用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平

　　 1 前言

　　 煤炭企业属于传统的资源开采型企业。煤矿安全对煤炭企业影响巨大，安全工作在煤矿生产中占有重要地位，其管理好坏直接关系到煤炭企业的生存和发展。煤炭企业的安全管理是一项系统工程，涉及从煤矿建设、煤炭开采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。近几年来，我国煤矿瓦斯爆炸、井下透水等事故频频发生，给人民的生命和国家财产造成了巨大的损失，严重影响了煤炭企业生产能力的发挥和煤炭企业的形象。煤矿安全管理任务十分艰巨，是因为影响煤矿安全的因素非常复杂。研究表明，瓦斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素是影响煤矿安全生产的最主要和最难以控制的因素。因此，如何有效识别影响煤矿安全的自然灾害隐患，提升煤矿安全管理水平是我国煤炭企业面临的重大课题。

　　 近年来，信息技术有了突飞锰进地发展。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，数据库的数量、单个数据库的容量和数据类型的复杂性都大大地增加了。在这些庞大的数据库中蕴藏着极其丰富的信息源，因此，数据挖掘技术应运而生。作为数据挖掘的一个方向，空间数据挖掘可以用于对空间数据的理解、空间关系和空间与非空间数据关系的发现、空间知识库的构造、空间数据库的重组和空间查询的优化。空间数据挖掘在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等领域有着广泛的应用。

　　 由于煤矿自然灾害影响因素具有空间分布不确定性特征，因此可以在建立大理自然灾害空间数据信息基础上，构建灾害隐患识别模型，进行煤矿自然灾害空间信息数据挖掘，识别灾害隐患，提高煤矿安全预警能力，减少自然灾害发生率。

　　 2 我国煤矿安全管理中存在的问题

　　 通过对具体矿井的详细调查，发现我国煤矿安全管理工作存在如下问题：

　　 （1）安全管理法规不完善。我国现有安全生产方面的法律、法规大部分是计划经济体制下制定的，难以完全适应市场经济形势下煤矿安全生产的需要。中央有关安全生产的精神也难以彻底在一些矿井的有关岗位及一些乡镇煤矿，特别是一些私人小煤矿落到实处。建立健全适应新形势需要的安全生产法规体系，明确安全生产的执法主体和各部门的职责已成为当务之急。

　　 （2）劳动者素质较低。煤炭企业安全管理的核心是人的管理。目前，煤矿生产已经逐步发展到采掘机械化、生产集中化、生产环节互相依赖化、管理进入系统化、信息化的崭新阶段，对人的素质要求很高。然而，总的来说煤炭企业的员工素质一般还都较低。表现有三：一是文化水平低，初中以下甚至文盲和小学文化程度的员工为数不少，思维理解能力差，不易掌握操作技术和安全知识：二是身体素质差，井下作业环境差加之长期加班加点、超负荷工作等，使井下工人体质受到影响很大；三是心理素质差，有的人对井下作业恐慌畏惧、情绪波动反常，有的人又麻痹松懈，存在消极劳动情绪，个别人甚至还故意设置安全隐患，人为制造事故。在实际操作过程中，时有冒险蛮干、违章作业的现象发生。

　　 （3）安全技术资金缺口大。煤炭开采受地质条件的影响很大。过去由国家投入的大量设备如今已严重老化，维修量大。随着矿井延深，矿压不断增加，巷道维修的任务也在不断加重，矿井的供电、通风、提升和排水等能力很难适应生产需要。

　　 （4）安全管理的手段落后。与西方发达产煤国相比，我国煤矿应用技术研究起步较晚。人力、财力不足，一些重大的安全技术问题如冲击地压、煤与瓦斯突出、地热、突水等灾害预防与控制仍不彻底。加之受传统经营思想的影响和企业经济实力的制约，我国煤矿生产装备及安全监控设备还比较落后。井巷断面设计、支护强度确定、支护材料选型较小。生产设备功率、矿井供风量等富余系数偏低，易发生事故。大多数煤炭企业仍然采用传统落后的安全管理手段，各类报表计算主要依靠人工劳动，精度低；信息传递周围长，速度慢；管理人员重复劳动量大，资料查找困难，工作效率低；安全检查，等级鉴定等往往凭借主观意识和经验。

