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面临着员工日益提高的安全需求以及社会舆论的高度关注,煤矿企业不得不提升安全管理水平来适应社会的快速发展。然而,如何通过建立数据模型实现精确、高效的煤矿安全生产管控,是当前煤矿企业迫切需要解决的问题。
《“十四五”矿山安全生产规划》中指出“深化开展重大灾害及耦合危害发生机理科研攻关,着力破解重大安全风险预警、动态监测与可视化、主动预警与智能决策及防控等关键技术和装备瓶颈”以及“强化矿山装备制造、使用、维护、检测、报废等全生命周期管理,提高设备安全可靠程度,消除因设备故障引发的生产安全事故”。表明当前政府和煤矿企业对大数据技术和方法在煤矿安全生产中的应用显得极为迫切。
随着煤矿智能化建设的进行,如第一批煤矿智能化建设示范矿井等大型煤矿已经就实现煤矿异构系统数据汇聚、分级分类存储、治理等建立了煤矿数据中台,但如何实现数据中台里数据资源的价值挖掘,以及通过数据模型的建立,为煤矿安全生产提供数据支撑,还处于起步阶段。
通过建立综采工作面瓦斯大数据监测预警模型、综采工作面顶板管理大数据监测预警模型、综采工作面冲击地压大数据监测预警模型、综采设备群健康状态评估模型、综采设备群维护决策优化数据模型,围绕煤矿安全生产,实现煤矿重大危险源管控、大型设备群健康管理、生产经营决策优化的智能化运行。
实现设备运行状态、参数趋势及历史数据的查看查询,展示各重大设备运行状态总貌,实现对设备运行全过程监视。
支持基于规则、数据模型的告警形式,以数据驱动告警,告警事件按照时间、严重程度及发生频次进行统一的智能化管理。
基于数据分析建模,对设备关键部件特殊故障进行建模服务,模型嵌入系统内对即将触发的故障进行预测告警。
将传统预测方法与现代数学方向相结合对煤矿重大危险源的多种致灾因素进行融合分析与预警。
追踪记录设备群的全生命周期内各设备的养护、维修记录信息;评估设备群维护不安全风险与维护成本。
将工作面设备健康状况、工作面危险源情况在一张图中进行集中展示,并对出现异常处进行提示。
从综采工作面的设备、作业环境两个方面进行综合分析,对当前及未来一段时间内工作面的总体安全态势进行展示。