煤矿安全生产大数据应用管理系统研究与设计

王万丽 崔 超

(1.包头轻工职业技术学院，内蒙古自治区包头市，014035；2.中煤信息技术(北京)有限公司，北京市东城区，100011)

1 煤矿安全生产信息化应用中存在的问题

近年来，我国煤矿安全生产信息化建设有了较大发展，各种监测监控数据、设备状态数据、生产自动化数据、人员信息以及管理信息系统取得了较大成效，但在具体应用中仍然存在以下问题：

(1)基础数据准备不充分，数据库建设亟待完善。一是我国具备安全监管职责的部门都建有安全生产相关的数据库，但由于其数据搜集、数据整理等能力的不足，造成数据库完整性、规范性方面还存在较大缺陷；二是部分省份煤矿安全监管有的是在安监部门，有的是在行业管理部门，各部门建立的事故信息、监管信息等数据库没有形成统一的标准，为数据衔接造成较大局限。

(2)缺少数据分析工具，信息公开力度不够。一是虽然近年我国在两化融合促进煤矿安全生产信息化等方面做了较多工作，也取得了较大的进步，但总体来讲我国煤矿安全生产信息化水平还较低，多收集少应用、重事后轻事前等问题突出，为大数据的应用带来了阻碍；二是缺少高性能大数据分析工具，这是煤矿企业应用大数据普遍面临的问题，如果没有高性能分析工具，大数据的价值就得不到释放；三是自《中华人民共和国政府信息公开条例》颁布实施以来，安全生产信息公开工作取得了较大突破，但相比美国和日本等发达国家，我国安全生产的信息公开力度相对不够。

(3)系统没有形成合力。现有的煤矿安全监控系统对于煤矿的安全生产信息进行了一些简单的互联互通，但是对煤矿各类在线设备和执法情况缺少系统地分析与预判。煤矿企业各类在线数据也都处于各自的孤岛状态，缺少互联互通和有机的关联分析。

为了更好地适应煤矿安全生产和煤矿安全监察工作的需要，建设煤矿企业安全生产大数据应用系统非常必要。该系统对煤矿井下各类数据建立分析模型并进行关联分析，从而更好地对每个煤矿进行风险预警预测分析，为监察执法提供预警预测信息，提高监察执法的科学性和对事故风险的预警预测能力。

2 煤矿安全生产大数据应用管理系统设计

煤矿安全生产大数据应用管理系统包括煤矿安全生产数据采集子系统、安全生产风险评估与决策支持子系统和安生生产舆情互动子系统。煤矿安全生产大数据应用管理系统总体数据架构如图1所示。

图1 煤矿安全生产大数据应用管理系统总体数据架构

2.1 煤矿安全生产数据采集子系统

该系统集成了企业基础信息、在线监测数据、视频图像数据、人员位置信息和监察执法信息等模块。企业基础信息模块主要包括规章制度和企业基础等信息；在线监测数据模块中的环境监测数据主要包括瓦斯、通风、水、火、矿压、粉尘、甲烷、CO、烟雾、风向、温度、湿度等数据，这些数据主要通过井下及地面传感器获得。在线监测数据模块中的设备运行数据主要是大型固定设备状态数据，这些数据主要通过矿井综合自动化系统获取；视频图像数据模块主要包括在井下生产位置、机房等地方安装的摄像头设备等信息；人员位置信息模块主要通过接入人员定位系统，获取人员位置信息；监察执法信息模块主要为执法人员现场执法、事故调查、隐患排查等信息，包含执法获取的企业信息、执法结果、执法文书等信息，这些信息主要通过各部门人员上传获取。

2.2 安全生产风险评估与决策支持子系统

该系统主要由安全生产检查主题分析、安全生产事故主题分析和安全生产事故治理主题分析三大部分组成。

2.2.1 安全生产检查主题分析

安全生产检查主题分析从地域、时间、行业等多维度、多层次、多角度灵活分析安全生产检查的落实情况和检查结果，从而有效管控安全生产检查进度和结果。

(1)安全生产风险评级模型。用于分析和评估企业安全生产风险等级，通过数据分析技术对煤矿安全生产历史数据进行深度分析，自动分析和挖掘瓦斯浓度、煤层厚度、工作面日产量等因素与安全等级之间的关联关系，从而为煤矿安全等级评估提供更为科学的决策手段。

