大數據在智慧礦山安全管理中的研究與應用

高越

（鄂爾多斯市國源礦業開發有限責任公司，內蒙古 鄂爾多斯 010300）

前言：近年來，科學技術飛速發展，煤礦企業也因此迎來了重大的戰略機遇期，作業安全性及生產技術水平都取得了重大的突破。伴隨著信息技術的不斷升級，原有的安全管理模式已不能適應新時代的發展需求。當前煤礦領域競爭非常激烈，智慧礦山建設勢在必行。因此如何在眾多信息數據的基礎上，創新一種智能過濾處理的安全管控模式，使得企業安全管理系統更加智能。

一、智慧礦山建設的意義

煤礦生產體系復雜，地質狀況多變、設備多樣、人員眾多、作業人員流動較大，項目實施比較困難，安全生產技術比較復雜，作業區域較大，生產中又有較多突發因素，這都造成煤礦生產建設安全系數不高。現在的煤礦企業都在進行智能化建設，都在充分挖掘信息技術的潛在價值，不過還是有一些問題無法處理：（1）業務數據分散。業務體系和對應的數據極為龐大，他們都散落在各個部門之中，沒有形成統一的集合，因為數據交換能力的欠缺，使得數據輸入具有頻繁性，這樣也就存在一定的誤差，信息反饋不能即時的實現，共享環節比較薄弱，甚至有的時候會產生“信息孤島”，這種情況就會帶來一定的資源閑置，不能充分發揮自身價值。（2）數據無法進行有效的數據分析和挖掘。在數據庫技術的不斷升級和數據管理系統普及的背景下，礦山方面的數據變得越發之多，這些數據都是真實情況的縮影，蘊含著礦山的經營信息，如果能夠對這些數據進行全面的剖析，就能發掘其潛在價值，不過數據間的關系都比較隱蔽，現有方式不能進行系統的剖析，也不能得出內在規律，這就無法為決策提供依據，這就造成了信息處于爆炸階段，卻依舊感到知識欠缺。（3）數據采集范圍片面。在礦山信息化建設環節，如果只是關注作業環節的數據采集，而沒有強化對設備和人員運行數據的認知，那么就會使得企業信息閉塞，只能借助生產變遷來制定下一步計劃，而不是直接管理人員，這使得企業管理決策缺乏時效性和精準度。（4）有信息斷層。企業內部決策層和作業人員無法進行有效的信息交互，上下層信息不流通，不管是在管理上，還是在監控上都不能有效的運行，這使得礦山企業的管理不能適應時代發展要求。故而，智慧礦山建設勢在必行，智慧礦山充分利用了信息數字化、管控集中化、決策智能化，是采礦學、信息學、地質學等多學科融合的產物，能夠帶來管控效率的提升，降低生產成本，實現“少人則安、無人則安”的良好局面，為企業帶來巨大的安全與生產效益。

二、智慧礦山安全管理系統組成

智慧礦山安全管理系統包括物聯網感知和大數據分析，通過物聯網技術采集、傳輸煤礦生產中的重大危險源信息，再利用大數據技術進行匯總分析處理，實現礦山安全生產信息的實時監控閉環管理，從而實現煤礦安全管理信息化、智能化。智慧礦山安全管理系統包括基礎設施層級業務應用層。

基礎設施層主要面向礦井生產和安全的智能監測系統，基于現場智能感知，為業務應用層做支撐。基礎設施層涵蓋礦用人員精準定位系統、設備運行故障診斷監測系統、安全監測監控系統、地壓監測系統、智能視頻監控系統等。業務應用層基于技術設施層的現場感知數據，實現礦井生產、安全決策分析智能化。主要包括安全風險分級管控系統、安全隱患排查治理系統等。

（一）基礎設施層

礦用人員精準定位系統。在煤礦井口及井下各個區域位置設置多個定位監測站，及時、準確地將井下各個區域人員和移動設備情況動態傳輸到地面管理系統，可隨時準確掌握人員、設備及車輛實時定位、軌跡等相關信息，一鍵緊急救援功能可提升救援效率。

