淺析大數(shù)據(jù)技術(shù)助力煤礦安全管理

丁 振 張 驎

（華北科技學(xué)院安全工程學(xué)院，河北省三河市，101601）

淺析大數(shù)據(jù)技術(shù)助力煤礦安全管理

丁 振 張 驎

（華北科技學(xué)院安全工程學(xué)院，河北省三河市，101601）

針對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在煤礦安全管理中的廣泛應(yīng)用，產(chǎn)生了大規(guī)模的數(shù)據(jù)，為煤礦的安全管理提供了新的思路。分析了煤礦數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤礦應(yīng)用的可行性；探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤礦安全管理中的應(yīng)用前景。

煤礦安全 大數(shù)據(jù) 煤礦數(shù)據(jù)特征 應(yīng)用前景

煤礦是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，安全工作寓于生產(chǎn)和管理的每一個(gè)環(huán)節(jié)。綜合信息化加強(qiáng)了煤礦各子系統(tǒng)之間的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，提高了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的廣度和精度。為安全管理積累了大量數(shù)據(jù)，包括人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、管理上的缺陷等方面的數(shù)據(jù)。但目前收集到的數(shù)據(jù)并沒(méi)有充分挖掘利用，依然局限于表面直觀的應(yīng)用，如歷史查詢、記錄、形成曲線、報(bào)警等，沒(méi)有挖掘出各類(lèi)型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，不能有效解決整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)中的安全問(wèn)題。要實(shí)現(xiàn)煤礦安全形勢(shì)進(jìn)一步好轉(zhuǎn)，必須不斷加強(qiáng)信息化建設(shè)，加強(qiáng)海量數(shù)據(jù)分析工具的開(kāi)發(fā)和利用，挖掘釋放大數(shù)據(jù)價(jià)值，建立監(jiān)測(cè)模型、尋找災(zāi)害事故規(guī)律、預(yù)測(cè)安全狀況，共同支持安全生產(chǎn)決策。這對(duì)提高安全生產(chǎn)的管理水平具有重要意義。

1　大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用

大數(shù)據(jù)（Big Data）一詞來(lái)源于2011年5月美國(guó)麥肯錫全球研究院發(fā)表的名為 《大數(shù)據(jù):未來(lái)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)、生產(chǎn)力的指向標(biāo)》（Big Data:The next frontier for innovation，competition and productivity）的研究報(bào)告，或稱(chēng)巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，指無(wú)法通過(guò)人工在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到攫取、管理、處理并整理成為人類(lèi)所能解讀的訊息；大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)產(chǎn)生和增長(zhǎng)速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多（Variety）、數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大（Volume）、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低（Valuablity）4V特征。

大數(shù)據(jù)是一種新的預(yù)測(cè)工具，以其更有效、更及時(shí)的指示標(biāo)亮相于世界。大數(shù)據(jù)已經(jīng)撼動(dòng)了世界的各個(gè)角落，悄然存在于我們的日常生活中。例如:亞馬遜通過(guò)分析消費(fèi)者在該網(wǎng)站上的購(gòu)買(mǎi)和瀏覽歷史，推測(cè)消費(fèi)者的喜好，以信息的形式或下次打開(kāi)該網(wǎng)站時(shí)向買(mǎi)家推薦可能感興趣的商品；12306網(wǎng)站通過(guò)采集和分析旅客的訂票信息，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)相關(guān)線路的客流量，指導(dǎo)和調(diào)控運(yùn)力的分配，方便旅客的出行等等。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)著人類(lèi)生產(chǎn)活動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)觀念的轉(zhuǎn)變，較之傳統(tǒng)數(shù)據(jù)觀念（抽樣分析、精確測(cè)量、探尋因果）更加注重全體的特征、事件處理的效率和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。它正變革人們的生活方式和社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式，在世界范圍內(nèi)掀起一場(chǎng)數(shù)據(jù)革命。

