提高地方煤質數據庫應用價值的途徑

李飛谷 張玉香 朱峰波 溫良濤

摘 要：地方煤炭發展直接決定了經濟發展，煤炭又是一種不可再生的資源，大數據時代給煤炭的開發和管理帶來了便利，因此，如何提高煤炭的使用效率，提升企業的經濟效益，是大數據時代煤炭企業所關注的焦點問題，通過提高地方煤質數據庫應用不僅可以實現對煤炭的高效利用，而且還有利于節能、減排和環保等。鑒于此，本文對提高地方煤質數據庫應用價值的途徑進行深入研究。

關鍵詞：煤質數據庫；管理；應用

中圖分類號：F426 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）17-0167-02

我國煤炭資源豐富，目前我國煤炭可供利用的儲量約占世界煤炭儲量的11.67%，位居世界第三，煤炭為我國的發展提供了必不可少的能源，但是從煤炭資源分布情況來看，我國動力煤占有的比例較大，占全國煤炭含量的70%以上，煉焦用煤含量僅占3%。動力煤入洗比例低，直接燃燒，不僅燃燒效率低而且污染環境。動力煤中，不粘煤和長焰煤的儲量較大，而且集中在華北和西北地區，其中內蒙古東勝煤田和陜西的神府煤田是我國重點建設的動力煤基地。據統計，我國約有80%以上的煤炭資源直接或者間接的作為燃料使用，10%以上的是煉焦用煤，化肥、建材和其它工業用煤以及出口總計占10%，在燃燒用煤中，以發電用煤所占的比例最大，占全國煤炭消耗量的20%左右。由此可見，煤炭資源在我國經濟發展中有著非常重要的作用，提高煤炭產品的質量不僅對煤炭企業經濟效益有所幫助，還可以進一步推動社會的發展。

1 地方煤炭管理現狀

我國是“富煤、貧油、少氣”的國家，這就直接決定了煤炭將在一次性能源生產和消費中長期占據主導地位。我國是當今世界上第一產煤大國，煤炭產量占世界的35%以上。我國也是世界煤炭消費量最大的國家，煤炭一直是我國的主要能源和重要原料，在一次能源生產和消費構成中煤炭始終占一半以上。我國雖然煤炭資源豐富，但是在管理上缺乏科學先進的理念，尤其是在大數據時代，粗放的管理模式嚴重阻礙了地方煤炭企業的發展，下面就對地方煤炭管理現狀進行簡要分析：

1.1 煤質管理方法落后

粗放管理是一種不計成本與效率的粗疏、不細致的管理方式，在現代企業管理中粗放式管理會造成企業的生產效率、產品質量低下，不利于企業的可持續發展。粗放管理是一種早期的，短暫的管理方法，企業要想長期穩固發展，就需要進行長期規劃，與時俱進。地方煤炭企業在進行媒質管理過程中，由于缺乏對煤炭生產過程中質量和成本的有效控制，管理方式較為落后，煤炭質量難以進行有效控制，淡化了地方煤炭企業煤質管理的最終目的。而企業管理層通過這樣的方式無法做出正確有效地決策以及煤炭的生產計劃，對企業的發展起不到明顯的推動作用。

1.2 煤炭企業管理觀念落后

在大數據時代，地方煤質管理缺乏先進的管理方法和創新的管理理念，導致地方煤炭企業管理效率不高。現階段國內的大多數煤炭企業的煤質管理都是以原煤為核心進行的，具有很明顯的局限性。不同企業和部位對于煤炭的品種和質量的要求各不相同，如果煤質不符合用戶要求，就會影響煤炭企業經濟效益。再加上煤炭企業的產品按照統一夠買、統一銷售的方式，而這種統購統銷的方式十分不利于企業內部的管理和控制，再加上受到多投入才能多回報的這一類傳統觀念的影響，使得煤炭企業的煤質管理放任自流，忽略了煤質管理在煤炭企業效益中所處的地位和發揮的作用，無法真正意義上實現科學化、系統化的現代煤質管理模式。

