近年来，随着煤矿信息化程度的提高，煤矿安全形势趋向走好，特别是在安全监测、生产信息管理、生产自动化等方面的长足发展，为矿山安全生产提供了有力保障。随着煤矿自动化、信息化建设的不断深入，在煤炭开采的整个过程中产生了大量的生产信息、业务管理信息、监测监控、综合自动化等各种类型的数据，为安全生产管理提供了强有力的数据支撑。但目前对这些海量数据的利用多数仍停留在基本的统计汇总、上报展示阶段，没有挖掘出各类型数据之间的相关关系，无法为安全生产运营管理工作提供直接、有效的帮助。为了充分发挥煤矿自动化、信息化基础设施在安全生产管理中的作用，有必要借助云计算、大数据等新兴技术，解决煤矿海量生产数据的传输、储存和分析处理等问题。通过统一的信息共享平台，将采、掘、机、运、通等各专业生产数据集中管理，借助云储存技术实现所有生产数据的完备储存和共享；借助大数据挖掘技术，结合具体业务需求，针对生产状况、灾害预警等建立分析模型，实现多种生产因素的关联分析，多种致灾因素的模式识别分析，为安全生产运营管理者提供直接有效的决策依据甚至解决方案和具体措施。

1.大数据技术煤矿安全生产管理特征分析

大数据技术主要是将数量巨大的结构及非结构数据，通过分布式储存、分布式计算等新兴技术手段，对研究对象进行特征提取，对特征数据进行清洗、归一化等数学上的处理，通过机器学习算法建立数学模型，以期实现对研究对象与其特征间的内在关联，以及研究对象未来趋势的预判等。大数据技术处理的对象本身一般具有体量大、类型多、价值密度低、产生速度快等特点，针对煤矿行业，具体如下所述。

1.1生产数据体量巨大

煤矿生产是最复杂的系统工程之一，生产过程中涉及到大量的监测数据、设备运转数据、图形数据、方案措施等文档数据、流程管理等业务数据等。1个中型煤矿每天可产生约10GB安全监测数据；1个稍具规模的煤矿单位的图形数据，包括井巷工程设计图形、采掘通风监测类图形、机电设计图形等，经压缩管理后仍可达上百GB。传统的处理方法不可能保存煤矿数十年的生产数据，特别是含有巨大分析价值的安全监测数据，传统做法是定期删除存档，造成巨大价值浪费。

1.2数据类型繁多

有结构化数据如安全监测数据、人员定位数据、煤炭产量数据，以及采煤机、掘进机、液压支架、带式输送机等各种自动化设备的运行、控制、报警数据等；半结构化和非结构化数据，如矿图资料、监控视频、规章制度、应急案例等，并且此类数据所占比例越来越高。

1.3数据价值密度低

矿井生产过程中产生的结构化数据，例如安全监测数据，由于井下大部分地点生产状况不会任意发生变化，因此产生了大量时间序列的稳态数据，分析利用价值低，而涉及灾害事故的数据量相对总量占比小；另外煤矿生产中非结构化数据占有相当比例，大量内容无分析价值，也是造成煤矿大数据价值密度低的重要因素。

1.4数据产生速度快

煤矿安全监测系统的完善，管理制度的完善，系统24h不间断运行等都是煤矿大数据产生快的客观因素。如瓦斯、温度、风速、CO等传感器，会每秒或几毫秒产生1条数据，系统24h不间断运行，产生大量的数据，使数据量持续快速增长。

2.建立煤矿大数据技术构架

根据煤矿数据具有明显的大数据特征，可以运用大数据技术对其进行分析、挖掘，以期能够对安全生产状况，重大灾害发生可能性等涉及煤矿安全生产的内容进行诊断，为工程管理决策人员提供科学的辅助决策依据等。针对煤矿大数据的特点和分析预测计算需求，建立“存储层、框架层、服务层”3层大数据技术架构。

1）存储层。基于HadoopHDFS组件以及数据仓库Hive和分布式键值对数据库HBase实现海量数据存储，利用Hadoop和Spark相结合方式实现数据的分布式运算与机器学习算法实现。

2）框架层。提供支持高并发、实时任务计算的分布式协助服务、消息队列以及数据计算框架，利用成熟的ZooKeeper、Kafka、Spark等解决方案为煤矿大数据计算提供调度和容器支持。

3）服务层。API提供数据接入、数据建模、可视化、统计分析及数据挖掘等接口，供基于大数据分析的各类业务应用调用和集成。煤矿安全生产大数据技术的核心不是简单的大量数据，重点是基于大数据技术提供的海量数据存储和数据挖掘分析框架，针对煤矿安全生产业务需求，通过数据挖掘，建立数学和决策支持模型，发现数据的内在规律，服务高效智能安全生产，实现对煤矿“日常性风险预控和即时风险管控”并给出安全问题分析和处理措施。

