高 晶，趙良君，呂旭陽(yáng)

（華北理工大學(xué)，河北 唐山 063210）

面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，信息化和大數(shù)據(jù)對(duì)煤礦安全管理的重要性被眾多煤礦企業(yè)管理層所認(rèn)知[1-4]。高強(qiáng)度勞動(dòng)作業(yè)、高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)、高事故發(fā)生率是煤礦行業(yè)的突出特點(diǎn)[5-7]。

國(guó)家和社會(huì)高度重視，且密切關(guān)注煤礦生產(chǎn)中的安全，這使得煤礦企業(yè)一刻也不能放松安全管理。近年來(lái)隨著傳感器的進(jìn)一步發(fā)展，應(yīng)對(duì)煤礦井下復(fù)雜環(huán)境在檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度方面有很大進(jìn)步，同時(shí)，利用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)進(jìn)行煤礦安全分析、預(yù)警，已取得豐收成果。但是，當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與煤炭工業(yè)的融合仍處在淺層，煤礦安全檢測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)基本停留在實(shí)施預(yù)警層次，沒(méi)有對(duì)實(shí)時(shí)上傳的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、使用、管理和分析處理。陳舊的以事故為切入點(diǎn)的安全管理不再適用當(dāng)前發(fā)展需求，人們憑借長(zhǎng)期管理的經(jīng)驗(yàn)制定管理規(guī)章制度進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)管理和預(yù)警處置，沒(méi)有將管理系統(tǒng)與現(xiàn)場(chǎng)管理有效的結(jié)合起來(lái)，沒(méi)有真正發(fā)揮實(shí)質(zhì)性作用。因此，針對(duì)煤礦安全系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源多樣化、異構(gòu)化的特征，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)思維，通過(guò)采用深度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)多維度、多精度的衡量，從而挖掘出隱藏在海量復(fù)雜繁瑣數(shù)據(jù)中的信息和規(guī)律，搭建煤礦安全大數(shù)據(jù)分析模型，設(shè)計(jì)功能模塊及總體框架，對(duì)形成煤礦安全大數(shù)據(jù)挖掘分析體系具有理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

1 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)內(nèi)涵及特點(diǎn)

1.1 煤礦安全大數(shù)據(jù)內(nèi)涵

作為繁雜的社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)的煤炭生產(chǎn)系統(tǒng)，包括調(diào)度、掘進(jìn)、開(kāi)采、設(shè)備、通風(fēng)等多個(gè)部門，其內(nèi)部和外部因素對(duì)系統(tǒng)的各種特征均產(chǎn)生一定影響。據(jù)專家學(xué)者統(tǒng)計(jì)煤礦企業(yè)中常規(guī)的安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)達(dá)到數(shù)十個(gè)，隨之而來(lái)的是眾多系統(tǒng)全天候不間斷產(chǎn)生的海量安全數(shù)據(jù)，且海量數(shù)據(jù)中隱含的風(fēng)險(xiǎn)信息很難通過(guò)人力計(jì)算而獲得[8]。因此，有必要采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)安全管理數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理得到有價(jià)值的安全管理規(guī)則和規(guī)律，為企業(yè)決策者提供決策依據(jù)。煤礦安全管理大數(shù)據(jù)內(nèi)涵較以往有以下2 點(diǎn)改變：

1）煤礦安全管理對(duì)象的具體化、簡(jiǎn)潔化。大數(shù)據(jù)背景下煤礦安全管理對(duì)象由傳統(tǒng)的實(shí)物個(gè)體（部門、班組、礦工、設(shè)備、環(huán)境等）向?qū)嵨飩€(gè)體產(chǎn)生的安全管理大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。換句話說(shuō)，煤礦安全管理大數(shù)據(jù)是在原有的安全管理對(duì)象之間增加了數(shù)據(jù)管理部分，增加安全管理效率，有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)原有安全管理對(duì)象的具體化和簡(jiǎn)潔化。

