基于數據分析的煤礦瓦斯管理信息的可視化研究

陳生昱

（山西大同大學工學院礦業工程系，山西 大同 037003）

我國煤炭技術在近十年時間發展突飛猛進，尤其是數字化的快速推進，使得煤礦發展進入快車道，從數字礦山轉型到感知礦山，再到現在智慧礦山提出，煤炭發展緊跟時代步伐。而作為煤礦災害的首害—瓦斯，一直是煤礦技術發展研究的重點，雖然瓦斯監測在技術方面已經有了良好的發展，然而針對煤炭監測安全管理工作仍缺乏系統與完整的監測技術手段，尤其在智能化推進過程中如何有效地利用大數據等人工智能技術手段來推進檢測技術現代化方面，從而實現礦山發展智能化，有效提高煤礦安全管理水平。

目前瓦斯監測主要局限于有限數據的監測與管理，缺乏對海量數據的挖掘，對數據分析利用幾乎為零。隨著現在大數據技術的發展，借助大數據發展的優勢，通過對瓦斯海量監測數據的深度挖掘，分析歷史瓦斯涌出數據，預測瓦斯未來涌出規律，根據涌出規律提前做出預判，采取相應的技術措施，建立預警系統，從而達到提前預警效果。這將對煤礦瓦斯防治工作提供有利支持，對于進一步提高煤礦安全管理與提升瓦斯防治水平有著極為重要的意義。

近幾年，大數據在智慧礦山建設中逐漸被引入，很多學者在這方面進行了研究，陽煤集團在“陽煤安全生產運營管理平臺”建設中引入數據深度分析挖掘，利用大數據輔助安全生產管理，提升煤礦整體安全生產水平[1]。同煤集團塔山煤礦在煤礦生產調度系統中引入大數據，利用大數據可視化技術使數據三維可視化展示，使效果呈現更加直觀[2]。神華集團在智能礦山建設規劃較早，以錦界煤礦為示范點的智能化建設是神華智能化的標桿企業[3]。

總之，大數據背景下的智慧礦山建設現在成為當前煤礦企業的研究熱點，大數據技術對于礦山技術發展具有巨大推動作用，但是在實際應用中，大數據發展還處于初級階段，整體應用處于淺層開發階段，智能礦山大數據研究和應用面臨諸多問題[4]。

1 大數據技術理論與特征

1.1 大數據理論

大數據理論是以大數據處理技術為平臺，涵蓋數據采集與處理、數據組織與管理、數據分析、數據安全、數據可視化等[5]。大數據是一個多領域交叉的學科，不同領域學科研究大數據的側重點不一樣。礦山發展研究大數據主要以數據分析和數據可視化為重點研究方向。

數據分析主要分為預測和描述兩大類別，預測任務的目標是根據其他屬性的值，預測特定屬性的值，描述任務的目標是導出和概括數據的潛在模式，常用的分析方法有：分類與回歸分析、相關分析、聚類分析、關聯規則分析和異常檢測分析[6]。

數據可視化是指以圖形、圖像、地圖、動畫等更為生動、易于理解的方式展現具體數據，詮釋數據之間的關系和發展趨勢，以期更好地理解和使用數據[7]。常用數據可視化方法有：圖可視化技術、多維數據可視化技術、時空數據可視化技術、文本可視化技術、交互可視化技術[8]。

