探討大數據在煤礦安全管理中的應用

阿不都維力·阿布都熱依木

摘 要：全面推進大數據在煤炭行業中的運用，加快煤炭企業安全管理數據平臺建設，對媒體行業的轉型升級和健康可持續發展具有重要意義。本文首先從煤礦生產特征和煤礦數據特征介紹了煤礦安全管理的基本概念，隨后從推進建立行業數據共享平臺、建設基于物聯網/云計算技術的煤礦安全綜合信息平臺、加強風險管控，確保大數據安全三個角度探討了大數據在煤礦安全管理中的應用，希望這些觀點能夠有效促進煤炭行業的長遠發展。

關鍵詞：大數據;煤礦安全管理;云計算

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.01.074

0 引言

煤炭是國家的重要的戰略資源，對社會經濟生產和人民群眾的日常生活具有重要的影響作用。將大數據（big data）理念融入到煤礦安全管理之中，構建以數據、技術、思維為軸心的安全管理系統，打破“信息孤島”，提高煤礦信息資源的利用效率，提高事故預防措施的針對性，以提升煤礦企業的源頭治理能力，規避安全風險的產生。

1 煤礦安全管理

1.1 煤礦生產特征

我國的煤層賦存條件較差，煤礦生產環境較為復雜惡劣，多為深度在400米以上的深礦井，深部開采的過程難免會引發各種災害因素，并且井下陰暗潮濕，能見度低，煤礦工人長期處于這樣艱苦的環境下，極易產生焦慮、抑郁、暴躁等負面情緒，從而忽略了對水、火、瓦斯、冒頂、機電等安全風險的防范，與此同時，職工勞動技能素質的缺失以及自我保護意識的淡薄，使其在井下作用的過程中經常性的出現不規范的操作，在一定程度上造成了安全隱患。盡管我國大部分的煤礦已經設置了監測監控、通訊聯絡、緊急避險、壓風自救等安全系統，但由于煤礦安全事故明顯的復雜性和具有潛在次生、衍生危害的特征，實現系統間的及時、高效、協同運轉并非易事[1]。

1.2 煤礦數據特征

煤礦生產包含了采煤系統、掘進系統、機電系統、運輸系統，通風系統、排水系統等多個系統，這些系統在采煤的過程中會產生大量的實時動態數據，例如瓦斯監測數據、井下人員運動軌跡數據以及安全監察監管數據，這些數據種類繁多，包含了半結構化和非結構化數據，并且非結構化數據在煤礦生產中的比例越來越多。隨著各種類型監測設備和傳感器的在井下24h不間斷運行，系統會產生龐大的海量數據，但實際其中真正具有價值的數據是較少的，在這樣的客觀條件下，將大數據技術引入煤炭安全管理之中，能夠有效提高井下的安全監察監管能力，推動安全監察監管信息的共享，為煤礦企業的科學決策提供理論支撐，具有極高的現實意義。

2 大數據在煤礦安全管理中的應用

2.1 推進建立行業數據共享平臺

隨著信息技術與經濟社會的不斷交匯融合，建立行業數據共享平臺，能夠有效加快打通信息源壁壘。在構建行業數據共享平臺的過程中，利用大數據技術的獨特優勢，對結構化和非結構化的海量數據進行統計分析，從中挖掘安全事故發生發展規律和演化邏輯，及時、準確地分析預測產業走勢，與此同時，煤炭行業的數據共享平臺可以應用海量數據庫，打造聚焦煤炭產業鏈的大數據模型，從生產、貿易、物流等多個角度，完善煤炭GIS、煤炭物流、預測預警、數據分析等多項功能，促進行業數據、企業內部數據和互聯網數據的互聯互通，促進安全管理科學決策的落實，為煤炭企業探索新業態、新模式和行業轉型升級提供支撐。

2.2 建設基于物聯網/云計算技術的煤礦安全綜合信息平臺

利用物聯網/云計算技術，構建煤礦安全綜合信息平臺，打造“智慧礦井”，能夠有效強化對煤礦風險源的預測和治理，首先，要加強煤礦企業的組織領導，委派專職人員負責煤礦安全綜合信息平臺的日常管理和維護，明確煤礦安全負責人和管理人員名單;其次，要加強對煤礦安全綜合信息平臺的調動督辦，不斷優化其頂層設計，利用物聯網和云計算技術實現對地理信息數據、生產自動化數據、監控監測數據、緊急救援數據以及社會數據的全面綜合集成，完善安全隱患排查和安全生產規程，提高煤礦安全綜合信息平臺的適用性和實效性。最后，要落實對安全事故的預警工作，在礦井下設置的瓦斯濃度傳感器、溫度傳感器、風速傳感器，重點分析研究溫度、濕度、氣味、甲烷（CH4）、乙烯（C2H4）、乙炔（C2H2）等與煤礦安全隱患爆發的相關關系，落實對水位、水壓、水泵流速等相關信息的收集和處理，以構建事故預警模型，計算最優逃生路線，最大限度的降低煤礦安全事故爆發時所帶來的負面影響。

2.3 加強風險管控，確保大數據安全

將大數據技術引入到煤礦的安全管理之中，能夠實現對煤礦生產數據更精準的預測，檢測和采集，有利于煤礦企業更好更科學的做出安全管理決策，實現經濟效益和社會效益的最大化。但是大數據技術也是一把雙刃劍，其改變了傳統數據安全風險的特征，缺乏管理的大數據難以有效保障國家資源的安全性。因而，在建設網絡信息平臺的過程中，要設計強大的防火墻系統和殺毒軟件，以有效抵御磁盤操作系統（Disk Operating System，DOS）攻擊、分布式拒絕服務攻擊（Distributed Denial of Service，DDOS）和傳輸控制協議（Transmission Control Protocol，TCP）全連接攻擊，強化對異常行為的檢測，甄別云互聯網中的木馬惡意程并傳送到服務器進行處理，以有效保障煤礦信息的安全性[2]。

3 結論

綜上所述，構建煤炭大數據標準體系，推動煤炭大數據、物聯網和云計算技術在煤炭安全管理中運用，能夠有效提高煤炭行業的安全管理能力，避免安全事故的爆發。

參考文獻：

[1]王衛濤.探討大數據在煤礦安全管理中的應用價值[J].納稅，2018，12（22）：139.

[2]王云楓.大數據在煤礦安全管理中的應用研究[J].建材與裝飾，2018（15）：216-217.