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题名煤矿安全大数据特征及治理方法体系研究
被引量：3
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作者
陈孝慈
李东海
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机构
常州大学商学院
内蒙古师范大学政府管理学院
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第5期52-58,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(42261032)
内蒙古自然科学基金项目(2022LHQN07003)。
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文摘
高效分析利用煤矿安全大数据,对于提高煤矿的安全管理水平和生产效率具有重要意义。目前煤矿安全大数据治理存在数据特征不明、治理方法不清等问题,针对该问题,着重分析了煤矿安全大数据特征,得出煤矿安全大数据具有5V特征,即数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety)、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity),此外还具有结构化程度不一致的特征。介绍了可应用于煤矿安全管理中的主要数据治理方法及模型,并分为单变量方法、多变量统计分析方法、智能模式识别方法、系统动力学模型和综合集成模型五大类。从主体和客体的视角,提出了煤矿安全大数据治理方法体系,认为数据治理方法的选择必须与智慧矿山的主体、客体的数据治理目标相契合。基于主体的治理方法选择:根据数据主体的需求、层次、担负的任务及安全管理目标确定数据治理具体内容;基于客体的治理方法选择:根据客体对象的时效性、吞吐量要求及安全管理目标确定数据治理具体内容。最后得出煤矿安全大数据治理方法的确定需要在统一目标和统一标准下,根据作用域和作用对象的不同,满足共性和个性需求。
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关键词
智慧矿山
煤矿安全大数据
数据特征
数据治理目标
数据治理方法选择
时效性
吞吐量
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Keywords
intelligent mine
coal mine safety big data
data feature
data governance objective
data governance method selection
timeliness
throughput
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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题名大数据和云计算在煤矿安全高效开采运用前景展望
被引量：6
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作者
缪建华
李俊斌
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机构
淮南矿业(集团)有限责任公司
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出处
《煤炭与化工》
CAS
2017年第8期134-136,139,共4页
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文摘
随着矿山生产机械化程度日益提高,设备智能化、管控自动化、远程遥控等已成为煤炭行业发展趋势,目前淮南煤矿配备的以信息化为目的软硬件平台难以满足企业转型发展需求。文章对大数据+云计算在淮南煤矿安全高效生产运用前景进行了展望,预测智慧矿山将是解决矿山安全、提升效益的必然选择。
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关键词
大数据
云计算
数字矿山
智慧矿山
煤矿安全大数据
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Keywords
big data
cloud computing
digital mine
intelligent mine
big data of coal mine safety
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分类号
TD823
[矿业工程—煤矿开采]
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