索數(shù)據(jù)中的模式， 并從數(shù)據(jù)庫中抽取所需
的知識。常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則法、
分類聚類法、數(shù)據(jù)統(tǒng)計法、機(jī)器學(xué)習(xí)法、多層次數(shù)
據(jù)匯總歸納法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、決策樹法和序列模式
分析法等，要針對具體的挖掘特征選擇合理的數(shù)據(jù)
挖掘方法。
1．3 結(jié)果解釋和評價
對數(shù)據(jù)挖掘階段得到的知識要經(jīng)過進(jìn)一步的評
估和處理。對可能存在冗余或相關(guān)性很小的知識要
將其剔除；如果挖掘所得的知識不符合用戶需求，
則需要重復(fù)上述挖掘過程重新挖掘。此外，數(shù)據(jù)挖
掘是為用戶服務(wù)的．需要對挖掘得到的知識進(jìn)行解
釋，使用戶更容易理解和接受(主要采用可視化的
方式)。
2 基于數(shù)據(jù)挖掘的危險源辨識關(guān)鍵技術(shù)
2．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
為了減少數(shù)據(jù)挖掘的工作量。提高挖掘算法的
效率和準(zhǔn)確性，需要進(jìn)行充分合理的危險源辨識數(shù)
據(jù)準(zhǔn)備工作。
(1)根據(jù)挖掘主體設(shè)計數(shù)據(jù)集市， 并構(gòu)建事例
表和多維數(shù)據(jù)立方體。對危險源辨識而言， 主要的
研究對象為施工事故、施工危險源以及施工能量體。
對這3個對象開展屬性研究， 選取最能表達(dá)對象特
征和關(guān)鍵影響因素的屬性構(gòu)建各自的事例表，并添
加3個對象相互聯(lián)系的關(guān)系屬性，將施工事故、危
險源以及能量體有機(jī)地結(jié)合起來，構(gòu)成關(guān)系數(shù)據(jù)表
和數(shù)據(jù)集市。其設(shè)計模式通?？刹捎眯切位蜓┗ㄐ危?
相關(guān)數(shù)據(jù)庫管理軟件可采用Microsoft SQL Server。
施工事故、危險源以及能量體的相關(guān)屬性及相互聯(lián)
系見圖2
事故類別1 f所屬Ⅲl
＼ ／＼＼ J她 }·
能吊體
施工
危險源
分類
所屬項目)
＼ —
— ／
／
儷
／1＼方式
圖2 實(shí)體對象屬性關(guān)系
(2) 利用Windows操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源管理器
(Open Database Connectivity 簡稱ODBC) 導(dǎo)人
Microsoft SQL Server關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)表，
由此建立系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，并由MS Analysis Service動
名～ ／
態(tài)連接至指定數(shù)據(jù)源。
(3)利用MS Analysis Service創(chuàng)建挖掘目標(biāo)數(shù)
據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫的本質(zhì)是虛擬的， 用來存放數(shù)據(jù)挖
掘結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源、多維數(shù)據(jù)集、共享維度、數(shù)據(jù)挖
掘模型庫以及數(shù)據(jù)庫角色。數(shù)據(jù)源是特指用于存放
相關(guān)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源： 多維數(shù)據(jù)集是用于存放多維
數(shù)據(jù)立方體對象：共享維度是存放所有立方體公用
的維：數(shù)據(jù)挖掘模型庫是存放特定的數(shù)據(jù)挖掘模型；
數(shù)據(jù)庫角色用來存放數(shù)據(jù)庫中所有的角色信息。
2．2 數(shù)據(jù)挖掘方法
根據(jù)危險源辨識以及構(gòu)建目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征，
本文選取關(guān)聯(lián)規(guī)則方法作為危險源辨識的數(shù)據(jù)挖掘
方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則法是數(shù)據(jù)挖掘中最為常用的一種方
法， 已成功地應(yīng)用于多個數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則