3.煤矿安全生产管理大数据模型

通过对大数据技术方案及煤矿安全生产管理的特点及需求分析可以看出，煤矿安全生产大数据的核心是结合安全生产工作的具体业务要求，研究建立为安全生产管理工作提供辅助决策支持的分析工具、预测模型，通过直观、量化的结果为管理决策提供依据和支撑。在大数据技术框架下，重点研究煤矿安全生产管理专家知识库、评价指标库，并通过大数据计算给出实时计算的结果。

3.1煤矿安全生产管理大数据专家知识库

构建煤矿安全生产管理专家知识库的过程主要是整理行业规范规程体系中的经验和相关专业理论知识，为大数据计算提供规则和逻辑支撑，流程为：整理矿山生产相关法律法规，及规范规程，如《安全生产法》、《矿山安全法》、《煤矿安全规程》等，建立煤矿安全知识分类体系，通过选择合理的知识表达方式，建立知识数据库。分析挖掘矿山生产过程中实施方案、规章制度、作业规程、工程措施等，形成安全动态诊断专家知识库的概念数据模型和逻辑数据结构。开发元数据库管理系统，实现专家知识库中评估打分知识结构、打分策略以及安全推理知识体系的定义、描述、管理维护。开发知识库库管理系统，实现知识增加、删除、更新、查找，以及正确性、歧义性、冗余性、包含性检查。设计开发知识库的推理机和解释机，实现安全知识的推理以及解释。根据煤矿安全生产活动不同的主题内容，可以将煤矿各类安全知识规则分成一般知识、开采、通风及安全监控、灾害防治（瓦斯防治、粉尘防治、煤与瓦斯突出防治、防灭火、防治水）、爆破安全、电气安全、运输提升安全、煤矿救护等七大主题。其中，各个主题均规定了各类生产活动中人/机构/部门、机器设备、生产环境、管理制度必须遵循和具备的管理、技术、工程方面的知识规则。

3.2煤矿安全生产管理大数据评价指标库

煤矿安全生产是一个涉及人员、设备、环境各个方面的复杂、动态系统，作业单元和空间分布都非常复杂，且存在瓦斯及煤尘爆炸、突水、井下火灾、顶板事故、煤与瓦斯突出、机电事故等多方面的灾害和危险。建立评价指标库主要是针对煤矿诸多类型的危险源，建立安全状况评估的量化方法。常用安全状况评价方法非常多，可以按评价结果的量化程度进行分类，也可以按评价的推理过程分类，或者按系统性质进行分类，以及按安全评价拟达到的目的进行分类。

3.3重大矿山灾害识别模型

运用大数据分析技术手段，将正常生产时期的特征数据和灾害时期的特征数据作为一个整体考察，运用支持向量机、神经网络等机器学习算法，建立煤矿重大灾害过程，例如瓦斯爆炸、瓦斯突出等的识别模型。

4.煤矿大数据应用案例

“阳煤安全生产运营管理平台”是在集团多元化迅速发展的背景下，针对煤炭、化工、铝电等七大板块生产、技术、安全、运营等各个环节智能化管控和统一调度的目标，从集团层面全局统筹建设的信息化管理平台。系统建立了从最末端的生产技术人员到集团公司管理决策层统一的工作流程，为集团领导层决策提供科学依据，使集团领导和管理部门能够及时、、地掌握情况。以系统管理的煤炭板块为例，业务范围就包括地质、测量、水文、三量、通风、安全、机电、运营等十几大类的属性与图形数据，具有涉及面广、类型多样、数据量大、更新快等特点。在系统建设过程中，引入大数据技术解决海量数据的统一存储管理和分析挖掘计算问题，开发了煤矿安全生产管理大数据模型，提供矿井安全生产情况的实时诊断、灾害防治的实时预警、以及隐患排查情况的实时预警等管理辅助决策支持。通过大数据可视化平台，将煤矿安全生产运营相关的人员、设备、监测、生产管理等数据综合分析后的结果实时动态展现，并分门别类给出存在问题的详细信息、参考解决方案等，为煤矿安全生产管理提供直观、可量化的辅助决策支持。

5.结语

为了解决煤矿安全生产管理中海量数据的深度应用问题，引入大数据技术解决方案，建立了煤矿安全生产大数据动态分析、诊断、预警模型，对矿井“人、机、环、管”数据综合集成管理和深度分析挖掘，直观、动态展现矿井的安全生产状况。实际应用效果表明，基于大数据技术可以，对煤矿安全生产的各类信息进行展示、分析、推理，诊断并概括现势安全状态、预测未来安全形势，对煤矿管理正确决策提供科学依据，对提升煤矿安全生产管理水平具有积极作用。