3 空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

　　 空間數(shù)據(jù)挖掘（Spatial Data Mining，也叫地理知識發(fā)現(xiàn)）是數(shù)據(jù)挖掘的一個分支，主要研究從空間數(shù)據(jù)中提取非顯式存在的知識、空間關系或其它有意義的模式等。在已建立的GIS數(shù)據(jù)庫中，隱藏著大量的可供分析、分類用的知識、這些知識中有些屬于“淺層知識”。如某一地區(qū)有無河流、道路的最大和最小寬度等，這些知識一般通過GIS的查詢功能就能提取出來。還有一些知識屬于“深層知識”。如空間位置分布規(guī)律、空間關聯(lián)規(guī)則、形態(tài)特征區(qū)分規(guī)則等，它們并沒有直接存儲于空間數(shù)據(jù)庫中，必須通過運算和學習才能挖掘出來。

　　 空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生來自2個方面的推動力。首先，由于數(shù)據(jù)挖掘研究領域的不斷拓展，由最初的關系數(shù)據(jù)和事務數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)展到對空間數(shù)據(jù)庫的挖掘。空間信息正在逐步成為各種信息系統(tǒng)的主體和基礎。空間數(shù)據(jù)是一類重要、特殊的數(shù)據(jù)。有著比一般關系數(shù)據(jù)庫和事務數(shù)據(jù)庫更加豐富和復雜的語義信息，包含著更豐富的知識。因此，盡管數(shù)據(jù)挖掘最初產(chǎn)生于關系數(shù)據(jù)庫和事務數(shù)據(jù)庫，但由于空間數(shù)據(jù)的特殊性，從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘知識很快引起了數(shù)據(jù)挖掘研究者的關注。許多數(shù)據(jù)挖掘方面的研究工作也從關系型和事務型數(shù)據(jù)庫擴展到空間數(shù)據(jù)庫。其次，在地學領域，隨著衛(wèi)星和遙感技術(shù)的廣泛應用，日益豐富的空間和非空間數(shù)據(jù)收集和存儲在大空間數(shù)據(jù)庫中，海量的地理數(shù)據(jù)在一定程度上已經(jīng)超過了人們處理能力，同時傳統(tǒng)的地學分析難以勝倕從這些海量的數(shù)據(jù)中提取和發(fā)現(xiàn)地學知識，正如John Naisbett所說，“我們已被信息所淹沒，但是卻正在忍受缺乏知識的煎熬”。這給當前GIS技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)，迫切需要增強GIS分析功能，提高GIS解決地學實際問題的能力。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的出現(xiàn)很好地滿足了地球空間數(shù)據(jù)處理的需要，推動了傳統(tǒng)地學空間分析的發(fā)展。根據(jù)地學空間數(shù)據(jù)的特點，將數(shù)據(jù)挖掘方法引入GIS，形成地學空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的新型地學數(shù)據(jù)分析理論。

　　 4 應用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)模型

　　 礦井自然災害隱患的預警預報是確保煤礦安全生產(chǎn)的最有效途徑。為此，必須構(gòu)建有效的礦井自然災害隱患識別模型。針對煤礦自然災害出現(xiàn)的規(guī)律特點以及煤礦安全管理工作流程模式，基于地理信息系統(tǒng)（含WebGIS），集成地質(zhì)、測量、“一通三防”等數(shù)據(jù)和相關信息研究礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)模型符合煤礦安全管理實際工作，能夠解決安全信息的實時共享，將為煤礦安全事務的預防與應急協(xié)作處理提供有效的手段和方法。

　　 礦井自然災害方式不同，隱患識別的信息源必然不同，處理結(jié)果也可能不同，但是事務處理必須借助地測和安全生產(chǎn)信息，同時還必須利用相關的知識數(shù)據(jù)（如：專家知識、現(xiàn)有規(guī)律、自然災害分類指標體系等）。為此，礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)模型不是孤立的信息模型，而是基于數(shù)據(jù)動態(tài)變化的協(xié)作處理模型。因此，我們以系統(tǒng)工程理論為指導，應用基于統(tǒng)計學、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算幾何的空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并結(jié)合煤礦安全知識庫建立礦井自然災害隱患識別決策支系統(tǒng)模型，模型框架如圖1所示。

　　 整個模型以煤礦安全知識庫和空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為基礎，建立空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取瓦斯、礦壓與頂板、煤塵、水、火等自然災害因素屬性，應用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和煤礦安全知識庫建立的自然災害因素評價體系，確定各參數(shù)臨界值并進行評估，根據(jù)評估結(jié)果進行隱患識別，并進行相應的控制處理，以達到隱患識別與處理控制，減少災害發(fā)生的目標。

