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大数据在煤矿生产技术中应用

期刊目录网应用电子技术论文发表2021-09-16 09:56关注(1)

  概述了大数据的发展历程、特点及其在煤炭企业中的应用成果。以彬长胡家河煤矿现阶段生产技术管理为研究对象,分析得出了该矿在生产技术中存在基础数据不完善、数据挖掘深度不足、专业技术人员数据分析素质不足的问题;论述了大数据在该矿生产技术中应用的必要性,提出了建立大数据分析系统的实施方案,并对大数据在该矿应用的前景进行了展望。

大数据在煤矿生产技术中应用

  关键词:大数据;煤矿生产技术;转型升级

  0引言

  近年来,大数据呈现爆炸式增长趋势,在科学、军事、金融、通信等领域以及各行业已经取得广泛应用,并且成效显著[1]。随着“十四五”规划的出台,煤炭行业以“安全、绿色开发和清洁高效利用”为目标,大力研发数字化、智慧化矿山建设已取得一些进展。但利用大数据有效地推进煤矿生产技术的革新,优化矿井、采区、工作面设计,提高生产效率、灾害治理能力方面的研究成果,还少之又少。利用大数据技术对煤矿生产中产生的数据进行整合、深度挖掘,是当前煤矿生产技术中急需解决的问题。文中以彬长胡家河矿业有限公司(以下简称胡家河煤矿)现阶段生产技术管理为研究对象,分析了生产技术管理中的成果及存在的不足,探讨了将大数据引入生产技术管理中的现实作用和意义,提出来大数据在该矿应用的方案,并对未来大数据在该矿的应用愿景进行了展望。

  1大数据相关知识

  1.1大数据定义

  截至目前,大数据还没有一个明确的统一的定义。全球管理咨询公司麦肯锡对于大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征[2]。

  1.2大数据的特点

  数据量大:相比于传统的数据概念,大数据都是以P、E、Z级的计量单位在采集、存储和计算数据的。在煤矿生产中,需要采集的人员信息、地质赋存、回采支护参数、各设备运转等情况,构成了一个庞大的数据体系。数据多样:煤矿生产中的数据种类具有多样性,涉及结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。如水文地质、矿山压力、设备运转情况、瓦斯、温度等监测数据。数据产生速度快:随着煤矿信息化水平的提高,煤矿企业中矿井各类气体监测系统、视屏监控系统、人员定位系统、矿压监测系统等都在全天候不间断地产生数据。数据价值密度低:现代化矿井采集大量的数据,但是一些数据的价值比较低,仅能反映某个节点的动态情况,对于整体意义较小。例如:温度传感器采集的温度数据量非常大,但是一般情况下,温度变化不会太大,整体来说有意义的数据不多,数据的价值密度很低。

  1.3大数据的发展历程

  从数据发展历程来看,20世纪90年代至21世纪初处于数据挖掘时代,也是大数据发展的萌芽阶段;2003—2006年处于非结构化数据时代,也是大数据发展的突破阶段;2007—2009年处于大数据发展的成熟阶段,并且《自然》杂志专刊于2008年率先提出了大数据(BigData)的概念;2009年至今,大数据在众多行业很快应用,在电子商务、医疗、智慧农业等多个领域已经取得了较大的成效,2013年也被称为大数据元年。

  1.4大数据研究的意义

  煤炭数字化需要:将大数据与煤矿生产技术相结合,是适应当前煤炭行业智能化、数字化的需要,是采矿技术研究的必然选择。设计生产的需要:结合大数据与现代机器学习、云计算等技术,对矿井原有数据和现在产生的数据进行深度挖掘,可以为矿井设计采区、工作面设计提供更加详实的数据参考,有利于推进矿井灾害机理的研究,指导灾害治理。企业转型升级的需要:建立完善的煤矿大数据分析系统,对煤矿企业转型升级具有重要作用。

  1.5大数据在煤矿行业中的应用

  大数据在煤炭企业虽处于初步发展阶段,但发展势头迅猛,部分行业工作者已经将大数据应用于煤矿安全管理、生产管理、转型升级等方面。谭章禄[3]提出了建设煤炭大数据平台的框架。张玲[4]分析了物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用现状。阿不都维力·阿布[5]都热依木探讨了大数据在煤矿安全管理中的应用情况。崔亚仲[6]提出智能矿山大数据应从矿山安全管理、生产执行、经营管理等领域进行应用。缪建华[7]对大数据煤矿安全高效生产运用前景进行了展望,预测智慧矿山将是解决矿山安全、提升效益的必然选择。王洋[8]分析了大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用前景。将大数据与煤矿生产技术融合,将有助于煤炭企业在矿井设计、灾害治理等方面有较大突破。

