刘虎豹
平顶山天安煤业股份有限公司朝川矿，河南 平顶山 467522
摘要：大数据技术的应用是符合社会发展的需求的，对于海量数据的记录与分析，以及平台的应用，都是对传统数据处理技术的更新、替代，对于数据记录的准确性以及分类上，大数据技术的应用效果都要远高于传统的数据处理方法。煤矿生产通常规模较大，因此每天产生的数据数量、类型繁琐，大数据技术的应用能够很好的对这些数据进行处理，分析结果准确，能够帮助煤矿安全生产管理更加的规范、科学。
关键词：大数据技术；煤矿安全生产；运营管理；应用
1大数据概述
大数据技术的产生是社会科技发展到一定阶段的必然产物，它起源于美国一位科学家，后来流传到中国，并广为应用于各个行业。从字面来看，大数据首先就以“大”字为明显特点，对于海量的数据规模，传统的数据处理软件已经很难达到数据分析处理的效果，所以引用了后来的云计算平台。概括来说：大数据技术主要有以下几个显著特征：数量大、种类多、速度快、准度以及价值性高。随着大数据信息处理时代的到来，我们更改依靠云计算为基础，把更是各样的数据统一放入计算机技术中进行统一计算处理，针对于预测以及分析结果数值都有极大的帮助。
2煤矿安全生产管理及其现状
近年来对于能源的研究重点一直在新能源的开发上，但煤矿企业仍旧无法代替。在煤矿生产安全中，由于开采环境较差，采用井工开采时易受到多方面因素的影响，危险性相对较高。此外，煤矿开采时设备的安全性十分重要，要求各个系统的稳定运行，因此对于设备的运行、系统之间的配合有着较高的要求。在目前的煤矿安全生产运营管理中，首先多数企业的安全管理理念相对落后，对于安全事故的预防措施相对较差，所采用的安全管理方式并不能够解决煤矿安全的根源问题。其次存在一些企业由于对利益的追求，管理层的责任担当意识较差，对于煤矿安全管理制度的制定与维护力度较小，忽视对煤矿安全生产运营管理，这都导致了煤矿安全生产的目标难以实现。
3大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用
虽然，大数据技术、物联网技术和云计算技术已经被应用在了煤矿安全生产之中，但其应用成效不佳。在实际使用环节，煤矿生产数据质量低、数据量小且缺乏统一采集标准，在专业人才和管理机制也同样存在缺失，这些都阻碍了煤矿安全生产环节大数据技术应用有效性的提升。因此，为了能充分发挥大数据技术应用价值，相关工作人员需要根据现有问题找到优化路径。
3.1增强大数据技术应用意识
目前，仍然有许多煤矿企业或监管部门没有充分认识到大数据技术的应用价值，以至于在实践工作中无法彻底落实该技术，更难以利用该技术辅助安全生产。所以，在实践工作中必须帮助相关工作人员转换思维，切实保障大数据技术得以合理应用。在此环节，煤矿企业和有关部门都需要加强宣传教育，普及大数据技术内涵和实用价值，让更多人认识到该技术的应用必要性。同时，还应该提供有力的资金支持，为大数据技术的应用提供物质保障。比如，配置先进的计算机硬件设备和大数据处理软件，为有效应用大数据技术，实现安全生产奠定基础。在此环节，必须增强相关人员的安全生产意识，并且消除他们对过往经验的过度依赖，使其对大数据技术的实用性表示信服。
3.2构建大数据应用平台
大数据技术的应用离不开互联网和云计算的支持，为发挥技术优势，相关工作人员必须为其搭建相应的信息处理平台。所以，在煤矿安全生产环节，煤矿企业应该建立煤矿生产综合信息平台，为实现信息数据的集中处理奠定基础。在信息平台建立过程中，相关工作人员应该基于平台的功能，对其模块进行合理划分。
比如，建立数据库模块、煤矿安全生产信息采集模块、煤矿安全生产监测模块、煤矿生产数据统计模块和生产安全风险预警模块等。对于大数据信息平台而言，重要的工作就是实现生产安全信息处理，其中包括信息采集、统计、深挖、规整和保存等多项工作。在此环节，技术人员应该通过合理设计，确保大数据信息应用平台可以自动完成生产信息的全面性采集，为保障信息完整性和真实性奠定基础。在数据处理环节，系统需要将所获信息和数据分类整理并实现安全保存。比如，基于环境、人员、设备、风险等指标将数据进行分类，将分类后的数据直接挪入数据库保存，为实现数据有效使用和存档奠定基础。
3.3完善安全生产管理系统
在煤矿生产环节，管理工作十分重要，这是保障人员和设备使用安全、调度科学和实现有效风险防控关键环节。以往，煤矿生产方式比较传统，人工作业量较高，生产环节的机械设备数量较少且生产信息少。但随着生产技术的发展，大量自动化设备被应用到了煤矿生产之中，不仅大大增加了生产效率和质量，也使得生产数据不断增多。这样一来，原本的人工管理就无法满足当前的安全生产需求，必须应用大数据技术才能实现有效的数据处理和生产监测。因此，在实践工作中相关工作人员应该完善安全生产管理系统，建立具备调度分析和预警等多项功能的系统。
3.3.1安全生产调度系统
根据生产要求和条件科学调度设备与人员是实现安全生产的有效方法，而在这一环节就需要相关工作人员及时掌握井下情况，做出合理的判断。此时，技术人员可以基于大数据技术和物联网技术，打造安全生产调度系统，通过整合分析安全生产信息数据来实现人力物力资源的有效调配。比如，设计人员定位子系统、人员考勤子系统、设备使用管理子系统和风险预警子系统等，借助于这些子系统完成对人力物力资源使用的有效监控，让安全生产管理人员能依据真实信息制定安全生产方案。在设备调度方面，相关工作人员应该基于大数据技术，全面掌握设备参数，以便于提升设备选用安全性。比如，对设备运转和使用信息进行全过程采集与监控，建立设备电子档案和生产设备数据库，为大数据技术的应用提供辅助。在人员调动方面，相关工作人员需要从保障作业安全性和有效性的角度出发，科学开展人力资源调配。比如，设计技术资质、轨迹查询、实时追踪、分布查询和考勤统计等系统模块，为全面了解下井人员的专业能力和井下作业动态奠定基础。在此环节，应该基于大数据技术构建员工个人信息档案，并以动态化形式录入员工管理信息，为随时了解员工动向、安全状态和作业有效性提供辅助，也为实现安全生产提供帮助。
3.4提高数据信息安全性
海量信息和计算机网络是大数据技术的应用前提，如果在使用环节存在信息安全漏洞，极容易导致信息被篡改或删除，那么在基于大数据而制定安全生产决策时将会面临极高风险。因此，为保障大数据技术的有效使用，相关工作人员应该保障数据信息安全。比如，建立防火墙、使用信息加密手段或设置分级访问权限等，通过保障数据信息安全，来保证大数据技术的使用安全性和有效性，为实现安全生产奠定基础。
4结束语
总之，大数据技术的应用也基于现今企业生产中面临的信息爆炸的现状而言，加大了企业对大数据的应用程度，有助于提高企业的生产、管理水平。在煤矿生产的安全管理中，大数据技术的应用能够完善煤矿的基础建设与数据管理，在数据的收集与应用上的优势十分明显。通过对于大量数据的监测与分析，大数据技术能够实现对于煤矿生产安全的预测，为事故的预测与分析提供数据、理论的支持，提高煤矿生产安全运营管理的水平。
参考文献
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