大數據技術在煤礦安全生產中的應用研究

李明明

（山西省沁和能源集團有限公司永紅煤礦，山西晉城 048200）

0 前言

煤礦生產的危險性較高，所以保證煤礦安全生產一直是煤礦企業管理工作的重點。現階段，煤礦企業在開展安全管理工作時不斷融入新興科技，其中大數據技術發揮了重要作用。因此，我們應該更為深入地了解和研究大數據技術的應用價值和特點，并在安全生產環節進一步推進大數據技術的優化應用。

1 大數據技術概況

大數據是IT行業術語，屬于信息資產。大數據容量大、種類多、速度快且具備可變性、真實性、復雜性和高價值，是互聯網時代中研究工作的重要依據。如今，大數據技術已經滲透于各行各業，為行業生產創造出了巨大價值。應用大數據技術，人們可以輕而易舉地在龐雜的信息當中抽取有用信息，能對數據的內在聯系和規律進行充分把控，這一特點使得大數據技術十分適用于管理工作，可以為實現安全生產提供有效輔助[1]。

2 大數據技術的應用價值

煤礦開采的安全影響因素較為復雜，地下生產作業空間狹小且環境惡劣，生產過程的復雜性極高。雖然，煤礦生產的成本低、利潤高，但其危險性也非常高。近年來，煤礦事故頻發，一旦出現煤礦生產安全事故，必然會為生產單位和作業人員的人身財產安全造成極大威脅。因此，開展煤礦生產安全管理勢在必行。

隨著科學技術的發展，互聯網技術逐漸被應用在煤礦安全生產管理之中，大數據技術、云計算技術和自動化技術等新興科技也十分常見。將大數據技術應用在煤礦安全生產之中十分必要。由于生產環節的信息化和自動化技術應用范圍不斷擴大，煤礦生產中的信息數量飛速上漲，這些信息對安全生產工作而言十分重要，能為生產方案的制定提供依據[2]。但由于數據信息的數量過于龐大，僅依靠人工難以整理、分析和應用，無法切實發揮這些數據的價值。而大數據技術的應用使這種困擾迎刃而解，基于該技術煤礦企業工作人員可以高效完成信息篩選和應用，所獲信息的內部規律和聯系，可以為提高管理質量奠定良好基礎。在此情況之下，大數據技術的應用能為煤礦安全生產提供輿情信息，可以實現對異常情況和安全生產風險的有效預估，將大大降低煤礦事故發生概率。

3 煤礦安全生產中大數據技術的優化應用

雖然，大數據技術、物聯網技術和云計算技術已經被應用在了煤礦安全生產之中，但其應用成效不佳。在實際使用環節，煤礦生產數據質量低、數據量小且缺乏統一采集標準，在專業人才和管理機制也同樣存在缺失，這些都阻礙了煤礦安全生產環節大數據技術應用有效性的提升。因此，為了能充分發揮大數據技術應用價值，相關工作人員需要根據現有問題找到優化路徑。

3.1 增強大數據技術應用意識

目前，仍然有許多煤礦企業或監管部門沒有充分認識到大數據技術的應用價值，以至于在實踐工作中無法徹底落實該技術，更難以利用該技術輔助安全生產。所以，在實踐工作中必須幫助相關工作人員轉換思維，切實保障大數據技術得以合理應用。在此環節，煤礦企業和有關部門

都需要加強宣傳教育，普及大數據技術內涵和實用價值，讓更多人認識到該技術的應用必要性。同時，還應該提供有力的資金支持，為大數據技術的應用提供物質保障。比如，配置先進的計算機硬件設備和大數據處理軟件，為有效應用大數據技術，實現安全生產奠定基礎。在此環節，必須增強相關人員的安全生產意識，并且消除他們對過往經驗的過度依賴，使其對大數據技術的實用性表示信服。

3.2 構建大數據應用平臺

大數據技術的應用離不開互聯網和云計算的支持，為發揮技術優勢，相關工作人員必須為其搭建相應的信息處理平臺。所以，在煤礦安全生產環節，煤礦企業應該建立煤礦生產綜合信息平臺，為實現信息數據的集中處理奠定基礎。

