[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于矿山生产安全控制技术领域。其中，数据处理方法，包括：获取目标矿山安全隐患历史数据；将目标矿山安全隐患历史数据按时间进行统计，得到矿山安全隐患时间统计数据；将矿山安全隐患时间统计数据进行隐患比较，得到目标矿山安全隐患预测数据。从而实现对历史隐患数据的统计分析，进而预测未来隐患发生的可能，可以及时的进行隐患整改，对于矿山作业安全做到了防患于未然。

技术领域

本申请涉及矿山生产安全控制技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

安全生产是矿山企业的一个永恒话题，也一直是政府关心重点，企业关注焦点，媒体报道热点。

在实际安全生产过程中，风险是客观存在的，如果管控措施到位的风险就处于可控状态，否则就会形成隐患，隐患是会有一定概率发生安全生产事故。如果可以对隐患进行预测，防患于未然，能提前进行隐患整改，可以较大程度的保障矿山作业的生产安全。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决现有矿山作业存在安全隐患的问题。

本申请的技术方案如下：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，该方法可以包括：

获取目标矿山安全隐患历史数据；

将目标矿山安全隐患历史数据按时间进行统计，得到矿山安全隐患时间统计数据；

将矿山安全隐患时间统计数据进行隐患比较，得到目标矿山安全隐患预测数据。

进一步地，获取目标矿山安全隐患历史数据，包括：

获取目标矿山安全监测数据；

利用矿山安全隐患识别模型对目标矿山安全监测数据进行识别，得到目标矿山安全隐患等级；

筛选出超过预设等级的目标矿山安全监测数据，得到目标矿山安全隐患历史数据。

进一步地，矿山安全隐患识别模型通过下述方法训练得到的：

获取多组矿山安全隐患数据，多组矿山安全隐患数据中每一组数据包括矿山安全监测数据及标识矿山安全监测数据对应的矿山安全隐患等级标签；

利用多组矿山安全隐患数据对机器学习模型进行训练，得到矿山安全隐患识别模型。

进一步地，根据矿山安全隐患时间统计数据进行隐患比较，得到目标矿山安全隐患预测数据，包括：

计算当前统计周期内的矿山安全隐患数量较上一统计周期内的矿山安全隐患数量的第一隐患增量；

计算第一隐患增量与上一统计周期内的矿山安全隐患数量的占比，得到目标矿山安全隐患同比情况；

根据目标矿山安全隐患同比情况预测目标矿山安全隐患，得到目标矿山安全隐患预测数据。

进一步地，根据矿山安全隐患时间统计数据进行隐患比较，得到目标矿山安全隐患预测数据，包括：

计算当前统计周期内预设时间段的矿山安全隐患数量较上一统计周期内同一预设时间段的矿山安全隐患数量的第二隐患增量；

计算第二隐患增量与上一统计周期内同一预设时间段的矿山安全隐患数量的占比，得到目标矿山安全隐患环比情况；

根据目标矿山安全隐患环比情况预测目标矿山安全隐患，得到目标矿山安全隐患预测数据。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种数据处理，该装置可以包括：

获取模块，用于获取目标矿山安全隐患历史数据；