地质大数据在地质灾害防治中的应用

谢举

（山东省兖州市大统矿业有限公司，山东 济宁 272000）

摘要：如今，随着互联技术的不断发展及完善，大数据的应用范围也是越来越广泛。由此地质大数据的概念也应运而生，这对大数据在地质灾害发生规律的研究意义重大。大数据在地质灾害实践及应用中，通过获取相关地质灾害数据信息，并将这些有用的数据通过研究分析，从而转化成地质灾害形成因素的一种解释，使这些数据在某种特定情况下，更具针对性、准确性以及高效性，只有这样才能对地质灾害形成的规律以及地质灾害预测的更全面、更精确。基于此，文章通过对大数据在地质灾害应用特点的阐述，分析了大数据在地质灾害成灾规律中的应用，通过建立相关的地质灾害监测预警平台，以此達到防治地质灾害发生的目的，从而为我国地质灾害的防治工作提供一定的技术保障。

关键词：矿井大数据；地质灾害；防治措施

1 大数据在地质灾害领域应用中的特点

1.1 地质大数据的多样性。地质数据其实就是集合了一个多维数据集，涵盖了地质学、矿物学、遥感学以及地球物理学等多个专业，这些专业之间存有一定关联性，在某种特定条件下，相互之间可以互为转换。目前已建成的数据库有区域地质数据库、地球化学数据库、遥感调查数据库、钻井数据库和水环灾害数据库。面对这些大量数据，我们不仅要对现有数据进行实时更新、同时还要向更广阔的领域进行数据扩充，从而实现数据价值的最大化。而目前我国部分研究只仅限于对当前数据分析，对我国地质条件、气候因素以及地球物理学等专业知识缺乏高度的综合认知。因此，综合 “大数据”全面收集这一多样性的特点，使现有情况得到最全面的分析与总结。

1.2 地质大数据的高效性。现今，在我国科技水平迅速发展的同时，也相继引进了一些更为先进的技术及方法，相关行业的数据存储也是倍增。由此一来，地质大数据的生成也十分快捷，呈现出高效性趋势发。基于大数据快速发展这一现状，给予我们对数据分析及处理带来严峻挑战，此时不仅要全面做好大数据的分析，同时还要运用全新的技术手段对这些数据进行梳理和反馈。例如，为了监测滑坡地质灾害，有必要及时获取位移、降雨量参数。 通过对这些数据整理和分析，从而预测出下一次山体滑坡的时间和强度，以便提前做好相应的预防，降低灾害造成的损失。

1.3 地质大数据的价值性。基于“大数据”具有海量存储这一特征，通过对这些数据实施进一步的挖掘和分析，从而获取具有一定价值的数据信息。关于大数据的价值包括两个方面，其一，通过对海量数据进行筛查和挖掘，从中获取极少部分有利用价值的信息资料；其二，减少资金投入比例，依靠网络提供的信息，并得出相应的价值。但是，一般来说，价值的定义是“通过分析数据可以得出如何抓住机会和收获价值”，而对于地质资料而言也是无可厚非的，同样具有适用性。到目前为止，由于地质灾害异常信息的验证率很低，对地质灾害预测的准确率就更低，只能引进先进的技术手段，打破传统技术的瓶颈，这对保障人民生命财产安全和实现国家经济价值意义重大。

2 “大数据”在地质灾害成灾规律研究中的应用

针对大数据所具备的多样性、高效性以及价值性的特点，这对大数据在地质灾害成灾规律的研究中意义重大。研究中，把充分获取的各项灾害数据通过分析后，将其转化成某种原因的阐释，阐明这些地质灾害是如何分布及形成的。众所周知，这些地质数据中，错综复杂，种类繁多。通过对这些数据进一步的梳理和挖掘，抽丝剥离，从而找出隐藏在大数据中的赋存规律，以此把它当作新的知识对已有知识体系进行丰富，为地质灾害的预防发挥积极作用。

成灾规律其实就是人们对地质灾害分布特征的一个重新认知，其与大数据之间关系紧密，而数据量、数据种类、以及对数据的处理技术都将影响认知能力及认知范围。大数据的应用，对灾害的成灾规律研究开辟了一条新的路径。所以，对成灾规律的研究和总结，充分掌握各类大数据是首当其冲的必然条件，同时也是研究地质灾害成灾规律的基本要求。

3“大数据”在地质灾害防治中的应用

3.1矿井采空区失稳及塌陷监测。基于对采空区的地表下沉、变形状况以及上覆岩层位移变化的监测，通过对比分析位移和变形海量数据，建立参数变化阈值与采空区失稳塌陷的关系，构建失稳及塌陷预警模型，利用移动互联网终端随时主动跟踪监测数据的变化，进而实现及时预警。

3.2矿井地下水位和水质监测。基于对矿井地下水位以及地下水质的实时监测，从而分析在地质条件、采矿条件都不仅相同的情况下，矿井地下水位的回弹以及地下水的流经变化，从而建立矿井水情变化监测系统及数据库信息，结合移动互联网的终端对其进行实时跟踪监测，以便及时预警、提前防治。

3.3矿井温度及自燃监测。基于对矿区钻孔、地表裂缝、矸石山表层、内部温度以及CO 浓度变化等长期的监测，对温度异常区域、可能出现自燃的区域及范围进行研究分析，从而构建采空区域与矸石山温度异常及自燃状态预警模型，充分利用大数据、云计算技术，开展火区状态变化及爆炸危险性评估，并结合移动互联网终端对其实施动态监测，及时预警、从而采取一定防、灭火措施或自燃采空区的封闭措施。

3.4有毒有害气体监测。基于对矿井预留钻孔、抽采钻孔、地表裂缝以及露天矿回填区域等存在的有害气体成分及气体浓度进行监测，结合当前的大数据分析及云计算技术，对这些气体的成分及浓度变化进行研究分析，对毒、害气体泄漏的危险性进行评估，从而建立居民生活区以及规划区危险预警模型，结合移动互联网终端对其进行实时监测，实现及时预警、并提前采取通风或其它技术措施进行防治。

3.5矿区生态环境监测。基于对矿区地下水的流动、地表的塌陷及变形以及矿井关闭措施不到位，而引发的次生灾害进行实时监测，结合大数据分析和云计算技术，对各项指标的变化及生态影响因素进行研究分析，从而建立矿区生态环境及矿区综合预警模型，结合移动互联网终端对这些数据变化进行实时监测，以此实现及时预警措施。

参考文献

[1]刘洋.基于GIS的矿井水文地质信息管理系统及在芦岭煤矿的应用[D].合肥工业大学，2014.

[2]高静.小庄煤矿煤层顶板突水危险性预测[D].西安科技大学，2015.

[3]卫军光.夏店煤矿瓦斯地质规律研究与瓦斯预测[D].河南理工大学，2011.