2）預(yù)控式和數(shù)據(jù)式的煤礦安全管理方式。常見(jiàn)的管理方式有經(jīng)驗(yàn)式管理、制度式管理、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控管理和安全文化管理。其中安全文化管理在5 個(gè)管理方式中處于頂層位置，員工因安全文化的影響而主動(dòng)按照安全規(guī)定執(zhí)行。融入大數(shù)據(jù)的煤礦安全管理，是將數(shù)據(jù)式安全管理插入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控管理與安全文化管理之間，這樣可以更加有效的加強(qiáng)安全文化管理。煤礦安全管理方式的改變?nèi)鐖D1。

圖1 煤礦安全管理方式的改變Fig.1 Changes in coal mine safety management

1.2 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

1）煤礦安全管理數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，且增長(zhǎng)趨勢(shì)迅猛。煤礦安全數(shù)據(jù)來(lái)自眾多系統(tǒng)，包括人員不安全行為、設(shè)備自檢、瓦斯、一氧化碳、溫濕度、通風(fēng)等傳感器、調(diào)度安排、生產(chǎn)運(yùn)行等相關(guān)的安全數(shù)據(jù)，故而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的復(fù)雜繁多，是人力處理能力所不及的。

2）煤礦安全管理數(shù)據(jù)種類龐大。煤礦安全數(shù)據(jù)中有的來(lái)自設(shè)備自動(dòng)記錄，有的來(lái)自人員手動(dòng)錄入，有的是文本型，有的是數(shù)值型，還有圖片型，有的是實(shí)時(shí)記錄數(shù)據(jù)，有的是定期維護(hù)數(shù)據(jù)，依據(jù)這些數(shù)據(jù)特點(diǎn)可以分成結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，靜態(tài)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

3）煤礦安全管理數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，這是大數(shù)據(jù)特點(diǎn)之一。伴隨煤礦安全管理的海量數(shù)據(jù)，有價(jià)值的信息往往更加隱蔽、更加容易被忽略、被埋沒(méi)，原有的煤礦安全管理系統(tǒng)解決起來(lái)困難。

4）煤礦安全管理數(shù)據(jù)增速快。由于煤礦生產(chǎn)機(jī)械化程度提高和各類信息管理系統(tǒng)投入到煤礦運(yùn)行管理，煤礦安全管理中涉及到的風(fēng)險(xiǎn)隱患、人員不安全行為、培訓(xùn)情況，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，環(huán)境狀態(tài)探測(cè)等等數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)趨勢(shì)。

2 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)模型

面對(duì)煤礦安裝管理大數(shù)據(jù)的上述特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理解決方案已經(jīng)不適用，因此，通過(guò)采用文獻(xiàn)分析、專家訪談等方法設(shè)計(jì)出煤礦安全管理大數(shù)據(jù)分析模型, 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)分析模型如圖2。

圖2 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)分析模型Fig.2 Big data analysis model of coal mine safety management

1）研究目標(biāo)。煤礦信息化所包含的系統(tǒng)種類多，每套系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)不同，短期內(nèi)無(wú)法做到將所有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，所以以高關(guān)聯(lián)度的核心數(shù)據(jù)庫(kù)作為研究目標(biāo)是首選，從人員、設(shè)備、環(huán)境、管理4 個(gè)角度確定研究對(duì)象，為了對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，需要制定可執(zhí)行的數(shù)據(jù)采樣方案，明確數(shù)據(jù)采集目標(biāo)、要素、設(shè)備和流程。

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，因?yàn)閿?shù)據(jù)的質(zhì)量高低直接決定數(shù)據(jù)挖局的精度和效率。進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的前提須確保數(shù)據(jù)的干凈和高質(zhì)量，為此，要對(duì)煤礦安全管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載，同時(shí)還需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，包括語(yǔ)義、數(shù)據(jù)庫(kù)表、標(biāo)簽體系等等。

3）理論分析。依托煤礦企業(yè)已有的硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)，將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分析方法，搭建煤礦安全管理平臺(tái)的基本功能和技術(shù)框架，多維度探索數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性，挖掘出具有一定理論價(jià)值和實(shí)際意義的結(jié)論。

3 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能架構(gòu)

