大数据技术助力煤矿安全管理

煤矿是个复杂的系统，安全工作寓于生产和管理的每一个环节。综合信息化加强了煤矿各子系统之间的联系，实现了对生产的实时监控，提高了监测数据的广度和精度。为安全管理积累了大量数据，包括人的不安全行为、物的不安全状态、管理上的缺陷等方面的数据。但目前收集到的数据并没有充分挖掘利用，依然局限于表面直观的应用，如历史查询、记录、形成曲线、报警等，没有挖掘出各类型数据之间的相关关系，不能有效解决整个生产系统中的安全问题。要实现煤矿安全形势进一步好转，必须不断加强信息化建设，加强海量数据分析工具的开发和利用，挖掘释放大数据价值，建立监测模型、寻找灾害事故规律、预测安全状况，共同支持安全生产决策。这对提高安全生产的管理水平具有重要意义。

1大数据及其应用

大数据（BigData）一词来源于2011年5月美国麦肯锡全球研究院发表的名为《大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标》（BigData：Thenextfrontierforinnovation，competitionandpro－ductivity）的研究报告，或称巨量数据、海量数据，指无法通过人工在合理时间内达到攫取、管理、处理并整理成为人类所能解读的讯息；大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集合。大数据具有数据产生和增长速度快（Veloci－ty）、数据种类繁多（Variety）、数据规模不断增大（Volume）、数据价值密度低（Valuablity）4V特征。大数据是一种新的预测工具，以其更有效、更及时的指示标亮相于世界。大数据已经撼动了世界的各个角落，悄然存在于我们的日常生活中。例如：亚马逊通过分析消费者在该网站上的购买和浏览历史，推测消费者的喜好，以信息的形式或下次打开该网站时向买家推荐可能感兴趣的商品：12306网站通过采集和分析旅客的订票信息，运用大数据技术预测相关线路的客流量，指导和调控运力的分配，方便旅客的出行等等。大数据推动着人类生产活动各个领域数据观念的转变，较之传统数据观念（抽样分析、精确测量、探寻因果）更加注重全体的特征、事件处理的效率和数据之间的相关关系。它正变革人们的生活方式和社会、经济发展的模式，在世界范围内掀起一场数据革命。

2大数据与煤矿安全管理

近年来，国家三令五申强调煤矿安全生产，颁布一系列法律法规，制定严格的追责制度为煤矿安全保驾护航。全社会对煤矿安全广泛关注，煤矿安全取得了长足的进步。近十几年，煤矿主要安全指标持续好转，2014年全国煤矿死亡人数931人，百万吨死亡率0．255。但是煤炭行业与国内其他行业相比依然是高危行业，没有摆脱事故高发的被动局面。国家安全生产监督管理总局统计数据显示，工矿商贸企业中，1／3以上的事故、近1／2的重大事故和3／4的特大事故都发生在煤矿企业。进一步提高煤矿安全生产水平，需要从生产技术、安全系统管理、法律法规、职工教育等方面共同努力，其中安全管理是软性的，很容易被让位于生产目标，是提高安全水平的薄弱环节。将大数据技术引入安全管理，能够丰富管理手段、完善管理系统，是推动煤矿安全形势进一步好转的有效手段。

2．1煤矿生产特征

近两年来，我国煤炭行业极不景气，但煤炭仍然是支持国家建设发展的基础能源，其战略地位不可替代。煤炭开采行业十分特殊，涉及众多的科学技术领域，具有与其他工业截然不同的特点。

（1）我国绝大部分煤矿为井工开采，开采条件复杂，受到井田规模、煤层赋存条件、地质构造等影响，开采方法多种多样。

（2）煤矿作业大部分位于地下深处，井下作业具有空间狭小、环境恶劣、作业场所不断变动等不利因素，各类事故难以有效控制，这对设备安全性和可靠性要求高。

（3）煤矿生产过程复杂，须有开拓掘进系统、采煤系统、通风系统、运输系统、供电系统、压风系统、供水系统、瓦斯抽排系统等，要使各系统相互协调、安全高效运转十分不易。

2．2煤矿数据特征

（1）数据规模大。煤矿企业生产过程中的数据是很重要的动态数据，包括了以瓦斯为主的环境监测数据、设备信息、井下人员信息及空间信息等测量数据。

（2）数据的种类繁多。煤矿安全生产监测数据类型可分为原始瞬时值、平均值、累计值等结构化数据，同时还存在着矿图数据、监控视频及图像数据、应急知识、事故案例等半结构化和非结构化数据，并且此类数据所占份额越来越大。