　　 （5）安全信息管理体系不完善。安全信息是安全管理工作的主要依据，它包括事故及职业伤害的记录、分析、统计；职业安全卫生设备的研究、设计、生产及检验技术；法律、规章、技术标准及其变化动态；教育、教训、宣传及社会活动，国内新技术动态、隐患评价及技术经济分析、咨询、决策系统等。信息系统的完善即安全系统工程和计算机技术的结合，能使安全工作从过去的凭直观、凭经验进行变为定性、定量的超前预测，但在这一点上多数矿井仍处于起步和探索阶段，没有形成完整的体系，实际应用尚有较大欠缺。

　　 综上所述，加大安全投入、提高员工素质，特别是提高科技含量，以信息化提高安全科学管理手段对提高我国煤矿安全管理水平是至关重要的。

　　 3 空间数据挖掘技术

　　 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，也叫地理知识发现）是数据挖掘的一个分支，主要研究从空间数据中提取非显式存在的知识、空间关系或其它有意义的模式等。在已建立的GIS数据库中，隐藏着大量的可供分析、分类用的知识、这些知识中有些属于“浅层知识”。如某一地区有无河流、道路的最大和最小宽度等，这些知识一般通过GIS的查询功能就能提取出来。还有一些知识属于“深层知识”。如空间位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等，它们并没有直接存储于空间数据库中，必须通过运算和学习才能挖掘出来。

　　 空间数据挖掘技术的产生来自2个方面的推动力。首先，由于数据挖掘研究领域的不断拓展，由最初的关系数据和事务数据挖掘，发展到对空间数据库的挖掘。空间信息正在逐步成为各种信息系统的主体和基础。空间数据是一类重要、特殊的数据。有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息，包含着更丰富的知识。因此，尽管数据挖掘最初产生于关系数据库和事务数据库，但由于空间数据的特殊性，从空间数据库中发掘知识很快引起了数据挖掘研究者的关注。许多数据挖掘方面的研究工作也从关系型和事务型数据库扩展到空间数据库。其次，在地学领域，随着卫星和遥感技术的广泛应用，日益丰富的空间和非空间数据收集和存储在大空间数据库中，海量的地理数据在一定程度上已经超过了人们处理能力，同时传统的地学分析难以胜倕从这些海量的数据中提取和发现地学知识，正如John Naisbett所说，“我们已被信息所淹没，但是却正在忍受缺乏知识的煎熬”。这给当前GIS技术提出了巨大的挑战，迫切需要增强GIS分析功能，提高GIS解决地学实际问题的能力。数据挖掘与知识发现的出现很好地满足了地球空间数据处理的需要，推动了传统地学空间分析的发展。根据地学空间数据的特点，将数据挖掘方法引入GIS，形成地学空间数据挖掘与知识发现的新型地学数据分析理论。

　　 4 应用空间数据挖掘技术构建矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型

　　 矿井自然灾害隐患的预警预报是确保煤矿安全生产的最有效途径。为此，必须构建有效的矿井自然灾害隐患识别模型。针对煤矿自然灾害出现的规律特点以及煤矿安全管理工作流程模式，基于地理信息系统（含WebGIS），集成地质、测量、“一通三防”等数据和相关信息研究矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型符合煤矿安全管理实际工作，能够解决安全信息的实时共享，将为煤矿安全事务的预防与应急协作处理提供有效的手段和方法。

　　 矿井自然灾害方式不同，隐患识别的信息源必然不同，处理结果也可能不同，但是事务处理必须借助地测和安全生产信息，同时还必须利用相关的知识数据（如：专家知识、现有规律、自然灾害分类指标体系等）。为此，矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型不是孤立的信息模型，而是基于数据动态变化的协作处理模型。因此，我们以系统工程理论为指导，应用基于统计学、机器学习、神经网络、计算几何的空间数据挖掘技术，并结合煤矿安全知识库建立矿井自然灾害隐患识别决策支系统模型，模型框架如图1所示。

