煤化工概述范文第1篇

1．前言

随着信息科学技术的快速发展以及社会经济发展的稳步前进，信息技术逐步广泛地应用于社会的不同领域；信息化与网络化己成为各个行业数字化的重要基础手段，在企业应用中起到十分重要的作用。客观世界的事物是无穷无尽的，要研究、认识、利用和改造它们，就必须进行概括与抽象（即理想化或模型化），以便揭示客观事物演变的基本规律，并将其作为利用和改造客观世界的手段。模型是现实世界本质的反映或科学的抽象，反映事物的固有特性及其相互联系和运动规律。数据模型是地理信息系统中关于数据和联系的逻辑组织的形式表达，以抽象的形式表述一个部门或系统的业务活动与信息流程。基础信息分类与编码需要把现实世界抽象到数字世界与信息世界。

2．煤矿地质测量信息涉及的范围及其特征

煤矿的开发活动是一个复杂的系统工程，在生产过程中，产生了大量的相关信息。从信息来源看，可将其分为内部数据源和外部信息源。内部数据源是指煤矿日常生产和销售活动有关的数据，主要包括煤矿地质测量信息数据、采掘工程数据，以及安全与调度、设施与耗材、通风、运输等生产数据，还包括财务、劳动与人事、原材料消耗等运营数据；外部信息源是指国家政策、法规、上级单位指令、原材料市场、矿产品市场等信息。

煤矿地质测量信息主要针对煤矿这一特殊的空间系统，它的对象主体是煤层及其围岩等地质实体。从涉及的专业角度看，煤矿地质测量信息主要包括地质、测量、水文、资源量/储量、三量（开采煤量、准备煤量、回采煤量）等。从信息的表现形式上看，可概括为两类，一类以图的形式纪录、分析和传递；另一类以文字资料、表格的形式纪录、分析与传递。煤矿地质测量信息除具有一般的空间性和海量性外，还有以下一些特征。首先是信息数据的隐蔽性。煤矿数据对地质实体的表达，是一个从隐式到显式的过程。例如：煤田的形成和分布主要是受沉积作用和构造作用等多种因素控制的，通过重磁、地震等地球物理方法可获得地层（岩层和煤层）空间分布的数据；通过钻井、测井等方法可获得岩石物理特征以及煤层厚度、结构、空间位置等方面的数据。对这些数据进行分析，同时对地质条件进本文由收集整理行综合分析，即可确定煤矿（区）的范围、资源/储量等情况。其次是信息数据的时间序列。煤矿数据是一个动态的积累过程，从资源勘查、矿井开拓到生产，由于矿山实体的层次逐步细化，地质体客观现象、规律的准确程度逐步提高，数据量越来越大。在资源勘查阶段，主要通过野外地质调查、钻探、物探获取数据。矿井开拓阶段，主要是补充钻探与测量资料、井筒资料及井下巷道实际揭露的数据。生产阶段主要通过各种岩巷（石门、上下山）、煤巷、井下物探和钻孔，以及相应的工程测量获得数据。第三是信息数据的关联性。煤矿地质实体间存在相互作用关系，例如煤层和围岩、两个相邻或不相邻地层、构造与煤矿瓦斯等都具有关联性。第四是信息数据的多源性。煤矿数据的多源性，主要表现在数据获取方式上的多样性，存在空间尺度上的差距。遥感、摄影测量可获取整个煤田、矿区的数据；勘查、地面测量及井下测量可得到矿区规划、矿井设计所需的数据；而各种井巷工程、井下物探可获得矿山日常生产数据。此外，同一地质特征可充当不同的角色，比如断层，可以是井田的边界，也可以是采区的边界。

从地理信息系统角度出发，煤矿地质测量信息是矿区与地理空间分布有关的各种要素的图形信息、属性信息、统计信息以及时空关系的总称。大体可分为基础信息、专题信息和综合信息：基础信息是矿区最基本的地理信息，包括各种井下和地面测量控制点、高程点、水系、地形、地貌、地物、地名以及某些属性信息等。mgis的基础信息具有空间性、统一性、精确性、基础性和时效性等特点。

