王萬麗 崔 超

(1.包頭輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市，014035；2.中煤信息技術(shù)(北京)有限公司，北京市東城區(qū)，100011)

1 煤礦安全生產(chǎn)信息化應(yīng)用中存在的問題

近年來，我國煤礦安全生產(chǎn)信息化建設(shè)有了較大發(fā)展，各種監(jiān)測監(jiān)控數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)自動化數(shù)據(jù)、人員信息以及管理信息系統(tǒng)取得了較大成效，但在具體應(yīng)用中仍然存在以下問題：

(1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不充分，數(shù)據(jù)庫建設(shè)亟待完善。一是我國具備安全監(jiān)管職責(zé)的部門都建有安全生產(chǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫，但由于其數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)整理等能力的不足，造成數(shù)據(jù)庫完整性、規(guī)范性方面還存在較大缺陷；二是部分省份煤礦安全監(jiān)管有的是在安監(jiān)部門，有的是在行業(yè)管理部門，各部門建立的事故信息、監(jiān)管信息等數(shù)據(jù)庫沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，為數(shù)據(jù)銜接造成較大局限。

(2)缺少數(shù)據(jù)分析工具，信息公開力度不夠。一是雖然近年我國在兩化融合促進(jìn)煤礦安全生產(chǎn)信息化等方面做了較多工作，也取得了較大的進(jìn)步，但總體來講我國煤礦安全生產(chǎn)信息化水平還較低，多收集少應(yīng)用、重事后輕事前等問題突出，為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來了阻礙；二是缺少高性能大數(shù)據(jù)分析工具，這是煤礦企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)普遍面臨的問題，如果沒有高性能分析工具，大數(shù)據(jù)的價值就得不到釋放；三是自《中華人民共和國政府信息公開條例》頒布實施以來，安全生產(chǎn)信息公開工作取得了較大突破，但相比美國和日本等發(fā)達(dá)國家，我國安全生產(chǎn)的信息公開力度相對不夠。

(3)系統(tǒng)沒有形成合力?，F(xiàn)有的煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)對于煤礦的安全生產(chǎn)信息進(jìn)行了一些簡單的互聯(lián)互通，但是對煤礦各類在線設(shè)備和執(zhí)法情況缺少系統(tǒng)地分析與預(yù)判。煤礦企業(yè)各類在線數(shù)據(jù)也都處于各自的孤島狀態(tài)，缺少互聯(lián)互通和有機的關(guān)聯(lián)分析。

為了更好地適應(yīng)煤礦安全生產(chǎn)和煤礦安全監(jiān)察工作的需要，建設(shè)煤礦企業(yè)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)非常必要。該系統(tǒng)對煤礦井下各類數(shù)據(jù)建立分析模型并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而更好地對每個煤礦進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警預(yù)測分析，為監(jiān)察執(zhí)法提供預(yù)警預(yù)測信息，提高監(jiān)察執(zhí)法的科學(xué)性和對事故風(fēng)險的預(yù)警預(yù)測能力。

2 煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理系統(tǒng)設(shè)計

煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理系統(tǒng)包括煤礦安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、安全生產(chǎn)風(fēng)險評估與決策支持子系統(tǒng)和安生生產(chǎn)輿情互動子系統(tǒng)。煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理系統(tǒng)總體數(shù)據(jù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 煤礦安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理系統(tǒng)總體數(shù)據(jù)架構(gòu)

2.1 煤礦安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)

該系統(tǒng)集成了企業(yè)基礎(chǔ)信息、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)、人員位置信息和監(jiān)察執(zhí)法信息等模塊。企業(yè)基礎(chǔ)信息模塊主要包括規(guī)章制度和企業(yè)基礎(chǔ)等信息；在線監(jiān)測數(shù)據(jù)模塊中的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)主要包括瓦斯、通風(fēng)、水、火、礦壓、粉塵、甲烷、CO、煙霧、風(fēng)向、溫度、濕度等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要通過井下及地面?zhèn)鞲衅鳙@得。在線監(jiān)測數(shù)據(jù)模塊中的設(shè)備運行數(shù)據(jù)主要是大型固定設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要通過礦井綜合自動化系統(tǒng)獲??；視頻圖像數(shù)據(jù)模塊主要包括在井下生產(chǎn)位置、機房等地方安裝的攝像頭設(shè)備等信息；人員位置信息模塊主要通過接入人員定位系統(tǒng)，獲取人員位置信息；監(jiān)察執(zhí)法信息模塊主要為執(zhí)法人員現(xiàn)場執(zhí)法、事故調(diào)查、隱患排查等信息，包含執(zhí)法獲取的企業(yè)信息、執(zhí)法結(jié)果、執(zhí)法文書等信息，這些信息主要通過各部門人員上傳獲取。

