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摘要 ：在当前社会发展过程中，随着科学技术的迅猛 发展，尤其是计算机和大数据技术的出现，促进了我国各 行各业的飞速发展。其中，在当前矿山的生产和管理过程 中，通过应用计算机和大数据技术，可以对矿山中所涉及 的各种数据信息进行收集、汇总和分析，进而来提高处理 数据信息的准确度，保证结果的准确性，从而能够为矿山 的生产和管理提供坚实的理论支持。因此，本文分析了当 前矿山企业在生产中的特点，影响计算机大数据技术试验 效果的因素以及计算机、大数据技术在实际矿山生产和管 理中的具体应用现状及价值，最终来提高矿山在生产和管理的效率， 促进矿山企业的长远发展与升级转型。
关键词 ：计算机大数据技术 ；矿山生产 ；管理 ；应用
1 矿山企业的生产特点
1.1 矿山生产企业属于资源型企业
矿山企业是利用天然的地下有用矿物进行采矿的企 业，是一种资源型的单位。其收益既与其所占有的资源等 级有关，还与下游企业对资源的需求有关，更与其制造费 用的管理水平有关。
1.2 对矿石岩石的演化过程了解有一定的难度
在现代社会中，专家们还不能完全确定某个地区地下 矿产和岩石的自然规律。只有在矿山开采之前，所检测到 的地质报告才能作出相应的预测， 但预测结果存在一定的 偏差。因而，在矿山的生产过程中，开采决策是一个十分 关键的问题，其决策是否合理，将对矿山的安全和经济效 益产生重大影响。
1.3 矿山生产具有破坏性和不可复原的特征
矿山生产具有破坏性和不可复原的特征，其损害是不 可挽回、不可逆转的。初始采矿项目工程，就是为了打破 原有的生态系统、地压、地下水系的生态系统平衡，要想 破坏系统平衡，是需要充分掌握地质结构的性质和特点， 但是当前现有的技术水平低，所掌握的知识较少，在实际 开采时经常会造成巨大的损失。此时，选择出最佳的生产 设计可以将因开采造成的损失降到最低。又因为矿山是在 地壳内部，地质结构、形态、物理化学等都会在无时无刻不在发生着变化， 使得开采工作面的范围也会随着采掘工 作的进行而变化，同时还会使得技术、工艺、参数等都会 发生变化，因而必须要将采掘工作的灵活性发挥到极致， 此时必须要提高矿山的产能， 随时地调整采矿的速度和生 产的进度。
1.4 企业的经营要具有灵活性、适应性和协调性
因为矿山处于地底深处，其地质特征是非常复杂和变 化的，其质量、密度、品位等都会随着时代的变化而变化， 从而造成工作中的困难， 此时在整个管理过程中保证适当的 灵活性， 适当调整， 最终来保证矿山生产工作的顺利进行。
2 影响矿山生产与管理成效的主要因素
在矿山的生产和管理过程中，运用计算机、大数据技 术可以有效地改善矿山的开采和管理中的安全性， 同时利 用各种计算机技术，特别是监控技术和资源控制技术，可 以有效地降低矿山的能耗，提高开采企业的经济效益。在 矿山的生产和管理中，运用了计算机、大数据技术可以实 现实时监测和数据信息的收集、分析与传输，为工地的管 理者制定措施提供了实时的参考， 并使管理人员能够将监 控系统与管理系统进行有效衔接， 以促进计算机大数据技 术发挥出更大的价值。然而，在矿山的生产和管理中，由 于各种原因的限制， 使其在矿山的生产和管理中发挥的作 用相对较小。
2.1 自然环境因素的影响
矿山的开采通常位于偏远地区，这些地区的自然环境 较为恶劣，交通条件也较为落后。因此，这些地区的基础 设施水平和应用条件相对较低。在一些极为偏远的矿山工 程中，甚至需要新建基础设施，才能够将计算机和大数据 技术应用到矿山的开采和管理过程中。更为重要的是，在 建立基础设施时，由于矿山地形较为复杂，导致所建立起 的基础设施水平较低，这不利于网络管线的埋设工作。因 此，对于矿山工程来说，如何在复杂的地形和恶劣的环境 下建立高效的基础设施是一个关键问题。
2.2 管理需求因素的影响
在对当前矿山工程的管理过程中主要是包括了实验工程自身的管理以及对各种计算机网络系统、大数据技术 的管理要求。其中对于不同的矿山工程来说，计算机大数 据技术的管理需求是不同的， 一般需要针对矿井自身的特 征，构建适合矿井管理要求的计算机网络系统，来进行管 理工作。在矿井工程系统建设中，应按照各个技术体系的 需要，对矿井中的信息进行统一的管理。然而，在矿企的 计算机网络系统中， 企业的管理人员并没有意识到各种信 息系统在管理中的需求是不同的。例如，在可视化的监视 系统中，需要对海量的图像信息进行专项处理，因此必须 加强对图像信息的管理水平，并掌握各种管理要求，构建 适合矿山生产和管理需要的计算机管理系统。
