矿山安全监测：事故风险评估_（15）.职业健康与安全保护.docx

PAGE1

PAGE1

职业健康与安全保护

在矿山行业中，职业健康与安全保护是至关重要的环节。矿山环境复杂多变，存在多种潜在的健康和安全风险，如尘肺病、听力损伤、化学物质中毒、机械事故等。为了有效保护矿山工人的健康和安全，需要采用先进的监测技术和方法，特别是人工智能技术的应用，可以显著提升监测的准确性和效率。

1.健康监测系统的设计与实现

健康监测系统是矿山职业健康保护的重要组成部分。该系统通过收集和分析工人的健康数据，及时发现潜在的健康问题，并采取相应的预防措施。人工智能技术在健康监测系统中的应用主要体现在数据处理和分析方面。

1.1数据采集

数据采集是健康监测系统的第一步。常见的健康数据包括心率、血压、血氧饱和度、呼吸频率等生理参数，以及工作环境中的粉尘浓度、噪音水平、温度湿度等环境参数。这些数据可以通过各种传感器和可穿戴设备进行实时采集。

示例：

假设我们使用心率监测手环和粉尘浓度传感器进行数据采集。以下是一个简单的Python代码示例，用于读取心率数据和粉尘浓度数据：

#导入必要的库

importtime

importserial

importjson

#初始化串口连接

ser=serial.Serial(/dev/ttyUSB0,9600)

defread_heart_rate():

读取心率监测手环的数据

ser.write(bHR)#发送指令获取心率

data=ser.readline().decode(utf-8).strip()

returnint(data)

defread_dust_concentration():

读取粉尘浓度传感器的数据

ser.write(bDC)#发送指令获取粉尘浓度

data=ser.readline().decode(utf-8).strip()

returnfloat(data)

#主循环

whileTrue:

heart_rate=read_heart_rate()

dust_concentration=read_dust_concentration()

print(f心率:{heart_rate}每分钟,粉尘浓度:{dust_concentration}mg/m^3)

time.sleep(5)#每5秒读取一次数据

1.2数据处理与分析

收集到的健康数据需要进行处理和分析，以便及时发现异常情况。人工智能技术，如机器学习和深度学习，可以用于数据的预处理、特征提取、异常检测和预测。

示例：

使用Python和Scikit-learn库进行心率数据的异常检测：

#导入必要的库

importnumpyasnp

importpandasaspd

fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

#读取历史心率数据

data=pd.read_csv(heart_rate_data.csv)

heart_rates=data[心率].values.reshape(-1,1)

#训练孤立森林模型

model=IsolationForest(contamination=0.1)

model.fit(heart_rates)

#实时检测心率数据

defdetect_anomaly(heart_rate):

检测心率数据是否异常

prediction=model.predict([[heart_rate]])

ifprediction==-1:

returnTrue#异常

else:

returnFalse#正常

#主循环

whileTrue:

heart_rate=read_heart_rate()

ifdetect_anomaly(heart_rate):

print(f警告:心率异常({heart_rate}每分钟))

else:

print(f心率正常({heart_rate}每分钟))

time.sleep(5)#每5秒检测一次

2.安全监测系统的构建

安全监测系统旨在实时监控矿山环境中的各种安全风险，如有毒气体泄漏、机械设备故障、人员违规操作等。