基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统的研究

刘丰军

（山西阳城阳泰集团竹林山煤业有限公司，山西 晋城 048100）

1 问题的提出

随着国家对煤矿安全的重视，各煤矿纷纷建设和完善煤矿应急救援机制，开发了应急预案管理信息系统、应急救援辅助决策支持系统及应急指挥调度系统，促进了国家、地方和部门之间的协调工作以及信息共享。

综合分析当前煤矿数字化应急救援机制和系统，发现存在以下问题：（1）现有的煤矿应急系统虽然包含了数字预案、模拟分析、辅助决策等子系统，但功能较为简单，缺乏可扩充性、兼容性，不能满足煤矿应急救援综合研判、辅助决策等需求；（2）很少有专家学者将危险因素辨识、致灾机理和救灾准则统一到应急救援中，导致实际应急处置过程中的事态信息汇聚、指令发布与反馈不及时，救援系统响应时间长，智能响应机制薄弱；（3）可视化、远程救援指挥功能不足，缺少大数据挖掘分析功能，难以为应急指挥人员提供准确有效的辅助决策。

基于以上因素，山西阳城阳泰集团煤业公司与华北科技学院合作开发了基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统。在事故、灾害发生时，利用大数据综合分析各类信息，结合灾害演化规律及反演分析、灾害分级评价模型、危险性辨识模型、逃生疏散模型和遇难遇险人员分布等信息动态生成救援行动方案，并为决策提供辅助决策系统，从而大大缩短应急救援准备时间，提高应急救援效率，提升应急救援辅助决策能力，对于阳泰集团煤业公司的救援工作有着重要的实践意义。

2 大数据的概念及特点分析

大数据不仅是指数据体量非常大（一般10TB规模）、类别非常多（半结构化或非结构化）的数据集，还包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据具有数据量巨大、类型多样化、时效性高和真实性低的特点，利用传统数据库工具难以对其进行抓取、分析和处理。因此，大数据技术的实质是指从巨量数据中快速挖掘提取出有价值信息的技术。

大数据技术包括数据采集与存取、基础架构、数部处理、统计分析、数据挖掘等，主要分为以下四部分。

（1）数据采集与预处理。主要是对巨量外界结构化或非结构化数据进行采集、清洗等。

（2）数据存储与管理。是指将采集的巨量数据进行存储，建立相应的数据结构和关系，便于后期数据分析的调取。

（3）数据分析与挖掘。是指利用多种算法对存储的数据进行分析和挖掘，提取出有益的信息。

（4）数据展现与应用。是指将数据分析和挖掘结果进行展示，以供应用。大数据分析与挖掘是大数据技术的核心，其分析方法直接决定最终信息是否有价值，可以分为5个方面：数据质量和数据管理、语意引擎、可视化分析、数据挖握算法以及预测性分析能力。

3 基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统的构建

目前应急救援响应前期无法有效快速整合现有数据，不能有效分析当前救援准备情况，无法准确将应急预案的参数调优为合理的救援方案。为了进一步完善该矿应急救援决策体系，对基于大数据技术的煤矿应急救援辅助决策系统进行了构建研究。

3.1 系统架构

基于大数据的煤矿应急救援辅助决策的关键技术（图1）包含以下四个方面：

（1）救援大数据采集技术研究。研究矿井监测监控数据、灾区侦测数据、灾害预测预警数据等多方、多源异构数据的采集技术，对多源、多空间和交互动态性的大数据信息进行实时收集和处理，实现对多方数据、多源异构数据的去伪存真，最终达到对真实信息的提取和分类存储的目的，建立煤矿应急救援大数据系统。

图1 基于大数据的矿山应急救援辅助决策的关键技术

（2）救援大数据分析挖掘技术研究。用聚类算法对多维度数据进行聚类分析和降维处理，建立数据间的关联规则；构建相关数据的快速、深度挖掘机制和理论方法，建立基于D-S证据融合理论的异源信息融合方法，实现对灾害风险信息特征的快速深度分析、挖掘和整合，为救援指挥和决策提供数据分析支持。

（3）煤矿灾害救援辅助决策技术。结合灾害演变模型、灾害分级评价模型、危险性辨识模型、逃生疏散模型和遇难遇险人员分布，完成灾情分析、逃生分析、处置分析，为救援指挥和决策提供理论分析支持。

（4）开发煤矿重大灾害救援辅助决策系统。在煤矿灾害救援大数据采集、分析和挖掘的基础上，结合煤矿灾害理论分析技术，开发煤矿重大灾害救援辅助决策系统。

3.2 模块设置

总体而言，基于大数据的煤矿应急救援辅助决策系统应以大数据技术为核心手段，借助大数据特点构建三大核心技术模块（图2）。

（1）危险性智能辨识与灾情评估模块。结合灾害演变模型、灾害分级评价模型、危险性辨识模型、逃生疏散模型和遇难遇险人员分布，完成灾情分析、逃生分析、处置分析，为救援指挥和决策提供理论支持。

图2 辅助决策系统体系架构

（2）仿真推演与应急预案生成模块。通过建立完备的应急知识、应急案例数据库和应急专家库，利用关系数据库的存储知识，采用数字化预案技术，构建智能化煤矿应急救援预案编制系统。

（3）基于大数据的应急救援辅助决策模块。构建包括应急组织体系、应急工作流程、应急资源调配，应急处置方法等相关内容的智能化应急救援管理信息系统，并建立涵盖信息集成、分析、处理、评估的综合应急平台。预案启动时，应急平台和应急系统将自动通知预案中规定的相关人员与部门，自动按照规定将相关信息，如组织体系、处置流程、资源调配、周边环境、事件发展等情况直观地显示出来。

利用计算机、GFS技术、GIS技术、物联网技术和现代化定位跟踪技术，综合展现事故现场周围的资源和环境信息，并进行实时动态跟踪，让决策人员对现场有全方位的了解，以便对下一步的救援行动做出科学研判。运用云计算、大数据等技术，创新应急救援辅助决策，提高应急效率效果，实现应急救援管理信息系统的智能化和实时化。

4 结论

（1）矿山灾害具有“未知、突发、混乱”的特点，而大数据技术具有“全计算、高效率、重相关”的特性，将大数据技术应用于煤矿应急救援领域，对指挥决策起到了降低风险、争取时间、抓住关键的作用。

（2）基于大数据的煤矿应急救援辅助决策系统的建立，有效地提高了山西阳城阳泰集团煤矿应急救援技术水平，能够显著提高灾害预测和控制能力，减少人员伤亡和财产损失，并能降低煤矿灾害的社会影响。此外，该项技术还可以推广到石化、公共卫生、化工等领域，提高应急救援的整体水平。