陈清
中煤科工集团重庆研究院有限公司，重庆 400039
摘要：科技的进步，促进人们对能源需求的增多。我国对煤炭资源的开采量与用量较大，且由于对煤炭资源生产量的提升，我国境内表层煤炭资源较为贫乏，煤炭资源的掘进层面逐步加深，安全事故增加。因此，众多专业人员开始对无人化工作面进行探究，从而避免安全事故的出现，而监测监控技术是无人化工作面的基础，同时也是前沿。如今，国内矿井监测监控技术已经获得了显著的成就，既可以随时监控矿井内部的数据，提高矿井开采的安全性，同时也能针对瓦斯、冲击地压、火灾、水灾等重大事故提前预警，提升了安全管控的效果。本文就数据挖掘在煤矿安全监测监控系统中的应用展开探讨。
关键词：数据挖掘；煤矿安全；监测监控系统；应用
引言
当前我国煤矿行业对安全生产提出了新的要求，因此煤矿安全监管得到了推广与应用，国家也提出了一些煤矿安全生产行业标准，虽然取得了较好的应用效果，但煤矿安全监测监控水平仍有待于进一步提高。
1煤矿安全监测系统的应用研究
煤矿生产具有一定的危险性。这种风险不仅包括地面的风险，还包括其他方面的风险因素。煤矿安全事故在今天仍然频发，这与煤矿员工井下工作的环境息息相关。煤矿生产安全风险评估具有非常高的不确定性。在煤矿生产中出现的瓦斯爆炸、粉尘爆炸、中毒以及被机械设备损害都能够通过安全监测系统进行监测。将互联网现代信息技术融入煤矿实际的生产过程中，能够有效降低事故发生的频率，降低生产过程中存在的安全风险。现阶段使用的煤矿安全系统主要有两种类型，第一种是中心建立在地面上，然后从地面深入到矿井内部。这种系统的建成主要采用公众接线的形式，在煤矿井下的传感器使用缆线进行连接。但在实际的生产过程中发现这种技术还不够成熟。第二种方案采用的是总线连接的形式，就是各个分站点之间不需要进行连接，整个系统通过总线去控制。依赖于这种安全监测模式的安全监测系统其传感器主要在总线端，通过总线端的传感器完成数据信号的采集工作。
2安全监控系统的作用
煤矿安全监控系统能够给煤矿生产提供安全保障，主要对煤矿瓦斯、一氧化碳、风速、烟雾等进行监控因素进行检测。同时还对煤矿生产各个环节诸如运输、提升、排水、设备的运行状态等进行监控，将数据传输给计算机并对其进行分析，整合数据，给生产管理者以及业务部分提供可靠的数据，也可以给生产指挥者提供一手资料。同时在对数据分析之后可以为预防灾难事故提供有力的数据支撑，从而可以采取及时报警以及断电等安全措施，避免事故的发生。
3煤矿安全监测的数据挖掘目标
由于煤矿采掘行业的特殊性，随着开采的不断推进，现场变化情况复杂，受环境因素影响很大，瓦斯浓度、一氧化碳浓度等数据变化充满不确定性。特别是由于矿区无轨胶轮车的使用，导致一氧化碳浓度受车辆尾气影响很大，超限报警数据对系统准确预判造成影响。随着数据仓库和人工智能技术的不断发展，利用大数据技术对多维的、异构的、不完全的、随机的和模糊的信息进行处理，数据挖掘在煤矿安全监控领域的应用成为可能，将为煤矿安全管理、领导决策、科学和研究带来极大的效益。通过数据挖掘实现对煤矿生产中的历史信息和实时信息进行处理，剔除扰动数据，找出对煤矿安全重要的影响因素。对瓦斯浓度、一氧化碳浓度等影响煤矿安全的自然因素进行相关联分析，得出预见性的结论，为煤矿安全科学管理提供正确的、具有参考价值的决策依据。
4数据挖掘技术的主要形式
数据挖掘技术作为在大数据技术进步历程中产生的新技术，其隶属于人工智能，在公司运营期间使用频率较高。整体而言，应用数据挖掘技术可以在众多混杂的信息中提炼出有利用价值的内容，具有展现数据的作用。以商业领域来说，任意有利用价值的资料，均可以提高企业的收益。因此，就算商业活动中出现的初始信息较多，不过应用数据挖掘技术针对信息展开整理和探究，就可以提炼出具有价值的数据，为公司后续经营活动给予精准的数据支持，更好地提升公司的经济效益。（1）特征分析形式。在开展信息收集与整理期间，应依据信息的特性与特点展开规划，特征分析方式是人们应用比较频繁的方式，借助计算机针对数据展开归纳与整理，再从整体上掌握信息的特性，之后开展对应的归纳，此种方法的应用价值较高，在工作期间起到了关键效果，因此，应用频率较高。如今处于信息化阶段，人们需要更好地开展数据整理工作，针对数据展开归纳，进而确保工作效果，创造较多的便利条件。（2）关联型的分析形式。关联型的探究方式，可以使人们查看到事物的关系，找出其逻辑性，提高工作效率，降低异常情况发生的概率。在数据整理期间，应用关联型的探究方式开展工作，可以利用信息辨别的方式，精准地查找到应用的数据，以此提升工作效率。此种方式具有较高的目的性，因此必须保证参数信息的精确。人们在开展数据与参数的管控期间，应用此种方法能够获得显著的成效，有助于其进行有关工作。在具体工作期间，关联型的探究方式使用的范围比较宽广，必须依据具体的需求，利用良好的应用关联式的探究方法，展现良好的效用，进而解决问题，实现工作目标与需求，进而保证数据的精确度可以显著地提高。
