一、加强煤矿生产过程控制 降低煤炭产品杂物含量（论文文献综述）
彭杨[1]（2021）在《基于机器学习算法的煤矿安全文本分析研究》文中研究表明为了进一步提高对煤矿安全生产的预测预警能力,本文基于聚类与分类算法,利用大数据技术,对煤矿生产过程中记录的文本数据进行分析处理,结合实际经验与理论研究,对煤矿文本数据进行综合地、系统地分析,从而达到提升煤矿安全生产风险预控能力的目的。本文以煤矿瓦斯事故案例文本作为语料数据,针对煤矿开采过程中记录的大量文本数据,首先进行了文本预处理操作,包括数据清洗、中文分词、词性标注、词转向量等,在分词部分对比分析了 IKAnalyzer（IK）和ICTCLAS（IC）两种非常流行的中文分词算法在大量中文文本分割问题中的实验结果,发现IC的表现更突出,于是选择IC分词算法对事故文本进行分词及词性标注,并完成了文本信息向结构化数据的转化。为了克服现有聚类算法的缺点,结合K-means算法与Canopy粗聚类设计了CanopyKmeans算法,分析了 CanopyKmeans算法的实现步骤,并借助Hadoop分布式计算平台,使用云计算中的MapReduce编程模型,进行了对瓦斯事故案例文本的聚类分析,得到了 30个聚类主题以及相应的事故类别文本,对这些不同类别的事故文本进行统计,从中择出6个出现频率最高的事故类型文本,作为分类模型的训练集,再通过随机森林算法进行数据集训练,完成对测试组文本文件的分类预测,发现随机森林模型的识别成功率非常可观,并且通过对比决策树算法,发现随机森林预测模型对事故数据和非事故数据的识别成功率均高于决策树算法。从而可以使用随机森林算法模型对未知的煤矿安全文本文件进行预测分类,实现对煤矿安全的分析预警。本文通过对煤矿瓦斯事故案例文本进行数据分析,提高海量文本数据的处理效率,在一定程度上实现了对煤矿安全生产的预测预警,具有一定的应用价值。图31表3参93
骆建营,张洁,房爱军,孔德顺,刘猛[2]（2021）在《加强供应链全过程管理实现煤炭企业提质增效》文中研究指明国有大型煤炭企业逐步摆脱后"黄金十年"的制约,根据国家能源行业十四五发展规划,加快淘汰落后产能,大力推进新旧动能转换成为能源企业发展之路。加强煤炭生产过程全周期管理,为市场提供适销对路的产品,以销定产,走差异化、专业化道路成为煤炭企业制胜的必由之路。鲍店煤矿通过系统化管理实现煤质管理本质可控。把煤质管理过程贯穿到从采煤工作面依据地质条件整体设计、采煤过程毛煤源头、井下皮带运输、转载提升、洗选加工、仓储、地销发运、用户回访全过程,确保煤炭产品质量控制达标,效益实现最大化。
尚康[3]（2020）在《H煤矿掘进作业安全风险评价研究》文中研究说明做好“风险分级管控、隐患排查治理双重预防性工作机制”的建设是当前国家对易发生重特大事故行业提出的战略性要求。掘进是煤矿开采过程中的重要工序,安全事故发生频率较高。目前针对该区域中如何做好安全风险管理,进行危险因素识别、评价及风险分级管控是煤矿企业安全管理中亟需解决的现实问题。本文以H煤矿某掘进工作面为研究对象,将基于科学、有效的方法进行风险分级管控研究。主要研究工作与结论有:（1）梳理国内外相关文献,探究目前常用的安全风险评价方法,并在前人研究的基础上结合实地调研对我国煤矿巷道掘进技术和装备的现状、发展进行了总结,并通过结合H煤矿实际情况和本研究的重点确定采用作业条件危险性评价法（LEC）和风险矩阵法对掘进作业岗位安全风险和区域安全风险进行评价研究。（2）煤矿掘进作业岗位安全风险评价。借助实地调研和前期研究对H煤矿掘进作业流程进行分析,根据《煤矿安全技术操作规程汇编》2018版识别出各岗位作业活动的危险因素共计122项,即掘进作业过程81项,支护作业过程16项,检修作业过程25项,利用作业条件危险性评价法对各岗位作业活动的危险因素进行风险评价及划分风险等级,结果表明:Ⅰ级风险共6项危险因素、Ⅱ级风险共15项危险因素、Ⅲ级风险共10项危险因素、Ⅳ级风险共38项危险因素、V级风险共53项危险因素,并根据风险分级结果探索性地绘制了岗位作业安全风险比较图。（3）煤矿掘进作业区域安全风险评价。首先,根据《企业职工伤亡事故分类标准》（GB6441-86）分析出H煤矿东部大巷延伸段掘进作业主要事故类型高达15种,共计34项危险因素;其次,结合该掘进工作面实际情况对这15种34项危险因素的发生区域进行分析得出,煤（岩）层附近10项,运输巷28项,工作面回风巷8项。最后,利用风险矩阵法对各区域中的危险因素进行风险评价及划分风险等级,结果表明:1项危险因素为Ⅰ级风险、3项危险因素为Ⅱ级风险、14项危险因素为Ⅲ级风险、28项危险因素为Ⅳ级风险,并根据风险分级结果探索性地绘制了掘进作业区域安全风险分布图。本研究根据掘进作业岗位和区域安全风险评价分级结果,针对性的给出适合H煤矿（企业）掘进作业要求的风险防控措施。通过对煤矿掘进作业安全风险的评价及分级研究,对有效减少煤矿掘进作业岗位中人的不安全行为,降低掘进作业中煤矿事故发生率,提高企业安全管理水平具有重要意义。
王子豪[4]（2020）在《基于精益生产理论的Y洗煤厂生产管理优化研究》文中进行了进一步梳理随着我国经济转型和能源革命的推进,煤炭市场发生了剧烈的变化,竞争激烈程度远超过去,煤炭企业面对巨大的盈利压力。如何通过强化管理、挖掘内部潜能、实现降本增效,已成为煤炭企业不得不面对的难题。精益生产理论是近些年诞生的优秀运营管理理论,其强调的柔性生产、减少浪费等管理理念对企业生产管理乃至整个社会经济都产生了深刻的影响,与煤炭企业追求的改进方向也高度重合。自21世纪以来,国内大型煤炭集团企业对精益生产开展了积极的探索,也收到了一定成效,但距离真正的“精益”还有一定差距。特别是在洗选煤这一细分领域,管理粗放、浪费严重的现象依然存在,且尚未得到足够重视。因此,本文以Y洗煤厂生产管理为研究对象,对我国洗选煤企业应用精益管理具有重要的理论与现实意义。本文对Y洗煤厂生产管理问题进行了深入研究,通过现场调查了解企业组织结构、洗选煤工艺流程、生产管理现状及工人生产状态,对影响到生产效率和管理效率的问题点展开细致的分析,发现Y洗煤厂工序分布杂乱、现场管理混乱,员工生产作业时不注意设备维护、操作随意不规范,生产调度与需求脱节,以上种种造成了大量的不增值活动。本文根据Y洗煤厂实际,结合精益生产理论工具提出了一套解决方案,建议企业以生产能力核定为基础,进一步优化工序布局、实施标准化作业,开展现6S场管理、全面质量管理、全面生产维护。同时,提醒企业在实施精益生产改进时要注意避免急功近利、脱离员工等问题,提出了改进管理结构、塑造精益文化、开展多技能培训等保障措施,为企业夯实了长期发展的理论基础。本文的研究丰富了精益管理理论在洗选煤企业的应用,对Y洗煤厂实施精益管理具有重要的指导价值。
