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摘要：随着我国科学技术的不断提高，在互联网快速发展的背景环境下，将数据挖掘和数据分析作为主导的大数据技术对于我国许多行业的生产经营活动都有着非常深入的影响。煤炭行业是我国传统型支柱产业，煤炭行业对于我国国民经济发展有着非常重要的意义。对此，本文针对大数据技术在煤炭工业中的研究现状进行了分析，提出相关可能发展的方向。
关键词：大数据技术 煤炭工业 研究现状
1大数据技术概述
大数据概念已经广泛的受到人们的知晓，大数据的含义也就是指海量数据，具体的说，也就是指当前已经拥有条件下的人们没有办法在一定时间内使用常规软件工作对其中含有的内容进行获取和管理以及处理，数据太过于庞大超出了人们在可以接受的时间下收集和管理以及处理的能力[1]。随着信息全球化的不断发展，社会生产和生活等许多方面都离不开大数据的支持，大数据的数量十分庞大，种类非常的多，拥有覆盖全面的优势，能够在人们做出重大决策的时候作为主要的根据，这里就能够看出大数据对于社会和生产的重要性。随着大数据时代的来临，数据的传播方式也有了非常大的改变，数据的传播方式变得更加多种多样，对此，就需要使用更加正确有效的方式提取大数据有价值的信息，对信息的安全性进行保护。
2大数据技术在煤炭工业中的应用
2.1大数据技术煤矿安全生产中的应用
当前，随着我国自动化发展的不断加快，人们对于效率也提出了新的要求，在煤矿安全生产过程中，需要使用到大量的科学技术，只有不断的发展科学技术才能够进一步实现煤炭生产的自动化和效率化，提高我国煤炭的生产效率。自动化并不等于智能化，只是单纯的依靠传统自动化技术开展煤矿生产对于安全性的保障并不完善，没有办法有效的提高安全性和生产效率，传统自动化生产技术只是作为人工生产操作的重要组成部分，并不能够完全的依靠自动化生产。例如在对煤矿矿井进行监督测试的时候，因为缺少大数据和云计算系统广大支持和帮助，没有办法得知煤矿的实际情况，很容易出现安全问题[2]。对此，就必须将传统的自动化技术配合云计算和大数据进行处理，这样才能够达到需要的效果。另外，在完成煤炭自动化建设之后，要想提高煤炭生产的安全和效率，不光需要对设备和工具进行引进，还需要对援用的系统进行升级和处理，只有这样才能够有效的保证数据的详细和充足，这些获取到的数据对于煤矿的安全生产有着非常重要的意义。
2.2大数据技术在煤矿自动化管理中的应用
要想将大数据技术充分的发挥到煤炭自动化管理中，就必须对煤炭企业的信息化水平进行提高。需要对基本的硬件设施进行不断地完善和改革，使用更加科学先进的硬件设备开展工作，可以建立起搜索大数据的信息技术管理平台，对大数据进行规范的管理和使用，大数据信息平臺需要具有新型技术和高素质人才以及市场分析信息数据等相关资源，这些资源对于煤炭行业的发展都有着非常大的帮助。
3煤炭大数据的展望
3.1大数据采集和管理
近些年来，煤炭大数据技术发展速度越来越快，也拥有了一定的基础，但是我国煤炭数据信息采集方法还是不够完善，数据传输比较落后，时效性不够强，缺少有效的分析工具和分析方法，没有办法将煤炭大数据所蕴含的价值发掘出来。对此，就需要加强大数据的采集和管理，数据是大数据的基础，对此，就需要充分的使用各种类型的传感器、无线网络等设备对生产过程、监督控制过程以及设备运行等相关过程数据进行采集和管理。我们从煤炭大数据建设核心理念能够看出，建立全国煤炭数据实时在线采集系统，对现在所拥有的煤炭监测系统进行整合，建立起完善的基础数据库，能够让各个系统进行接口的统一，实现数据传输，提高时效性。此外，还需要依靠物联网和大数据技术等将煤炭行业的数据全部加入到采集系统中去，进一步实现各个类型煤炭数据全国联网。
3.2煤炭大数据应用