　　 整个模型以煤矿安全知识库和空间数据库管理系统为基础，建立空间数据结构，提取瓦斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素属性，应用空间数据挖掘技术和煤矿安全知识库建立的自然灾害因素评价体系，确定各参数临界值并进行评估，根据评估结果进行隐患识别，并进行相应的控制处理，以达到隐患识别与处理控制，减少灾害发生的目标。

　　

　　 图1 矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型

　　 5 应用矿井自然灾害隐患识别决策支持系统提升煤矿安全管理水平

　　 矿井自然灾害主要是由水、煤尘、瓦斯、煤自燃、开采沉陷和矿压等因素所导致，但这些因素并非随时都会产生安全事故，而是开采过程中影响事故的某些参数超过一定的临界值才引起。为此，矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型构建的基础是自然灾害分类体系划分、相关灾害类型知识库、模型库与空间数据库的建立、其次是相关软件系统研发、事故隐患识别方法研究与方法库的建立。

　　 （1）构建评价指标体系库。评价指标体系库就是矿井自然灾害隐患发生具体参数的知识库。模型构建必须首先依据矿井瓦斯、水害等自然灾害隐患的不同指标体系及其临界值建立相应的指标体系库，隐患报警识别的参数主要参考是采掘工程平面图的动态开采面与相关巷道。各类瓦斯隐患、水害隐患、通风隐患都形成相应的评价指标库。

　　 （2）建立基于地测、通风、采矿等专业分析的模型库。根据瓦斯、水害等不同矿井自然灾害类型建立相应的专业模型库，如瓦斯灾害预测首先依据矿井地质条件和煤层赋存情况建立瓦斯地质分区图（含瓦斯突出危险区、瓦斯突出威胁区、高瓦斯区等），其次依据采掘工程平面图的动态采掘信息与相关瓦斯分区建立联系并进行比较分析确定可采区或未来的可采区是否属于高瓦斯区。

　　 （3）建立基于GIS空间分析的方法库。GIS空间分析是矿井自然灾害隐患识别的重要手段，同时也是安全事故预警预报的重要途径。比如断层防水区的划定，主要是依据断层保安煤柱来确定。其中断层保安煤柱的确定就可以通过GIS缓冲区分析获得；空间统计分析、多源信息拟合、数据挖掘等也是瓦斯、水害等安全隐患监控中常用的GIS空间分析方法，比如物探水文异常区的确定、瓦斯突出危险区的确定等。

　　 （4）应用决策支持系统提升煤矿安全管理水平。评价指标体系库、模型库、方法库以及图形库是矿井自然灾害隐患识别与决策的基础。通过应用矿井自然灾害隐患识别决策支持系统的以下具体功能来实现矿井自然灾害隐患识别与决策分析，从根本上提升煤矿安全管理水平。①分类建立矿井自然灾害的实时监测系统，动态跟踪相关灾害的实时数据；②实时实现矿井自然灾害数据或信息与相关自然灾害指标体系库、模型库、知识库以及空间数据库的比较，并利用图形库数据通过GIS空间分析方法确定安全隐患类别；③矿井自然灾害隐患实时预警预报、决策分析，提交基于空间数据的自然灾害隐患识别与分析处理的决策报告。

　　 6结论

　　 煤矿安全信息是一种活跃的、动态变化的、与空间位置密切相关的信息，煤矿事故预测和防治研究是一项系统工程，它涉及从煤炭开采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。其中，影响最为严重的是来自煤炭开采过程中自然灾的发生。矿井自然灾害是多源的，主要有水、煤尘、瓦斯、煤自燃、开采沉陷和矿压等方面，它们是直接导致煤矿自然灾害产生的原因。起源于统计学、机器学习、计算机图形学、数据库、信息检索、神经网络、模糊逻辑和进化计算的空间数据挖掘技术为煤矿自然灾害隐患识别、进行事故预防和处理提供了有效的手段和方法。本文将空间数据挖掘技术应和于煤矿安全管理，结合煤矿安全知识建立了矿井自然灾害隐患识别决策支持系统模型，为从根本上减少灾害发生，提升煤矿安全管理水平提供了新的思路。