智慧礦山安全管控大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)探討

王 鵬

(應(yīng)急管理部信息研究院，北京 100029)

煤炭是我國經(jīng)濟發(fā)展的主要能源之一，而如何保證煤礦安全穩(wěn)定生產(chǎn)是維系我國經(jīng)濟高速發(fā)展的重要支撐。近年來隨著國家對生產(chǎn)安全的高度重視，《國務(wù)院安委會辦公室關(guān)于實施遏制重特大事故工作指南構(gòu)建雙重預(yù)防機制的意見》(安委辦〔2016〕11號)等文件相繼出臺；另一方面，隨著科技的不斷更新迭代，各類自動化系統(tǒng)已在煤礦完成了更新部署。在政策監(jiān)管和監(jiān)測預(yù)警技術(shù)的共同作用下，國內(nèi)煤礦生產(chǎn)安全形勢有所好轉(zhuǎn)，但仍事故頻發(fā)。在煤礦現(xiàn)有安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)和自動化系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，煤礦數(shù)據(jù)已實現(xiàn)自動采集與分系統(tǒng)存儲，如何在現(xiàn)有條件下，利用大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)來提高煤礦監(jiān)測預(yù)警體系的自動化和智能化水平，從而實現(xiàn)煤礦本質(zhì)安全，已成為行業(yè)內(nèi)所亟需攻克的難題[1-3]。

眾多專家學(xué)者已在數(shù)字礦山、智慧礦山領(lǐng)域進行了探索，并取得了一定的成果?；糁袆偟萚4]探討了基于互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)的智慧礦山建設(shè)，以期解決礦山災(zāi)害預(yù)警等難題；李梅等[5]基于我國數(shù)字礦山建設(shè)，分析了數(shù)字礦山建設(shè)中存在的問題，并提出了以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的智慧礦山技術(shù)框架；賀耀宜[6]、邱碩涵[7]從安全評價的層面，提出了智慧礦山建設(shè)評價指標體系，以實現(xiàn)對智慧礦山的統(tǒng)一度量；闕建立[8]、羅香玉[9]、譚章祿[10]剖析了智能礦山的內(nèi)涵，提出了智能礦山平臺技術(shù)架構(gòu)，并對關(guān)鍵技術(shù)進行了介紹；陳曉晶等[11]為解決煤礦信息孤島問題，分析了智慧礦山建設(shè)中的各項主要技術(shù)，并實現(xiàn)了各層級架構(gòu)間的關(guān)聯(lián)；徐靜等[12]以礦山系統(tǒng)工程及價值鏈分析入手，構(gòu)建了智慧礦山系統(tǒng)，并研究了其三者之間的關(guān)鍵技術(shù)，為智慧礦山工程實踐提供了思路。以上學(xué)者從多角度對智慧礦山建設(shè)以及評價進行了深入研究，但仍存在以下幾個問題：①缺乏信息獲取的全面性：實際的數(shù)據(jù)采集中難以達到足夠的多樣性；②缺乏適應(yīng)行業(yè)特征的能力：數(shù)據(jù)算法種類多，但需適應(yīng)煤礦行業(yè)的應(yīng)用和生產(chǎn)作業(yè)的特殊環(huán)境；③缺乏數(shù)據(jù)的深度分析與挖掘：數(shù)據(jù)的應(yīng)用大多僅停留在數(shù)據(jù)采集儲存和展示階段，缺乏對海量數(shù)據(jù)中信息深度分析與挖掘；④缺乏信息的關(guān)聯(lián)與融合：數(shù)據(jù)以孤島形式存在，之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系沒有得到進行一步挖掘。基于此，以安全管控數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以混合云技術(shù)架構(gòu)為依托，提出一種以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的煤礦安全管控大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)方案，以期實現(xiàn)對煤礦安全數(shù)據(jù)的有效分析，為煤礦安全管控精準決策提供數(shù)據(jù)支撐。

1 煤礦安全管控平臺建設(shè)瓶頸

自《2006—2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》發(fā)布以來，我國的煤礦信息化建設(shè)經(jīng)歷了數(shù)字礦山、感知礦山階段，正在逐步進入智慧礦山階段，雖然取得了一定的成效，但在煤礦安全管控平臺建設(shè)層面仍存在很多問題，面臨多個方面的挑戰(zhàn)。

