大数据引入煤矿安全生产管理的可行性分析
薛志明
（神华宁夏煤业集团，宁夏灵武750400）
摘要 近两年大数据概念被越来越多的引用与应用，在数据爆棚的过程中，越来越多的企业和人也已经感受到了大数据的价值。通过“大数据”概念的特点分析将其引入煤矿安全生产管理中的可行性。
关键词 大数据 安全生产管理 应用
1前 言
煤炭行业是国民经济的基础产业，煤炭在我国一次能源生产和消费结构中占到70 %左右。但煤炭行业点多面广、从业人员多、危险源集中、事故灾害严重。为提高安全生产管理能力，需要不断引入适合的管理方法、体系，本文分析研究将大数据概念引入煤矿安全生产管理中的可行性及实际应用的可操作性。
2大数据概念
大数据是IT界提出的一个新的概念，“大数据”研究机构Gartner给出大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，高增长率和多样化的信息资产。数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，会产生新一波的生长率的增长，也预示着新的规律发现和新生事物发展趋势能够提前预测。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域，以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多地意识到数据对企业的重要性。对于煤矿安全生产管理实质上也是基于历史数据分析管理。其实大数据也早已存在于煤矿安全生产管理中，在一次次血的教训中总结了大量的经验，积累了大量的数据，包括安全生产经验、危险源、职工违章行为、违章类型、事故发生时间、事故类型等，只是现阶段人们只认识“小数据”，也没有发挥大数据的效用。
3大数据的特点
大数据有三个主要的特点：分别是全体、混杂和相关关系。首先，去收集和分析更多的数据。这个数据都是有关研究问题的数据，这个数据点绝对的数字并不重要，重要的是有多少数据点是和研究的现象相关。如果想要研究的现象只有1000个数据点，抓住1000个数据点就是大数据，因为这就抓住了所有数据。通过这种方式可以看到很多细节，这些细节在之前随机抽样是得不到的；其次，混杂，即接受混杂。在小数据时代人们总试图收集一些非常干净的数据、高质量的数据，花费很多金钱和精力来确定这些数据是否是好数据或高质量的数据。可是在大数据时代，就不用去追求那种特别的精确性，当宏观上失去了精确性，微观上却能获得准确性；最后，相关关系。因为更加混杂，因果关系转向相关关系，人们不要认为可以真正地、容易地找到因果关系，其实那只是发现相关关系。
在大量的混杂的数据之间找到相互关系，从中发现我们应该关注的是什么，而不是关注为什么，这也就是从小数据事件的随机样本和大数据时代的全部样本、从去糟存精到保留繁杂的数据、从究其原因到发现相互关系。通过对比得出小数据时代和大数据时代的区别，这样也更容易诊断大数据是否适用于其他行业。
4大数据概念在煤矿安全生产管理中应用的可行性
4.1全体数据样本在煤矿安全生产管理中的应用
自我国煤炭工业发展以来，不断建立起了各种煤矿开采规范、安全规程及安全生产法等安全生产法律、法规文件，诸多文件无一不是通过大量现场实践经验积累而来，部分规定还在随着开采技术及环境发生变化不断进行着修改。过去在安全生产过程中需要建立各种台账，包括设备点检记录、人员不安全行为记录、地质条件变化记录等简单数据台账，经过长期积累形成小数据库。随着科学技术进步，现代化监测监控设备不断投入使用，产生了时时数据，逐步扩充着小数据库，通过数据统计分析总结出了“煤矿安全生产五大灾害”、“安全生产红线”等。所以，全体数据样本已经在煤矿安全生产管理中应用，并且发挥了巨大作用。
4.2原始积累数据多而繁杂，但是都是有价值的数据
煤矿生产包括方方面面繁杂的生产工艺，所涉及的各种台账及记录也是五花八门，虽然所使用的统计方法不一，但是在繁杂的大量数据中，能够得出一定的规律，每一次记录都是有效的数据。“海因里希法则”就是一个典型的示例，告诉我们当一个企业有300个隐患或违章，必然要发生29起轻伤或故障，另外还有一起重伤、死亡或重大事故，虽然不同行业不尽相同，但他说明了一种倾向，说明了数量巨大而且繁杂的原始数据是有价值的。
