大數(shù)據(jù)在煤礦安全管理中的應(yīng)用研究

鄭 磊

（河南煤礦安全監(jiān)察局，河南 鄭州 450003）

大數(shù)據(jù)在煤礦安全管理中的應(yīng)用研究

鄭 磊

（河南煤礦安全監(jiān)察局，河南 鄭州 450003）

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)在我國(guó)發(fā)展迅速，在很多行業(yè)已得到廣泛應(yīng)用。煤炭行業(yè)經(jīng)過(guò)多年的信息化應(yīng)用，積累了大量的生產(chǎn)和管理數(shù)據(jù)，但對(duì)這些海量數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘和利用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在當(dāng)前煤礦經(jīng)濟(jì)效益下滑的形勢(shì)下，安全資金投入不足，開(kāi)采環(huán)境復(fù)雜，造成煤礦事故隱患不斷增多，安全生產(chǎn)事故時(shí)有發(fā)生，安全監(jiān)察監(jiān)管的難度和防范重特大事故的壓力不斷加大。文章介紹了如何利用大數(shù)據(jù)對(duì)煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，以尋找事故發(fā)生的規(guī)律，提升煤礦安全的源頭治理能力。

大數(shù)據(jù)；煤礦；安全管理

煤炭行業(yè)是高危行業(yè)，在當(dāng)前煤炭市場(chǎng)低迷，煤炭企業(yè)面臨巨大虧損、開(kāi)采成功本高企、歷史負(fù)擔(dān)沉重以及員工素質(zhì)參差不齊等問(wèn)題，安全管理面臨新挑戰(zhàn)［1］。今年以來(lái)，我國(guó)煤礦重大和較大安全事故不斷發(fā)生，暴露出某些煤炭企業(yè)安全生產(chǎn)主體責(zé)任不落實(shí)、隱患排查治理工作不到位、礦井通風(fēng)系統(tǒng)不完善、隱患排查不到位、四位一體防突措施不落實(shí)、復(fù)工復(fù)產(chǎn)檢查環(huán)節(jié)不嚴(yán)格、現(xiàn)場(chǎng)管理混亂等一系列問(wèn)題，煤礦生產(chǎn)安全形勢(shì)依然嚴(yán)重。這些重大事故的慘痛教訓(xùn)，迫使政府和企業(yè)必須思考改變現(xiàn)有的安全管理方式，采用先進(jìn)的信息化手段，提高安全管理和科學(xué)決策的水平。

隨著信息化、工業(yè)化的不斷融合發(fā)展，目前我國(guó)的中大型煤礦都有自己的一套完整的生產(chǎn)信息系統(tǒng)，積累了大量的音頻、視頻及文本等各種原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)，各級(jí)煤礦監(jiān)察監(jiān)管部門也都有各自的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，積累有大量監(jiān)察、執(zhí)法、管理等數(shù)據(jù)，目前對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘和利用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。從這些海量的數(shù)據(jù)里面發(fā)掘有利于安全生產(chǎn)的有價(jià)值的信息，尋找事故發(fā)生的規(guī)律［2］，提高煤礦安全生產(chǎn)管理水平，具有重大意義。

1　大數(shù)據(jù)與煤礦安全管理

1.1大數(shù)據(jù)的概念

根據(jù)維基百科的定義，“大數(shù)據(jù)”［3］是指一些使用目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用很難處理的大型而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。其挑戰(zhàn)包括采集、管理、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和可視化。必須通過(guò)特殊化處理分析才能形成有規(guī)律、可預(yù)測(cè)的信息服務(wù)能力。研究大數(shù)據(jù)的目的就是預(yù)測(cè)，把數(shù)學(xué)算法和數(shù)學(xué)模型運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)集中來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性并發(fā)現(xiàn)事物內(nèi)在關(guān)聯(lián)。對(duì)于大數(shù)據(jù)可以用4個(gè)V總結(jié)，即Volume（數(shù)據(jù)體量巨大）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Value（價(jià)值密度低）、Velocity（處理速度快），如圖1所示。

（1）volume（數(shù)據(jù)體量巨大）。數(shù)據(jù)級(jí)別從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別，甚至到ZB級(jí)別，1ZB=100萬(wàn)PB=10億TB。據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)：到2020年，整個(gè)世界的數(shù)據(jù)總量將會(huì)增長(zhǎng)44倍，達(dá)到35.2ZB。