(2)安全生产检查与事故发生概率评估模型。利用数据分析安全生产检查数据和事故发生数据，发掘事故发生概率和安全生产检查数据之间的内在关联关系，从而对据此利用当前安全生产检查数据推演企业发生安全生产事故的概率，以及进一步对事故发生概率较高的企业进行重点监管。

(3)安全事故风险指标异常检测模型。对于瓦斯浓度等涉及安全的各个重要KPI，利用数据挖掘技术建立基于时序分析的异常检测模型，对各企业相关指标进行异常检测，以防范安全事故的发生。

2.2.2 安全生产事故主题分析

安全生产事故主题分析从地域、时间、行业和等级等多个维度对安全事故次数、死亡人数等指标进行灵活分析，并进行同比环比等预警，从而方便对安全事故的管控。

(1)安全生产事故原因分析。通过对海量的安全生产事故数据进行深度分析，挖掘各安全生产检查指标和安全事故之间的关联关系，从而帮助主管部门更有效、更精准地把控重要的安全生产检查指标。

(2)安全生产事故规律分析。通过数据挖掘方法对历史的安全事故从地域、时间、节假日、天气、企业安全状况等多角度进行深度分析挖掘，发掘安全事故发生的一些一般性规律，从而为安全事故防范提供决策支持。

(3)安全事故次数预测与预警模型。利用数据技术和时间序列的分析方法，通过学习历史安全事故发生次数规律，建立安全事故次数预测模型，并据此设定警戒区间，当事故次数超出预警区间时，则需要加大监管和整改力度，以防范安全事故规模性爆发。

2.2.3 安全生产事故治理主题分析

安全生产事故治理主题分析从地区、时间、行业等角度灵活分析专项治理的执行进度、完成质量等，从而帮助主管单位有效把控专项治理的进度与效果。

(1)治理方案选型推荐模型。通过数据分析技术，分析挖掘出企业安全检查结果和治理方案、治理效果之间的内在关联关系，为已经完成安全检查且存在安全隐患的企业自动推荐最为有效的治理方案，从而最大限度提高安全生产治理效果。

(2)治理方案合理性评估模型。通过数据分析技术，分析挖掘出企业安全检查结果和治理方案、治理效果之间的内在关联关系，从而为企业的多个治理方案的合理性进行科学评估。

(3)治理方案实施效果评估模型。利用层次分析法等方法建立治理方案实施效果评估KPI，并通过对之前专家对各个企业治理方案实施效果的评估结果进行深度学习，建立治理方案实施效果评估模型，从而据此对治理方案的实施效果进行科学评估。

2.3 安生生产舆情互动子系统

该系统主要由事故信息实时监测预警、网站舆情监测分析、视频舆情监测分析等功能模块组成，实现对互联网信息源的实时监控、采集和存储，利用智能文本分析处理技术实现对信息的智能分类、智能聚类及摘要提取，及时发现和处理事故信息和敏感信息，掌控突发热点信息；同时为舆情处置和舆情报告制作提供自动化工具，提高网络舆情工作水平。

2.3.1 事故信息实时监测预警

事故信息实时监测预警功能是通过“网络爬虫”工具抓取信息，并根据关键词筛选预警信息，主要建设内容包括以下几个方面：

(1)对安全生产事故信息进行定向分级采集。实现对安全生产事故信息的定向分级采集，包括国内排名前50的全国性媒体(包括纸媒的网络版)；全国所有省级地方权威新闻网站、报纸及主要论坛；地方新闻网站、地方报纸及主要论坛；实现对微博及微信平台中安全生产事故信息的动态实时监测。

(2)最大限度地增加信息采集量。采用关键词元搜索的方式进行舆情信息采集，并在此基础上通过两个方式增加信息采集量，一是调整检索的关键词，降低关键词的过滤强度，让尽可能多的信息被采集入库；二是增加信息的定向采集功能，通过关注主流媒体，实时采集媒体信息。

(3)采用数据漏斗模式减少垃圾信息，降低误报率。增加信息采集的同时，伴随而来的是大量的垃圾信息，因此，采用数据漏斗和三级预警的模式，确保信息在没有遗漏的前提下减少垃圾信息，降低误报率。一是数据采集入库后即建立全文索引，同时从标题和正文中匹配出和安全生产事故相关的信息，预计过滤效果能去除90%的垃圾信息，对过滤后的信息采用信息推送的方式进行展示，即一级预警；二是通过系统内部的过滤规则做二次筛选，对于规则匹配的信息进行二级预警；三是通过机器和人工相结合的方式，即采用正则表达式严格匹配事故信息，对于匹配的信息直接给予三级预警，同时结合人工审核的方式对于漏报和误报进行完善补充；四是与地方相关单位系统进行数据对接，为了更全面、快速地进行事故预警，更好地发挥舆情信息对事故监测预警的作用，可后续与地方相关单位系统进行信息同步。

