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(shí)發(fā)現(xiàn)）是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)分支，主要研究從空間數(shù)據(jù)中提取非顯式存在的知識(shí)、空間關(guān)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(shí)、這些知識(shí)中有些屬于“淺層知識(shí)”。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(shí)一般通過GIS的查詢功能就能提取出來。還有一些知識(shí)屬于“深層知識(shí)”。如空間位置分布規(guī)律、空間關(guān)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(chǔ)于空間數(shù)據(jù)庫中，必須通過運(yùn)算和學(xué)習(xí)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(gè)方面的推動(dòng)力。首先，由于數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的不斷拓展，由最初的關(guān)系數(shù)據(jù)和事務(wù)數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)展到對空間數(shù)據(jù)庫的挖掘?？臻g信息正在逐步成為各種信息系統(tǒng)的主體和基礎(chǔ)?？臻g數(shù)據(jù)是一類重要、特殊的數(shù)據(jù)。有著比一般關(guān)系數(shù)據(jù)庫和事務(wù)數(shù)據(jù)庫更加豐富和復(fù)雜的語義信息，包含著更豐富的知識(shí)。因此，盡管數(shù)據(jù)挖掘最初產(chǎn)生于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和事務(wù)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(shí)很快引起了數(shù)據(jù)挖掘研究者的關(guān)注。許多數(shù)據(jù)挖掘方面的研究工作也從關(guān)系型和事務(wù)型數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展到空間數(shù)據(jù)庫。其次，在地學(xué)領(lǐng)域，隨著衛(wèi)星和遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用，日益豐富的空間和非空間數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)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(shí)傳統(tǒng)的地學(xué)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(xué)知識(shí)，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(shí)的煎熬”。這給當(dāng)前GIS技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)，迫切需要增強(qiáng)GIS分析功能，提高GIS解決地學(xué)實(shí)際問題的能力。數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)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(dòng)了傳統(tǒng)地學(xué)空間分析的發(fā)展。根據(jù)地學(xué)空間數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將數(shù)據(jù)挖掘方法引入GIS，形成地學(xué)空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的新型地學(xué)數(shù)據(jù)分析理論。

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

　　 礦井自然災(zāi)害隱患的預(yù)警預(yù)報(bào)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(zāi)害隱患識(shí)別模型。針對煤礦自然災(zāi)害出現(xiàn)的規(guī)律特點(diǎn)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(guān)信息研究礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別決策支持系統(tǒng)模型符合煤礦安全管理實(shí)際工作，能夠解決安全信息的實(shí)時(shí)共享，將為煤礦安全事務(wù)的預(yù)防與應(yīng)急協(xié)作處理提供有效的手段和方法。

　　 礦井自然災(zāi)害方式不同，隱患識(shí)別的信息源必然不同，處理結(jié)果也可能不同，但是事務(wù)處理必須借助地測和安全生產(chǎn)信息，同時(shí)還必須利用相關(guān)的知識(shí)數(shù)據(jù)（如：專家知識(shí)、現(xiàn)有規(guī)律、自然災(zāi)害分類指標(biāo)體系等）。為此，礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)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(dòng)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(dǎo)，應(yīng)用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)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(shí)庫建立礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別決策支系統(tǒng)模型，模型框架如圖1所示。

　　 整個(gè)模型以煤礦安全知識(shí)庫和空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為基礎(chǔ)，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(zāi)害因素屬性，應(yīng)用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和煤礦安全知識(shí)庫建立的自然災(zāi)害因素評價(jià)體系，確定各參數(shù)臨界值并進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行隱患識(shí)別，并進(jìn)行相應(yīng)的控制處理，以達(dá)到隱患識(shí)別與處理控制，減少災(zāi)害發(fā)生的目標(biāo)。

　　 圖1 礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別決策支持系統(tǒng)模型

　　 5 應(yīng)用礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別決策支持系統(tǒng)提升煤礦安全管理水平

　　 礦井自然災(zāi)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(dǎo)致，但這些因素并非隨時(shí)都會(huì)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(zāi)害隱患識(shí)別決策支持系統(tǒng)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)是自然災(zāi)害分類體系劃分、相關(guān)災(zāi)害類型知識(shí)庫、模型庫與空間數(shù)據(jù)庫的建立、其次是相關(guān)軟件系統(tǒng)研發(fā)、事故隱患識(shí)別方法研究與方法庫的建立。

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

　　 （2）建立基于地測、通風(fēng)、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(zāi)害類型建立相應(yīng)的專業(yè)模型庫，如瓦斯災(zāi)害預(yù)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(xiǎn)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(dòng)態(tài)采掘信息與相關(guān)瓦斯分區(qū)建立聯(lián)系并進(jìn)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(zāi)害隱患識(shí)別的重要手段，同時(shí)也是安全事故預(yù)警預(yù)報(bào)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(jì)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(xiǎn)區(qū)的確定等。

　　 （4）應(yīng)用決策支持系統(tǒng)提升煤礦安全管理水平。評價(jià)指標(biāo)體系庫、模型庫、方法庫以及圖形庫是礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別與決策的基礎(chǔ)。通過應(yīng)用礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別決策支持系統(tǒng)的以下具體功能來實(shí)現(xiàn)礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)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(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)跟蹤相關(guān)災(zāi)害的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；②實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)礦井自然災(zāi)害數(shù)據(jù)或信息與相關(guān)自然災(zāi)害指標(biāo)體系庫、模型庫、知識(shí)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(zāi)害隱患實(shí)時(shí)預(yù)警預(yù)報(bào)、決策分析，提交基于空間數(shù)據(jù)的自然災(zāi)害隱患識(shí)別與分析處理的決策報(bào)告。

　　 6結(jié)論

　　 煤礦安全信息是一種活躍的、動(dòng)態(tài)變化的、與空間位置密切相關(guān)的信息，煤礦事故預(yù)測和防治研究是一項(xiàng)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(yán)重的是來自煤炭開采過程中自然災(zāi)的發(fā)生。礦井自然災(zāi)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(dǎo)致煤礦自然災(zāi)害產(chǎn)生的原因。起源于統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算的空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為煤礦自然災(zāi)害隱患識(shí)別、進(jìn)行事故預(yù)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(yīng)和于煤礦安全管理，結(jié)合煤礦安全知識(shí)建立了礦井自然災(zāi)害隱患識(shí)別決策支持系統(tǒng)模型，為從根本上減少災(zāi)害發(fā)生，提升煤礦安全管理水平提供了新的思路。