专题信息是指各种专业性信息，如采矿要素的空间分布及其规律，包括地层结构、煤层储量与分布、井巷设施、采掘工作面、机电运输、瓦斯、水文等。mgis的专题信息具有专业性、统计性、空间定位性和时效性等特点。专题信息是基础信息的拓展，基础信息是专题信息的公共空间定位基础平台。

综合信息是在完善基础信息和专题信息的基础上，针对特殊应用提取、生成的综合性信息，包括矿区环境规划、矿区交通运输规划、矿区土地整治规划等。mgis的综合信息具有综合性、全面性、空间分布性和时效性等特点，是基础信息、专题信息的拓展。

综上所述，从勘探到生产，随着煤矿基础数据信息的增加，对地质体控制程度、精度和认识程度越来越高。煤矿数据是海量数据，无论是地物、地貌等几何信息、拓扑信息和属性信息，煤矿系统的运作，还是在时间和空间上，时时刻刻都在发生变化。因此，如何合理、科学地对煤矿基础信息进行分类编码，有效地管理、利用煤矿基础数据，充分发挥其增值作用，是煤矿空间信息管理的一个重要内容。

3.数据模型

数据模型以抽象的形式表述一个部门或系统的业务活动与信息流程，在地理信息系统中，是有关数据和联系的逻辑组织之形式表达。选择与建立数据模型的目的，是希望用最佳的方式反映本部门的业务对象及信息流程，并为用户提供访问数据库的逻辑接口。数据模型是一种较高层次的数据描述，它是独立于任何数据库管理系统（dbm）的。每一种数据模型都是以不同的数据抽象与表达能力来反映客观事物的，有不同的处理数据联系的方式。地理信息系统主要涉及空间数据、属性数据及可能的拓扑关系的组织和管理。它的数据量大，应用面广，数据模型相当复杂。因此，虽然人们对地理信息系统的数据进行了大量的研究，开发了许多商业化软件，但gsi至今没有统一、完善的数据模型。一般从软件工程开发的基本过程（用户需求、概念设计、逻辑设计和物理设计）出发，将gsi数据模型按层次分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理模型。概念数据模型是关于实体及实体间联系的抽象概念集；逻辑数据模型表示概念数据模型中数据实体（或纪录）及其间关系；物理模型是数据抽象的最低层，主要包括空间数据的物理组织，空间存储方法和数据库总体存储结构等。煤矿地质测量信息分类与编码主要考虑煤矿地质测量信息的概念数据模型和逻辑数据模型。

煤化工概述范文第2篇

关键词 洗煤厂；工艺流程；洗煤厂自动控制系统

中图分类号：TD94 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）17-0135-02

1 洗煤的简述

1.1 原煤

作为直接从煤矿中开采、挖掘出来的煤炭，原煤是没有经过任何工序的处理、选择、加工，有很多除煤之外的其他杂质成分，而且不同的原煤其蕴含的煤炭的质量也不尽相同，所以要对其进行加工处理。开采出来的原煤运用热化学的方法进行处理，按照其结果可以分为烟煤、无烟煤褐煤和泥煤。

1.2 洗煤

煤炭进一步加工处理中有一个不可忽视的环节，那就是洗煤。它并非传统意义上只是简单地把煤炭中的杂质剔除出去的工序，而是现代化的深加工。我们首先将原煤中含有的除煤之外的其他杂质成分去除出去，然后按照所含煤的质量进行分析归类。原煤经过洗煤的工序后会产生如在开采挖掘过程中混入的矸石、混合物般的中煤和精煤，而精煤就是我们通常看到的筛选完的成品煤。

洗煤的工序可以说是必不可少的一步，洗煤一方面通过去除杂质提高了它的利用率，减少了能源的浪费，优化其竞争力，另一方面减少了环境污染，促进产业结构的调整提高，满足市场的需求。

2 洗煤的工艺流程

2.1 洗煤的目的

洗煤是煤炭进一步加工处理中有一个不可忽视的环节，它并非传统意义上只是简单地把煤炭中的杂质剔除出去的工序，而是现代化的深加工。为了提高煤炭的利用率，减少不必要的浪费，缓解环境恶化，优化市场需求，洗煤无疑 是不可或缺的一部分。

