Title
Modeliranje uticajnih faktora i predikcija pojave povreda na radu u rudarstvu
Creator
Ivaz, Jelena, 1982-
CONOR:
68952585
Copyright date
2021
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno-Bez prerade 3.0 Srbija (CC BY-NC-ND 3.0)
License description
Dozvoljavate samo preuzimanje i distribuciju dela, ako/dok se pravilno naznačava ime autora, bez ikakvih promena dela i bez prava komercijalnog korišćenja dela. Ova licenca je najstroža CC licenca. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/deed.sr_LATN. Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 04.03.2022.
Other responsibilities
Academic Expertise
Tehničko-tehnološke nauke
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Tehnički fakultet u Boru
Alternative title
Influential factors modelling and injury prediction in mining
Publisher
[J. Ivaz]
Format
VII, 132 str.
description
Tehničko-tehnološke nauke -: Rudarstvo i geologija / Technical-technological sciences - Mining and geology
Abstract (sr)
Rudarska industrija predstavlja pokretačku snagu razvoja privrede, ali ova industrijska grana
poznata je kao jedna od onih sa najnepovoljnijim uslovima za rad, velikim brojem povreda na radu i
mogućom pojavom kolektivnih nesreća. Povrede na radu predstavljaju nepoželjne događaje na svim
radnim mestima, pa se teži da se njihov broj smanji i postigne „nula“ povreda na radu. Događaj
povređivanja radnika je vrlo kompleksna problematika i ne postoji jedinstveni model koji objašnjava
ovaj fenomen.
Predmet ovog istraživanja su povrede na radu, dok je cilj istraživanja definisanje prediktivnog
modela za povrede na radu kojim bi se predvidelo i preventivno delovalo na sprečavanje ovakvih
događaja. Sprovedenim istraživanjem teorijski je definisan postupak analize uticajnih faktora koji
dovode do pojave povređivanja radnika u rudarstvu. Ideja je da se, primenom i kombinacijom
postojećih statističkih i analitičkih metoda i postupaka za analizu uzroka i verovatnoće pojavljivanja,
napravi model koji bi ukazao na radna mesta sa najučestalijim povredama. Za modeliranje su korišćene
tehnike zasnovane na veštačkoj inteligenciji, odnosno veštačkim neuronskim mrežama i na teoriji fazi
logike. Primenom neuronskih mreža i teorije fazi logike moguća je obrada podataka o povredama na
radu, predvidljivost ovakvih događaja i analiziranje uticajnih faktora na pojavu povreda.
Veštačke neuronske mreže predstavljaju moćan alat pri odlučivanju, posebno u rešavanju
kompleksnih problema sa velikm brojem ulaznih podataka. U ovom radu analizirana je mogućnost
predikcije povreda na radu primenom neuronskih mreža. Istraživanje je sprovedeno u rudnicima
podzemne eksploatacije uglja u Srbiji. Ulazni podaci mreže dobijeni su na osnovu upitnika koji je
obradilo preko 1150 ispitanika. Nakon analize uticaja ulaznih podataka na izlaz mreže, izvršena je
selekcija mreža koje su dale najbolje rezultate. Pored toga, analizom osetljivosti, izdvojeni su
najuticajniji parametri. Izdvojeni parametri su direktan indikator problema koji mogu uzrokovati
povrede. Značaj predloženog modela ogleda se u jasnim indikatorima za sprovođenje pojačanih
bezbednosnih i organizacionih mera u cilju smanjenja broja povreda u rudnicima.
Abstract (en)
The mining industry represents the incentive for the development of economy. However, the
mining industry is known as one with the most adverse working conditions, a large number of injuries
at work, and collective accidents as well. Work-related injuries are seen as unwanted events in all
workplaces, therefore, the aim is to reduce their number and to achieve “zero” injuries at work. The
worker’s injury phenomenon presents a highly complex issue and there is no single model that can
explain these events.
