陳四樓煤礦大數據背景下安全管理實施與研究

王欣 于春曉

（河南龍宇能源股份有限公司陳四樓煤礦，河南永城 476600）

1 大數據的概述

大數據是信息化建設發展到新高度的產物，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低的特征。

2 大數據在陳四樓煤礦應用于安全管理中的策略研究

煤礦安全管理作為長期以來困擾煤炭行業安全高效發展的嚴峻課題，改革開放以來，雖然我國煤炭百萬噸死亡率已經下降到0.083，但對比國外先進國家煤礦安全管理水平仍有不小差距。煤礦大數據技術的引入為持續推動礦井安全管理注入了強大動力，并且煤礦安全生產和安全管理過程中所積累的海量數據也與大數據特性有所交集。相比傳統的信息處理技術而言，大數據更符合當前信息時代數據爆炸的現狀。

同時大數據強調數據的快速流轉與價值，提高對數據的“加工能力”，并在最短的時間內通過“加工”實現海量數據的分析處理和增值，其客觀存在的依據是洞察力。隨著綜合信息化的高速發展，大數據勢必成為礦井豐富安全管理的重要手段，是推動煤炭行業安全發展的必然之舉。

3 陳四樓煤礦安全管理現狀、信息數據特征

3.1 礦井安全管理現狀

（1）近年來，礦井雖然加大了改革創新、先進生產力和自動化、智能化設備的引進力度，采掘工作面現場機械化、自動化和智能化生產水平不斷提升，且技術改造持續完善，但受開采深度不斷增加的影響，礦井重大致災因素逐步凸顯且種類逐漸增多，同時作為煤與瓦斯突出礦井，受其生產本質的制約，井下現場生產作業期間仍不能完全擺脫人工勞動強度大、作業環節較多、作業流程較復雜等不利因素。

（2）對于煤礦安全生產事故，尤其是重特大傷亡事故是各煤礦企業談聲色變和不愿談及的家丑，其事故相關的寶貴經驗和數據也是不愿自行共享的，且就目前煤礦安全事故分析仍偏向于事后分析，未能真正有效地實現超前預警、事前防控的最佳效果，導致安全管理效能未能完全得到釋放，與此同時全面有效且有深度的事故分析工具在煤礦中應用較少。

（3）陳四樓煤礦作為井工煤礦，開采深度較深，且作為煤與瓦斯突出礦井，采掘工作面受瓦斯賦存異常、地質構造條件、重大災害和開采條件復雜等多方面不利因素的影響，同時現場安全生產較難控制。

3.2 陳四樓煤礦信息數據特征

（1）信息數據體量大。礦井井下現場生產是動態變化、瞬息萬變的過程，期間所積累的大量數據體量是龐大而繁雜的，并且這些數據也都將作為礦井現場安全生產和日常安全動態管理重要數據。

（2）信息數據多樣化。礦井生產過程是實時變化的，其現場各類傳感器及相關安全監測監控設備所采集和監測到的數據也同步實時更新和變化，且圖像數據等半結構化和非結構化數據所占數據密度呈逐步增大趨勢。

（3）信息數據價值密度低。礦井在用各類安全監測監控設備及傳感器在生產過程中能夠實現實時同步運行，實時變化的過程中，持續不斷地傳輸和生成大量信息數據，但所產生的這些數據和信息較從中獲取的知識成反比。

（4）信息數據生成和增長速度快。礦井信息綜合化和自動化的聯合應用，在安全生產過程中起到了至關重要的作用，也覆蓋了礦井瓦斯監測等系統，通過設備實時監測產生的大量數據，并能夠保持快速增長。

4 大數據在陳四樓煤礦安全管理中的實施與研究

4.1 大數據改變思路，全面提升安全理念

要有效解決礦井生產過程中繁雜生產系統所帶來的問題和出現的異常信息，就必須轉變思路，降低數據精確性需求，接受大數據時代下混雜而體量龐大的數據，獲得更全面的信息數據，降低人為主觀意識失誤，從而指導礦井重大安全決策。

4.2 大數據超前監視設備運行，提高設備運行可靠性

以往煤礦設備管理理念大都是“事后管理”，即在設備出現故障后進行應急性搶修，這種應急狀態下的設備搶修既影響正規作業循環也給設備搶修過程中人的不安全行為、物的不安全狀態等方面帶來安全風險，埋下安全隱患。大數據為消除此風險隱患提供了堅實的基礎和保障。通過大量數據的收集，并進行合理化分析、對比，并結合現場生產實際情況，實現超前預判生產過程中存在的風險和即將產生隱患問題和異常信息，確保安排檢修人員在設備發生故障前進行調整和檢修維護，降低設備損耗、生產影響和風險隱患，提升設備安全管理水平。

4.3 大數據技術建立事故分析新方向，實現“雙重預防”超前防范

運用大數據技術分析則更全面，通過收集國內外煤礦提升運輸事故現場數據，包括提升機與作業現場匹配、斜巷坡擋設施設計參數、現場作業環境等數據。運用大數據分析可以深度挖掘以上3 個主要因素外的相關要素，設置提升運輸教學模型，指導礦井提升運輸安全生產。大數據分析技術能夠從更多方面考慮事故的預防舉措，真正實現“雙重預防”在安全管理中“防火墻”作用，具有深遠的意義。

4.4 大數據強化技術認知，轉變管理思維

機械化、自動化、信息化和智能化建設是煤礦企業順應時代發展的重要舉措，陳四樓煤礦經過多年孜孜不倦的努力，礦井已與華為公司合作打造了F5G 工業光環網技術，并實施取得初步成效，使礦井實現了對環境、設備和人員狀態的實時感知；萬兆工業環網和F5G 通信技術的應用，讓礦井開通了信息傳輸的高速公路。同時基于大數據的智能應用，積累了大量的結構化與非結構化數據，而這其中又以非結構數據占主導地位。礦井安全生產管理人員必須轉變以往傳統和落后的管理思維，將抽樣分析向全樣本數據分析蛻變，相比抽樣分析而言，盡管在數據精確性上有所缺陷，但就數據分析情況而言卻全面增強，并且大數據能進一步發掘不同數據之間的關聯性，有效地捕捉傳統分析工具所被疏漏的細枝末節，逐步降低煤礦安全管理過程中人為意識失誤。

5 結束語

目前大數據技術已日趨成熟，煤礦大數據的應用處于萌芽狀態，但前景很廣闊。改變煤礦安全管理思路，打破事故分析局限性，實現“雙重預防”關口前移，指導設備設施安全高效運行，保障煤礦企業安全發展。總之，大數據技術能夠從根本上提升現場安全管理水平，也會助推煤炭行業安全管理步入新時代。