2.2 洗煤概述

1）洗煤厂。一般而言，煤矿与洗煤厂的位置关系往往影响着洗煤厂的分类。特别是现代化的今天，一个洗煤厂往往是由好些作业平台接连作业完成的。

2）选煤。

①选煤的概念。选煤是依据固定的模式和要求将不同于煤有关的介质一一剔除的作业方式，并且按照不同的需求对所含煤的质量进行分析归类的进一步加工作业的过程。

②选煤的方法。现在大多数企业都选用跳汰选煤、浮游选煤和重介质选煤三种主要方式。

3）洗煤的大体工序。洗煤是一道许多作业平台连续作业的工序。依次要经过受煤、筛分、破碎、重介质选煤、储存、装载环节。

3 洗煤厂自动化控制管理系统的工作原理、特点及功能

3.1 洗煤厂自动化控制管理系统的工作原理

洗煤厂自动化控制管理系统主要有地面监控、传输信道、洗选监控三个方面构成。

1）地面监控。计算机监控点、统一调度指导室、洗煤厂控制显示器构成了地面监控体系。通过对要监控的计算机安装配置洗煤厂的自动控制管理系统的软件，再由专门接口，将主机监控的所有内容进行信息共享。

2）传输信道。其立足于太环网，结合矿用阻燃电缆或Profibus电缆进行传输，并采用Profibus-DP协议。

3）洗选监控设备。

①PLC控制系统。PLC系统主要是应用于不易使用的环境下，系统的程序结构复杂，输入输出的次数多且其受开关量控制影响，但对系统稳定性、便利性要求较高。

②现场控制箱。现场控制箱，顾名思义就是提供便捷高效的控制功能，它受到集控系统的制约和影响，通过对箱子上开关的控制来调整其工作模式。

③传感器。为了达到随时监测洗煤厂设施设备的运转情况以应对安全问题的产生的目的，配备了传感器。洗煤厂常用的传感器包括压力传感器、液位计、流量计、接近开关等，通常用于加压过滤机、压滤机、煤泥泵、介质泵等设备。

3.2 洗煤厂自动化控制管理系统的特征与运作效果

洗煤厂自动化控制管理系统专门依据现代化的工业设计制定，具有抗冲击、碰撞，防湿潮防冷冻防过热的特征。其安全性、稳定性、高效性、科学性都经过了层层检验。自动化控制管理系统配有的功能齐全，主要有集中控制、就地控制和检测维修控制这三种模式可供选择，生产作业时可视具体情况实行。

自动化控制管理系统能够高效地对工作程序实施选择，在依据实际情况，使用符合条件的设备实施生产作业。此外，自动化控制管理系统还在具体诊断方面有巨大的优势，可以高效地判断错误原因，迅速进行解决完善。自动化的作业需要的劳动力自然就少了，降低了劳动力成本，可以有更多地资金用于工厂的运作。自动化控制系统能够很好的在问题发生前自动暂停运作以保护设施设备，降低由此带来的损失。

3.3 洗煤厂自动化控制管理系统所展现的作用

1）启动预警功能。系统启动前发出警示以策安全。

2）启动、暂停功能。系统在启动后如果出现了问题可以立即采取暂停措施以便检查，排除故障。

3）多模式控制系统功能、这是洗煤厂自动化控制管理系统的核心功能，主要由集中控制、手动控制和检测维修组成。

①集中控制模式。集中控制模式也可以分为集中情况下的手动化和自动化。

手动化：主要通过监控计算机的鼠标或是触摸屏实现设备的运行、检测和维修。

自动化：顾名思义就是系统按照之前设置好的程序自动地进行运行、检测和维修工作。

②手动控制：当系统发生故障而暂时无法排除时，可以通过现场控制箱上的按钮从而控制独立的设备进入手动模式。这样确保了洗煤厂正常顺利地实施生产作业。

③检测维修。检测维修模式是以保证员工安全为目的，将意外事故发生的概率降至最低。

4）停止功能。当设备正常的结束运作时，系统可以实施常态化的停止；当设备遇到问题时，系统可以实施故障化停止；而当遇到紧急情况时，系统必须进入紧急化停止状态。

5）故障警示功能。当设施设备出现问题时，系统会自动发出语音、文字警示，同时系统会自动记载出现问题的时间、地点等。

4 总结

本文立足于目前洗煤厂发展实情，首先具体介绍洗煤的工艺流程，简述了洗煤的目的、方式，揭示洗煤这道不可忽视工序的作用。然后细致地叙述了洗煤厂自动化控制管理系统的工作原理，结合其稳定、高效、便捷的特点引出其不可不重视的人性化功能。这对提高洗煤厂的电气自动化水平和促进产业优化有着不可磨灭的影响。