1.1 滿足數(shù)據(jù)獲取的多樣性

基于海量數(shù)據(jù)挖掘的安全評估是實現(xiàn)煤礦安全管控精準施策的基礎(chǔ)[13]。煤礦生產(chǎn)的數(shù)據(jù)類型主要包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、安全管理和經(jīng)營投資數(shù)據(jù)、物聯(lián)感知數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)等。煤礦靜態(tài)數(shù)據(jù)主要包括煤礦基礎(chǔ)信息、安全管理數(shù)據(jù)和經(jīng)營投資數(shù)據(jù)等。煤礦動態(tài)的物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)主要指企業(yè)生產(chǎn)過程中感知設(shè)備收集的涵蓋設(shè)備運行工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)[14]，此類數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)，有時間跨度大、位置相關(guān)、增長速度快等特征。外部數(shù)據(jù)指與企業(yè)生產(chǎn)活動和產(chǎn)品投放市場相關(guān)的企業(yè)外部信息，主要來源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，例如，企業(yè)輿情、氣象、市場預(yù)測、行業(yè)評價等。如何采用全面采集動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)來源的全面性與多樣性，是建設(shè)智慧礦山安全管控大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)。

1.2 適應(yīng)煤礦生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的特征

煤礦大數(shù)據(jù)具有體量大、價值密度低、增長速度快、可信賴性低的一般大數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)體量巨大：煤礦企業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生持續(xù)不斷的動態(tài)數(shù)據(jù)，如瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)、機電設(shè)備運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、井下人員運動軌跡數(shù)據(jù)以及視頻監(jiān)控圖像等等各種數(shù)據(jù)[15]，同時，煤礦安全監(jiān)察監(jiān)管部門歷年來也積累了大量的監(jiān)管和執(zhí)法數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)種類繁多：有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)、入井人數(shù)、煤炭產(chǎn)量等；有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如照片、監(jiān)控視頻流、音頻文件、規(guī)章制度文件、應(yīng)急預(yù)案等，并且此類數(shù)據(jù)所占比例越來越高；數(shù)據(jù)價值密度低：井下各種類型監(jiān)測設(shè)備和傳感器實時運行，連續(xù)監(jiān)控井下生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備運行狀況，從而不間斷產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，而真正價值的數(shù)據(jù)占比很少；數(shù)據(jù)增長速度快：物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動化系統(tǒng)大量應(yīng)用于煤礦生產(chǎn)安全管理，涵蓋的子系統(tǒng)越來越多，各系統(tǒng)的24h不間斷運行，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)量持續(xù)快速增長；可信賴性低：從目前生產(chǎn)安全管控現(xiàn)狀來看，填報數(shù)據(jù)的真實性、可獲取性、周期性差；共享交換數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的真實性、可獲取性和實時性較好；感知的監(jiān)測監(jiān)控數(shù)據(jù)的可獲取性、實時性較好，真實性需要提高；以及非結(jié)構(gòu)化的圖片、圖像、音頻、文本等信息獲取難度較大。如何解決數(shù)據(jù)的可獲取性，保證采集到真實有效的數(shù)據(jù)是平臺建設(shè)的基礎(chǔ)。

1.3 融合全方位的數(shù)據(jù)和信息

煤礦大數(shù)據(jù)還具有不同來源數(shù)據(jù)間相互關(guān)聯(lián)和自相關(guān)的特征，從關(guān)聯(lián)復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中挖掘潛在知識，獲取可分析過去、感知現(xiàn)在和預(yù)測未來的深層智慧，以實現(xiàn)風險預(yù)警和智能研判的最終目的。煤礦經(jīng)過多年的信息化應(yīng)用，產(chǎn)生海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括礦山地質(zhì)測量數(shù)據(jù)、以瓦斯及一氧化碳為主的環(huán)境監(jiān)測監(jiān)控數(shù)據(jù)、生產(chǎn)自動化監(jiān)測控制數(shù)據(jù)、礦圖數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)和監(jiān)控視頻的圖像數(shù)據(jù)等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約占5%，也是技術(shù)人員重點分析的數(shù)據(jù)。剩下大量格式不一、混雜的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然沒有被開發(fā)和利用。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠從更多的角度感知和預(yù)測事故的發(fā)生，真正實現(xiàn)安全管理關(guān)口前移，比傳統(tǒng)的事故分析更有意義，但全方位數(shù)據(jù)和信息的智能感知與融合分析是亟需解決的關(guān)鍵問題。

2 智慧煤礦安全管控平臺架構(gòu)