2　大數(shù)據(jù)與煤礦安全管理

近年來(lái)，國(guó)家三令五申強(qiáng)調(diào)煤礦安全生產(chǎn)，頒布一系列法律法規(guī)，制定嚴(yán)格的追責(zé)制度為煤礦安全保駕護(hù)航。全社會(huì)對(duì)煤礦安全廣泛關(guān)注，煤礦安全取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。近十幾年，煤礦主要安全指標(biāo)持續(xù)好轉(zhuǎn)，2014年全國(guó)煤礦死亡人數(shù)931人，百萬(wàn)噸死亡率0.255。但是煤炭行業(yè)與國(guó)內(nèi)其他行業(yè)相比依然是高危行業(yè)，沒(méi)有擺脫事故高發(fā)的被動(dòng)局面。國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，工礦商貿(mào)企業(yè)中，1/3以上的事故、近1/2的重大事故和3/4的特大事故都發(fā)生在煤礦企業(yè)。進(jìn)一步提高煤礦安全生產(chǎn)水平，需要從生產(chǎn)技術(shù)、安全系統(tǒng)管理、法律法規(guī)、職工教育等方面共同努力，其中安全管理是軟性的，很容易被讓位于生產(chǎn)目標(biāo)，是提高安全水平的薄弱環(huán)節(jié)。將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入安全管理，能夠豐富管理手段、完善管理系統(tǒng)，是推動(dòng)煤礦安全形勢(shì)進(jìn)一步好轉(zhuǎn)的有效手段。

2.1煤礦生產(chǎn)特征

近兩年來(lái)，我國(guó)煤炭行業(yè)極不景氣，但煤炭仍然是支持國(guó)家建設(shè)發(fā)展的基礎(chǔ)能源，其戰(zhàn)略地位不可替代。煤炭開(kāi)采行業(yè)十分特殊，涉及眾多的科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具有與其他工業(yè)截然不同的特點(diǎn)。

（1）我國(guó)絕大部分煤礦為井工開(kāi)采，開(kāi)采條件復(fù)雜，受到井田規(guī)模、煤層賦存條件、地質(zhì)構(gòu)造等影響，開(kāi)采方法多種多樣。

（2）煤礦作業(yè)大部分位于地下深處，井下作業(yè)具有空間狹小、環(huán)境惡劣、作業(yè)場(chǎng)所不斷變動(dòng)等不利因素，各類(lèi)事故難以有效控制，這對(duì)設(shè)備安全性和可靠性要求高。

（3）煤礦生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜，須有開(kāi)拓掘進(jìn)系統(tǒng)、采煤系統(tǒng)、通風(fēng)系統(tǒng)、運(yùn)輸系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、壓風(fēng)系統(tǒng)、供水系統(tǒng)、瓦斯抽排系統(tǒng)等，要使各系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)、安全高效運(yùn)轉(zhuǎn)十分不易。

2.2煤礦數(shù)據(jù)特征

（1）數(shù)據(jù)規(guī)模大。煤礦企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)是很重要的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，包括了以瓦斯為主的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備信息、井下人員信息及空間信息等測(cè)量數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)的種類(lèi)繁多。煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)類(lèi)型可分為原始瞬時(shí)值、平均值、累計(jì)值等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)還存在著礦圖數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻及圖像數(shù)據(jù)、應(yīng)急知識(shí)、事故案例等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且此類(lèi)數(shù)據(jù)所占份額越來(lái)越大。

（3）數(shù)據(jù)價(jià)值密度低。井下各種類(lèi)型傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行，嚴(yán)密監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備運(yùn)行狀況。不間斷監(jiān)測(cè)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)與從中所要獲取的知識(shí)成反比。

（4）數(shù)據(jù)產(chǎn)生和增長(zhǎng)速度快。物聯(lián)網(wǎng)與自動(dòng)化聯(lián)合應(yīng)用于煤礦生產(chǎn)安全管理，涵蓋越來(lái)越多的子系統(tǒng):瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、礦壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、人員考勤系統(tǒng)等，形成一個(gè)龐大又關(guān)系密切系統(tǒng)網(wǎng)。各系統(tǒng)的24 h不間斷運(yùn)行、設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并持續(xù)快速增長(zhǎng)。

大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測(cè)。煤礦數(shù)據(jù)具備大數(shù)據(jù)的4V特征，能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，并預(yù)測(cè)煤礦發(fā)生事故的可能性。收集與生產(chǎn)現(xiàn)象相關(guān)的全部數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理不同數(shù)據(jù)值之間的數(shù)理關(guān)系，得出它們的相關(guān)關(guān)系，預(yù)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程的安全狀況。大數(shù)據(jù)下的相關(guān)關(guān)系分析為安全管理提供新的視角，依靠數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策，有效降低人為直覺(jué)判斷中的錯(cuò)誤。助力構(gòu)建以數(shù)據(jù)、技術(shù)、思維為軸心的安全管理系統(tǒng)。

