淺析大數(shù)據(jù)技術(shù)助力煤礦安全管理論文
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，沒有挖掘出各類型數(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)（ＢｉｇＤａｔａ）一詞來源于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)：未來創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)、生產(chǎn)力的指向標(biāo)》（ＢｉｇＤａｔａ：Ｔｈｅｎｅｘｔｆｒｏｎｔｉｅｒｆｏｒｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ，ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏ－ｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）的研究報(bào)告，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，指無法通過人工在合理時(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（Ｖｅｌｏｃｉ－ｔｙ）、數(shù)據(jù)種類繁多（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：亞馬遜通過分析消費(fèi)者在該網(wǎng)站上的購(gòu)買和瀏覽歷史，推測(cè)消費(fèi)者的喜好，以信息的形式或下次打開該網(wǎng)站時(shí)向買家推薦可能感興趣的商品：１２３０６網(wǎng)站通過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，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。
�。玻泵旱V生產(chǎn)特征
近兩年來，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)。
�。ǎ保┪覈�(guó)絕大部分煤礦為井工開采，開采條件復(fù)雜，受到井田規(guī)模、煤層賦存條件、地質(zhì)構(gòu)造等影響，開采方法多種多樣。
�。ǎ玻┟旱V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，各類事故難以有效控制，這對(duì)設(shè)備安全性和可靠性要求高。
�。ǎ常┟旱V生產(chǎn)過程復(fù)雜，須有開拓掘進(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
�。ǎ保⿺�(shù)據(jù)規(guī)模大。煤礦企業(yè)生產(chǎn)過程中的數(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)。
�。ǎ玻⿺�(shù)據(jù)的種類繁多。煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)類型可分為原始瞬時(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)，并且此類數(shù)據(jù)所占份額越來越大。
（３）數(shù)據(jù)價(jià)值密度低。井下各種類型傳感器和監(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。
�。ǎ矗⿺�(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２４ｈ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
�。常贝髷�(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)依然沒有被開發(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)，尋找通過傳統(tǒng)方式無法注意到的細(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。
�。常泊髷�(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。
�。常炒髷�(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，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。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�？傊�，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。
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