是指在數(shù)據(jù)集中支持度和置信度分別滿足給定閾值
的規(guī)則， 由此反映一個事物與其他事物之間的相互
依存性和關(guān)聯(lián)性。舉例來說，對某超市出售記錄信
息數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)如下關(guān)聯(lián)規(guī)則：90％ 客
戶在購買面包的同時也會購買牛奶， 即顧客在購買
某些商品的時候有一定比例的傾向購買另外一些商
品． 由此可以更好地了解顧客的購買習(xí)慣，做好商
品的調(diào)配T作，提高銷售量l 5l。
對于水利水電工程施工危險源辨識而言同樣存
在類似的關(guān)聯(lián)規(guī)則。對歷史上發(fā)生的施工事故進(jìn)行
關(guān)聯(lián)分析．可以發(fā)現(xiàn)事故的發(fā)生與哪些因素相關(guān)性
較高．如能獲得這一關(guān)聯(lián)規(guī)則的規(guī)律性， 即可指導(dǎo)
現(xiàn)有的工程施工． 發(fā)現(xiàn)潛在的危險因素．并對這些
危險源進(jìn)行管理和控制，保證安全高效的施工。因
此． 本文嘗試構(gòu)建水利水電工程施工危險源數(shù)據(jù)挖
掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。
根據(jù)危險源的定義和分類，對施工事故、危險
源以及能量體進(jìn)行屬性分析， 提出“水利水電工程
施工事故屬性” 這一概念，具體是指水利水電工程
施工事故發(fā)生時，施工組織設(shè)計、施工對象、施工
人員、施工設(shè)備以及施工環(huán)境所處的狀態(tài)。這樣，
就可以將大量的水利水電工程施工事故數(shù)據(jù)按照其
屬性組織為信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，研究各項屬性與事
故之間的聯(lián)系。采用文本形式描述規(guī)則如下
(A1，A 2，?A )jD(sup，COn)
式中，A ，A：，?A 為規(guī)則的前提條件， 即各項水利
水電工程施工事故屬性；D代表規(guī)則的結(jié)果， 即發(fā)
生事故：sup 表示該規(guī)則的支持度， 即所有記錄中
A ，A：，?A 同時出現(xiàn)的概率；COn表示該規(guī)則的置
信度， 即A。，A ，?A 同時出現(xiàn)時發(fā)生D 的概率。
根據(jù)用戶的需求設(shè)置最小支持度和最小置信度，
當(dāng)規(guī)則滿足用戶指定的最小支持度和最小置信度時，
圜W(rter Power Vo1．39 No．10
可以認(rèn)為該規(guī)則是較常見、可信度較高的。
規(guī)則是否適用取決于用戶的感覺和需求， 需要
用戶參與決定規(guī)則的有效性和可行性，這樣才能將
用戶需求與挖掘系統(tǒng)更緊密地結(jié)合起來。具體方法
為采用一種基于約束的數(shù)據(jù)挖掘，約束內(nèi)容如下：
(1)數(shù)據(jù)約束。用戶可指定數(shù)據(jù)挖掘的范圍，
而不是對全部數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
(2)挖掘?qū)哟闻c維的約束。用戶可指定數(shù)據(jù)挖
掘系統(tǒng)在指定的層次和維度上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。
(3)規(guī)則約束。可根據(jù)用戶需求選擇規(guī)則的類
型，如引入模板和興趣度的概念，用戶可利用模板
和興趣度確定哪些規(guī)則是令人感興趣的，而哪些則
不然。
最后。根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則對現(xiàn)有水利水電工程施工
資料進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，對符合一定支持度和置信度的
危險因素， 可以認(rèn)為其為水利水電工程施工危險源，
需要對其開展監(jiān)測和控制，保證施工安全進(jìn)行。
3 實(shí)例應(yīng)用
對水利水電工程施工進(jìn)行基于數(shù)據(jù)挖掘的危險
源辨識．危險源辨識數(shù)據(jù)挖掘方法見圖3。
垂畔 1=二=三 董蘭二
／1 控制I＼ ＼
I 由]r{g- ☆ 【德晤 I p r籪 ?0麗? ‘“ 1
圖3 危險源辨識數(shù)據(jù)挖掘方法
利用上述方法對某工程高邊坡土方開挖施工進(jìn)
行危險源辨識，結(jié)果見表1。
4 結(jié)語
防止危險源引發(fā)重大事故，首要任務(wù)就是要根
據(jù)危險源定義辨識哪些是可能引發(fā)事故的潛在危險
源。而基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的危險源(下轉(zhuǎn)第64頁)
