[摘 要]大數(shù)據(jù)的發(fā)展才剛剛起步，但大數(shù)據(jù)的時(shí)代確實(shí)已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)在煤礦中的應(yīng)用仍處于萌芽狀態(tài)，但其前景是廣闊的。大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變煤礦管理思維：由小數(shù)據(jù)時(shí)代的直線思維向大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)思維轉(zhuǎn)變；突破事故分析的局限性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)安全關(guān)口前移；監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，保障設(shè)備運(yùn)行安全等等。本文進(jìn)一步分析了大數(shù)據(jù)分析時(shí)代的煤礦安全生產(chǎn)信息化建設(shè)，以供同仁參考借鑒。
　　[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)時(shí)代；煤礦；安全生產(chǎn)；信息化建設(shè)
　　中圖分類(lèi)號(hào)：TD79；TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2019）11-0239-01
　　一、煤礦數(shù)據(jù)的基本特征分析
　　1.1數(shù)據(jù)信息量大且種類(lèi)繁多
　　煤礦生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生多種不同數(shù)據(jù)，例如機(jī)電設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、瓦斯檢測(cè)數(shù)據(jù)以及工作人員相關(guān)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，同時(shí)施工單位安全管理部門(mén)在多年工作紅也積累了大量數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)信息具有豐富多樣的種類(lèi)，包含了的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及結(jié)構(gòu)化等，比如瓦斯檢測(cè)數(shù)據(jù)就屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，監(jiān)控視頻以及礦土資料等屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，現(xiàn)階段隨著社會(huì)不斷發(fā)展，出現(xiàn)了越來(lái)越多的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
　　1.2數(shù)據(jù)價(jià)值密度低且產(chǎn)生增長(zhǎng)速度快
　　因?yàn)楣ぷ魅藛T在井下作業(yè)時(shí)會(huì)連接多種傳感器與監(jiān)測(cè)設(shè)備，從而對(duì)井下工作實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控，這一過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但其中真正能夠起到作用的數(shù)據(jù)卻微乎其微。并且當(dāng)前很多工作都涉及了信息化管理，煤礦管理工作中自然也融入了這一點(diǎn)，信息檢測(cè)系統(tǒng)針對(duì)煤礦安全管理不斷運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，并且得到了快速的持續(xù)增長(zhǎng)。
　　二、大數(shù)據(jù)在煤炭行業(yè)安全生產(chǎn)的關(guān)鍵地位
　　2.1數(shù)據(jù)收集、整理、分析及整合
　　人工數(shù)據(jù)和開(kāi)源數(shù)據(jù)是煤礦安全生產(chǎn)管理者獲得大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的重要方法。人工數(shù)據(jù)雖然準(zhǔn)確率高，但其具有成本較高、自動(dòng)化水平較低、易發(fā)生人為原因錯(cuò)誤的天然缺點(diǎn)。與之形成對(duì)比，開(kāi)源數(shù)據(jù)自動(dòng)化水平較高，成本較低。尤其在信息化綜合系統(tǒng)越來(lái)越多的應(yīng)用于煤炭行業(yè)，國(guó)家安監(jiān)局、煤監(jiān)局等各部門(mén)通力合作，建立綜合信息化平臺(tái)。這對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、整合及預(yù)測(cè)都會(huì)起到積極的影響。
　　2.2大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)為煤炭安全生產(chǎn)提供及時(shí)的輿情信息
　　當(dāng)?shù)V難發(fā)生后，在處理礦難的過(guò)程中，大數(shù)據(jù)平臺(tái)為安全生產(chǎn)的管理者及民眾告知詳細(xì)信息。一方面，政府部門(mén)及監(jiān)督管理部門(mén)通過(guò)官方渠道及新發(fā)展的信息通道（如We chat 等），及時(shí)有效的將相關(guān)真實(shí)信息傳遞給大眾，此舉可有效防止謠言誤傳。更可避免政府部門(mén)的工作陷入被動(dòng)應(yīng)付狀態(tài)，保證災(zāi)難性事件發(fā)生之后社會(huì)的和諧穩(wěn)定；另一方面，每次事故也是一次珍貴的失敗實(shí)驗(yàn)，對(duì)此次事故詳細(xì)分析，錄入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，增加數(shù)據(jù)平臺(tái)豐富性的同時(shí)，對(duì)類(lèi)似事故的預(yù)防、發(fā)生具有重要的參考價(jià)值。
　　2.3大數(shù)據(jù)拓展了煤炭安全生產(chǎn)的綜合分析
　　長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)煤炭行業(yè)生產(chǎn)安全性較差，生產(chǎn)效率較低，安全預(yù)警能力較差。通過(guò)引入大數(shù)據(jù)綜合分析平臺(tái)，可有效提高煤炭安全生產(chǎn)能力。有效改變煤炭行業(yè)事故率高、礦難頻發(fā)的狀況，如離層分析儀等數(shù)據(jù)平臺(tái)的引入，可有效預(yù)警頂板事故，大大降低頂板事故傷亡率。
　　三、大數(shù)據(jù)分析時(shí)代的煤礦安全生產(chǎn)信息化建設(shè)
