煤炭企业安全生产的综合管理研究

2019-09-10张婧双海清李占利李洪安孙瑜

技术与创新管理 2019年6期

张婧双海清李占利李洪安孙瑜

摘要：在“互聯网+”时代，通过网络互联和大数据技术，实现煤矿数据的计算、挖掘和预警，已经成为一种必然趋势。随着煤炭安全生产与成本管理的矛盾日趋突出，不仅需要对煤炭企业在井下的生产数据进行监控预测，更要解决煤炭环境资源、设备资源与人员资源等多要素、多参数、多目标的综合管理问题。首先，分析了煤矿“环境-设备-人员”三者缺一不可的系统特性;研究了大数据在煤炭安全生产中存在的问题，分别从安全生产的环境数据复杂化、设备多元化、人员管理规范化等多个角度进行了管理问题梳理。其次，采用业务流程梳理及数据字典制定方法，定义了业务流程边界，发布了煤炭企业内部的业务数据字典。通过对环境、设备、人员的综合管理，制定了煤炭企业的安全生产环境、设备和人员管理对策。研究结果表明：“互联网+”时代大数据必将成为煤炭安全生产与成本管理的重要手段和途径，深度挖掘煤炭安全生产中的海量信息，可实现安全效益、经济效益与社会效益的最大化。

关键词：互联网+;大数据;煤炭安全生产;监控预测;业务流程

中图分类号：F 273.1

文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2019）06-0709-06

Research on Comprehensive Management of Safety

Production in Coal Enterprises

——Based on the Perspective of Big Data In the Era of ‘Internet+’

ZHANG Jing1，SHUANG Hai-qing2，LI Zhan-li1，LI Hong-an1，SUN Yu1

（1.College of Computer Science and Technology，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China;2.College of Safety Science and Engineering，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China）

Abstract：In the era ofInternet +’，it has become an inevitable development trend to realize the calculation，mining and early warning of coal mine data through network interconnection and big data technology.As the basic contradiction between coal safety production and cost management becomes more and more prominent，it is necessary not only to monitor and forecast the data of coal enterprises in underground production，but also to solve the comprehensive management problems of coal environment resources，equipment resources and personnel resources，which are multi-factors，multi-parameters and multi-objectives.This paper，firstly，analyzed the intricate and indispensable system characteristics of coal mine complex and changeable “environment-equipment-personnel”;studied the problems of big data in coal safety production，and sorted out the management problems from the aspects of complexity of environment data，diversification of equipment and standardization of personnel management in safety production.Secondly，this paper adopted the method of business process sorting and data dictionary formulation methods to define the business process boundaries and publish the business data dictionary of the coal enterprise.Through the comprehensive management of environment，equipment and personnel，the countermeasures of environment management，equipment management and personnel management in coal enterprises safety production are formulated.The research results show that the big data in the era ofInternet +’ will become an important means and way of coal safety production and cost management，and that deeply excavating massive information in coal safety production can maximize safety，economic and social benefits.

Key words：internet +’;big data;coal safety production;monitoring and prediction;business process

0 引言

当前，我国正在充分发挥互联网的优势，将互联网与传统产业进行深度融合，以产业升级提升生产力。“互联网+”是创新2.0信息技术演化推进社会发展的新形态、新业态，是未来全行业、跨平台运营的管理模式[1]。李克强总理在十二届全国人大三次会议上的政府工作报告中提出“互联网+”计划，强调“推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场”[2]。自此，“互联网+”作为一项国家战略，为未来国家各领域的发展指明了方向。“互联网+”将开放、平等、互动等网络特性在传统产业进行运用，通过大数据的分析与整合，改造传统产业的生产方式、产业结构等内容，增强经济发展的动力，从而促进国民经济健康有序发展。

随着现代化监测设备的不断投入，煤炭企业大数据的种类及数量均在大幅度增加，只有通过加强大数据技术的研究和应用，才能有效地处理海量数据，达到提高煤炭企业安全生产的目的。由此可见，大数据在煤炭安全生产管理中发挥了巨大的作用。进一步，从煤炭企业当前的安全生产监控化、自动化、信息化建设及应用情况来看，已经拥有很好的“互联网+”大数据技术的实现基础，具备大数据在煤炭安全生产管理中应用的可行性。因此，应该充分利用大数据技术对煤炭企业监控的各项指标进行挖掘，将得到的有用信息进行监测预警，及时发现问题、解决问题，以实现安全效益、经济效益与社会效益的最大化。