2.2 安全生產(chǎn)風(fēng)險評估與決策支持子系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要由安全生產(chǎn)檢查主題分析、安全生產(chǎn)事故主題分析和安全生產(chǎn)事故治理主題分析三大部分組成。

2.2.1 安全生產(chǎn)檢查主題分析

安全生產(chǎn)檢查主題分析從地域、時間、行業(yè)等多維度、多層次、多角度靈活分析安全生產(chǎn)檢查的落實情況和檢查結(jié)果，從而有效管控安全生產(chǎn)檢查進(jìn)度和結(jié)果。

(1)安全生產(chǎn)風(fēng)險評級模型。用于分析和評估企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險等級，通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)對煤礦安全生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，自動分析和挖掘瓦斯?jié)舛?、煤層厚度、工作面日產(chǎn)量等因素與安全等級之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為煤礦安全等級評估提供更為科學(xué)的決策手段。

(2)安全生產(chǎn)檢查與事故發(fā)生概率評估模型。利用數(shù)據(jù)分析安全生產(chǎn)檢查數(shù)據(jù)和事故發(fā)生數(shù)據(jù)，發(fā)掘事故發(fā)生概率和安全生產(chǎn)檢查數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而對據(jù)此利用當(dāng)前安全生產(chǎn)檢查數(shù)據(jù)推演企業(yè)發(fā)生安全生產(chǎn)事故的概率，以及進(jìn)一步對事故發(fā)生概率較高的企業(yè)進(jìn)行重點監(jiān)管。

(3)安全事故風(fēng)險指標(biāo)異常檢測模型。對于瓦斯?jié)舛鹊壬婕鞍踩母鱾€重要KPI，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立基于時序分析的異常檢測模型，對各企業(yè)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行異常檢測，以防范安全事故的發(fā)生。

2.2.2 安全生產(chǎn)事故主題分析

安全生產(chǎn)事故主題分析從地域、時間、行業(yè)和等級等多個維度對安全事故次數(shù)、死亡人數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行靈活分析，并進(jìn)行同比環(huán)比等預(yù)警，從而方便對安全事故的管控。

(1)安全生產(chǎn)事故原因分析。通過對海量的安全生產(chǎn)事故數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘各安全生產(chǎn)檢查指標(biāo)和安全事故之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而幫助主管部門更有效、更精準(zhǔn)地把控重要的安全生產(chǎn)檢查指標(biāo)。

(2)安全生產(chǎn)事故規(guī)律分析。通過數(shù)據(jù)挖掘方法對歷史的安全事故從地域、時間、節(jié)假日、天氣、企業(yè)安全狀況等多角度進(jìn)行深度分析挖掘，發(fā)掘安全事故發(fā)生的一些一般性規(guī)律，從而為安全事故防范提供決策支持。

(3)安全事故次數(shù)預(yù)測與預(yù)警模型。利用數(shù)據(jù)技術(shù)和時間序列的分析方法，通過學(xué)習(xí)歷史安全事故發(fā)生次數(shù)規(guī)律，建立安全事故次數(shù)預(yù)測模型，并據(jù)此設(shè)定警戒區(qū)間，當(dāng)事故次數(shù)超出預(yù)警區(qū)間時，則需要加大監(jiān)管和整改力度，以防范安全事故規(guī)模性爆發(fā)。

2.2.3 安全生產(chǎn)事故治理主題分析

安全生產(chǎn)事故治理主題分析從地區(qū)、時間、行業(yè)等角度靈活分析專項治理的執(zhí)行進(jìn)度、完成質(zhì)量等，從而幫助主管單位有效把控專項治理的進(jìn)度與效果。

(1)治理方案選型推薦模型。通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析挖掘出企業(yè)安全檢查結(jié)果和治理方案、治理效果之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，為已經(jīng)完成安全檢查且存在安全隱患的企業(yè)自動推薦最為有效的治理方案，從而最大限度提高安全生產(chǎn)治理效果。

(2)治理方案合理性評估模型。通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析挖掘出企業(yè)安全檢查結(jié)果和治理方案、治理效果之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為企業(yè)的多個治理方案的合理性進(jìn)行科學(xué)評估。

