刘春平：大数据在煤炭企业的应用前景

导读

10月21日，CCF YOCSEF太原在中北大学举办“山西大数据发展距在何方？——供给侧改革对山西煤炭大数据发展更多是机遇还是挑战”论坛，特邀讲者刘春平经理做了题为《大数据在煤炭企业的应用前景》的报告，从我国的能源结构、煤炭企业的特点、煤炭企业信息化建设的现状、大数据在煤炭企业的应用前景四个部分介绍了山西省煤炭大数据的应用前景，黄河连线略作编辑，以下为黄河连线整理的报告内容：

我国的能源结构

我国的能源结构可以分为以上几种。现在说起能源，我们能够想到的是煤炭和天然气，而核能是炒的最火的，但是煤炭有污染，都说核能没有污染，真的没污染么？日本福岛核电站的污染到现在还没有清除掉，因此，核能要慎重发展。

我国的能源储量是富煤少油少气，在2013年我国能源储备构成中，煤炭占94.22%，石油占2.73%，天然气3.05%。基于我国自身条件，我们一定是以煤为主的能源结构。

我们国家的能源消费结构又是怎样的呢？2016年我们煤炭的消费结构占62.0%，石油占18.3%，天然气占19.7%，煤炭依然占主导地位。2016年在我过能源产量中，发电量达61424.9亿千瓦小时，其中火电占了44370.7亿千瓦小时，水电占11933.7亿千瓦小时。从增幅上来看，能源下降幅度最大的是煤，从75%掉到62%。一说到煤炭，大家都说不能用煤炭，那说到这里，燃煤污染谁之过？煤的问题还是人的问题，很多人说是煤的问题，其实是人的问题，因为人的利用水平不过关。

过去我们认为煤炭是燃料，没有把它作为燃料来使用，然而这是一种趋势，煤即是燃料，也是原材料，双重利用才能改变它的发展模式，而且煤炭清洁利用我们是能够做到的。其实很多燃煤电厂的污染水平已经小于了天然气电厂的污染水平。能源安全关系到国家的安全，我国的能源供应应当立足于国内，既要保证能源供应安全，也要保护环境、保证大气质量。

煤炭企业的特点

我国的煤炭企业以井工开采为主，现在很多露天开采逐步改为井工开采。由于煤矿的特殊性，因此产生了以上几个特点。我着重讲一下最后一个——准入门槛高。由于入井的设备在爆炸性气体环境中，必须有煤安认证和防爆认证，有这个门槛就限制了很多东西，在我们地面上很容易的东西到井下就会变得很复杂。比如在地面上安一个WIFI多容易，100块钱买个路由器就可以了，但是到了地下，必须经过防爆认证。因此煤矿底下的信息化水平非常低，也很难干。因为煤矿的市场并不是很大，哪个企业愿意在现有技术上加一个防爆技术卖给你？因此，现在煤炭企业信息化水平低的原因就是准入门槛限制住了。

煤炭企业信息化建设的现状

相比地面上的信息化建设目标，井下的煤炭企业多了一个提高安全水平的目标。煤矿的信息化建设则包括：基础设施建设、安全信息化建设、管理信息化建设、生产过程自动化建设。有人可能会问为什么基础设施建设要独立出来？在我们的设计中，比如机房必须独立出来，因为它是信息化建设的基础设施。我们把机房数据中心，云环境，网络等统一建设，其他的是用这个基础条件，这就能最大程度利用基础设施，避免重复投资浪费。在具体建设上，煤矿信息化建设一般分为六个层面，当然，这个比较灵活，也并不一定都是这样：

接下来这个是煤矿的一个拓扑图：

由于井下的特殊性，井下网络结构拓扑图和地面上的不太一样。最底层的是黄网，以前靠电缆传输，由于电缆传输的带宽很低，现在光缆技术很成熟，都做成了黄网。由于井下空间很大，最远的直线距离可以达到30公里以上，而且煤矿井下很复杂，要做成黄网才能更方便信息化。但是有一个例外，虽然现在语音，视频，数据都数字化了，但是电话必须靠地面供电，也就是电缆要送到井下去。

现在视频监控和瓦斯监控，人员定位，都数字化了，但是还要把它独立出来，因为视频监控占用的带宽非常大，一路视频高清的是8兆，100路多少兆，800兆。那做一个黄网多少兆？才1000兆。为避免碰撞，以太网的承载我们最高不能超过60%，有的企业规定甚至不能超过30%，那么800兆放到以太网一定会把网堵死的。所以我们井下一般把视频独立组环，不去影响其他的系统应用。

通过把数据通过黄网送到地面控制网中。地面的控制网和井下直接打交道，除了控制网，还要有一个办公网，那这两个网有关系么。需要有关系，但是必须隔离，为了避免黑客控制，所以在设计的时候需要把地面网和办公网分开，但是中间还要打通，因为领导在办公室，需要观看井下动态，我们通过隔离网闸的方式来实现，单线推送信息，这可以观看井下的情况，但是不允许办公网到控制网去查询、控制信息。

这就是煤矿企业典型的网络结构拓扑图，和地面部分办公网和控制网，井下多了这个，为了安全性，具体内容包括，做出来这些模型，5年前的，内容大部分还在。

地面交换机在地面上摆着，井下的在哪里放？由于煤矿信息化门槛限制，很多交换机要加一个防爆壳，那就不能上架了，那这放到井下，地面设备就放一排，因此信息化成了信息化的累赘，因此以后解决问题要结合实际，比如原来是隔爆型交换机，现在要本安型交换机，这样就不需要加防爆壳了。