3 计算机技术在矿山企业生产经营中的实际应用
3.1 建立起相应的数据库管理系统
将计算机大数据技术应用到矿山企业的生产经营过 程中，其中可以建立起相应的数据库管理系统，进而将矿 产生产过程中的数据信息进行储存， 通过对数据信息的查 询和调整来实现对数据库的高效管理。当前该种技术逐 渐应用到矿山的勘探， 采矿方法设计以及管理的日常工作 中。数据库的存在同时也应用了大数据技术，也是当前矿 山企业信息系统的重要所在。而在当前该数据库的程序中 包括了数据信息的收集、储存、传输、加工、解释以及输 出。而数据库管理系统应用主要是在以下几个方面。
3.1.1 对矿山生产过程进行实时监督和管理
借助生产实时数据平台来建立起企业实时数据库平 台，从而可以通过该平台来对相应的控制系统，生产自动 化装置在生产过程中的数据信息进行实时收集储存和传 输，并根据信息处理的相关要求向企业管理层中各个管理 模块传输矿山在生产现场中的各项数据信息。大世界矿山 开采过程中使用的设备数量较多，工作流程相对复杂，通 过建立数据库系统， 能够为各个管理部门提供开采现场的 各项数据信息， 使得调控人员能够及时掌握开采时的实际 情况，并根据数据信息来进行适当调整，提高矿山生产的 效率。
3.1.2 对出现异常的运转状况报警并监视
通过该数据库可以将当前开采中的数据信息与以往 的数据信息进行对比分析， 重点是在结合装置在运行过程 中的一些经验， 通过对数据的分析和趋势变化曲线图来及 早发现在开采过程中可能存在的一些安全隐患，此外，还 要对事故发生前的数据信息进行实时处理， 定位出事故出 现的可能区域以及原因。当前在矿山开采过程中，通常采 用的是瓦斯报警监控系统， 通过对矿井中瓦斯数据信息的 持续采集，并进行汇总分析，做到实时监控，还能够为后期瓦斯治理提供相应的数据支持。
3.2 计算机的模拟技术应用
模拟技术的应用，主要是对其进行结构建模，并运用 计算机技术来解决大批量的代数连续方程组。在对结构进 行模式实验， 可以为矿山企业的安全生产奠定坚实的理论 基础和数据支持。以某矿区为例，在实际开采中选择了房 柱采煤方式，在经过多年的开采后，矿体稳定性良好，矿 区稳定性较好，此时为了进一步提高矿山的采收率，就可 以对矿区的结构进行重新设计与优化。采用MAP3D软件 对已有采场资料进行了收集，并运用MAP3D软件对采场 岩体结构进行了仿真并建立模型，还对采场位移、应变、 应力及强度等进行了详细的研究和论证， 从而设计出最佳 的采场构造参数，以确保采矿的安全性，并在一定程度上 增加了采矿的采收率， 最终来提高企业的经济效益。
3.3 计算机辅助设计的应用
在矿企中，运用计算机技术可以帮助人们对矿山生产 过程中的各个重要阶段的工作进行专业设计和优化， 其中 包括了对矿山资源信息的高效整理、开采工程的计算、设 计方案的优化以及经济效益的全面分析和图形制作等。在 采矿领域中，CAD 是最常用的计算机辅助技术之一，除 了 CAD 以外，也有很多其他的绘图软件，比如LYNx，可 以为矿山的生产工作提供大量的支持。实践中，常常将各 种不同的软件与 CAD 进行结合，从而极大地提高了计算 机的图形加工性能。另外，3DMine 也可以对矿山的开采 工艺流程进行系统地优化处理， 让整个矿井在电脑上进行 3D 的模拟，并设计出实际的开采过程，使得设计人员能 够通过对开采过程的模拟来调整开采中的参数数据数值， 保证参数的合理性，并对开采工艺进行调整。此外借助图 像分析技术，对开采中的图像进行专项处理，为后期管理 和调整提供信息， 保证管理的效率。
4 大数据技术在矿山企业生产管理中的应用及价值
4.1 积极完善矿山在生产中的安全生产调度系统
为确保矿山开采的安全，必须遵守科学的生产标准和 设备调度要求。此时，工作人员需要充分了解矿井下的实 际情况，并根据实际情况制定解决方案。因此，大数据技 术和计算机技术可以被用来设计矿井安全生产调度系统， 以进行数据信息的分析和整合， 以科学地调配机器设备和 人力、物力资源。例如，可以设计工作人员定位、人员考 勤、设备使用管理、风险警报等子系统，通过实时监测各 子系统， 保证企业能够根据实际情况和数据信息进行最佳 的安全生产计划。