袁鹏涛[5]（2020）在《可变煤质的重介分选过程悬浮液密度设定智能决策与控制研究》文中提出随着炼焦煤需求的不断增大,而优质炼焦煤资源的稀缺,难选和极难选炼焦煤也不再被作为动力煤使用,而是通过配煤入选方式实现难选和极难选炼焦煤进行分选以满足实际市场需求。重介分选方式是我国选煤生产中的主要分选方式。近年来,重介分选控制技术取得了较大的发展,然而在配煤入选时,由于原煤煤质受不同煤种自身煤质变化以及配比变化的影响而产生难以稳定入选的问题,致使重介分选过程中悬浮液密度难以精准确定继而进行控制,从而导致了精煤产品质量波动大且不能满足实际市场需要。根据理论计算的原煤定值配比难以满足实际生产过程中多变的生产要求,且不同配比下重介悬浮液密度设定值难以确定,以人工经验和原煤定值配比进行配煤入选控制无法实现精准有效的混配不同煤种原煤入选,保障分选效果。针对上述问题,本文通过对配煤入选过程中原煤配比以及该配比下重介悬浮液密度设定值的预测和控制展开研究。论文首先介绍了配煤入选工艺过程中配煤工艺过程以及重介分选工艺流程,并详细分析了在配煤入选过程中精煤产品质量波动变化的主要影响因素。确定了多种原煤同时入选过程中的重介悬浮液密度智能设定控制策略,并设计了控制系统整体框架。根据对现场采集的实验数据,结合工艺流程进行深入分析,提出了一种基于最小二乘支持向量机算法的原煤预测配比及该配比下重介悬浮液密度设定值预测的预测模型,并采用粒子群算法对预测模型的主要参数进行优化。通过90组实际生产数据训练样本参数,最终仿真效果表明,基于PSOLSSVM算法预测效果良好,原煤预测配比以及该配比下重介悬浮液密度设定值预测与实际数据趋势一致,误差较小。通过传感器采集配煤入选过程中主要信息参数传输至PLC中,通过人机界面实现对煤质信息的输入并通过Modbus/TCP通讯协议传输至PLC中,预测模型从PLC中获取输入变量并分析运算,将预测的原煤配比值以及重介悬浮液密度设定值输入到PLC中。建立原煤配煤控制系统以及重介悬浮液密度控制系统,实现原煤预测配比等于原煤实际配比以及实际悬浮液密度等于预测悬浮液密度的设定值。通过PID算法实现对配煤过程控制的同时,建立以PID算法和模糊控制相结合的重介悬浮液密度自动控制系统,从而保障了可变煤质重介分选过程中多种原煤配煤过程自动化以及重介悬浮液密度自动控制。在上述预测模型、配煤控制系统以及重介悬浮液密度控制系统的基础上,设计了一种远程监测控制系统。通过对配煤入选过程中设备的集中控制,采用以服务器为核心站点,构建了本地服务器与云服务器的的对接,以本地数据库完成数据采集并与云数据库实现实时交互。研究了基于云平台实现的远程监测控制系统的数据远程采集过程以及存储方式,实现了生产数据的远程存储与获取以及通过web端访问配煤入选过程实现设备控制、生产数据实时查看等功能。并对现有的安全问题提出了解决方案,保障了远程监测控制系统运行的平稳。本系统在工业现场进行了实际应用,应用结果表明:系统在原煤车间与重介车间运行效果良好,通过对比系统运行前后精煤产品的稳定率,较之前有了很明显的提高,有效的提高了煤炭资源的利用率,对选煤厂经济效益产生了显着影响。
王中奇[6]（2020）在《工业企业绿色投入产出表编制及其应用研究》文中指出我国对环境问题近年来逐渐重视,在生态文明建设这方面已经上升到国家战略。过去,各级政府与企业在面对高速经济发展引发的环境问题时,很少意识到自身应当承担社会责任。尤其是污染较为严重的工业企业,在市场环境下,为追求效益最大化多通过提高产能强化自身的竞争力,这种规模生产引起环境破坏问题随之而来。面对因过度生产和资源不合理利用引起生态问题,政府针对污染较大的工业企业多采取罚款等手段,相关工业企业也意识到自身的社会责任和承担的环境投入。然而环境投入带来的回报见效慢,投入回报率低,往往在生产中被管理人员忽视,少数企业甚至不惜高额罚款而过度追求产能带来的收益。过低的环境投入见效低,同时又不会减少因环境问题带来的额外成本,过高的环境投入又会造成利润减少。当前,对生态文明建设的重视,相关污染较大的企业被关停的数不胜数。因此,为了使企业适应社会要求,需要引入适合的环境投入核算辅助管理人员调整生产战略规划。投入产出分析与应用对追溯资源利用和将生产过程中的各种联系挖掘起到重要的作用,针对国家地区层面应用较广,面向企业的较少。可应用到环境投入分析,适用于环保税的应税污染物核算研究不多,因此,本论文以实现适用于当前社会要求下工业企业绿色投入产出表的编制,并应用于企业研究。首先,通过文献调研法和实地调研收集研究所用的数据资料。其次,立足我国经济发展和政策对环保重视的要求下,优化并改进原有的绿色投入产出表,方便企业核算和发掘生产、治污与环境之间的问题。然后结合不同生产结构的企业,从产品生命周期角度,对原料和产品与污染物流向进行系统的整理,并制定相应的绿色投入产出表。最后建立与企业匹配的绿色投入产出模型,与行业平均比对,发掘实际管理忽视的问题,进而反馈到实际生产中,改进生产策略或优化环境投入分配。研究发现:论文基于相关工业企业环境经济投入分析编制的绿色投入产出表,实现工业企业投入产出与环境投入中应税污染物量核算,通过改善生产结构,发掘关键产污、治污上主要问题,从系统的角度评价企业的环境经济责任。较现有企业核算体系而言,在满足企业的生产规划核算需求同时,更清晰的发掘成本控制、污染物产出和治理关键点。应用案例选取污染较大的煤炭洗选行业和化工行业的企业,通过应用案例展示,量化环境各种投入指标,建立对应的绿色投入产出分析表,发掘各自企业对应的问题,辅助企业优化关键环节,并发掘各自潜藏的生产或管理问题。通过对煤炭洗选行业洗选用料成本分析,挖掘出该企业管理制度相关不足。通过对化工企业产能的资源预算,发掘出该生产战略下,污染物产出问题严重,治污效率底下,需要调整治污结构,降低应税污染物量的产出。总体而言,绿色投入产出表编制及其应用具有重要的理论与实践价值。在理论上,面对当前社会环境与市场需求,面对不同生产结构下的复杂问题,绿色投入产出表编制有利于企业实现可持续发展。在价值上,将工业工程对企业改善问题由传统的自下而上推动优化转向了自上而下的精准改善,提高企业投入产出效率,让企业在没有采用新技术、新设备、新材料的环境下效益更大化。
侯强[7]（2019）在《上湾选煤厂智能化改造关键技术研究与应用》文中进行了进一步梳理近年来随着煤炭企业不断降本增效,煤炭行业减员增效势在必行,为了推进上湾智能选煤厂建设,积极探索洗选行业新的管理模式,降本增效。本文结合智能化技术发展情况,对上湾选煤厂现状及存在问题分析。针对智能化选煤厂需求,设计智能化选煤厂总体结构,重点对智能化改造方案进行设计,在现有上湾选煤厂智能化改造的基础上,通过煤块粒度识别、人员定位、数字配电、设备在线监测从而完善智能化选煤厂架构。通过对煤块超粒度识别检测方式进行比较,确定了基于视频图像处理的大块煤识别系统,利用边缘检测算法以检测煤块横向及纵向边缘检测,最终实现煤块图像度识别,利用灰度算法,煤与矸石灰度不同,达到煤与矸石的识别。并对超粒度识别系统结构、以及基于超粒度识别技术构建的大块矸石预选系统进行说明,最后对煤块超粒度识别系统功能进行测试,测试在不同时间、矿井原煤粒度变化情况下测试,均能有效对大块煤粒度识别报警,同时能够纪录粒度曲线并进行分析。通过对选煤厂人员定位特点进行分析,确定了基于ZigBee的智能照明人员定位系统,利用基于到达时间（TOA）、基于到达时间差（TDOA）算法结合,通过智能照明人员定位系统架构、功能设计,实现人员定位及照明控制功能,并对系统功能测试,上湾选煤厂人员定位系统可以实现选煤厂人员位置、历史轨迹、智能照明结合的选煤厂人员定位。根据上湾选煤厂正常停送电流程,设计了选煤厂数字配电系统总体架构,搭建了系统各层次基础模型,并对各业务属性进行配置。重点按照停送电流程,对不同场景下停送电业务操作进行测试。测试在不同条件下,进行任务下达,该系统可以准确下达停送电任务。通过对上湾选煤厂在线监测系统构成、数据流程及软件架构进行设计,并对监测点位置、报警值限定等进行配置,重点对不同条件下设备的振动、温度监测等功能进行测试。测试数据均能有效反应各监测点温度、振动数据。结果表明煤块超粒度识别系统能够实时监测煤块粒度,及时发现并预警,能够有效控制煤炭产品粒度;人员定位系统能够很好的实现了人员的精确定位;数字配电系统在不同条件下都可以有效提升停送电任务效率、准确率,降低人员工作强度;在线监测系统能够很好的实现设备状态监控,做到提前预警。
