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大数据技术对煤矿安全生产的实用性
论文类别:专家论文
作 者:佚名
所在地区:大数据技术对煤矿安全生产的实用性
下载次数:319
摘 要:
    摘要:目前对煤矿生产技术、与煤矿相关的业务管理、煤矿生产综合自动化以及相关的监控监测技术等大量数据的处理还是沿用传统的统计技术?;诖?,本文着重研究利用大数据技术建立煤矿安全辅助生产管理模型的方法,统一管理煤矿生产作业中产生的海量数据,并对海量数据进行进一步深度挖掘,为煤矿安全生产运营中使用大数据技术奠定了理论基础。
    关键词:大数据技术;煤矿;安全生产
    随着煤矿安全监测技术和煤矿生产作业自动化技术的长足进步,煤矿的安全生已经得到了行之有效的保障。伴随着煤矿生产自动信息化水平的提高,类似于监测数据、安全生产管理信息等多种类、海量数据还是沿用着传统的统计汇报制度,各个种类数据之间的关系没有被深度挖掘,失去了数据关联给安全管理带来的大好益处。通过大数据建立的生产灾害预警模型可以为煤矿安全生产的领导者提供决策依据,继而提出更好的解决措施。
    1大数据背景下的安全生产管理特征
    分布式储存和计算与生产相关的结构数据和非结构数据,提取研究对象特征,并利用归一或清洗等数学手段处理特征数据,将处理后的特征数据依靠计算机相关算法建立对应的数学模型,通过模型去探寻研究对象和研究对象特征之间内在联系,继而尽可能科学合理的预测研究对象未来的发展方向,这就是大数据管理的基本内涵。那些信息体量大、种类繁多、信息产出频率较大且价值量不是很高的数据是大数据主要处理的对象,煤矿企业产生的数据特点如下:(1)体量巨大。大量的监测、设备运转、图形以及相关处理措施的文档等数据随着煤矿的生产不断产生,由于煤矿生产系统较其他行业复杂,所以产生的数据体量更为庞大。拿一个规模适中的煤矿企业来说,一天之内产生的安全监测数据就达到了1.024×104MB,将一个中型煤矿企业的机电设计、监测工作面采掘通风、巷道工程设计文件中所有图形压缩后还有大约1.024×105MB之多。这仅仅是一年产生的数据,那么煤炭企业生产经营了十年或者更久的数据量有多大,可想而知。传统的处理方法根本没有能力保存体量如此巨大的数据,所有煤炭企业几乎都是采用定期删除所有生产数据,这其中包括那些具有极大分析价值的安全数据,这给煤炭企业带来了巨大损失。(2)种类繁多。煤矿生产过程中产生的数据种类繁多,大致可以归为三类。第一类是结构化数据,第二类是半结构化数据,第三类是非结构化数据。如安全监测、人员定位、煤炭产量、生产过程采用的自动化机械设备运行等数据属于第一类;如采掘工作面的监控视频等属于第二类;现场煤矿生产的应急预案等属于第三类。(3)价值密度低。例如煤矿井下作业的安全数据大多数时候不会发生较大波动,该结构数据主要是以时间序列为主的稳定状态数据,对其分析的意义和价值并不大,涉及到煤矿生产事故或煤矿灾害的异常数据占比却很??;与此同时,非结构数据虽然占比较大,但是其中不乏分析价值较低的非结构数据,所以煤矿生产产生的大体量数据中存有大量无分析价值的数据。(4)产生速度快。随着科学技术和自动化技术的不断进步,无论是安全监测系统还是煤矿生产管理系统基本都实现了高度自动化,可以确保煤矿生产作业全天候进行,这是煤矿生产作业产生数据快的根本原因。

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