大數(shù)據(jù)技術(shù)助力煤礦安全管理
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煤礦是個復雜的系統(tǒng)，安全工作寓于生產(chǎn)和管理的每一個環(huán)節(jié)。綜合信息化加強了煤礦各子系統(tǒng)之間的聯(lián)系，實現(xiàn)了對生產(chǎn)的實時監(jiān)控，提高了監(jiān)測數(shù)據(jù)的廣度和精度。為安全管理積累了大量數(shù)據(jù)，包括人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、管理上的缺陷等方面的數(shù)據(jù)。但目前收集到的數(shù)據(jù)并沒有充分挖掘利用，依然局限于表面直觀的應用，如歷史查詢、記錄、形成曲線、報警等，沒有挖掘出各類型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，不能有效解決整個生產(chǎn)系統(tǒng)中的安全問題。要實現(xiàn)煤礦安全形勢進一步好轉(zhuǎn)，必須不斷加強信息化建設，加強海量數(shù)據(jù)分析工具的開發(fā)和利用，挖掘釋放大數(shù)據(jù)價值，建立監(jiān)測模型、尋找災害事故規(guī)律、預測安全狀況，共同支持安全生產(chǎn)決策。這對提高安全生產(chǎn)的管理水平具有重要意義。
1大數(shù)據(jù)及其應用
大數(shù)據(jù)（BigData）一詞來源于2011年5月美國麥肯錫全球研究院發(fā)表的名為《大數(shù)據(jù)：未來創(chuàng)新、競爭、生產(chǎn)力的指向標》（BigData：Thenextfrontierforinnovation，competitionandpro－ductivity）的研究報告，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，指無法通過人工在合理時間內(nèi)達到攫取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的訊息；大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)產(chǎn)生和增長速度快（Veloci－ty）、數(shù)據(jù)種類繁多（Variety）、數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大（Volume）、數(shù)據(jù)價值密度低（Valuablity）4V特征。大數(shù)據(jù)是一種新的預測工具，以其更有效、更及時的指示標亮相于世界。大數(shù)據(jù)已經(jīng)撼動了世界的各個角落，悄然存在于我們的日常生活中。例如：亞馬遜通過分析消費者在該網(wǎng)站上的購買和瀏覽歷史，推測消費者的喜好，以信息的形式或下次打開該網(wǎng)站時向買家推薦可能感興趣的商品：12306網(wǎng)站通過采集和分析旅客的訂票信息，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)預測相關(guān)線路的客流量，指導和調(diào)控運力的分配，方便旅客的出行等等。大數(shù)據(jù)推動著人類生產(chǎn)活動各個領(lǐng)域數(shù)據(jù)觀念的轉(zhuǎn)變，較之傳統(tǒng)數(shù)據(jù)觀念（抽樣分析、精確測量、探尋因果）更加注重全體的特征、事件處理的效率和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。它正變革人們的生活方式和社會、經(jīng)濟發(fā)展的模式，在世界范圍內(nèi)掀起一場數(shù)據(jù)革命。
2大數(shù)據(jù)與煤礦安全管理
近年來，國家三令五申強調(diào)煤礦安全生產(chǎn)，頒布一系列法律法規(guī)，制定嚴格的追責制度為煤礦安全保駕護航。全社會對煤礦安全廣泛關(guān)注，煤礦安全取得了長足的進步。近十幾年，煤礦主要安全指標持續(xù)好轉(zhuǎn)，2014年全國煤礦死亡人數(shù)931人，百萬噸死亡率0．255。但是煤炭行業(yè)與國內(nèi)其他行業(yè)相比依然是高危行業(yè)，沒有擺脫事故高發(fā)的被動局面。國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，工礦商貿(mào)企業(yè)中，1／3以上的事故、近1／2的重大事故和3／4的特大事故都發(fā)生在煤礦企業(yè)。進一步提高煤礦安全生產(chǎn)水平，需要從生產(chǎn)技術(shù)、安全系統(tǒng)管理、法律法規(guī)、職工教育等方面共同努力，其中安全管理是軟性的，很容易被讓位于生產(chǎn)目標，是提高安全水平的薄弱環(huán)節(jié)。將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入安全管理，能夠豐富管理手段、完善管理系統(tǒng)，是推動煤礦安全形勢進一步好轉(zhuǎn)的有效手段。
2．1煤礦生產(chǎn)特征
近兩年來，我國煤炭行業(yè)極不景氣，但煤炭仍然是支持國家建設發(fā)展的基礎能源，其戰(zhàn)略地位不可替代。煤炭開采行業(yè)十分特殊，涉及眾多的科學技術(shù)領(lǐng)域，具有與其他工業(yè)截然不同的特點。