于磊[8]（2019）在《工业遗产科技价值评价与保护研究 ——基于近代十行业分析》文中研究指明工业遗产的科技价值是工业遗产区别于其他文化遗产的特殊之处,也是工业遗产重要的核心价值。工业遗产的保护绕不开对不同行业工业遗产的分类研究,不同工业行业的历史发展、工业科技与工业流程、与之对应的有价值的物证实物都不同。科技价值是工业遗产的一项重要价值,但目前国内对其的分析和探讨不足,缺乏分门别类的研究,相关的技术史,尤其是系统的技术史与工业考古学研究匮乏,丧失了对工业遗产价值评价的重要基础,导致了工业遗产保护的主次与依据不明晰,保护往往本末倒置,拆除了最具有价值的物证载体,遗产完整性保护的层级与范畴也同样不明晰。本文基于科技价值的视角,以近代十个行业为例,研究与探讨工业遗产的分行业评价与保护。文章首先系统深入研究了英国、美国、加拿大等国家工业遗产的价值评价标准与体系,尤其是英国,其制定了目前世界上工业遗产价值评价与保护最详细的文件,研究发现英国对工业遗产价值评定导则会细分深入到不同行业工业遗址与建筑物的探讨中,并十分重视各行业工业技术史与工业流程的研究。本文以国外为对比参照,重点研究国内自身的问题,以科技价值为切入点,基于科技价值与完整性的视角,以近代的采煤业、钢铁冶炼业、船舶修造业、棉纺织业、棉印染业、丝绸业、毛纺织业、麻纺织业、水泥业与硫酸工业十个行业为例,分门别类的研究了各工业行业的近代发展历程、有价值的遗存现状、近代工业技术与设备、近代工业流程与对应的物证实物、各门类工业遗产关键技术物证、各门类工业遗产完整性保护的层级与范畴等,基于工业史与技术史的研究,分行业具体阐释不同行业科技价值认知与评价的关注点,分行业分析不同行业工业遗产保护中的关键物证实物,包括了各行业在评价与保护中的核心实物物证、辅助生产的相关配套物证、以及与完整性相关的工业产业链等。这些结论与成果可为工业遗产的评价与保护、保护规划的制定,以及遗存的再利用等提供理论支撑与参考。
黄军利[9]（2018）在《煤矿井下避难硐室位置优化及应用研究》文中研究指明煤矿井下避难硐室能够在煤矿事故发生后为矿工提供有效救援,该技术在美国、澳大利亚和南非等矿业发达国家已取得了长足进步。在国内,近年来避难硐室的研究和应用相继迅速展开,建设技术也日趋成熟,但在避难硐室系统性,尤其是避难硐室的选址及其优化研究方面尚显缺乏,从而致使煤矿井下避难硐室在煤矿灾害事故发生时,其应有的救援作用没能得到充分发挥。为解决这一问题,推动煤矿井下避难硐室救援成效的提升,本论文结合国内外煤矿井下避难硐室的研究现状,从避难硐室建设的相关基础理论研究入手,构建了煤矿井下避难硐室选址影响因子系统模型,揭示了煤矿井下避难硐室选址的影响因子及其作用机制。本论文基于灾变演化过程对避难硐室选址影响因素进行了分析,采用数值仿真模拟的方法对避难逃生路径下的热动力灾害演变特征进行了研究,尤其对烟气蔓延规律与火区温度分布和变化特征以及灾区致害气体和能见度的时变特性进行了演化和分析。在此基础上,结合我国煤矿井下避难硐室研究和应用的实际情况,提出了一套相对科学的、适合我国煤矿特色的煤矿井下避难硐室选址科学性评价系统和选址科学性评价等级划分标准。该系统采用定性与定量相结合,通过对选址影响因子进行权重计算,以及对选址周围地质情况等影响因子量化处理,最终经系统模块化计算得出选址科学性评价总值,进而对标可得出选址的科学性等级。此外,运用该研究成果参与和指导了兖州赵楼煤矿的避难硐室选址和优化建设,并将该评价系统扩展应用到对煤矿井下单个避难硐室建设质量量化评价以及井下避难硐室群规划方案的优化中,从而很好的解决了单个硐室的建设质量评价以及避难硐室群组建设的方案优化问题,在实践中得到了科学验证,效果良好。本文分为六部分。第一部分是绪论;第二部分是基于灾变演化的避难硐室选址影响因素研究;第三部分是避难逃生路径下的热动力灾害演变特征;第四部分是煤矿井下避难硐室选址影响因素评价;第五部分是避难硐室选址在赵楼煤矿的实际应用;第六部分是结论。本研究成果能够帮助煤矿建设井下避难硐室时科学选址,从而有效提升灾难时硐室的救援效果,同时能够用于对已建避难硐室总体质量优劣的科学考评,也可用于对井下避难硐室群组建设方案的优化。此外,该成果还可用于国家煤矿安全监察管理部门对煤矿井下避难硐室建设的指导和优劣评价,为其制定相关政策提供决策依据。
吴升林[10]（2018）在《红柳林矿业公司安全风险辨识与管控技术研究》文中研究指明煤矿安全风险辨识与管控是煤矿安全生产的重要环节,是安全生产由被动防范向源头主动管理转变的主要抓手。为加强安全生产工作的控制力和事故的防范能力,使安全问题落到实处,实现生产的安全化、规范化、合理化。对煤矿主要岗位、主要作业环节进行安全风险辨识、评估,明确岗位安全风险管控内容,制定管控措施,提高煤矿的整体安全监控、管理水平。本文通过对陕煤集团神木红柳林矿业有限公司的基本条件及其他相关资料为基础,以国家和地方颁布的有关安全生产方针、政策、法规、技术标准为依据,按照科学的方法和程序,采用可靠、先进、适用的评估方法和技术,从实际的经济、技术条件出发,对煤矿安全生产各个环节进行科学和实事求是的分析、评估,在最大程度上保证评估结论的科学性、正确性和管控措施的合理性、可行性和可靠性。通过专家调查法辨识煤矿企业的风险源,利用层次分析法评估各风险源的风险度,并依据煤矿企业的实际制定相对应的管控措施,从而造就本质安全型管理人员和岗位作业人员、配备本质安全型矿井设备、创建本质安全型环境、创新安全管理模式实现管理本质安全化,最终实现人员无失误、设备无故障、系统无缺陷、管理无漏洞的奋斗目标。通过本文的研究成果,探索出一条煤矿安全风险辨识与管控的有效途径,为其它煤矿企业和行业安全管理提供参考和借鉴。
二、加强煤矿生产过程控制 降低煤炭产品杂物含量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、加强煤矿生产过程控制 降低煤炭产品杂物含量（论文提纲范文）
（1）基于机器学习算法的煤矿安全文本分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 煤矿安全文本数据的预处理 |
| 2.1 煤矿数据特征和数据来源 |
| 2.2 自然语言处理中的文本预处理 |
| 2.3 基于Hadoop的IK与IC分词算法对比 |
| 2.4 基于IC分词算法的实验文本预处理 |
| 2.5 对分词结果的词性标注和向量空间表示 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于改进的K-means算法的煤矿安全文本分析 |
| 3.1 文本相似度的度量 |
| 3.2 K-means算法改进后的Canopy_Kmeans算法 |
| 3.3 Canopy_Kmeans算法基于MapReduce的并行化流程 |
| 3.4 Canopy_Kmeans算法在Hadoop环境下的应用 |
| 3.5 煤矿安全文本数据的聚类结果分析对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于随机森林的煤矿安全文本数据预测模型研究 |
| 4.1 决策树与随机森林算法 |
| 4.2 信息熵、条件熵、信息增益与基尼系数 |
| 4.3 随机森林算法原理和生成规则 |
| 4.4 随机森林的袋外错误率 |
| 4.5 煤矿安全文本数据基于随机森林的分类建模实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）加强供应链全过程管理实现煤炭企业提质增效（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 鲍店煤矿煤质供应链全过程管理的内涵与预期目标 |
| 2 鲍店煤矿煤质供应链全过程管理的主要做法 |
| 2.1 研判地质构造控源头 |
| 2.1.1 加强开采设计中的毛煤质量控制 |
| 2.1.2 加大采掘现场的煤质管控力度 |
