煤矿安全管理中大数据技术的应用

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摘要：近些年来随着技术水平的提升以及煤矿安全管理力度的加大，大数据技术已经逐步被应用到了煤矿安全管理中，通过数据分析能够明确煤矿中的危险事故以及发展趋势，为煤矿管理提供全新的发展方向。本文主要阐述了大数据技术在煤矿安全管理中的应用情况，希望能够对相关人士有所帮助。

关键词：大数据技术；煤矿安全管理；应用

近些年来随着信息技术的提升，煤矿安全管理向着更好的方向发展，尤其是在安全监测、生产管理方面有了较大发展，为矿山生产提供了有力保障。随着信息化的发展，煤矿生产过程中会产生大量数据信息，例如业务管理信息、监测监控信息、综合自动化信息等。但是现阶段这些大量数据还停留在简单的统计方面，并没有对其进行充分分析，很难真正帮助煤矿安全生产管理。所以为了最大程度发挥信息化设施和自动化在安全生产管理中的作用，可以充分利用大数据等技术来有效解决煤矿生产数据传输、存储以及处理等方面的问题。利用大数据挖掘技术建立起科学合理的监测模型，分析不同类型事故的特点，为煤矿安全生产提供有力支持。

1大数据和煤矿安全管理概述

所谓的大数据主要就是现阶段数据库管理工具或者传统数据处理方式很难处理的复杂数据集，通过对数据集的处理分析而形成规律强以及可预测的信息服务能力。通过大数据的有效研究，能够将数学算法以及数学模型应用到大量的数据集中，用于对事件出现的可能性以及相互之间的关系进行分析预测。第一，数据量大。煤矿企业生产过程中会产生非常多的数据资料，这些资料对于确保安全生产是非常重要的，例如环境监测数据（瓦斯含量等）以及测量数据（生产职工情况以及所用设备情况等），同时这些数据都在实时变化。第二，数据类型多。煤矿生产运行过程中会产生不同类型的监测数据，例如累计值、平均值等结构性数据，事故案例、矿图数据、监控数据等非结构性数据等。第三，价值密度较低。虽然煤矿生产过程中会通过各种类型监控设备以及传感器来监测整个过程，同时对于机械、人员以及环境等条件变化进行记录，会形成大量各种类型的数据，但是总的来说这些数据只是简单的记录，具有实际价值的相对较少。第四，处理速度快。随着煤矿对于安全管理的重视程度增加以及信息技术水平的提升，信息技术已经应用到煤矿安全管理中，并且形成了非常庞大的应用系统，例如矿压监测系统、瓦斯监测系统等。这些系统运行过程中所形成的数据增长速度飞快，需要对其进行快速处理。对于煤矿的安全管理来说，通过大数据技术进行事故预测是最为主要的应用。煤矿数据所具有的4V特征可以利用大数据技术进行分析处理，能够根据分析结果对可能出现的事故进行预测分析。通过大数据技术所得到的分析结果准确度更高，能够为制定科学的决策提供支持，有效降低人为失误，从而为建立起更加科学的安全管理系统创造良好的条件[1]。

2煤矿安全生产管理大数据模型

2.1煤矿安全生产管理大数据专家知识库

安全生产管理专家知识库的建立就是通过整理分析专业理论知识、标准规范体系、行业专家经验所形成的知识库，能够为大数据计算提供必要的逻辑支撑。通过对煤矿生产实施方案、规章制度、作业规程等的分析，建立起安全动态专家知识库数据模型以及逻辑数据结构。通过元数据库管理系统能够对专家知识库评估打分结构、打分策略和知识体系进行定义以及管理。通过对知识库管理系统的开发，能够实现知识更新，同时可以进行准确性、歧义性、冗余性方面的检查。按照煤矿安全生产过程中所具有的不同主体内容，可将煤矿生产过程中的安全管理分为相应的主题，针对这些主题设置相应的人员、设备、生产环境以及管理制度等，这些主题包括：一般性知识；开采、通风以及安全性监控；各种类型灾害防治；爆破安全；电气安全；运输安全以及煤矿救护等。

2.2煤矿安全生产管理大数据评价指标库

煤矿安全生产是非常复杂的系统，包含着多方面内容，例如人员、设备、环境等，同时整个煤矿生产的作业单元以及空间分布都是较复杂的，除此之外还涉及到安全灾害方面的内容，例如瓦斯爆炸、井下火灾、突水、顶板事故、机电事故、煤和瓦斯突出等。所以需要针对这些可能引发较大灾害的危险源进行分析评价，通过建立安全生产管理大数据评价指标库，针对煤矿不同类型危险源实施相应的量化评估，提升评估的准确性。较为常用的安全评估方法较多，可以根据不同形式进行分类，包括：评价结果量化程度分类、评价推理过程进行分类、系统性质分类、安全评价拟达到的目的分类等。