智慧煤礦建設(shè)的基礎(chǔ)是煤礦生產(chǎn)過程中大量數(shù)據(jù)的存儲與分析，而傳統(tǒng)的IT架構(gòu)很難滿足海量數(shù)據(jù)的分類存儲和實時性讀取及分析。傳統(tǒng)IT建設(shè)模式是通過自建服務(wù)器搭建平臺，具有成本高、安全差、擴展差、效率低、資源散、維護難等問題。采用傳統(tǒng)IT模式搭建大數(shù)據(jù)平臺，具有初始投資大、資源浪費，可能缺少容災(zāi)備份，無海量資源池、擴展難，建設(shè)周期長，業(yè)務(wù)上線慢，碎片化/煙囪式、數(shù)據(jù)資源無法共享，維護成本高等缺陷。智慧煤礦安全管控平臺實現(xiàn)了傳統(tǒng)IT模式向云平臺大數(shù)據(jù)模式的轉(zhuǎn)變。

基于“云化”建設(shè)煤礦安全管控系統(tǒng)，能夠很好解決傳統(tǒng)模式產(chǎn)生的問題。“云化”的大數(shù)據(jù)平臺具有成本低、安全性好、擴展輕松、效率高、資源共享和免維護的優(yōu)勢?；A(chǔ)資源按需使用，不必超前建設(shè)降低門檻，投資效率更高；有專業(yè)維護團隊，具有專業(yè)安全保障體系，分布式存儲、異地災(zāi)備；可提供多種方案的資源池，依托專網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng)，輕松擴展；極大提高了AI算法和數(shù)據(jù)分析的算力和效率。

云平臺的建設(shè)按照用戶需求一般分為三種方案：公有云、私有云和混合云，即：公有云通過互聯(lián)網(wǎng)訪問、使用方不擁有云計算資源，即用即付、成本低，云計算資源統(tǒng)一由供應(yīng)方運維；私有云是通過建設(shè)方的內(nèi)網(wǎng)訪問，核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)保存在本地、泄密風險低；由用戶統(tǒng)一規(guī)劃資源，建設(shè)成本高；需要配置專業(yè)運維團隊；混合云是公有云與私有云混合使用的方案，保密要求高的數(shù)據(jù)放在私有云上，非保密業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放至公有云；混合云在私有云基礎(chǔ)上增加了存儲和可擴展性，提高可用性和訪問能力，敏捷性和靈活性較高。

智慧煤礦安全管控平臺由感知層、平臺層和應(yīng)用層組成，其平臺架構(gòu)如圖1所示。

圖1 智慧煤礦安全管控平臺架構(gòu)

1)感知層感知和采集煤礦端和集團數(shù)據(jù)，包括煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)和視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)等。

2)平臺層在公有云或私有云上搭建大數(shù)據(jù)計算平臺，采集、存儲和治理感知層的海量數(shù)據(jù)，搭建風險指標模型和主要災(zāi)害風險預(yù)警模型，建立大數(shù)據(jù)和人工智能分析模型。

3)應(yīng)用層對平臺層輸出的分析結(jié)果進行可視化的人機交互展示，實現(xiàn)一張圖綜合展示、研判處置建議、統(tǒng)一信息查詢、專題多維分析等業(yè)務(wù)功能頁面。

3 智慧煤礦安全管控平臺關(guān)鍵技術(shù)

智慧煤礦的建設(shè)離不開當前信息化技術(shù)的飛速發(fā)展，結(jié)合當前的先進技術(shù)，同時為有效解決和應(yīng)對煤礦大數(shù)據(jù)平臺面臨的建設(shè)瓶頸和挑戰(zhàn)，本文提出一種智慧煤礦安全管控大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方案。平臺采用的主要關(guān)鍵技術(shù)有：視頻智能分析技術(shù)、綜合預(yù)測預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)、基于云化的數(shù)據(jù)采集、存儲與治理技術(shù)、風險指標體系構(gòu)建技術(shù)和可視化分析展示技術(shù)。

3.1 基于云化的數(shù)據(jù)采集、存儲與治理技術(shù)

云計算實現(xiàn)了資源到架構(gòu)的全面彈性，它是分布式計算、并行計算、效用計算、網(wǎng)絡(luò)存儲、虛擬化、負載均衡、熱備份冗余等傳統(tǒng)計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物。云平臺統(tǒng)一為上層應(yīng)用提供各種虛擬資源，包括虛擬主機、云存儲、數(shù)據(jù)庫服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和集群服務(wù)等。對于煤礦于海量數(shù)據(jù)的存儲應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)類型采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫和分析型數(shù)據(jù)庫進行存儲，根據(jù)使用頻率按照熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)規(guī)劃和維護。針對海量數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)準確性不高、干擾數(shù)據(jù)多等數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問題，對數(shù)據(jù)的治理成了非常重要的工作，數(shù)據(jù)的治理主要包括：元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)規(guī)則制定、質(zhì)量評估等。

