大数据时代煤矿安全风险治理模式研究

大数据时代煤矿安全风险治理模式研究

孙煜

山东新查庄矿业有限责任公司 山东 泰安 271612

摘要：近几年来， 随着中国对能源需求量的增大， 煤矿开采深度逐渐增加。煤矿安全管理工作涵盖的领域较多，其中包括机电、生产、技术和运输等，因此可以说煤矿安全管理工作落实的效果对整个煤矿的生产效率具有很大的影响。据调查，实际生产过程中由于各项机制的缺失，以及安全管理意识的匮乏，安全管理工作存在很大的漏洞，不利于煤矿安全管理水平的提升，同时也存在许多安全隐患。

关键词：大数据时代；煤矿安全；风险治理

引言

安全风险识别及响应滞后是导致煤矿事故发生的主要原因之一。随着5G、大数据、人工智能等技术快速发展，煤矿生产系统正处在复杂性强且耦合性高的新环境之中，使得煤矿安全风险防控不确定性增加，给煤矿风险治理工作带来了巨大挑战。传统以反馈响应为主的风险治理模式存在识别速度慢、通信滞后、缺乏精准的风险控制和智能决策等问题，无法满足大数据时代煤矿企业快速识别不同风险的安全需求。因此，研究大数据时代煤矿安全风险治理模式有重要的现实意义。

1煤矿安全风险治理现状

自2019年国家发展改革委、国家能源局等8部委联合制定发布《国家煤矿安监局关于加快推进煤矿安全风险监测预警系统建设的指导意见》以来，部分学者构建了“云边端三级”治理模式架构。该模式由边缘端、云端与应用端3部分组成，其中三级指区域、煤矿、集团3个治理主体。因新兴技术向煤矿生产层面的渗透，该模式实现数据采集交换功能，保障系统数据的真实性和客观性。但各个平台之间未进行数据格式的标准统一，致使煤矿风险治理出现层级割裂状况；难以保障治理主体在面对煤矿安全事件时的资源分配与响应效率，导致风险治理的实际效果欠佳。随着数据时代的进一步到来，煤矿风险的不确定性在人机交互作用下极易产生新风险，且传播速度更快传播途径更广。在此时代背景下，煤矿安全风险周而复始，在不同阶段、不同地域范围内反复发生，风险的不确定性和生命周期性特征更加明显。但现行治理模式设计并没有完全契合煤矿风险的生命周期，存在一定缺陷。一方面，容易导致治理主体难以快速识别煤矿中存在的隐患；另一方面，导致在面对煤矿突发事件时难以及时控制风险进而引发风险叠加效应。可见，现有风险治理模式已不适合煤矿安全的需要，亟须探寻新的风险治理模式。

2大数据时代煤矿安全风险治理模式研究

2.1加快煤矿管理信息化建设

信息化水平的不断提升也是促进中国安全管理工作进步的一个重要原因。结合现代化科技，运用好监测监控平台，能够使得管理工作更加高效。利用好高精度传感器能够对井下机电设备及环境参数等进行实时监控，对于超标的状况可以及时预警并进行处理，最大化减轻安全事故所带来的后果。

2.2打造高素质人才队伍

地测防治水管理体系的完善需要专业化的技术团队完成，采矿企业在人才引进过程中要注重平衡性，保持地质类、测量类等专业人才的数量均衡、结构合理。正式工作过程中，采矿企业要注重对工作人员进行培训，提升其安全意识、专业技能和综合素养。企业既可以选择专家进行知识的集中讲解，也可以充分利用一线骨干技术人员进行现场经验指导，重点强调需要注意的事项，严格要求按照规章流程进行处理工作，使工作人员能及时掌握最为先进的处理技术，冷静有效处理地测防治水各种状况，也要定期对工作人员予以考核与奖赏，这样才能保证人才队伍更为强大。