2.3重要矿山灾害识别模型

通过大数据技术实施有效分析，充分考虑到正常生产过程中形成的数据特征以及事故发生过程中形成的数据特征，通过不同类型的学习算法（包括神经网络、支持向量机等）建立起矿山灾害模型，包括瓦斯爆炸识别模型、瓦斯突出识别模型等。

3煤矿安全管理中大数据的应用

3.1改变管理模式，有效提升系统安全观念

传统煤矿安全管理更加关注数据的准确性，通过分析规律来建立煤矿安全生产体系。但是对于愈发复杂的煤矿生产系统来说，此种方式很难满足实际需要。煤矿安全管理中的信息化应用会产生大量的数据（包括地质数据、监控数据、GIS数据等），这些数据中很少一部分（约5%）数据结构性数据，能够在传统数据库中使用，但是绝大部分的非结构性数据较为复杂，很难直接应用。所以面对着复杂程度更高的煤矿安全生产系统，一定要改变管理模式，要一定程度上降低对数据精准性的关注，加强对混杂数据的分析。对于煤矿生产来说，少量精确的样本数据已经不适合现代煤矿需要，大数据技术的应用能够进一步明确不同类型数据之间的关联，能够深入挖掘隐藏在背后的信息，从而获取到价值更高的数据信息，最大程度上降低人为因素的影响，从而为煤矿安全关联提供有力支持[2]。

3.2可以有效提升设备运行的可靠性，能够实现对设备动态的有效监测

近些年随着智能化、自动化技术在煤矿生产的中的应用，不断有更加先进的设备应用到煤矿生产中。传统煤矿生产过程中，往往都是在设备出现故障之后才进行维修，平时对于设备的维保力度不足。此种情况的维修难度较高，会对煤矿生产造成较大影响，同时也会加大事故的风险。通过大数据技术的有效应用，能够改变传统设备运行方式，例如在设备上设置各种类型传感器，以此来记录相应数据信息，对各种工况下情况进行分析，及时发现故障所在。同时数据分析能够对比正常和异常数据，从而及时发现设备的异常情况，系统也可以发出相应的预警，以便企业及相应人员做好必要的防范措施。相对于传统煤矿停产进行设备故障维修来说，进行数据收集和分析的消耗相对较少，能够有效提升安全性。

3.3大数据技术的应用可以将安全管理提前，形成更好的事前管理模式

传统管理模式常常是在发生事故之后进行原因的分析、确定各方责任，虽然对后续安全生产有所帮助，但是此种模式具有滞后性，无法更加深入地挖掘安全生产数据，不能更加准确地找到事故发生规律，也无法对后续安全管理提供精准的指导，例如发生瓦斯爆炸事故时，往往都是以火源、氧气以及甲烷的浓度作为切入点进行分析，之后查找管理、人员以及设备方面的因素。此种方式虽然对煤矿安全生产具有作用，但是现阶段有关瓦斯爆炸的研究更多停留在实验室层面，并没有考虑到煤矿井下的实际情况，无法充分分析其他因素所起到的作用。利用大数据技术的有效应用可以挖掘出更多的环境因素，在此基础上能够建立起相应的分析模型，以此提升分析的针对性，为煤矿安全生产提供相应参考依据。通过大数据技术能够对事故情况进行更加全面的分析，从而能够进行更加全面的事故预防，将安全管理向生产前方转移。相对于事后分析来说，此种分析模式能够对事故进行有效预防，对于降低安全管理成本、减小事故发生概率具有更好的效果[3]。

4结束语

本文主要分析了大数据在煤矿安全生产管理中的特征以及相应的数据模型，在此基础上提出了煤矿安全管理中大数据的应用。通过本文的介绍能够对煤矿安全管理大数据的应用提供一定参考和帮助，对于推动煤矿安全生产管理具有现实意义。

参考文献：

[1]宋东峰.大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用[J].低碳世界,2019,9(08):15-17.

[2]孟现明,孔祥太,宋洪亮,张宝国.大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用[J].山东工业技术,2019(09):93-93.

[3]王洋,雷亮,张磊.大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用分析[J].科技经济导刊,2019,27(09):219-219.

作者：刘建 单位：国家能源集团