| 2.1.3 严格矿井煤炭生产运输过程管控 |
| 2.2 强化洗选加工动态管控,实现矿井效益最大化 |
| 2.2.1 精煤产量、质量考核办法 |
| 2.2.2 最佳灰分区间控制 |
| 2.3 制订配煤目标管理方案，优化配煤工艺 |
| 2.3.1 主要产品煤种的目标控制 |
| 2.3.2 完善水分控制工艺 |
| 2.3.3 优化品种结构 |
| 2.4 细控煤炭发运服务过程管理 |
| 2.4.1 储装运中的煤质管理 |
| 2.4.2 擦亮服务品牌，维护产品声誉 |
| 3 鲍店煤矿煤质供应链全过程管理的保障措施 |
| 3.1 保障措施 |
| 3.2 配齐检测设备、配强专业化检测队伍 |
| 4 鲍店煤矿煤质供应链全过程管理的实施效果 |
| 4.1 社会效益 |
| 4.2 经济效益 |
（3）H煤矿掘进作业安全风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外安全风险评价研究现状 |
| 1.2.2 国内安全风险评价研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关研究基础 |
| 2.1 安全风险的定义与特征 |
| 2.1.1 安全风险的定义 |
| 2.1.2 安全风险的特征 |
| 2.2 安全风险评价相关理论 |
| 2.2.1 安全风险评价的定义 |
| 2.2.2 安全风险评价的目的 |
| 2.2.3 安全风险评价的内容 |
| 2.2.4 安全风险评价的原则 |
| 2.3 安全风险评价方法 |
| 2.3.1 安全风险评价方法的分类 |
| 2.3.2 常用安全风险评价方法 |
| 2.3.3 安全风险评价方法的选取 |
| 2.4 煤矿巷道掘进现状分析 |
| 2.4.1 煤矿掘进作业生产现状 |
| 2.4.2 煤矿巷道掘进技术现状分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 H煤矿掘进作业岗位安全风险评价 |
| 3.1 H煤矿掘进作业生产状况分析 |
| 3.1.1 H煤矿概况 |
| 3.1.2 H煤掘进作业流程分析 |
| 3.2 掘进作业岗位危险因素分析 |
| 3.3 岗位安全风险评价体系 |
| 3.3.1 安全风险评价步骤 |
| 3.3.2 基于“分布密度型”未知有理数的D值计算 |
| 3.4 基于LEC法的H煤矿掘进作业各岗位危险因素风险评价 |
| 3.4.1 岗位危险因素风险评价举例 |
| 3.4.2 各岗位危险因素风险评价 |
| 3.5 H煤矿掘进作业岗位安全风险比较图 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 H煤矿掘进巷道区域安全风险评价 |
| 4.1 H煤矿掘进巷道事故类型分析 |
| 4.2 H煤矿掘进巷道事故发生区域分析 |
| 4.3 区域安全风险评价体系 |
| 4.3.1 区域安全风险评价步骤 |
| 4.3.2 风险R值计算 |
| 4.4 H煤矿掘进巷道区域危险因素风险评价 |
| 4.4.1 区域危险因素风险评价举例 |
| 4.4.2 H煤矿掘进巷道区域危险因素风险评价 |
| 4.5 H煤矿掘进巷道区域安全风险分布图 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 H煤矿掘进作业安全风险管理措施 |
| 5.1 风险接受准则分析 |
| 5.2 岗位安全风险管理措施 |
| 5.2.1 检修岗位不当操作防控措施 |
| 5.2.2 掘进岗位不当操作防控措施 |
| 5.2.3 临时支护岗位不当操作防控措施 |
| 5.2.4 永久支护岗位不当操作防控措施 |
| 5.3 区域安全风险管理措施 |
| 5.3.1 触电事故控制措施 |
| 5.3.2 火灾事故控制措施 |
| 5.3.3 瓦斯爆炸事故控制措施 |
| 5.3.4 高处坠落事故控制措施 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 研究结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间主要成果 |
（4）基于精益生产理论的Y洗煤厂生产管理优化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题目的 |
| 1.1.3 选题的意义 |
| 1.2 研究方法和内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.2.3 研究内容与结构 |
| 1.3 论文创新之处 |
| 第二章 精益生产理论概述和国内外研究综述 |
| 2.1 精益生产理论概述 |
| 2.1.1 精益生产的起源 |
| 2.1.2 精益生产的内涵 |
| 2.1.3 生产过程的浪费 |
| 2.1.4 精益生产的主要工具 |
| 2.2 精益生产理论的国内外研究情况 |
| 2.2.1 国外研究情况 |
| 2.2.2 国内研究情况 |
| 2.3 精益生产在我国煤炭行业的研究应用 |
| 2.3.1 早期接触探索阶段 |
| 2.3.2 官方引导提倡阶段 |
| 2.3.3 大量实践应用阶段 |
| 第三章 Y洗煤厂生产管理现状及问题分析 |
| 3.1 Y洗煤厂简介 |
| 3.2 企业生产管理现状 |
| 3.2.1 公司管理组织结构 |
| 3.2.2 洗煤生产工艺流程 |
| 3.3 生产管理中存在的问题 |
| 3.3.1 生产厂区规划不合理,工序分布杂乱 |
| 3.3.2 现场管理混乱,内部管控不到位 |
| 3.3.3 设备老旧落后,不注意维护更新 |
| 3.3.4 岗位分工不平衡,员工操作不规范 |
| 3.3.5 生产调度与需求脱节,额外库存造成大量浪费 |
| 3.4 原因分析 |
| 3.4.1 编制生产计划不科学 |
| 3.4.2 公司管理水平落后 |
| 3.4.3 生产数据采集滞后,缺乏信息管理手段 |
| 3.4.4 工人年龄结构老化,素质较低缺少培训 |
| 3.5 实施优化的必要性和可行性分析 |
| 3.5.1 优化的必要性 |
| 3.5.2 优化的可行性 |
| 第四章 Y洗煤厂精益生产优化策略 |
| 4.1 生产能力核定 |
| 4.2 优化工序布局 |
| 4.3 作业标准化 |
| 4.3.1 绘制标准化工作图 |
| 4.3.2 开展动作分析研究,确定标准化操作 |
| 4.3.3 建立“标准化工作表” |
| 4.4 生产现场6S管理 |
| 4.4.1 建立管理机构 |
| 4.4.2 明确改进目标 |
| 4.4.3 制定实施细则 |
| 4.4.4 实施6S管理 |
| 4.5 全面质量管理(TQM) |
| 4.5.1 对原料煤的质量控制 |
| 4.5.2 对生产过程中的质量控制 |
| 4.5.3 对产品储装运的质量管理 |
| 4.5.4 严格煤质检验 |
| 4.6 全面生产维护(TPM) |
| 4.6.1 自主保全 |
| 4.6.2 专业保全 |
| 第五章 Y洗煤厂精益生产管理优化策略实施保障 |
| 5.1 应用精益生产管理的易发生问题 |
| 5.2 创造精益生产方案实施的条件 |
| 5.2.1 明确精益生产原则 |
| 5.2.2 精益生产实施阶段 |
| 5.3 精益生产方案实施的保障 |
| 5.3.1 改进企业管理组织结构 |
| 5.3.2 塑造精益生产企业文化 |
| 5.3.3 开展员工操作技能培训 |
| 5.3.4 严密企业管理措施 |
