Study on Monitoring and Early Warning Platform of Mine Safety Based on Big Data

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Han Jianping

(Shanxi Institute of Energy, Taiyuan, 030600)

Abstract: In order to solve the problem that mine safety real-time data and historical data have not been fully analyzed and mined, this paper designed a mine safety monitoring and early warning platform based on big data.

Keywords: mine safety; safety monitoring; early warning; big data analysis

随着信息通信技术的快速发展和信息化系统的建设,煤矿企业已经采集和积累了大量的数据。这些数据的有效处理和分析在煤矿安全生产中发挥着重要作用[1-3]。已有研究中,通过统一规划和建设,文献[4-5]已经实现了多个专业信息平台的数据共享,文献[6-8]已经实现了大量多源异构数据的分析,

并应用到煤矿安全管理[8]。但是,已有研究中,不

同时间尺度采样所获取的数据未得到充分挖掘和有效利用,尤其是历史数据的规律性研究、归档等大数据分析工作的成果与实时监控数据的联合分析能力需要进一步提高。为解决这个问题,本文提出了一种基于大数据的煤矿安全监控预警平台,有效地将大数据技术应用到了煤矿安全管理中。在数据处理层,本文提出了一种基于标签的单因素与多因素分级共享的大数据开放引擎架构,将实时数据与历史数据进行联合分析和挖掘,实现了分析模型的共享使用。根据真实应用场景下平台的性能要求,设计了煤矿安全监控预警平台的技术选型和技术架构。

1 功能需求分析

通过对已有研究分析可知,当前产生煤矿安全事件的主要原因包括设备故障、管理失误、环境因

[2,6,7]素超标、从业人员操作失误等 。其中,管理失误、从业人员操作失误属于规范化管理范畴。本文主要研究如何对设备故障、环境因素超标进行实时预警,从而减少煤矿安全事故的发生。为了实现不同时间尺度采样所获取数据的充分挖掘和有效利用,本文提出了基于大数据的煤矿安全监控预警平台建设的原则为:事前实时预警,防患于未然;事后分析总结教训,杜绝再次发生;采用人工智能和大数据技术,实现快速智能化预警。

基于此,通过分析煤矿事故发生的因素,根据我国煤矿信息化水平和安全管理特点,确定了基于大数据的煤矿安全监控预警平台的功能需求包括:一是需要实现煤矿安全监控的数据采集和管理;二是需要实现煤矿安全事故的快速智能化预警。 作者简介:韩建萍,山西能源学院(本科)副教授,主持省级教改项目2项、省级精品课程1项,参与省级1331工程高校重点专业建设项目1项。

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