地質大數據在地質災害防治中的應用

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（山東省兗州市大統礦業有限公司，山東 濟寧 272000）

摘要：如今，隨著互聯技術的不斷發展及完善，大數據的應用范圍也是越來越廣泛。由此地質大數據的概念也應運而生，這對大數據在地質災害發生規律的研究意義重大。大數據在地質災害實踐及應用中，通過獲取相關地質災害數據信息，并將這些有用的數據通過研究分析，從而轉化成地質災害形成因素的一種解釋，使這些數據在某種特定情況下，更具針對性、準確性以及高效性，只有這樣才能對地質災害形成的規律以及地質災害預測的更全面、更精確。基于此，文章通過對大數據在地質災害應用特點的闡述，分析了大數據在地質災害成災規律中的應用，通過建立相關的地質災害監測預警平臺，以此達到防治地質災害發生的目的，從而為我國地質災害的防治工作提供一定的技術保障。

關鍵詞：礦井大數據；地質災害；防治措施

1 大數據在地質災害領域應用中的特點

1.1 地質大數據的多樣性。地質數據其實就是集合了一個多維數據集，涵蓋了地質學、礦物學、遙感學以及地球物理學等多個專業，這些專業之間存有一定關聯性，在某種特定條件下，相互之間可以互為轉換。目前已建成的數據庫有區域地質數據庫、地球化學數據庫、遙感調查數據庫、鉆井數據庫和水環災害數據庫。面對這些大量數據，我們不僅要對現有數據進行實時更新、同時還要向更廣闊的領域進行數據擴充，從而實現數據價值的最大化。而目前我國部分研究只僅限于對當前數據分析，對我國地質條件、氣候因素以及地球物理學等專業知識缺乏高度的綜合認知。因此，綜合 “大數據”全面收集這一多樣性的特點，使現有情況得到最全面的分析與總結。

1.2 地質大數據的高效性。現今，在我國科技水平迅速發展的同時，也相繼引進了一些更為先進的技術及方法，相關行業的數據存儲也是倍增。由此一來，地質大數據的生成也十分快捷，呈現出高效性趨勢發。基于大數據快速發展這一現狀，給予我們對數據分析及處理帶來嚴峻挑戰，此時不僅要全面做好大數據的分析，同時還要運用全新的技術手段對這些數據進行梳理和反饋。例如，為了監測滑坡地質災害，有必要及時獲取位移、降雨量參數。 通過對這些數據整理和分析，從而預測出下一次山體滑坡的時間和強度，以便提前做好相應的預防，降低災害造成的損失。

1.3 地質大數據的價值性。基于“大數據”具有海量存儲這一特征，通過對這些數據實施進一步的挖掘和分析，從而獲取具有一定價值的數據信息。關于大數據的價值包括兩個方面，其一，通過對海量數據進行篩查和挖掘，從中獲取極少部分有利用價值的信息資料；其二，減少資金投入比例，依靠網絡提供的信息，并得出相應的價值。但是，一般來說，價值的定義是“通過分析數據可以得出如何抓住機會和收獲價值”，而對于地質資料而言也是無可厚非的，同樣具有適用性。到目前為止，由于地質災害異常信息的驗證率很低，對地質災害預測的準確率就更低，只能引進先進的技術手段，打破傳統技術的瓶頸，這對保障人民生命財產安全和實現國家經濟價值意義重大。

2 “大數據”在地質災害成災規律研究中的應用

針對大數據所具備的多樣性、高效性以及價值性的特點，這對大數據在地質災害成災規律的研究中意義重大。研究中，把充分獲取的各項災害數據通過分析后，將其轉化成某種原因的闡釋，闡明這些地質災害是如何分布及形成的。眾所周知，這些地質數據中，錯綜復雜，種類繁多。通過對這些數據進一步的梳理和挖掘，抽絲剝離，從而找出隱藏在大數據中的賦存規律，以此把它當作新的知識對已有知識體系進行豐富，為地質災害的預防發揮積極作用。

成災規律其實就是人們對地質災害分布特征的一個重新認知，其與大數據之間關系緊密，而數據量、數據種類、以及對數據的處理技術都將影響認知能力及認知范圍。大數據的應用，對災害的成災規律研究開辟了一條新的路徑。所以，對成災規律的研究和總結，充分掌握各類大數據是首當其沖的必然條件，同時也是研究地質災害成災規律的基本要求。

3“大數據”在地質災害防治中的應用

3.1礦井采空區失穩及塌陷監測。基于對采空區的地表下沉、變形狀況以及上覆巖層位移變化的監測，通過對比分析位移和變形海量數據，建立參數變化閾值與采空區失穩塌陷的關系，構建失穩及塌陷預警模型，利用移動互聯網終端隨時主動跟蹤監測數據的變化，進而實現及時預警。

3.2礦井地下水位和水質監測。基于對礦井地下水位以及地下水質的實時監測，從而分析在地質條件、采礦條件都不僅相同的情況下，礦井地下水位的回彈以及地下水的流經變化，從而建立礦井水情變化監測系統及數據庫信息，結合移動互聯網的終端對其進行實時跟蹤監測，以便及時預警、提前防治。

3.3礦井溫度及自燃監測。基于對礦區鉆孔、地表裂縫、矸石山表層、內部溫度以及CO 濃度變化等長期的監測，對溫度異常區域、可能出現自燃的區域及范圍進行研究分析，從而構建采空區域與矸石山溫度異常及自燃狀態預警模型，充分利用大數據、云計算技術，開展火區狀態變化及爆炸危險性評估，并結合移動互聯網終端對其實施動態監測，及時預警、從而采取一定防、滅火措施或自燃采空區的封閉措施。

3.4有毒有害氣體監測。基于對礦井預留鉆孔、抽采鉆孔、地表裂縫以及露天礦回填區域等存在的有害氣體成分及氣體濃度進行監測，結合當前的大數據分析及云計算技術，對這些氣體的成分及濃度變化進行研究分析，對毒、害氣體泄漏的危險性進行評估，從而建立居民生活區以及規劃區危險預警模型，結合移動互聯網終端對其進行實時監測，實現及時預警、并提前采取通風或其它技術措施進行防治。

3.5礦區生態環境監測。基于對礦區地下水的流動、地表的塌陷及變形以及礦井關閉措施不到位，而引發的次生災害進行實時監測，結合大數據分析和云計算技術，對各項指標的變化及生態影響因素進行研究分析，從而建立礦區生態環境及礦區綜合預警模型，結合移動互聯網終端對這些數據變化進行實時監測，以此實現及時預警措施。

參考文獻

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