大數據在煤礦安全管理中的應用研究

王云楓

煤礦的生產，加工和銷售等各個環節中安全工作都是尤為重要的。做好安全管理工作，是煤礦生產能夠長久發展的重要因素。當前，隨著時代的發展煤礦的生產和管理遇到了很多挑戰和問題，但是對于安全管理這一塊的工作還是有缺陷，比如，沒有進行合理的數據分析，當然很大一部分原因是沒有專業的數據統計工具，才導致數據統計的不完善，從而無法進行分析和改善。本文從此入手，根據大數據對于煤礦安全管理的幫助做了有效分析。

1 大數據和煤礦安全管理

1.1 大數據的理念

大數據最早是源于美國數據科學家的研究理論，后來在全世界大范圍盛行是由麥肯錫研究院發表的研究報告。從字面上理解大數據，就是以“大”為對象，它特別突出了研究對象的數量，和規模。有很多海量的數據遠遠超出了傳統的人工計算，只能通過云計算來完成。體量大，數據多，密度高以及真實性強是其主要特征，依托于云計算之上，將不同類別的數據分化到不同的信息處理中心中，再進行分析和預測。

1.2 煤礦數據特征

1.2.1 數據體量大

在生產的過程中會不斷出現不同的數據，例如瓦斯監測下的數據，機電設備運轉下的數據，工作人員的數據監測等各種各類的數據，煤礦安全監管部門在這么多年的工作中也積累了各種大量的數據。

1.2.2 數據種類繁多

數據的種類也是多種多樣的，結構化，半結構化和非結構化等。例如瓦斯監測就是結構化的數據，礦土資料，監控視頻等屬于半結構化，在社會發展的過程中，諸如此類半結構化的數據越來越多。

1.2.3 數據價值密度低

煤礦工作人員在井下工作時，會鏈接各種檢測設備和傳感器，實現對井下工作的實時監控，從而會產生一系列的海量數據，但在這些數據中真正有作用的卻很少。

1.2.4 數據產生和增長速度快

在現在的信息網絡時代，很多工作都參雜了信息化的管理，在煤礦管理工作中也融入了這一點，各種針對煤礦安全管理的信息監測系統不斷運行，產生大量數據，而且持續快速增長。

以上的基調充分顯示了，煤礦安全管理數據的4V，能夠加入大數據進行分析和處理預測未來可能會發生的事情，使管理人員能夠做好相應的應對方案，從而減少事故的發生和無法挽救。

2 目前我國煤礦安全管理存在的問題

我國政府部門對煤礦安全管理工作高度重視，制定了許多相關的法律法規，加大監管力度，減少安全事故的發生。目前，我國煤礦的安全事故發生率和人員的死傷率有所下降。但在這其中還是有許多問題有待考慮：①煤礦安全事故的隱患現在主要是靠人力，通過專業人的專業知識和工作經驗去推測和估計有可能發生的事故，這種方式在一定程度上會收到各種因素的影響從而影響預測的結果，精準度較低，可靠性和科學性不高。②我國現在主要采取的是模式是“事后管理”主要的原因是我國缺乏有效的事故分析工具，不能做到事前預防，只能在事故發生后，才能進行相對應的事故分析和制定防御措施。這種方式的局限性很大，不利于長期發展。

3 煤礦安全管理中大數據應用存在的問題

3.1 大數據在煤炭行業的應用中的技術難題

當前，主要遇到的技術難題有缺乏專業有效的大數據分析工具和一些技術性的高級處理工具還有待改善和提高，例如去冗降噪技術，高效處理等技術。

3.2 基礎數據準備不充分

獨立的數據庫無論是煤礦企業還是相關部門都是要獨立建設的一個數據庫。目前各個數據庫還沒有形成統一，在規范性上還有所欠缺，所以很難實現各個數據庫之間的有效對接。當然，信息時代的安全問題也是不容忽略的，要從技術和法律兩方面來保障數據的安全，很多大數據應用也可能會泄漏數據分析對象的信息，會對分析對象和企業完成一定程度上的損失和傷害。

