陈生昱

（山西大同大学工学院矿业工程系，山西 大同 037003）

我国煤炭技术在近十年时间发展突飞猛进，尤其是数字化的快速推进，使得煤矿发展进入快车道，从数字矿山转型到感知矿山，再到现在智慧矿山提出，煤炭发展紧跟时代步伐。而作为煤矿灾害的首害—瓦斯，一直是煤矿技术发展研究的重点，虽然瓦斯监测在技术方面已经有了良好的发展，然而针对煤炭监测安全管理工作仍缺乏系统与完整的监测技术手段，尤其在智能化推进过程中如何有效地利用大数据等人工智能技术手段来推进检测技术现代化方面，从而实现矿山发展智能化，有效提高煤矿安全管理水平。

目前瓦斯监测主要局限于有限数据的监测与管理，缺乏对海量数据的挖掘，对数据分析利用几乎为零。随着现在大数据技术的发展，借助大数据发展的优势，通过对瓦斯海量监测数据的深度挖掘，分析历史瓦斯涌出数据，预测瓦斯未来涌出规律，根据涌出规律提前做出预判，采取相应的技术措施，建立预警系统，从而达到提前预警效果。这将对煤矿瓦斯防治工作提供有利支持，对于进一步提高煤矿安全管理与提升瓦斯防治水平有着极为重要的意义。

近几年，大数据在智慧矿山建设中逐渐被引入，很多学者在这方面进行了研究，阳煤集团在“阳煤安全生产运营管理平台”建设中引入数据深度分析挖掘，利用大数据辅助安全生产管理，提升煤矿整体安全生产水平[1]。同煤集团塔山煤矿在煤矿生产调度系统中引入大数据，利用大数据可视化技术使数据三维可视化展示，使效果呈现更加直观[2]。神华集团在智能矿山建设规划较早，以锦界煤矿为示范点的智能化建设是神华智能化的标杆企业[3]。

总之，大数据背景下的智慧矿山建设现在成为当前煤矿企业的研究热点，大数据技术对于矿山技术发展具有巨大推动作用，但是在实际应用中，大数据发展还处于初级阶段，整体应用处于浅层开发阶段，智能矿山大数据研究和应用面临诸多问题[4]。

1 大数据技术理论与特征

1.1 大数据理论

大数据理论是以大数据处理技术为平台，涵盖数据采集与处理、数据组织与管理、数据分析、数据安全、数据可视化等[5]。大数据是一个多领域交叉的学科，不同领域学科研究大数据的侧重点不一样。矿山发展研究大数据主要以数据分析和数据可视化为重点研究方向。

数据分析主要分为预测和描述两大类别，预测任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值，描述任务的目标是导出和概括数据的潜在模式，常用的分析方法有：分类与回归分析、相关分析、聚类分析、关联规则分析和异常检测分析[6]。

数据可视化是指以图形、图像、地图、动画等更为生动、易于理解的方式展现具体数据，诠释数据之间的关系和发展趋势，以期更好地理解和使用数据[7]。常用数据可视化方法有：图可视化技术、多维数据可视化技术、时空数据可视化技术、文本可视化技术、交互可视化技术[8]。

1.2 矿山大数据的来源与特征

矿山大数据的来源主要来自企业系统数据库中存储的数据以及其他纸质信息等，这些大数据来自企业生产经营整个周期，大体可以分为三个方面[9]：

1）矿山企业日常经营数据。煤矿企业日常复杂的管理经营积累了大量的信息，包括销售、管理、财务、采购等各个方面。

2）矿山在生产过程中应用传感和监测监控技术获取的实时数据。包括生产过程中的设备自动化信息采集、各类传感器信息、人员定位信息、监测监控信息等。

3）企业运营相关外部数据。包括地质探测、煤炭销售、外部业务来往等数据。

矿山大数据的主要特征体现在以下几个方面[6]：

1）矿山企业自成系统，发展水平不一，标准化程度不一，信息闭环、与其他行业没有统一衔接标准、孤岛严重，积累大量数据但缺少数据挖掘。

2）矿山开采环境复杂，数据收集多样化，采集标准不一、数据缺乏筛选。

3）矿山积累有海量数据，数据缺乏系统分析利用，这些数据具有潜在的开发利用价值，尤其在预测预警方面研究具有重要的价值。

总体来看，大数据在未来矿山智能化发展中具有重要的作用，从数据来源看，大数据在矿山收集渠道多样，信息来源丰富准确，在矿山发展中具备良好的发展条件。从数据挖掘和分析来看，大数据在煤炭数据挖局和分析应用前景很广，对于矿山未来预测预警以及智能化控制提供很好基础。此外，矿山大数据还具有时序性强、关联性强、准确性高等的优势。

2 大数据在矿山发展存在的问题

1）大数据思维普及缓慢。煤矿属于典型的传统企业，相比其他行业来说比较封闭，与其他行业信息互通交流较少，对于新技术的接纳消化时间较长，普及过程相比其他行业会比较缓慢。

2）“信息孤岛”问题突。煤矿现有信息技术比较独立，没有与大数据市场建立起统一标准，软硬件系统之间存在技术和标准差异。

3）数据获取能力大小不一。煤矿企业由于规模不同，技术资金投入的差异导致技术水平高低也不一样，这样企业大数据获取大数据的途径和能力也不相同。

4）人才储备不足。煤矿大数据发展需要大量综合性人才，既要对大数据有了解，也要有一定的煤炭专业知识。煤矿企业现在对大数据技术正处于摸索阶段，大数据人才培养存在不足。

5）数据安全。煤矿企业对安全要求标准较高，涉及安全方面技术一定的成熟，这样使得数据使用限制较大。

3 煤炭瓦斯大数据的发展方向

大数据技术在煤矿瓦斯的应用主要集中在大数据采集与处理、大数据分析、大数据可视化三个方向。大数据采集与处理是矿山大数据应用的基础，数据分析是矿山大数据的关键技术，数据可视化对于安全技术管理水平提高有很大帮助。

1）从瓦斯数据采集与处理来看。数据的采集的来源与处理方法是大数据分析的基础，未来煤炭企业在瓦斯数据采集与处理应该制定相应的标准，这样有利于减少数据采集的工作量，增加数据的准确性。

2）从瓦斯数据分析来看。煤矿瓦斯数据分析基于神经网络、灰色理论、向量机、关联分析等数学方法，未来在数据分析仍以分析方法的准确性以及瓦斯预测效果评价为主，结合矿山经济效果评价分析，建立属于煤炭企业专业的大数据平台。

3）从瓦斯数据可视化角度来看。煤炭数据可视化将分散的数据结果以更加直观地呈现，方便企业安全技术管理工作，对于提高煤矿瓦斯管理水平有着重要的意义。未来在数据可视化展示将会更加全面化、专业化、智能化，真正意义上实现智慧矿山。

4 结论

就目前煤矿瓦斯大数据在煤矿研究应用的现状，可以得出以下结论：

1）从煤矿未来发展趋势来看，大数据技术推动智慧矿山的发展，智慧矿山发展积累海量大数据，也为大数据提供基础信息。

2）从研究热点方向来看，未来瓦斯预警系统应用的研究仍以数据分析和数据可视化为主，瓦斯浓度预警可视化展示是信息化动态展示，距离智能化还有一定的距离。因此，未来可视化信息如何向智能化控制延伸有待进一步深入研究。