建立在大数据之上的煤炭智能无人开采，通过积累各个地区地质构造和煤炭的质量以及大型挖掘设备等相关数据的样本，建立起各种类型开采条件下的智能开采模型。大数据还需要保证煤矿灾害的预防和防止工作，通过对煤炭大量监测数据样本的积累，不断地探索建立在大数据之上的煤炭事故预警方法，将大数据使用煤和瓦斯以及自然灾害等事故的预警，在可能发生事故的时候大数据就可以通过数据表现出即将发生的灾害和事故，以此来做好提前的预防工作[3]。此外，大数据还可以对煤矿设备故障进行诊断，通过对煤矿设备振动和声音以及温度等相关运行数据的监测和采集，研究关键设备异常状态和设备故障的关系，进一步实现大数据煤矿设备故障诊断，对可能出现的设备故障进行提前的预防，对发生的设备故障问题找出并解决。
3.3大数据分析
对于大容量数据知识的挖掘是大数据技术的主要职责，但是，需要解决的问题一般都具有隐匿性，不是直接表现在数据中的，而是表现在用于揭示数据的模型中。对此，煤炭大数据核心在于采用降维、分类与聚类等相关分析数据的方法，快速的对工业生产过程中的数据进行分析和处理，建立不同层次的模型，以此来加快煤炭安全管理思想的改革，加强系统的安全观念，加快安全监察监管信息的共享，加快数据深度挖掘的速度，为设备的运行和优化提供有力的理论支持。
结束语：从上文的描述中能够看出，煤炭大数据还身处于理论探索的阶段，已经建立的煤炭大数据平台还没有将大数据蕴含的价值挖掘出来。煤炭大数据多层面所具有的特性对于大数据分析带来了非常大的挑战，是煤炭大数据技术进步需要解决的问题。煤炭行业在开展大数据应用的时候，需要寻找煤炭行业的发展规律，寻找科学有效的管理方法，这样才能保证煤炭行业未来的健康发展。
参考文献：
[1]马小平，代伟.大数据技术在煤炭工业中的研究现状与应用展望[J].工矿自动化，2018，44（01）：50-54.
[2]桑冬青.大数据技术下行业特色专业招生预警机制研究——以煤炭专业为例[J].黑河学院学报，2017，8（12）：80-81.
[3]刘建庆.煤炭安全预警中大数据技术的实践应用[J].电子世界，2015（19）：49-50.
关键词：大数据技术 煤炭工业 研究现状
1大数据技术概述
大数据概念已经广泛的受到人们的知晓，大数据的含义也就是指海量数据，具体的说，也就是指当前已经拥有条件下的人们没有办法在一定时间内使用常规软件工作对其中含有的内容进行获取和管理以及处理，数据太过于庞大超出了人们在可以接受的时间下收集和管理以及处理的能力[1]。随着信息全球化的不断发展，社会生产和生活等许多方面都离不开大数据的支持，大数据的数量十分庞大，种类非常的多，拥有覆盖全面的优势，能够在人们做出重大决策的时候作为主要的根据，这里就能够看出大数据对于社会和生产的重要性。随着大数据时代的来临，数据的传播方式也有了非常大的改变，数据的传播方式变得更加多种多样，对此，就需要使用更加正确有效的方式提取大数据有价值的信息，对信息的安全性进行保护。
2大数据技术在煤炭工业中的应用
2.1大数据技术煤矿安全生产中的应用
当前，随着我国自动化发展的不断加快，人们对于效率也提出了新的要求，在煤矿安全生产过程中，需要使用到大量的科学技术，只有不断的发展科学技术才能够进一步实现煤炭生产的自动化和效率化，提高我国煤炭的生产效率。自动化并不等于智能化，只是单纯的依靠传统自动化技术开展煤矿生产对于安全性的保障并不完善，没有办法有效的提高安全性和生产效率，传统自动化生产技术只是作为人工生产操作的重要组成部分，并不能够完全的依靠自动化生产。例如在对煤矿矿井进行监督测试的时候，因为缺少大数据和云计算系统广大支持和帮助，没有办法得知煤矿的实际情况，很容易出现安全问题[2]。对此，就必须将传统的自动化技术配合云计算和大数据进行处理，这样才能够达到需要的效果。另外，在完成煤炭自动化建设之后，要想提高煤炭生产的安全和效率，不光需要对设备和工具进行引进，还需要对援用的系统进行升级和处理，只有这样才能够有效的保证数据的详细和充足，这些获取到的数据对于煤矿的安全生产有着非常重要的意义。