(3)治理方案實施效果評估模型。利用層次分析法等方法建立治理方案實施效果評估KPI，并通過對之前專家對各個企業(yè)治理方案實施效果的評估結(jié)果進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，建立治理方案實施效果評估模型，從而據(jù)此對治理方案的實施效果進(jìn)行科學(xué)評估。

2.3 安生生產(chǎn)輿情互動子系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要由事故信息實時監(jiān)測預(yù)警、網(wǎng)站輿情監(jiān)測分析、視頻輿情監(jiān)測分析等功能模塊組成，實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)信息源的實時監(jiān)控、采集和存儲，利用智能文本分析處理技術(shù)實現(xiàn)對信息的智能分類、智能聚類及摘要提取，及時發(fā)現(xiàn)和處理事故信息和敏感信息，掌控突發(fā)熱點信息；同時為輿情處置和輿情報告制作提供自動化工具，提高網(wǎng)絡(luò)輿情工作水平。

2.3.1 事故信息實時監(jiān)測預(yù)警

事故信息實時監(jiān)測預(yù)警功能是通過“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”工具抓取信息，并根據(jù)關(guān)鍵詞篩選預(yù)警信息，主要建設(shè)內(nèi)容包括以下幾個方面：

(1)對安全生產(chǎn)事故信息進(jìn)行定向分級采集。實現(xiàn)對安全生產(chǎn)事故信息的定向分級采集，包括國內(nèi)排名前50的全國性媒體(包括紙媒的網(wǎng)絡(luò)版)；全國所有省級地方權(quán)威新聞網(wǎng)站、報紙及主要論壇；地方新聞網(wǎng)站、地方報紙及主要論壇；實現(xiàn)對微博及微信平臺中安全生產(chǎn)事故信息的動態(tài)實時監(jiān)測。

(2)最大限度地增加信息采集量。采用關(guān)鍵詞元搜索的方式進(jìn)行輿情信息采集，并在此基礎(chǔ)上通過兩個方式增加信息采集量，一是調(diào)整檢索的關(guān)鍵詞，降低關(guān)鍵詞的過濾強度，讓盡可能多的信息被采集入庫；二是增加信息的定向采集功能，通過關(guān)注主流媒體，實時采集媒體信息。

(3)采用數(shù)據(jù)漏斗模式減少垃圾信息，降低誤報率。增加信息采集的同時，伴隨而來的是大量的垃圾信息，因此，采用數(shù)據(jù)漏斗和三級預(yù)警的模式，確保信息在沒有遺漏的前提下減少垃圾信息，降低誤報率。一是數(shù)據(jù)采集入庫后即建立全文索引，同時從標(biāo)題和正文中匹配出和安全生產(chǎn)事故相關(guān)的信息，預(yù)計過濾效果能去除90%的垃圾信息，對過濾后的信息采用信息推送的方式進(jìn)行展示，即一級預(yù)警；二是通過系統(tǒng)內(nèi)部的過濾規(guī)則做二次篩選，對于規(guī)則匹配的信息進(jìn)行二級預(yù)警；三是通過機器和人工相結(jié)合的方式，即采用正則表達(dá)式嚴(yán)格匹配事故信息，對于匹配的信息直接給予三級預(yù)警，同時結(jié)合人工審核的方式對于漏報和誤報進(jìn)行完善補充；四是與地方相關(guān)單位系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)對接，為了更全面、快速地進(jìn)行事故預(yù)警，更好地發(fā)揮輿情信息對事故監(jiān)測預(yù)警的作用，可后續(xù)與地方相關(guān)單位系統(tǒng)進(jìn)行信息同步。

2.3.2 網(wǎng)站輿情監(jiān)測分析

網(wǎng)站輿情監(jiān)測分析包含互聯(lián)網(wǎng)信息采集、輿情檢索、輿情分析、輿情加工、內(nèi)容管理和發(fā)布、輿情網(wǎng)頁和個性化門戶等模塊。

(1)互聯(lián)網(wǎng)信息采集模塊。該模塊包括信息采集器、采集網(wǎng)站管理、采集模板管理、采集任務(wù)調(diào)度、采集日志管理、網(wǎng)頁快照管理等功能。

