基于大数据的毕节市煤矿安全生产管理平台设计研究

介绍了国内外学者有关大数据应用于煤矿的研究成果及毕节市煤矿安全监管的严峻形势,为有效解决毕节市监管力量薄弱、不及时等问题,将大数据技术应用于毕节市煤矿安全生产监管,通过文献查询、专家咨询、实地调研、构建大数据管理系统模型、设计大数据管理系统总体框架等方法,设计了毕节市煤矿安全生产大数据管理平台,结果表明：大数据管理平台充分利用、整合毕节市390个煤矿现有监控系统海量数据,满足煤矿监控、智能分析、风险预警、智能决策、下达整改指令、闭环监督等管理需求,能适应煤矿安全生产监管的精细化、实时化、系统化管理需求,解决管理数据“孤岛”现象、缺乏互联互通、监管力量薄弱、不及时等问题。     

基于云平台的煤矿安全智能管控信息平台设计

为消除煤矿各类监控系统与管理系统的数据孤岛问题,基于大数据与云计算技术,提出了基于云平台的煤矿安全智能管控信息平台设计构想,设计了由感知层、平台层以及应用层的平台架构,构建了基础信息管理、数据联网管理、风险分析指标模型管理、风险分析研判与处置、风险分析数据展现五大模块。同时,根据建立的煤矿安全风险分析指标体系,通过层次分析与隶属度函数结合的方法,实现了对煤矿安全风险的研判。结果表明,该信息平台提高了煤矿数据存储、传输和处理的效率,实现了对煤矿现有数据的有效分析,对于实现煤矿的安全管控,提升煤矿本质安全,有较好的效果。     

互联网+煤矿开采大数据技术研究与实践

针对煤炭市场需求持续下滑,煤矿企业安全生产与成本管理的基本矛盾日趋突出,企业经营压力剧增的现状,为解决煤矿企业煤炭资源、人力资源、机电装备、生产技术等多要素、多参数、多目标的立体动态复杂系统协调管理问题,提出运用"互联网+"、大数据和现代管理理论,整合煤矿采、掘、机、运、通、地质、防治水等专业信息,构建安全生产协同管理大数据平台,研究柠条塔煤矿安全生产经营大数据的互动关系。研究结果表明:借助大数据技术,结合煤矿特点,深度挖掘分析其生产管理中的海量数据,可实现煤矿安全生产经营决策及时科学化、安全标准化、生产精细化、经营利润最大化。     

煤矿安全数据分析与辅助决策云平台研究

煤矿安全数据的深层次挖掘和分析对提高煤矿事故预警能力与安全管理决策水平至关重要,根据我国煤矿信息化水平和安全管理特点,分析了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的功能需求,确定了煤矿事故综合分析、煤矿生产系统可靠性评价和基于大数据分析的煤矿事故预警三类主要服务功能。基于云计算的服务模式,提出了基于IaaS、PaaS和SaaS等层次的煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的系统框架,给出了各层级的具体服务内容。结合国家关于发展云计算产业的相关意见,讨论了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的运行模式,研究结果对煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的开发和运营具有重要参考价值。     

基于大数据分析的煤矿安全风险预测系统研究

为了进一步提高煤炭企业对重特大事故的预测预警能力,加快企业的风险管理向事前预防型转变,统筹国家层面煤矿安全监管及巡检稽查工作,通过对煤矿安全风险预测和大数据分析技术的深入研究,基于大数据分析平台构建了煤矿安全风险预测系统。该系统可对煤矿安全生产态势进行动态展现,对煤矿事故规律进行挖掘展现,对煤矿事故风险进行预测展现,对事故网络舆情进行监控展现以及预测数据的综合管理展现等,与同类系统相比,基于大数据分析构建的预测系统在事故规律挖掘、舆情监测监控、生产调度指挥决策等方面具有一定的优势,能够有效的提高安监部门和煤炭企业的风险防控能力和决策效率。     

煤矿安全生产大数据分析与管理平台设计研究

为了提升煤矿安全生产能力,在煤矿企业现有的硬件、软件、环境和机制基础上,将大数据技术与煤矿安全生产业务相结合,分析了煤矿安全生产信息化系统建设中存在的问题,通过现场调研、专家咨询等方法建立煤矿大数据分析模型,研究并设计了煤矿安全生产大数据分析与管理平台的功能架构与技术架构,以期为煤矿井下异构信息化系统的共建共享工作提供技术手段和参考依据。     