什么是煤炭大数据

切到今天的主题，大数据是（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它有几个明显的特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）

然而，大数据不是现在才有，就好像石油早就有，有人类文明以前就有石油，只不过人类发现了石油，发现了是有的，同时发现了是有的价值，大数据也不是现在才有，历史上就有，只不过人们现在的信息化处理技术达到了能够对大数据采集、分析、处理、存储一系列环节的要求，所以大数据的价值现在才提出来。

大数据包括人、机、环、生产经营活动、政府、市场：

对人的行为监测符不符合法律呢？井下是符合要求的，到了第一个点，到第二个点知道你到哪里了，但是这中间在哪里并不清楚。如果井下做起来，进行人员的精确定位，每一个人监测出来的信息都是海量信息，只有采集回来再分析才能发挥其价值，我们现在只是记录了行为轨迹，并没有延伸开去做，只不过是做了一个事后追踪的手段。

煤矿的设备很多，目前已经基本实现了机械化，没有人工，因为人工效率低，井下一个采煤机可以达到3000-5000千瓦，这么大的采煤机设备，它的负荷非常大，设备的安全性非常重要。

井下设备分为以下几种，采运提抬供，采煤机、运煤机、供电......我们要对这个设备的全生命周期进行管理。我们最终要通过对设备的连续工作状态监测，知道设备当前的工作不够，预知设备什么时候会出现故障，这是关键，不要等坏了才去保养，要预知。

国际上很多公司做的很好，其他行业也做的非常好，高铁，飞机，飞机上主要的设备都可以联系监测并做出一个预警。但是我们目前的监测水平只能对实时状态进行监测，电流、温度、转速、震动，只能对设备的表面进行监测，分析不出来设备与潜在故障有什么关系，因为这些需要历史数据进行对比进行检测，这就是一个大数据，任何一个设备的监测都是海量信息。任何设备每个毫秒都会产生信息量，那一天、一年产生的信息都是海量信息，但是我们现在没有处理办法。这就是大数据潜在价值给扔了。

此外还有大数据在生产现场环境、企业的生产经营活动、政府、市场等因素的影响，在这里不一一展开了。接下来谈一下大数据的应用。

大数据的应用

大数据不是把数据拿回来就行，一定要把数据进行分析挖掘。即大数据的价值体现在对数据的挖掘分析中。如从每天产生的瓦斯监控数据中需要分析出煤炭开采过程中瓦斯涌出的规律：与产量的关系，与通风设计的关系，与煤层的关系，与气候的关系，与地质构造的关系等，为企业的采、掘、通风、生产等方面提供设计、管理依据，提供安全生产预警。

大数据应用更主要的体现在安全预警上，建议停厂，这个预警非常重要。例如王家岭透水事故，一开始是清水，后来变红，说明这个离有水而定地方很近了，有经验的工人就知道赶紧跑，但是王家岭公司不知道，他们是给煤矿打井的工人，不知道这些事。如果有预警，那肯定会避免这些事。

从设备监测的数据中分析出设备故障与设备负载、煤炭产量、生产企业、设备设计等方面的关系，最终做到根据监测到的设备的开停时长、湿度、振动等因素提出设备的状态报告，判断出设备潜在的故障隐患、故障可能发生的时间等，并根据知识向企业提供设备维修保养建议，保证设备的安全运行，降低设备使用成本，提高企业经济效益。从顶板监控的数据中分析出顶板的来压规律，为顶板支护的设计与管理提供依据……

当然，仅有信息技术方面的专家远远不够，需要信息技术与煤炭管理、生产、安全等各方面的专业技术高度结合才能对大数据进行分析处理。

大数据时代的到来，煤炭企业做好准备了吗？

我们的煤炭生产企业每天都在产生海量数据，但煤炭企业信息化建设的水平还很低，企业的信息化资源（数据的采集设备、信息化的基础设施如网络、存储、计算等资源）还停留在满足传统的信息处理要求的水平上，绝大多数企业的数据存储容量在100T左右，服务器的数据小于100台，数据还不能长期保存，更谈不上并对数据进行分析，历史数据被白白扔掉。没有历史数据、仅靠实时数据就谈不上对数据分析处理，数据的价值就没有发挥作用。

目前企业的技术只能处理结构化的数据，对大数据中的非结构化数据、半结构化数据还不能处理。为煤炭企业服务的社会资源不能满足大数据的时代的要求。仅有个别公司开始分析瓦斯监控、顶板监控、设备监控的大数据。大部分煤炭企业并没有做好面对大数据时代的准备。

大数据时代已经到来，大数据的处理将给企业的生产、经营、安全各方面带来巨大变革，将来我们可以在以下几个方面做出努力：

■ 企业将由经验式管理转变为科学化管理，企业的安全性将进一步提高，生产成本将进一步降低，经济效益将进一步提高。

■ 为了适应大数据时代，企业原有的信息化建设模式将改变，原有的信息化基础设施将要更新。

■ 企业没有大数据的分析挖掘能力，需要与高校、科研院所、专业公司进行合作。

■ 企业需要高技术的信息化人才，特别是大数据专业方面的人才，更需要相关专业的人才。

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