1 智能化煤矿大数据

大数据技术在智能化矿山中运用，结合智能化矿山和大数据的特点，智能化矿山大数据具有以下特点。

数据繁杂，规模大。

由于智能矿山大量智能仪器使用频率高，数据采集、环境监测频率高，数据不断流入，规模逐渐扩大。

数据具有多样性。

由于智能化矿山结构复杂，加之人类在开采社会资源时必须不断探索，智能化数据结构复杂，传感数据多，也有非结构化数据。智能矿山智能信息系统种类繁多也决定了数据的多少。

数据采集速度快，数据分析处理速度快。

智能矿山大部分系统采用实时监控，而且矿山数据准确性极高，数据采集速度极快，因此采集后的数据处理和分析需要矿山的实时调整和管理，速度也需要加快。

精度高。

具有数据完整性、完整性、实时可靠性的特点。

数据为闭环数据。

智能矿山的各系统数据是相关的，在横向构成闭环链的智能矿山的数据采集和处理与调整过程中，要求整个矿山系统的数据闭环。

2 大数据关键技术发展动力及当前问题

2.1发展动力

煤矿企业在生产过程中多拥有生产设备，需要有效处理设备的实时监测数据、环境数据等，而且这些数据具有很大的潜在价值。

对大矿山集团来说，大数据分析尤为重要，可以从海量数据中发现资产增长的方法，也可以通过数据分析对症下药，提高管理水平，实现经济增长。

在煤炭产销全过程中，可以通过运用大数据协调全环节，提高各环节的协同能力，减少各环节的损失。

2.2目前的问题

人才不足，专业的大数据技术人员不足。

智能化煤矿大数据技术目前处于发展的初期阶段，在今后的发展过程中，需要大量的专业人才，企业不仅需要培养了解自身企业、掌握大数据技术的人才，而且还需要引进外来人才，但目前这两类人才储备严重不足。

资金不足。

大数据技术的研究和发展需要非常巨大的资金投入。目前，对大数据技术资金投入回收的期望不明确，需要建立合理的回收评价体系，支持资金投入的继续。

大数据技术复杂。

智能矿山技术是许多大数据技术的组合。智能化矿山大数据技术的复杂性主要体现在跨越多种学科，综合性和先进性等方面。

有必要重视数据的安全性。

大数据的收集和处理安全需要保障，目前还不能绝对安全，需要不断探索进步。

3.1数据获取

数据获取技术的运用实现了对智能化煤矿的全面感知，这种感知是sldxtd、多过程、实时的感知。为了更容易和方便这种感知，需要研究的进步。

3.2数据整合

目前在数据集成方面有两个问题需要解决：数据标准化、缺乏完整的大数据管理和分析平台。数据整合需要一个系统的存储处理平台，通过流和批处理来合理处理大数据。

3.3数据分析与应用

大数据的分析应用主要从大数据的分析和挖掘以及大数据的数据分析两方面进行。通过这两种数据技术，补充智能矿山的全景数据，使得整个矿山数据呈现出实时连续的特征。

大数据技术在智能化煤矿领域的应用经过多年的发展，尚未出现较为完整、完善的大数据智能化煤矿案例，但发展中的不同类型的经验和数据资源，为大数据在智能化煤矿的发展奠定了良好的经验基础。

大数据主要应用于智能化煤矿的安全管理领域、生产执行领域以及经营管理领域。大数据技术在这些领域的综合应用，将推动智能化煤矿的快速发展，相信未来某大数据技术将在智能化煤矿领域成熟运用。