引論：我們?yōu)槟砹?篇大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤礦安全管理中的運(yùn)用研究范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫(xiě)作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

近年來(lái)，隨著煤礦信息化程度的提高，煤礦安全形勢(shì)趨向走好，特別是在安全監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)信息管理、生產(chǎn)自動(dòng)化等方面的長(zhǎng)足發(fā)展，為礦山安全生產(chǎn)提供了有力保障。隨著煤礦自動(dòng)化、信息化建設(shè)的不斷深入，在煤炭開(kāi)采的整個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生了大量的生產(chǎn)信息、業(yè)務(wù)管理信息、監(jiān)測(cè)監(jiān)控、綜合自動(dòng)化等各種類型的數(shù)據(jù)，為安全生產(chǎn)管理提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。但目前對(duì)這些海量數(shù)據(jù)的利用多數(shù)仍停留在基本的統(tǒng)計(jì)匯總、上報(bào)展示階段，沒(méi)有挖掘出各類型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，無(wú)法為安全生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理工作提供直接、有效的幫助。為了充分發(fā)揮煤礦自動(dòng)化、信息化基礎(chǔ)設(shè)施在安全生產(chǎn)管理中的作用，有必要借助云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，解決煤礦海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的傳輸、儲(chǔ)存和分析處理等問(wèn)題。通過(guò)統(tǒng)一的信息共享平臺(tái)，將采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等各專業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中管理，借助云儲(chǔ)存技術(shù)實(shí)現(xiàn)所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)的完備儲(chǔ)存和共享；借助大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合具體業(yè)務(wù)需求，針對(duì)生產(chǎn)狀況、災(zāi)害預(yù)警等建立分析模型，實(shí)現(xiàn)多種生產(chǎn)因素的關(guān)聯(lián)分析，多種致災(zāi)因素的模式識(shí)別分析，為安全生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理者提供直接有效的決策依據(jù)甚至解決方案和具體措施。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)煤礦安全生產(chǎn)管理特征分析

大數(shù)據(jù)技術(shù)主要是將數(shù)量巨大的結(jié)構(gòu)及非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)分布式儲(chǔ)存、分布式計(jì)算等新興技術(shù)手段，對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行特征提取，對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化等數(shù)學(xué)上的處理，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立數(shù)學(xué)模型，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象與其特征間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，以及研究對(duì)象未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)判等。大數(shù)據(jù)技術(shù)處理的對(duì)象本身一般具有體量大、類型多、價(jià)值密度低、產(chǎn)生速度快等特點(diǎn)，針對(duì)煤礦行業(yè)，具體如下所述。

1.1生產(chǎn)數(shù)據(jù)體量巨大

煤礦生產(chǎn)是最復(fù)雜的系統(tǒng)工程之一，生產(chǎn)過(guò)程中涉及到大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、方案措施等文檔數(shù)據(jù)、流程管理等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等。1個(gè)中型煤礦每天可產(chǎn)生約10GB安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；1個(gè)稍具規(guī)模的煤礦單位的圖形數(shù)據(jù)，包括井巷工程設(shè)計(jì)圖形、采掘通風(fēng)監(jiān)測(cè)類圖形、機(jī)電設(shè)計(jì)圖形等，經(jīng)壓縮管理后仍可達(dá)上百GB。傳統(tǒng)的處理方法不可能保存煤礦數(shù)十年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，特別是含有巨大分析價(jià)值的安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)做法是定期刪除存檔，造成巨大價(jià)值浪費(fèi)。

1.2數(shù)據(jù)類型繁多

有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、人員定位數(shù)據(jù)、煤炭產(chǎn)量數(shù)據(jù)，以及采煤機(jī)、掘進(jìn)機(jī)、液壓支架、帶式輸送機(jī)等各種自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行、控制、報(bào)警數(shù)據(jù)等；半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如礦圖資料、監(jiān)控視頻、規(guī)章制度、應(yīng)急案例等，并且此類數(shù)據(jù)所占比例越來(lái)越高。

1.3數(shù)據(jù)價(jià)值密度低

礦井生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，由于井下大部分地點(diǎn)生產(chǎn)狀況不會(huì)任意發(fā)生變化，因此產(chǎn)生了大量時(shí)間序列的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，分析利用價(jià)值低，而涉及災(zāi)害事故的數(shù)據(jù)量相對(duì)總量占比小；另外煤礦生產(chǎn)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占有相當(dāng)比例，大量?jī)?nèi)容無(wú)分析價(jià)值，也是造成煤礦大數(shù)據(jù)價(jià)值密度低的重要因素。

