煤矿大数据分析应用规划及系统建设-数据分析论文-计算机论文 数据分析论文

  煤矿大数据分析应用规划及系统建设-数据分析论文-计算机论文

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  摘要:基于煤矿信息化的发展完善,运用大数据分析技术,通过对各类信息化系统的数据进行采集、整理、分析,深挖煤矿安全生产管理、经营等各环节的重要数据,以获取更深层次和更有利用价值的信息,并建立相应的预警模型和分析评价模型,为煤矿的安全生产管理决策提供相应依据。

  关键词:信息化建设;大数据分析;煤矿安全决策

  通过不断完善煤矿信息化应用,煤矿已具备大数据分析应用的建设条件,利用大数据分析为煤矿安全生产管理提供相应的数据支持,对提高生产效率和煤矿安全管理水平,降低煤矿事故发生概率具有重大意义。

  1煤矿信息化建设

  为满足煤矿安全生产的需要,目前煤矿已有的信息化系统包括井下人员定位系统、瓦斯监测系统、通风监控系统、供电监测系统、井下移动通信系统、设备运输监控系统、放炮作业监控系统、提升机监控系统、应急广播系统、排水监控系统和视频监视系统等。这些信息化系统在煤矿日常管理、安全生产监测和事故调查工作中发挥着重要作用。现阶段煤矿信息化系统虽已较为完善,但在数据采集、整理、分析应用方面仍然存在许多问题:(1)系统之间联通性不强。系统之间关联程度不高,仅较少系统之间存在一定的关联,大部分系统为 运行系统。(2)各系统专业性较强。大部分系统仅限于极少数专业人员使用或个别部门使用,尚未普及或关注较少。(3)数据完整性差。由于系统故障等客观原因的存在,导致系统数据不够完整,缺失数据较多。(4)有效信息时效性差[1]。系统相对 ,大部分系统均由专业部室管理,系统状况或使用情况、监测情况大多不能直接或及时到达管理人员或业务人员手中,造成信息滞后。(5)系统功能未能充分利用[2]。大部分系统功能只使用了部分或关键的系统功能。(6)数据更新维护效率不高。系统的变化管理不到位,部分数据需及时更新,但实际情况明显滞后。(7)系统之间数据不一致。为满足不同需求方的要求,多套系统之间信息内容不一致。为解决以上问题,需要借助大数据分析手段,集成各个信息化系统,采集各系统数据,进行统一整理、分析,真正将信息化的作用充分发挥[3]。