3.3 大數據轉業人才的缺乏

現階段，復合型人才是越來越少了，大數據是一門新興技術，需要很強的技術能力，所以對工作人員的專業性要求較高，其關鍵環節數據分析是需要預言建?；蛭磥碲厔莸姆治?，相對于傳統的數據分析人員并不具備這種專業技能。

4 大數據應用于煤礦安全管理中的策略研究

4.1 強化技術認知，轉變管理思維

煤礦安全性問題，一直以來備受國家的關注，國家如何解決煤礦安全管理成為了重要的難題，據調查我國2014年的時候因煤礦導致死亡的人數明顯下降，原因是實現了大數據的應用，但該數據對比發達國家例如：美國，法國，澳大利亞等，仍然有不小的差距。所以可以看出大數據的出現為煤礦加強安全管理提供了一個窗口和契機，并且煤礦數據本身也存在著體量大、變化快、價值密度低等大數據的特點，因此將大數據應用于煤礦安全管理之中是十分必要的，能夠減少煤礦帶來的安全隱患。在時代的發展之下，煤礦也進行了信息化的建設，在長時間的探索中也取得了相應的成效，產生了大量的數據，例如礦山地質數據，礦圖數據，環境監測數據，監控數據峰峰，這類數據有結構化和非結構化兩種，非結構話數據占據主導地位，因此管理人員應該根據實際情況來轉變管理思維，由之前的抽樣分析轉變為全面分析。大數據分析包括了結構化和半結構化的全面數據分析，同時還能發覺不同數據上的相通性，有效的捕捉細節問題從而降低了管理人員容易忽略掉的細節隱患問題。

4.2 落實重點管理，做到實時監測

煤礦安全管理是一個系統性的工程，它有很多層面上的內容，面對如此復雜的管理內容，管理人員要善于尋找重點，把握要點，做到高效管理，提升安全管理水平，隨著社會的不斷發展，煤炭事業的發展也越來越快，對信息化和安全管理水平的要求也越來越高，礦山設備的安全系數對煤礦事業起到了決定性的作用，在以往的管理模式中，一般是設備出了問題后再進行檢修，這樣會耽誤生產的進程，還會出現很多安全隱患，但是大數據的采集在一方面就能很好的減少隱患的產生，能夠預測事故的發生，從而制定預案，減少事故的發生，降低設備損失，提高安全性能。

4.3 強化事故分析，做好預先防范

我國每年都有大量的人會在煤礦事故中身亡，礦難事故發生率比較高，所以煤礦事業還是一個高危行業。這就要求管理人員們在這方面有高度的重視，能夠有效的進行事故分析，事故發生的原因，隱患和事故后的處理措施以及未來的防范和緊急預案，都需要全方位的來考慮。這種分析需要只是浮于表面之上，但又是不可避免的，而大數據的分析就打開了一個分析的新視角，它能夠通過全面分析數據而尋找出規律。大數據會全面收集瓦斯爆炸區域的所有數據，包括空氣參數、抽采參數等等，進而分析與推測，并形成相應的結論?？陀^上來說，這種分析方式很有科學性，更應該被推廣和應用。

5 結語

在信息化的新媒體時代，大數據的發展趨勢是不可避免的，不僅給各行各業帶來了便利，也打開了我們分析數據的新視角，在煤礦事業的發展上也起到了一定的推動作用。全面的分析數據，讓我們在安全管理上更具有科學性，所以，煤礦管理層應該將大數據進行全面推廣，轉變管理思維，分析事故全面化。

[1]方巍，鄭玉，徐江.大數據：概念、技術及應用研究綜述[J].南京信息工程大學學報，2014（05）：405～419.

[2]胡 英.大數據與煤礦安全生產淺析[J].現代工業經濟和信息化，2015（21）：92～93.