引論：我們為您整理了1篇大數據技術在煤礦安全管理中的運用研究范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。
近年來，隨著煤礦信息化程度的提高，煤礦安全形勢趨向走好，特別是在安全監測、生產信息管理、生產自動化等方面的長足發展，為礦山安全生產提供了有力保障。隨著煤礦自動化、信息化建設的不斷深入，在煤炭開采的整個過程中產生了大量的生產信息、業務管理信息、監測監控、綜合自動化等各種類型的數據，為安全生產管理提供了強有力的數據支撐。但目前對這些海量數據的利用多數仍停留在基本的統計匯總、上報展示階段，沒有挖掘出各類型數據之間的相關關系，無法為安全生產運營管理工作提供直接、有效的幫助。為了充分發揮煤礦自動化、信息化基礎設施在安全生產管理中的作用，有必要借助云計算、大數據等新興技術，解決煤礦海量生產數據的傳輸、儲存和分析處理等問題。通過統一的信息共享平臺，將采、掘、機、運、通等各專業生產數據集中管理，借助云儲存技術實現所有生產數據的完備儲存和共享；借助大數據挖掘技術，結合具體業務需求，針對生產狀況、災害預警等建立分析模型，實現多種生產因素的關聯分析，多種致災因素的模式識別分析，為安全生產運營管理者提供直接有效的決策依據甚至解決方案和具體措施。
1.大數據技術煤礦安全生產管理特征分析
大數據技術主要是將數量巨大的結構及非結構數據，通過分布式儲存、分布式計算等新興技術手段，對研究對象進行特征提取，對特征數據進行清洗、歸一化等數學上的處理，通過機器學習算法建立數學模型，以期實現對研究對象與其特征間的內在關聯，以及研究對象未來趨勢的預判等。大數據技術處理的對象本身一般具有體量大、類型多、價值密度低、產生速度快等特點，針對煤礦行業，具體如下所述。
1.1生產數據體量巨大
煤礦生產是最復雜的系統工程之一，生產過程中涉及到大量的監測數據、設備運轉數據、圖形數據、方案措施等文檔數據、流程管理等業務數據等。1個中型煤礦每天可產生約10GB安全監測數據；1個稍具規模的煤礦單位的圖形數據，包括井巷工程設計圖形、采掘通風監測類圖形、機電設計圖形等，經壓縮管理后仍可達上百GB。傳統的處理方法不可能保存煤礦數十年的生產數據，特別是含有巨大分析價值的安全監測數據，傳統做法是定期刪除存檔，造成巨大價值浪費。
1.2數據類型繁多
有結構化數據如安全監測數據、人員定位數據、煤炭產量數據，以及采煤機、掘進機、液壓支架、帶式輸送機等各種自動化設備的運行、控制、報警數據等；半結構化和非結構化數據，如礦圖資料、監控視頻、規章制度、應急案例等，并且此類數據所占比例越來越高。
1.3數據價值密度低
礦井生產過程中產生的結構化數據，例如安全監測數據，由于井下大部分地點生產狀況不會任意發生變化，因此產生了大量時間序列的穩態數據，分析利用價值低，而涉及災害事故的數據量相對總量占比小；另外煤礦生產中非結構化數據占有相當比例，大量內容無分析價值，也是造成煤礦大數據價值密度低的重要因素。
1.4數據產生速度快
煤礦安全監測系統的完善，管理制度的完善，系統24h不間斷運行等都是煤礦大數據產生快的客觀因素。如瓦斯、溫度、風速、CO等傳感器，會每秒或幾毫秒產生1條數據，系統24h不間斷運行，產生大量的數據，使數據量持續快速增長。
2.建立煤礦大數據技術構架
根據煤礦數據具有明顯的大數據特征，可以運用大數據技術對其進行分析、挖掘，以期能夠對安全生產狀況，重大災害發生可能性等涉及煤礦安全生產的內容進行診斷，為工程管理決策人員提供科學的輔助決策依據等。針對煤礦大數據的特點和分析預測計算需求，建立“存儲層、框架層、服務層”3層大數據技術架構。
1）存儲層。基于HadoopHDFS組件以及數據倉庫Hive和分布式鍵值對數據庫HBase實現海量數據存儲，利用Hadoop和Spark相結合方式實現數據的分布式運算與機器學習算法實現。
2）框架層。提供支持高并發、實時任務計算的分布式協助服務、消息隊列以及數據計算框架，利用成熟的ZooKeeper、Kafka、Spark等解決方案為煤礦大數據計算提供調度和容器支持。
3）服務層。API提供數據接入、數據建模、可視化、統計分析及數據挖掘等接口，供基于大數據分析的各類業務應用調用和集成。煤礦安全生產大數據技術的核心不是簡單的大量數據，重點是基于大數據技術提供的海量數據存儲和數據挖掘分析框架，針對煤礦安全生產業務需求，通過數據挖掘，建立數學和決策支持模型，發現數據的內在規律，服務高效智能安全生產，實現對煤礦“日常性風險預控和即時風險管控”并給出安全問題分析和處理措施。