（1）我國絕大部分煤礦為井工開采，開采條件復雜，受到井田規(guī)模、煤層賦存條件、地質(zhì)構(gòu)造等影響，開采方法多種多樣。
（2）煤礦作業(yè)大部分位于地下深處，井下作業(yè)具有空間狹小、環(huán)境惡劣、作業(yè)場所不斷變動等不利因素，各類事故難以有效控制，這對設備安全性和可靠性要求高。
（3）煤礦生產(chǎn)過程復雜，須有開拓掘進系統(tǒng)、采煤系統(tǒng)、通風系統(tǒng)、運輸系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、壓風系統(tǒng)、供水系統(tǒng)、瓦斯抽排系統(tǒng)等，要使各系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)、安全高效運轉(zhuǎn)十分不易。
2．2煤礦數(shù)據(jù)特征
（1）數(shù)據(jù)規(guī)模大。煤礦企業(yè)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)是很重要的動態(tài)數(shù)據(jù)，包括了以瓦斯為主的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、設備信息、井下人員信息及空間信息等測量數(shù)據(jù)。
（2）數(shù)據(jù)的種類繁多。煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)類型可分為原始瞬時值、平均值、累計值等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時還存在著礦圖數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻及圖像數(shù)據(jù)、應急知識、事故案例等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且此類數(shù)據(jù)所占份額越來越大。
（3）數(shù)據(jù)價值密度低。井下各種類型傳感器和監(jiān)測設備實時運行，嚴密監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境和設備運行狀況。不間斷監(jiān)測產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)與從中所要獲取的知識成反比。
（4）數(shù)據(jù)產(chǎn)生和增長速度快。物聯(lián)網(wǎng)與自動化聯(lián)合應用于煤礦生產(chǎn)安全管理，涵蓋越來越多的子系統(tǒng)：瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)、通風網(wǎng)絡監(jiān)測系統(tǒng)、礦壓監(jiān)測系統(tǒng)、人員考勤系統(tǒng)等，形成一個龐大又關(guān)系密切系統(tǒng)網(wǎng)。各系統(tǒng)的24h不間斷運行、設備的實時監(jiān)測產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并持續(xù)快速增長。大數(shù)據(jù)的核心是預測。煤礦數(shù)據(jù)具備大數(shù)據(jù)的4V特征，能夠運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析，并預測煤礦發(fā)生事故的可能性。收集與生產(chǎn)現(xiàn)象相關(guān)的全部數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理不同數(shù)據(jù)值之間的數(shù)理關(guān)系，得出它們的相關(guān)關(guān)系，預測生產(chǎn)過程的安全狀況。大數(shù)據(jù)下的相關(guān)關(guān)系分析為安全管理提供新的視角，依靠數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策，有效降低人為直覺判斷中的錯誤。助力構(gòu)建以數(shù)據(jù)、技術(shù)、思維為軸心的安全管理系統(tǒng)。
3．1大數(shù)據(jù)變革管理思維，增強系統(tǒng)安全觀念
小數(shù)據(jù)時代下的直線思維側(cè)重于數(shù)據(jù)的精確性，致力于提高樣本數(shù)據(jù)的精確性，運用先進的算法尋找事物規(guī)律，指導安全生產(chǎn)工作，這種方式不能完全應對煤礦這一龐大復雜的生產(chǎn)系統(tǒng)。煤礦經(jīng)過多年的信息化應用，產(chǎn)生海量的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，包括礦山地質(zhì)數(shù)據(jù)、以瓦斯為主的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、礦圖數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻及圖像數(shù)據(jù)等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約占5％，能夠用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，也是技術(shù)人員重點分析的數(shù)據(jù)。