2.3顺槽内设备下滑的安全技术措施

随着顺槽坡度的增大，顺槽内设备下滑的可能性增加。特别是顶板超高、顶板破碎和人工假顶区域，支架升不紧，更增大了设备下滑的可能。加强机头、机尾支架管理，拉完支架后，将支架尽量升紧，初撑力达到24MPa。巷道高度超过支架最大支撑高度时，采用在支架顶梁架道木的方法来增加支架工作阻力；人工假顶和顶板破碎区域，支架尽量升紧。推移转载机前闭锁三机，检查排头架与转载机推移油缸连接状态，如需调整，则及时进行。在转载机推移油缸两端的底座上焊油缸保护链，防止油缸伸缩量达到极限值后，转载机继续下滑对油缸造成冲击。若仍不能控制设备下滑，需要采取设备防滑措施。

2.4煤矿安全风险治理数据分析子系统

煤矿安全风险治理数据分析子系统是数据整合加工的成果。数据分析子系统包含数据处理层与数据分析层，遵循处理→计算→分析的流程。首先，底层统一接入煤矿工作人员、煤矿设备、煤矿内部环境、煤矿监测等数据并进行过滤清洗，通过语言处理对不同类型数据进行标准化的格式处理。然后采用机器学习、神经网络算法进行数据计算、分析，挖掘隐含在数据中有价值的风险因素数据。同时，依托可视化技术，借助传感器系统、办公网络将风险因素数据直接传达给每一位管理者。最后，各个监测设备通过整个治理过程不断地对数据进行反馈分析，保障对风险因素的实时控制。

2.5智能矿井多元监控数据集成关键技术

随着新一代信息技术的发展和智能矿山建设的推进，我国煤矿的智能化水平不断提高。通过智能矿井多元监控数据集成技术，可打破系统间的界限与壁垒，促进系统间的联动，减少数据冗余，实现数据共享和有效利用，对于保障煤矿生产安全、提高煤矿生产效率具有重要意义。

2.5.1多线程技术

在煤矿监控系统中存在多种数据采集协议。对采用不同数据采集协议的设备或系统，分多个通道进行数据采集。针对每个通道，设计一个专门的数据采集线程，并采用多线程技术进行分组管理，使各系统互不影响，并能提高数据采集效率。子系统包含上位机软件，通过OPC协议进行交互更加便捷，且能实现更加丰富的功能；融合分站功能较单一，可通过简单、开放的Modbus协议进行通信；MQTT是物联网传输协议，因此井下智能物联网设备采用MQTT轻量级数据传输协议；传感器和部分PLC不具备网络端口，因此采用串口通信。

2.5.2数据库存取技术

对几种主流关系型数据库的分析总结如下。（1）MSSQLServer2012Express。优点：免费；大数据量存储效率较高。缺点：数据库MDF文件大小限制为10GB；单CPU运算，不能充分利用目前多CPU机器的性能；不支持故障转移群集。（2）MSSQLServer2012标准版。优点：数据库MDF文件最大可达524PB，满足业务需求；支持故障转移群集，增强系统可用性；存储性能高，在对600亿条数据的测试中，每秒存储记录高达120000条；数据文件和日志文件大小符合现实场景需求。缺点：商业付费。（3）MySQL  Community。优点：免费；安装部署简单；支持常见的SQL语句规范；网络化数据库，可在网络中的任何地方访问；存储速率高达50000条/s；适合分布式部署。缺点：数据库文件偏大。

结语

综上所述，煤矿中时常发生的安全事故所造成的损失及后果都是无法估量的。在深入探究大数据技术和方法基础上，将风险防范与应急处置相融合，构建安全风险治理模式，为煤矿系统日常风险识别，风险控制，应急决策提供有力依据。建立煤矿风险治理模式，为智慧矿山安全管理提供了新思路，同样也为当前煤矿风险治理体系建设提供了宝贵经验。

参考文献

［1］王海军.煤矿通风安全隐患管理的措施探讨［J］.西部探矿工程,2019，31(5)：178-179.

［2］任喜功.加强煤矿通风安全隐患管理的措施［J］.资源信息与工程，2019，34(4)：62-63.