| 5.3.5 优化企业薪酬体系 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（5）可变煤质的重介分选过程悬浮液密度设定智能决策与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 原煤配煤入选方法研究现状 |
| 1.2.2 重介悬浮液密度给定方法研究现状 |
| 1.2.3 远程监测控制技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 可变煤质的重介分选工艺及控制策略分析 |
| 2.1 配煤工艺及重介分选过程工艺分析 |
| 2.1.1 配煤工艺介绍 |
| 2.1.2 重介分选工艺介绍 |
| 2.2 精煤产品硫分与灰分波动因素分析 |
| 2.2.1 分选密度的确定 |
| 2.2.2 原煤煤质波动变化对精煤质量变化分析 |
| 2.3 重介悬浮液密度智能设定控制策略分析 |
| 2.4 重介悬浮液密度智能设定系统架构 |
| 2.4.1 硬件系统架构 |
| 2.4.2 软件系统架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可变煤质的悬浮液密度智能设定方法研究 |
| 3.1 可变煤质的重介分选过程数据分析研究 |
| 3.1.1 可变煤质的理论配比分析 |
| 3.1.2 重介悬浮液密度影响因素分析 |
| 3.2 基于PSO-LSSVM的原煤配比与悬浮液密度预测模型建立 |
| 3.2.1 PSO-LSSVM预测模型原理 |
| 3.2.2 建立PSO-LSSVM预测模型 |
| 3.3 原煤智能配比及预测悬浮液密度设定值模型效果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 可变煤质的重介分选过程悬浮液密度控制研究 |
| 4.1 PID控制 |
| 4.1.1 PID控制技术特点 |
| 4.1.2 PID控制技术原理 |
| 4.2 预测模型在悬浮液密度控制系统中的实现方式 |
| 4.3 原煤配煤控制系统方法研究与实现 |
| 4.3.1 PID算法在配煤控制系统中的应用 |
| 4.3.2 配煤控制系统的实现 |
| 4.4 重介悬浮液密度控制系统方法研究与实现 |
| 4.4.1 基于PID算法的自动补水方法研究 |
| 4.4.2 影响分流自动控制的因素分析 |
| 4.4.3 重介悬浮液密度控制系统的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 远程监测控制系统设计 |
| 5.1 远程监测系统方案 |
| 5.1.1 远程监测控制系统目标 |
| 5.1.2 远程监测控制系统技术内容 |
| 5.1.3 远程监测控制系统硬件构成 |
| 5.2 远程监控系统数据传输与功能构建 |
| 5.2.1 底层数据采集功能 |
| 5.2.2 底层数据中转传输功能 |
| 5.2.3 数据云端存储功能 |
| 5.2.4 远程监控系统功能构建 |
| 5.3 远程监控系统实现及系统远程网络安全 |
| 5.3.1 远程监测控制系统功能实现 |
| 5.3.2 系统远程运维安全策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 工业现场实际应用及效果分析 |
| 6.1 工业现场应用背景 |
| 6.2 控制系统硬件设备选型及安装 |
| 6.2.1 可编程控制器模块选型 |
| 6.2.2 传感器选型及安装 |
| 6.3 控制系统程序与人机界面 |
| 6.3.1 通讯方式 |
| 6.3.2 控制系统软件程序 |
| 6.3.3 人机界面 |
| 6.4 系统运行效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）工业企业绿色投入产出表编制及其应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.5 研究路线 |
| 2 相关理论与方法基础 |
| 2.1 企业社会责任理论 |
| 2.2 可持续发展理论 |
| 2.3 投入产出分析 |
| 3 工业企业绿色投入产出表编制研究 |
| 3.1 工业绿色投入产出表编制基本原则与流程 |
| 3.2 工业绿色投入产出表基本结构与功能 |
| 3.3 工业企业绿色投入产出核算模型推导 |
| 3.4 与现有投入产出表对比分析 |
| 4 煤炭企业应用案例 |
| 4.1 选煤厂的基本情况概述 |
| 4.2 企业绿色投入指标测定及量化 |
| 4.3 各生产过程之中的联系 |
| 4.4 环境治理与成本问题 |
| 4.5 绿色投入产出模型相关计算 |
| 4.6 绿色投入产出分析运用 |
| 4.7 企业运营优化与对策 |
| 5 化工企业应用案例 |
| 5.1 化工厂的基本情况概述 |
| 5.2 企业绿色投入指标测定及量化 |
| 5.3 各生产过程之中的联系 |
| 5.4 因环境问题造成的损失 |
| 5.5 化工厂绿色投入产出价值表 |
| 5.6 绿色投入产出分析模型求解 |
| 5.7 绿色投入产出分析运用 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）上湾选煤厂智能化改造关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 题背景及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 国内外选煤厂智能化发展 |
| 1.2.2 智能化选煤厂优势 |
| 1.3 上湾选煤厂智能化建设分析 |
| 1.3.1 现状及存在问题 |
| 1.3.2 上湾选煤厂智能化改造分析 |
| 1.4 研究方法与内容 |
| 2 智能化改造设计方案 |
| 2.1 总体结构设计 |
| 2.1.1 总体架构 |
| 2.1.2 控制层、设备层改造方案设计 |
| 2.1.3 信息层、网络层改造设计 |
| 2.2 关键技术设计 |
| 2.2.1 技术需求 |
| 2.2.2 关键技术设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 煤块超粒度识别系统 |
| 3.1 大块煤识别应用分析 |
| 3.2 基于大块煤识别技术的选煤厂应用设计 |
| 3.2.1 大块煤识别算法 |
| 3.2.2 大块煤识别技术在矸石预选应用分析 |
| 3.2.3 大块矸石预选系统构成 |
| 3.2.4 基于大块煤识别技术的堆煤保护 |
| 3.3 上湾选煤厂大块煤识别应用 |
| 3.3.1 大块煤识别应用 |
| 3.3.2 大块煤识别影响因素分析 |
| 3.4 大块煤识别系统功能测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 选煤厂全域人员定位系统 |
| 4.1 人员定位方式分析及选择 |
| 4.1.1 选煤厂人员定位特点 |
| 4.1.2 ZigBee人员定位系统分析 |
| 4.2 上湾选煤厂智能照明人员定位系统 |
| 4.2.1 智能照明系统设计思路 |
| 4.2.2 智能照明人员定位算法 |
| 4.2.3 上湾智能照明系统架构 |
| 4.2.4 上湾智能照明系统功能 |
| 4.3 人员定位系统精度影响因素分析 |
| 4.4 系统性能验证、测试 |
| 4.4.1 各区域在线人数功能测试 |
| 4.4.2 灯具照明状态功能测试 |