在大数据技术的应用方面，国内学者在煤炭安全领域做了大量研究。例如，

王海军等[3]研究了“互联网+”时代，煤炭企业在井下安全生产监控预警、矿用大型安标设备及材料储运的安全生命周期。张科利等[4]运用现代管理理论，构建了安全生产的协同管理大数据平台。郑磊[5]利用大数据对煤矿基础数据进行深度挖掘，以寻找事故发生的规律，提升煤炭安全生产的源头治理能力。杨晶洁[6]深入研究了物联网与大数据在煤炭安全生产保障中的作用，使其完成预警、监控等功能，从而达到安全生产的目的。黄伟[7]将物联网和大数据应用在煤炭安全系统中，结合现代科学的新兴技术建造全新的煤炭安全保障系统。苏东毅等[8]基于大数据处理技术，将安全生产数据进行深度挖掘，提高了煤炭安全生产的效率。方方[9]从煤炭物联网建设、煤炭云计算、煤炭大数据的采集和应用三个方面分别阐述了大数据时代煤炭安全生产的信息化建设。刘保进[10]基于大数据技术，围绕提升安全风险辨识能力、事故隐患预测能力展开研究，全面分析了安全生产信息化、智能化。李娜[11]针对煤炭大数据的特点，结合“互联网+”的思想，建立了煤炭生产云服务平台。徐磊[12]将大数据技术与瓦斯、矿井水害、矿井火灾、矿井顶板灾害的预防机理相结合，建立了基于大数据的矿井灾害预警模型。王万丽等[13]针对煤炭安全生产信息化应用中存在的问题，提出了煤炭安全生产大数据应用管理系统，提升了在线监测能力，有效提高了事故预防能力。陈佳林[14]分别对煤炭安全生产的各类数据建立关联模型，分析数据之间的影响关系，提高了对事故风险的预测能力。

综上所述，通过网络互联和数据传输，利用大数据技术进行计算、处理、数据挖掘和安全预警，实现人与物、物与物信息的交互和无缝连接，可以达到对煤炭企业安全生产的实时控制、精确管理和科学决策。为此分析了煤炭环境资源、设备资源与人员资源等多要素、多参数、多目标的综合管理问题。采用业务流程梳理及数据字典制定方法，定义业务流程边界，发布煤炭企业内部的业务数据字典，以期制定相关的管理对策。

1 大数据在煤炭安全生产中的问题

煤炭企业的大数据技术是煤炭智能化、信息化的发展延伸，利用智能装备对煤炭企业的物理世界进行感知，通过网络互联和数据传输，进行计算、处理、挖掘和预警，实现地面与井下、矿区与远程信息的交互和无缝连接，达到对煤炭安全生产综合管理的目的。现有的煤炭企业采集到的大数据，可以作为未来煤炭系统建设、“互联网+”技术应用的基础数据。

但是，随着煤炭生产流程的增多、生产规模的扩大化，使得生产过程中安全隐患不断显现[15]。煤炭企业对致灾因素的有效监测以及灾变趋势的准确预测，是煤炭事故预防与控制的关键手段。煤矿是一个复杂、多变的“环境-设备-人员”三者缺一不可的系统需要，从安全生产环境数据复杂化、安全生产设备多元化、安全生产人员管理规范化等多个角度进行管理问题的梳理。

1.1 安全生产环境数据复杂化

矿区自然灾害较重，水灾、火灾、瓦斯灾害、煤尘爆炸以及顶板灾害俱全，水文地质条件属极复杂型[16]。各種自然灾害因素均会对煤炭安全生产造成巨大的影响。因此，工作面开采前，需要对水灾、火灾、瓦斯灾害、煤尘爆炸以及顶板灾害进行超前治理，确保工作面回采安全可靠。

1.2 安全生产设备多元化

煤炭开采技术离不开机械化、自动化、信息化等高新技术和装备的支撑。煤炭安全生产过程中，生产流程复杂，涉及设备类型众多，需要将采煤机远程控制系统、支架电液控制系统、工作面运输控制系统、通信控制系统、泵站控制系统及供电系统有机结合，通过大数据分析实现对综合机械化采煤工作面的协调管理与集中控制。

1.3 安全生产人员管理规范化

煤炭开采存在劳动强度大、生产环境恶劣等诸多问题，容易造成人员安全事故。大数据在煤炭安全生产的应用对人员管理规范化提出了更加严格的要求。通过安全生产人员管理规范化，把矿工从艰苦危险的环境和高强度体力劳动中解放出来，确保矿井安全生产。通过实施人员管理规范化，达到岗位增值、企业增效、员工增收、保证安全的目的。