在信息平臺建立過程中，相關工作人員應該基于平臺的功能，對其模塊進行合理劃分。比如，建立數據庫模塊、煤礦安全生產信息采集模塊、煤礦安全生產監測模塊、煤礦生產數據統計模塊和生產安全風險預警模塊等。對于大數據信息平臺而言，重要的工作就是實現生產安全信息處理，其中包括信息采集、統計、深挖、規整和保存等多項工作。在此環節，技術人員應該通過合理設計，確保大數據信息應用平臺可以自動完成生產信息的全面性采集，為保障信息完整性和真實性奠定基礎。在數據處理環節，系統需要將所獲信息和數據分類整理并實現安全保存。比如，基于環境、人員、設備、風險等指標將數據進行分類，將分類后的數據直接挪入數據庫保存，為實現數據有效使用和存檔奠定基礎。

3.3 完善安全生產管理系統

在煤礦生產環節，管理工作十分重要，這是保障人員和設備使用安全、調度科學和實現有效風險防控關鍵環節。以往，煤礦生產方式比較傳統，人工作業量較高，生產環節的機械設備數量較少且生產信息少。但隨著生產技術的發展，大量自動化設備被應用到了煤礦生產之中，不僅大大增加了生產效率和質量，也使得生產數據不斷增多。這樣一來，原本的人工管理就無法滿足當前的安全生產需求，必須應用大數據技術才能實現有效的數據處理和生產監測。因此，在實踐工作中相關工作人員應該完善安全生產管理系統，建立具備調度、監測、分析和預警等多項功能的系統。

3.3.1 安全生產監測系統

為了實現安全生產，相關工作人員應該實時掌握生產設備和人員的運行狀態，以便于對安全風險問題進行及時示警和處理。在此環節，系統設計人員需要應用大數據技術的優勢，基于海量信息完成實時監測，為制定科學的安全生產方案提供依據[3]。比如，利用大數據和云計算技術，建立如圖1所示的安全生產監測系統。借助于該系統，相關工作人員可以整合生產環節的設備運行信息、人員工作信息和礦下環境信息，可以對生產安全、質量和效率進行綜合判斷。在信息整合與處理的過程中，還可以根據異常信息及時鎖定潛在安全風險，并作出風險預警，為有效規避風險或消除風險奠定基礎。

3.3.2 安全生產調度系統

圖1 基于大數據的安全生產監測系統

根據生產要求和條件科學調度設備與人員是實現安全生產的有效方法，而在這一環節就需要相關工作人員及時掌握井下情況，做出合理的判斷。此時，技術人員可以基于大數據技術和物聯網技術，打造安全生產調度系統，通過整合分析安全生產信息數據來實現人力物力資源的有效調配。比如，設計人員定位子系統、人員考勤子系統、設備使用管理子系統和風險預警子系統等，借助于這些子系統完成對人力物力資源使用的有效監控，讓安全生產管理人員能依據真實信息制定安全生產方案。

在設備調度方面，相關工作人員應該基于大數據技術，全面掌握設備參數，以便于提升設備選用安全性。比如，對設備運轉和使用信息進行全過程采集與監控，建立設備電子檔案和生產設備數據庫，為大數據技術的應用提供輔助。在人員調動方面，相關工作人員需要從保障作業安全性和有效性的角度出發，科學開展人力資源調配。比如，設計技術資質、軌跡查詢、實時追蹤、分布查詢和考勤統計等系統模塊，為全面了解下井人員的專業能力和井下作業動態奠定基礎。在此環節，應該基于大數據技術構建員工個人信息檔案，并以動態化形式錄入員工管理信息，為隨時了解員工動向、安全狀態和作業有效性提供輔助，也為實現安全生產提供幫助。

3.4 提高數據信息安全性

海量信息和計算機網絡是大數據技術的應用前提，如果在使用環節存在信息安全漏洞，極容易導致信息被篡改或刪除，那么在基于大數據而制定安全生產決策時將會面臨極高風險。因此，為保障大數據技術的有效使用，相關工作人員應該保障數據信息安全。比如，建立防火墻、使用信息加密手段或設置分級訪問權限等，通過保障數據信息安全，來保證大數據技術的使用安全性和有效性，為實現安全生產奠定基礎。

4 結論

總而言之，大數據技術的應用可以為提高煤礦安全生產信息采集和管理提供重要幫助，對強化安全生產管理十分有利。在實踐工作中，為了能讓大數據技術得到更好地應用，相關工作人員需要革新管理理念并積極學習大數據技術，以便于在設備檢測和安全信息分析環節合理應用該技術。