| 4.4.3 历史轨迹查看及回放测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 数字配电和机电管理系统设计 |
| 5.1 上湾选煤厂配电操作流程 |
| 5.2 数字配电系统总体设计架构 |
| 5.2.1 系统层次模型 |
| 5.2.2 系统基础模型配置 |
| 5.2.3 配电属性配置 |
| 5.3 业务处理流程及软件数据库设计 |
| 5.3.1 停送电任务管理 |
| 5.3.2 门禁管理 |
| 5.3.3 数据库及软件功能实现 |
| 5.4 数字配电运行测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 设备在线监测系统设计 |
| 6.1 在线监测系统 |
| 6.1.1 系统构成 |
| 6.1.2 系统数据流程及软件架构 |
| 6.2 系统配置及设置 |
| 6.2.1 监测点配置 |
| 6.2.2 设备报警值 |
| 6.2.3 在线点检系统精度影响因素分析 |
| 6.3 系统功能及应用测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 |
（8）工业遗产科技价值评价与保护研究 ——基于近代十行业分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究对象的界定与研究视角 |
| 1.2.1 研究对象的界定 |
| 1.2.1.1 时间范畴的界定 |
| 1.2.1.1.1 时间的界定 |
| 1.2.1.1.2 范畴的界定 |
| 1.2.1.2 十个行业的选取 |
| 1.2.1.2.1 工业近代化进程中的重要性 |
| 1.2.1.2.2 现存遗留所占比例的较高性 |
| 1.2.2 研究视角 |
| 1.2.2.1 科技价值的视角 |
| 1.2.2.2 完整性的视角 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 国内外研究现状与目前研究存在的问题 |
| 1.5.1 国外研究现状 |
| 1.5.1.1 从文化遗产到工业遗产的保护 |
| 1.5.1.2 国外工业遗产保护起源及发展 |
| 1.5.1.3 国外工业遗产价值评价理论研究 |
| 1.5.1.3.1 英国工业遗产价值评价理论研究 |
| 1.5.1.3.2 美国工业遗产价值评价理论研究 |
| 1.5.1.3.3 加拿大工业遗产价值评价理论研究 |
| 1.5.1.3.4 日本工业遗产价值评价理论研究 |
| 1.5.2 国内研究现状 |
| 1.5.2.1 近代中国工业史与技术史的研究 |
| 1.5.2.2 国内工业遗产保护的起源及发展 |
| 1.5.2.3 国内工业遗产价值评价理论研究 |
| 1.5.2.3.1 工业遗产价值评价指标与构成研究 |
| 1.5.2.3.2 工业遗产价值评价方法与体系研究 |
| 1.5.2.4《中国工业遗产价值评价导则(试行)》的建立 |
| 1.5.3 目前研究存在的问题 |
| 1.6 关于工业遗产完整性的思考与近代动力设备的发展 |
| 1.6.1 对于工业遗产完整性的思考 |
| 1.6.2 近代动力设备的发展历程 |
| 1.7 研究特色与创新之处 |
| 1.8 技术路线与关键技术说明 |
| 1.9 未尽事宜 |
| 第2章 近代重工业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 2.1 近代采煤业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 2.1.1 近代采煤业的历史与现状研究 |
| 2.1.1.1 近代采煤业的年代分期与发展历程 |
| 2.1.1.2 历史重要性突出的近代采煤业工业遗产 |
| 2.1.1.3 小结 |
| 2.1.2 近代采煤工业技术与设备研究 |
| 2.1.2.1 近代采煤的完整工艺流程 |
| 2.1.2.2 近代采煤工业技术与关键技术物证 |
| 2.1.2.2.1 开拓系统工艺技术与关键物证 |
| 2.1.2.2.2 采煤系统工艺技术与关键物证 |
| 2.1.2.2.3 矿井提升与运输及其关键物证 |
| 2.1.2.2.4 矿井通风与排水及其关键物证 |
| 2.1.2.2.5 煤的洗选与炼焦及其关键物证 |
| 2.1.2.2.6 煤矿的动力系统及其关键物证 |
| 2.1.2.2.7 露天采矿与矿井照明 |
| 2.1.2.3 小结 |
| 2.1.3 采煤业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 2.1.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 2.1.3.2 采煤业价值评价典型案例分析 |
| 2.1.3.2.1 萍乡安源煤矿工业建筑群 |
| 2.1.3.2.2 本溪湖煤矿工业建筑群 |
| 2.2 近代钢铁冶炼业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 2.2.1 近代钢铁冶炼业的历史与现状研究 |
| 2.2.1.1 近代钢铁冶炼业的年代分期与发展历程 |
| 2.2.1.2 历史重要性突出的近代钢铁冶炼业工业遗产 |
| 2.2.1.3 小结 |
| 2.2.2 近代钢铁冶炼工业技术与设备研究 |
| 2.2.2.1 近代钢铁冶炼的完整工艺流程 |
| 2.2.2.2 近代炼铁工艺技术与关键技术物证 |
| 2.2.2.3 近代炼钢工艺技术与关键技术物证 |
| 2.2.2.4 近代钢铁加工工艺与关键技术物证 |
| 2.2.2.5 小结 |
| 2.2.3 钢铁冶炼业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 2.2.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 2.2.3.2 钢铁冶炼业价值评价典型案例分析 |
| 2.2.3.2.1 鞍山钢铁有限公司工业建筑群 |
| 2.2.3.2.2 本溪湖钢铁工业建筑群 |
| 2.3 近代船舶修造业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 2.3.1 近代船舶修造业的历史与现状研究 |
| 2.3.1.1 近代船舶修造业的年代分期与发展历程 |
| 2.3.1.2 历史重要性突出的近代船舶修造业工业遗产 |
| 2.3.1.3 小结 |
| 2.3.2 近代船舶修造工业技术与设备研究 |
| 2.3.2.1 近代船舶修造的完整工艺流程 |
| 2.3.2.2 近代船舶修造工艺技术与关键技术物证 |
| 2.3.2.2.1 近代船舶修造工业技术 |
| 2.3.2.2.2 船舶修造关键技术物证 |
| 2.3.2.3 小结 |
| 2.3.3 船舶修造业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 2.3.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 2.3.3.2 船舶修造业价值评价典型案例分析 |
| 2.3.3.2.1 福建马尾船政工业建筑群 |
| 2.3.3.2.2 天津市船厂(原大沽造船厂)工业建筑群 |
| 第3章 近代轻工业工业遗产科技价值评价与保护研究(一) |