(m·kW 制)。
根據(jù)國內(nèi)外已建和在建電站的統(tǒng)計資料以及
經(jīng)驗統(tǒng)計公式， 結(jié)合本電站具體情況。水輪機(jī)模
型目標(biāo)參數(shù)如下： 比速系數(shù)K 為1800～2050． 比
轉(zhuǎn)速 為1l7．2～133．4 (m·kW制)，最優(yōu)工況單位
轉(zhuǎn)速 。為63．5～66．5 r／min， 限制工況單位流量
p 為0．35～0．45 m3／s，轉(zhuǎn)輪臨界空化系數(shù)O"c為0．045～
0．06，模型轉(zhuǎn)輪最高效率 ≥94％ ，模型轉(zhuǎn)輪額
定點(diǎn)效率叼 ≥91．5％ 。因本電站最大水頭與額定
水頭相差較大，為改善水輪機(jī)部分負(fù)荷時運(yùn)行的
穩(wěn)定性， 最優(yōu)工況單位流量與限制工況單位流量
應(yīng)盡量拉大距離， 控制最優(yōu)工況單位流量為限制
工況單位流量0．8倍以下． 即最優(yōu)工況單位流量
p1l0為0．28-0．36 1Tl ／s。
3．3 水輪機(jī)原型技術(shù)參數(shù)
根據(jù)水輪機(jī)模型目標(biāo)參數(shù)．并經(jīng)技術(shù)經(jīng)濟(jì)比較．
最終確定如美水電站水輪機(jī)原型參數(shù)如下：水輪機(jī)
型號為HL131．9一LJ一630，轉(zhuǎn)輪直徑D1=6．3 m，額定
轉(zhuǎn)速166．7 r／min (飛逸轉(zhuǎn)速310 fmin)，額定水頭
236．0 m， 額定流量250．6 m3／s． 額定出力535．7
MW ，額定點(diǎn)效率92．6％ ， 額定點(diǎn)比轉(zhuǎn)速131．9 (m·
kW 制)， 比速系數(shù)2 026．3， 吸出高度 ≥ 一10．67
(上接第46頁)
表1 土方開挖塌方事故危險源辨識
危險源類別 危險源內(nèi)容
施工載體危險源 邊坡或土方
設(shè)備重型設(shè)備通過坡 邊坡上堆放器材
原料 原料、廢棄物等放置在邊坡上
寄傘 土體無固壁支護(hù)
設(shè)尊備 危險源 防護(hù) 固?壁支護(hù)‘ 有’ 缺?陷
人的不 人處于不安全的位置
安全行為 自身行為不安全
安全檢查存在缺陷
安全管理
發(fā)現(xiàn)問題處理不及時
設(shè)計因素 邊坡設(shè)計不穩(wěn)定
任意修改邊坡
將邊坡開挖成反坡
自嫠然 災(zāi)薹害 危瑟險源酒 施工因素 掏挖
水力開挖掌子面過高
自然災(zāi)害 暴雨沖刷或冰雪融化
災(zāi)害 地震或爆破振動
圈 erPower Vo1．39No．10
m， 安裝高程2 605．0 m．壓力脈動相對值△ 日在
70％～100％額定出力時不大于3％ ．在全負(fù)荷范同內(nèi)
最大不超過4％ 。
4 結(jié)語
如美水電站地處西藏高寒、高海拔地區(qū)， 機(jī)組
單機(jī)容量大， 運(yùn)行水頭高且水頭變幅較大，汛期過
機(jī)泥沙較多且硬度較大，存在一定的泥沙磨損。這
些都對機(jī)組參數(shù)選擇和結(jié)構(gòu)設(shè)計提出了較為特殊的
要求． 在設(shè)計過程中應(yīng)綜合考慮高海拔地區(qū)機(jī)組選
擇時應(yīng)注意的問題，適當(dāng)降低水輪機(jī)比轉(zhuǎn)速及比速
系數(shù)水平，優(yōu)化機(jī)組結(jié)構(gòu)形式， 確保機(jī)組投產(chǎn)后安
全、可靠、穩(wěn)定運(yùn)行。
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(責(zé)任編輯高 瑜)
辨識技術(shù)能夠從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)，深入挖掘施工事故
歷史數(shù)據(jù)，通過研究施工事故、危險源以及能量體
的關(guān)聯(lián)屬性構(gòu)建合理的關(guān)聯(lián)規(guī)則．對符合一定支持
度和置信度的危險因素進(jìn)行危險源確認(rèn)， 從而進(jìn)一
步對該危險源展開監(jiān)測和控制。保證施工安全進(jìn)行。
數(shù)據(jù)挖掘方法的引入不僅很好地利用了歷史施工事
故數(shù)據(jù)， 也通過規(guī)則的設(shè)置，提高了危險源辨識的
效率和準(zhǔn)確度，避免了過于依賴主觀辨識的缺點(diǎn)，
為施工危險源辨識提供了新的思路和方法。
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計算機(jī)與信息技術(shù)，2001，96(9)：1-5．
(責(zé)任編輯楊健)

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