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煤矿智能化运维平台构建研究

摘要：当今时代，智能化、信息化、大数据等先进科学技术被广泛推广应用
于各行各业之中，其中也包括煤矿行业。研究智能化煤矿大数据治理技术，对于
提高煤矿企业的数据管理和利用水平、优化煤矿生产结构、提高煤矿智能化水平
具有重要意义。针对智能化煤矿大数据治理技术，国内外学者已经开展了大量研
究工作，将机器学习、人工智能等技术应用于矿山大数据治理中，从大数据采集、
处理、存储、分析和应用等方面进行了探索和实践，提高了矿山企业的数据管理

和利用水平。

关键词：煤矿；智能化；运维平台

引言

作为煤矿智能化发展的重要组成部分，无人化智能开采对于提升煤矿安全生
产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。在技术引导之下，煤炭行业正在逐步
进入智能化时代，将会有效地提升行业生产效率，提高行业的精细化管理程度，

为行业生产带来明显价值。

1煤矿智能化运维平台基本内涵

建设煤矿智能化运维平台是一个复杂的系统工程，将对煤炭企业形成竞争优
势、提高经营管理水平起到积极的推动作用，是实现高质量发展的必由之路。其
基本内涵是：以煤炭资源安全、绿色、低碳和智能开发为基础，以信息技术与煤
矿开采技术深度融合为保障，采用先进的科学技术装备与现代管理理念，构建全
面感知、实时互联、自主学习、动态预测、科学决策和协同控制的智能化系统，
实现煤矿资源开采、运输、安全保障及经营管理等全流程的智能化运行。实现路
径：通过整合设备提供厂商技术服务力量，组建培养技术服务队伍，搭建开发一
套能够满足煤矿智能化建设的服务平台，致力推动智能化煤矿建设及后续运维服

务，最终形成智能化煤矿运维体系。
2煤矿智能化运维平台构建策略

2.1矿山安全中心

承载全矿日常安全管理、一通三防、安全工程管理、致灾因素普查与管理、
隐患闭环管理和应急救援指挥等业务功能。依托智能监控软件、安全生产执行、
各类灾害监测监控、安全量化管理、智能通风、视频图像等子系统，融合通信联
络系统、云数据中心、信息传输网等技术装备通过大数据综合分析和利用，实现
全矿顶板、矿压、瓦斯、水、火、尘等安全状况实时监控、动态分析、异常处置

及应急救援指挥。

2.2智能监控中心

承载全矿相关生产环节流程驱动、电子工单流转、过程设备的工况实时监视、
异常处置、趋势分析、远程集控操作和原煤生产智能化运行等业务功能，达到各
生产环节现场少人或无人目的；依托智能监控平台软件、各类自动化子系统、云
数据中心及信息传输网，实现原煤生产工作面综采机组、胶带运输、洗选装车及
辅助生产系统等设备的远程操控、智能运行，达到原煤订单定化生产、任务全程

可溯，调控一体的目的。

2.3数据治理体系框架

2.3.1数据治理顶层设计

智能化煤矿数据治理顶层设计主要包括战略规划、组织构建和架构设计。战
略规划的核心问题在于科学描绘数据治理发展蓝图，动态规划数据治理长期、中
期和短期战略愿景，统一明确数据治理理念和目标，部署各层次的战略任务，指
导数据治理域的建设。组织构建的核心问题在于智能化煤矿数据及相关技术和业
务权责利的合理配置，确保数据治理动力机制、运行机制、约束机制和保障机制
的有效运行，激励和约束多元数据治理主体在一致的目标下协同行动。架构设计
包括智能化煤矿数据资产架构、数据技术架构、数据应用架构和数据管理架构的

设计，通过持续的评估、指导、监督和优化，支持数据智能化服务需求。

2.3.2数据清洗与标准化处理
由于煤矿数据系统众多，数据来源复杂，数据类型多样，数据产生及采集过
程中会出现各种问题，导致数据质量低，所以需要按照数据清洗标准，对统一汇
聚起来的数据进行清洗和处理，对不规范、不完整、不准确的数据进行删除或更
正，以确保最终结果可靠和准确。数据清洗是指识别并纠正数据中的错误、不准
确或不完整的部分，以确保数据的质量和可靠性。对于数据缺失情况，可采用多
种数据补齐法自动化填充；对于数据重复情况，可采用直接去重法、优化数据库
等方法进行处理；对于数据异常情况，可采用数据异常检测算法进行处理。对清
洗过程识别出的异常数据进行标记，实现逻辑删除，同时提供对清洗前原始数据
的访问。数据标准化处理是指通过统一的标准对煤矿各系统通用的数据进行规范
化、标准化。常见的数据标准化处理手段包括数据命名规范、数据内容规范、数
据字典规范、数据格式规范。标准的数据规范有助于降低煤炭企业的数据管理和

应用成本。

2.3.3数据共享交换

数据共享交换是数据价值体现的载体。将数据共享到各种应用，可实现数据
真正的价值。要了解各应用系统对数据的共享需求，形成标准的数据共享接口，
提供实时数据、历史数据、统计数据，以及按区域、时间、关联关系等维度汇总
的数据共享服务。应明确规定共享接口访问方式、返回数