（3）数据价值密度低。井下各种类型传感器和监测设备实时运行，严密监控生产环境和设备运行状况。不间断监测产生大量的数据与从中所要获取的知识成反比。

（4）数据产生和增长速度快。物联网与自动化联合应用于煤矿生产安全管理，涵盖越来越多的子系统：瓦斯监测系统、通风网络监测系统、矿压监测系统、人员考勤系统等，形成一个庞大又关系密切系统网。各系统的24h不间断运行、设备的实时监测产生大量的数据，并持续快速增长。大数据的核心是预测。煤矿数据具备大数据的4V特征，能够运用大数据技术进行分析，并预测煤矿发生事故的可能性。收集与生产现象相关的全部数据，利用大数据技术处理不同数据值之间的数理关系，得出它们的相关关系，预测生产过程的安全状况。大数据下的相关关系分析为安全管理提供新的视角，依靠数据分析结果做出决策，有效降低人为直觉判断中的错误。助力构建以数据、技术、思维为轴心的安全管理系统。

3大数据在煤矿安全管理中的应用前景

3．1大数据变革管理思维，增强系统安全观念

小数据时代下的直线思维侧重于数据的精确性，致力于提高样本数据的精确性，运用先进的算法寻找事物规律，指导安全生产工作，这种方式不能完全应对煤矿这一庞大复杂的生产系统。煤矿经过多年的信息化应用，产生海量的结构数据和非结构数据，包括矿山地质数据、以瓦斯为主的环境监测数据、矿图数据、GIS数据、监控视频及图像数据等。结构化数据约占5％，能够用于传统数据库，也是技术人员重点分析的数据。剩下大量格式不一、混杂的非结构化数据依然没有被开发和利用。若想进一步应对煤矿复杂的安全生产系统，就必须转变思维，降低对数据精确性的追求，接受和分析大数据时代下的混杂数据。海量纷杂的数据、先进的计算机设备和强大的分析工具为全样本数据分析提供了可能。大数据技术分析煤矿全体结构化和非结构化数据比精确的、少量的样本数据更适合煤矿系统复杂的特点，挖掘数据之间的关联，寻找通过传统方式无法注意到的细节，获得更多更全面的信息，降低人为主观意识的错误，支持安全决策。

3．2大数据技术提高设备运转可靠度，监测设备健康运行

随着煤矿机械化、自动化程度的提高，矿山设备的安全运行对煤矿的安全生产起着非常重要的作用。传统的设备管理大多是在设备出了问题以后再进行维修，这样既增加了维修难度，又耽误生产，增加生产成本，也加大事故的风险。大数据技术能够有效解决这一问题，如矿井通风机是煤矿的核心设备，它运行正常与否对煤矿的安全至关重要，如果在通风机上安装传感器，记录风压、风量、转速、振幅、声音等，收集所有的数据，分析预测通风机工况点的变化位置、个体特性曲线等，捕捉设备要出故障的信号，比如发动机的声音、振幅异常等，系统把这些异常情况与正常情况进行对比，就会知道问题所在。尽早发现异常，系统可以提示工作人员在故障之前采取相应措施。较之设备故障造成停产的损失，收集和分析数据所花费的人力和财力要小得多，而安全系数要高得多。

3．3大数据技术提供事故分析新视角，实现安全管理关口前移

近年来，我国煤矿安全管理取得了长足的进步，但是对事故的处理主要是事后追查。事故发生后，应用事故的致损因果连锁模型分析事故发生的原因、确定相关责任人的责任、教育广大煤矿工作者，在一定程度上降低了事故发生的概率，但这种事后追查有不容忽视的局限性和滞后性。没有对安全生产中有价值的数据信息进行深度挖掘，寻找出事故内在规律和模式。如对瓦斯爆炸事故的直观认识主要从氧气浓度、甲烷浓度、火源三方面入手，再找人、设备和管理上的原因，这种事故调查方式对促进煤矿安全生产具有一定的积极作用，但并不全面，对瓦斯爆炸的分析研究大多是在实验室或模拟硐室中进行，忽略了井下的实际环境，无法有效分析其他因素对瓦斯爆炸的影响，所以用系统的视角看待瓦斯事故，运用大数据技术分析瓦斯事故更为全面。收集矿井（中国乃至世界范围的煤矿）发生瓦斯爆炸区域的参数，包括瓦斯浓度、氧气浓度、空气参数、抽采参数、设备运行参数、煤层赋存特征参数、通风参数、巷道参数等数据。运用大数据技术进行分析，挖掘出除了3个主要因素以外的相关环境因素，建立瓦斯爆炸事故数学预测模型，指导井下其他工作区域的安全生产工作。大数据分析技术能够从更多的角度预防事故的发生，真正实现安全管理关口前移，比传统的事故分析更有意义。

4结论

大数据的发展才刚刚起步，但大数据的时代确实已经到来。大数据在煤矿中的应用仍处于萌芽状态，但其前景是广阔的。大数据技术转变煤矿管理思维：由小数据时代的直线思维向大数据时代相关思维转变；突破事故分析的局限性，实现生产安全关口前移；监测设备运行状态，保障设备运行安全等等。总之，大数据等新的信息技术能够从根本上提高安全管理水平，保障企业生产的平稳运行，将煤炭企业的安全生产带入新的时代。

作者：丁振 张驎 单位：华北科技学院安全工程学院