石滔昌
贵州盘江马依煤业有限公司
摘要：随着“科技兴安”战略的推进和大数据技术向煤炭生产层面的渗透，煤炭行业整体的自动化和智能化程度不断提高，工作面生产人数逐步减少。煤矿生产的技术变化引发了生产组织方式的变革，也对煤矿安全管理提出了新挑战。一方面，工作面暴露在风险中的员工人数减少，导致传统的以人的生命为指标的安全风险评估方法失去效用;另一方面，融入大数据技术的煤矿生产系统具有更高的动态性、复杂性和耦合性，更容易受内外环境因素的影响，这要求安全管理系统具有较强的抗干扰能力，能及时吸收和应对干扰带来的冲击力量，即要求安全管理系统具有更高的韧性。本文从韧性概念出发，深入分析大数据技术对煤矿生产中的社会－技术系统韧性的影响，探寻塑造煤矿安全管理系统韧性能力的方法。
关键词：大数据背景;煤矿安全管理系统;韧性能力;
引言
我国是煤炭消费大国和生产大国，煤炭在我国经济发展中起着非常重要的作用。随着国民经济的增长，煤炭已经占中国一次消费能源的62％。煤炭的需求促使产量不断攀升，生产负荷过重已成为当前的生产现状。如何利用新的技术保障安全生产，有效监测和管理生产过程中的安全隐患，保障煤矿稳定、高产的良性生产状态，已成为煤矿业面临的首要问题。本文针对当前煤矿安全事件频发，缺乏有效的统一管理手段等问题，构建了一种数字煤矿安全监测管理系统。通过现代信息化方法的运用，实时获取煤矿的安全多方因素，提供安全要素分析、汇总和指导，为安全、科学生产的决策提供有力的保障，是提高我国煤矿安全水平的一项基础性工作，是抢险救灾、指挥决策和资源规划的重要工具。
1煤矿安全管理系统韧性的概念及结构
韧性是组织处理干扰的能力。韧性能力的核心是控制管理，由预测、监控、响应和学习等4个维度的能力组成，这些能力使组织具有韧性，能在事件(变化、干扰和机遇)发生之前、期间或之后调整组织功能，从而在预期和意外情况下都能实现系统的顺利运营。从系统科学的观点看，煤矿安全管理系统是由人、机器、任务和环境等元素构成的复杂社会－技术系统。事故致因理论认为，特殊的工作性质、恶劣的工作条件、人的行为以及低级的安全管理水平等是导致事故发生的主要因素。煤炭开采过程中存在的瓦斯、煤尘、顶板、火灾、突水、冲击地压等众多危险源是引发安全事故的源头。人是安全管理系统的主体，在完成工作的过程中具有能动性，人的不安全行为可能将隐患和危险转化为事故，而适当的行为也可能将隐患和危险转化为正常状态。组织管理活动通过影响技术系统和人的工作态度行为，将人、机器、任务和环境等元素链接起来，构成网络，成为安全风险的潜在源头。安全管理系统的边界取决于人、机器或环境中最脆弱系统的安全临界点。
2煤矿安全生产中存在的主要问题
煤矿安全监测管理系统是煤炭企业高产、高效、安全生产的重要保证。煤矿生产环境是一种特殊的工作环境，含有多种危险气体，如硫化氢等腐蚀性气体，环境参数等易燃易爆气体。必须综合对水温、温度和设备运行情况进行监控。目前，煤炭生产和管理的自动化和信息生成水平相对较低，煤矿安全监控没有行业标准。每个制造商都设计自己的传输协议和接口标准。系统不能互操作兼容，并且存在“信息孤岛”。信息资源难于共享，监测系统、控制系统和管理系统不能实现联动。目前，我国重点煤矿的安全系统建设现状不均衡，基本上通过自动化生产控制和子系统监控实现，安全状况得到了部分改善。但是在信息化建设上处于相对滞后状态。在安全系统整体规划、生产环节、管理环节、控制环节等多方面尚未做到集成化，没有形成统一的、资源充分共享的数字煤矿安全监测管理系统，尚不能达到真正的安全管控一体化。其主要问题存在于以下几个方面。（1）对安全生产信息化建设缺乏统一的认识，没有形成统一的煤矿安全生产信息化建设的标准和统一指导规范。（2）网络基础设施建设不足，存在大量的信息孤岛。（3）信息化和自动化脱节，互不连接，缺乏统一的分析平台。
3基于大数据技术的煤矿安全管理韧性能力塑造
3.1大数据导向的知识共享
大数据本身并不能指导安全管理决策，只有运用大数据分析技术将数据转变为有用的信息和知识，才能成为科学决策的依据。煤矿安全管理系统中存在海量的数据，传统的人工数据处理技术无法及时从海量数据中提取有价值的信息。利用大数据分析技术则能及时发掘不同数据之间的关联性，及时捕捉异常现象并及时预警。大数据技术的有效运用需要以数据共享为基础，将子系统和各部门的数据资源整合到统一的平台，将各部门相互割裂的“信息孤岛”链接起来，实现数据共享，各部门可运用大数据技术抓取跨部门的系统数据，进行分析、对比和判断，形成有关事故隐患和系统运行状态的有效信息。这些大数据导向的知识进一步融入安全管理信息平台，形成知识共享，成为社会系统韧性能力的认知基础。
3.2建立健全煤矿企业的安全管理机制
煤矿企业要想实现安全生产管理，应当充分认识到以往安全管理制度存在的不足。以往制定的安全管理制度很容易导致安全管理问题的出现，因此煤矿企业在安全管理过程中，应当加强对安全管理制度的优化和完善，结合企业自身的生产管理制度，且基于矿长责任制来实现对安全管理系统的优化构建；要结合分级管理的方式，对安全管理的章程进行有效的完善；同时，还应当明确不同岗位和不同部门之间的职责分工，对安全管理目标进行细化和分解，并落实到具体的责任人，确保安全目标管理有章可循、有法可依。
3.3基于知识的组织学习
大数据技术分析获取的信息和知识，通过知识记录、传递、分享等环节，可以形成组织记忆和组织知识存储。这些组织知识不可能自动地转变成以“适应、修复、更新”为特征的动态能力，必须通过组织学习才能实现。组织学习是组织面对环境所做出的适应性和创造性行为，也是企业韧性能力形成和提高的必要途径。
3.4实时监测
采集矿井安全监控系统由地面中心站、现场分站、安全生产参数传感器以及信息传输介质、通讯接口等实时数据。对矿井生产环境中影响安全生产的参数和设备进行自动检索和闭琐控制，并在地面中心站计算机上进行集中显示、报警、记录和自动报表等，以提高矿井生产的安全性和自动化水平。主要检测的参数有瓦斯浓度、风速、负压、温度、一氧化碳浓度、风门开关状态、局扇开停状态等。实时监测矿井生产与安全状况，对井下设备运行状况实时监控、对井下瓦斯、一氧化碳等传感器数据实时采集。对于异常情况及时发现、处理报警信息，实现对矿井安全生产的实时检查与监管
结束语
大数据背景下的煤矿安全管理韧性能力塑造以加强控制管理为核心，沿着“大数据—知识—学习”方向展开。通过大数据导向的知识共享、基于大数据知识的事件学习和基于知识的组织学习等方式，塑造煤矿安全管理系统韧性能力。
参考文献
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作者简介：石滔昌,男，大学本科学历、工程师，现为贵州盘江马依煤业有限公司通风副总工程师。