| 3.1 近代棉纺织业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 3.1.1 近代棉纺织业的历史与现状研究 |
| 3.1.1.1 近代棉纺织业的年代分期与发展历程 |
| 3.1.1.2 历史重要性突出的近代棉纺织业工业遗产 |
| 3.1.1.3 小结 |
| 3.1.2 近代棉纺织工业技术与设备研究 |
| 3.1.2.1 近代棉纺织的完整工艺流程 |
| 3.1.2.1.1 棉纺工艺 |
| 3.1.2.1.2 棉织工艺 |
| 3.1.2.2 近代棉纺织工艺技术与关键技术物证 |
| 3.1.2.2.1 近代棉纺机具 |
| 3.1.2.2.2 近代棉织机具 |
| 3.1.2.2.3 近代纺织动力设备 |
| 3.1.2.2.4 近代棉纺织厂房建筑与构筑物 |
| 3.1.2.3 小结 |
| 3.1.3 棉纺织业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 3.1.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 3.1.3.2 棉纺织业价值评价典型案例分析 |
| 3.1.3.2.1 中纺公司天津第一纺织分厂 |
| 3.1.3.2.2 石家庄大兴纺织染厂工业建筑群 |
| 3.1.3.2.3 西安大华纱厂工业建筑群 |
| 3.2 近代棉印染业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 3.2.1 近代棉印染业的历史与现状研究 |
| 3.2.2 近代棉印染工业技术与设备研究 |
| 3.2.2.1 近代棉印染的完整工艺流程 |
| 3.2.2.2 近代棉印染工艺技术与关键技术物证 |
| 3.2.2.3 小结 |
| 3.2.3 棉印染业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 3.2.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 3.2.3.2 棉印染业价值评价典型案例分析 |
| 3.2.3.2.1 中纺公司上海第三印染厂 |
| 3.2.3.2.2 中纺公司上海第四印染厂 |
| 第4章 近代轻工业工业遗产科技价值评价与保护研究(二) |
| 4.1 近代丝绸业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 4.1.1 近代丝绸业的历史与现状研究 |
| 4.1.1.1 近代动力机器缫丝的年代分期与发展历程 |
| 4.1.1.2 近代动力机器丝织的年代分期与发展历程 |
| 4.1.1.3 近代动力机器丝绸印染的年代分期与发展历程 |
| 4.1.1.4 历史重要性突出的近代丝绸业工业遗产 |
| 4.1.1.5 小结 |
| 4.1.2 近代丝绸业工业技术与设备研究 |
| 4.1.2.1 近代缫丝、丝织与丝绸印染的完整工艺流程 |
| 4.1.2.1.1 近代缫丝工艺 |
| 4.1.2.1.2 近代丝织工艺 |
| 4.1.2.1.3 丝绸印染工艺 |
| 4.1.2.2 近代丝绸业的关键技术物证 |
| 4.1.2.2.1 近代缫丝机具 |
| 4.1.2.2.2 近代丝织机具 |
| 4.1.2.2.3 近代丝织物染整机具与动力设备 |
| 4.1.2.2.4 近代丝绸厂房建筑与构筑物 |
| 4.1.2.3 小结 |
| 4.1.3 丝绸业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 4.1.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 4.1.3.2 丝绸业价值评价典型案例分析 |
| 4.1.3.2.1 上海第一丝厂 |
| 4.2 近代毛纺织业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 4.2.1 近代毛纺织业的历史与现状研究 |
| 4.2.1.1 近代毛纺织业的年代分期与发展历程 |
| 4.2.1.2 历史重要性突出的近代毛纺织业工业遗产 |
| 4.2.1.3 小结 |
| 4.2.2 近代毛纺织工业技术与设备研究 |
| 4.2.2.1 近代毛纺织的完整工艺流程 |
| 4.2.2.1.1 毛纺工艺 |
| 4.2.2.1.2 毛织工艺 |
| 4.2.2.1.3 毛织物整理工艺 |
| 4.2.2.2 近代毛纺织工艺技术与关键技术物证 |
| 4.2.2.2.1 近代毛纺、毛织机具 |
| 4.2.2.2.2 近代毛整理机具与动力设备 |
| 4.2.2.2.3 近代毛纺织厂房建筑与构筑物 |
| 4.2.2.3 小结 |
| 4.2.3 毛纺织业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 4.2.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 4.2.3.2 毛纺织业价值评价典型案例分析 |
| 4.2.3.2.1 中纺公司上海第二毛纺织厂 |
| 4.2.3.2.2 中纺公司上海第三毛纺织厂 |
| 4.3 近代麻纺织业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 4.3.1 近代麻纺织业的历史与现状研究 |
| 4.3.2 近代麻纺织工业技术与设备研究 |
| 4.3.2.1 近代麻纺织的完整工艺流程 |
| 4.3.2.2 近代麻纺织工艺技术与关键技术物证 |
| 4.3.2.3 小结 |
| 4.3.3 麻纺织业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 4.3.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 4.3.3.2 麻纺织业价值评价典型案例分析 |
| 4.3.3.2.1 中纺公司上海第二制麻厂 |
| 第5章 近代化工业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 5.1 近代水泥业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 5.1.1 近代水泥业的历史与现状研究 |
| 5.1.2 近代水泥工业技术与设备研究 |
| 5.1.2.1 近代水泥制造的完整工艺流程 |
| 5.1.2.2 近代水泥工业技术与关键技术物证 |
| 5.1.2.3 小结 |
| 5.1.3 水泥业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 5.1.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 5.1.3.2 水泥业价值评价典型案例分析 |
| 5.1.3.2.1 川沙水泥厂 |
| 5.2 近代硫酸业工业遗产科技价值评价与保护研究 |
| 5.2.1 近代硫酸业的历史与现状研究 |
| 5.2.2 近代硫酸工业技术与设备研究 |
| 5.2.2.1 近代硫酸制造的完整工艺流程 |
| 5.2.2.1.1 二氧化硫的制取 |
| 5.2.2.1.2 近代铅室法制酸工艺 |
| 5.2.2.1.3 近代接触法制酸工艺 |
| 5.2.2.2 近代硫酸工业技术与关键技术物证 |
| 5.2.2.3 小结 |
| 5.2.3 硫酸业产业链、厂区或生产线的完整性分析 |