1.4數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快

煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的完善，管理制度的完善，系統(tǒng)24h不間斷運(yùn)行等都是煤礦大數(shù)據(jù)產(chǎn)生快的客觀因素。如瓦斯、溫度、風(fēng)速、CO等傳感器，會(huì)每秒或幾毫秒產(chǎn)生1條數(shù)據(jù)，系統(tǒng)24h不間斷運(yùn)行，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)量持續(xù)快速增長(zhǎng)。

2.建立煤礦大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)架

根據(jù)煤礦數(shù)據(jù)具有明顯的大數(shù)據(jù)特征，可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析、挖掘，以期能夠?qū)Π踩a(chǎn)狀況，重大災(zāi)害發(fā)生可能性等涉及煤礦安全生產(chǎn)的內(nèi)容進(jìn)行診斷，為工程管理決策人員提供科學(xué)的輔助決策依據(jù)等。針對(duì)煤礦大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析預(yù)測(cè)計(jì)算需求，建立“存儲(chǔ)層、框架層、服務(wù)層”3層大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)。

1）存儲(chǔ)層。基于HadoopHDFS組件以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive和分布式鍵值對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)HBase實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，利用Hadoop和Spark相結(jié)合方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式運(yùn)算與機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)。

2）框架層。提供支持高并發(fā)、實(shí)時(shí)任務(wù)計(jì)算的分布式協(xié)助服務(wù)、消息隊(duì)列以及數(shù)據(jù)計(jì)算框架，利用成熟的ZooKeeper、Kafka、Spark等解決方案為煤礦大數(shù)據(jù)計(jì)算提供調(diào)度和容器支持。

3）服務(wù)層。API提供數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)建模、可視化、統(tǒng)計(jì)分析及數(shù)據(jù)挖掘等接口，供基于大數(shù)據(jù)分析的各類業(yè)務(wù)應(yīng)用調(diào)用和集成。煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心不是簡(jiǎn)單的大量數(shù)據(jù)，重點(diǎn)是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘分析框架，針對(duì)煤礦安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)需求，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)學(xué)和決策支持模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，服務(wù)高效智能安全生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦“日常性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控和即時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控”并給出安全問(wèn)題分析和處理措施。

3.煤礦安全生產(chǎn)管理大數(shù)據(jù)模型

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)方案及煤礦安全生產(chǎn)管理的特點(diǎn)及需求分析可以看出，煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的核心是結(jié)合安全生產(chǎn)工作的具體業(yè)務(wù)要求，研究建立為安全生產(chǎn)管理工作提供輔助決策支持的分析工具、預(yù)測(cè)模型，通過(guò)直觀、量化的結(jié)果為管理決策提供依據(jù)和支撐。在大數(shù)據(jù)技術(shù)框架下，重點(diǎn)研究煤礦安全生產(chǎn)管理專家知識(shí)庫(kù)、評(píng)價(jià)指標(biāo)庫(kù)，并通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算給出實(shí)時(shí)計(jì)算的結(jié)果。

3.1煤礦安全生產(chǎn)管理大數(shù)據(jù)專家知識(shí)庫(kù)

構(gòu)建煤礦安全生產(chǎn)管理專家知識(shí)庫(kù)的過(guò)程主要是整理行業(yè)規(guī)范規(guī)程體系中的經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)專業(yè)理論知識(shí)，為大數(shù)據(jù)計(jì)算提供規(guī)則和邏輯支撐，流程為：整理礦山生產(chǎn)相關(guān)法律法規(guī)，及規(guī)范規(guī)程，如《安全生產(chǎn)法》、《礦山安全法》、《煤礦安全規(guī)程》等，建立煤礦安全知識(shí)分類體系，通過(guò)選擇合理的知識(shí)表達(dá)方式，建立知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。分析挖掘礦山生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)施方案、規(guī)章制度、作業(yè)規(guī)程、工程措施等，形成安全動(dòng)態(tài)診斷專家知識(shí)庫(kù)的概念數(shù)據(jù)模型和邏輯數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。開(kāi)發(fā)元數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)專家知識(shí)庫(kù)中評(píng)估打分知識(shí)結(jié)構(gòu)、打分策略以及安全推理知識(shí)體系的定義、描述、管理維護(hù)。開(kāi)發(fā)知識(shí)庫(kù)庫(kù)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)增加、刪除、更新、查找，以及正確性、歧義性、冗余性、包含性檢查。設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)知識(shí)庫(kù)的推理機(jī)和解釋機(jī)，實(shí)現(xiàn)安全知識(shí)的推理以及解釋。根據(jù)煤礦安全生產(chǎn)活動(dòng)不同的主題內(nèi)容，可以將煤礦各類安全知識(shí)規(guī)則分成一般知識(shí)、開(kāi)采、通風(fēng)及安全監(jiān)控、災(zāi)害防治（瓦斯防治、粉塵防治、煤與瓦斯突出防治、防滅火、防治水）、爆破安全、電氣安全、運(yùn)輸提升安全、煤礦救護(hù)等七大主題。其中，各個(gè)主題均規(guī)定了各類生產(chǎn)活動(dòng)中人/機(jī)構(gòu)/部門、機(jī)器設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境、管理制度必須遵循和具備的管理、技術(shù)、工程方面的知識(shí)規(guī)則。

