王羽 康锦涛
国家能源集团神东设备维修一厂修复车间 陕西 榆林 719315
摘要：随着信息科学技术的不断发展，大数据在煤矿安全领域得到了越来越多的应用，为煤矿安全管理工作提供了新的管理模式，指明了新的发展方向。但作为信息革命大背景下的新兴技术，其在应用过程中遇到了诸多问题。对大数据分析技术和煤矿安全管理的现状进行了梳理，对大数据应用过程中遇到的问题进行了分析和探讨，提出了相应的解决措施。
关键词：大数据；煤矿安全；领域应用
1安全大数据应用中存在的问题
1.1数据量小和数据质量差
随着传感技术的成熟，煤矿安全监控特别是瓦斯监控体系日趋完善，采集的安全数据效率、质量也大大提高。在安监等部门的引导下，建立了各类监测监控系统，并构成了各类宽泛的数据集成数据库。在国家相关部门的管理下，也相继出台了各类数据标准和规范，为传感监控类数据的数据管理和分析应用提供了政策基础。但是，在非结构化、非自动化的数据采集上，未能统一和规范，例如煤与瓦斯防突信息的采集和使用，在国家甚至集团层面都未能出台完全统一的管理标准。大量的人为介入，不仅导致了其数据量小，并且相关数据的质量不能得到保证。
1.2部门协调、驱动能力不足
煤矿安全工作由手工模式向信息模式转换，以及信息模式向自动化、智能化模式转换，必然带来学习、管理、使用成本的短期增加，如果管理层面不加以长期、规范化的推动，信息化工作将无法可持续发展，数据的获取也自然无以为继。
我国目前的安全管理体系的现状是管理职能下放，管理工作拖延，以及缺乏设备，一个综合化的系统需要部门与部门协同完成。但部门之间主要靠自发性的协调，如果没有完善的顶层制度设计，将无法很好地界定部门的职责边界，造成部门间的推诿、混乱。对于先进的安全监测设施、缺乏科学上有效的管理工具以及有效和深入的监督管理。
1.3煤矿企业信息化能力不足
煤矿安全生产和事故隐患分析主要依靠安全生产主体进行分析，难以有效地建立。在煤矿安全生产中，智能化设备应用不充分或不足，因此，很难执行许多数据收集任务。近年来，在煤炭行业研发的先进机器设备、仪器仪表以及自动检测装置越来越多，越来越智能化，但其应用效果往往不太好，究其原因还是在于管理层的信息化意识不够，还存在以人管人为主的运行机制，在信息化的过程中，有太多人为主观介入，或者缺失大量人工信息。在政策层面上，也紧盯强制性法律法规，而忽视了主观能动性的发挥，因此仅仅能够构建最小范围的信息数据，无法扩大数据量和数据种类，为大数据的应用分析设置了许多信息层面的数字鸿沟。
1.4大数据专业管理人才的缺乏
目前的大数据环境中，迫切需要各方面能力突出的人才，其必须具有现代的信息知识、强大的业务能力和互联网及大数据的思维能力。想要培养出各方面都卓越的人才，就应该在体制构建上对相关专业予以重视。但是，由于大数据的理念还不够成熟，在实际应用中偏向于高新产业，不能很好地融入到以粗放式发展的煤炭行业中，而煤炭行业的苦、脏、累也无法吸引到更多更好的人才。
2大数据在煤矿安全应用的建议
2.1提高煤矿业的信息化
在管理层面要建立全面信息化的思想，从管理体系入手，对各个子系统、模块、业务流程进行数字化、电子化，只有构建好信息化的大背景才能更好的推动全领域的信息化。在信息化推进过程中，不可避免地要从人工数据向设备数据过渡，在此阶段，一方面要督促人员重视数据的录入，另一方面也要建立面向用户友好的信息化辅助系统，通过两方面的努力尽可能的减少纸质版数据信息，提高电子化数据信息的比例。
2.2加强分类数据融合
矿井生产过程中构建了多种多样的数据传感体系，而随着生产系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对灾害进行监测与预报显然限制颇多。我们需要构建各类信息之间直接的数据交互通道，避免产生信息孤岛，其较为传统的做法就是构建数据融合统一大平台。深入研究提取所有融合数据的泛型特征，构建统一的信息数据结构，并且从数据入口和出口两头抓好数据结构的统一化设计，只有书同文车同轨才能让繁杂丰富的数据在信息高速公路上尽情驰骋。
2.3加强信息管理型组织架构建设
想要更好地完善大数据技术在煤矿安全领域的应用，就需要从5个方面入手：（1）需要转变传统式的组织架构建设，建立起适应大数据发展需求的大型数据资源体系，还要配备专业的数据分析团队，保证大数据的技术可以在煤矿安全领域得到更好的发展；（2）定期更新传统的理念，因为和大数据技术一起出现的不只是技术安全，安全理论、知识体系也相对得到了更新，所以专业技术人员应该定期更新理念，才能使大数据的技术在煤矿安全领域有更好的规范、规章制度；（3）科学有效地运用大数据技术，然后提高数据的分析和整合能力，才能构建起完整的信息数据库，全方位的在煤矿安全领域中得到应用；（4）设立专职信息管理机构及管理人员，只有职业且有经验的数据管理员才能更好地协同管理好整个数据体系，并加以深度分析利用，结合熟悉的业务工作完成“数据”+“经验”的新型矿井安全管理工作，实现对安全态势的预判并提出合理性的建议；（5）在组织架构建设过程中，要充分考虑各个部门之间的协调机制，规范岗位职责，确立应用边界，以系统平台的数据融合代替人员之间的信息交互，尽可能减少不同部门间数据的人为干扰。
2.4确保数据真实准确
大数据分析对数据准确性的要求虽然不需要像小数据那样高，但数据质量仍然很大程度上影响了分析结果有效性。为了提高数据的准确性，可采取以下几方面措施。（1）加强对传感器等硬件设备的维护，设置合理的调校、检验周期并严格按照规程进行设备检查；（2）减少数据传输过程的中间转换，尽可能实现传感器端到平台的直连；（3）建立数据采集规范及数据有效性评估体系，健全数据质量督查机制；（4）利用数据间关联特征，探索完全不同的数据之间的关系，发现隐藏的信息，进行关联数据相互校正，减少主观性、系统性误差的产生。
2.5加强信息化的宣传教育
信息化的宣传教育，提高信息意识是一个重要环节。充分利用新媒体技术开展多层次、多样化的宣传。开展职工培训教育活动、远程网络教育等形式对员工进行宣传和培训，调动其积极性和主动性；制定相应的大数据体系推广措施，充分发挥新闻舆论监督的作用，对信息技术引起重视，促进大数据在煤矿安全领域的发展。
3结语
大数据分析作为一项新兴的技术，伴随智慧矿山建设的推进，必将为矿井提供新的生产力，并对煤矿安全、生产带来重大的技术变革。但是在技术演进过程中，还需要认识到技术难点及突破口，从管理层面着手推动大数据应用的发展。作为煤矿安全管理人员应该顺应大数据独特的思维方式，从安全生产过程中的海量数据中分析出事故发生的潜在规律，并以此作为数据支撑预测安全态势的发展走向，从而降低事故发生的可能性。
参考文献
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