智慧矿山数据标准化建设探索与实践

引言

在数字化转型浪潮与 “双碳” 目标驱动下，智慧矿山建设成为矿业高质量发展的核心方向。当前矿山数据存在采集格式不统一、存储分散、共享困难等问题，导致数据价值难以挖掘，制约智能化生产与科学决策。数据标准化作为打破信息壁垒、整合数据资源的关键，是智慧矿山实现高效协同与精准管理的基础。本文基于实践探索，系统梳理智慧矿山数据标准化建设路径，分析关键技术与管理策略，为行业提供可复制的标准化建设方案，推动矿山企业向数字化、智能化、绿色化转型升级。

一、智慧矿山数据标准化理论基础

1.1 智慧矿山核心概念与技术体系

智慧矿山是综合运用物联网、大数据、人工智能等先进技术，将矿山生产、安全、管理等环节进行数字化、智能化升级的新型矿业发展模式。其核心在于通过实时感知、智能分析和精准决策，实现矿山资源高效开采、安全生产与绿色可持续发展。在这一过程中，数据成为驱动智慧矿山运行的核心要素，贯穿于地质勘探、采掘生产、运输调度、安全监控等全生命周期。智慧矿山技术体系以物联网为基础，通过传感器、智能设备等实现矿山环境与设备运行数据的实时采集。依托大数据平台进行数据存储、处理与分析，挖掘数据价值；借助人工智能算法实现生产过程的智能决策与优化。利用 5G、云计算等技术保障数据高速传输与资源灵活调配。

1.2 智慧矿山数据标准化的关键要素

数据标准化作为智慧矿山建设的基石，其关键要素包括数据采集标准，规范传感器、监测设备的数据输出格式与频率，确保数据的准确性与完整性；数据存储与管理标准，统一数据存储结构与元数据定义，便于数据检索与分析；数据交换与共享标准，制定通用的数据接口协议与安全规范，打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统的数据协同，为智慧矿山的高效运行提供坚实支撑。

二、智慧矿山数据标准化现状与问题分析

2.1 我国智慧矿山数据应用现状

我国智慧矿山数据应用已取得一定进展。在煤炭、金属矿山等领域，部分企业已初步搭建数据采集与监控系统，实现了对采掘设备运行状态、井下环境参数的实时监测。部分煤矿通过部署传感器网络，能够对瓦斯浓度、顶板压力等关键数据进行动态采集，并利用可视化平台展示，为安全生产提供了数据支持。在运输调度环节，一些矿山引入GPS 定位与数据分析技术，优化车辆调度方案，提升了运输效率。少数大型矿山企业尝试构建数据中台，整合生产、安全、管理等多源数据，开展初步的数据挖掘与分析工作，辅助生产决策。从行业整体来看，智慧矿山数据应用仍处于发展阶段，数据标准化程度较低，数据价值尚未充分释放。

2.2 问题成因分析

从技术层面看，矿山生产环境复杂，设备种类繁多，不同厂商生产的传感器、监测设备的数据格式、通信协议差异巨大，导致数据难以直接兼容与整合。缺乏统一的数据处理与分析技术标准，使得数据清洗、转换等环节存在较大差异，影响数据分析结果的准确性与一致性。在管理层面，矿山企业内部部门之间职责划分不明确，数据管理缺乏统筹规划，各部门往往从自身业务需求出发采集、存储数据，形成数据孤岛。

三、智慧矿山数据标准化建设实践路径

3.1 数据标准化顶层设计

实施智慧矿井数据规范化管理，必须先行科学系统化顶层设计，一是标准体系框架的设计，数据标准化必须要有统筹兼顾的全面覆盖与全面的设计，包括数据的采集、传输、存储、处理、共享的标准规范；二是建立企业标准化工作领导小组，参与数据标准化工作的组织成员由企业领导牵头、技术骨干、业务骨干组成，统筹部署数据标准化工作的部门责任，避免机构重叠、相互推诿的现象，提出数据标准化建设中远期规划，将数据标准化工作纳入企业的全面发展大局，从组织、制度、技术平台等方面入手，做好企业数据标准化顶层设计工作，为数据的规范管理提供宏观保障。

3.2 数据采集标准化

数据采集是智慧矿山数据应用的基础，数据采集的规范化是数据应用的基础前提。面对矿山现场环境多变、设备种类繁多和数据来源复杂的采集现状，确定统一的现场传感器数据采集准则，包括传感器选择、安装的基准以及数据采集规则和格式。统一井下瓦斯传感器数据采集频率、瓦斯浓度以及瓦斯浓度数据采集单位。制定统一的标准数据采集表，设计生产系统设备以及各运输车辆的运行参数进行统一的数据采集内容和方式，确保采集数据的准确性以及一致性。

3.3 数据存储与管理标准化

数据存储。梳理统一的数据存储格式与结构标准，以关系型数据库或分布式的数据库为数据存储模型，促进数据存储的规范化。构建完善的元数据管理标准，将数据的定义、数据来源、数据更新时间等元数据做好记录并加以管理，方便对数据的获取和理解。制定数据存储的备份和恢复规范，保障数据的安全。数据管理。明确数据的权属、使用以及管理，实施数据的分类分级管理，对不同敏感级别的数据采用差异化管理策略，提高数据管理效率和安全。

3.4 数据交换与共享标准化

针对数据协同难以实现的难点，需要建立数据交换与共享标准。统一数据接口协议标准，即采用RESTful、SOAP 等通用的数据接口标准，保障不同系统间数据的平稳交互；建立数据安全和隐私保护标准，在数据的共享过程中将敏感数据进行脱敏并实施严格的访问控制策略，保障数据的安全性；建立数据共享流程规范，规范数据申请、审批、使用、反馈等数据共享过程的具体操作。

3.5 数据质量管控标准化

数据质量决定智慧矿山数据应用的成效，要建设数据质量规范。制定数据质量考评标准，从完整性、正确性、一致性、及时性等指标设置量化指标，定期对数据质量进行检查与评价，对评估发现的问题制定数据质量提升措施，如清洗规则、校验算法等，及时修正错误数据、补充缺失数据。

结语

综上所述、智慧矿山数据标准化建设通过全流程实践路径探索，有效解决了数据应用分散、共享困难等痛点，显著提升矿山数据质量与利用效率。其不仅推动矿山生产管理向智能化迈进，也为行业绿色可持续发展提供了数据支撑。未来随着技术迭代与标准体系完善，数据标准化将进一步深化，助力矿山行业实现更高水平的数字化转型与高质量发展。

参考文献

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