設備運行故障診斷監測系統。對煤礦生產各個環節的各種類型設備進行分區域、分類別的實時監測，設備運行出現故障時，可準確定位并提示出現的故障情況，可為機電管理人員提供及時準確的設備故障信息，及時派人維修，做到快速精準維修。

安全監測監控系統。礦井生產中會產生一氧化碳、硫化氫、二氧化硫、瓦斯等有害氣體，需要對其進行實時監測，為礦井安全生產管理提供保障。

地壓監測系統。為保證礦井安全開采，需要對礦井地壓進行實時監測分析，數據發生異常時及時報警進行處理。

智能視頻監控系統。針對“人的不安全行為”、“物的不安全狀態”、“環境的不安全因素”，將計算機視覺技術與視頻監控規則深度融合，實現多種定制化的實時視頻智能識別需求，實現生產管理過程中各類安全管理問題的可感知、可預警、可追溯、可管理。

（二）業務應用層

安全風險分級管控系統。主要通過排查、辨識、評估、管控企業安全風險，不斷建立健全安全風險分級管控體系，進而落實風險管控責任；采取有效措施防控重大安全風險，并對煤礦企業風險點實施標準化管控；構建并形成“點、線、面”的有機結合體，實現標準化、信息化、智能化的風險分級管控體系，提升企業本質安全生產水平。

安全隱患排查治理系統主要用于煤礦的隱患排查、整改、督辦、驗收銷號的閉環管理；對重大安全生產隱患治理進行有效監管，推動企業安全生產標準化建設工作，建立健全安全生產長效機制，把握事故防范和安全生產工作的主動權。

三、大數據在智慧礦山安全管理中的研究與應用

（一）安全風險分級管控系統

風險專家庫。基于安全生產法律、法規、規章、標準、規程和有關規章制度，將違反安全生產法律、法規、規章、標準、規程及有關規章制度的行為、狀態及管理缺陷，按“人、機、環、管、技”五類不斷建立健全相對完整的風險數據庫，數據庫需要根據礦井實際情況定期風險辨識、評估，不斷完善，最終形成一個專家系統。數據庫后臺按照統一編碼規則，統一分類編碼。系統與安全監測系統、設備運行故障診斷監測、智能視頻監控等基礎設施層多感知系統對接形成觸發聯動機制。

層級排查體系。按照礦井月度、專業每半月、區隊每日、班組每班、崗位隨時排查安全隱患的規定，建立層級排查體系，進而配置安全風險點。系統集成技術設施層各子系統的安全信息數據，通過本系統算法結構進行大數據分析，對各風險點的人員行為、設備狀態、環境參數實時跟蹤、動態評價，進行各種統計、分析、預測、預警，構建形成點、線、面有機結合、無縫對接的安全風險分級管控工作體系，通過風險管控，逐步由過去的被動防事故向主動防隱患轉變，實現關口前移、預防為主，真正做到各類安全風險分級管控。

安全評價。通過集成基礎設施層感知設備，聯動安全隱患排查治理系統，經過系統后臺大數據分析，實現礦井智能評分安全評價，安全趨勢分析。

（二）安全隱患排查治理管控系統

事故樹管理。根據事故發生必要條件，由中間事件逆向分析事故發生的基本事件（基本致因），通過對基本事件與風險數據庫風險編碼綁定，建立事故樹風險數據庫，經系統后臺大數據分析，為礦井各區域進行不同類別的事故發生概率做成計算預判與決策指導。

隱患閉環管理。通過定義完整的風險隱患評價體系及檢查點的設置，讓各類隱患特征數字化，從而實現隱患排查從定性檢查到定量檢查，從不可檢查到可檢查，通過煤礦物聯網及人工檢查的有機結合，實現按專業、系統、環節、地點、周期，以及按人、機、環、管、技等類型安全隱患排查。通過定義完整的檢查、整改、復查、閉環、升級、處罰等流程，實現煤礦安全隱患的閉環管控。

結束語

大數據時代已經到來，當前煤炭行業面臨供給側改革，煤礦安全管理依靠傳統模式已跟不上形勢需求，必須憑借大數據等新的信息技術提高管理水平，降低管理成本，轉變管理方式，使煤礦企業安全生產在大數據的保駕下安全航行，將煤礦企業的安全生產帶入新時代。