2.3.2 网站舆情监测分析

网站舆情监测分析包含互联网信息采集、舆情检索、舆情分析、舆情加工、内容管理和发布、舆情网页和个性化门户等模块。

(1)互联网信息采集模块。该模块包括信息采集器、采集网站管理、采集模板管理、采集任务调度、采集日志管理、网页快照管理等功能。

(2)舆情检索模块。该模块包括智能检索、元搜索和信息监控，实现自然语言检索、关键词检索、日期检索、标题检索、二次检索、URL检索和组合条件检索在内的多种检索入口等类智能信息检索功能，并且可以实现敏感信息监测、有害信息监控、热点信息监控等信息监控监管手段。

(3)舆情分析模块。该模块可以实现热点舆情自动分析、敏感舆情自动识别、舆情走势分析、传播路径分析、重大活动及突发性事件舆情处理、热点信息发现、舆情关联分析与任务追踪、专题分析、时间趋势分析、信息分布分析和热点主题演化分析等多种分析在内的分析手段，正确、及时掌握安全生产网络热点信息和突发事件。

(4)舆情加工模块。该模块可以实现舆情报告整编、异常事件预警及预案、统计分析等功能。舆情简报整编功能结合内容管理技术、知识管理技术及互联网相关技术，能够对一段时间范围内新出现的社会舆论热点或根据用户自定义生成舆情报告。

(5)内容管理和发布模块。该模块的主要功能是实现各个系统之间的数据交互、内容整合与审核以及资源开放共享，实现与舆情展现平台以及其它应用系统的无缝对接。

(6)舆情网页和个性化门户模块。舆情网页是面向地方相关领导和工作人员的舆情展示平台，可以全方位、多角度、实时地展现舆情信息。另外，为了满足特定用户对界面栏目个性定制的需要，建设完成了个性化门户，支持用户随意添加、删除和拖动功能模块，实现个性化布局。

2.3.3 视频舆情监测分析

视频舆情监测分析是一个集视频推送、搜索、加工、统计为一体的一站式视频舆情分析平台。视频监测来源覆盖电视台、网络电视台、视频网站等，可实现全方位、精准化、实时地抓取和呈现视频舆情信息，支持视频在线播放和下载、视频来源筛选统计和视频收藏等功能。

3 应用效果

2017年，该系统在内蒙古自治区鄂尔多斯市的伊金霍洛旗兴隆煤矿试运行，通过该系统对大数据的综合分析，提高了煤矿安全管理的科学化水平，实现了矿井安全平稳有序运行。

(1)提高了智能化监测设备的使用比例。随着大数据理念的发展、技术的发展以及各种智能化技术的应用，伊金霍洛旗兴隆煤矿以安全高效为切入点，先后利用PLC、网络技术、光纤技术等新型科技对矿井各系统进行了优化和改造， 采用了在线监测设备及内部通信设备，有效提高了智能化监测设备的使用比例。

(2)提升了在线监测能力。通过应用该系统，伊金霍洛旗兴隆煤矿实现了煤矿安全数据的实时更新及有效登录，通过深入分析监测数据，有效推动了安全生产管理制度的完善及事故预防能力。

(3)实现了安全管理由事后处置转向事前预警。伊金霍洛旗兴隆煤矿将“数据云”管理技术运用于安全生产，通过基层数据的采集后，集成升级为“信息化大数据平台”，全面汇集和处理安全生产信息和数据，针对监测监控的数据实施分级告警，分专业进行对应处置，通过网上追踪和闭合管理落实销号，加强了安全生产管理。

[1] 刘香兰.煤矿安全生产大数据分析与管理平台设计研究[J].煤炭工程，2017 (6)

[2] 张科利,王建文，曹豪.互联网+煤矿开采大数据技术研究与实践[J].煤炭科学技术，2016 (7)

[3] 薛志明.“大数据”引入煤矿安全生产管理的可行性分析[J].神华科技，2016 (2)

[4] 马小平,胡延军,缪燕子.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究[J].工矿自动化，2014 (4)

[5] 刘海滨，刘浩，刘曦萌.煤矿安全数据分析与辅助决策云平台研究[J].中国煤炭，2017(4)