在云平臺上構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)具備知識發(fā)現(xiàn)和自我學(xué)習(xí)功能，具有豐富的機器學(xué)習(xí)算法，包括但不限于回歸算法、決策樹、支持向量機(SVM)、聚類算法、貝葉斯算法、時間序列、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等主流算法。具備融合煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、多源監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)、安全管理數(shù)據(jù)、專家決策知識庫、風險預(yù)警模型庫，進行數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，結(jié)合數(shù)值計算和模擬仿真等功能。

3.2 風險指標體系構(gòu)建技術(shù)

煤礦企業(yè)是一種高危產(chǎn)業(yè)，煤礦井下開采的地質(zhì)條件復(fù)雜，工作場所狹窄，環(huán)境惡劣，冒頂、水災(zāi)、火災(zāi)、瓦斯、煤塵等五大災(zāi)害在煤礦實際生產(chǎn)過程中帶來了很大安全隱患。礦井持續(xù)的生產(chǎn)、不斷地開拓新水平、新采區(qū)和新工作面，以及生產(chǎn)銜接等，增加了風險管理工作的復(fù)雜性。

風險指標體系構(gòu)建技術(shù)在煤礦信息化建設(shè)基礎(chǔ)上，弱化風險評估中頭腦風暴和專家經(jīng)驗的參與權(quán)重，以《煤礦安全規(guī)程》等安全生產(chǎn)規(guī)范標準為根據(jù)，綜合多源實時感知的動態(tài)信息和安全管理過程等靜態(tài)信息。風險指標模型具有兩種指標體系、五類主要指標構(gòu)成、主要指標里的因素動靜結(jié)合、區(qū)域企業(yè)雙重風險研判和指標權(quán)重動態(tài)計算的主要特征，指標體系具體構(gòu)建如圖2所示。

圖2 風險指標體系

3.3 視頻智能分析技術(shù)

為保證煤礦生產(chǎn)的安全，企業(yè)裝備了視頻監(jiān)控系統(tǒng)。地面調(diào)度的工作人員可以通過視頻直接對井下進行實時監(jiān)控，對安全生產(chǎn)、危險救援、調(diào)度指揮等方面都起到了積極作用。但目前視頻監(jiān)控大多數(shù)停留在人工監(jiān)視，由于人的生理特點，容易產(chǎn)生疲倦等負面狀態(tài)，難達到實時、精確的監(jiān)控，外加環(huán)境復(fù)雜，導(dǎo)致目標不易區(qū)分，從而影響監(jiān)控人員的判斷。

視頻智能分析技術(shù)涉及圖像處理、模式識別、人工智能等多個領(lǐng)域，改變了以往視頻“被動”監(jiān)控的狀態(tài)，不僅僅局限于提供視頻畫面，而且能主動對視頻信息進行智能分析，識別和區(qū)分物體，可自定義事件類型，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況或者突發(fā)事件能及時的發(fā)出警報，其在生產(chǎn)安全中的應(yīng)用必然有助于克服了人力疲憊的局限性，從而更加有效地協(xié)助安全人員處理突發(fā)事件。

視頻智能分析技術(shù)可以自動地提取視頻中的相關(guān)信息并進行分析，具有提高報警準確度、全天候自動監(jiān)控、提高響應(yīng)速度等一系列優(yōu)點。

3.4 綜合預(yù)測預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)

綜合預(yù)測預(yù)警技術(shù)包括對隱患關(guān)聯(lián)分析技術(shù)和主要災(zāi)害風險預(yù)警技術(shù)。

1)隱患關(guān)聯(lián)預(yù)測分析：通過對歷史排查隱患描述的文本分割、語義識別、屬性統(tǒng)計，度量隱患發(fā)生季度、類型、程度等屬性之間的關(guān)聯(lián)度，挖掘隱患發(fā)生規(guī)律，做到時間維度、空間維度的隱患預(yù)測。