2 大数据在煤炭安全生产的综合管理对策

采用业务流程梳理及数据字典制定方法，全面梳理煤炭安全生产的业务流程，定义业务流程边界。通过业务流程梳理和边界的制定[17]，发布煤炭企业内部的业务数据字典。将业务数据字典对应到每个业务流程，各业务系统在建设过程中必须遵照数据字典要求。根据业务流程和数据字典，制定责任部门及责任人，完善数据治理。通过对环境、设备、人员的综合管理，制定了煤炭企业的安全生产环境管理对策、设备管理对策和人员管理对策。

2.1 安全生产的环境管理对策

针对煤炭工作面各区域范围的水灾、火灾、瓦斯灾害、煤尘爆炸以及顶板灾害，建立不同区域环境监测指标的综合安全指数分析方法，构造工作面区域多因素综合评判模型，给出安全状态指数，完成安全生产的环境对策探讨。

2.1.1 水灾

涌水主要来自顶板基岩裂隙水，若排水管路、排水能力不足[18]，可能造成积水。大数据分析需要从预防水灾的如下几个方面进行研究。

1）过石灰沟时，预计处于雨季的涌水量。提前做好疏放水、防渗工作。过石灰沟期间，工作面增加排水设备和备用管路，并加快推进速度，机电队增加沿线排水设施。

2）加强排水相关设施的包机管理，进行各项指标的监控。两顺槽、机头、机尾排水相关的供电线路必须经常维护检修，确保排水系统的可靠性。

3）当推至低洼地段时，应加快推进速度。对回采后形成的地表塌陷区进行数据分析，尽快将低洼地段恢复原状，防止雨季发生透水、溃沙事故。

4）对涌水和顶板淋水进行数据监测，发现有空气变冷、出现雾气、顶板淋水加大、底板鼓起或裂隙渗水等突水预兆时，必须停止作业，发出警报。

2.1.2 火灾

大数据应用在火灾的监测分析与防治策略包含以下两个方面。

1）防灭火措施不到位造成煤炭自燃。进行采空区气体监测与分析，并准备注浆、注氮防灭火系统;加强联巷封闭施工管理，保证施工质量，密闭前，每个联巷内要安设注浆管，用于密闭注浆。

2）

巷道浮煤、顶煤进采空区导致煤炭自燃。工作面对浮煤含量进行监测与分析，及时清扫浮煤，保证采空区不残留浮煤;加强机尾浮煤管理和撒布岩粉管理;严格按设计开采，尽量减少煤炭遗留在采空区[19]。

2.1.3 瓦斯灾害

监测瓦斯与CO、O2在不同安设位置的浓度，根据不同的场景、不同的浓度进行预警。表1显示了矿井内气体监测与预警浓度表。

大数据分析需要从瓦斯浓度的如下几个方面进行研究。

1）工作面做到无瓦斯超限作业，无瓦斯积聚（指瓦斯浓度达到2%以上，体積达到0.5 m3）[20]。

2）在《煤矿安全规程》中规定，回风风流中瓦斯浓度超过1%时[21]，必须停止工作，并及时汇报调度室，由矿总工程师负责采取措施处理。

3）要切实确保风流畅通。做到稳定、连续不断地供给足够的风量，并控制风速不超限，将瓦斯浓度冲淡到规定的允许浓度以下。

2.1.4 煤尘爆炸

工作面割煤、装煤过程中产生大量的煤尘，对煤尘进行监测与分析。煤尘具有爆炸性，危害人体健康、降低工作场所的可见度、缩短设备寿命[22]。

1）每隔一段距离设置一处手动负压喷雾洒水系统，由独立的水管和风管分别供水和供风，时刻监测其数据指标，喷雾从顶梁煤壁处覆盖至立柱柱窝处，保证喷雾效果。

2）加强对采煤机内、外喷雾装置，液压支架喷雾、各转载点、卸载点等位置的喷雾洒水装置的监测、管理及维护。

2.1.5 顶板灾害

煤层顶板情况复杂，顶板具有不同的岩石类型，厚度与特征，表2中展示了某煤矿的煤层顶板特征。

大数据应用在顶板灾害的监测分析与防治策略包含以下两个方面。

1）通过大数据技术，提前监测不同类型顶板的工作面断层的走向、倾向和倾角的变化趋势。制定专项措施，包含工作面工艺调整、顶板管理、设备管理等方面。

2）顶板管理不到位，造成局部冒顶和人员伤亡事故。加强日常巷道顶板支护质量监测与数据分析，及时有效的掌握顶板性质及其变化。

2.2 安全生产的设备管理对策

将采煤机远程控制系统、支架电液控制系统、工作面运输控制系统、通信控制系统、泵站控制系统及供电系统有机结合，实现对综合机械化采煤工作面设备的协调管理与集中控制。为此，主要从3方面进行大数据深入分析：采煤机远程控制系统、支架电液控制系统与工作面运输控制系统。

