煤礦安全管理中大數據技術的應用
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摘要：近些年來隨著技術水平的提升以及煤礦安全管理力度的加大，大數據技術已經逐步被應用到了煤礦安全管理中，通過數據分析能夠明確煤礦中的危險事故以及發展趨勢，為煤礦管理提供全新的發展方向。本文主要闡述了大數據技術在煤礦安全管理中的應用情況，希望能夠對相關人士有所幫助。
關鍵詞：大數據技術；煤礦安全管理；應用
近些年來隨著信息技術的提升，煤礦安全管理向著更好的方向發展，尤其是在安全監測、生產管理方面有了較大發展，為礦山生產提供了有力保障。隨著信息化的發展，煤礦生產過程中會產生大量數據信息，例如業務管理信息、監測監控信息、綜合自動化信息等。但是現階段這些大量數據還停留在簡單的統計方面，并沒有對其進行充分分析，很難真正幫助煤礦安全生產管理。所以為了最大程度發揮信息化設施和自動化在安全生產管理中的作用，可以充分利用大數據等技術來有效解決煤礦生產數據傳輸、存儲以及處理等方面的問題。利用大數據挖掘技術建立起科學合理的監測模型，分析不同類型事故的特點，為煤礦安全生產提供有力支持。
1大數據和煤礦安全管理概述
所謂的大數據主要就是現階段數據庫管理工具或者傳統數據處理方式很難處理的復雜數據集，通過對數據集的處理分析而形成規律強以及可預測的信息服務能力。通過大數據的有效研究，能夠將數學算法以及數學模型應用到大量的數據集中，用于對事件出現的可能性以及相互之間的關系進行分析預測。第一，數據量大。煤礦企業生產過程中會產生非常多的數據資料，這些資料對于確保安全生產是非常重要的，例如環境監測數據（瓦斯含量等）以及測量數據（生產職工情況以及所用設備情況等），同時這些數據都在實時變化。第二，數據類型多。煤礦生產運行過程中會產生不同類型的監測數據，例如累計值、平均值等結構性數據，事故案例、礦圖數據、監控數據等非結構性數據等。第三，價值密度較低。雖然煤礦生產過程中會通過各種類型監控設備以及傳感器來監測整個過程，同時對于機械、人員以及環境等條件變化進行記錄，會形成大量各種類型的數據，但是總的來說這些數據只是簡單的記錄，具有實際價值的相對較少。第四，處理速度快。隨著煤礦對于安全管理的重視程度增加以及信息技術水平的提升，信息技術已經應用到煤礦安全管理中，并且形成了非常龐大的應用系統，例如礦壓監測系統、瓦斯監測系統等。這些系統運行過程中所形成的數據增長速度飛快，需要對其進行快速處理。對于煤礦的安全管理來說，通過大數據技術進行事故預測是最為主要的應用。煤礦數據所具有的4V特征可以利用大數據技術進行分析處理，能夠根據分析結果對可能出現的事故進行預測分析。通過大數據技術所得到的分析結果準確度更高，能夠為制定科學的決策提供支持，有效降低人為失誤，從而為建立起更加科學的安全管理系統創造良好的條件[1]。
2煤礦安全生產管理大數據模型
2.1煤礦安全生產管理大數據專家知識庫
安全生產管理專家知識庫的建立就是通過整理分析專業理論知識、標準規范體系、行業專家經驗所形成的知識庫，能夠為大數據計算提供必要的邏輯支撐。通過對煤礦生產實施方案、規章制度、作業規程等的分析，建立起安全動態專家知識庫數據模型以及邏輯數據結構。通過元數據庫管理系統能夠對專家知識庫評估打分結構、打分策略和知識體系進行定義以及管理。通過對知識庫管理系統的開發，能夠實現知識更新，同時可以進行準確性、歧義性、冗余性方面的檢查。按照煤礦安全生產過程中所具有的不同主體內容，可將煤礦生產過程中的安全管理分為相應的主題，針對這些主題設置相應的人員、設備、生產環境以及管理制度等，這些主題包括：一般性知識；開采、通風以及安全性監控；各種類型災害防治；爆破安全；電氣安全；運輸安全以及煤礦救護等。
2.2煤礦安全生產管理大數據評價指標庫
煤礦安全生產是非常復雜的系統，包含著多方面內容，例如人員、設備、環境等，同時整個煤礦生產的作業單元以及空間分布都是較復雜的，除此之外還涉及到安全災害方面的內容，例如瓦斯爆炸、井下火災、突水、頂板事故、機電事故、煤和瓦斯突出等。所以需要針對這些可能引發較大災害的危險源進行分析評價，通過建立安全生產管理大數據評價指標庫，針對煤礦不同類型危險源實施相應的量化評估，提升評估的準確性。較為常用的安全評估方法較多，可以根據不同形式進行分類，包括：評價結果量化程度分類、評價推理過程進行分類、系統性質分類、安全評價擬達到的目的分類等。
