朱本路 山东东山新驿煤矿有限公司
引言:随着科学技术的发展,大数据的应用渗透到社会的各个领域,成为现代社会发展的重要推动力。煤矿工业大数据来源于煤矿生产过程中的各个环节,作为煤矿所有工作重中之重的安全管控工作,更离不开大数据的支撑。推进煤矿工业大数据运用,可为建设本质安全、高质高效煤矿以及煤矿降本提效和转型升级提供数据支撑,也可为精准化煤矿生产管理提供服务,为集团决策提供科学、准确的数字依据。
(一)数据信息量大且种类繁多。在煤矿制造过程中,有机械和电气设备运转数据、气体检测数据、员工相关数据等各种数据型。同时,结构信息机器的安全管理部门也积累了很多数据。数据信息有各种各样的类型。结构数据包括未结构化、已结构化的数据,如气体检测数据等,半结构ED数据在这个阶段,有社会持续发展和更多的半结构数据。
(二)数据价值密度低且产生增长速度快。很多传感器和监控装置在地下工作时连接,可以实时监控地下工程。虽然这个过程会产生大量的数据,但是几乎没有数据可以实际发挥作用。用于煤矿安全管理的信息检测系统生成了许多数据,并迅速连续增长。
(三)体量巨大。大量的监测、设备运转、图形以及相关处理措施的文档等数据随着煤矿的生产不断产生,由于煤矿生产系统较其他行业复杂,所以产生的数据体量更为庞大。拿一个规模适中的煤矿企业来说,一天之内产生的安全监测数据就达到了1.024×104MB,将一个中型煤矿企业的机电设计、监测工作面采掘通风、巷道工程设计文件中所有图形压缩后还有大约1.024×105MB之多。这仅仅是一年产生的数据,那么煤炭企业生产经营了十年或者更久的数据量有多大,可想而知。传统的处理方法根本没有能力保存体量如此巨大的数据,所有煤炭企业几乎都是采用定期删除所有生产数据,这其中包括那些具有极大分析价值的安全数据,这给煤炭企业带来了巨大损失。
(四)价值密度低。例如煤矿井下作业的安全数据大多数时候不会发生较大波动,该结构数据主要是以时间序列为主的稳定状态数据,对其分析的意义和价值并不大,涉及到煤矿生产事故或煤矿灾害的异常数据占比却很小;与此同时,非结构数据虽然占比较大,但是其中不乏分析价值较低的非结构数据,所以煤矿生产产生的大体量数据中存有大量无分析价值的数据。
煤矿生产产生的数据符合大数据的基本特征,所以与煤矿生产有关数据的分析和挖掘可以利用大数据技术来完成,通过大数据技术的应用,可以科学诊断出煤矿生产过程中存在的安全隐患以及重大灾害发生的可能性。关于煤矿生产企业的特点、煤矿企业大数据的梳理分析以及预测影响煤矿生产的安全隐患的计算需求,最终确定煤矿生产大数据框架建设需要3个层次的技术框架。第一个层次是存储层、第二个层次是框架层、第三个层次是服务层。
(一)积极转变管理思维,促进技术认知的强化。煤矿安全管理是实现煤矿安全生产的重要举措,人们对煤矿的安全性更加重视。通过调查了解到,因煤矿在生产过程中而引发的死亡人数在中国大幅减少。与发达国家相比,虽然还有很大的差距,但是大数据的窗户还是可以入手的。煤矿产能加强煤矿安全管理,促进煤炭开发隐患的减少,实现了时代的发展和信息的建设。制作环境数据、矿山地图数据、矿山地质数据、监视数据等数据信息,分类为结构化数据占主导位置的非结构化、结构化两种,对管理者结合实际状况和数据信息进行综合分析。
(二)做好预防并强化事故分析。目前,每年有很多工人因煤矿事故死亡。建设部门的管理人员详细分析了事故的原因,提出了科学合理的处理事故的措施,并制定了紧急计划和预防方法,管理人员通过对数据信息综合分析,通过收集和分析抽出参数、空气参数等数据,在推测过程中形成相应的结论。
(三)落实重点管理,做到实时监测。煤矿安全管理是一个系统的项目,内容有很多层次。面对如此复杂的管理内容,经营者必须抓住关键点,把握关键点,提高管理效率和安全管理水平。随着社会的持续发展,煤炭产业的发展越来越快,信息技术和安全管理水平的要求也越来越高,施工机器的安全率在煤矿中起着决定性的作用。在过去的管理模式中,设备通常发生故障后进行修理。而且,它会推迟生产流程,并有潜在的安全危险。大数据的收集会减少潜在危险,制订计划可以减少事件预测事故的发生,因此能够减少装置的损失,提高安全性能。
结束语:建立煤大数据标准系统,促进煤大数据应用,有效改善煤炭行业安全管理能力,避免安全事故的发生,对我国的全部交易和推进职业发展的煤矿开发起到了积极的作用。加强数据信息的综合和详细分析,可以提高整体安全管理工作的切实性和科学性。必须加强煤矿管理中大数据的应用,积极改变管理思考,综合分析事故。推进中国煤矿安全有效的开发,确保建设人员生活安全,满足新时代人们生活和生产流程中煤矿资源的需要,以促进中国煤炭矿业的持续和实质发展。