2.2.1 采煤机远程控制系统数据监控

利用传感器实现工作面采高自主定位与位置定位;同时，具备远程双向通讯功能，可实现远程监测与控制。

1）采高自主定位。采煤机远程控制系统通过采高传感器实现采高自主定位。工作面采煤工艺具有记忆截割性，可实现无人自动记忆截割功能，且采煤工艺文件可根据需要进行配置[23]。通过大数据分析使得采煤机进入学习模式，控制采煤机各位置下行进方向、速度、左右摇臂高度等姿态信息。

通过具有行程传感器的调高油缸，来准确检测油缸的每次伸缩位移，再利用采煤机自身的机械结构，通过建立数学模型，实现自动、准确、实时的摇臂高度计算。采煤机远程控制系统进入记忆截割功能，在工作面按设定工艺程序自动运行、自动调高、加速、减速。

2）位置定位。在采煤机牵引部安装位置传感器，通过控制器的数据处理模块，计算采煤机的位置信息，输入到建立的数学模型，精确的对采煤机实现位置定位。

2.2.2 支架电液控制系统数据监控

工作面每台液压支架上配置一套支架控制单元[24]，监测支架顶板压力的立柱压力传感器1个，监测采煤机运行位置及方向的红外线接收器1个。通过大数据技术对支架的五种使用场景进行剖析如下。

1）邻架单动作控制。系统具有邻架单动作控制功能，可以通过左右邻架对支架进行单独控制，实现3键连锁的四种动作组合的控制。

2）隔架控制。系统具有隔架操作功能，最多可以控制相隔5架的支架动作。

3）自动移架控制。系统具有单架自动移架控制功能，可以按照既定的控制程序，实现支架的降、移、升动作的自动控制。

4）成组支架动作控制。系统具有成组控制功能，可以实现成组自动移架控制和成组推溜控制;具有成组喷雾控制功能。

5）初撑力自动补偿和带压移架控制。系统可根据液压支架预先设定初撑力值，设置工作面液压支架的自动补液功能，并可根据工作面顶板压力的变化规律，在一定范围内自动调节液压支架补液压力阀值，实现液压支架与工作面顶板的围岩动态耦合。

依据现场不同环境条件进行大数据分析，开发液压支架跟机自动化软件。液压支架跟随采煤机自动操作，在采煤机上安装红外线发送器，发射数字信号，每台支架上安装1个红外线接收器，接收红外线发射器发射的数字信号，来监测采煤机的位置和方向信息。

2.2.3 工作面运输控制系统数据监控

利用工作面的综合接入器、光电转换器和交换机，建立一个统一开放的工作面运输网络，构建控制平台。使工作面运输设备连接到监控中心的服务器，实现运输设备信息汇集，包括视频信息与数据信息。监控中心至工作面端头、

监控中心至工作面端尾通过光缆连接，保证最重要的数据流能动态地获得最优先的带宽支持，同时具有网络状况自诊断功能。

2.3 安全生产的人员管理对策

大数据在煤炭安全生产的应用对人员管理规范化也提出了更加严格的要求[25]。煤炭企业需要强化系统风险预控、岗位危险管控的安全管理，对每个阶段的人员数据均需要经过统计与挖掘，以确保人身安全以及经济效益。

2.3.1 完善各种现场管理制度

1）设定专项安全制度。举例来说，实行专职瓦检员制度，每班检查瓦斯不少于2次，间隔4小时。瓦检员在井下指定地点交接班，并有记录可查，无空检、漏检、假检。工作点做到无瓦斯超限作业，无瓦斯积聚（指瓦斯浓度达到2%以上，体积达到0.5 m3）。工作面回风风流中瓦斯浓度超过1%时，都必须停止工作，并及时汇报调度室，由矿总工程师负责采取措施处理。

2）保障现场气温与通风。要切实维护好工作面两巷，确保气温适宜与风流畅通。做到稳定、连续不断地供给工作面足够的风量，并且风速不超限，将瓦斯、CO等有毒有害气体控制在规定浓度以下。根据某煤矿的实际情况，表3显示了采煤进风流气温与对应风速的数据关系。