5数据挖掘在煤矿安全监测监控系统中的应用
5.1数据的提取及预处理
安全监测监控系统通过传感器实现对井下不同位置甲烷、一氧化碳、氧气等气体浓度的监测，由于煤矿井下粉尘、淋水、潮湿等环境因素的复杂性，以及大型设备产生的强磁场环境导致数据采集和传输过程中很容易导致数据缺失、数据异常、数据精度不可靠。在数据实际使用过程中，从数据库中采集到目标数据以后，必须对数据进行清洗和处理。对缺失的数据进行补齐处理，补齐原则主要根据历史数据的变化情况，对应时间段取均值处理。对于异常数据一般会出现归零或极大值，对数据分析结果往往产生很大的影响，通过对数据变化趋势的判断对数据替换或者清除，尽量降低对结果的干扰，保证预测结果的稳定性和准确性。对于数据精度不仅要做好调试工作，同时对无意义数据进行直接剔除，避免无意义的分析。
5.2对提取归纳的监侧数据进行分析，形成分析报告
以综采工作面为例，因在对监测数据进行提取预处理时，已对各种有逻辑关联特征的监测数据进行了归纳整理，相当于对各个子监测系统的数据进行了简单的人工融合，从而方便了值班人员迅速有效地分析有用数据。如综采工作面甲烷传感器发出超限报警，值班人员便可迅速查看同组的回风隅角及回风的甲烷传感器的监测数据，如回风隅角、回风巷的甲烷传感器监测数据无变大的波动趋势，则值班人员可迅速初步判断为传感器故障或其他原因引起的误报。同理，如该综采工作面的甲烷传感器超限报警、回风甲烷传感器超限报警、工作面风向传感器反向报警，同时，该工作面的矿压监测传感器报警，通过对上述数据的综合分析，则可初步判断该工作面有可能发生了煤与瓦斯突出。举一反三，值班人员可对矿井所有的监测监控类子系统中的特征相似、有逻辑关联的监测数据进行挖掘、归纳、整理，在监测数据出现超限报警时，通过综合分析，可快速有效地形成分析报告，为矿井的事故处置提供决策依据。
5.3数据挖掘的实际应用
数据挖掘技术能够合理利用监控现有系统和历史数据，深度挖掘数据内部之间的关联关系，有效促进多元信息的融合。对落实“三大领域”13点要求中明确提出数据应用分析要求，对伪数据标注及异常分析、灾害预测预警、大数据分析，通过数据挖掘能够深入掌握煤矿安全监控系统在日常管理工作中的方向和重点管控事项，切实把好安全监控的“脉搏”，切实保障实现安全监控的任务目标。
5.4规避无用数据
矿井内部有粉尘、淋水等相对较差的作业环境，大功率变频设备的产生的电磁干扰都有可能造成监测数据在传递期间出现丢失或者准确性下降的问题，还可能会导致胃大数、监测数据无变化等情况，进而严重降低监测数据的准确性。而通过数据挖掘、归纳、综合分析后，可快速对此类伪数据进行人工过滤，规避无用数据，确保监测数据的精确度与稳定性。
6煤矿安全监测系统的发展趋势
在过去常常引进国外的安全监测系统，虽然引进的监测系统监测范围较为全面，能够实现多个维度的数据采集。但是也存在问题，主要是系统的通用性较低，系统的兼容性较差。这也是导致我国煤矿安全事故频发的重要原因。加强煤矿生产的安全管理已经成为煤矿企业首要的责任与工作。当前，我国煤矿生产的信息化程度较低，引入信息技术改变传统的生产模式与安全管理观念已经引起不少煤矿的重视。加强煤矿的信息化建设能够有效提高企业的生产效益与经济效益。目前大多数煤矿在安全系统监测中遇到的问题是系统的通用性较差。然而我国在相关的煤矿安全监测系统方面研发基础较为薄弱。由于缺少相关的零件适配在后期我们对国外引入的安全监测系统进行升级时比较困难。未来的发展趋势是国产的煤矿安全监测系统在技术上有了更大的突破，能够适配更多的系统，设备更为轻巧灵活，数据的采集速率更快，系统升级也较为简单。在过去的煤矿安全监测系统中缺乏通信协议与物理协议，系统传输信息主要依靠传统的主从结构模式，这样的系统模式较为冗余。现阶段采用的是总线连接的形式，通过总线将矿井下面的传感器分支进行连接，通过这样的模式来判断井下的真实状况。但由于现阶段的煤矿监测系统通用性较低，所以数据的监测精度不够高，性能较差不能完成信号的实时传输。所以在煤矿建设之初就要特别重视煤矿安全监测系统的建设。在监测系统的建设过程中一定要采用模块化的思想，注重安全监测系统子系统的建设。在井下使用光纤传输数据，这样才能做到井下数据的实时传输与信号的实时交互。
结语
在新时代的发展下，数据挖掘技术也不断被完善，在各行各业都发挥着重要的作用。面对现在的发展形势，数据挖掘技术可以科学地应用在煤矿监测监控系统中，充分挖掘出监测数据之间的联系，更好地推动多元数据的结合，并对异常监测数据进行标记和快速地综合分析，应用数据挖掘技术有助于掌控矿井监测监控系统的预警功能。我们要学会科学合理地运用数据挖掘技术，拓宽搜集监测数据的渠道，发挥其性能，为企业的发展提供更多帮助。
参考文献
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