2)主要災(zāi)害風險預(yù)警：在事故致因經(jīng)驗基礎(chǔ)上，融合各個監(jiān)測系統(tǒng)的感知信息，如隱患排查、安全監(jiān)測數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控等，在事故樹中對礦井不同位置的節(jié)點狀態(tài)進行實時監(jiān)測，實現(xiàn)對災(zāi)害趨向性的評估、預(yù)警。結(jié)合災(zāi)害風險實時動態(tài)評估模塊的評估結(jié)果，溯源風險水平高、預(yù)警的災(zāi)害可能發(fā)生的原因(即急需關(guān)注的危險源狀態(tài))，定位預(yù)警的危險源位置，為企業(yè)明確整改對象。

3.5 可視化分析展示技術(shù)

可視化技術(shù)包括知識圖譜、BI數(shù)據(jù)展示、二三維一體化地圖展示等。

1)知識圖譜旨在描述真實世界中存在的各種實體或概念及其關(guān)系，其構(gòu)成一張巨大的語義網(wǎng)絡(luò)圖，節(jié)點表示實體或概念，邊則由屬性或關(guān)系構(gòu)成。采用知識圖譜可視化技術(shù)，展現(xiàn)多個信息維度間的交互關(guān)系，提供決策支持。

2)采用成熟的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品BI@Report和WonderBI等，提供圖表展示、風險預(yù)警結(jié)果展示、即席分析、多維分析、鉆取分析、GIS分析、領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙及大屏展示、敏捷分析等數(shù)據(jù)展示形式。

3)三維GIS不僅能更好完成空間分析功能，還能突破空間信息在二維平面中單調(diào)展示的束縛，為信息判讀和空間分析提供了更好的途徑。 而煤礦上的采掘圖、儲量圖、鉆孔柱狀圖、地形地質(zhì)及水文圖等均為二維，基于二維和三維各自的優(yōu)勢和現(xiàn)狀，煤礦應(yīng)采用二三維一體化地圖平臺進行數(shù)據(jù)展示和分析，平臺應(yīng)是一個基于云服務(wù)架構(gòu)，采用WebGL技術(shù)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)、三維自動建模等技術(shù)的礦山圖形平臺。通過對井上下一體化空間信息的可視化管理與展現(xiàn)，可應(yīng)用于煤礦、非煤礦山等地下空間關(guān)系有較強需求的領(lǐng)域。該平臺實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)存儲的一體化、顯示的一體化、分析的一體化、服務(wù)的一體化。該平臺是一個在統(tǒng)一的坐標框架下，面向礦山全生命周期的跨專業(yè)協(xié)同設(shè)計，實現(xiàn)礦山采、掘、機、運、通等各個專業(yè)的圖紙和資源的共享、協(xié)同應(yīng)用和綜合利用，以減少差錯、規(guī)范成果、方便交流，最終提高采礦設(shè)計和生產(chǎn)的效率，為煤礦全生命周期的管理提供數(shù)字化服務(wù)。

4 結(jié)論與展望

1)基于我國數(shù)字礦山建設(shè)現(xiàn)狀，深入剖析了建設(shè)智慧礦山安全管控大數(shù)據(jù)平臺存在的瓶頸問題，并結(jié)合煤礦數(shù)據(jù)具有體量大、多樣化、價值密度低、增長速度快、可信賴性低、多維度融合等特征，提出了以煤礦大數(shù)據(jù)分析為驅(qū)動的智慧礦山安全管控平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)，以感知層進行數(shù)據(jù)采集和融合、平臺層進行數(shù)據(jù)存儲和挖掘、應(yīng)用層進行數(shù)據(jù)展示和應(yīng)用的多層級智慧礦山平臺建設(shè)，并對平臺建設(shè)所需的五大關(guān)鍵技術(shù)進行了重點分析。

2)智慧煤礦安全管控大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)集成融合多源數(shù)據(jù)、多類型的數(shù)據(jù)和空間信息，采用先進的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，有效地為煤礦生產(chǎn)者提供決策支持，但平臺的性能仍受到數(shù)據(jù)來源欠缺、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)挖掘深度不夠等幾個方面的制約。因此如何提高數(shù)據(jù)采集廣度和提高數(shù)據(jù)分析深度將成為制約平臺發(fā)展的一大阻礙。

3)隨著煤礦信息化建設(shè)的普及和信息化程度的深入，數(shù)據(jù)采集的廣度得到擴展，數(shù)據(jù)分析深度得到提高，未來智慧煤礦安全管控大數(shù)據(jù)平臺必將為生產(chǎn)管理者提供更廣泛更有效的決策支持。