参考文献

[1]李亚蓉.重介质洗煤PLC控制系统自动化改造[D].宁夏大学，2014.

煤化工概述范文第3篇

煤的气化是煤炭清洁高效利用的关键技术，是发展煤基大宗化学品和液体燃料合成、先进的整体煤气化联合循环发电系统、多联产系统、氢能、燃料电池等过程工业的基础，是这些行业发展的核心和龙头技术。煤的气化的过程实质是将煤中的碳、氢转化为清洁燃料气或合成气（CO+H2）的过程。

本书从全新的视角对工业煤的气化科学和技术进行了全面的论述，涉及煤的气化工艺过程的各项内容，既有工艺分析，又有理论研究。反映了煤的气化技术领域的最新进展，还包含了作者自己的相关研究成果，许多重要内容为同类专著中首次报道。

全书共有10章：1.引言。提出了全球范围内煤的气化原料的劣质化趋势；2.煤的气化的总论。简要介绍了煤气化技术的背景和行业地位、最新的应用、煤的气化的必要性、煤气化技术的沿革、历经三代的气化炉型、原料和产物、技术市场、对环境的影响和污染排放，以及煤的气化面临的挑战、潜在机会等；3.气化用煤的分析表征。为使读者意识到通过气化技术实现煤转化的复杂性，本章从实用观点从发，讨论了气化用原料煤样品的分析表征，并从这些信息来决定气化过程的适用性。必要的有关知识包括煤的标准分析（元素分析、工业分析和热值）以及更复杂的反应性和显微组分的分析，特别强调关注煤中的矿物质，因为这是所有气化过程的极限。最后对煤的物理和流体动力学性质做了总结；4.气化过程的基础。介绍了基本的煤的气化反应和化学、评价不同气化方法优劣的主要技术性能参数，并从多个技术层次探讨了不同气化工艺过程之间的差别：床型（移动床/流化床/气流床），温度范围（灰熔融/渣粘度），压力等级，进料方法（干粉/水煤浆），器壁类型（膜/耐火衬里/水夹套），合成气冷却（水/气/化学激冷/热回收），氧化剂（氧气/空气），排渣方式（灰渣/飞灰/团聚），催化剂添加与否；5.煤气化模拟。在介绍了气化系统衡算概念的基础上，列举气化模拟的热力学模型、动力学模型、计算流体动力学（CFD）模型方法，比较了各种方法的优缺点、主要应用领域和相关的实验研究。为便于读者理解这里仅涉及基本方程和科学背景；6.煤的气化技术。煤的气化技术是本书的中心内容，包括一些此前未公开报道的最新和最全面的煤的气化过程资讯。按气化炉型的不同，分别详述了壳牌、Uhde （即高温温克勒炉HTW， Prenflow）、GE、西门子、CB&I （即E-Gas）炉， Lurgi （即固定床固态排渣（FBDB）炉， 和Envirotherm/Zemag （即BGL）炉的历史沿革、详细工艺描述，改进强化措施和现在的工业实施项目。针对典型技术，基于统一边界条件，给出了通用计算模型和模拟结果，并与实际运行数据进行对照分析，着重对比高灰煤和常规煤原料对气化性能的影响。作者还特别介绍了有关中国开发的气化新炉型和新工艺；7.煤的气化过程热力学评价。本章主要论述本书作者研究出的创新方法：三元气化图。作者给出了该方法详细的实施步骤和应用方法，指导读者得出优化的用户气化图和关联式，以常规的匹茨堡8号煤和南非高灰煤为例进行了具体对比计算分析，其结果可用于解析灰份的影响规律和气化技术潜力的分析。此方法还可扩展用于二氧化碳气化和生物质气化；8.煤的气化过程的有效能分析。为了考虑气体冷却方法对整个过程的影响，对常规煤和高灰煤的气化过程进行了有效能分析和对比；9.内循环气化炉的概念研究。鉴于现在市场上还没有适应高灰煤的气化技术，作者针对高灰煤气化提出了创新性的新气化炉型：内循环气化炉。本章内容全面阐述内循环气化炉相关的气化过程基本原理、详细的工艺条件、反应室的布置、气化剂的注入、气体的冷却、除灰、过程控制；10.气化发展趋势。这是对全书的简要总结并展望了气化技术的发展趋势。