（2）Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）。大數(shù)據(jù)類型包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指能夠用具體的數(shù)據(jù)或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來(lái)表示，如數(shù)字、符號(hào)；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指無(wú)法用數(shù)字或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)表示，如圖像、聲音、視頻、標(biāo)識(shí)等；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但是結(jié)構(gòu)變化很大，比如員工的簡(jiǎn)歷、不同商品的信息等等。這種多類型數(shù)據(jù)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

（3）Value（價(jià)值密度低）。以井下瓦斯監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為例，在24小時(shí)連續(xù)不斷的井下瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，有用的數(shù)據(jù)可能僅有幾個(gè)，沙里淘金，數(shù)據(jù)的價(jià)值彌足珍貴。如何通過(guò)強(qiáng)大的運(yùn)算能力和高效的數(shù)據(jù)模型迅速完成海量數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”，是目前大數(shù)據(jù)背景下需要解決的難題。

（4）Velocity（處理速度快）。在計(jì)算能力強(qiáng)大的云計(jì)算環(huán)境中，利用各種大數(shù)據(jù)分析工具，比如Hadoop，SPSS和R，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息，大大減輕了人的工作強(qiáng)度和時(shí)間，這一點(diǎn)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。

圖1　4V特征

1.2我國(guó)煤礦生產(chǎn)的特征

我國(guó)大多數(shù)煤礦地質(zhì)條件復(fù)雜，且絕大多數(shù)為井工開(kāi)采［4］。主要特點(diǎn)要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）生產(chǎn)條件復(fù)雜。我國(guó)煤礦井深平均都在400m以上，井下空間狹小、環(huán)境惡劣、陰暗潮濕，沒(méi)有陽(yáng)光照射，能見(jiàn)度低，作業(yè)場(chǎng)所變動(dòng)頻繁，各類事故難以有效控制，對(duì)井下設(shè)備的安全性和可靠性要求很高。

（2）生產(chǎn)系統(tǒng)復(fù)雜。煤礦生產(chǎn)必備的六大產(chǎn)系統(tǒng)有：采煤系統(tǒng)、掘進(jìn)系統(tǒng)、機(jī)電系統(tǒng)、運(yùn)輸系統(tǒng)，通風(fēng)系統(tǒng)、排水系統(tǒng)；為保證安全生產(chǎn)，大部分煤礦又建有：監(jiān)測(cè)監(jiān)控、人員定位、通訊聯(lián)絡(luò)、緊急避險(xiǎn)、壓風(fēng)自救、供水施救等系統(tǒng)。要使各系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)、高效運(yùn)轉(zhuǎn)十分不易。

（3）作業(yè)環(huán)境艱苦。煤礦井下巷道陰暗潮濕，沒(méi)有陽(yáng)光，煤礦工人長(zhǎng)時(shí)間高強(qiáng)度在井下作業(yè)，體能下降快，反應(yīng)遲鈍，極易產(chǎn)生焦躁情緒；同時(shí)，在煤炭生產(chǎn)過(guò)程中，作業(yè)人員還要牢記作業(yè)規(guī)程，防止水、火、瓦斯、冒頂、機(jī)電等各種安全事故的發(fā)生，思想上一直處于高度緊張狀態(tài)。

（4）自然災(zāi)害嚴(yán)重。我國(guó)煤層賦存條件較差，地質(zhì)條件復(fù)雜，一大批礦井快速進(jìn)入深部開(kāi)采階段，開(kāi)采深度有的甚至達(dá)到千米以上。深部開(kāi)采伴隨著災(zāi)害因素增多，導(dǎo)致災(zāi)害的機(jī)理復(fù)雜，災(zāi)害事故時(shí)有發(fā)生。高溫?zé)岷?、沖擊地壓、煤與瓦斯突出、突水、煤層自燃等問(wèn)題，嚴(yán)重危害煤礦安全生產(chǎn)。

（5）職工勞動(dòng)技能素質(zhì)偏低。我國(guó)煤礦從業(yè)人員數(shù)量多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，受教育程度普遍偏低，缺乏自我保護(hù)意識(shí)和能力，違章作業(yè)現(xiàn)象很普遍。