3　大數(shù)據(jù)在煤礦安全管理中的應(yīng)用前景

3.1大數(shù)據(jù)變革管理思維，增強(qiáng)系統(tǒng)安全觀念

小數(shù)據(jù)時(shí)代下的直線思維側(cè)重于數(shù)據(jù)的精確性，致力于提高樣本數(shù)據(jù)的精確性，運(yùn)用先進(jìn)的算法尋找事物規(guī)律，指導(dǎo)安全生產(chǎn)工作，這種方式不能完全應(yīng)對(duì)煤礦這一龐大復(fù)雜的生產(chǎn)系統(tǒng)。煤礦經(jīng)過(guò)多年的信息化應(yīng)用，產(chǎn)生海量的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，包括礦山地質(zhì)數(shù)據(jù)、以瓦斯為主的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、礦圖數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻及圖像數(shù)據(jù)等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約占5%，能夠用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，也是技術(shù)人員重點(diǎn)分析的數(shù)據(jù)。剩下大量格式不一、混雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然沒(méi)有被開(kāi)發(fā)和利用。若想進(jìn)一步應(yīng)對(duì)煤礦復(fù)雜的安全生產(chǎn)系統(tǒng)，就必須轉(zhuǎn)變思維，降低對(duì)數(shù)據(jù)精確性的追求，接受和分析大數(shù)據(jù)時(shí)代下的混雜數(shù)據(jù)。海量紛雜的數(shù)據(jù)、先進(jìn)的計(jì)算機(jī)設(shè)備和強(qiáng)大的分析工具為全樣本數(shù)據(jù)分析提供了可能。大數(shù)據(jù)技術(shù)分析煤礦全體結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比精確的、少量的樣本數(shù)據(jù)更適合煤礦系統(tǒng)復(fù)雜的特點(diǎn)，挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，尋找通過(guò)傳統(tǒng)方式無(wú)法注意到的細(xì)節(jié)，獲得更多更全面的信息，降低人為主觀意識(shí)的錯(cuò)誤，支持安全決策。

3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)提高設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)可靠度，監(jiān)測(cè)設(shè)備健康運(yùn)行

隨著煤礦機(jī)械化、自動(dòng)化程度的提高，礦山設(shè)備的安全運(yùn)行對(duì)煤礦的安全生產(chǎn)起著非常重要的作用。傳統(tǒng)的設(shè)備管理大多是在設(shè)備出了問(wèn)題以后再進(jìn)行維修，這樣既增加了維修難度，又耽誤生產(chǎn)，增加生產(chǎn)成本，也加大事故的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效解決這一問(wèn)題，如礦井通風(fēng)機(jī)是煤礦的核心設(shè)備，它運(yùn)行正常與否對(duì)煤礦的安全至關(guān)重要，如果在通風(fēng)機(jī)上安裝傳感器，記錄風(fēng)壓、風(fēng)量、轉(zhuǎn)速、振幅、聲音等，收集所有的數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)通風(fēng)機(jī)工況點(diǎn)的變化位置、個(gè)體特性曲線等，捕捉設(shè)備要出故障的信號(hào)，比如發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音、振幅異常等，系統(tǒng)把這些異常情況與正常情況進(jìn)行對(duì)比，就會(huì)知道問(wèn)題所在。盡早發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)可以提示工作人員在故障之前采取相應(yīng)措施。較之設(shè)備故障造成停產(chǎn)的損失，收集和分析數(shù)據(jù)所花費(fèi)的人力和財(cái)力要小得多，而安全系數(shù)要高得多。

