大數(shù)據(jù)分析時代的煤礦安全生產(chǎn)信息化建設(shè)

        發(fā)布時間:2019-08-13 來源: 幽默笑話 點擊:


          [摘 要]大數(shù)據(jù)的發(fā)展才剛剛起步,但大數(shù)據(jù)的時代確實已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)在煤礦中的應(yīng)用仍處于萌芽狀態(tài),但其前景是廣闊的。大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變煤礦管理思維:由小數(shù)據(jù)時代的直線思維向大數(shù)據(jù)時代相關(guān)思維轉(zhuǎn)變;突破事故分析的局限性,實現(xiàn)生產(chǎn)安全關(guān)口前移;監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài),保障設(shè)備運行安全等等。本文進一步分析了大數(shù)據(jù)分析時代的煤礦安全生產(chǎn)信息化建設(shè),以供同仁參考借鑒。
          [關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)時代;煤礦;安全生產(chǎn);信息化建設(shè)
          中圖分類號:TD79;TP311.13 文獻標識碼:A 文章編號:1009-914X(2019)11-0239-01
          一、煤礦數(shù)據(jù)的基本特征分析
          1.1數(shù)據(jù)信息量大且種類繁多
          煤礦生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生多種不同數(shù)據(jù),例如機電設(shè)備運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、瓦斯檢測數(shù)據(jù)以及工作人員相關(guān)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型,同時施工單位安全管理部門在多年工作紅也積累了大量數(shù)據(jù)。因為數(shù)據(jù)信息具有豐富多樣的種類,包含了的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及結(jié)構(gòu)化等,比如瓦斯檢測數(shù)據(jù)就屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇,監(jiān)控視頻以及礦土資料等屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),現(xiàn)階段隨著社會不斷發(fā)展,出現(xiàn)了越來越多的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
          1.2數(shù)據(jù)價值密度低且產(chǎn)生增長速度快
          因為工作人員在井下作業(yè)時會連接多種傳感器與監(jiān)測設(shè)備,從而對井下工作實時進行監(jiān)控,這一過程中會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),但其中真正能夠起到作用的數(shù)據(jù)卻微乎其微。并且當前很多工作都涉及了信息化管理,煤礦管理工作中自然也融入了這一點,信息檢測系統(tǒng)針對煤礦安全管理不斷運行會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),并且得到了快速的持續(xù)增長。
          二、大數(shù)據(jù)在煤炭行業(yè)安全生產(chǎn)的關(guān)鍵地位
          2.1數(shù)據(jù)收集、整理、分析及整合
          人工數(shù)據(jù)和開源數(shù)據(jù)是煤礦安全生產(chǎn)管理者獲得大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的重要方法。人工數(shù)據(jù)雖然準確率高,但其具有成本較高、自動化水平較低、易發(fā)生人為原因錯誤的天然缺點。與之形成對比,開源數(shù)據(jù)自動化水平較高,成本較低。尤其在信息化綜合系統(tǒng)越來越多的應(yīng)用于煤炭行業(yè),國家安監(jiān)局、煤監(jiān)局等各部門通力合作,建立綜合信息化平臺。這對大數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、整合及預(yù)測都會起到積極的影響。
          2.2大數(shù)據(jù)存儲平臺為煤炭安全生產(chǎn)提供及時的輿情信息
          當?shù)V難發(fā)生后,在處理礦難的過程中,大數(shù)據(jù)平臺為安全生產(chǎn)的管理者及民眾告知詳細信息。一方面,政府部門及監(jiān)督管理部門通過官方渠道及新發(fā)展的信息通道(如We chat 等),及時有效的將相關(guān)真實信息傳遞給大眾,此舉可有效防止謠言誤傳。更可避免政府部門的工作陷入被動應(yīng)付狀態(tài),保證災(zāi)難性事件發(fā)生之后社會的和諧穩(wěn)定;另一方面,每次事故也是一次珍貴的失敗實驗,對此次事故詳細分析,錄入大數(shù)據(jù)平臺,增加數(shù)據(jù)平臺豐富性的同時,對類似事故的預(yù)防、發(fā)生具有重要的參考價值。
          2.3大數(shù)據(jù)拓展了煤炭安全生產(chǎn)的綜合分析
