基于數據挖掘技術的煤礦遠程監控系統研究

朱本春+趙云+丁笑迎

摘 要：在煤礦生產過程中，會產生大量的數據信息，單憑人工計算很難及時對數據做出科學統計和判斷，影響數據信息的統計效率。數據挖掘技術在煤礦遠程監控系統中的運用，既能解決數據統計難題，又能提高數據分析效率，對管理人員的決策提供幫助。數據挖掘技術的運用可以使復雜的數據簡單化，保證礦井生產安全，提高經濟效益和社會效益。

關鍵詞：數據挖掘；煤礦；遠程監控；網絡運行結構

前言

數據挖掘技術在煤礦遠程監控系統中的運用，對煤礦生產具有重要的貢獻作用。文章首先梳理了遠程監控系統的數據采集子系統、遠程遙控中心子系統和計算機通訊網絡等網絡運行結構，然后闡述了用戶層、數據層、服務器層、業務邏輯層的系統體系結構，最后討論了數據挖掘技術在煤礦遠程監控中的應用。

1 遠程監控系統的網絡運行結構

1.1 數據采集子系統

就目前我國大中型煤礦使用的監控系統來看，大致可以分為國產與進口兩種。國產監控系統包括KJ2、KJ22、KJ4和AL系列等，進口監控系統包括TF200、MINOS和SEN-TURION系統等，這些都是具有代表性的國產監控系統。在生產煤礦時，需要根據具體的現場操作環境布置總線網絡，通過連接礦井的各個設備來共享信息和數據庫。各個設備雖然用總線網絡連接在一起，但依然具有獨立性，各個煤礦遠程監控系統都能獨立對數據采集工作負責。數據采集工作的參數分為工況參數和環境參數兩種[1]。工況參數包括電流、電壓、風門開關和設備開停等。

環境參數包括瓦斯、風速、風量、一氧化碳體積分數和粉塵等。數據采集系統借助各級服務器把信息呈送給遠程監控中心。

1.2 遠程遙控中心子系統

遠程監控中心的工作內容是管理和維護系統、在規定時間內接收并處理各個煤礦的工作情況和數據信息、及時公布信息處理結果、及時處理重要參數等。一氧化碳或瓦斯體積分數超標都可能引起煤炭事故，這就需要指揮中心直接對工作現場做出指示，當機立斷，通過緊急處理和決策防止煤礦事故的發生。在特殊情況下，監控指揮中心可以通過視頻直接指導工人作業，確保礦井生產安全。控制中心具備礦井的一切數據和信息，并且與客戶共享各種數據及其分析系統，方便客戶隨時對信息進行查詢和調用。外部存儲器可以有效補充內部Flash供不應求的情況[2]。例如，可以串行Flash，利用外擴的外部存儲器存儲需要進行保護的數據，通過總線把Flash連接到設備中，形成主從模式。存儲過程的讀和寫分別采用獨立的系統。KGS-20瓦斯傳感器的基本敏感材料是二氧化錫，具有功耗低的特點，這種半導體型氣體傳感器適用于檢測可燃氣的體積分數。由負載電阻電壓的變化可以計算傳感器敏感組件電阻的變化，只有檢測電壓、負載電阻、驅動電壓的實際數據與參數相符，才能確保傳感器的高效有序運轉。

1.3 計算機通訊網絡

數據挖掘技術的運用提高了數據處理的效率和準確率，為網絡系統提供了便利[3]。監控中心的另一任務是通過對數據的歸納和推理來找出數據內部規律，挖掘數據背后的隱含信息，進而對礦井的實際運行情況做出準確判斷和預測，并把預測呈交給上級主管部門或管理部門。計算機網絡通信建立在IP或TCP協議基礎之上，廣泛應用于各級調度室，客戶機均采用Windows2000進行系統操作。

2 遠程監控系統的結構體系

2.1 用戶層

用戶層指的是客戶層，不能直接訪問后臺數據庫，需要根據操作要求調用業務邏輯，通過友好的態度和方式查詢系統數據。網絡數據動態發布形式既有利于快速獲取各個煤礦的數據信息，有利于工作人員與礦井工人互相傳遞礦井下的生產信息。除此之外，新聞和電子郵件有利于客戶間的信息交流和數據共享，BBS及遠程登錄也可以為客戶提供快速交流的平臺[4]。

