"互聯網+"時代煤礦大數據應用分析

程華+程海動

摘 要：隨著互聯網技術的快速發展，"互聯網+"經濟模式的不斷推廣，新的信息技術為企業全方位提升管理水平提供了技術支撐。如今，煤礦行業進入了一個瓶頸期，需要新時代、新產物去解決一些煤礦安全、煤礦預警、煤礦生產管理系統等一系列的問題。由此，"互聯網+大數據"這二者所產生的新技術能量能有效地聚合起來，讓我國的煤礦行業較少不必要的損失，產生更大的價值。對于其應用有所分析，有助于我們進一步更深層次的挖掘與探索煤礦行業。

關鍵詞：互聯網+；煤礦；大數據

大數據是指利用常用傳感器、視頻工具、軟件等捕獲的數據集。大數據具有 5V 的內涵：①數據體量（ Volume） 巨大；②處理速度（ Velocity） 快，數據實時分析；③數據類別（ Variety） 多，大數據來自多種數據源，種類和格式多樣，包含結構化，半結構化和非結構化等多種數據形式；④數據真實性（ Verac-ity ） ，大數據中的內容與真實世界中的發生息息相關，研究大數據就是從龐大的原始獲取數據中提取出能夠解釋和預測現實事件的過程；⑤價值密度低（ Value） ，不同類型數據包含的信息各具特點，只有綜合各種數據所包含的信息才能得出有指導生產的數據。

1 煤礦行業目前的發展現狀

我們都知道，煤礦行業是一個高危系數頻發的危險行業，因為它涉及煤礦井下的一些運營機制。煤炭的開采就是其中最難的地方，而它又是這個行業不斷發展的來源與保障。目前中國煤礦行業最黃金的十年已經過去，這是大家普遍知道的一個共識。隨著對煤炭的需求越來越大，我國的煤炭市場的產能也已經嚴重過剩，在2013年的時候，中國的煤炭需求總量為38億噸，但實際上產能已遠遠超過這個數值，達到了40億以上的數值。因此許多的地方為了不影響本地方的經濟發展，更加大肆地開采煤炭資源，包括允許一些非法的煤礦進行生產。造成的結果就是我國的煤礦生產產值更加的擴大化，煤礦的超額生產也產生了超額的利益，但隨之而來的就是煤礦行業的安全系數越來越低，危險系數直線升高。亂挖亂采的現象也越來越嚴重。

2 煤礦大數據應用分析的基礎

從煤礦現在的安全生產監測監控、自動化、信息化應用的建設及應用情況來看，在煤礦企業有很好的“互聯網+”大數據應用基礎，可以充分利用大數據技術對煤礦安全監控系統傳感器采集大量的各項指標數據進行挖掘，得到有用信息實現監測預警； 還可以利用云計算技術對煤礦的大數據進行處理分析，及時發現問題、解決問題。煤礦大數據應用分析是煤礦智能化、信息化的發展延伸，利用智能裝備對煤礦物理世界進行感知，通過網絡互聯和數據傳輸，利用大數據及云計算技術進行計算、處理、挖掘和預警，實現地面與井下、礦區與遠程信息的交互和無縫連接，達到對煤礦安全生產的實時控制、精確管理和科學決策目的。現有的煤礦真實采集到的大數據技術作為未來煤礦系統建設、“互聯網+”技術應用的基礎數據，由云計算處理分析后進行災害預警預測，最終指導煤礦的高效安全生產。

3 “互聯網+”時代煤礦大數據應用分析

3.1礦用設備遠程管控

基于“互聯網 +”、大數據的煤礦設備及材料管控技術，可以實現礦用重大關鍵設備、煤礦設備材料的優化采購和庫存管控，實現煤礦設備材料采購、運輸、倉儲、使用、維護等全過程跟蹤管理，既可以有效避免假冒偽劣產品在煤礦使用引發事故，也可以優化設備及材料采購流程，合理配置使用并降低成本，實現煤礦物資智能儲運實時遠程管控，為煤礦安全生產提供快速有效的物資保障。基于“互聯網+”、大數據的礦用安全標志準用產品管控應用，采用礦用安標產品智能感知技術，采集礦用產品標準信息編碼、產品安標參數、授權數據，實現安標產品的跟蹤追溯管理，同時利用礦用產品安標管控信息平臺，實時遠程管控煤礦安標體系內設備的全生命周期分析、健康診斷與預警、安標電子授權等，加強礦用安標產品監管。

為確保煤礦井下生產的大型機械采掘設備如：掘進機、采煤機、刮板輸送機、通風機等大型設備正常運行，必須運用“互聯網+”、大數據的遠程管控技術，實現煤礦重大關鍵設備生產、運輸、倉儲、使用、維護等全過程跟蹤管理、健康診斷和遠程維護。井下維護人員通過圖像、聲音、檢測數據等將現場設備情況上傳，遠程專業服務團隊根據上傳信息進行故障診斷，并給出維修方案，并由現場維護人員實施。這些井下重大關鍵設備遠程維護可以解決煤礦井下維護人員不能現場及時排除的問題，提高維護效率。

3.2 井下安全生產監控預警

煤礦安全監測系統中心服務器在互聯網的前提下，可以安裝在任何具有云數據中心的節點上，云數據中心將實時監測數據存入云端數據庫，將數據處理轉換為云數據中心需要的標準格式，并即時發送給云數據中心。運用其強大的云運算能力，通過數據挖掘算法在歷史監測數據中找到與當前實時監測數據相匹配的數據模型，從而判斷當前井下安全生產狀況并提供預警。“互聯網+”時代有效的預警監測監控系統，一定是由從過去礦工從調度指揮中心獲得環境安全信息轉變為系統主動推送預警信息，進而能在災害發生或即將發生時快速撤離危險區域，同時不再局限于煤礦企業內部的監測，而是隨時隨地遠程監測并推送安全預警信息，只有實現了這種轉變，才能從本質上提升煤礦安全生產水平。

3.3 供需平臺及價格預測

煤炭需求與煤炭價格既取決于生產成本，也受供求關系影響，因此，通過準確掌握供需關系、市場供應鏈等數據，研究單位能耗比例、進出口、電力、鋼鐵、建材、化工以及其他產業，掌握氣溫與煤炭需求關系，提出預測模型，進行煤炭需求預測。通過大數據分析研究煤炭需求量、煤炭產能、庫存、運力、石油價格、天然氣價格等與煤炭價格關系，建立煤炭價格預測模型，指導煤炭生產企業對煤炭價格預測，這樣的預測尤其對于超大型煤炭企業尤為重要。

4 結語

綜上所述，傳統的煤礦行業不是一成不變或者一蹶不振的。我們要給予它發展的時間和空間。依托“互聯網+”的新興平臺和最新的大數據技術，下一個煤礦行業的黃金十年可能很快就會到來。“互聯網+大數據”給煤礦行業帶來的影響不容小覷，最直接的做法就是利用傳統煤礦行業的優勢抓住這樣的機遇，使這樣有用利好的技術為我們的行業所用。

參考文獻：

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[2] 李莎. “互聯網+”時代煤礦大數據應用分析[J]. 中國戰略新興產業， 2017（8）.endprint