3.2煤礦安全生產(chǎn)管理大數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)庫(kù)

煤礦安全生產(chǎn)是一個(gè)涉及人員、設(shè)備、環(huán)境各個(gè)方面的復(fù)雜、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，作業(yè)單元和空間分布都非常復(fù)雜，且存在瓦斯及煤塵爆炸、突水、井下火災(zāi)、頂板事故、煤與瓦斯突出、機(jī)電事故等多方面的災(zāi)害和危險(xiǎn)。建立評(píng)價(jià)指標(biāo)庫(kù)主要是針對(duì)煤礦諸多類型的危險(xiǎn)源，建立安全狀況評(píng)估的量化方法。常用安全狀況評(píng)價(jià)方法非常多，可以按評(píng)價(jià)結(jié)果的量化程度進(jìn)行分類，也可以按評(píng)價(jià)的推理過(guò)程分類，或者按系統(tǒng)性質(zhì)進(jìn)行分類，以及按安全評(píng)價(jià)擬達(dá)到的目的進(jìn)行分類。

3.3重大礦山災(zāi)害識(shí)別模型

運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)手段，將正常生產(chǎn)時(shí)期的特征數(shù)據(jù)和災(zāi)害時(shí)期的特征數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體考察，運(yùn)用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立煤礦重大災(zāi)害過(guò)程，例如瓦斯爆炸、瓦斯突出等的識(shí)別模型。

4.煤礦大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

“陽(yáng)煤安全生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)”是在集團(tuán)多元化迅速發(fā)展的背景下，針對(duì)煤炭、化工、鋁電等七大板塊生產(chǎn)、技術(shù)、安全、運(yùn)營(yíng)等各個(gè)環(huán)節(jié)智能化管控和統(tǒng)一調(diào)度的目標(biāo)，從集團(tuán)層面全局統(tǒng)籌建設(shè)的信息化管理平臺(tái)。系統(tǒng)建立了從最末端的生產(chǎn)技術(shù)人員到集團(tuán)公司管理決策層統(tǒng)一的工作流程，為集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)層決策提供科學(xué)依據(jù)，使集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)和管理部門能夠及時(shí)、、地掌握情況。以系統(tǒng)管理的煤炭板塊為例，業(yè)務(wù)范圍就包括地質(zhì)、測(cè)量、水文、三量、通風(fēng)、安全、機(jī)電、運(yùn)營(yíng)等十幾大類的屬性與圖形數(shù)據(jù)，具有涉及面廣、類型多樣、數(shù)據(jù)量大、更新快等特點(diǎn)。在系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)解決海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)管理和分析挖掘計(jì)算問(wèn)題，開(kāi)發(fā)了煤礦安全生產(chǎn)管理大數(shù)據(jù)模型，提供礦井安全生產(chǎn)情況的實(shí)時(shí)診斷、災(zāi)害防治的實(shí)時(shí)預(yù)警、以及隱患排查情況的實(shí)時(shí)預(yù)警等管理輔助決策支持。通過(guò)大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，將煤礦安全生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)相關(guān)的人員、設(shè)備、監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)管理等數(shù)據(jù)綜合分析后的結(jié)果實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)展現(xiàn)，并分門別類給出存在問(wèn)題的詳細(xì)信息、參考解決方案等，為煤礦安全生產(chǎn)管理提供直觀、可量化的輔助決策支持。

5.結(jié)語(yǔ)

為了解決煤礦安全生產(chǎn)管理中海量數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用問(wèn)題，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案，建立了煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分析、診斷、預(yù)警模型，對(duì)礦井“人、機(jī)、環(huán)、管”數(shù)據(jù)綜合集成管理和深度分析挖掘，直觀、動(dòng)態(tài)展現(xiàn)礦井的安全生產(chǎn)狀況。實(shí)際應(yīng)用效果表明，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)可以，對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的各類信息進(jìn)行展示、分析、推理，診斷并概括現(xiàn)勢(shì)安全狀態(tài)、預(yù)測(cè)未來(lái)安全形勢(shì)，對(duì)煤礦管理正確決策提供科學(xué)依據(jù)，對(duì)提升煤礦安全生產(chǎn)管理水平具有積極作用。