大数据关键技术在智能化煤矿中的应用与发展

1 智能化煤矿大数据

大数据技术在智能化矿山中运用，结合智能化矿山与大数据特点，智能化矿山大数据具有以下几点特征。

数据繁杂大数据关键技术，规模庞大。

智能化矿山中大量的智能机器使用频率高，数据收集、环境监测频率高，使得数据不断涌入，规模逐渐庞大。

数据具有多样性。

智能化矿山构成复杂，再加上人类在开采社会资源时必须不断探索，使得智能化数据结构复杂，传感数据居多，也有非结构化的数据。智能化矿山智能信息系统的种类繁多也决定了数据繁多。

数据采集速度快，数据分析处理速度快。

由于智能化矿山大部分系统采用实时监控，并且矿山要求数据准确度极高，使得数据收集速度极快，收集后对数据的处理与分析需要对矿山进行实时的调整与管理，速度也需要很快。

准确度高。

数据具有完整性、真实性和实时可靠性的特点。

数据属于闭环数据。

智能化矿山的各个系统数据存在关联，横向构成闭环链条；在智能化矿山的数据采集与处理并调整的过程中，要求整个矿山系统数据闭环。

2 大数据关键技术发展动力及当前问题

2.1 发展动力

煤矿企业在生产过程中拥有生产设备较多，对于设备的实时监控数据、环境数据等需要进行高效处理，并且这些数据具有较大的潜在价值。

对于一些规模较大的矿山集团来讲，大数据分析尤为重要，可以在海量数据中发现资产增长的方法或者可以通过数据分析对症下药，提高管理水平，实现经济增长。

在煤炭整个生产销售过程中，运用大数据可以协调整个环节，提高各个环节的协同能力，减少各个环节的损耗。

2.2 当前问题

人才短缺，专业的大数据技术人员缺乏。

智能化煤矿大数据技术目前处于发展的初级阶段，在以后的发展过程中，需要大量的专业人才，不仅需要企业培养了解本身企业又掌握大数据技术的人才，还需要引入外来人才，而当前这两类人才储备大大不足。

资金短缺。

大数据技术的研究与发展需要非常巨大的资金投入。当前对于大数据技术资金投入回收预期不够明确，需要建立合理的回收评估体系，支持资金不断投入。

大数据技术比较复杂。

智能化矿山技术是多种大数据技术的结合。智能化矿山大数据技术的复杂性主要体现在跨越多种学科、具有综合性以及先进性等方面。

数据安全需要重视。

大数据收集与处理安全需要保障，目前，做不到绝对安全，需要不断探索进步。

3 大数据关键技术分类

3.1 数据获取

数据获取技术的运用将实现对智能化煤矿的全方面感知，这种感知是多维度、多过程、实时的感知。若要使得这种感知更加容易、方便，还需要不断的研究进步。

3.2 数据集成

目前，数据集成方面，需要解决数据标准化、缺少完整的大数据管理与分析平台这两个问题。数据集成需要系统的存储处理平台，通过流处理与批处理对大数据进行合理处理。

3.3 数据分析及应用

大数据分析应用主要从大数据的分析与挖掘和大数据的数据解析两方面进行。借助这两项数据技术，通过对智能矿山全景数据进行弥补，使得整个矿山数据呈现实时、连续的特点。

4 大数据技术在智能化煤矿领域应用展望

大数据技术在智能化煤矿领域的应用经过多年的发展，虽然还没有出现较为完整、完美的大数据智能化煤矿案例，但是，发展中不同类别的经验与数据资源，为大数据在智能化煤矿中的发展奠定了良好的经验基础。

大数据将主要应用在智能化煤矿的安全管理领域、生产执行领域以及经营管理领域。在这些领域大数据技术的综合应用，将推动智能化煤矿的快速发展，相信未来某天大数据技术将会在智能化煤矿领域成熟运用。

（编辑：站长网）

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