大數據關鍵技術在智能化煤礦中的應用與發展

趙金政 顧云

摘要：近些年以來，在智能化煤礦領域中，國內外都針對大數據關鍵技術的應用展開了研究，但卻只是單純停留在初級水平。目前，在智能化煤礦領域中對大數據實現高效應用是一項長期且困難的任務。本文主要在智能化煤礦中針對大數據關鍵技術的應用以及發展進行研究，然后基于此，分析了一系列應用情況，以供參考。

關鍵詞：大數據;技術;智能化煤礦;應用;發展

前言：煤礦開展智能化建設的主要目的，就是針對煤礦開采的諸多環節進行合理優化，其中包括勘察、挖掘、運輸、供水、排水、加工、調度等諸多環節的完美配合，才能促進開采工作的順利完成。因此，在智能化煤礦的建設中對大數據技術進行應用，可以針對開采環節的數據實現實時分析、獲取、協調，還可以針對礦井展開監控，不僅可以對各項數據進行科學合理的分析，也能夠為煤礦未來的可持續發展奠定一個有利基礎。

1?智能化煤礦平臺的大數據關鍵技術

1.1 智能化煤礦收集以及標準化的數據管理

數據標準化是系統中的有關數據信息，在橫向實現共享、縱向實現貫通的一個前提，對于智能煤礦中所應用到的信息聯動、系統集成、數據共享會起到直接影響，也是展開大數據分析的一個基礎。

1.2 大數據平臺中的關鍵軟件技術

1.2.1 計算復雜指標的增量

煤礦在開采環節包含：平均值、求和、計數等諸多層面的計算，其中包含：狀態查詢、指標等簡單的計算，還有傳感器數據在融合決策時的標準差、方差等復雜性的計算，也有多次、長時間、多維度的重新計算等，上述計算都會對資源造成較大程度的占用。

1.2.2 以分布式內存為基礎的并行計算

煤礦實際開采環節以各類傳感器為基礎的信息融合，在儲存策略方面會對內存造成較大影響，如果數據調度時沒有科學合理的方案，會對系統內存在應用效率方面造成不利影響。

1.3 大數據平臺中的關鍵服務器技術

1.3.1 搭建集群的節點數

煤礦開采時的環境相對比較分散、對實時性要求較高、數據來源復雜程度高，我國的煤炭開采經過多年以來的發展，如今已經邁入信息化趨勢，而且在硬件層面積累了諸多設施，所以此平臺擬構建成一個分布式的大數據平臺。因為原來的所有服務器在工作時都具備獨立性，為了針對所有數據展開集中統一的處理，就需要針對原本獨立工作的所有服務器進行集中形成一個集群。在集群中針對所有服務器而言，每個服務器都是節點，在對服務器進行選取時，需要按照目前集群中煤炭精準開采業務，應用最多的一個場景來確定。其中節點越多，集群在運行時的性能也就越好，但所需要的經濟成本也更高。每個服務器集群中所需服務器數量不低于4臺，主要功能就是針對煤礦開采環節中的所有數據，在分布狀況以及平臺運行工作中的實際狀態進行合理記錄;在突發情況下針對數據實現備份恢復;對實際數據進行儲存;記載服務器軟件在應用環節的日志。煤礦開采環節目前應用的信息化系統中都有服務器配置，因此可以將此類服務器進行集群，能夠有效降低投資成本，提升經濟層面的效益。

1.3.2 選取服務器集群時的環境

按照服務器的實際用處，對服務器網卡CPU內存進行合理配置。首先對服務器內存進行科學合理的計算，其是針對服務器CPU進行合理選擇[1]。

2?智能化煤礦中對大數據關鍵技術的應用

2.1 動態性的識別礦井生產環節的信息波動

大數據體系架構中包含諸多層次，其中基礎數據資源層可以針對礦井空間監測中獲取的海量數據進行儲存，其中包含：1防3通數據、設備運行時的參數、礦井供電運行的數據、工程測量數據、工作面礦壓數據、井下水文數據等。大數據平臺能夠按照各項系統數據參數的動態變化展開實時預警，還能夠按照數據動態變化的趨勢，對于未來數據有可能發生的變動進行預判，并將其通過圖像的方式進行可視化呈現。