2.3重要礦山災害識別模型
通過大數據技術實施有效分析，充分考慮到正常生產過程中形成的數據特征以及事故發生過程中形成的數據特征，通過不同類型的學習算法（包括神經網絡、支持向量機等）建立起礦山災害模型，包括瓦斯爆炸識別模型、瓦斯突出識別模型等。
3.1改變管理模式，有效提升系統安全觀念
傳統煤礦安全管理更加關注數據的準確性，通過分析規律來建立煤礦安全生產體系。但是對于愈發復雜的煤礦生產系統來說，此種方式很難滿足實際需要。煤礦安全管理中的信息化應用會產生大量的數據（包括地質數據、監控數據、GIS數據等），這些數據中很少一部分（約5%）數據結構性數據，能夠在傳統數據庫中使用，但是絕大部分的非結構性數據較為復雜，很難直接應用。所以面對著復雜程度更高的煤礦安全生產系統，一定要改變管理模式，要一定程度上降低對數據精準性的關注，加強對混雜數據的分析。對于煤礦生產來說，少量精確的樣本數據已經不適合現代煤礦需要，大數據技術的應用能夠進一步明確不同類型數據之間的關聯，能夠深入挖掘隱藏在背后的信息，從而獲取到價值更高的數據信息，最大程度上降低人為因素的影響，從而為煤礦安全關聯提供有力支持[2]。
3.2可以有效提升設備運行的可靠性，能夠實現對設備動態的有效監測
近些年隨著智能化、自動化技術在煤礦生產的中的應用，不斷有更加先進的設備應用到煤礦生產中。傳統煤礦生產過程中，往往都是在設備出現故障之后才進行維修，平時對于設備的維保力度不足。此種情況的維修難度較高，會對煤礦生產造成較大影響，同時也會加大事故的風險。通過大數據技術的有效應用，能夠改變傳統設備運行方式，例如在設備上設置各種類型傳感器，以此來記錄相應數據信息，對各種工況下情況進行分析，及時發現故障所在。同時數據分析能夠對比正常和異常數據，從而及時發現設備的異常情況，系統也可以發出相應的預警，以便企業及相應人員做好必要的防范措施。相對于傳統煤礦停產進行設備故障維修來說，進行數據收集和分析的消耗相對較少，能夠有效提升安全性。
3.3大數據技術的應用可以將安全管理提前，形成更好的事前管理模式
傳統管理模式常常是在發生事故之后進行原因的分析、確定各方責任，雖然對后續安全生產有所幫助，但是此種模式具有滯后性，無法更加深入地挖掘安全生產數據，不能更加準確地找到事故發生規律，也無法對后續安全管理提供精準的指導，例如發生瓦斯爆炸事故時，往往都是以火源、氧氣以及甲烷的濃度作為切入點進行分析，之后查找管理、人員以及設備方面的因素。此種方式雖然對煤礦安全生產具有作用，但是現階段有關瓦斯爆炸的研究更多停留在實驗室層面，并沒有考慮到煤礦井下的實際情況，無法充分分析其他因素所起到的作用。利用大數據技術的有效應用可以挖掘出更多的環境因素，在此基礎上能夠建立起相應的分析模型，以此提升分析的針對性，為煤礦安全生產提供相應參考依據。通過大數據技術能夠對事故情況進行更加全面的分析，從而能夠進行更加全面的事故預防，將安全管理向生產前方轉移。相對于事后分析來說，此種分析模式能夠對事故進行有效預防，對于降低安全管理成本、減小事故發生概率具有更好的效果[3]。
4結束語
本文主要分析了大數據在煤礦安全生產管理中的特征以及相應的數據模型，在此基礎上提出了煤礦安全管理中大數據的應用。通過本文的介紹能夠對煤礦安全管理大數據的應用提供一定參考和幫助，對于推動煤礦安全生產管理具有現實意義。
參考文獻：
[1]宋東峰.大數據技術在煤礦安全生產運營管理中的應用[J].低碳世界,2019,9(08):15-17.
[2]孟現明,孔祥太,宋洪亮,張寶國.大數據技術在煤礦安全生產運營管理中的應用[J].山東工業技術,2019(09):93-93.
[3]王洋,雷亮,張磊.大數據技術在煤礦安全生產運營管理中的應用分析[J].科技經濟導刊,2019,27(09):219-219.
作者：劉建 單位：國家能源集團