3）生产期间加强对机头和机尾的支架管理，根据实际情况保证机尾支架超前机头支架一定范围，从而使工作面风量足够稀释采空区溢出的有毒有害气体。生产期间要及时将机尾端头支架拉出。

4）在机尾盖板处设置挡风帘，要经常检查机尾挡风帘的完好程度。将压风系统的风吹向上隅角，增加新鲜风流，吹散有害气体。

5）严禁事件要遵守。例如，采煤机割至机尾时，严禁任何人员在回风低氧区域作业。采空区突然冒落后，工作人员应立即撤离至工作面进风流中，避免O2瞬间过低造成人员窒息伤亡，同时机尾作业人员必须随身携带O2便携仪，严禁单岗作业。所有人员进入机尾段作业时，必须首先对O2、CO等气体浓度进行确认，严禁在对气体浓度不知情时进入机尾段作业。必须快速通过机尾低氧三角区地段，严禁在机尾低氧区域长期滞留。

2.3.2 加强岗位技术培训和业务学习

开展知识功底、专业功力、身心素质、职业素质的训练，为煤炭安全生产奠定坚实基础。加强对设备的使用和维修管理的培训与学习，保持设備良性循环，完好运行，降低设备故障的影响。

2.3.3 认真落实岗位责任制

生产组织包含检修班和生产班。检修班包括采煤机组、液压组、三机组与电气组。其中，采煤机组负责采煤机的日常检修和维护;液压组负责支架、自移列车液压系统的日常检修和维护;三机组负责工作面输送机、破碎机、转载机的日常检修和维护;电气组负责自移列车和工作面所有电器设备的日常检修和维护。生产班负责每班生产、工作面文明生产、工程质量达标等工作。

通过监测检修班和生产班的工人工作量数据，有助于落实岗位责任制、安全质量责任制和工程质量管理制度、设备维修质量检查验收制度。

2.3.4 抓好均衡出勤工作

严格遵守劳动纪律，调整好每班人员轮休，保证每班都能按正规循环作业，保证全队出勤率在80%以上。

3 结语

在“互联网+”时代，煤炭企业的大数据技术需要与互联网思维融合，使得煤炭企业安全生产及管理运作与互联网形成聚合效应，共同提升创新力和生产力。随着煤炭安全生产与成本管理的基本矛盾日趋突出，不仅需要对煤炭企业在井下生产的数据进行监控预测，更要解决煤炭环境资源、设备资源与人员资源等多要素、多参数、多目标的综合管理问题。研究结果表明：“互联网+”时代大数据必将成为煤炭安全生产与成本管理的重要手段和途径。深度挖掘煤炭安全生产中的海量信息，可实现安全效益、经济效益与社会效益的最大化。

1）从安全效益来看，大数据在煤炭安全生产的应用将工人从危险性较高的采煤工作面转移到安全环境较好的监控中心，从根本上提高了作业安全系数，为推动高危行业向本质安全型转变提供了可靠的技术支撑。

2）从经济效益来看，随着危险事故的减少，大数据在煤炭安全生产的应用极大程度增加了煤炭企业的收益。进一步，对设备利用率与人员调度进行大数据分析，充分发挥了设备价值以及节约了人员成本，使得生产调度综合化。

3）从社会效益来看，解决了矿井可持续发展的问题。如果企业在壮年期没有合理规划，未来的稳产高效就无法保障。通过大数据分析，对矿井的资源进行合理配置，可以最大限度开发利用资源，保障矿井可持续发展。

参考文献：

[1]张浩.“互联网+”背景下全渠道运营探究[J].通信企业管理，2016（07）：68-71.

[2]国务院.国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见[J].全国商情，2015，28（26）：8-10.

[3]王海军，武先利.“互联网+”时代煤炭大数据应用分析[J].煤炭科学技术，2016，44（02）：139-143.

[4]张科利，王建文，曹豪.互联网+煤炭开采大数据技术研究与实践[J].煤炭科学技术，2016，44（07）：123-128.

[5]郑磊.大数据在煤炭安全管理中的应用研究[J].无线互联科技，2016（11）：133-135.

[6]杨晶洁.物联网和大数据及云计算技术在煤炭安全生产中的应用研究[J].科技资讯，2017，15（09）：28-30.

[7]黄伟.物联网和大数据及云计算技术在煤炭安全生产中的应用研究[J].电子世界，2017（18）：88-89.

[8]苏东毅，于迪，李胜男.大数据在煤炭安全生产中的应用研究[J].内蒙古煤炭经济，2017（14）：95-96.