在装置设备的调配计划中，有关工作人员应充分掌握大数据技术，了解装备的各项性能和参数信息，以提高装 备选择的安全性。例如，对设备的运行情况进行全程采集 和监测，并建立设备的电子化存档和生产性数据库，为后 期使用大数据技术提供便利条件。同时，在人事调配中， 有关工作人员应从保证操作安全和效率的角度出发， 进行 科学合理的人事配置。例如，设计技术资质、轨迹查询、 实时跟踪、分布查询、出勤数据等系统模块，可以为了解 矿井员工的职业技能和工作状态提供坚实依据。在这一 过程中，应建立员工的个人资料档案，并以动态方式录入 管理信息，以便及时了解员工的动向、安全状况和工作效 率，并为安全工作的实施起到一定的作用。
4.2 评价指标库的建立
在矿井的生产过程中，涉及到开采人员、生产所需机 械设备以及采矿工作环境等多个因素，形成了一个复杂 而高度动态的系统。然而，在这个系统中存在许多安全隐 患，如顶板坍塌、地下水突涌和设备故障等。这些安全隐 患与作业单元相似，需要进行量化评估，以制定相应的评 估指标。采矿安全隐患种类繁多，因此制定相应的评估指 标是实现量化的最佳途径。为了建立评价指标库，可以利 用大数据技术对当前大量的数据信息进行分析和处理， 选 择出最佳的评价指标和指标阈值。如果待评价指标超过了 指标库中的阈值，说明该种安全隐患可能会发生，并且可 以根据具体超出阈值的大小来评价发生的概率。在我国， 企业安全现状评估有四种主要的评估手段。第一种方法是 通过对评估结果进行定量分类 ；第二种方法是根据评估 结果的推导过程进行划分 ；第三种方法是根据评估体系 的特殊性质进行划分 ；第四种方法是通过对评估体系所 要达到的目标进行分类。通过这几种方法来评估矿山开采 中的安全性。为了确保评估结果的准确性和可靠性，评估 过程应该具备学术性和科学性。
4.3 矿山安全生产管理大数据专家知识库
在矿山安全生产管理专家知识库的构建中，主要是对 当前矿山开采和管理中的各个行业规范的理论知识与实 践经验进行整理，进一步为大数据计算奠定了理论和规 则，具体流程为对采矿安全生产有关的法律、法规和规章 进行梳理，逐步建立起安全知识的分类体系，并借助最佳 的表达方式来建立起相应的知识数据库， 进一步对矿井生 产实施方案、规章制度、作业规程、工程措施等进行了深 入的剖析和发掘， 建立了一个基于知识体系的安全动态诊 断专家知识库的数据模型和逻辑数据结构。在此基础上， 建立起元数据库管理系统， 对该专家知识库中的各种内容进行维护。并逐步开发知识库管理系统，实现了矿山开采 知识的添加、删除、更新和查找以及正确性、歧义性、冗 余性和包容性的检验。针对采矿安全工作的不同主题，将 采矿安全知识划分为一般知识、开采、通风与安全监控、 灾害防治（瓦斯防治、粉尘防治、瓦斯防治、防灭火、水防 治）、爆破安全、电气安全、运输提升安全、救护等七大专 题。每一个专题都对各种生产过程的管理、技术和工程的 管理、技术、工程等方面的知识进行了规范。
4.4 大数据在矿山企业安全管理中的价值
第一是生产与管理过程中，通过使用大数据技术，可 以使得企业充分掌握员工的安全信息，并能够将员工的 实际作业情况进行实时记录。对一些专业技术人才进行筛 选，优化具体管理方式，促进矿山生产的安全。第二是加 大对安全隐患的治理能力。通过使用双重预防机制，并进 入大数据技术来系统对矿山生产工艺和生产过程中可能 存在的一系列安全风险进行深度分析和深层次评价， 准确 辨识可能出现的重大风险，通过对大数据技术的利用，来 分析大量的数据信息， 从而来确定出安全隐患的位置和原 因，并进行适当调整，按照相关要求来进行整改处理。第 三是可以对数据信息进行实时监控，超前预防事故发生。 通过设定监测监控系统能够对矿山生产过程中的数据信 息进行采集处理， 并进入该技术来处理各个数据之间的关 联，得出具体的关联关系，通过对数据的分析对比来发现 异常数据并进行警示， 工作人员能够在故障发生之前立即 采取相对应的解决措施。工厂情况下是依靠数据对比分析 结果来制作出调整的方法， 并预测在生产过程中的安全状 况，最终来降低在生产管理过程中的风险保证矿山生产的 安全。
5 结语
总而言之，计算机大数据技术在矿山生产和管理中的 应用，可以加大矿山企业对大数据的应用，并提高管理的 效率，完善在矿山开采中的各项基础建设，提高对数据信 息的收集、处理与传输速度。通过借助对计算机大数据技 术的应用， 可以对矿山开采中的各项数据信息进行实时收 集与监测， 并借助对数据信息的分析与深入研究来得出矿 山开采的安全性以及安全隐患的发生概率， 最终来提高矿 山生产和管理的专业水平， 促进矿企的长远发展与升级转型。
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