　　3.1數(shù)據(jù)源
　　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，分別來(lái)自于選取的核心信息化系統(tǒng)，主要包括與人-機(jī)-環(huán)-管相關(guān)的各種靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)是煤礦企業(yè)的一些基本信息數(shù)據(jù)，更新少、精度高、存儲(chǔ)時(shí)間長(zhǎng)、價(jià)值大且可以重復(fù)交叉使用，應(yīng)盡可能采集全量數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要包括實(shí)時(shí)獲取的各種日志訪問(wèn)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、各系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源多、連續(xù)不斷、格式不統(tǒng)一、價(jià)值密度較低、采集困難、融合復(fù)雜，應(yīng)充分考慮多源數(shù)據(jù)抽取與融合所涉及的概念、實(shí)例、屬性、關(guān)系、重復(fù)冗余、實(shí)時(shí)性、可擴(kuò)展性等問(wèn)題。
　　3.2數(shù)據(jù)采集
　　通過(guò)對(duì)核心信息化系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)表的分析，劃分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集類(lèi)別，確定采集目標(biāo)、采集要素、采集設(shè)備、采集流程，采集錄入各種靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。針對(duì)采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，利用分布式存儲(chǔ)設(shè)備，借助于應(yīng)用軟件或應(yīng)用接口，將集群功能、分布式文件系統(tǒng)、網(wǎng)格計(jì)算等功能聯(lián)合起來(lái)協(xié)同工作，提供不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)。配置與不同數(shù)據(jù)來(lái)源、不同存儲(chǔ)形式和接口的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)訪問(wèn)適配器，并通過(guò) ETL 工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)質(zhì)量的凈化、轉(zhuǎn)換以及最后的數(shù)據(jù)加載處理，在此過(guò)程中需要對(duì)系統(tǒng)涉及的基礎(chǔ)元數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行事先的整理與維護(hù)，為后續(xù)數(shù)據(jù)管理與轉(zhuǎn)換等工作奠定基礎(chǔ)。
　　3.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
　　煤礦大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要包括數(shù)據(jù)活動(dòng)區(qū)與數(shù)據(jù)歸檔兩個(gè)方面。數(shù)據(jù)活動(dòng)區(qū)的目的是實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)和信息被系統(tǒng)、科學(xué)、長(zhǎng)期地保存，以備企業(yè)決策管理、上級(jí)或第三方機(jī)構(gòu)監(jiān)管之用。歸檔是企業(yè)有效管理多媒體應(yīng)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)、降低成本、有效管理與高效利用數(shù)據(jù)、保證數(shù)據(jù)安全的重要手段。
　　3.4數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)
　　數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)是核心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)，以 HDFS 分布式文件系統(tǒng)和 YARN 分布式計(jì)算框架為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于H Base 高性能、面向列分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，并利用 Hive 對(duì)抽取的核心系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行計(jì)算，通過(guò) IM Pa la 提高大數(shù)據(jù)的計(jì)算效率，可根據(jù)業(yè)務(wù)主題提供相關(guān)維度數(shù)據(jù)的高效計(jì)算能力，并采用分布式的集群技術(shù)進(jìn)行部署與應(yīng)用計(jì)算，以保證 系統(tǒng)具有良好的計(jì)算能力、伸縮性和可擴(kuò)展性。
　　3.5數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
　　對(duì)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的大數(shù)據(jù)內(nèi)容根據(jù)業(yè)務(wù)主題等進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析與挖掘、知識(shí)評(píng)價(jià)。系統(tǒng)主要采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法及多標(biāo)簽關(guān)聯(lián)分類(lèi)算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并進(jìn)行相應(yīng)算法的優(yōu)化調(diào)整，對(duì)人-機(jī)-環(huán)-管監(jiān)測(cè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等內(nèi)容開(kāi)展分析，根據(jù)分系統(tǒng)業(yè)務(wù)范疇進(jìn)行危險(xiǎn)源特征、屬性的多維度分析。
　　3.6數(shù)據(jù)處理方式

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