| 5.2.3.1 科技价值角度的完整性分析 |
| 5.2.3.2 硫酸业价值评价典型案例分析 |
| 5.2.3.2.1 梧州硫酸厂 |
| 第6章 结语 |
| 参考文献 |
| 附录:《中国工业遗产价值评价导则(试行)》 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）煤矿井下避难硐室位置优化及应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景介绍 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 主要内容及研究技术路线 |
| 2 基于灾变演化的避难硐室选址影响因素研究 |
| 2.1 避难硐室选址安全距离的正反演计算方法 |
| 2.2 避难硐室位置选择 |
| 2.3 避难硐室周边地质因素 |
| 2.4 避难及救援路线因素 |
| 2.5 投资成本因素 |
| 2.6 人为因素 |
| 2.7 其他因素 |
| 2.8 避难硐室选址系统构建 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 避难逃生路径下的热动力灾害演变特征 |
| 3.1 热动力灾害演变仿真方法及模型构建 |
| 3.2 工作面运输巷胶带火灾的数值模拟研究 |
| 3.3 工作面回风隅角瓦斯爆炸的数值模拟研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 煤矿井下避难硐室选址影响因素评价 |
| 4.1 煤矿避难硐室选址评价方法 |
| 4.2 煤矿避难硐室选址影响因素权重分配方法 |
| 4.3 煤矿避难硐室选址影响耦合值的计算 |
| 4.4 煤矿避难硐室选址级别的设立和划分 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 避难硐室选址在赵楼煤矿的实际应用 |
| 5.1 赵楼煤矿矿井概况以及紧急避险设施的建设状况 |
| 5.2 赵楼煤矿避难硐室的实际应用 |
| 5.3 赵楼煤矿井下避难硐室群选址优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）红柳林矿业公司安全风险辨识与管控技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 红柳林煤矿安全生产现状及分析 |
| 1.2 国内外煤矿安全管控研究现状 |
| 1.2.1 国外煤矿安全生产状况及管理措施 |
| 1.2.2 我国煤炭企业安全生产状况及管理措施 |
| 1.2.3 国内外煤矿安全生产研究对比分析 |
| 1.3 研究的内容、方法及路线 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 研究的方法 |
| 1.3.3 研究的路线 |
| 2 红柳林矿业公司煤矿安全风险辨识研究 |
| 2.1 风险辨识的原则 |
| 2.2 风险辨识方法的研究 |
| 2.3 基于专家调查法的煤矿安全风险辨识 |
| 2.3.1 基于专家调查法的煤矿安全风险辨识流程 |
| 2.3.2 各操作岗位人员安全风险辨识 |
| 2.3.3 煤矿机电设备安全风险辨识 |
| 2.3.4 煤矿环境安全风险因素辨识 |
| 2.3.5 煤矿安全管理风险因素辨识 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 红柳林矿业公司煤矿安全风险评估研究 |
| 3.1 煤矿安全风险评估指标分析 |
| 3.2 煤矿安全风险评估技术比较与分析 |
| 3.3 煤矿安全风险评估模型构建 |
| 3.3.1 评估方法介绍 |
| 3.3.2 煤矿安全风险评估模型构建与评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 红柳林矿业公司煤矿安全风险管控措施 |
| 4.1 针对人的操作风险采取的安全管控措施 |
| 4.1.1 各操作岗位工作标准 |
| 4.1.2 岗位风险及防范措施 |
| 4.1.3 各操作岗位员工安全培训 |
| 4.1.4 针对人的操作风险采取的安全管控措施效果评价 |
| 4.2 针对机电设备风险采取的管控措施 |
| 4.2.1 “机环双检”管控措施 |
| 4.2.2 “人机工程”管控措施 |
| 4.2.3 针对机电设备风险采取的管控措施效果评价 |
| 4.3 针对主要的环境因素风险采取的管控措施 |
| 4.3.1 水灾风险管控措施 |
| 4.3.2 顶板灾害风险 |
| 4.3.3 瓦斯爆炸防控措施 |
| 4.3.4 矿井综合性防尘措施 |
| 4.3.5 针对主要的环境风险采取的管控措施效果评价 |
| 4.4 针对安全管理风险采取的安全管控措施 |
| 4.4.1 过程控制管理 |
| 4.4.2 矿级管理人员工作标准 |
| 4.4.3 科室、区队管理人员工作标准 |
| 4.4.4 针对安全管理风险采取的管控措施效果评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 红柳林矿业公司煤矿作业安全风险管控体系 |
| 5.1 红柳林矿业公司煤矿作业安全风险管控体系 |
| 5.1.1 红柳林煤矿安全生产现状建立原则 |
| 5.1.2 红柳林矿业公司煤矿作业安全风险管控体系 |
| 5.1.3 网络系统结构图 |
| 5.1.4 软件系统结构 |
| 5.2 红柳林矿业公司煤矿作业安全风险管控体系管理流程 |
| 5.3 红柳林矿业公司煤矿作业防灭火安全风险管控体系方案设计 |
| 5.3.1 体系管理 |
| 5.3.2 基础资料库 |
| 5.3.3 应用库 |
| 5.3.4 教育与培训材料管理 |
| 5.3.5 风险控制 |
| 5.3.6 基于专家调查法的火灾安全风险辨识 |
| 5.3.7 基于层次分析法的火灾安全风险评估 |
| 5.3.8 防灭火安全风险管控措施 |
| 5.4 红柳林矿业公司煤矿作业防灭火安全风险管控体系效果评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、加强煤矿生产过程控制 降低煤炭产品杂物含量（论文参考文献）
- [1]基于机器学习算法的煤矿安全文本分析研究[D]. 彭杨. 安徽理工大学, 2021(02)
- [2]加强供应链全过程管理实现煤炭企业提质增效[J]. 骆建营,张洁,房爱军,孔德顺,刘猛. 煤矿现代化, 2021(01)
- [3]H煤矿掘进作业安全风险评价研究[D]. 尚康. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]基于精益生产理论的Y洗煤厂生产管理优化研究[D]. 王子豪. 山西大学, 2020(01)
- [5]可变煤质的重介分选过程悬浮液密度设定智能决策与控制研究[D]. 袁鹏涛. 太原理工大学, 2020(07)
- [6]工业企业绿色投入产出表编制及其应用研究[D]. 王中奇. 中国矿业大学, 2020(01)
- [7]上湾选煤厂智能化改造关键技术研究与应用[D]. 侯强. 西安科技大学, 2019(01)
- [8]工业遗产科技价值评价与保护研究 ——基于近代十行业分析[D]. 于磊. 天津大学, 2019(06)
- [9]煤矿井下避难硐室位置优化及应用研究[D]. 黄军利. 中国矿业大学, 2018(06)
- [10]红柳林矿业公司安全风险辨识与管控技术研究[D]. 吴升林. 西安科技大学, 2018(01)