4.3数据相互关系的应用
在有大量数据基础的前提下，对基础数据进行分析，分析的是在多因素相互影响下事态发展趋势，从趋势形式下制订安全生产防范措施，从而促进安全生产。
综上所述，大数据的特点都在煤矿安全生产数据应用中有所体现，但目前应用水平非常有限，仅仅是简单数据应用。首先，数据量不够，随着企业综合自动化水平提高，数据积累上有了质的飞跃，但数据还不够完善、全面；其次，数据仍然是零散的数据，没有对庞大的基础数据进行分析处理，数据处理仍然停留在样本处理上。我们对安全生产管理中一些有关安全设施设置、事故隐患查处、重点危险源分布等信息查询和统计分析，主要依靠手工输入和单机处理，造成安全信息反馈相对滞后，分析统计不准确，无法进行资源共享，不利于安全管理水平的进一步提高。
5大数据技术在煤矿安全生产管理中应用采取对策
5.1信息数据的采集
5.1.1自动化数据采集
加快煤矿综合自动化的建设，自动化水平的提高，一方面可以降低部分由于人为误操作造成的事故，一定程度上减少了井下工作人员数量；另一方面，由于软件平台实现了各个系统的数据接入，生产管理人员可同时获得更多、更全面的实时、历史生产数据，从而能够更准确、更精细地进行生产指挥调度，各平台之间建立数据接口，实现数据共享。
5.1.2人工数据采集
目前除了人员定位、安全环境监测、顶板压力及部分设备运行实现了实时监控，其余包括人员不安全行为在内均无法实现自动化监测，仍然需要人工数据采集。目前虽然也在进行采集，但是在数据采集过程中已经降低了其自身价值。例如人员的不安全行为的记录，要以现场安全监察员作为信息采集员，现场及时发现员工的不安全行为并进行记录，包括已经发生的和即将要发生但被制止的行为，记录中要包括员工姓名、年龄、文化程度、工龄、年内参加培训类型和次数等信息，不漏掉一个有效信息是真实数据积累的基础。
5.2数据处理
安全生产工作应该加快安全管理信息化建设步伐，加强对安全生产管理和技术资料的收集、汇总、分析和建档工作，建立健全安全生产数据库，积极探索信息系统的开发和应用，科学、系统地反映出安全管理的项目、要素和标准。具备信息传递查询、数据统计分析、危险源检测控制、隐患检查整改等基本功能，同时可实现行业内数据库信息的共享。在大量数据基础上引入计算机的云计算进行数据分析，从数据中分析出各个数据间的相互关系，从而预测出自己所需要的信息。
5.3数据联网共享
大数据时代就是基于互联网而提出的，煤矿安全生产管理数据在海量数据中本来就是个体样本，从数据采集到积累都不易，应该建立统一共享平台，建立数据库，积累包括信息录入、信息调阅、信息搜索等记录，从而从大量信息中筛选有价值信息。例如，在进行液压支架回撤过程中，因侧护板固定不牢靠而发生掉落伤人事故，从事故原因分析是人为主观责任事故，但终归是作业前没有危险源辨识和忽略检查造成的事故。如果建立起作业内容及危险源辨识信息共享平台，只要发生一起事故，就会在全范围内通告，其他单位要进行同样的作业内容，只要在数据库搜索引擎中输入关键词，所有危险源及事故案例全部一一列出，便于在作业前对其风险评估及培训，避免同样事故的多次发生。
6结论
从大数据特点分析，煤矿安全生产管理也同样具有相应特点，而且在传统数据积累和现代矿业全自动化系统建设中，煤矿安全生产管理相关数据也将出现爆棚现象，数据越多，数据所隐含的内在关系也越清晰、越容易发掘，特别是对煤矿井下环境、灾害、人员活动高度耦合的大系统而言，数据越多，灾害预警模型维数也就可以更高，预警预报也就越准确。但处理大量数据将又是要解决的重点问题，在海量数据中必须要用到云计算技术提供计算支撑，也是要进一步解决的问题。
参考文献
［1］马小平，胡延军，廖燕子．物联网、大数据、云计算在煤矿安全生产中的应用研究［J］．工矿自动化， 2014,40（4）:5-9.
［2］维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代：生活、工作与思维的大变革［M］．杭州：浙江人民出版社，2013.
作者简介
薛志明，1986年出生，助理工程师，目前就职于神华宁夏煤业集团石槽村煤矿生产技术科，从事安全生产技术管理工作。