大數據在煤炭企業安全生產中的應用

劉振曉

摘要：隨著信息技術的不斷發展，大數據已影響著社會的各行各業。 對于中國煤炭企業來說，煤礦生產安全問題，仍是煤礦企業面臨的重大挑戰。為了提高煤礦生產經濟效益，煤礦企業必須更加重視安全生產，完善生產數據，并不斷利用大數據技術，提高安全管理水平。本文重點利用大數據技術建立煤礦安全輔助生產管理，并統一管理和挖掘煤礦生產中產生的海量數據，為大數據技術在煤礦安全生產經營的應用奠定了理論基礎。

關鍵詞：大數據技術;煤炭企業;安全生產;安全管理

一、煤礦安全管理概述

1.煤礦井下生產環境特點

惡劣的煤礦生產環境，是中國井工煤礦成為高風險產業的重要因素。對于深度超過400m的深層煤礦，更容易導致各種災害事故的發生。地下光線昏暗潮濕，煤礦工人長時間在艱苦的環境中工作，這樣容易導致抑郁，恐慌和不安。在地下作業過程中，經常出現潛在的自我保護意識弱和不規則作業，從而導致潛在的安全隱患。盡管我國的煤礦使用了許多安全系統，例如壓力、風速監測、自助、緊急避難等，但是由于煤礦安全問題的復雜性和多變性，可能的次生危害及其自身風險仍舊比其他行業高出很多。

2.煤礦大數據的特點

煤礦企業的安全生產系統包括：采煤系統、驅動系統、機電系統、運輸系統、通風系統、排水系統等。這些系統將在煤礦開采過程中產生大量的實時動態數據，例如瓦斯監測數據，地下人員移動軌跡數據和安全監管數據。這些數據是多種多樣的，包括半結構化數據以及非結構化數據，并且非結構化數據在煤礦生產中的比例正在增加。隨著每個監測設備以及傳感器在地下礦機連續運行24小時，該系統將產生大量數據，但實際上只有很少的數據具有實際價值。在這樣的客觀條件下，將大數據技術引入煤炭安全管理中可以有效地提高地下安全監管能力，促進安全監管數據信息一起共享，為煤炭企業科學決策提供理論支持有著非常重要的現實意義。

二、煤礦企業安全管理及大數據所存在的問題

1.安全管理問題

我國政府非常重視煤礦安全管理工作，并制定了有關煤礦安全生產規章制度，并增加了監督管理的力度，已經降低了不少的安全事故發生。我國煤礦安全事故的發生率和人員的傷亡率已經下降。但是，仍有許多問題需要考慮：1）煤礦安全事故的隱患主要是安全管理不足造成的。通過專業人員的專業知識和工作經驗，我們可以推測和估計可能發生的事故。在某種程度上，該方法會受到各種因素的影響，影響預測結果的準確性，可靠性和科學性較低。2）我國采用“事后管理”模式的主要原因是，我國缺乏有效的事故分析工具，無法事前預防。只有事故發生后，我們才能進行相應的事故分析并制定防御措施。這種方式有很大的局限性，不利于煤礦企業長期發展。

2.安全生產大數據問題

1）數據量相對比較少。盡管煤礦監管部門具有一定規模的安全生產相關數據，但是由于其缺乏數據收集，整理等方面的能力，數據的完整性，規范性仍然存在缺陷。特別是原始數據和動態數據不足以實現全面覆蓋。2）煤礦企業部門協調性不夠。煤礦安全監督的目的很多，各級組織的能力和手段都受到限制。它們在收集企業，個人和公共安全數據以及Internet共享方面缺乏協調能力，因此很難獲得充分授權并發揮作用。3）煤炭企業的信息能力較弱。煤礦安全生產隱患調查主要依靠人力，易受主觀因素影響，難以界定安全和危險狀態，可靠性差。4）缺乏大數據分析工具。由于缺乏有效的分析工具和對事故規則的理解，我國煤礦安全生產管理主要采取“事后管理”的方式，主要是分析事故原因，調查責任并制定事故后的對策。分析過程中的主觀因素太多，很難從源頭上預防事故的發生。

三、大數據在煤礦企業安全管理中的發展策略

1.建立大數據共享平臺及保障大數據信息安全

充分利用云計算技術的效率優勢，進行全面的數據分析，并對煤礦基礎數據，檢測數據，執法數據，安全篩選，生產流程的有效數據等各種綜合數據進行有效的聯合分析。以構建一個全面的系統信息分析平臺。煤礦的安全管理通過引進大的數據技術，有助于煤礦企業更好地科學安全管理決策，并能最大化經濟、社會利益，收集更準確的信息，預測、發現、采集數據的傳統數據安全性。網絡信息平臺在建設中，需要建立很強的防病毒、防火墻系統軟件來加強維護，完整的ROL協議攻擊，加強對異常行為的檢測，如特洛伊木馬惡意向服務器發送有關煤礦信息的處理路線。

2.煤礦安全生產大數據結構框架的建設

煤礦生產產生的數據符合大數據的基本特征，所以與煤礦生產有關數據的分析和挖掘可以利用大數據技術來完成，通過大數據技術的應用，可以科學診斷出煤礦生產過程中存在的安全隱患以及重大災害發生的可能性。關于煤礦生產企業的特點、煤礦企業大數據的梳理分析以及預測影響煤礦生產的安全隱患的計算需求，最終確定煤礦生產大數據框架建設需要 3個層次的技術框架。第一個層次是存儲層、第二個層次是框架層、第三個層次是服務層。

3.提升設備穩定運行，進行有效監測

在等到機械設備發生故障以后才進行維修，不但維修困難高，而且會對煤礦生產進度產生阻礙。大數據技術可以妥善處理上述難題，如在通風機上配置傳感器，用來記錄各種相關數據，對每個工況點的動態進行分析，尋找其中的故障點，系統自動對比這些異常與正常情況，發現問題的根源。在第一時間發現設備的異常，系統能夠提前發出提示，提醒企業做好預防措施。收集故障信息，并進行分析數據，減少設備故障的發生，從而明顯提高煤礦生產的安全性。

4.實施大數據事故分析安全管理

大數據技術的應用可以大大提高安全事故調查的水平。大數據技術平臺可以詳細收集大范圍內的瓦斯爆炸事故信息，包括瓦斯濃度，氧氣濃度，空氣參數，提取參數，設備運行參數，煤層發生特征參數，通風參數，隧道參數等。然后通過相應的技術功能對這些數據進行全面，詳細的分析，可以準確的找出安全事故發生的主要因素，并建立相關的技術模型進行研究和論證，從而不斷提供為安全生產管理提供正確的依據和指導。

四、結束語

大數據的發展越來越成熟。為實現煤礦安全生產信息化建設的基本目標，有關人員應有效地引進和使用大數據分析系統，充分有效發揮大數據信息化管理的優勢，提升煤礦安全生產大數據信息化建設水準，同時，通過建立信息感知層，改善煤礦安全事故所分析的不足問題，并樹立安全生產體系及大數據管理的基本理念，以確保煤礦生產設備的平穩運行。

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（作者單位：浪潮通用軟件有限公司）