Work-related injuries were the subject of research for this doctoral thesis and the aim was to
define a predictive model for this type of injuries that could anticipate these adverse events and offer a
preventive action. The conducted research provided a theoretical frame which would perform the
analysis of influential factors that could cause the occurrence of injuries among workers in mining
industry. The idea was to use a combination of the existing statistical and analytical methods and
procedures to analyse the probabilities and causes of injury occurrence in order to create a model which
could identify jobs with the highest number of injuries. Methods used for the modelling were based on
artificial intelligence (AI), i.e. artificial neural networks (ANN) and fuzzy logic theory. The application
of neural networks and fuzzy logic theory provided a possibility to process data on injuries, predict
these incidents, and investigate the influential factors for the occurrence of such injuries.
Artificial neural networks (ANN) represent a valuable decision-making tool, especially in
addressing complex problems with considerable amount of input data. The possibility of predicting
injuries at work using ANN was analysed in this research. The study was conducted in underground
coal mines in Serbia. The input data for ANN were obtained based on a survey which included over
1,150 respondents. When the analysis of the influence of input data on output data was performed, the
selection of the networks that provided the best results was completed. Moreover, the most prominent
parameters were identified by the sensitivity analysis. The highlighted parameters were seen as direct
indicators of problems that could induce injuries. The significance of the proposed model is reflected
in the fact that it offers useful indicators for the implementation of improved safety and organizational
measures that could reduce the number of injuries in mines
Authors Key words
povrede na radu, predikcija, uticajni faktori, veštačke neuronske mreže, teorija
fazi logike
Classification
622:614.82(043.3)
Type
Tekst
Abstract (sr)
Rudarska industrija predstavlja pokretačku snagu razvoja privrede, ali ova industrijska grana
poznata je kao jedna od onih sa najnepovoljnijim uslovima za rad, velikim brojem povreda na radu i
mogućom pojavom kolektivnih nesreća. Povrede na radu predstavljaju nepoželjne događaje na svim
radnim mestima, pa se teži da se njihov broj smanji i postigne „nula“ povreda na radu. Događaj
povređivanja radnika je vrlo kompleksna problematika i ne postoji jedinstveni model koji objašnjava
ovaj fenomen.
Predmet ovog istraživanja su povrede na radu, dok je cilj istraživanja definisanje prediktivnog
modela za povrede na radu kojim bi se predvidelo i preventivno delovalo na sprečavanje ovakvih
događaja. Sprovedenim istraživanjem teorijski je definisan postupak analize uticajnih faktora koji
dovode do pojave povređivanja radnika u rudarstvu. Ideja je da se, primenom i kombinacijom
postojećih statističkih i analitičkih metoda i postupaka za analizu uzroka i verovatnoće pojavljivanja,
napravi model koji bi ukazao na radna mesta sa najučestalijim povredama. Za modeliranje su korišćene
tehnike zasnovane na veštačkoj inteligenciji, odnosno veštačkim neuronskim mrežama i na teoriji fazi
logike. Primenom neuronskih mreža i teorije fazi logike moguća je obrada podataka o povredama na
radu, predvidljivost ovakvih događaja i analiziranje uticajnih faktora na pojavu povreda.
Veštačke neuronske mreže predstavljaju moćan alat pri odlučivanju, posebno u rešavanju
kompleksnih problema sa velikm brojem ulaznih podataka. U ovom radu analizirana je mogućnost
predikcije povreda na radu primenom neuronskih mreža. Istraživanje je sprovedeno u rudnicima
podzemne eksploatacije uglja u Srbiji. Ulazni podaci mreže dobijeni su na osnovu upitnika koji je
obradilo preko 1150 ispitanika. Nakon analize uticaja ulaznih podataka na izlaz mreže, izvršena je
selekcija mreža koje su dale najbolje rezultate. Pored toga, analizom osetljivosti, izdvojeni su
najuticajniji parametri. Izdvojeni parametri su direktan indikator problema koji mogu uzrokovati
povrede. Značaj predloženog modela ogleda se u jasnim indikatorima za sprovođenje pojačanih
bezbednosnih i organizacionih mera u cilju smanjenja broja povreda u rudnicima.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.