3.煤礦安全生產管理大數據模型
通過對大數據技術方案及煤礦安全生產管理的特點及需求分析可以看出，煤礦安全生產大數據的核心是結合安全生產工作的具體業務要求，研究建立為安全生產管理工作提供輔助決策支持的分析工具、預測模型，通過直觀、量化的結果為管理決策提供依據和支撐。在大數據技術框架下，重點研究煤礦安全生產管理專家知識庫、評價指標庫，并通過大數據計算給出實時計算的結果。
3.1煤礦安全生產管理大數據專家知識庫
構建煤礦安全生產管理專家知識庫的過程主要是整理行業規范規程體系中的經驗和相關專業理論知識，為大數據計算提供規則和邏輯支撐，流程為：整理礦山生產相關法律法規，及規范規程，如《安全生產法》、《礦山安全法》、《煤礦安全規程》等，建立煤礦安全知識分類體系，通過選擇合理的知識表達方式，建立知識數據庫。分析挖掘礦山生產過程中實施方案、規章制度、作業規程、工程措施等，形成安全動態診斷專家知識庫的概念數據模型和邏輯數據結構。開發元數據庫管理系統，實現專家知識庫中評估打分知識結構、打分策略以及安全推理知識體系的定義、描述、管理維護。開發知識庫庫管理系統，實現知識增加、刪除、更新、查找，以及正確性、歧義性、冗余性、包含性檢查。設計開發知識庫的推理機和解釋機，實現安全知識的推理以及解釋。根據煤礦安全生產活動不同的主題內容，可以將煤礦各類安全知識規則分成一般知識、開采、通風及安全監控、災害防治（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、運輸提升安全、煤礦救護等七大主題。其中，各個主題均規定了各類生產活動中人/機構/部門、機器設備、生產環境、管理制度必須遵循和具備的管理、技術、工程方面的知識規則。
3.2煤礦安全生產管理大數據評價指標庫
煤礦安全生產是一個涉及人員、設備、環境各個方面的復雜、動態系統，作業單元和空間分布都非常復雜，且存在瓦斯及煤塵爆炸、突水、井下火災、頂板事故、煤與瓦斯突出、機電事故等多方面的災害和危險。建立評價指標庫主要是針對煤礦諸多類型的危險源，建立安全狀況評估的量化方法。常用安全狀況評價方法非常多，可以按評價結果的量化程度進行分類，也可以按評價的推理過程分類，或者按系統性質進行分類，以及按安全評價擬達到的目的進行分類。
3.3重大礦山災害識別模型
運用大數據分析技術手段，將正常生產時期的特征數據和災害時期的特征數據作為一個整體考察，運用支持向量機、神經網絡等機器學習算法，建立煤礦重大災害過程，例如瓦斯爆炸、瓦斯突出等的識別模型。
4.煤礦大數據應用案例
“陽煤安全生產運營管理平臺”是在集團多元化迅速發展的背景下，針對煤炭、化工、鋁電等七大板塊生產、技術、安全、運營等各個環節智能化管控和統一調度的目標，從集團層面全局統籌建設的信息化管理平臺。系統建立了從最末端的生產技術人員到集團公司管理決策層統一的工作流程，為集團領導層決策提供科學依據，使集團領導和管理部門能夠及時、、地掌握情況。以系統管理的煤炭板塊為例，業務范圍就包括地質、測量、水文、三量、通風、安全、機電、運營等十幾大類的屬性與圖形數據，具有涉及面廣、類型多樣、數據量大、更新快等特點。在系統建設過程中，引入大數據技術解決海量數據的統一存儲管理和分析挖掘計算問題，開發了煤礦安全生產管理大數據模型，提供礦井安全生產情況的實時診斷、災害防治的實時預警、以及隱患排查情況的實時預警等管理輔助決策支持。通過大數據可視化平臺，將煤礦安全生產運營相關的人員、設備、監測、生產管理等數據綜合分析后的結果實時動態展現，并分門別類給出存在問題的詳細信息、參考解決方案等，為煤礦安全生產管理提供直觀、可量化的輔助決策支持。
5.結語
為了解決煤礦安全生產管理中海量數據的深度應用問題，引入大數據技術解決方案，建立了煤礦安全生產大數據動態分析、診斷、預警模型，對礦井“人、機、環、管”數據綜合集成管理和深度分析挖掘，直觀、動態展現礦井的安全生產狀況。實際應用效果表明，基于大數據技術可以，對煤礦安全生產的各類信息進行展示、分析、推理，診斷并概括現勢安全狀態、預測未來安全形勢，對煤礦管理正確決策提供科學依據，對提升煤礦安全生產管理水平具有積極作用。