1.3煤礦數(shù)據(jù)特征

（1）數(shù)據(jù)體量巨大。煤礦企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生持續(xù)不斷的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，如瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、機(jī)電設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、井下人員運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)以及調(diào)度視頻監(jiān)控圖像等等各種數(shù)據(jù)；同時(shí)，煤礦安全監(jiān)察監(jiān)管部門歷年來(lái)也積累了大量的管理和執(zhí)法數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)種類繁多。有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、入井人數(shù)、煤炭產(chǎn)量等；半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如礦土資料、監(jiān)控視頻、規(guī)章制度、應(yīng)急案例等，并且此類數(shù)據(jù)所占比例越來(lái)越高。

（3）數(shù)據(jù)價(jià)值密度低。井下各種類型監(jiān)測(cè)設(shè)備和傳感器實(shí)時(shí)運(yùn)行，連續(xù)監(jiān)控井下生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備運(yùn)行狀況，從而不間斷產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，而真正有用的數(shù)據(jù)占比例很少。

（4）數(shù)據(jù)產(chǎn)生和增長(zhǎng)速度快。物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)信息化系統(tǒng)大量應(yīng)用于煤礦生產(chǎn)安全管理，涵蓋的子系統(tǒng)越來(lái)越多。各系統(tǒng)的24h不間斷運(yùn)行，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)量持續(xù)快速增長(zhǎng)。

從以上特征可以看出，煤礦數(shù)據(jù)具備大數(shù)據(jù)的4V特征，能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，并預(yù)測(cè)煤礦發(fā)生事故的可能性。同時(shí)，大數(shù)據(jù)在提升安全監(jiān)察監(jiān)管能力和明確安全責(zé)任方面也可發(fā)揮重要作用。

1.4當(dāng)前我國(guó)煤礦安全管理存在的問(wèn)題

近年來(lái)，我國(guó)各級(jí)政府高度重視煤礦安全生產(chǎn)工作，出臺(tái)了一系列保障煤礦安全生產(chǎn)的政策法規(guī)，加大了監(jiān)察監(jiān)管力度，煤礦的安全生產(chǎn)環(huán)境得到了明顯的改善，近年來(lái)煤礦的傷亡事故和死亡人數(shù)有較大幅度的下降，但仍有很多問(wèn)題需要認(rèn)真地思考和妥善地處理：（1）當(dāng)前煤礦企業(yè)的事故隱患排查主要靠人力，通過(guò)人的專業(yè)知識(shí)和工作經(jīng)驗(yàn)去發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的事故隱患。這種方式容易受到人的主觀因素的影響，同時(shí)還受人的專業(yè)知識(shí)掌握程度和工作經(jīng)驗(yàn)的限制，難以準(zhǔn)確判斷安全與危險(xiǎn)狀態(tài)，可靠性和科學(xué)性不高；（2）由于缺少有效的事故分析工具，缺乏對(duì)事故規(guī)律的認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致我國(guó)對(duì)安全生產(chǎn)事故主要采取“事后管理”的模式，缺少事前預(yù)防，在事故發(fā)生后才去分析事故原因、追究事故責(zé)任、制定防治措施，這種方式存在很大局限性，不能達(dá)到從源頭上防止事故的目的；（3）信息共享程度不夠，由于煤礦生產(chǎn)信息的敏感性，企業(yè)和監(jiān)察監(jiān)管部門可能都不愿意共享安全生產(chǎn)和監(jiān)察執(zhí)法數(shù)據(jù)，使信息的價(jià)值和利用率大大降低。

2　大數(shù)據(jù)將對(duì)煤礦安全管理帶來(lái)變革

2.1大數(shù)據(jù)推動(dòng)安全管理思維變革，增強(qiáng)系統(tǒng)安全觀念

大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)管理人員改變傳統(tǒng)的安全管理思路，從依靠個(gè)人專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)管理轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽看髷?shù)據(jù)分析結(jié)果，同時(shí)結(jié)合個(gè)人專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)做出科學(xué)的判斷，構(gòu)建以數(shù)據(jù)、技術(shù)、思維為軸心的安全管理系統(tǒng)，為安全管理提供新的視角。

