基于关联规则的矿工不安全行为分析 论文

为系统分析矿工的不安全行为背后的致因构成，基于行为致因的复杂性，研究不安全行为在时间、地点、行为分类、部门、岗位和违章程度多个维度的分布特征，采用Apriori算法原理从矿工不安全行为的众多关联规则中发现强关联规则。相关研究表明，在早、中、晚3个班次中，早班期间矿工产生的不安全行为最多。在车场产生不安全行为的比率最高，这一发现与《煤矿职工不安全行为分析与对策》中提到的观点一致，详细内容可以查看这里。在26种不安全行为中，未正确佩戴安全作业装备最容易发生；在9个专业部门中，综掘队的不安全行为数量占比最大。这与《矿工不安全行为与噪声关系实验研究》的相关实验结果相符，具体可以点击此处查看。研究还表明，普通矿工的不安全行为最多，而大多数不安全行为的违章程度为一般。需重点防治普通矿工在早班发生的一般违章程度的不安全行为，加强车场或上下顺槽的安检力度，并严格控制未正确佩戴安全作业装备这一不安全行为。对于更详细的预防措施，可以参考《矿工不安全行为预控方法的研究》，详情请点击这里。