“互联网+”时代煤矿大数据应用分析

针对"互联网+"、大数据其他行业的应用产生聚合增值效应,而煤矿缺乏对大数据潜在价值挖掘利用的问题,研究煤矿企业在井下安全生产监控预警、矿用大型安标设备及材料储运的全生命周期的远程管控,建立各级煤矿企业数据共享的安全生产云服务平台、跨行业多维立体供需及价格预测平台等方面的大数据应用模式分析,提出大数据挖掘应用应由专业技术团队统一规划模型并制定标准,在接口协议、安全防护做好先期统筹等建议。指出"互联网+"、大数据的综合应用必将成为提升煤矿安全生产的重要手段和途径,实现降成本、增效益的作用。     

基于大数据的煤矿安全监管联网平台设计与实现

针对现阶段我国煤矿安全总体形势依然严峻,监管效率有待提升等问题,设计并实现了基于大数据的煤矿安全监管三级联网平台。该平台采用分层架构设计方法,制订并遵从数据交换标准规范,建设煤矿、区县和地区三级网络,实现众多煤矿异构系统数据源有效融合,并利用大数据技术,实现对联网数据的挖掘分析,为全区煤矿安全监管提供辅助决策支持。目前参与联网煤矿超过300家,较好地实现了多级安全联网监管,取得了较好的经济和社会效益。     

智能化煤矿大数据平台架构及数据处理关键技术研究

随着煤矿智能化技术深度推进,其数据量级及类型均呈爆炸式增长,利用大数据技术针对煤矿多源海量数据进行集成分析与数据价值挖掘,实现动态诊断与辅助决策,成为煤矿智能化的关键。煤矿大数据平台向下实现多源异构感知数据的接入、集成和融合,向上为各种煤矿智能化应用提供数据服务,打通感知数据和数据智能应用之间的屏障,是煤矿智能化运行的基础。针对当前煤矿大数据平台建设初级阶段缺乏成熟建设体系的现状,在分析煤矿大数据数据来源、数据特征以及处理要求的基础上,提出由数据接入层、数据存储层、数据资产管理层、数据服务层构成的煤矿大数据集成分析平台技术架构;系统研究数据接入与存储系统,主数据管理系统及数据服务系统等大数据平台关键系统,从而建立大数据平台基础框架,为大数据融合分析处理提供基础数据与资源能力;针对煤矿大数据处理要求,研究数据获取与数据标准管理,提出基于位号的煤矿数据编码标准,实现煤矿数据标准化管理,并在此基础上研究数据集成与数据治理技术与数据可视化技术,实现数据全生命周期管理;研究提出基于循环神经网络的数据预测及基于知识工程的态势感知与推理等基于人工智能的处理算法实现数据纵向和横向的智能化分析。以陕煤张家峁煤矿及陕西延长石油巴拉素煤矿为代表进行大数据平台建设与工程实践,为建设智能化煤矿大数据平台,构建煤矿数据生态提供技术参考。     

煤矿安全管理数据仓库的建立与应用研究

本文从加强煤矿管理信息化建设的角度出发,结合煤矿安全生产的特点,在对我国煤矿安全管理数据源进行分析的基础上,建立起煤矿安全管理数据仓库系统的总体框架,并对基于数据仓库的数据挖掘技术进行研究,以强化对煤矿安全管理的决策支持,提升煤矿安全管理水平.     

基于图像识别的煤矿井下安全管控技术

根据煤矿安全生产的需求,研究基于图像识别的煤矿井下重点区域安全管控技术,利用机器学习算法和计算机视觉技术,同时结合人员管理数据、设备运行数据进行数据的分析,经过联动分析,数据挖掘,可实现对井下人员行为、煤量的监测和管控,形成目标风险预控的知识库,并进行了井下的实验验证。实验数据表明:系统平台的实时分析响应时间小于2 s,识别率大于98%,系统可以有效的实现井下人员、煤量等动目标的安全管控。     

煤矿安全数据挖掘模型的构建及应用

矿井安全系统数据来源多,数据量大,且呈现动态性、随机性和模糊性等特点,应用数据挖掘技术是提高矿井安全工作洞察力和理解力的重要途径.在数据挖掘通用模型综述的基础上,构建了煤矿安全数据挖掘系统原型架构,确定煤矿安全数据的主题域.并依据煤矿安全管理的不同内容分别设计了依据不同挖掘方法的数据挖掘器;根据矿井安全预警系统软件的开发过程,说明了应用SQL Server数据库技术进行煤矿安全数据挖掘的技术流程.     