各級(jí)監(jiān)察監(jiān)管部門和煤炭企業(yè)經(jīng)過(guò)多年的信息化應(yīng)用，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中隱含了豐富的內(nèi)容和未知的規(guī)律，對(duì)這些數(shù)據(jù)僅進(jìn)行了簡(jiǎn)單歸集和整理，缺少有效的發(fā)掘和利用。據(jù)測(cè)算，煤礦結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占全部數(shù)據(jù)的5%，管理者也就依靠這5%的數(shù)據(jù)進(jìn)行“宏觀”管理，在實(shí)際工作中很難發(fā)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)之間存在規(guī)律和關(guān)聯(lián)性，無(wú)法從海量的數(shù)據(jù)中提取更有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)數(shù)據(jù)模型的分析運(yùn)算，將這些半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，或許可以發(fā)現(xiàn)很多表面上毫無(wú)關(guān)系的數(shù)據(jù)背后的秘密，這些從“微觀”數(shù)據(jù)中提取出的規(guī)律為大數(shù)據(jù)決策提供了有力支持，使管理者從安全生產(chǎn)的“宏觀”把握轉(zhuǎn)變成對(duì)“微觀”數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確判斷，從而為安全管理做出更加科學(xué)的決策。

2.2大數(shù)據(jù)推動(dòng)安全監(jiān)察監(jiān)管信息的共享，加快打通信息源壁壘

由于各種原因，監(jiān)察監(jiān)管部門和煤炭企業(yè)對(duì)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)比較敏感，不能完全實(shí)現(xiàn)各部門之間的數(shù)據(jù)共享，各部門寶貴的數(shù)據(jù)資源無(wú)法得到充分利用，從而形成了一個(gè)個(gè)“信息孤島”。大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全管理者必須改變傳統(tǒng)的思維方式，收集和共享企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和監(jiān)察監(jiān)管信息，通過(guò)應(yīng)用海量數(shù)據(jù)庫(kù)，建立大數(shù)據(jù)模型，對(duì)生產(chǎn)和監(jiān)察監(jiān)管過(guò)程中的多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和對(duì)比，從而有效判斷事物的狀態(tài)、人的行為或環(huán)境的因素是否安全，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)存在的安全隱患，預(yù)防事故的發(fā)生。

2.3大數(shù)據(jù)推動(dòng)數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘，為科學(xué)決策提供理論支撐

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外的事故進(jìn)行分析，發(fā)生事故的原因不外乎是人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、管理上的缺陷等這三方面因素造成，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)安全生產(chǎn)中這三方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度發(fā)掘，通過(guò)有效的分析工具和數(shù)據(jù)模型運(yùn)算，對(duì)海量安全生產(chǎn)事故數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比對(duì)，分析事故發(fā)生的季節(jié)性、周期性、關(guān)聯(lián)性等規(guī)律和特征，從而找出事故根源，針對(duì)性的制定事故預(yù)防措施，提升源頭治理能力。

3　當(dāng)前煤礦安全管理中大數(shù)據(jù)應(yīng)用存在的問(wèn)題

大數(shù)據(jù)在煤炭安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用目前尚處于研究和起步階段，沒(méi)有成功的模式和案例，還有很多問(wèn)題需要解決：

（1）當(dāng)前大數(shù)據(jù)在煤炭行業(yè)的應(yīng)用面臨很多技術(shù)難題，一是缺少有效的大數(shù)據(jù)分析工具；二是大數(shù)據(jù)的去冗降噪技術(shù)、新型表示方法、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的高效處理等一系列技術(shù)問(wèn)題都有待進(jìn)一步研究和完善。

（2）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不充分，數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范亟待統(tǒng)一。各級(jí)監(jiān)察監(jiān)管部門及煤礦企業(yè)都根據(jù)自身業(yè)務(wù)需要建有各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)，目前各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)還沒(méi)有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，數(shù)據(jù)庫(kù)的完整性、規(guī)范性存在很多缺陷，很難實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的有效對(duì)接。

（3）大數(shù)據(jù)時(shí)代信息安全問(wèn)題不容忽視，需從立法和技術(shù)兩方面保障數(shù)據(jù)的安全。盡管大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含巨大財(cái)富和價(jià)值，但也給企業(yè)信息安全帶來(lái)很大風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用很大程度上也增加了大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露的可能性，一旦數(shù)據(jù)泄露，會(huì)對(duì)企業(yè)或個(gè)人的聲譽(yù)、經(jīng)濟(jì)效益、個(gè)人隱私等方面造成重大后果。

（4）大數(shù)據(jù)專業(yè)人才嚴(yán)重缺乏，既懂大數(shù)據(jù)又懂安全管理的復(fù)合型人才更是少之又少。大數(shù)據(jù)是一門新興技術(shù)，技術(shù)含量較高，大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，其關(guān)鍵環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析是基于預(yù)言建?；蛭磥?lái)趨勢(shì)分析，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師并不具備這項(xiàng)技能，安全生產(chǎn)領(lǐng)域的相應(yīng)人才更是少之又少。