剩下大量格式不一、混雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然沒有被開發(fā)和利用。若想進一步應對煤礦復雜的安全生產(chǎn)系統(tǒng)，就必須轉(zhuǎn)變思維，降低對數(shù)據(jù)精確性的追求，接受和分析大數(shù)據(jù)時代下的混雜數(shù)據(jù)。海量紛雜的數(shù)據(jù)、先進的計算機設備和強大的分析工具為全樣本數(shù)據(jù)分析提供了可能。大數(shù)據(jù)技術(shù)分析煤礦全體結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比精確的、少量的樣本數(shù)據(jù)更適合煤礦系統(tǒng)復雜的特點，挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，尋找通過傳統(tǒng)方式無法注意到的細節(jié)，獲得更多更全面的信息，降低人為主觀意識的錯誤，支持安全決策。
3．2大數(shù)據(jù)技術(shù)提高設備運轉(zhuǎn)可靠度，監(jiān)測設備健康運行
隨著煤礦機械化、自動化程度的提高，礦山設備的安全運行對煤礦的安全生產(chǎn)起著非常重要的作用。傳統(tǒng)的設備管理大多是在設備出了問題以后再進行維修，這樣既增加了維修難度，又耽誤生產(chǎn)，增加生產(chǎn)成本，也加大事故的風險。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效解決這一問題，如礦井通風機是煤礦的核心設備，它運行正常與否對煤礦的安全至關(guān)重要，如果在通風機上安裝傳感器，記錄風壓、風量、轉(zhuǎn)速、振幅、聲音等，收集所有的數(shù)據(jù)，分析預測通風機工況點的變化位置、個體特性曲線等，捕捉設備要出故障的信號，比如發(fā)動機的聲音、振幅異常等，系統(tǒng)把這些異常情況與正常情況進行對比，就會知道問題所在。盡早發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)可以提示工作人員在故障之前采取相應措施。較之設備故障造成停產(chǎn)的損失，收集和分析數(shù)據(jù)所花費的人力和財力要小得多，而安全系數(shù)要高得多。
3．3大數(shù)據(jù)技術(shù)提供事故分析新視角，實現(xiàn)安全管理關(guān)口前移
近年來，我國煤礦安全管理取得了長足的進步，但是對事故的處理主要是事后追查。事故發(fā)生后，應用事故的致?lián)p因果連鎖模型分析事故發(fā)生的原因、確定相關(guān)責任人的責任、教育廣大煤礦工作者，在一定程度上降低了事故發(fā)生的概率，但這種事后追查有不容忽視的局限性和滯后性。沒有對安全生產(chǎn)中有價值的數(shù)據(jù)信息進行深度挖掘，尋找出事故內(nèi)在規(guī)律和模式。如對瓦斯爆炸事故的直觀認識主要從氧氣濃度、甲烷濃度、火源三方面入手，再找人、設備和管理上的原因，這種事故調(diào)查方式對促進煤礦安全生產(chǎn)具有一定的積極作用，但并不全面，對瓦斯爆炸的分析研究大多是在實驗室或模擬硐室中進行，忽略了井下的實際環(huán)境，無法有效分析其他因素對瓦斯爆炸的影響，所以用系統(tǒng)的視角看待瓦斯事故，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析瓦斯事故更為全面。收集礦井（中國乃至世界范圍的煤礦）發(fā)生瓦斯爆炸區(qū)域的參數(shù)，包括瓦斯?jié)舛?、氧氣濃度、空氣參?shù)、抽采參數(shù)、設備運行參數(shù)、煤層賦存特征參數(shù)、通風參數(shù)、巷道參數(shù)等數(shù)據(jù)。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析，挖掘出除了3個主要因素以外的相關(guān)環(huán)境因素，建立瓦斯爆炸事故數(shù)學預測模型，指導井下其他工作區(qū)域的安全生產(chǎn)工作。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠從更多的角度預防事故的發(fā)生，真正實現(xiàn)安全管理關(guān)口前移，比傳統(tǒng)的事故分析更有意義。
4結(jié)論
大數(shù)據(jù)的發(fā)展才剛剛起步，但大數(shù)據(jù)的時代確實已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)在煤礦中的應用仍處于萌芽狀態(tài)，但其前景是廣闊的。大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變煤礦管理思維：由小數(shù)據(jù)時代的直線思維向大數(shù)據(jù)時代相關(guān)思維轉(zhuǎn)變；突破事故分析的局限性，實現(xiàn)生產(chǎn)安全關(guān)口前移；監(jiān)測設備運行狀態(tài)，保障設備運行安全等等。總之，大數(shù)據(jù)等新的信息技術(shù)能夠從根本上提高安全管理水平，保障企業(yè)生產(chǎn)的平穩(wěn)運行，將煤炭企業(yè)的安全生產(chǎn)帶入新的時代。
作者：丁振 張驎 單位：華北科技學院安全工程學院