  2大数据分析应用规划

  大数据分析需要将煤矿已有的安全监测监控、人员定位、煤炭产量监控、工业视频和矿压监测等系统进行集成,并结合3DGIS(三维地理信息系统)技术进行直观地展现和交互,实现各业务系统综合监控、统一调度、 联动,并对数据进行分析,建立安全评价模型,提高安全管理水平。总体架构自下而上分别为数据采集层、数据传输层、数据存储层、大数据分析建模层和表现交互层[4],如图1所示。(1)数据采集层是对系统所需实时动态数据和非实时静态数据两方面的数据进行采集。①非实时静态数据是各实体的地测信息数据,即实体的地理位置、长宽高等几何状态,采集目的是用来构建实体的三维模型,此类数据一般可从地测资料中获取,少部分可人工现场测绘;②实时动态数据是指井下环境参数、设备状态和人员位置等的动态数据,这类数据一般通过传感器或摄像头获取。(2)数据传输层是将采集到的原始数据传输至系统进行后续处理。非实时静态数据主要通过人工录入和导入(电子表格),实时动态数据主要通过工业以太环网传输。矿已有部分系统将传感器数据实时传输至井下分站,然后再传输至OPC服务器,这类系统只需从OPC服务器读取实时数据即可。(3)数据存储层是将得到的原始数据进行过滤、解析、转换和存储。删除无用或冗余数据,统一数据格式,对数据字段和含义进行解析和转换,最终存储到数据仓库。监测数据可按统一的OPC协议获取方式从各系统的OPC服务器读取,根据厂商提供的数据格式进行解析存储。(4)大数据分析建模层是对数据仓库中的数据分析和建模,为上层功能提供理论模型和算法支持。①三维建模功能,利用成熟的三维建模软件,根据采集到的实体对象的静态数据进行建模,最终形成矿区整体的三维模型;②空间分析是对于地理空间现象的定量研究,在三维建模基础上对点、线、面等地理实体进行分析,进行几何量算、最短路径计算等;③预警模型[5],建立煤矿安全统一预警指标体系和模型,实现预警信息的智能分析与及时推送,包括煤与瓦斯突出预警模型、自然发火预警模型、水害预警模型、冲击地压预警模型;④联动模型是传感器和各设备之间的关联配置,实现各系统间的关联展示;⑤风险评价分析模型能实现对矿井和下属各部门的总体安全评价与考核;⑥态势预测分析是运用云计算、数学、统计学理论,充分利用海量样本数据(历史数据),对安全形势进行预测。(5)表现交互层是对系统功能进行展现和交互,可直接从数据库中获取数据进行统计分析,也可对大数据分析结果进行展示。在三维建模的基础上,实现各专业的综合信息展示,直观了解自身关注的重点实体和状态信息。对重要设备、传感器等实体可进行交互查看,达到与到现场相似的效果;在安全评价模型的支持下,展示各实体发生危险的理论值,协助决策;在预警模型的支持下,当发现传感器的数值超过设置的阈值时,系统进行声光 ,并通过短信或微信方式通知相关人员;当发生险情时,根据人员定位信息,可规划避灾线路,统一调度救援;对数据进行统计,可导出各专业相应的电子图表;充分利用碎片化时间的优势,将PC端的部分功能同步到移动端(如安全环境监测、人员定位、产量监控、综合查询等),通过终端APP实现移动查看。

  3系统建设预期效果

  (1)实现矿井安全管理的综合化和可视化。将矿井安全管理中的元素整合在一起,实现矿井各个生产环节的可视化,分析整个生产链条上的数据,以识别生产问题、管理问题、质量问题、跟踪生产和安全。(2)安全管理信息的动态化管理,即时 、信息推送。将一部分PC端的功能开发到移动端,可随时随地查询和接收安全信息,掌握矿井安全生产状况。(3)实现自定义配置。根据矿井安全生产管理的实际状况,配置重点关注信息。例如雨季可重点显示水文监测信息,对于管理层可显示矿井宏观性指标信息和异常信息,对专业人员可显示本专业相关信息。(4)实现应急联动。当某一系统警戒值超过规定阈值即出现紧急情况时,则相关联的系统、设备进行相关动作。(5)按系统、时间段进行数据统计分析,图形化显示,为领导层提供安全管理决策依据。。(6)通过三维建模,实现不同模式的场景展示。(7)提高工作效率。用户只需要登录一次就可以访问所有集成的业务系统。数字化与自动化可使操作人员和技术人员快速获取重要信息,轻松管理关键数据,加快决策制定、故障排除,并提升设备性能与效率。

  4结语

  随着煤矿信息化系统逐步完善,大数据分析技术的不断发展,传统煤矿借助信息化进行安全生产管理已成为行业趋势,根据采集数据建立预警模型,通过大数据深挖数据的潜在价值以获取所需信息,实现对煤矿安全态势的整体掌控,有效提高煤矿的经营水平、安全生产管控水平。

  参考文献:

  [1]伍之俭.探究在大数据分析时代下如何进行煤矿安全生产信息化建设[J].大科技,2016(15):186-187.

  [2]丁振,张麟.浅析大数据技术助力煤矿安全管理[J].中国煤炭2015(10):121-123.

  [3]王海军,武先利.“互联网+”时代煤矿大数据应用分析[J].煤炭科学技术,2016,44(2):139-143.

  [4]刘香兰.煤矿安全生产大数据分析与管理平台设计研究[J].煤炭工程,2017,49(6):32-35.

  [5]孙继平.煤矿事故分析与煤矿大数据和物联网[J].工矿自动化,2015(3):1-5.

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