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大數據技術助力煤礦安全管理

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了大數據技術助力煤礦安全管理范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

大數據技術助力煤礦安全管理

煤礦是個復雜的系統,安全工作寓于生產和管理的每一個環節。綜合信息化加強了煤礦各子系統之間的聯系,實現了對生產的實時監控,提高了監測數據的廣度和精度。為安全管理積累了大量數據,包括人的不安全行為、物的不安全狀態、管理上的缺陷等方面的數據。但目前收集到的數據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據之間的相關關系,不能有效解決整個生產系統中的安全問題。要實現煤礦安全形勢進一步好轉,必須不斷加強信息化建設,加強海量數據分析工具的開發和利用,挖掘釋放大數據價值,建立監測模型、尋找災害事故規律、預測安全狀況,共同支持安全生產決策。這對提高安全生產的管理水平具有重要意義。

1大數據及其應用

大數據(BigData)一詞來源于2011年5月美國麥肯錫全球研究院發表的名為《大數據:未來創新、競爭、生產力的指向標》(BigData:Thenextfrontierforinnovation,competitionandpro-ductivity)的研究報告,或稱巨量數據、海量數據,指無法通過人工在合理時間內達到攫取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的訊息;大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集合。大數據具有數據產生和增長速度快(Veloci-ty)、數據種類繁多(Variety)、數據規模不斷增大(Volume)、數據價值密度低(Valuablity)4V特征。大數據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。大數據已經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站時向買家推薦可能感興趣的商品:12306網站通過采集和分析旅客的訂票信息,運用大數據技術預測相關線路的客流量,指導和調控運力的分配,方便旅客的出行等等。大數據推動著人類生產活動各個領域數據觀念的轉變,較之傳統數據觀念(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據之間的相關關系。它正變革人們的生活方式和社會、經濟發展的模式,在世界范圍內掀起一場數據革命。

2大數據與煤礦安全管理

近年來,國家三令五申強調煤礦安全生產,頒布一系列法律法規,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好轉,2014年全國煤礦死亡人數931人,百萬噸死亡率0.255。但是煤炭行業與國內其他行業相比依然是高危行業,沒有擺脫事故高發的被動局面。國家安全生產監督管理總局統計數據顯示,工礦商貿企業中,1/3以上的事故、近1/2的重大事故和3/4的特大事故都發生在煤礦企業。進一步提高煤礦安全生產水平,需要從生產技術、安全系統管理、法律法規、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目標,是提高安全水平的薄弱環節。將大數據技術引入安全管理,能夠豐富管理手段、完善管理系統,是推動煤礦安全形勢進一步好轉的有效手段。

2.1煤礦生產特征

近兩年來,我國煤炭行業極不景氣,但煤炭仍然是支持國家建設發展的基礎能源,其戰略地位不可替代。煤炭開采行業十分特殊,涉及眾多的科學技術領域,具有與其他工業截然不同的特點。

(1)我國絕大部分煤礦為井工開采,開采條件復雜,受到井田規模、煤層賦存條件、地質構造等影響,開采方法多種多樣。

(2)煤礦作業大部分位于地下深處,井下作業具有空間狹小、環境惡劣、作業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)煤礦生產過程復雜,須有開拓掘進系統、采煤系統、通風系統、運輸系統、供電系統、壓風系統、供水系統、瓦斯抽排系統等,要使各系統相互協調、安全高效運轉十分不易。

2.2煤礦數據特征

(1)數據規模大。煤礦企業生產過程中的數據是很重要的動態數據,包括了以瓦斯為主的環境監測數據、設備信息、井下人員信息及空間信息等測量數據。

(2)數據的種類繁多。煤礦安全生產監測數據類型可分為原始瞬時值、平均值、累計值等結構化數據,同時還存在著礦圖數據、監控視頻及圖像數據、應急知識、事故案例等半結構化和非結構化數據,并且此類數據所占份額越來越大。