本书的读者对象包括能源、煤炭、化学工程相关专业从事煤转化和煤化工科研、设计生产的工程技术人员和高等院校相关专业的教师、高年级本科生和研究生。

煤化工概述范文第4篇

关键词：低碳形式；推进；煤炭气化技术

所谓低碳经济，是指在可持续发展理念指导下，通过技术创新、制度创新、产业转型、新能源开发等多种手段，尽可能地减少煤炭石油等高碳能源消耗，减少温室气体排放，达到经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态。低碳经济是以低能耗、低污染、低排放为基础的经济模式，是人类社会继农业文明、工业文明之后的又一次重大进步。

“富煤、少气、缺油”的资源条件，决定了中国能源结构以煤为主，低碳能源资源的选择有限。我国电力中，水电占比只有20%左右，火电占比达77%以上，“高碳”占绝对的统治地位。尽管太阳能、风能等可再生能源在大力发展中，但一时都很难充当主角。因此，我国能源结构以煤炭为主的局面在短时间内还难以改变。而传统的煤炭开采、运输、使用方式均会排放大量的温室气体，并引发一系列的环境问题。如何让煤的开采和使用变得干净、少污染，将煤炭资源低碳化利用成为当务之急。而发展煤炭地下气化是我国解决上述问题的最佳途径。

1 煤炭地下气化技术

1.1. 煤炭地下气化的基本概念：

煤炭地下气化（Underground Coal Gasification）就是向地下煤层中通入气化剂，将煤炭进行有控制的燃烧，通过对煤的热作用及化学作用而产生可燃气体，然后将产品煤气导出地面再加以利用的一种能源采集方式。它将建井、采煤、气化三大工艺合而为一，将物理采煤转变为化学采煤，即把高分子固体煤转变为低分子结构的可燃气体，抛弃了全部庞大而笨重的采煤设备与地面气化设备，并大幅度减小了建井规模，具有安全好、污染少、投资小、成本低、效率高、见效快等优点[1]。

1.2 煤炭地下气化的基本原理：

煤炭地下气化的基本原理，与一般煤炭气化一样，是把煤炭的固体有机物通过热力和化学作用变为可燃气体，其区别在于地下气化过程主要是在地下气化炉的气化通道中实现的，如图1所示。该过程可在气化通道中形成以下三个区域[2]：

图 1 地下气化示意图

1、2 钻孔 ；3 水平通道；4 气化盘区；5 火焰工作面；6 崩落的岩石；

Ⅰ 燃烧区 Ⅱ 还原区 Ⅲ 干馏区 Ⅳ 干燥区

（1）由进气孔鼓入气化剂（有效成分是O2和水蒸气），并在进气侧点燃煤层，气化剂中的O2遇煤燃烧产生CO2，并释放大量的反应热，使还原区煤层处于炽热状态，当气流中O2浓度接近于零时，氧化区结束。

（2）在还原区CO2与炽热的C 还原成CO，H2O（g）与炽热的C 还原成CO、H2等，由于还原反应是吸热反应，使煤层和气流温度逐渐降低，当温度降低到不能再进行还原反应时，还原区结束。

（3）经过还原区的气流温度还相当高，对下流煤层进行加热使其热分解，而析出于馏煤气，此区域则称为干馏干燥区。

经过这三个反应区以后，生成了含可燃组分（主要是H2、CO、CH4）的煤气，气化反应区逐渐向出气口移动，因而保持了气化反应过程的不断进行。由此可见，可燃气体的产生主要来源于三个方面即水蒸气的分解，CO2的还原和煤的热解，这三个方面作用的程度，正比于反应区温度和反应比表面积，同时也决定了出口煤气的组分和热值[2]。