  2胡家河煤矿生产技术现状分析

  2.1胡家河煤矿简介

  胡家河矿井位于咸阳市长武县境内,井田地质储量819.75Mt,可采储量395.44Mt,设计生产能力5.00Mt/a,服务年限60.8a,主采4号煤层平均厚度16m。矿井属高瓦斯矿井,I类易自燃煤层,煤尘具有爆炸危险性,水文地质类型为极复杂型,属强冲击地压灾害矿井。采用立井单水平开拓方式,中央并列式通风方式,抽出式通风方法,采用“一井一面,三区联动”的方式布置,走向长臂综采放顶煤分层开采。

  2.2生产技术管理成果

  胡家河煤矿在生产技术方面不断改革创新,引进新技术、新工艺,发展智能化、信息化,有力推进矿井现代化、机械化水平的提升。优化采煤工艺:回采工作面始终坚持“四级放煤”工艺和“多轮顺次放煤”工艺相结合的方式,有效地提高了回收率;创新性使用“波浪式”推采的方式,有效降低了工作面水害的影响;优化了工作面排水方式,采用2个工作面共用一条泄水巷和滞后排水的方法,降低了生产成本。改进支护方式:掘进工作面不断创新改革,改进了超前支护方式,提高了作业人员的安全性;引进了注浆锚杆、锚索,通过对破碎带或断层段顶板、帮部采用注浆锚杆锚索,有效地提高了顶板的稳定性。回采工作面超前支护段引进了防冲支架,降低了冲击地压显现造成的危害。灾害治理:冲击地压防治方面,采用微震、地音监测,大直径孔卸压,引进水力割缝切割煤体,有效地降低了冲击地压危害;地热治理方面,回采工作面采用制冷风机,平均温度降低3~5℃,改善了作业环境;“一通三防”方面,采用阻化喷雾、煤层注水、黄泥灌浆等方式,有效地提升了矿井的安全生产。信息化建设:进了“安全生产信息化平台”,实现了部分数据的互联互通,开放共享;应用了“安全风险分级管控和隐患排查治理”系统,强化了安全生产的意识;实现了井下4G网络全覆盖,提升了信息传输效率。

  2.3生产技术管理中存在的不足

  胡家河煤矿虽然在生产技术中取得了较多成果,但矿井生产的发展仍然较为粗放。在生产技术数据管理中处于较低水平。基础数据不完善:①随着煤矿生产自动化、信息化水平的不断提高,对数据采集的要求也越来越高,但是对专业的数据采集设备的投入量较少,大多仍然沿用传统的模式,采用手工填写报表,进行汇总,数据采集效率低,难以满足现阶段高速发展的信息化水平的需要。②矿井安全生产中地质构造是最重要的影响因素。现阶段,胡家河地质勘探水平仍较弱,对上覆岩层、煤层赋存、水体赋存情况等,虽然进行了探测,但是数据仍不够详细,处于“普查、详查”阶段,没有达到“精查”的要求;矿井具有强冲击倾向性,但对于矿山压力的研究仍处于起步阶段,对于赋存煤层地应力情况、煤岩体力学性质、采掘工作面扰动应力影响等方面的数据,少之又少。如:回采工作面仅采用每7个支架安装的一台KJ653顶板动态监测仪进行监测,并配合微震、地音监测等方式对矿山压力进行监测,已回采第6个工作面,仍未总结出矿井回采工作面周期来压的大致步距。③煤矿是由多个系统构成的一个整体,各系统之间存在非常紧密的联系。现有生产模式下,大量数据仅由各专业部门负责,这些数据因为种种原因,无法实现相互分享,导致数据矛盾、重复的现象时有发生。数据挖掘深度不足:目前,矿井对于数据的认识停留在较为浅显的层次上,各类数据之间的关系没有被深层次的挖掘。仍是以小数据时代下,线性思维模式对采集的数据进行分析,仅仅注重数据的精确性,将所收集的数据应用于记录、查询、预报、报警等方面,并未构建合理有效的模型,借助机器学习、云计算等方式分析数据之间的规律,进而推动煤矿生产技术的进一步提升。例如,矿压监测所采集的各类数据,仅根据现有系统自动生成预测图形,而未加入地音、微震、现场实测等数据进行统一分析。专业素质不足:一是由于煤炭企业的特殊性,存在重经验、轻数据的现象,经验至上这一观念深深根植在许多人心中,认为距离大数据很遥远,没有太多实际价值,现在的生产不需要大数据技术也能完成。二是对数据化、自动化的不信任。例如,许多矿井已采用自动排水系统,因对自动化水平的不信任,担心出现问题,仍配备专门岗位工种值守,造成了人力资源的浪费。三是缺少综合性分析人员,现阶段“懂采矿技术的人员,很少懂大数据,懂大数据的人员又很少懂采矿技术”。

