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摘要：近年来，随着煤矿信息化程度的提高，煤矿安全形势趋向走好，特别是在安全监测、生产信息管理、生产自动化等方面的长足发展，为矿山安全生产提供了有力保障。随着煤矿自动化、信息化建设的不断深入，在煤炭开采的整个过程中产生了大量的生产信息、业务管理信息、监测监控、综合自动化等各种类型的数据，为安全生产管理提供了强有力的数据支撑。文中对大数据在煤矿安全管理中的应用进行了分析。
关键词：大数据；煤矿；安全管理；应用
1导言
煤矿安全工作贯穿于生产与管理的各个环节。近年来，信息化技术在煤矿中的应用，使各子系统相互间的联系更加紧密，在很大程度上改善了信息的准确性与深度，为煤矿安全管理工作积累了许多有价值的信息资料。但到目前为止，这些信息还停留在浅层次的应用上，在记录、查询、报警等方面，并未发现不同数据之间的关联性，无法妥善处理好生产系统的安全问题。因此，需要加大信息化建设推进力度，开发更全面的数据分析工具，深入挖掘数据的作用，构建科学合理有效的监测模型，探索各类事故的特点，为煤矿安全生产决策提供强有力的支持。这既有助于进一步提升煤矿的安全管理水平，又能确保煤矿生产的安全性。
2大数据技术煤矿安全管理特征
大数据技术主要是将数量巨大的结构及非结构数据，通过分布式储存、分布式计算等新兴技术手段，对研究对象进行特征提取，对特征数据进行清洗、归一化等数学上的处理，通过机器学习算法建立数学模型，以期实现对研究对象与其特征间的内在关联，以及研究对象未来趋势的预判等。大数据技术处理的对象本身一般具有体量大、类型多、价值密度低、产生速度快等特点，针对煤矿行业，具体如下所述。
2.1生产数据体量巨大
煤矿生产是最复杂的系统工程之一，生产过程中涉及到大量的监测数据、设备运转数据、图形数据、方案措施等文档数据、流程管理等业务数据等。1个中型煤矿每天可产生约10GB安全监测数据；1个稍具规模的煤矿单位的图形数据，包括井巷工程设计图形、采掘通风监测类图形、机电设计图形等，经压缩管理后仍可达上百GB。传统的处理方法不可能保存煤矿数十年的生产数据，特别是含有巨大分析价值的安全监测数据，传统做法是定期删除存档，造成巨大价值浪费。
2.2数据类型繁多
有结构化数据如安全监测数据、人员定位数据、煤炭产量数据，以及采煤机、掘进机、液压支架、带式输送机等各种自动化设备的运行、控制、报警数据等；半结构化和非结构化数据，如矿图资料、监控视频、规章制度、应急案例等，并且此类数据所占比例越来越高。
2.3数据价值密度低
矿井生产过程中产生的结构化数据，例如安全监测数据，由于井下大部分地点生产状况不会任意发生变化，因此产生了大量时间序列的稳态数据，分析利用价值低，而涉及灾害事故的数据量相对总量占比小；另外煤矿生产中非结构化数据占有相当比例，大量内容无分析价值，也是造成煤矿大数据价值密度低的重要因素。
2.4数据产生速度快
煤矿安全监测系统的完善，管理制度的完善，系统24h不间断运行等都是煤矿大数据产生快的客观因素。如瓦斯、温度、风速、CO等传感器，会每秒或几毫秒产生1条数据，系统24h不间断运行，产生大量的数据，使数据量持续快速增长。
3大数据在煤矿安全管理中的应用
3.1推进建立行业数据共享平台
