姓名：陈盈

所在系、专业：大数据管理与应用

职务/职称：讲师/师资博士后

研究方向：智能矿山系统工程、智慧安全、安全应急管理与安全人因工程

个人简介

主要从事智慧矿山、智能采矿、智慧安全人因工程、安全应急管理等方向的研究，包括事故风险评估、安全文化、矿工不安全行为和不安全状态智监测等相关研究工作，多年的研究积累了深厚的科研经验。先后参与和主持10余项国家科学基金项目和省部级项目；以第一作者及通讯作者在国内外核心期刊发表论文10余篇，其中，SCI论文检索5篇；EI检索1篇；北大中文核心收录6篇。授权国家专利10余项，其中，国家发明专利3项。以上成果引起国内外同行广泛关注，并被多次引用。

教育背景

2009.09-2013.07    西安科技大学            本科

2013.09-2016.07    西安科技大学            硕士

2016.09-2023.01    西安科技大学            博士

2023.02-至今          BOB·体育综合APP下载     博士后

项目

1.教育部2024年度人文社科一般项目，24YJC630019, 多模态信息融合下深井采掘工作业疲劳特征演化机制研究，2024-04至2027-04，主持；

2.中国博士后科学基金面上项目，2024MD764009，多源异构信息融合视域下深井采掘工作业疲劳特征演化机制研究，2025-01至2026-12，主持；

3.陕西省科技计划项目（青年项目），2024JC-YBQN0462，特征信息融合视域下高准确性煤矿工人不安全状态智能识别方法研究，2024-01 至 2025-12, 主持；

4.陕西省博士后科研项目, 二等资助, 2023BSHEDZZ261, 特征信息融合视域下煤矿工人疲劳状态智能精准识别方法研究, 2023-08 至 2025-08, 主持；

5.陕西省教育厅自科项目资助, 23JK0510, 特征信息融合视域下矿工疲劳状态智能评级方法研究, 2023-01-01 至 2024-12-31, 主持;

6.国家自然科学基金委员会, 面上项目, 51874237, 多源信息融合和犹豫模糊决策视域下煤矿高概率险兆事件识别与仿真研究, 2019-01-01 至 2022-12-31, 参与；

7.陕煤集团红柳林矿业公司, 横向, 基于智能终端的煤矿从业人员不安全状态快速检测系统研究, 2019-05 至 今,参与；

8.北京津发科技股份有限公司, 横向, 工效学会-津发优秀青年学者联合研究基金项目“矿工心理惯 性对安全标志的视认有效性研究”, 2017-10 至 2019-12,主持；

9.陕煤集团红柳林矿业公司, 横向, 陕煤集团红柳林矿业公司情感安全文化建设, 2018-07 至 2018-12,参与；

10.西安市城乡建设委员会, 横向, SJW2015-22, 西安市拥堵致因因素及缓堵保畅对策研究, 2015-11 至 2017-05,主持。

代表性学术成果

一、获奖

1.承担的《管理信息系统》课程在BOB·体育综合APP下载第四届优秀教学课件(理工组)展评活动中，荣获“二等奖”；

2.2023年指导本科生的大学生创新创业创新训练项目“智慧安全视域下矿工疲劳状态智能评级检测系统研究”省级良好结项；

3.2024年指导本科生的大学生创新创业创新训练项目“多模态信息融合下深井矿工作业疲劳状态智能识别方法”获批国家级；

4.指导的研究生在《第九届全国高校安全科学与工程研究生学术论坛》决赛中，荣获“一等奖”；

5.指导的本科生在《第十三届全国高等学校（智能）采矿工程专业学生实践作品大赛》荣获“三等奖”。

二、论文

1.Chen Y, Chai P, Gu Q, et al. Research on the Effects of Operational Fatigue and Bagging-SVM Recognition of Deep Coal Mine Workers[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2024: 105508.

2. Chen Y, Liu Y H, Lu C W, et al. Research on work-stress recognition for deep ground miners based on depth-separable convolutional neural network[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2024: 105410.

3.Chen Y, Li S, W, Jiang S, et al. Research on the fatigue level of underground mine truck drivers with integration of cardiovascular and brain features[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2024, 89: 105315.

4. Chen Y, Lu C W, Tian S C, Gu Q H, Jiang S, Li X H, Zou Y. Monitoring and detecting coal miners' fatigue status using MPA-LSSVM in the vision of smart mine [J]. Process Safety and Environmental Protection, 2023, 179, 774–783. https://doi.org/10.1016/j.psep.2023.09.054.

5.Chen Y, Tian S C, Zou Y. Modeling of the maximum endurance time of coal miners muscle fatigue for one-handed carrying tasks [J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2022, 80. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2022.104895.

三、专利

1.陈 盈; 柴培硕; 顾清华; 卢才武; 江松; 刘悦寒; 李盛伟 ; 基于Django矿工疲劳状态检测系统平台, 2024SR0041479, 原始取得, 全部权利, 2023-10-20 (软件著作权)

2. 田水承; 陈 盈; 李红霞; 施文鑫; 邹元 ; 一种具有安全提示的原煤配比控制系统及方法, 2023-5-12, 中国, ZL201710198954.1 (发明专利)

3.张宏; 陈 盈; 常波峰; 田水承; 苗彦平 ; 一种矿工不良状态监测上报本质安全型手环, 2021-10-26,中国, ZL202120795721.1 (实用新型专利)

4.田水承；陈 盈；李红霞；邹元；一种原煤配比控制系统, 2017-11, 中国, ZL 201720320609.6 (实用新型专利)；

5. 田水承；陈 盈；李广利；邹元；一种实验用电子设备液压安全夹持装置, 2016-1, 中国, ZL201410587287.2 (发明专利)；

社会兼职

担任《Process Safety and Environmental Protection》《Journal of Loss Prevention in the Process Industries》《工业安全与环保》等多个国内外核心期刊审稿专家。

邮箱：010122025@xauat.edu.cn