2.2 數據層

合理預測煤礦數據參數，如一氧化碳體積分數和瓦斯體積分數等，可以有效消除煤礦生產過程中存在的安全隱患。礦井生產設備及生產過程都具有周期性和重復性的特點，同樣，數據的采集也具有周期性。因此，相關的管理人員應該加強數據規律的分析，提高數據采集的準確率，減少給煤礦安全系統帶來的損失。

2.3 服務器層

遠程監控系統主要依靠管理服務器、數據庫服務器和Web服務器運行。其中，管理服務器主要負責管理局域礦監控網絡，數據庫服務器負責存儲工況參數信息和對客戶開放礦井歷史數據，Web服務器主要負責為客戶發布動態網頁。如果這三個服務器由容量較大的微機構成，不僅可以為客戶提供高質量服務，還能節約成本。

2.4 業務邏輯層

業務邏輯層是系統的關鍵因素。業務邏輯層需要分析遠程監控中心的數據信息，借助煤礦現場信息和瓦斯體積分數來預測并處理發生的煤礦事故，運用數據挖掘技術，分析、預測工況參數和現場環境參數，監控重要設備的運轉情況，對出現的故障進行診斷。通常情況下，煤礦需要對數量龐大、模糊復雜的數據進行檢測，而由此得到的預測會存在較大誤差，只可作為預測的參考，提示、建議工作人員的下一步行動，不能對管理人員的決策產生決定作用。監測系統解決了數據分析、預測難題，對特定的數據信息有一定的約束力，而數據挖掘技術的運用，為廣大客戶提供了優質的服務，促進了網絡系統的發展。

3 數據挖掘技術在煤礦遠程監控中的應用

3.1 數據倉庫

數據倉庫是聯機分析應用數據源和決策支持系統的結構化數據環境，主要研究和解決信息問題，數據倉庫具有具有擴展性、面向主題、效率高和數據質量高的特點。數據倉庫包括工況參數和環境參數主題，典型性的倉庫還包括數據集市、數據導入和訪問工具等。

3.2 數據挖掘模型

數據挖掘又叫做資料探勘或數據采礦，指的是在處理大量數據時，運用算法搜索隱含信息的過程。遠程監控主要負責吸收有價值的知識、深層次分析數據、智能判斷參數及設備工作情況，及時發現煤礦工程存在的問題和故障。建立數據挖掘模型可以對數據進行整理、分析、歸納和預測，能在實踐中不斷調整和優化[5]。因此，建立模型可以有效保障煤礦生產的安全。

3.3 數據挖掘技術的應用

數據挖掘技術在煤礦生產過程中起到了重要的促進作用。數據挖掘技術既可以自動檢查數據庫和數據倉庫，又可以對數據進行有效分析和預測，為決策提供數據支持。數據挖掘技術是通過建立數據模型來預測數據，總結數據規律，提高預測的準確率。目前，數據挖掘技術主要應用于描述問題形式、數據挖掘和數據集成等領域。

4 結束語

總之，數據挖掘技術在煤礦遠程監控系統中的運用，推動了數據信息化建設的發展。遠程監控系統可以實現各個企業的信息傳遞和數據資源共享，而數據挖掘技術則提高了數據分析的深度和效率，提供了良好的工況參數和礦井環境參數，進而實現了煤礦的安全生產。

參考文獻

[1]彭泓.基于數據挖掘與信息融合的瓦斯災害預測方法研究[D].中國礦業大學（北京），2013.

[2]聶飛霞.基于數據挖掘技術的圖書館個性化推薦系統研究[D].西北大學，2013.

[3]楊馭東.基于數據挖掘技術的瓦斯涌出量預測方法研究[D].內蒙古科技大學，2013.

[4]郝夢堯.基于通信技術的煤礦安全監測監控系統研究與應用[J].科技致富向導，2013，3（30）：129-130.

[5]王若成.基于數據挖掘的煤礦計算機安全監測體系建立[J].煤炭技術，2013，1（26）：124-125.endprint