1.3 煤質管理監督體系不完善

對地方煤質進行管理是一個當下必須執行的工程，雖然很多企業也都在履行這個職責，但是實際的管理效果卻并不理想，歸根結底是企業做的還不到位，但是與監督管理體系也有直接的關系。據了解，大數據時代背景下，提高煤質管理是國家和政府賦予每個企業的職責，但是對企業對于煤質管理的過程和效果的監督做的卻不到位。首先來講，沒有一個專門的煤質管理監督機構，只是偶爾的抽查或者出現問題之后的責任追究；其次，對于煤質管理不到位的懲處措施也不明確，這就會造成企業不認真履行職責的現象；再者，對于煤質管理的具體流程、步驟以及要達到的標準也缺乏明確，這就給后期的執行以及責任追究造成了困擾。

2 提高地方煤質數據庫應用的意義

2.1 有利于提升煤炭質量

地方煤質數據庫包含了煤炭開采和使用等過程中的所有數據，利用這個數據量可以清晰的分析煤質管理的全過程以及效果，可以讓開采和使用企業了解當下煤炭開采和使用的需求、開采量和剩余量等等。為了保障節能發電調度中煤耗實時在線監測系統的準確性，減少煤質的復雜性和人為離線輸入的不確定性對鍋爐效率在線計算造成的偏差，采用統計分析和聚類計算等方法，構建了針對特定區域的煤質數據庫。因此全方面的推行地方煤質數據庫的應用可以給煤炭質量提升起到積極作用。

2.2 有利于改變煤礦形象

煤質是用戶和社會都十分關注的問題，隨著煤礦開采和使用率的提升，人們對于煤質的關注度也日益提升，據了解，現在有很多不滿的聲音出現，這些都源自用煤企業和中間商的不良行為導致。比如，中間商進行的一些優勢煤和劣質煤摻雜的行為造成了煤炭企業輸出的商品煤質量大打折扣，長此以往，消費者對于這些煤礦企業的信任度就會降低，最終影響企業形象和未來發展。因此提高地方煤質數據庫應用價值是當下必須執行的工程，通過各種數據的匯總和分析，要求中間商和煤炭企業從自我出發，提升煤質，保證輸出煤產品的高質高效，這樣才能有利于提升自身的社會信譽，在社會主義市場機制中尋求到一條可持續發展的道路。

2.3 利于社會經濟可持續發展

煤炭是一種不可再生的資源，因此在節約能源，走可持續發展道路口號之下，如果對煤炭的質量進行有效管理成了一個社會重點關注的課題。地方煤質數據庫應用是不可阻擋的趨勢，它所帶來的優勢有利于將有限的資源進行最大化的利用。利用煤質數據庫的有效應用不僅可以提升煤炭質量，還可以有效節約能源，實現經濟結構的合理化發展，最終推動社會資源和經濟向著可持續發展的趨勢進行。

3 提高地方煤質管理的途徑

在大數據時代，煤質數據庫在地方煤炭質量管理方面得到了有效的推廣和應用。通過數據庫對地方煤質數據進行處理、分析使地方煤質管理從傳統到現代進行過度，從而提升煤炭企業的經濟效益和社會效益。下面就對提高地方煤質數據庫應用價值的有效途徑進行深入分析：

3.1 地方煤質數據在線分析

伴隨著計算機的大面積普及和推廣，煤炭企業信息化管理中數據的產生和處理量不斷提升，數據管理技術應運而生。尤其是在現代企業管理過程中，煤炭企業對數據的共享提出了越來越高的要求。傳統的人工管理已經不能滿足煤炭企業發展的需要，煤炭企業每天都有大量的數據信息產生，將煤質數據庫運用到地方煤質在線監控系統中，根據現場實時采集的數據，計算煤炭在燃燒過程中實際吸收的熱量，并且取用煤質數據庫中的虛擬數據進行比對分析，如果火力發電廠煤質采樣的發熱量與煤質數據庫選取的發熱量在趨勢上保持一致，則說明煤質數據庫中選取的計算值完全可以滿足火力發電的要求，給地方煤炭企業的銷售提供有效幫助。