基于云计算和物联网的煤矿安全动态诊断系统研究

针对目前煤矿信息化建设体制不健全,安全管理决策方式落后等现象,以田陈煤矿为研究对象,构建了煤矿安全动态诊断系统。该系统以云计算、物联网、数据挖掘技术为支撑,综合集成采掘机运通等专业、人机环管四要素、时间和空间、历史和现势的在线以及日常业务数据,基于动态三维虚拟矿井平台,对煤矿安全生产的各类信息进行展示、分析、推理,挖掘历史数据中蕴含的模式和知识,诊断并概括现势安全状态,分析潜在危害因子,有效预测矿井灾害,最终降低煤矿安全生产事故的发生,实现煤矿安全管理的信息化。     

煤矿大数据分析应用规划及系统建设预期效果

基于煤矿信息化的发展完善,运用大数据分析技术,通过对各类信息化系统的数据进行采集、整理、分析,深挖煤矿安全生产管理、经营等各环节的重要数据,以获取更深层次和更有利用价值的信息,并建立相应的预警模型和分析评价模型,为煤矿的安全生产管理决策提供相应依据。     

基于全流程可追溯的煤矿安全智慧管控云平台

为有效解决现有煤炭行业各系统单独建设、多系统数据缺乏共享、智能分析及数据挖掘利用率低等问题，利用物联网、大数据、人工智能等信息技术，在深度融合煤矿安全管理业务的基础上，提出全流程可追溯的煤矿安全智慧管控云平台建设方案；重点分析了风险管控、隐患排查、班组任务处理、违章纠违等业务流程；平台通过数据中心实现多源异构监测数据的存储、整合及分析，将煤矿安全管理中涉及的9个子系统集成于安全智慧管控平台中，利用数据共享一张图进行协同管控与数据有效分析展示。应用结果表明：平台实现了煤矿数据融合、协同控制、业务联动与决策，在提高安全管控效率、缩减管控成本、最大化企业利益方面有较好效果。     

大数据环境下煤矿安全产品协同开发质量管控方法探索

煤矿安全产品是煤矿安全生产的有效保证,随着煤矿生产过程中对安全性的要求越来越高,如何研发更加先进可靠的煤矿安全产品成为了各大煤矿企业必须解决的问题,然而煤矿企业只是从事煤矿开采相关工作,其所需的安全产品研发必须依托与外部相关企业的协同来完成。因此,在煤矿安全产品协同开发过程中,如何对其质量进行管控,保证所开发的安全产品具有高质量高可靠性成为了煤矿安全产品协同开发过程中的关键。基于此,从大数据角度探讨和分析了目前先进的大数据技术在煤矿安全产品协同开发中的质量管控中的应用,对促进大数据在煤矿安全产品协同开发中的应用,提高煤矿安全产品协同开发的质量的可靠性和稳定性具有非常重要的意义。     

基于"六化"目标导向的煤矿安全应急预案管理系统构建

数字化煤矿安全应急预案管理是现代化煤矿应急管理工作的重要抓手和需求。文章在探讨煤矿安全应急预案管理现状的基础上,提出了基于"六化"目标导向的煤矿安全应急预案管理系统,并对其管理概念和系统框架进行了阐述和分析。基于"六化"目标导向的应急预案管理系统实质在于实现了应急数据的智能化检索、分析、评价和推演,以及应急预案和应急救援的动态可视化。     

VRGIS三维可视化煤矿安全数据集成系统设计

描述了基于VRGIS虚拟现实地理信息系统技术构建的煤矿安全数据集成系统的集成流程和数据挖掘模式.并在此基础上以Skyline为开发平台,利用实时数据库和关系数据库的数据挖掘方法建立了煤矿安全数据集成系统.该系统同时集成地理信息数据、实时安全数据、卫星遥感影像等资料.不仅提供了强大的基础数据管理、三维巷道建模以及实体模型实时属性调取功能,还为专业技术人员提供了一个可视化的设计分析平台.     

数据挖掘在煤矿安全监测监控系统中的应用

煤矿企业的安全管理一直是煤矿管理活动的重中之重。随着矿井开采深度的不断加深,瓦斯等有害气体的管理变得尤为重要。虽然煤矿企业在不同程度上建立了安全监测监控系统,对局部异常情况建立预警、报警机制,但是缺乏对监测监控数据的整体性、深入性、连续性的分析,没有充分发挥安全监测监控系统的预测预判功能,没有更好地指导煤矿安全生产。针对煤矿安全监测监控数据多源异构的特点,提出采用数据挖掘分析的手段,对历史数据进行归纳总结,建立经典关联分析模型,及时对新产生数据进行分析判断,掌握矿井环境动态发展趋势,为安全管理提供科学决策依据。     

煤矿视频分布式实时处理平台的设计与实现

实时智能化监控技术是煤矿安全生产的关键。针对煤矿井下监控视频处理实时性差、数据挖掘率低等问题,基于Spark、Kafka、HDFS等分布式框架设计并搭建了一个视频分布式实时处理平台,提出了一种多节点加权融合算法,改进了帧间相关视频的处理方式,加入关联分析模块,并进行了实验验证。实验结果表明,该平台在帧间相关和帧间无关的视频处理中均具有良好的实时处理能力,提高了煤矿视频监控的实时监测能力,对煤矿的安全生产具有重要的意义。