随着信息技术与经济社会的不断交汇融合，建立行业数据共享平台，能够有效加快打通信息源壁垒。在构建行业数据共享平台的过程中，利用大数据技术的独特优势，对结构化和非结构化的海量数据进行统计分析，从中挖掘安全事故发生发展规律和演化逻辑，及时、准确地分析预测产业走势，与此同时，煤炭行业的数据共享平台可以应用海量数据库，打造聚焦煤炭产业链的大数据模型，从生产、贸易、物流等多个角度，完善煤炭GIS、煤炭物流、预测预警、数据分析等多项功能，促进行业数据、企业内部数据和互联网数据的互联互通，促进安全管理科学决策的落实，为煤炭企业探索新业态、新模式和行业转型升级提供支撑。
3.2建设基于物联网/云计算技术的煤矿安全综合信息平台
利用物联网/云计算技术，构建煤矿安全综合信息平台，打造“智慧矿井”，能够有效强化对煤矿风险源的预测和治理，首先，要加强煤矿企业的组织领导，委派专职人员负责煤矿安全综合信息平台的日常管理和维护，明确煤矿安全负责人和管理人员名单；其次，要加强对煤矿安全综合信息平台的调动督办，不断优化其顶层设计，利用物联网和云计算技术实现对地理信息数据、生产自动化数据、监控监测数据、紧急救援数据以及社会数据的全面综合集成，完善安全隐患排查和安全生产规程，提高煤矿安全综合信息平台的适用性和实效性。最后，要落实对安全事故的预警工作，在矿井下设置的瓦斯浓度传感器、温度传感器、风速传感器，重点分析研究温度、湿度、气味、甲烷（CH4）、乙烯（C2H4）、乙炔（C2H2）等与煤矿安全隐患爆发的相关关系，落实对水位、水压、水泵流速等相关信息的收集和处理，以构建事故预警模型，计算最优逃生路线，最大限度的降低煤矿安全事故爆发时所带来的负面影响。
3.3加强风险管控，确保大数据安全
将大数据技术引入到煤矿的安全管理之中，能够实现对煤矿生产数据更精准的预测，检测和采集，有利于煤矿企业更好更科学的做出安全管理决策，实现经济效益和社会效益的最大化。但是大数据技术也是一把双刃剑，其改变了传统数据安全风险的特征，缺乏管理的大数据难以有效保障国家资源的安全性。因而，在建设网络信息平台的过程中，要设计强大的防火墙系统和杀毒软件，以有效抵御磁盘操作系统（DiskOperatingSystem，DOS）攻击、分布式拒绝服务攻击（DistributedDenialofService，DDOS）和传输控制协议（TransmissionControlProtocol，TCP）全连接攻击，强化对异常行为的检测，甄别云互联网中的木马恶意程并传送到服务器进行处理，以有效保障煤矿信息的安全性。
4煤矿大数据应用案例
“某安全生产运营管理平台”是在集团多元化迅速发展的背景下，针对煤炭、化工、铝电等七大板块生产、技术、安全、运营等各个环节智能化管控和统一调度的目标，从集团层面全局统筹建设的信息化管理平台。系统建立了从最末端的生产技术人员到集团公司管理决策层统一的工作流程，为集团领导层决策提供科学依据，使集团领导和管理部门能够及时、全面、准确地掌握情况。以系统管理的煤炭板块为例，业务范围就包括地质、测量、水文、三量、通风、安全、机电、运营等十几大类的属性与图形数据，具有涉及面广、类型多样、数据量大、更新快等特点。在系统建设过程中，引入大数据技术解决海量数据的统一存储管理和分析挖掘计算问题，开发了煤矿安全生产管理大数据模型，提供矿井安全生产情况的实时诊断、灾害防治的实时预警、以及隐患排查情况的实时预警等管理辅助决策支持。
5结束语
总之，随着科学技术的不断发展，我们已经进入大数据时代。虽然煤矿企业大数据的应用时间较短，仍在起步阶段，但大数据却具有非常巨大的发展潜力，有助于变革管理思维，提升系统安全观念，实现对设备动态的有效监测。大数据技术不但可以提升煤矿的安全管理水平，而且能为煤矿生产顺利进行提供坚实的保障，推动煤矿企业的持续发展。
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