1.3 地下气化炉地下气化的物质基础：

地下气化炉地下气化的物质基础是地下气化炉，组成地下气化炉的四个要素是进气孔（通道）、排气孔（通道）、气化通道和气流通道。地下气化炉按施工方法可分为以下三种形式[3]：

（1）有井式：有井式是地下气化系统全部采用井工作业来进行构筑，鼓风系统、初步冷却、降尘系统也安置于井下峒室，进、排气孔是井筒，气化通道是人工掘进的煤巷。

（2）无井式：无井式就是地下气化炉的准备工程量全部采用在地面钻孔作业，供风、排气和净化系统也全部安置于地面气化站中，生产运行也全部在地面操作。其气化通道贯通方法有火力渗透法、电力贯通法、水压贯通法、气力贯通法、定向贯通法、原子能爆破法、化学液爆破法等。

（3）综合式：综合式就是地下气化炉的准备工程采用井工作业完成，地下气化的生产运行采用地面操作。

2 国内外煤炭地下气化的发展概况：

2.1 国外煤炭地下气化的发展：

（1）1868年,德国科学家威廉．西蒙斯首先提出了煤炭地下气化（UCG）的概念 （2）1888年,俄罗斯化学家门捷列夫提出了煤炭地下气化的基本工艺

（3）1907年,通过钻孔向点燃的煤层注入空气和蒸汽的UCG 技术在英国取得专利权

（4）1933年,苏联开始进行UCG现场实验。1942～1960年建成5个实验性气化站

（5）20世纪50年代，美、英、日、波、捷等国也都进行了UCG实验。70～80年代，美国、德国、比利时、英国、法国、波兰、捷克、日本等国都进行了实验

2.2 国外UCG技术的发展前景展望：

预测UCG技术发展的商业化前景是困难的，国外大多数专家仍把它看作长期的目标。关键在于何时解决技术上的问题，以及何时能同煤气天热起竞争。政府的政策也是一个重要因素，因此，各国面临的情况也不同。欧盟地下气化工作组1999年的工作报告认为：若能解决现技术上的问题且经济上可行，UCG技术有望在10～15年内实现商业化。

煤化工概述范文第5篇

关键词：煤矿；大数据；安全管理

0引言

安全工作是煤矿所有工作中的重中之重，它渗透于煤矿生产、加工、销售等各个环节，如何有效增强煤矿的安全管理，是提升煤矿综合管理水平，促进煤矿长远发展的重要保证。信息时代的到来对煤矿生产管理带来了许多机遇与挑战，不少煤矿已经投入信息化建设之中，并未安全管理积累了海量的数据，如监测数据等。由于分析工具的不完善，这些数据并没有得到充分地开发利用，因而其价值也并未完全实现。大数据的出现对解决此一问题提供了很好的契机，笔者从此出发，就大数据助力煤矿安全管理做了相应的研究。

1大数据的概述

大数据是信息技术发展到一个新阶段的产物，它最早由美国数据科学家提出，后经由麦肯锡研究院发表的研究报告而盛行全球。大数据，顾名思义，以“大”为特征，它强调数据的海量性，数据规模甚至了超过了传统数据库软件的工作能力范围，不得不依托于云计算来处理。总而言之，大数据有以下五个重要表征：体量大、类别多、速度快、真实性高以及价值密度低[1]。大数据是大数据时代的信息处理技术，它以云计算为基础，将大量结构化、半结构化乃至非结构化的数据分布到不同计算机构成的信息资源池中，从而获得分析与预测的结果。大数据相比于传统的信息处理技术而言，它有着多重价值。首先，大数据以海量的数据为基础，这符合当前信息时代数据爆炸的现状，是应对时展的必然产物；其次，大数据强调速度与价值，它能在最短的时间内对数据进行分析处理，从而在无数的数据中挑选出最有价值的部分，也就是说大数据的洞察力是其存在的客观依据；最后，大数据与云计算是不可分割的整体，随着信息时代的深入发展，它们已在全球范围内引发了一场商业与技术的双重变革，大数据正是大数据时代不可或缺的重要工具。