  3对策分析

  2019年1月2日国家煤矿安全监察局发布了《煤矿机器人重点研发目录》,反映了我国煤炭开采向数字化、智能化、信息化、自动化转变的决心。人工智能、机器学习、5G技术等将在煤炭开采中发挥关键作用,现在机器人巡检已在许多煤矿企业得到了应用。而智能化开采的一个重要基础就是大数据,为进一步提高大数据在胡家河煤矿的应用,推动矿井数字化、自动化、智能化水平提升。

  3.1更新思想理念

  发展大数据已是现代化煤矿企业转型升级的必然选择。矿井生产中的各类数据是客观存在的,大数据理念的主要体现是数据的量大和数据的价值大。随着煤矿信息化水平的不断提升,生产中产生的海量数据仅依靠人力分析,无法发挥数据最有效的价值,很难得出更加可靠、准确的结论。大数据已经在许多领域应用成熟,但在煤矿企业“粗放式”的观念深入人心、思想仍比较保守,接受新事物能力较弱。加之总是遵循先例的原则,造成大数据在矿井中应用举步维艰。因此要加强思想教育,提升从业人员对现代化信息技术的了解;强化对专业技术人员的培训,使其打破固守传统的观念,提升利用大数据等现代化数据处理技术的应用能力。不再使用传统管理模式下人的宏观判断、经验分析方式。

  3.2引进专业技术人员

  人才是发展的核心要素。现阶段,复合型人才是各个企业的倾心之选。大数据技术的应用,是需要很强的技术能力和专业能力的人员才能完成的。煤矿企业现阶段缺少专业的大数据人才,现在的从业人员对大数据一知半解,无法胜任数据的建设、挖掘、处理工作。而掌握大数据技术的人员,又不懂得煤矿生产技术中的关键环节数据,无法进行预言建模或未来趋势的分析。因此,需要引进一批专业的大数据人才,与现在的专业技术人员优势互补,形成一支专业化的煤矿大数据团队。

  3.3建立统一大数据体系

  煤矿生产技术大数据体系的建立,首先,应构建生产技术信息框架。通过统筹规划,顶层设计的方式,明确规划和目标,设置大数据管理单元,整合资源,分析哪些数据是关键、哪些数据是可忽略的,构建一个数据资源标准规范,多维度的数据分析体系,实现资源最大化利用。其次,应强化基础数据的管理,加大数据采集设备的投入,加快拓宽数据来源,为数据分析提供基础保障。最后,应用云计算和人工智能等技术,对数据进行分析,为决策提供更加详实的基础。

  3.4愿景展望

  大数据使设计、灾害治理更加清晰化:煤矿开采已由原来的“黑箱”转为现在的“灰箱”,大数据分析是将“灰箱”转为“白箱”的途径。例如:通过大数据技术的应用,建立矿井三维数字模型,结合FLAC3D、UDEC等软件,可以模拟工作面煤柱改变后应力分布的变化,可为工作面设计优化提供更加可靠的依据。当前,冲击地压灾害是世界性难题,冲击地压理论仍处于模糊的状态,彬长矿区是冲击地压显现明显地区,采集彬长矿区生产过程中矿山压力的数据,建立大数据分析系统,总结出应力变化规律,为冲击地压灾害治理提供有效的途径。大数据为企业转型升级提供新思路:煤炭企业现均面临着转型升级的挑战,智能化、数字化发展是煤炭企业的必由之路。当前,企业转型发展应立足于创新驱动,结合大数据分析体系,建立一套完善、成熟的系统,可以为其他矿井提供技术服务,在煤矿行业竞争中抢得先机,摆脱仅依靠生产创造效益的局面,实现跨界深度融合,为转型升级打开新思路,提供新利器。

  4结语

  (1)大数据的应用可以进一步提升胡家河煤矿生产技术管理。(2)通过煤矿生产作业产生的大量数据,建立大数据分析系统,可以为煤矿设计、采区优化、灾害治理等方面的决策提供更加明确的依据。(3)煤炭企业转型升级,可以利用大数据为同类企业提供技术服务和新思路。

  作者:郑鹏伟

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