(2)輿情檢索模塊。該模塊包括智能檢索、元搜索和信息監(jiān)控，實現(xiàn)自然語言檢索、關(guān)鍵詞檢索、日期檢索、標(biāo)題檢索、二次檢索、URL檢索和組合條件檢索在內(nèi)的多種檢索入口等類智能信息檢索功能，并且可以實現(xiàn)敏感信息監(jiān)測、有害信息監(jiān)控、熱點信息監(jiān)控等信息監(jiān)控監(jiān)管手段。

(3)輿情分析模塊。該模塊可以實現(xiàn)熱點輿情自動分析、敏感輿情自動識別、輿情走勢分析、傳播路徑分析、重大活動及突發(fā)性事件輿情處理、熱點信息發(fā)現(xiàn)、輿情關(guān)聯(lián)分析與任務(wù)追蹤、專題分析、時間趨勢分析、信息分布分析和熱點主題演化分析等多種分析在內(nèi)的分析手段，正確、及時掌握安全生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)熱點信息和突發(fā)事件。

(4)輿情加工模塊。該模塊可以實現(xiàn)輿情報告整編、異常事件預(yù)警及預(yù)案、統(tǒng)計分析等功能。輿情簡報整編功能結(jié)合內(nèi)容管理技術(shù)、知識管理技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，能夠?qū)σ欢螘r間范圍內(nèi)新出現(xiàn)的社會輿論熱點或根據(jù)用戶自定義生成輿情報告。

(5)內(nèi)容管理和發(fā)布模塊。該模塊的主要功能是實現(xiàn)各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互、內(nèi)容整合與審核以及資源開放共享，實現(xiàn)與輿情展現(xiàn)平臺以及其它應(yīng)用系統(tǒng)的無縫對接。

(6)輿情網(wǎng)頁和個性化門戶模塊。輿情網(wǎng)頁是面向地方相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和工作人員的輿情展示平臺，可以全方位、多角度、實時地展現(xiàn)輿情信息。另外，為了滿足特定用戶對界面欄目個性定制的需要，建設(shè)完成了個性化門戶，支持用戶隨意添加、刪除和拖動功能模塊，實現(xiàn)個性化布局。

2.3.3 視頻輿情監(jiān)測分析

視頻輿情監(jiān)測分析是一個集視頻推送、搜索、加工、統(tǒng)計為一體的一站式視頻輿情分析平臺。視頻監(jiān)測來源覆蓋電視臺、網(wǎng)絡(luò)電視臺、視頻網(wǎng)站等，可實現(xiàn)全方位、精準(zhǔn)化、實時地抓取和呈現(xiàn)視頻輿情信息，支持視頻在線播放和下載、視頻來源篩選統(tǒng)計和視頻收藏等功能。

3 應(yīng)用效果

2017年，該系統(tǒng)在內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市的伊金霍洛旗興隆煤礦試運行，通過該系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)的綜合分析，提高了煤礦安全管理的科學(xué)化水平，實現(xiàn)了礦井安全平穩(wěn)有序運行。

(1)提高了智能化監(jiān)測設(shè)備的使用比例。隨著大數(shù)據(jù)理念的發(fā)展、技術(shù)的發(fā)展以及各種智能化技術(shù)的應(yīng)用，伊金霍洛旗興隆煤礦以安全高效為切入點，先后利用PLC、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、光纖技術(shù)等新型科技對礦井各系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化和改造， 采用了在線監(jiān)測設(shè)備及內(nèi)部通信設(shè)備，有效提高了智能化監(jiān)測設(shè)備的使用比例。

(2)提升了在線監(jiān)測能力。通過應(yīng)用該系統(tǒng)，伊金霍洛旗興隆煤礦實現(xiàn)了煤礦安全數(shù)據(jù)的實時更新及有效登錄，通過深入分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，有效推動了安全生產(chǎn)管理制度的完善及事故預(yù)防能力。

(3)實現(xiàn)了安全管理由事后處置轉(zhuǎn)向事前預(yù)警。伊金霍洛旗興隆煤礦將“數(shù)據(jù)云”管理技術(shù)運用于安全生產(chǎn)，通過基層數(shù)據(jù)的采集后，集成升級為“信息化大數(shù)據(jù)平臺”，全面匯集和處理安全生產(chǎn)信息和數(shù)據(jù)，針對監(jiān)測監(jiān)控的數(shù)據(jù)實施分級告警，分專業(yè)進(jìn)行對應(yīng)處置，通過網(wǎng)上追蹤和閉合管理落實銷號，加強了安全生產(chǎn)管理。

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