2大数据应用于煤矿安全管理中的策略研究

安全问题长期以来是制约我国煤矿发展的老大难问题，尽管2014年我国的煤炭百万吨死亡人数比率已经下降到0.255，但相比于其他产煤大国如美国、澳大利亚等，仍然有不小的差距[2]。大数据的出现为煤矿加强安全管理提供了一个窗口和契机，并且煤矿数据本身也存在着体量大、变化快、价值密度低等大数据的特点，因而，将大数据应用于煤矿安全管理之中是必然之举。

2.1强化技术认知，转变管理思维

信息化建设是煤矿为应对时展而采取的改革举措，经过多年的努力，已取得初步成效，并诞生了大量的数据，诸如矿山地质数据、矿图数据、环境监测数、视频监控数据等，这些数据分结构化数据与非结构化数据两种，其中非结构数据占绝对主体。管理者必须转变过往的管理思维，由抽样分析转变为全样本数据分析。大数据以分析煤矿结构化以及非结构化的全体数据为工作内容，它相比于抽样分析而言，尽管在数据的精确性上有所不如，但全面性大为增强，不仅如此，大数据还能发掘不同数据之间的关联性，并有效地捕捉传统分析工具中容易忽视的细节，从而逐步降低煤矿安全管理中的人为性错误。

2.2落实重点管理，做到实时监测

煤矿安全管理是一个系统性的工程，它包含很多层面的内容，如安全作业制定的制定、矿工安全作业的培训等等。面对如此复杂的管理内容，管理者要善于把握重点，如此才能做到高效管理，提升煤矿的安全水平。目前，随着煤炭事业的不断发展与转型，煤矿机械化与自动化程度与日俱增，甚至可以说，矿山设备能否安全运行对煤矿的安全生产起到了决定性的作用。在传统的管理模式中，通常是在设备出了问题之后再进行检修，这不仅耽误了煤炭的生产，还会给煤矿工人带来安全风险。大数据则为化解此一难题提供了很好的契机，管理者可以在重点矿山设备如矿井通风机上安装遥感器，记录并收集诸如风速、振幅等数据信息，通过大数据对所有数据进行分析和对比，及时将异常现象呈现出来，从而尽早安排工作人员在故障发生之前就进行相应的检修，降低设备损失，提升安全性能。

2.3强化事故分析，做好预先防范

安全事故是煤矿开采中难以避免的现象，同时也是煤矿安全管理过程中所极力防范的现象。尽管，我国每年由于煤矿事故而死亡的人数已由2002年的7000余人将至2014年的931人，但我国仍然是矿难死亡人数的主要国家之一，采矿事业仍然未脱去高危行业的帽子。事故分析是安全管理的重要内容，它能够通过事故发生原因的追溯、相关责任人的惩办来起到安全教育的作用。但这种分析仍然是浮于表面的，它对安全管理的效用也十分有限。大数据的出现为事故分析提供了一个新的视角，它能够从数据分析的角度来重新找寻事故发生的规律、模式，从而为煤矿采取针对性的防范措施提供可靠的建议。就以瓦斯事故爆炸而言，传统的事故原因分析大都从火源、甲烷浓度以及设备、管理等要素入手，缺乏全面性与细致性，有时候得出的结论也缺乏说服力。大数据则会全面收集瓦斯爆炸区域的所有数据，包括空气参数、抽采参数等等，进而分析与推测，并形成相应的结论。这种事故分析方式更具科学性，对未来的安全管理工作也更具指导性，是煤矿做好事故预先防范的基础。

3结语

大数据时代的到来为各行各业的安全管理带来了不小的机遇，煤矿事业也不例外。大数据在数据的收集、处理、分析上更具全面性，对于煤矿的安全管理也更为有效。因此，煤矿管理层应该从将大数据应用于煤矿的日常管理之中，从管理思维、管理重点以及事故分析三个层次做好相应的工作。

参考文献：

[1]方巍,郑玉,徐江.大数据:概念、技术及应用研究综述[J].南京信息工程大学学报,2014(05):405-419.