煤礦安全生產大數據分析研究

陳清

摘要：近些年來，國家提出建設智能化礦山概念，大力發展和建設現代新型礦山企業，搭建智能化煤炭生產礦井已成為今后煤礦企業的發展方向。傳統的低生產力老舊礦山向新型智能化礦山轉型，成為現代煤礦企業實現自動化、安全化、高效化生產的關鍵，是安全立礦、科技興礦的必由之路。本文對煤礦安全生產大數據進行分析，以供參考.

關鍵詞：煤礦安全生產;大數據;分析

引言

隨著“科技興安”戰略的推進和大數據技術向煤炭生產層面的滲透，煤炭行業整體的自動化和智能化程度不斷提高，工作面生產人數逐步減少。煤礦生產的技術變化引發了生產組織方式的變革，也對煤礦安全管理提出了新挑戰。一方面，工作面暴露在風險中的員工人數減少，導致傳統的以人的生命為指標的安全風險評估方法失去效用;另一方面，融入大數據技術的煤礦生產系統具有更高的動態性、復雜性和耦合性，更容易受內外環境因素的影響，這要求安全管理系統具有較強的抗干擾能力，能及時吸收和應對干擾帶來的沖擊力量，即要求安全管理系統具有更高的韌性。

1基于大數據技術的煤礦安全管理韌性能力塑造

1.1大數據導向的知識共享

大數據本身并不能指導安全管理決策，只有運用大數據分析技術將數據轉變為有用的信息和知識，才能成為科學決策的依據。煤礦安全管理系統中存在海量的數據，傳統的人工數據處理技術無法及時從海量數據中提取有價值的信息。利用大數據分析技術則能及時發掘不同數據之間的關聯性，及時捕捉異常現象并及時預警。大數據技術的有效運用需要以數據共享為基礎，將子系統和各部門的數據資源整合到統一的平臺，將各部門相互割裂的“信息孤島”鏈接起來，實現數據共享，各部門可運用大數據技術抓取跨部門的系統數據，進行分析、對比和判斷，形成有關事故隱患和系統運行狀態的有效信息。這些大數據導向的知識進一步融入安全管理信息平臺，形成知識共享，成為社會系統韌性能力的認知基礎。

1.2基于知識的組織學習

大數據技術分析獲取的信息和知識，通過知識記錄、傳遞、分享等環節，可以形成組織記憶和組織知識存儲。這些組織知識不可能自動地轉變成以“適應、修復、更新”為特征的動態能力，必須通過組織學習才能實現。組織學習是組織面對環境所做出的適應性和創造性行為，也是企業韌性能力形成和提高的必要途徑。

2大數據分析平臺構建

2.1數據采集

（1）抽取、清洗安全監控系統、井下人員定位系統、煤礦產量信息聯網系統、重大設備監控系統、煤礦視頻監控系統等系統的實時數據;（2）系統接入煤礦安全監控系統數據，重點提取煤礦安全監控系統中報警不處理、數據未正常上傳、傳感器配置不規范、傳感器未按時調校、系統維護不及時、信息系統未按規定備份、設備安裝覆蓋率小于《煤礦安全規程》要求、數據巡檢周期過長等數據;（3）系統接入煤礦井下人員定位系統數據，重點抽取煤礦井下作業人員定位系統中煤礦超員超時情況、瓦斯超限人員不撤離、領導未按規定帶班下井情況、人員違規（越界）作業、人員交接班異常、特種作業人員應到地點異常、崗位人員脫崗等數據;

2.2數據計算

煤礦大數據分析平臺選取Flink流式計算方法，將定義好的計算部署到分布式節點上，實現數據實時同步和協同。Flink以數據并行和流水線方式執行任意批處理和流數據程序。可自定義監測窗口設定規則，包括時間窗口、事件窗口、多種類型多個維度的窗口等，通過規則捕獲數據進行計算，并將結果推送至Kafka存儲，實時刷新系統前端界面查看最新數據信息，數據可以解析到后臺服務，后臺可將計算結果推送至postgres關系型數據庫存儲。

2.3數據上傳

通過FTP服務的方式，交換文件進行數據上報。首先在數采平臺配置采集任務，通過Flume數據采集數據到Kafka中，在數據共享中配置數據上報任務，數據來源為數采平臺的采集配置選項，選擇上級單位接收的文件類型：支持XML、TXT，維護上級單位提供的FTP的服務器地址、端口、目標路徑、用戶名、密碼，手動測試是否可以連通，保存配置任務。在上報任務管理列表中，可消費Kafka中的消息，系統根據配置的接收類型生成對應的上級規定的文件規范的相關文件，通過FTP把生成的文件上傳至上級單位指定的FTP目錄。

3煤礦安全生產大數據分析研究

3.1統一的數據標準

通過統一的數據標準對下屬礦山業務系統之間數據進行采集、分類、識別。將數據集中存儲、管理，并提供對內、對外數據調用服務。以集成的下屬礦山實際生產業務數據為基礎，以服務下屬礦山安全生產為目標，從技術角度、安全預警角度、生產角度進行針對性的數據分析，最終實現下屬礦山生產管理的科學化、智能化。

3.2安全生產數據倉庫

（1）實時歷史數據庫應采用非關系型的數據庫軟件;應支持從OPCServer、SCADA系統、DCS系統、實時數據系統獲取數據。（2）實時歷史數據庫運行在基于X86架構的Linux/Unix平臺上、支持分布式部署;支持遠程更新維護采集站工程。（3）實時歷史數據庫單臺服務器能夠滿足支撐西山煤電接入100萬數據點;實時數據庫支持1000個客戶端并發查詢;能夠至少保存西山煤電10年的歷史數據。（4）實時數據庫采集器應能支持數據緩存、斷點續傳功能;應支持采集器冗余。（5）數據庫支持數據庫系統狀態的監視并支持斷線重連功能，保證整個系統在任何部分發生故障都可及時的被檢測到并且可自動恢復系統的正常運行。（6）軟件平臺的實時/歷史數據庫支持和關系數據庫的雙向轉儲功能;支持礦井原有系統數據的一次性導入。（7）具備較高的查詢、統計分析性能，要求小數據量查詢、簡單統計分析響應時間小于3s。（8）支持趨勢壓縮和無損壓縮等數據歸檔方式。

3.3智能移動平臺

為了及時、高效的獲取西山煤電安全、生產、調度信息，快速掌握生產經營狀況，在進行平臺建設的同時，需同時進行智能移動信息平臺的建設，平臺可以將建設的平臺各功能（如各煤礦產量監控、銷售、工程進度、值排班情況、人員定位、信息發布、任務上傳下達等信息）在智能移動終端（Android手機、IPhone手機、IPad等）展現管理，隨時隨地掌控煤礦生產經營狀況。同時在平臺的功能基礎上，智能移動平臺可以結合生產經營管理部門及相關人員對煤礦安全生產工作的日常辦公、移動工作的管理要求，提供相關的業務功能，最終實現煤礦安全生產的全局化、一體化、標準化、移動化管理，降低運行成本、提高管理效率和更好的對煤礦生產經營進行監督、調度管理。

結束語

平臺采用先進的數據融合技術，通過對各生產子系統數據的采集、傳輸、綜合、過濾、相關及合成，對數據進行融合分析，由傳統關系數據庫轉換為非關系數據庫，實現多應用系統異構數據的接入、數據打通、建立數據標準，完成數據清洗、數據標準管理、數據質量管理。

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