基于大數據的煤礦安全隱患數據挖掘分析

顏寧

摘要：隨著科學技術的不斷發展，我們進入了大數據時代。雖然大數據在煤礦企業中的應用時間相對較短，但仍處于起步階段，但大數據具有很大的發展潛力，有助于改變管理思路，增強系統安全觀念，實現對設備動態的有效監控。大數據技術不僅可以提高煤礦的安全管理水平，而且為煤礦生產的順利進行提供了堅實的保障，促進煤礦企業的可持續發展。

關鍵詞：大數據技術 煤礦安全 管理應用

引言：近年來，煤礦安全管理工作逐漸引入信息技術手段，產生了大量的數據，從而為礦井管理工作提供了一個新的方向。

一、大數據技術煤礦安全生產管理特征分析

大數據技術主要是將數量巨大的結構及非結構數據，通過分布式儲存、分布式計算等新興技術手段，對研究對象進行特征提取，對特征數據進行清洗、歸一化等數學上的處理，通過機器學習算法建立數學模型，以期實現對研究對象與其特征間的內在關聯，以及研究對象未來趨勢的預判等。大數據技術處理的對象本身一般具有體量大、類型多、價值密度低、產生速度快等特點，針對煤礦行業，具體如下所述。

（一）生產數據體量巨大。煤礦生產是最復雜的系統工程之一，生產過程中涉及到大量的監測數據、設備運轉數據、圖形數據、方案措施等文檔數據、流程管理等業務數據等。1個中型煤礦每天可產生約IOGB安全監測數據：1個稍具規模的煤礦單位的圖形數據，包括井巷工程設計圖形、采掘通風監測類圖形、機電設計圖形等，經壓縮管理后仍可達上百GB。傳統的處理方法不可能保存煤礦數十年的生產數據，特別是含有巨大分析價值的安全監測數據，傳統做法是定期刪除存檔，造成巨大價值浪費。

（二）數據類型繁多。有結構化數據如安全監測數據、人員定位數據、煤炭產量數據，以及采煤機、掘進機、液壓支架、帶式輸送機等各種自動化設備的運行、控制、報警數據等;半結構化和非結構化數據，如礦圖資料、監控視頻、規章制度、應急案例等，并且此類數據所占比例越來越高。

（三）數據價值密度低。礦井生產過程中產生的結構化數據，例如安全監測數據，由于井下大部分地點生產狀況不會任意發生變化，因此產生了大量時間序列的穩態數據，分析利用價值低，而涉及災害事故的數據量相對總量占比小：另外煤礦生產中非結構化數據占有相當比例，大量內容無分析價值，也是造成煤礦大數據價值密度低的重要因素。

（四）數據產生速度快。煤礦安全監測系統的完善，管理制度的完善，系統24h不間斷運行等都是煤礦大數據產生快的客觀因素。如瓦斯、溫度、風速、CO等傳感器，會每秒或幾毫秒產生1條數據，系統24h不間斷運行，產生大量的數據，使數據量持續快速增長。

二、煤礦安全生產信息化建設的方向與內容

（一）構建煤礦物聯網，強化井下生產與井上管理信息的實時性互動。（1）煤礦物聯網構建方式及作用。對于煤礦物聯網，其主要以傳感設備與勘測設備為基礎，實現對煤礦井下多種信息的全面收集，同時，掌握生產環境情況，將所有信息及時進行反饋，促使企業管理平臺能夠準確、及時地了解生產實際，為管理人員進行針對性指導提供依據。另外，借助各種井下信息，技術人員能夠進行深入分析，及時發現安全問題與隱患，實現信息準確傳達，以便采取更加有力的處理措施。（2）煤礦物聯網組織結構。具體講，煤礦物聯網以模塊形式存在，主要涉及三個組成部分。首先，前端感知設備，包含傳感器、信號發生器等，主要功能是進行信息的感知與反饋。其次，處于中間位置的信息傳輸設備，主要是指網絡，作用是實現井下生產與井上管理工作的有效連接，實現信息傳遞與互動，增強實時性。再次，管理終端，設備基礎為主機，實現對數據的接收與處理，同時，發出相關指令。

（二）發揮云計算技術在煤礦安全生產海量信息收集與處理方面的優勢。強化數據應用效率的提升對于來自各個渠道的海量信息，數據價值需要進行挖掘，這也是安全生產信息化建設的核心內容。因此，云計算技術引入其中，能夠實現對海量、復雜數據的高效處理，突破人為處理方式的束縛，為企業生產管理提供更加可靠的數據支持。

（三）以設備傳輸信息為基礎，合理應用煤礦大數據技術，準確預測生產安全性。對于煤礦，采樣工作比較常見，頻率較高，數據需求容量較大。而這些信息的挖掘離不開大數據技術的支持，以便有效提升監測準確度。煤礦大數據技術作用的發揮主要依托井下多種設備所傳遞的信息，通過大數據分析對比，能夠更加準確與及時地發現問題，形成針對性對策。

三、立足大數據背景煤礦企業如何合理運用安全生產信息化

（1）以信息化建設為切入點，積極轉變安全生產管理模式，強化大數據優勢的合理運用：立足新的發展階段，煤礦企業為了求得長遠發展，信息化建設成為必由之路，尤其是對于安全生產，信息化建設能夠提供更加全面與可靠性的數據信息。基于此，要合理使用大數據，借助先進的算法，探尋數據背后隱藏的規律與原則，為煤礦安全生產提供更加可靠的數據。在長期發展中，煤礦企業收集了海量數據，要重視對其進行全面分析與整理，強化數據合理應用，轉變思維模式，正視大數據環境下數據的多樣性與復雜性，借助先進的分析工具，掌握數據之間的聯系，有效降低主觀因素產生的不良影響。（2）加強大數據在井下設備運行中的應用，強化設備有效監測，切實提高設備故障處理率：隨著煤礦井下作業自動化程度的增強，需要重點做好設備故障排查工作，構建針對性維修措施。

結束語：到目前為止，這些信息仍停留在較淺的應用中。在記錄、查詢、報警等方面，沒有發現不同數據之間的相關性，生產系統的安全問題處理不好。因此，有必要加強信息化建設的推動，開發更全面的數據分析工具，深入挖掘數據的作用，建立科學、合理、有效的監測模型，探索各種事故的特點，為煤礦安全生產決策提供有力的支持。這不僅有助于進一步提高煤礦安全管理水平，而且保證煤礦生產的安全。