3.3大數(shù)據(jù)技術(shù)提供事故分析新視角，實(shí)現(xiàn)安全管理關(guān)口前移

近年來(lái)，我國(guó)煤礦安全管理取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但是對(duì)事故的處理主要是事后追查。事故發(fā)生后，應(yīng)用事故的致?lián)p因果連鎖模型分析事故發(fā)生的原因、確定相關(guān)責(zé)任人的責(zé)任、教育廣大煤礦工作者，在一定程度上降低了事故發(fā)生的概率，但這種事后追查有不容忽視的局限性和滯后性。沒(méi)有對(duì)安全生產(chǎn)中有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度挖掘，尋找出事故內(nèi)在規(guī)律和模式。如對(duì)瓦斯爆炸事故的直觀認(rèn)識(shí)主要從氧氣濃度、甲烷濃度、火源三方面入手，再找人、設(shè)備和管理上的原因，這種事故調(diào)查方式對(duì)促進(jìn)煤礦安全生產(chǎn)具有一定的積極作用，但并不全面，對(duì)瓦斯爆炸的分析研究大多是在實(shí)驗(yàn)室或模擬硐室中進(jìn)行，忽略了井下的實(shí)際環(huán)境，無(wú)法有效分析其他因素對(duì)瓦斯爆炸的影響，所以用系統(tǒng)的視角看待瓦斯事故，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析瓦斯事故更為全面。收集礦井（中國(guó)乃至世界范圍的煤礦）發(fā)生瓦斯爆炸區(qū)域的參數(shù)，包括瓦斯?jié)舛?、氧氣濃度、空氣參?shù)、抽采參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、煤層賦存特征參數(shù)、通風(fēng)參數(shù)、巷道參數(shù)等數(shù)據(jù)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，挖掘出除了3個(gè)主要因素以外的相關(guān)環(huán)境因素，建立瓦斯爆炸事故數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型，指導(dǎo)井下其他工作區(qū)域的安全生產(chǎn)工作。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠從更多的角度預(yù)防事故的發(fā)生，真正實(shí)現(xiàn)安全管理關(guān)口前移，比傳統(tǒng)的事故分析更有意義。

4　結(jié)論

大數(shù)據(jù)的發(fā)展才剛剛起步，但大數(shù)據(jù)的時(shí)代確實(shí)已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)在煤礦中的應(yīng)用仍處于萌芽狀態(tài)，但其前景是廣闊的。大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變煤礦管理思維:由小數(shù)據(jù)時(shí)代的直線思維向大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)思維轉(zhuǎn)變；突破事故分析的局限性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)安全關(guān)口前移；監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，保障設(shè)備運(yùn)行安全等等。總之，大數(shù)據(jù)等新的信息技術(shù)能夠從根本上提高安全管理水平，保障企業(yè)生產(chǎn)的平穩(wěn)運(yùn)行，將煤炭企業(yè)的安全生產(chǎn)帶入新的時(shí)代。

［1］ Viktor Mayer-Sch nberger，Kenneth Cukier.大數(shù)據(jù)時(shí)代［M］.杭州:浙江人民出版社，2013

［2］ 袁偉昊.煤礦安全現(xiàn)代管理［M］.北京:煤炭工業(yè)出版社，2013

［3］ 涂興子，林在康.數(shù)字煤礦的研究與探討［J］.中國(guó)煤炭，2004（2）

［4］ 邱宜萍，孫永紅.“數(shù)字煤礦安全”廣域網(wǎng)絡(luò)在煤礦監(jiān)察中的應(yīng)用［J］.中國(guó)煤炭，2004（12）

［5］ 周平福.煤礦設(shè)備監(jiān)測(cè)和事故預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路［J］.煤，2010（2）

［6］ 李潤(rùn)求.煤礦瓦斯爆炸事故特征與耦合規(guī)律研究［J］.中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2010（2）

（責(zé)任編輯 張艷華）

Brief analysis of big data technology contributing to coal mine safety management

Ding Zhen，Zhang Lin
（College of Safety Engineering of North China Institute of Science and Technology，Sanhe，Hebei 101601，China）

The wide application of computer and the internet of things technology in the coal mine safety management generated massive data，which provided new ideas for safety management of coal mine.The coal mine data characteristics was analyzed and the application feasibility of big data technology in coal mine was elaborated；the application prospect of big data technology in coal mine safety management was discussed.

coal mine safety，big data，coal mine data characteristics，application prospect

TD79

A

丁振（1985-），男，安徽淮北人，華北科技學(xué)院安全工程專(zhuān)業(yè)碩士研究生，主要研究方向：礦業(yè)安全。