為滿足煤礦安全管理的態(tài)勢(shì)感知，監(jiān)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急指揮、流程管理的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，以綜合整理多個(gè)煤礦安全系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，設(shè)計(jì)煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)。該平臺(tái)具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)、管理精細(xì)、簡(jiǎn)潔直觀等特征，形成“報(bào)告、決策、推送”完整智慧煤礦運(yùn)行閉環(huán)結(jié)構(gòu)。以IOS 結(jié)構(gòu)為參考設(shè)計(jì)的煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)總體功能框架如圖3。煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要包含5 部分，即：基礎(chǔ)層、支撐層、應(yīng)用層、表現(xiàn)層和用戶層。

圖3 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)總體功能框架Fig.3 The overall functional framework of the coal mine safety management big data platform

1）基礎(chǔ)層?；A(chǔ)層存儲(chǔ)來(lái)自多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)類型包括人員、設(shè)備、環(huán)境、管理的源數(shù)據(jù)、日志、系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁(yè)、傳感器采集數(shù)據(jù)、視頻采集數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2）支撐層。支撐層是該平臺(tái)的核心層次。主要目的是整合來(lái)自不同系統(tǒng)采集的具有分散、異構(gòu)、多源特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)一訪問(wèn)入口，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫(kù)的信息訪問(wèn)、調(diào)取、傳遞、運(yùn)算，從而達(dá)到集成各種有效信息。

3）應(yīng)用層。應(yīng)用層鏈接支撐層和表現(xiàn)層，是數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。主要完成數(shù)據(jù)處理和挖掘，為煤礦系統(tǒng)精準(zhǔn)管理和科學(xué)決策提供有效的數(shù)據(jù)依據(jù)。

4）表現(xiàn)層。表現(xiàn)層關(guān)注的焦點(diǎn)是提供正確的信息表達(dá)語(yǔ)法和語(yǔ)義，具備3 種主要功能：網(wǎng)絡(luò)的安全和信息保密管理、系統(tǒng)中文本的壓縮與打包、虛擬終端協(xié)議。

5）用戶層。用戶層是用戶與系統(tǒng)之間交流的紐帶，在統(tǒng)一界面中以交互形式實(shí)現(xiàn)用戶與各種數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)的查詢、插入、刪除、更新等需求。

4 平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)

煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用Hadoop 技術(shù)為依托的大數(shù)據(jù)分布式集群技術(shù)架構(gòu)，充分利用大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)集群及工具，分析處理煤礦安全管理數(shù)據(jù)，全面提高煤礦安全數(shù)據(jù)的勘察、挖掘和凝練能力，助力企業(yè)管理邁向大數(shù)據(jù)新時(shí)代。煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)分布式集群技術(shù)架構(gòu)如圖4。

圖4 煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)分布式集群技術(shù)架構(gòu)Fig.4 Technical architecture of big data distributed cluster of big data platform for coal mine safety management

1）數(shù)據(jù)源。煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)自于人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等相關(guān)的各種靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)。靜態(tài)數(shù)據(jù)具有在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)變化、在運(yùn)行中主要作為控制或參考用的特點(diǎn)，在煤礦企業(yè)管理系統(tǒng)中的靜態(tài)數(shù)據(jù)雖然長(zhǎng)時(shí)間不需要更新，但其具有一定的價(jià)值和準(zhǔn)確度，對(duì)煤礦安全管理具有實(shí)際意義[9]。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)顧名思義其具有隨時(shí)間變化而改變，直接反映事務(wù)過(guò)程的特點(diǎn)，煤礦企業(yè)管理系統(tǒng)中主要包括實(shí)時(shí)獲取的各系統(tǒng)內(nèi)的日志訪問(wèn)數(shù)據(jù)、環(huán)境設(shè)備數(shù)據(jù)、各系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，特別是由于采集的數(shù)據(jù)來(lái)自多種系統(tǒng)，致使數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)差異、分布松散、數(shù)據(jù)量龐大、統(tǒng)一困難等情況，因此需從定義、范例、屬性、關(guān)系、冗余、實(shí)時(shí)、擴(kuò)展等方面思慮周全。

