陳清

摘要：近些年來，國家提出建設(shè)智能化礦山概念，大力發(fā)展和建設(shè)現(xiàn)代新型礦山企業(yè)，搭建智能化煤炭生產(chǎn)礦井已成為今后煤礦企業(yè)的發(fā)展方向。傳統(tǒng)的低生產(chǎn)力老舊礦山向新型智能化礦山轉(zhuǎn)型，成為現(xiàn)代煤礦企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、安全化、高效化生產(chǎn)的關(guān)鍵，是安全立礦、科技興礦的必由之路。本文對(duì)煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以供參考.

關(guān)鍵詞：煤礦安全生產(chǎn);大數(shù)據(jù);分析

引言

隨著“科技興安”戰(zhàn)略的推進(jìn)和大數(shù)據(jù)技術(shù)向煤炭生產(chǎn)層面的滲透，煤炭行業(yè)整體的自動(dòng)化和智能化程度不斷提高，工作面生產(chǎn)人數(shù)逐步減少。煤礦生產(chǎn)的技術(shù)變化引發(fā)了生產(chǎn)組織方式的變革，也對(duì)煤礦安全管理提出了新挑戰(zhàn)。一方面，工作面暴露在風(fēng)險(xiǎn)中的員工人數(shù)減少，導(dǎo)致傳統(tǒng)的以人的生命為指標(biāo)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法失去效用;另一方面，融入大數(shù)據(jù)技術(shù)的煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)具有更高的動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性和耦合性，更容易受內(nèi)外環(huán)境因素的影響，這要求安全管理系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗干擾能力，能及時(shí)吸收和應(yīng)對(duì)干擾帶來的沖擊力量，即要求安全管理系統(tǒng)具有更高的韌性。

1基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的煤礦安全管理韌性能力塑造

1.1大數(shù)據(jù)導(dǎo)向的知識(shí)共享

大數(shù)據(jù)本身并不能指導(dǎo)安全管理決策，只有運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏玫男畔⒑椭R(shí)，才能成為科學(xué)決策的依據(jù)。煤礦安全管理系統(tǒng)中存在海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)處理技術(shù)無法及時(shí)從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)則能及時(shí)發(fā)掘不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，及時(shí)捕捉異常現(xiàn)象并及時(shí)預(yù)警。大數(shù)據(jù)技術(shù)的有效運(yùn)用需要以數(shù)據(jù)共享為基礎(chǔ)，將子系統(tǒng)和各部門的數(shù)據(jù)資源整合到統(tǒng)一的平臺(tái)，將各部門相互割裂的“信息孤島”鏈接起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，各部門可運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)抓取跨部門的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、對(duì)比和判斷，形成有關(guān)事故隱患和系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的有效信息。這些大數(shù)據(jù)導(dǎo)向的知識(shí)進(jìn)一步融入安全管理信息平臺(tái)，形成知識(shí)共享，成為社會(huì)系統(tǒng)韌性能力的認(rèn)知基礎(chǔ)。

1.2基于知識(shí)的組織學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)技術(shù)分析獲取的信息和知識(shí)，通過知識(shí)記錄、傳遞、分享等環(huán)節(jié)，可以形成組織記憶和組織知識(shí)存儲(chǔ)。這些組織知識(shí)不可能自動(dòng)地轉(zhuǎn)變成以“適應(yīng)、修復(fù)、更新”為特征的動(dòng)態(tài)能力，必須通過組織學(xué)習(xí)才能實(shí)現(xiàn)。組織學(xué)習(xí)是組織面對(duì)環(huán)境所做出的適應(yīng)性和創(chuàng)造性行為，也是企業(yè)韌性能力形成和提高的必要途徑。

2大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)構(gòu)建

2.1數(shù)據(jù)采集

（1）抽取、清洗安全監(jiān)控系統(tǒng)、井下人員定位系統(tǒng)、煤礦產(chǎn)量信息聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、重大設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)、煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)等系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);（2）系統(tǒng)接入煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，重點(diǎn)提取煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)中報(bào)警不處理、數(shù)據(jù)未正常上傳、傳感器配置不規(guī)范、傳感器未按時(shí)調(diào)校、系統(tǒng)維護(hù)不及時(shí)、信息系統(tǒng)未按規(guī)定備份、設(shè)備安裝覆蓋率小于《煤礦安全規(guī)程》要求、數(shù)據(jù)巡檢周期過長(zhǎng)等數(shù)據(jù);（3）系統(tǒng)接入煤礦井下人員定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)，重點(diǎn)抽取煤礦井下作業(yè)人員定位系統(tǒng)中煤礦超員超時(shí)情況、瓦斯超限人員不撤離、領(lǐng)導(dǎo)未按規(guī)定帶班下井情況、人員違規(guī)（越界）作業(yè)、人員交接班異常、特種作業(yè)人員應(yīng)到地點(diǎn)異常、崗位人員脫崗等數(shù)據(jù);

2.2數(shù)據(jù)計(jì)算

煤礦大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)選取Flink流式計(jì)算方法，將定義好的計(jì)算部署到分布式節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步和協(xié)同。Flink以數(shù)據(jù)并行和流水線方式執(zhí)行任意批處理和流數(shù)據(jù)程序?？勺远x監(jiān)測(cè)窗口設(shè)定規(guī)則，包括時(shí)間窗口、事件窗口、多種類型多個(gè)維度的窗口等，通過規(guī)則捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，并將結(jié)果推送至Kafka存儲(chǔ)，實(shí)時(shí)刷新系統(tǒng)前端界面查看最新數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)可以解析到后臺(tái)服務(wù)，后臺(tái)可將計(jì)算結(jié)果推送至postgres關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)。