　　 圖1 礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)模型

　　 5 應用礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)提升煤礦安全管理水平

　　 礦井自然災害主要是由水、煤塵、瓦斯、煤自燃、開采沉陷和礦壓等因素所導致，但這些因素并非隨時都會產(chǎn)生安全事故，而是開采過程中影響事故的某些參數(shù)超過一定的臨界值才引起。為此，礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)模型構(gòu)建的基礎是自然災害分類體系劃分、相關災害類型知識庫、模型庫與空間數(shù)據(jù)庫的建立、其次是相關軟件系統(tǒng)研發(fā)、事故隱患識別方法研究與方法庫的建立。

　　 （1）構(gòu)建評價指標體系庫。評價指標體系庫就是礦井自然災害隱患發(fā)生具體參數(shù)的知識庫。模型構(gòu)建必須首先依據(jù)礦井瓦斯、水害等自然災害隱患的不同指標體系及其臨界值建立相應的指標體系庫，隱患報警識別的參數(shù)主要參考是采掘工程平面圖的動態(tài)開采面與相關巷道。各類瓦斯隱患、水害隱患、通風隱患都形成相應的評價指標庫。

　　 （2）建立基于地測、通風、采礦等專業(yè)分析的模型庫。根據(jù)瓦斯、水害等不同礦井自然災害類型建立相應的專業(yè)模型庫，如瓦斯災害預測首先依據(jù)礦井地質(zhì)條件和煤層賦存情況建立瓦斯地質(zhì)分區(qū)圖（含瓦斯突出危險區(qū)、瓦斯突出威脅區(qū)、高瓦斯區(qū)等），其次依據(jù)采掘工程平面圖的動態(tài)采掘信息與相關瓦斯分區(qū)建立聯(lián)系并進行比較分析確定可采區(qū)或未來的可采區(qū)是否屬于高瓦斯區(qū)。

　　 （3）建立基于GIS空間分析的方法庫。GIS空間分析是礦井自然災害隱患識別的重要手段，同時也是安全事故預警預報的重要途徑。比如斷層防水區(qū)的劃定，主要是依據(jù)斷層保安煤柱來確定。其中斷層保安煤柱的確定就可以通過GIS緩沖區(qū)分析獲得；空間統(tǒng)計分析、多源信息擬合、數(shù)據(jù)挖掘等也是瓦斯、水害等安全隱患監(jiān)控中常用的GIS空間分析方法，比如物探水文異常區(qū)的確定、瓦斯突出危險區(qū)的確定等。

　　 （4）應用決策支持系統(tǒng)提升煤礦安全管理水平。評價指標體系庫、模型庫、方法庫以及圖形庫是礦井自然災害隱患識別與決策的基礎。通過應用礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)的以下具體功能來實現(xiàn)礦井自然災害隱患識別與決策分析，從根本上提升煤礦安全管理水平。①分類建立礦井自然災害的實時監(jiān)測系統(tǒng)，動態(tài)跟蹤相關災害的實時數(shù)據(jù)；②實時實現(xiàn)礦井自然災害數(shù)據(jù)或信息與相關自然災害指標體系庫、模型庫、知識庫以及空間數(shù)據(jù)庫的比較，并利用圖形庫數(shù)據(jù)通過GIS空間分析方法確定安全隱患類別；③礦井自然災害隱患實時預警預報、決策分析，提交基于空間數(shù)據(jù)的自然災害隱患識別與分析處理的決策報告。

　　 6結(jié)論

　　 煤礦安全信息是一種活躍的、動態(tài)變化的、與空間位置密切相關的信息，煤礦事故預測和防治研究是一項系統(tǒng)工程，它涉及從煤炭開采、生產(chǎn)加工到煤炭產(chǎn)品銷售的全過程。其中，影響最為嚴重的是來自煤炭開采過程中自然災的發(fā)生。礦井自然災害是多源的，主要有水、煤塵、瓦斯、煤自燃、開采沉陷和礦壓等方面，它們是直接導致煤礦自然災害產(chǎn)生的原因。起源于統(tǒng)計學、機器學習、計算機圖形學、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯和進化計算的空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為煤礦自然災害隱患識別、進行事故預防和處理提供了有效的手段和方法。本文將空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應和于煤礦安全管理，結(jié)合煤礦安全知識建立了礦井自然災害隱患識別決策支持系統(tǒng)模型，為從根本上減少災害發(fā)生，提升煤礦安全管理水平提供了新的思路。