(3)數據價值密度低。井下各種類型傳感器和監測設備實時運行,嚴密監控生產環境和設備運行狀況。不間斷監測產生大量的數據與從中所要獲取的知識成反比。

(4)數據產生和增長速度快。物聯網與自動化聯合應用于煤礦生產安全管理,涵蓋越來越多的子系統:瓦斯監測系統、通風網絡監測系統、礦壓監測系統、人員考勤系統等,形成一個龐大又關系密切系統網。各系統的24h不間斷運行、設備的實時監測產生大量的數據,并持續快速增長。大數據的核心是預測。煤礦數據具備大數據的4V特征,能夠運用大數據技術進行分析,并預測煤礦發生事故的可能性。收集與生產現象相關的全部數據,利用大數據技術處理不同數據值之間的數理關系,得出它們的相關關系,預測生產過程的安全狀況。大數據下的相關關系分析為安全管理提供新的視角,依靠數據分析結果做出決策,有效降低人為直覺判斷中的錯誤。助力構建以數據、技術、思維為軸心的安全管理系統。

3大數據在煤礦安全管理中的應用前景

3.1大數據變革管理思維,增強系統安全觀念

小數據時代下的直線思維側重于數據的精確性,致力于提高樣本數據的精確性,運用先進的算法尋找事物規律,指導安全生產工作,這種方式不能完全應對煤礦這一龐大復雜的生產系統。煤礦經過多年的信息化應用,產生海量的結構數據和非結構數據,包括礦山地質數據、以瓦斯為主的環境監測數據、礦圖數據、GIS數據、監控視頻及圖像數據等。結構化數據約占5%,能夠用于傳統數據庫,也是技術人員重點分析的數據。剩下大量格式不一、混雜的非結構化數據依然沒有被開發和利用。若想進一步應對煤礦復雜的安全生產系統,就必須轉變思維,降低對數據精確性的追求,接受和分析大數據時代下的混雜數據。海量紛雜的數據、先進的計算機設備和強大的分析工具為全樣本數據分析提供了可能。大數據技術分析煤礦全體結構化和非結構化數據比精確的、少量的樣本數據更適合煤礦系統復雜的特點,挖掘數據之間的關聯,尋找通過傳統方式無法注意到的細節,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大數據技術提高設備運轉可靠度,監測設備健康運行

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起著非常重要的作用。傳統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,增加生產成本,也加大事故的風險。大數據技術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重要,如果在通風機上安裝傳感器,記錄風壓、風量、轉速、振幅、聲音等,收集所有的數據,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,比如發動機的聲音、振幅異常等,系統把這些異常情況與正常情況進行對比,就會知道問題所在。盡早發現異常,系統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的損失,收集和分析數據所花費的人力和財力要小得多,而安全系數要高得多。

3.3大數據技術提供事故分析新視角,實現安全管理關口前移

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。事故發生后,應用事故的致損因果連鎖模型分析事故發生的原因、確定相關責任人的責任、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。沒有對安全生產中有價值的數據信息進行深度挖掘,尋找出事故內在規律和模式。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,這種事故調查方式對促進煤礦安全生產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境,無法有效分析其他因素對瓦斯爆炸的影響,所以用系統的視角看待瓦斯事故,運用大數據技術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)發生瓦斯爆炸區域的參數,包括瓦斯濃度、氧氣濃度、空氣參數、抽采參數、設備運行參數、煤層賦存特征參數、通風參數、巷道參數等數據。運用大數據技術進行分析,挖掘出除了3個主要因素以外的相關環境因素,建立瓦斯爆炸事故數學預測模型,指導井下其他工作區域的安全生產工作。大數據分析技術能夠從更多的角度預防事故的發生,真正實現安全管理關口前移,比傳統的事故分析更有意義。

4結論

大數據的發展才剛剛起步,但大數據的時代確實已經到來。大數據在煤礦中的應用仍處于萌芽狀態,但其前景是廣闊的。大數據技術轉變煤礦管理思維:由小數據時代的直線思維向大數據時代相關思維轉變;突破事故分析的局限性,實現生產安全關口前移;監測設備運行狀態,保障設備運行安全等等。總之,大數據等新的信息技術能夠從根本上提高安全管理水平,保障企業生產的平穩運行,將煤炭企業的安全生產帶入新的時代。

作者:丁振 張驎 單位:華北科技學院安全工程學院

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