2.3數(shù)據(jù)上傳

通過FTP服務(wù)的方式，交換文件進(jìn)行數(shù)據(jù)上報(bào)。首先在數(shù)采平臺(tái)配置采集任務(wù)，通過Flume數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)到Kafka中，在數(shù)據(jù)共享中配置數(shù)據(jù)上報(bào)任務(wù)，數(shù)據(jù)來源為數(shù)采平臺(tái)的采集配置選項(xiàng)，選擇上級(jí)單位接收的文件類型：支持XML、TXT，維護(hù)上級(jí)單位提供的FTP的服務(wù)器地址、端口、目標(biāo)路徑、用戶名、密碼，手動(dòng)測(cè)試是否可以連通，保存配置任務(wù)。在上報(bào)任務(wù)管理列表中，可消費(fèi)Kafka中的消息，系統(tǒng)根據(jù)配置的接收類型生成對(duì)應(yīng)的上級(jí)規(guī)定的文件規(guī)范的相關(guān)文件，通過FTP把生成的文件上傳至上級(jí)單位指定的FTP目錄。

3煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析研究

3.1統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)下屬礦山業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分類、識(shí)別。將數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)、管理，并提供對(duì)內(nèi)、對(duì)外數(shù)據(jù)調(diào)用服務(wù)。以集成的下屬礦山實(shí)際生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以服務(wù)下屬礦山安全生產(chǎn)為目標(biāo)，從技術(shù)角度、安全預(yù)警角度、生產(chǎn)角度進(jìn)行針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析，最終實(shí)現(xiàn)下屬礦山生產(chǎn)管理的科學(xué)化、智能化。

3.2安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫

（1）實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫應(yīng)采用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫軟件;應(yīng)支持從OPCServer、SCADA系統(tǒng)、DCS系統(tǒng)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)。（2）實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫運(yùn)行在基于X86架構(gòu)的Linux/Unix平臺(tái)上、支持分布式部署;支持遠(yuǎn)程更新維護(hù)采集站工程。（3）實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫單臺(tái)服務(wù)器能夠滿足支撐西山煤電接入100萬數(shù)據(jù)點(diǎn);實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫支持1000個(gè)客戶端并發(fā)查詢;能夠至少保存西山煤電10年的歷史數(shù)據(jù)。（4）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫采集器應(yīng)能支持?jǐn)?shù)據(jù)緩存、斷點(diǎn)續(xù)傳功能;應(yīng)支持采集器冗余。（5）數(shù)據(jù)庫支持?jǐn)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)狀態(tài)的監(jiān)視并支持?jǐn)嗑€重連功能，保證整個(gè)系統(tǒng)在任何部分發(fā)生故障都可及時(shí)的被檢測(cè)到并且可自動(dòng)恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。（6）軟件平臺(tái)的實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)庫支持和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的雙向轉(zhuǎn)儲(chǔ)功能;支持礦井原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)的一次性導(dǎo)入。（7）具備較高的查詢、統(tǒng)計(jì)分析性能，要求小數(shù)據(jù)量查詢、簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析響應(yīng)時(shí)間小于3s。（8）支持趨勢(shì)壓縮和無損壓縮等數(shù)據(jù)歸檔方式。

3.3智能移動(dòng)平臺(tái)

為了及時(shí)、高效的獲取西山煤電安全、生產(chǎn)、調(diào)度信息，快速掌握生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況，在進(jìn)行平臺(tái)建設(shè)的同時(shí)，需同時(shí)進(jìn)行智能移動(dòng)信息平臺(tái)的建設(shè)，平臺(tái)可以將建設(shè)的平臺(tái)各功能（如各煤礦產(chǎn)量監(jiān)控、銷售、工程進(jìn)度、值排班情況、人員定位、信息發(fā)布、任務(wù)上傳下達(dá)等信息）在智能移動(dòng)終端（Android手機(jī)、IPhone手機(jī)、IPad等）展現(xiàn)管理，隨時(shí)隨地掌控煤礦生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況。同時(shí)在平臺(tái)的功能基礎(chǔ)上，智能移動(dòng)平臺(tái)可以結(jié)合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理部門及相關(guān)人員對(duì)煤礦安全生產(chǎn)工作的日常辦公、移動(dòng)工作的管理要求，提供相關(guān)的業(yè)務(wù)功能，最終實(shí)現(xiàn)煤礦安全生產(chǎn)的全局化、一體化、標(biāo)準(zhǔn)化、移動(dòng)化管理，降低運(yùn)行成本、提高管理效率和更好的對(duì)煤礦生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行監(jiān)督、調(diào)度管理。

結(jié)束語

平臺(tái)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過對(duì)各生產(chǎn)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、綜合、過濾、相關(guān)及合成，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，由傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)換為非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)多應(yīng)用系統(tǒng)異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入、數(shù)據(jù)打通、建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，完成數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。

參考文獻(xiàn)

[1]李春香，蔣星星.基于大數(shù)據(jù)的畢節(jié)市煤礦安全生產(chǎn)管理平臺(tái)設(shè)計(jì)研究[J].煤炭工程，2019，51（10）：171-176.

[2]喬萬冠.大數(shù)據(jù)背景下煤礦安全管理效率分析及提升仿真研究[D].中國礦業(yè)大學(xué)，2019.

[3]吳曉春.大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤礦安全生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理中的應(yīng)用[J].煤礦安全，2018，49（12）：239-241.

[4]毛善君，劉孝孔，雷小鋒，趙仁樂，張明，崔希國.智能礦井安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)集成分析平臺(tái)及其應(yīng)用[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2018，46（12）：169-176.

[5]劉香蘭.煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析與管理平臺(tái)設(shè)計(jì)研究[J].煤炭工程，2017，49（06）：32-35.

中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司 重慶 400039