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淺述大數據在礦山安全監測管理中的應用研究

2020-12-09 13:51:20王春龍李云鵬
中國金屬通報 2020年2期
關鍵詞:礦山信息管理

崔 娜,王春龍,李云鵬

(1.煙臺黃金職業學院,山東 煙臺 265401;2.山東黃金礦業(玲瓏)有限公司,山東 煙臺 265406)

改革開放以來,我國經濟水平不斷提升,無論是城鎮化的建設還是科學技術的不斷提升都需要源源不斷的能量供應,我國的礦產資源對于各個行業的發展來說是非常重要的。近些年來各礦山企業不斷發展,然而安全事故仍舊此起彼伏,人們開始進行現代化的礦山安全管理監測工作,以求保證礦產開采工作中的安全性、科學性以及穩定性。僅僅依靠人力以及設備進行礦山安全監測管理工作,已不能滿足當前的社會和時代發展需要,必須要引入大數據處理技術,這樣才能夠提高礦山安全管理的效率,減少由于種種不穩定因素所誘發的安全事故[1]。

1 我國礦山安全事故發生現狀及存在的問題

近些年來,我國礦產企業的開采總量越來越大,不斷加大著工作難度以及工作數量,為我國的社會主義現代化建設以及人們的生活需要貢獻出了巨大的力量。然而隨著各礦產企業的不斷挖掘,當前的礦山挖掘工作開始逐漸轉為井下作業,通過對相應地段進行挖掘,采取該地存在的各種礦體,這樣才能夠確保工作的順利進行。然而井下作業開采具有一定的難度,由于井下環境不佳,因此為人們的工作帶來了巨大的阻礙,光照問題、空氣流通問題、采礦地段問題都需要進行注意。在實際的井下開采工作進行過程中,由于人員流動性較大,各個環節各個工種容易產生交叉工作,因此難以進行科學有序的管理工作,非常容易導致安全事故的發生,嚴重情況下還會產生礦塌、火災、水災等,造成較大的人員傷亡以及財產損失。因此當前的礦山安全監管工作已經迫在眉睫,急需解決。據不完全統計,每年關于礦山安全事故出現大約有千次以上,大大小小事故為各個家庭帶來了嚴重的創傷,也使得不少礦山工作人員產生心理陰影,為企業帶來了一定的影響。而當前不少礦山企業并沒有及時的更新大數據技術,未曾明白大數據技術對礦產企業發展的作用[2]。

2 大數據與礦山安全監測管理

2.1 大數據概念

大數據是近些年來隨著社會發展以及科學進步從而引申出來的一個新興詞語,近些年來我國科學技術不斷朝著信息化、自動化、多元化、透明化方向發展,大數據的出現為我國眾多行業的信息收集以及數據處理做出了非常重要的貢獻。當前各行各業日常工作中都會出現大量的數據,僅僅依靠人工無法對信息進行及時的采取和存儲,因此大數據技術就開始凸顯其自身的特性,在信息的采集、存儲、共享、管理工作過程中顯示出了龐大的作用,能夠將這些環節統一成一個整體,構建一個數據龐大的信息庫分類處理??偠灾?,當前大數據逐漸具備的信息數據量大、價值密度低、處理速度快、信息數據種類繁多等種種特性,為人們的工作和生活帶來了極大的便利,極大地解放了人工成本[3]。

2.2 礦山安全監管對象的復雜性

眾所周知,礦山工作環境以及開采地區擁有非常復雜的地質環境以及工作現狀,這也為日常的安全監管工作提高了一定的難度。礦山安全監測工作的復雜性具體體現在以下幾個方面。第一,礦產開采工作具有一定的復雜性,由于面臨著較為復雜的生產條件,因此在進行工作的時候,一般采用井下開采的方式,日常工作過程中,巷道狹小、環境惡劣,在井下進行工作時可見度太低,同時又存在著大量的灰塵,因此各種各樣的安全事故此起彼伏,難以得到有效的抑制。第二,礦山企業生產系統具有一定的復雜性,工作包括采礦系統、運輸系統、照明系統、排水系統、通風系統以及監測系統等等,復雜程度較高,也為各個環節之間的工作協調帶來了極大的難度,容易引起相關的安全事故。第三,礦山開采工作環境極其艱苦,井下開采環境缺少,工作過程中缺少陽光,隨著在井下工作時間的不斷加長,工作人員的體能會不斷下降,因此在面對事故的時候容易反應遲鈍,長期工作狀態下極其容易產生焦躁心理,這都為井下開采工作帶來了一定的安全隱患。第四,礦山開采工作極其容易受到自然災害的影響,如果井下開采工作不科學,極其容易破壞礦產所在地的地質結構,容易出現巷道崩塌現象。第五,當前不少礦產企業的工作人員自身的知識水平以及技能水平并不高,所招收而來的礦山開采工作人員文化程度較低、心理素質低下,因此缺乏自我保護的意識以及相關的安全知識。即便進行簡單的培訓,工作人員在面臨相關事故的時候仍舊缺乏反應力度以及自救能力[4]。

3 大數據在礦山安全監測管理中的應用

3.1 不斷推動礦山安全監測管理水平

大數據的出現為當前的礦山安全監測管理工作帶來了極大的便利和創新,與傳統的管理方式相比,大數據具有高效化現代化、多元化、綜合化等種種優點,避免人力工作環境之下所帶來的事故,逐漸實現了礦山環境數據的集中與存儲。近些年來,我國礦山信息化技術不斷提升,各行各業都形成了數量龐大、層次分明的數據網絡,尤其是對于礦山行業來說,不僅對日常礦產開采工作管理過程中以及經營過程中的數據進行了及時的搜集和處理,從而也對于礦產生產以及行業發展的規律進行總結。早期的技術由于涉及類型眾多,在龐大的信息處理需求面前不能滿足實際需要,因此限制了礦山信息的利用率。大數據技術的不斷創新對當前的數據處理效率以及使用效率都有了一定的貢獻,原來人工沒有發現的行業發展規律開始得以清晰呈現。運用當前的數據模型技術可以通過電子沙盤進行實際的模擬演練,將開采過程中可能發生的安全事故真實地監測以及在線監測,不斷提高礦山安全監測管理的水平。

3.2 實現了礦山安全監測數據共享

近些年來,我國監管部門對礦山安全生產有了極高的重視,然而監管部門與礦山企業之間的數據信息共享工作仍舊不到位。隨著大數據技術的不斷創新和推廣,信息數據的分辨以及利用率已經取得了顯著的提升,也促進了礦山企業信息資源數據庫的建立,實現了不同部門、不同環節之間的信息共享。大數據技術使得當前的信息技術不斷融合,為礦產企業進行安全管理進行分析比對奠定了有效的基礎,判斷出最合適的開采計劃,能夠準確地判斷井下開采狀態以及施工人員的安全狀態,提高了礦山生產的安全性。

3.3 促進礦山企業科學決策以及管理

大數據的應用和發展能夠有效避免井下開采作業的未知性和不確定性,準確地預測出安全事故的發生規律,從而找出安全事故發生的源頭,具體問題具體分析,方便礦山企業進行日常管理和決策。

4 結語

總而言之,當前我國信息化水平不斷提升,大數據的出現為我國的礦山企業安全管理監測工作帶來了極大的幫助,必須要不斷加大大數據技術的應用力度,在已有經驗的基礎上促進我國礦產企業的平穩運行。

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