基于大數據技術的煤礦應急救援輔助決策系統的研究

劉豐軍

（山西陽城陽泰集團竹林山煤業有限公司，山西 晉城 048100）

1 問題的提出

隨著國家對煤礦安全的重視，各煤礦紛紛建設和完善煤礦應急救援機制，開發了應急預案管理信息系統、應急救援輔助決策支持系統及應急指揮調度系統，促進了國家、地方和部門之間的協調工作以及信息共享。

綜合分析當前煤礦數字化應急救援機制和系統，發現存在以下問題：（1）現有的煤礦應急系統雖然包含了數字預案、模擬分析、輔助決策等子系統，但功能較為簡單，缺乏可擴充性、兼容性，不能滿足煤礦應急救援綜合研判、輔助決策等需求；（2）很少有專家學者將危險因素辨識、致災機理和救災準則統一到應急救援中，導致實際應急處置過程中的事態信息匯聚、指令發布與反饋不及時，救援系統響應時間長，智能響應機制薄弱；（3）可視化、遠程救援指揮功能不足，缺少大數據挖掘分析功能，難以為應急指揮人員提供準確有效的輔助決策。

基于以上因素，山西陽城陽泰集團煤業公司與華北科技學院合作開發了基于大數據技術的煤礦應急救援輔助決策系統。在事故、災害發生時，利用大數據綜合分析各類信息，結合災害演化規律及反演分析、災害分級評價模型、危險性辨識模型、逃生疏散模型和遇難遇險人員分布等信息動態生成救援行動方案，并為決策提供輔助決策系統，從而大大縮短應急救援準備時間，提高應急救援效率，提升應急救援輔助決策能力，對于陽泰集團煤業公司的救援工作有著重要的實踐意義。

2 大數據的概念及特點分析

大數據不僅是指數據體量非常大（一般10TB規模）、類別非常多（半結構化或非結構化）的數據集，還包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。大數據具有數據量巨大、類型多樣化、時效性高和真實性低的特點，利用傳統數據庫工具難以對其進行抓取、分析和處理。因此，大數據技術的實質是指從巨量數據中快速挖掘提取出有價值信息的技術。

大數據技術包括數據采集與存取、基礎架構、數部處理、統計分析、數據挖掘等，主要分為以下四部分。

（1）數據采集與預處理。主要是對巨量外界結構化或非結構化數據進行采集、清洗等。

（2）數據存儲與管理。是指將采集的巨量數據進行存儲，建立相應的數據結構和關系，便于后期數據分析的調取。

（3）數據分析與挖掘。是指利用多種算法對存儲的數據進行分析和挖掘，提取出有益的信息。

（4）數據展現與應用。是指將數據分析和挖掘結果進行展示，以供應用。大數據分析與挖掘是大數據技術的核心，其分析方法直接決定最終信息是否有價值，可以分為5個方面：數據質量和數據管理、語意引擎、可視化分析、數據挖握算法以及預測性分析能力。

3 基于大數據技術的煤礦應急救援輔助決策系統的構建

目前應急救援響應前期無法有效快速整合現有數據，不能有效分析當前救援準備情況，無法準確將應急預案的參數調優為合理的救援方案。為了進一步完善該礦應急救援決策體系，對基于大數據技術的煤礦應急救援輔助決策系統進行了構建研究。

3.1 系統架構

基于大數據的煤礦應急救援輔助決策的關鍵技術（圖1）包含以下四個方面：

（1）救援大數據采集技術研究。研究礦井監測監控數據、災區偵測數據、災害預測預警數據等多方、多源異構數據的采集技術，對多源、多空間和交互動態性的大數據信息進行實時收集和處理，實現對多方數據、多源異構數據的去偽存真，最終達到對真實信息的提取和分類存儲的目的，建立煤礦應急救援大數據系統。

圖1 基于大數據的礦山應急救援輔助決策的關鍵技術

（2）救援大數據分析挖掘技術研究。用聚類算法對多維度數據進行聚類分析和降維處理，建立數據間的關聯規則；構建相關數據的快速、深度挖掘機制和理論方法，建立基于D-S證據融合理論的異源信息融合方法，實現對災害風險信息特征的快速深度分析、挖掘和整合，為救援指揮和決策提供數據分析支持。

（3）煤礦災害救援輔助決策技術。結合災害演變模型、災害分級評價模型、危險性辨識模型、逃生疏散模型和遇難遇險人員分布，完成災情分析、逃生分析、處置分析，為救援指揮和決策提供理論分析支持。

（4）開發煤礦重大災害救援輔助決策系統。在煤礦災害救援大數據采集、分析和挖掘的基礎上，結合煤礦災害理論分析技術，開發煤礦重大災害救援輔助決策系統。

3.2 模塊設置

總體而言，基于大數據的煤礦應急救援輔助決策系統應以大數據技術為核心手段，借助大數據特點構建三大核心技術模塊（圖2）。

（1）危險性智能辨識與災情評估模塊。結合災害演變模型、災害分級評價模型、危險性辨識模型、逃生疏散模型和遇難遇險人員分布，完成災情分析、逃生分析、處置分析，為救援指揮和決策提供理論支持。

圖2 輔助決策系統體系架構

（2）仿真推演與應急預案生成模塊。通過建立完備的應急知識、應急案例數據庫和應急專家庫，利用關系數據庫的存儲知識，采用數字化預案技術，構建智能化煤礦應急救援預案編制系統。

（3）基于大數據的應急救援輔助決策模塊。構建包括應急組織體系、應急工作流程、應急資源調配，應急處置方法等相關內容的智能化應急救援管理信息系統，并建立涵蓋信息集成、分析、處理、評估的綜合應急平臺。預案啟動時，應急平臺和應急系統將自動通知預案中規定的相關人員與部門，自動按照規定將相關信息，如組織體系、處置流程、資源調配、周邊環境、事件發展等情況直觀地顯示出來。

利用計算機、GFS技術、GIS技術、物聯網技術和現代化定位跟蹤技術，綜合展現事故現場周圍的資源和環境信息，并進行實時動態跟蹤，讓決策人員對現場有全方位的了解，以便對下一步的救援行動做出科學研判。運用云計算、大數據等技術，創新應急救援輔助決策，提高應急效率效果，實現應急救援管理信息系統的智能化和實時化。

4 結論

（1）礦山災害具有“未知、突發、混亂”的特點，而大數據技術具有“全計算、高效率、重相關”的特性，將大數據技術應用于煤礦應急救援領域，對指揮決策起到了降低風險、爭取時間、抓住關鍵的作用。

（2）基于大數據的煤礦應急救援輔助決策系統的建立，有效地提高了山西陽城陽泰集團煤礦應急救援技術水平，能夠顯著提高災害預測和控制能力，減少人員傷亡和財產損失，并能降低煤礦災害的社會影響。此外，該項技術還可以推廣到石化、公共衛生、化工等領域，提高應急救援的整體水平。