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大數據技術對煤礦安全生產的實用性
論文類別:專家論文
作 者:佚名
所在地區:大數據技術對煤礦安全生產的實用性
下載次數:314
摘 要:
    摘要:目前對煤礦生產技術、與煤礦相關的業務管理、煤礦生產綜合自動化以及相關的監控監測技術等大量數據的處理還是沿用傳統的統計技術。基于此,本文著重研究利用大數據技術建立煤礦安全輔助生產管理模型的方法,統一管理煤礦生產作業中產生的海量數據,并對海量數據進行進一步深度挖掘,為煤礦安全生產運營中使用大數據技術奠定了理論基礎。
    關鍵詞:大數據技術;煤礦;安全生產
    隨著煤礦安全監測技術和煤礦生產作業自動化技術的長足進步,煤礦的安全生已經得到了行之有效的保障。伴隨著煤礦生產自動信息化水平的提高,類似于監測數據、安全生產管理信息等多種類、海量數據還是沿用著傳統的統計匯報制度,各個種類數據之間的關系沒有被深度挖掘,失去了數據關聯給安全管理帶來的大好益處。通過大數據建立的生產災害預警模型可以為煤礦安全生產的領導者提供決策依據,繼而提出更好的解決措施。
    1大數據背景下的安全生產管理特征
    分布式儲存和計算與生產相關的結構數據和非結構數據,提取研究對象特征,并利用歸一或清洗等數學手段處理特征數據,將處理后的特征數據依靠計算機相關算法建立對應的數學模型,通過模型去探尋研究對象和研究對象特征之間內在聯系,繼而盡可能科學合理的預測研究對象未來的發展方向,這就是大數據管理的基本內涵。那些信息體量大、種類繁多、信息產出頻率較大且價值量不是很高的數據是大數據主要處理的對象,煤礦企業產生的數據特點如下:(1)體量巨大。大量的監測、設備運轉、圖形以及相關處理措施的文檔等數據隨著煤礦的生產不斷產生,由于煤礦生產系統較其他行業復雜,所以產生的數據體量更為龐大。拿一個規模適中的煤礦企業來說,一天之內產生的安全監測數據就達到了1.024×104MB,將一個中型煤礦企業的機電設計、監測工作面采掘通風、巷道工程設計文件中所有圖形壓縮后還有大約1.024×105MB之多。這僅僅是一年產生的數據,那么煤炭企業生產經營了十年或者更久的數據量有多大,可想而知。傳統的處理方法根本沒有能力保存體量如此巨大的數據,所有煤炭企業幾乎都是采用定期刪除所有生產數據,這其中包括那些具有極大分析價值的安全數據,這給煤炭企業帶來了巨大損失。(2)種類繁多。煤礦生產過程中產生的數據種類繁多,大致可以歸為三類。第一類是結構化數據,第二類是半結構化數據,第三類是非結構化數據。如安全監測、人員定位、煤炭產量、生產過程采用的自動化機械設備運行等數據屬于第一類;如采掘工作面的監控視頻等屬于第二類;現場煤礦生產的應急預案等屬于第三類。(3)價值密度低。例如煤礦井下作業的安全數據大多數時候不會發生較大波動,該結構數據主要是以時間序列為主的穩定狀態數據,對其分析的意義和價值并不大,涉及到煤礦生產事故或煤礦災害的異常數據占比卻很小;與此同時,非結構數據雖然占比較大,但是其中不乏分析價值較低的非結構數據,所以煤礦生產產生的大體量數據中存有大量無分析價值的數據。(4)產生速度快。隨著科學技術和自動化技術的不斷進步,無論是安全監測系統還是煤礦生產管理系統基本都實現了高度自動化,可以確保煤礦生產作業全天候進行,這是煤礦生產作業產生數據快的根本原因。

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