2.2大数据技术在煤矿自动化管理中的应用
要想将大数据技术充分的发挥到煤炭自动化管理中，就必须对煤炭企业的信息化水平进行提高。需要对基本的硬件设施进行不断地完善和改革，使用更加科学先进的硬件设备开展工作，可以建立起搜索大数据的信息技术管理平台，对大数据进行规范的管理和使用，大数据信息平臺需要具有新型技术和高素质人才以及市场分析信息数据等相关资源，这些资源对于煤炭行业的发展都有着非常大的帮助。
3煤炭大数据的展望
3.1大数据采集和管理
近些年来，煤炭大数据技术发展速度越来越快，也拥有了一定的基础，但是我国煤炭数据信息采集方法还是不够完善，数据传输比较落后，时效性不够强，缺少有效的分析工具和分析方法，没有办法将煤炭大数据所蕴含的价值发掘出来。对此，就需要加强大数据的采集和管理，数据是大数据的基础，对此，就需要充分的使用各种类型的传感器、无线网络等设备对生产过程、监督控制过程以及设备运行等相关过程数据进行采集和管理。我们从煤炭大数据建设核心理念能够看出，建立全国煤炭数据实时在线采集系统，对现在所拥有的煤炭监测系统进行整合，建立起完善的基础数据库，能够让各个系统进行接口的统一，实现数据传输，提高时效性。此外，还需要依靠物联网和大数据技术等将煤炭行业的数据全部加入到采集系统中去，进一步实现各个类型煤炭数据全国联网。
3.2煤炭大数据应用
建立在大数据之上的煤炭智能无人开采，通过积累各个地区地质构造和煤炭的质量以及大型挖掘设备等相关数据的样本，建立起各种类型开采条件下的智能开采模型。大数据还需要保证煤矿灾害的预防和防止工作，通过对煤炭大量监测数据样本的积累，不断地探索建立在大数据之上的煤炭事故预警方法，将大数据使用煤和瓦斯以及自然灾害等事故的预警，在可能发生事故的时候大数据就可以通过数据表现出即将发生的灾害和事故，以此来做好提前的预防工作[3]。此外，大数据还可以对煤矿设备故障进行诊断，通过对煤矿设备振动和声音以及温度等相关运行数据的监测和采集，研究关键设备异常状态和设备故障的关系，进一步实现大数据煤矿设备故障诊断，对可能出现的设备故障进行提前的预防，对发生的设备故障问题找出并解决。
3.3大数据分析
对于大容量数据知识的挖掘是大数据技术的主要职责，但是，需要解决的问题一般都具有隐匿性，不是直接表现在数据中的，而是表现在用于揭示数据的模型中。对此，煤炭大数据核心在于采用降维、分类与聚类等相关分析数据的方法，快速的对工业生产过程中的数据进行分析和处理，建立不同层次的模型，以此来加快煤炭安全管理思想的改革，加强系统的安全观念，加快安全监察监管信息的共享，加快数据深度挖掘的速度，为设备的运行和优化提供有力的理论支持。
结束语：从上文的描述中能够看出，煤炭大数据还身处于理论探索的阶段，已经建立的煤炭大数据平台还没有将大数据蕴含的价值挖掘出来。煤炭大数据多层面所具有的特性对于大数据分析带来了非常大的挑战，是煤炭大数据技术进步需要解决的问题。煤炭行业在开展大数据应用的时候，需要寻找煤炭行业的发展规律，寻找科学有效的管理方法，这样才能保证煤炭行业未来的健康发展。
参考文献：
[1]马小平，代伟.大数据技术在煤炭工业中的研究现状与应用展望[J].工矿自动化，2018，44（01）：50-54.
[2]桑冬青.大数据技术下行业特色专业招生预警机制研究——以煤炭专业为例[J].黑河学院学报，2017，8（12）：80-81.
[3]刘建庆.煤炭安全预警中大数据技术的实践应用[J].电子世界，2015（19）：49-50.