2.2 為智能化煤礦安全生產提供科學合理的指導依據

智能化煤礦在生產環節對監控裝置系統進行構建時，主要應用大數據關鍵技術、GIS技術等作為主要基礎，此監測系統可以主要用來截取監測圖片，保證有關工作人員能夠通過動態結論圖，從而對于礦井中有可能存在安全隱患的位置進行合理預判。其中，大數據平臺中的服務層，其基本功能主要就是對大數據算法進行合理提供，通過大數據模型的形式，對各項科學決策起到支撐效果，防止煤礦生產監管環節的各項決定出現失誤現象。

煤礦工作人員針對動態化監測設備所提供的礦井空間內部監測的數據，然后對其進行全方位的匯總，并科學的評估出煤礦中的安全隱患。大數據系統不僅可以對礦井空間內部的安全風險進行動態化的診斷，還可以對數據展開全方位的管理，通過自動化的控制以及診斷技術，讓檢測結論在精準性方面得到合理保證。大數據系統針對用戶所提供的信息數據能夠進行分析、儲存，在經過處理之后，可以分析煤礦出現安全隱患的根本原因[2]。

2.3 科學避免煤礦生產環節發生安全事故

礦井在安全層面出現事故的最主要原因就是煤礦企業人員對于礦井中的安全隱患沒有予以足夠的重視，日常疏忽監督管理，從而對礦井作業人員在生命安全方面造成危險。所以，應用大數據技術針對礦井的安全環境展開全方位監測，并通過動態評估手段，科學評判礦井事故可能發生的后果，然后對其做出有針對性的預防。

礦井大數據平臺中擁有自動化控制的采煤工作面，還擁有對數據進行監測以及反饋的大數據裝備，保證煤礦管理人員可以通過基站監測、自動監測儀表、智能傳感器、智能攝像頭等諸多形式，針對礦井在生產層面展開智能化的決策控制，從而保證礦井作業人員的生命安全。

2.4 在遠程對礦井實現自動化控制

大數據平臺不僅僅是可以針對礦井空間中的環境數據進行監控以及采集，從而對安全風險進行預警以及消除，而且通過應用自動化技術、先進科學信息技術，能夠針對采掘工作面的管理、運輸、排風、排水、供電等，在地面實行遠程的集中自動化監控以及控制，通過計算機技術、數據庫技術、云組態技術、互聯網技術等諸多技術，讓管理、生產、安全等實現全方位的信息化、自動化，從而在管理方面形成一個集中的信息化數據管理平臺，為智能化礦井的建設能夠提供一個有力的數據基礎，同時也能更好的提高礦井工作的效率[3]。

3 大數據關鍵技術未來在智能化煤礦中的應用展望

目前，大數據關鍵技術在智能化煤礦領域中的應用，經過長期發展，雖然還沒有形成較為科學、完善的應用案例，但是在發展層面出現的不同形式數據資源、實踐經驗，也為大數據技術在智能化煤礦的發展層面，奠定了一個夯實的經驗基礎。大數據技術主要是在智能化煤礦領域中的經營管理、生產執行、安全管理等諸多領域中進行應用。在此類領域中針對大數據技術展開綜合應用，能夠促進智能化煤礦在未來實現高速發展，相信在不久的將來，大數據技術在煤礦智能化領域中的應用一定會逐漸走向成熟。

結束語：綜上所述，隨著數字化礦山的初步發展，其智能化程度逐漸提高，智能化煤礦的構建屬于大勢所趨。現階段，大數據關鍵技術不斷應用到智能化煤礦開采的諸多環節，大數據技術可以對智能化煤礦開采環節進行有機結合，減少經濟成本，降低安全問題發生的概率，提高煤礦開采工作的效率。

參考文獻：

[1]胡青松、張赫男、李世銀等.基于大數據與AI驅動的智能煤礦目標位置服務技術[J].煤炭科學技術，2020，（08）：135.

[2]毛善君，劉孝孔，雷小鋒，等.智能礦井安全生產大數據集成分析平臺及其應用[J].煤炭科學技術，2018，（12）：176.

[3]劉保進.大數據技術及其在煤礦安全管理中的應用探討[J].山東煤炭科技，2017（10）：174.

第一作者簡介：趙金政，1990.06，男，漢，籍貫：江蘇省，職務職稱：技術支持工程師，學歷：本科，單位：天地（常州）自動化股份有限公司，研究方向：智能礦山與大數據，單位所在省市及郵編：江蘇省常州市，21300

第二作者：顧云，江蘇筑森建筑設計有限公司，江蘇省常州市，21300