          長期以來,我國煤炭行業(yè)生產(chǎn)安全性較差,生產(chǎn)效率較低,安全預(yù)警能力較差。通過引入大數(shù)據(jù)綜合分析平臺,可有效提高煤炭安全生產(chǎn)能力。有效改變煤炭行業(yè)事故率高、礦難頻發(fā)的狀況,如離層分析儀等數(shù)據(jù)平臺的引入,可有效預(yù)警頂板事故,大大降低頂板事故傷亡率。
          三、大數(shù)據(jù)分析時代的煤礦安全生產(chǎn)信息化建設(shè)
          3.1數(shù)據(jù)源
          基礎(chǔ)數(shù)據(jù),分別來自于選取的核心信息化系統(tǒng),主要包括與人-機-環(huán)-管相關(guān)的各種靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)是煤礦企業(yè)的一些基本信息數(shù)據(jù),更新少、精度高、存儲時間長、價值大且可以重復(fù)交叉使用,應(yīng)盡可能采集全量數(shù)據(jù)。動態(tài)數(shù)據(jù)主要包括實時獲取的各種日志訪問數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、各系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源多、連續(xù)不斷、格式不統(tǒng)一、價值密度較低、采集困難、融合復(fù)雜,應(yīng)充分考慮多源數(shù)據(jù)抽取與融合所涉及的概念、實例、屬性、關(guān)系、重復(fù)冗余、實時性、可擴展性等問題。
          3.2數(shù)據(jù)采集
          通過對核心信息化系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表的分析,劃分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集類別,確定采集目標、采集要素、采集設(shè)備、采集流程,采集錄入各種靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。針對采集到的數(shù)據(jù)存儲需求,利用分布式存儲設(shè)備,借助于應(yīng)用軟件或應(yīng)用接口,將集群功能、分布式文件系統(tǒng)、網(wǎng)格計算等功能聯(lián)合起來協(xié)同工作,提供不同類型的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)和數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。配置與不同數(shù)據(jù)來源、不同存儲形式和接口的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)訪問適配器,并通過 ETL 工具進行數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)質(zhì)量的凈化、轉(zhuǎn)換以及最后的數(shù)據(jù)加載處理,在此過程中需要對系統(tǒng)涉及的基礎(chǔ)元數(shù)據(jù)內(nèi)容進行事先的整理與維護,為后續(xù)數(shù)據(jù)管理與轉(zhuǎn)換等工作奠定基礎(chǔ)。
          3.3數(shù)據(jù)存儲
          煤礦大數(shù)據(jù)存儲主要包括數(shù)據(jù)活動區(qū)與數(shù)據(jù)歸檔兩個方面。數(shù)據(jù)活動區(qū)的目的是實現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)和信息被系統(tǒng)、科學(xué)、長期地保存,以備企業(yè)決策管理、上級或第三方機構(gòu)監(jiān)管之用。歸檔是企業(yè)有效管理多媒體應(yīng)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)、降低成本、有效管理與高效利用數(shù)據(jù)、保證數(shù)據(jù)安全的重要手段。
          3.4數(shù)據(jù)計算平臺
          數(shù)據(jù)計算平臺是核心數(shù)據(jù)存儲與計算平臺,以 HDFS 分布式文件系統(tǒng)和 YARN 分布式計算框架為基礎(chǔ),數(shù)據(jù)存儲于H Base 高性能、面向列分布式數(shù)據(jù)庫,并利用 Hive 對抽取的核心系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容進行計算,通過 IM Pa la 提高大數(shù)據(jù)的計算效率,可根據(jù)業(yè)務(wù)主題提供相關(guān)維度數(shù)據(jù)的高效計算能力,并采用分布式的集群技術(shù)進行部署與應(yīng)用計算,以保證 系統(tǒng)具有良好的計算能力、伸縮性和可擴展性。
          3.5數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
          對存儲于數(shù)據(jù)計算平臺的大數(shù)據(jù)內(nèi)容根據(jù)業(yè)務(wù)主題等進行多維度的數(shù)據(jù)分析與挖掘、知識評價。系統(tǒng)主要采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法及多標簽關(guān)聯(lián)分類算法進行關(guān)聯(lián)分析,并進行相應(yīng)算法的優(yōu)化調(diào)整,對人-機-環(huán)-管監(jiān)測監(jiān)控數(shù)據(jù)等內(nèi)容開展分析,根據(jù)分系統(tǒng)業(yè)務(wù)范疇進行危險源特征、屬性的多維度分析。
          3.6數(shù)據(jù)處理方式

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