3.2 煤炭發熱量的應用

煤炭在燃燒過程中，發熱量是一個重要的指標，直接影響著火力發電廠中鍋爐的熱平衡、熱效率、設備運行參數的調整，同時也是動力煤價格的主要指標，利用地方煤質數據庫對煤炭發熱量進行計算，然后按照發熱量大小對所有煤種進行排序，便于后期使用。用戶可以根據自身的需求進行查詢，切換到相關頁面，整個操作方便快捷。對于一些核心數據的煤質報告，地方煤質數據庫還開通了綠色通道確保用戶能在任意頁面調用，實現無障礙查詢。通過地方煤質數據庫管的應用，增加了煤質管理的透明性，強化管理人員的責任意識的同時也提高了工作效率，可以將成本控制落實到一線生產的每一個細節當中，避免由于細節上的疏忽對煤炭企業的管理造成不必要的影響。總之，要想處理好煤炭企業的質量管理，就需要通過健全完善的煤質管理措施為后盾并且嚴格按照現代化的科學技術，在確保工程質量的同時讓煤炭企業獲得更多的經濟收益。

3.3 優化煤質管理措施

在大數據時代，地方煤質數據庫的應用可以優化煤炭企業管理措施，便于進行成本控制。首先在煤炭生產環節中，根據企業制定的煤炭生產目標要求科學合理的安排施工，實施流水作業，立體交叉作業，充分利用企業現有的機械裝備并且通過合理分配，提高人機結合的工作效率。其次是生產技術的優化設計，確保煤炭生產技術的新進性以及人員機械安排的合理性，并且對每一個施工環節的工程進度都需要更加均衡的分配。最后是物資的庫存管理，在保證煤炭企業正常生產的前提下最大限度的降低資源的消耗量，避免出現重復配置、積壓嚴重、儲備資金嚴重超儲等現象，在做到人盡其力、物盡其用的同時達到降低成本的目的。

3.4 建立目標量化管理體系

在煤炭需求量不斷提升的今天，通過地方煤炭數據庫建立目標量化管理體系，實現煤炭企業的精細化管理，即加強事前計劃、事中控制以及事后監督與考核。通過這種方式對每一個煤炭生產環節都要制定細致嚴格的質量監督與成本控制管理體系，這其中就發揮了煤炭數據庫和煤炭企業之間的協調關系。通過目標量化控制體系對煤炭生產與成本預算進行合理分析，得出科學的管理措施。而且在煤炭企業生產過程中對影響成本的各個階段實施全過程控制，促使煤炭企業生產的正常運轉，讓企業資金處在一個良性的循環當中。也只有這樣煤炭企業的成本才能真正可控，管理才會出效益。

4 結語

綜上所述，在大數據時代，地方煤質管理的必要性是不可否認的，但是具體的煤質管理過程和方式需要進一步創新。煤質數據庫的應用是順應大數據時代的趨勢，也是社會可持續發展進行中最為核心的一個部分，在煤質管理方面將煤炭產品和企業生產運營過程中所產生的數據信息進行整合分析，作為產品成本和部門運行成本的組成部分，運用先進的成本控制方法進行成本控制，成為提高地方煤質管理的重要依據，實現煤炭企業經濟效益的最大化。

參考文獻

[1]左進，陳澤茂.基于改進K均值聚類的異常檢測算法[J].計算機科學，2016，（08）：258-261.

[2]朱曄，馮萬興，郭鈞天，李雪皎，劉娟.一種改進的k-中心點聚類算法及在雷暴聚類中的應用[J].武漢大學學報（理學版），2015，（05）：497-502.

[3]趙明，李鵬飛，梁俊宇，賽俊聰.一種煤質數據庫的建立方法[J].熱能動力工程，2015，（02）：267-271.

[4]何立華，王櫟綺，張連營.基于聚類的多屬性群決策專家權重確定方法[J].運籌與管理，2014，（06）：65-72.

[5]蘇保光，田亮，王琪，劉吉臻.一種在線煤質軟測量方法[J].電力科學與工程，2011，（07）：32-36.