2）數(shù)據(jù)采集。針對(duì)煤礦管理中眾多系統(tǒng)數(shù)據(jù)類型及特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)配置了適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)形式和各類數(shù)據(jù)訪問(wèn)適配器，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗加工，為下一步數(shù)據(jù)管理與轉(zhuǎn)換等工作做好準(zhǔn)備。

3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)采用磁盤(pán)陣列的分布式存儲(chǔ)方式，實(shí)現(xiàn)各類系統(tǒng)、異構(gòu)數(shù)據(jù)高效、便捷、安全歸類存放。在煤礦大數(shù)據(jù)中，需存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)主要分為2 種：其一是給企業(yè)決策層提供監(jiān)管的決策性數(shù)據(jù)；其二是企業(yè)需存檔的數(shù)據(jù)。

4）數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。數(shù)據(jù)處理平臺(tái)以服務(wù)模式為總體架構(gòu)，覆蓋煤礦大數(shù)據(jù)應(yīng)用全過(guò)程，是核心部分。平臺(tái)采用適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集應(yīng)用的Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和在集群資源管理、作業(yè)調(diào)度監(jiān)控表現(xiàn)突出的Hadoop 資源管理器YARN 分層結(jié)構(gòu)框架。采集的各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)且具有高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的的HBase 數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)Hadoop 的Hive 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析系統(tǒng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并采用適合Hadoop 存儲(chǔ)的BP 數(shù)據(jù)級(jí)的Impala 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速查詢數(shù)據(jù)等交互行為。

5）數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。平臺(tái)以業(yè)務(wù)范疇、危險(xiǎn)源特征、屬性等多維度的方式、關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法和多標(biāo)簽關(guān)聯(lián)分類算法等關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)下層數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法優(yōu)化調(diào)整、監(jiān)測(cè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、內(nèi)容分析和挖掘，并給予評(píng)價(jià)。

6）數(shù)據(jù)處理方式。為了保證煤礦安全管理大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的快速性和完整性，采取用時(shí)間換取成本的離線計(jì)算方案和具有很高價(jià)值收益的流式實(shí)時(shí)計(jì)算方案，這2 種方案不僅提供了離線數(shù)據(jù)分析的各種解決方案，同時(shí)在離線向?qū)崟r(shí)的轉(zhuǎn)型中提供了無(wú)縫轉(zhuǎn)換[10]。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，由于煤礦安全管理數(shù)據(jù)的繁雜、異構(gòu)、連續(xù)等特征，須采用具有高性能、高容錯(cuò)性、高可擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)處理工具。

7）界面展現(xiàn)。用戶界面的以布局合理，設(shè)計(jì)直觀、簡(jiǎn)潔，功能一目了然，交互準(zhǔn)確有效，標(biāo)準(zhǔn)控件規(guī)范為設(shè)計(jì)原則，用戶通過(guò)統(tǒng)一認(rèn)證登錄平臺(tái)向服務(wù)器發(fā)送各種請(qǐng)求，平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)處理、分析將用戶所需結(jié)果展現(xiàn)出來(lái)。

5 結(jié) 語(yǔ)

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合安全管理、系統(tǒng)工程以及數(shù)據(jù)挖掘等理論和方法，對(duì)煤礦安全管理系統(tǒng)現(xiàn)狀進(jìn)行深入分析，研究并設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘的煤礦安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)。煤炭安全管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)搭建適合BP 數(shù)據(jù)級(jí)的Hadoop 大數(shù)據(jù)框架對(duì)企業(yè)內(nèi)部已有多系統(tǒng)信息資源進(jìn)行整理、清洗、分析、歸納，從不同角度和維度挖掘出信息之間的規(guī)律、模式等隱含知識(shí)，為煤炭用戶提供決策參考依據(jù)。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦安全領(lǐng)域的應(yīng)用處在初期階段，探索、研究基于數(shù)據(jù)挖掘的大型軟件系統(tǒng)平臺(tái)，構(gòu)建煤炭安全管理大數(shù)據(jù)分析方法體系有待進(jìn)一步研究與優(yōu)化。