大數據技術助力煤礦安全管理

現如今，“大數據”對于大多數現代人來說已不是陌生詞匯，在互聯網技術的支持下，社會生產生活的各個方面都可得益于大數據的分析與預測功能，進而實現工作方式的變革。只要準確收集并科學處理收集到數據信息，人們很容易從中收獲到更多有價值的信息，但要對這龐大的數據信息進行處理是一項嚴峻的工程，現為止多數都停留在淺層面的使用上，只是對數據進行記錄、簡單使用在查詢與報警上，并未可視化整理與分析數據之間的關聯性，也就無法處理好生產系統的安全性。
　　 一、大數據與煤礦安全管理
　　 雖說近兩年來我國煤礦安全指標不斷更新且呈現出愈發嚴格的趨勢。然而煤炭行業的特殊性正是源于其危險的難控性，工作人員在作業時稍不注意就會釀成事故，甚至令人不可挽回。故而，各部分成員之間必須齊心協力，靈活的運用高科技先進的產品來簡化安全管理的流程，優化其系統運行。將大數據這項新興技術引入至煤礦安全管理之中，是補充現有管理方法，優化數據統計，預測危險發生的有效手段。
　　（一）煤礦業生產特征
　　 隨著市場形態的不斷變化，我國煤炭價格一直飄忽不定，煤炭行業形勢不容樂觀。但人們的日常工作生活中又離不開煤礦。（1）煤礦作業屬于高危作業，需要前往井下進行開采，所處的環境條件錯綜復雜，還可能受到地質水文條件、規模大小等多種影響，不斷的變化著需要結合實際情況來擇優選擇作業方法。（2）煤礦作業具有的一定的周期性，作業地點往往會不斷”變動，而且需同時使用多臺不同類型的機械設備進行作業，這些因素又無疑為安全埋下了隱患。（3）井下生產過程中存在著眾多不可控因素，工作人員必須保證通風與供電設施的良好運轉，并在開掘拖進與運輸的過程中牢記安全操作原則，并在相互之間的配合下推進采煤工作系統的良好允準。
　　 （二）實時變化的數據
　　 ①規模大。做好各種調研，采集大量的數據資料，將一切實時變化都詳細記錄，以便為下一步的決策提供可參考的依據。如，各種尺寸數據的測量、井下職工的作業進度、機械設備的調控參數等等。②種類多。每天井下作業的條件、進度都不盡相同，需要進行實時的監測，如：累計值、平均值等，再之后通過大數據系統的強大功能進行可視化處理，反映出大概的變化趨勢。③價值密度低。雖說每天煤礦井下作業都在進行實時監測，但記錄上來的數據有價值很少，需依照大數據平臺上的參考值進行快速篩選，及時的發現問題及時調整。④產生和增速快。煤礦安全管理具有一定繁雜性，近兩年來大多數企業已在各環節紛紛引入了信息化技術，形成了一個龐大的大數據庫系統，但每日數據都是在不斷變化的，大數據系統需要承載高強度運行處理任務，同時還要結合數據整理與分析情況進行預測。新時期下，將大數據系統功能與安全管理工作進行有機結合，為煤礦提高安全管理拓展出一種全新的新思路，收集與分析數據轉化為可視化圖像，促進科學決策的提出，在計算機分析技術的輔助下盡可能減少人為失誤，為良好安全管理系統的建立提供前提。
　　 二、煤礦安全管理中大數據技術的應用前景
　　 （一）轉變管理思維，強化系統安全
　　 在大數據時代下數據采集的準確性是進行科學數據分析的基礎，工作人員通過在分析系統中輸入正常的事物規律，讓計算機在足夠多數據的支撐下計算出各類危險的發生概率，可為采煤工作提供前所未有的參考。相對于傳統的數據庫，綜合GIS、地質監測的辦法多方數據信息，后在繁雜的數據中進行篩選，通過搭載服務器進行優化整合，為全樣本數據分析創造了良好的條件。相比于傳統的的數據整理顯得更精煉、使之更符合于煤礦業的數據特點。新時期下，應及時引進先進的技術設備，利用其強大的功能，篩選出采煤工作中不同類型數據的所屬范疇，并利用大數據分析的對比功能，找尋隱藏在地表之下的危險因素，以獲取更加科學合理的危險預測內容，為下一步的科學合理的安全決策提供幫助。
　　 （二）實時監測運行，匯集參數數據
　　 隨著煤礦產業自動化水平不斷提升，先進的技術設備已成為生產過程中必不可少的一部分。在以前，都是在使用過程中發現了已有故障后才對機械設備進行維修，但此時往往設備已發生了嚴重損害，不但維修資金消耗會更高，并且會直接拖延采煤工作的進度。此外，這種后置維護的工作體系下，危險的發生幾率也會隨之增加，這一問題值得工作人員深度思考。大數據技術的出現為這一問題的解決提供了新契機，如，可預先在通風設備中加入相應的傳感器，用以采集同分信息，并加以實時監控，一旦監測到通風情況異常，工作人員就可立即錢去檢查，快速定位故障點及時調整參數，確保自動化系統可正常運行。同時，大數據系統還具有云計算功能，為信息存儲提供了足夠大的空間，這正適合于煤礦業的數據特點，綜合多方面收集廣泛數據，對數據迅速的展開全面的分析，方便于決策。另外，系統上也拓展有虛擬的資源分享等窗口，促進了資源共享。
　　 （三）多個視角分析，注重安全管理
　　 安全管理問題容不得一點的馬虎，在管理中要具有針對性，究其事故的主要原因進行分析、明確各方責任，盡可能地減小事故的發生率。同時，也要對事后處理模式進行整合與備案，不斷采集新的生產數據加入到數據分析庫中，使用大數據分析軟件進行分析預測。
　　 例如，在礦井下常會發生瓦斯爆炸事故，且一旦發生這類事故工作人員非死即傷，會造成非常嚴重的后果。根據以往的經驗可知，瓦斯爆炸事故常由明火與甲烷在氧氣充足情況下發生接觸導致的，這邊為大數據分析提供了參考。在下一階段，工作人員應加大對控制中可引發危險的氣體濃度的檢測，并用大數據分析可能出現的濃度超標情況。相信，在未來通過大數據技術深入分析，能夠更為全面的綜合更多的環境因素，廣泛的收集數據，利用具有形象化的功能構建起立體模型，為煤礦安全生產提供參考依據。
　　 在今天這個數據共享的新時代下，煤礦安全管與大數據的結合更加緊密。針對于安全管理過程中的應用，要廣泛的搜集數據信息，利用強大的系統功能進行可視化分析與精準判別定位，還要加強監管力度，結合反饋情況及時處理，更為有效的助力煤礦安全管理。