4　如何實(shí)施煤炭企業(yè)安全管理中的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

從發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)將帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響，將大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略引入到煤礦安全生產(chǎn)領(lǐng)域，將會(huì)有效推動(dòng)決策從“經(jīng)驗(yàn)依賴”型向“數(shù)據(jù)依靠”型轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)管理模式從“粗放型”向“精細(xì)化”轉(zhuǎn)型。為此，煤礦安全監(jiān)察監(jiān)管部門和煤炭企業(yè)需要在以下幾個(gè)方面做好準(zhǔn)備：

（1）推進(jìn)建立行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。要發(fā)展大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，就必須打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源壁壘，將行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)，以獲得更完整、更大量的數(shù)據(jù)。

（2）建設(shè)基于物聯(lián)網(wǎng)/云計(jì)算技術(shù)［5］的煤礦安全綜合信息平臺(tái)。通過(guò)行政管理手段，利用物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)全面綜合的數(shù)據(jù)集成，將煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、行政執(zhí)法數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、安全隱患排查數(shù)據(jù)、安全生產(chǎn)規(guī)程等各種數(shù)據(jù)綜合集成起來(lái)，構(gòu)建一個(gè)完善的煤礦安全綜合信息平臺(tái)。

（3）加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控，確保大數(shù)據(jù)安全［6］。大數(shù)據(jù)是一把“雙刃劍”，但如果管理不善，大數(shù)據(jù)本身也可能帶來(lái)大風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)的特征，它不僅需要?jiǎng)?chuàng)新管理方法，還必須納入到全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，通過(guò)立法和技術(shù)手段保證數(shù)據(jù)的安全。

（4）以人才推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略的進(jìn)程。與科研院校聯(lián)合建立大數(shù)據(jù)相關(guān)人才培養(yǎng)計(jì)劃，同時(shí)加強(qiáng)與發(fā)達(dá)國(guó)家之間以及其他行業(yè)之間的人才交流，建立人才合作機(jī)制，積極引進(jìn)高端人才，推動(dòng)安全生產(chǎn)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應(yīng)用。

5　結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，當(dāng)前煤炭行業(yè)面臨供給側(cè)改革，煤礦安全管理依靠傳統(tǒng)模式已跟不上形勢(shì)需求，必須憑借大數(shù)據(jù)等新的信息技術(shù)提高管理水平，降低管理成本，轉(zhuǎn)變管理方式，使煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)在大數(shù)據(jù)的保駕下安全航線，將煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)帶入新的時(shí)代。

［1］韓欣玲.我國(guó)煤炭企業(yè)安全生產(chǎn)的政府監(jiān)管研究［D］.開(kāi)封：河南大學(xué)，2012.

［2］楊雷，史勝春.大數(shù)據(jù)：開(kāi)辟石油化工企業(yè)安全生產(chǎn)新時(shí)代［J］.中國(guó)管理信息化，2014（18）：36-38.

［3］馬建光，姜巍.大數(shù)據(jù)的概念、特征及其應(yīng)用［J］.國(guó)防科技，2013（2）：10-17.

［4］劉成強(qiáng).煤礦安全管理方法研究［D］.濟(jì)南：山東科技大學(xué)，2006.

［5］馬小平，胡延軍，繆燕子.物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)在煤礦安全生產(chǎn)中的應(yīng)用研究［J］.工礦自動(dòng)化，2014（4）：5-9.

［6］馮登國(guó)，張敏，李昊.大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2014（1）：246-258.

Study on Application of Big Data in Coal Mine Safety Management

Zheng Lei
（Henan Administration of Coal Mine Safety， ZhengZhou 450003， China）

Nowadays， big data develops rapidly in China， which has been widely applied in many fields.Coal mine industry has experienced many years of information application and has accumulated plenty of data about production and management， but still far from enough to explore deeply and use this mass of data.Under the situation of coal mine economic benefits declining， investment of safety is not enough， mining environment is complicated，causing the increasing hidden dangers of coal mine safety， work safety accidents happened now and then， safety supervision is more difficult and the pressure of avoiding major accidents is increasing. This article introduced how to use big data to explore deeply the coal mine basic data， to find the regularities in accidents happening， and to enhance the ability of coal mine safety governance from the source.

big data； coal mine； safety management

鄭磊（1970-），男，重慶，碩士，高級(jí)工程師；研究方向：煤礦安全監(jiān)察信息系統(tǒng)的建設(shè)與管理。