1.2 礦山大數據的來源與特征

礦山大數據的來源主要來自企業系統數據庫中存儲的數據以及其他紙質信息等，這些大數據來自企業生產經營整個周期，大體可以分為三個方面[9]：

1）礦山企業日常經營數據。煤礦企業日常復雜的管理經營積累了大量的信息，包括銷售、管理、財務、采購等各個方面。

2）礦山在生產過程中應用傳感和監測監控技術獲取的實時數據。包括生產過程中的設備自動化信息采集、各類傳感器信息、人員定位信息、監測監控信息等。

3）企業運營相關外部數據。包括地質探測、煤炭銷售、外部業務來往等數據。

礦山大數據的主要特征體現在以下幾個方面[6]：

1）礦山企業自成系統，發展水平不一，標準化程度不一，信息閉環、與其他行業沒有統一銜接標準、孤島嚴重，積累大量數據但缺少數據挖掘。

2）礦山開采環境復雜，數據收集多樣化，采集標準不一、數據缺乏篩選。

3）礦山積累有海量數據，數據缺乏系統分析利用，這些數據具有潛在的開發利用價值，尤其在預測預警方面研究具有重要的價值。

總體來看，大數據在未來礦山智能化發展中具有重要的作用，從數據來源看，大數據在礦山收集渠道多樣，信息來源豐富準確，在礦山發展中具備良好的發展條件。從數據挖掘和分析來看，大數據在煤炭數據挖局和分析應用前景很廣，對于礦山未來預測預警以及智能化控制提供很好基礎。此外，礦山大數據還具有時序性強、關聯性強、準確性高等的優勢。

2 大數據在礦山發展存在的問題

1）大數據思維普及緩慢。煤礦屬于典型的傳統企業，相比其他行業來說比較封閉，與其他行業信息互通交流較少，對于新技術的接納消化時間較長，普及過程相比其他行業會比較緩慢。

2）“信息孤島”問題突。煤礦現有信息技術比較獨立，沒有與大數據市場建立起統一標準，軟硬件系統之間存在技術和標準差異。

3）數據獲取能力大小不一。煤礦企業由于規模不同，技術資金投入的差異導致技術水平高低也不一樣，這樣企業大數據獲取大數據的途徑和能力也不相同。

4）人才儲備不足。煤礦大數據發展需要大量綜合性人才，既要對大數據有了解，也要有一定的煤炭專業知識。煤礦企業現在對大數據技術正處于摸索階段，大數據人才培養存在不足。

5）數據安全。煤礦企業對安全要求標準較高，涉及安全方面技術一定的成熟，這樣使得數據使用限制較大。

3 煤炭瓦斯大數據的發展方向

大數據技術在煤礦瓦斯的應用主要集中在大數據采集與處理、大數據分析、大數據可視化三個方向。大數據采集與處理是礦山大數據應用的基礎，數據分析是礦山大數據的關鍵技術，數據可視化對于安全技術管理水平提高有很大幫助。

1）從瓦斯數據采集與處理來看。數據的采集的來源與處理方法是大數據分析的基礎，未來煤炭企業在瓦斯數據采集與處理應該制定相應的標準，這樣有利于減少數據采集的工作量，增加數據的準確性。

2）從瓦斯數據分析來看。煤礦瓦斯數據分析基于神經網絡、灰色理論、向量機、關聯分析等數學方法，未來在數據分析仍以分析方法的準確性以及瓦斯預測效果評價為主，結合礦山經濟效果評價分析，建立屬于煤炭企業專業的大數據平臺。

3）從瓦斯數據可視化角度來看。煤炭數據可視化將分散的數據結果以更加直觀地呈現，方便企業安全技術管理工作，對于提高煤礦瓦斯管理水平有著重要的意義。未來在數據可視化展示將會更加全面化、專業化、智能化，真正意義上實現智慧礦山。

4 結論

就目前煤礦瓦斯大數據在煤礦研究應用的現狀，可以得出以下結論：

1）從煤礦未來發展趨勢來看，大數據技術推動智慧礦山的發展，智慧礦山發展積累海量大數據，也為大數據提供基礎信息。

2）從研究熱點方向來看，未來瓦斯預警系統應用的研究仍以數據分析和數據可視化為主，瓦斯濃度預警可視化展示是信息化動態展示，距離智能化還有一定的距離。因此，未來可視化信息如何向智能化控制延伸有待進一步深入研究。