煤矿大数据与物联网
大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用
大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用【摘要】本文探讨了大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的应用。
首先介绍了煤矿安全生产现状和大数据技术的应用背景，接着详细分析了大数据技术在煤矿事故预警、矿工安全监测、生产计划优化、供应链管理和设备维护管理中的具体应用。
通过运用大数据技术，煤矿企业可以实现事故预警、提高矿工安全监测水平、优化生产计划、优化供应链管理和提升设备维护管理效率。
结论部分指出了大数据技术在煤矿安全生产运营管理中的重要性，同时展望了未来大数据技术在煤矿领域的发展前景。
本文旨在为煤矿企业提供借鉴，促进煤矿安全生产水平的提升和运营管理的优化。
【关键词】煤矿安全生产, 大数据技术, 事故预警, 矿工安全监测, 生产计划优化, 供应链管理, 设备维护管理, 运营管理, 安全性, 可靠性, 预防措施, 数据分析, 未来发展。
1. 引言1.1 煤矿安全生产现状煤矿是我国能源工业的重要组成部分，也是我国经济发展的重要支撑。
长期以来，随着煤矿开采规模的不断扩大，煤矿事故频发成为了一个严重的问题，给煤矿生产经营和矿工生命安全带来了巨大挑战。
据统计，我国煤矿事故频发，造成了大量矿工伤亡和财产损失。
主要原因包括煤炭资源的困难采掘、地质构造的复杂性、矿井设备老化等因素。
现有的煤矿安全生产管理模式存在着信息不对称、监测手段落后、应急响应不及时等问题，难以满足煤矿安全生产的需求。
急需引入先进的大数据技术来提升煤矿安全生产管理水平，减少煤矿事故发生。
大数据技术的运用可以帮助实现煤矿安全生产的智能化、自动化管理，提高预警预防能力，保障矿工生命安全和煤矿生产的稳定运行。
.1.2 大数据技术的应用背景随着信息化和智能化的快速发展，大数据技术在各行各业的应用逐渐成为一个新的趋势。
在煤矿安全生产运营管理中，大数据技术的应用也变得愈发重要。
传统的煤矿生产模式存在着许多安全隐患和管理瓶颈，而大数据技术的应用可以有效地解决这些问题。
煤矿各种安全技术措施
煤矿各种安全技术措施随着中国煤矿事故数量的不断减少，越来越多的煤矿开始采用各种安全技术措施来确保矿工的生命安全。
本文将介绍一些广泛应用的煤矿安全技术措施，这些措施可以帮助煤矿减少事故的发生率。
1. 闭路监控系统闭路监控系统可以监控矿井内部的各种运输设备和职工的活动，从而及时发现问题并采取相应措施。
现代的闭路监控系统不仅可以监控职工活动，还可以识别职工是否佩戴安全设备，如安全帽和安全鞋等。
该系统可以大大提高矿井的安全性。
2. 除尘系统煤矿中的粉尘是一种很危险的物质，很容易引发矿井爆炸事故。
采用除尘系统可以有效减少煤矿中的粉尘含量，确保矿井的空气质量。
现代的除尘系统采用高效的过滤材料和循环风机，可以消除环境中的粉尘，保持矿井的清洁和安全。
3. 瓦斯检测系统煤矿中的瓦斯是另一种危险的物质，能够引发矿井爆炸。
现代的瓦斯检测系统可以不断监测矿井中的瓦斯浓度，及时报警，让矿工采取必要的措施，确保矿井的安全。
4. 矿井通风系统矿井通风系统可以确保矿井保持充足的氧气含量，并把有害气体排出矿井。
除了保证矿井空气质量，通风系统还可以降低矿井的温度，减轻矿工的体力劳动。
现代矿井通风系统可以自动化控制，更加智能化，确保矿井安全运行。
5. 物联网和大数据技术物联网和大数据技术可以用于实时监测矿井设备的运行状态和生产数据，整合各种数据源，提高矿井的生产效率和安全性。
这种技术可以通过无线传感器实时采集设备数据，云计算处理数据，把信息反馈给管理人员，使之能够及时做出决策，保证矿井的运营状态。
6. 安全培训和应急演练除了各种技术措施，安全培训和应急演练是确保矿井安全的关键。
每个安全措施的实施都需要矿工有一定的安全知识，理解安全操作规程和紧急处理方法。
因此，煤矿必须定期对矿工进行全面的安全培训，让他们掌握必要的技能和知识。
应急演练也必不可少，可以让矿工在模拟的紧急情况下学习并掌握正确的处理方法。
总的来说，煤矿安全技术措施的实施是煤矿安全的关键。
大数据在物联网行业中的作用与发展
大数据在物联网行业中的作用与发展随着物联网技术的不断发展，大数据应用正成为物联网行业的重要组成部分。
物联网通过连接各类智能设备，实现设备之间的互联互通，并将海量数据收集、存储、分析和应用起来。
本文将探讨大数据在物联网行业中的作用以及其未来的发展趋势。
一、大数据在物联网行业中的作用1. 实时监控与预测分析物联网通过采集物理环境数据和设备数据，能够实时监控各种设备的状态和运行情况。
大数据分析可以对这些数据进行处理和挖掘，帮助企业及时掌握设备健康状况，并进行预测分析，提前发现潜在故障风险。
这对于制造业和物流行业而言尤为重要，可以减少设备故障和停机时间，提高生产效率和运输效率。
2. 智能决策支持大数据在物联网行业中可以帮助企业做出更加智能的决策。
通过收集和分析大量的设备数据和用户数据，可以了解用户的行为习惯、消费偏好，从而调整产品设计、优化供应链管理等方面。
此外，大数据还可以帮助企业进行市场分析，提供市场需求预测、销量预测等决策支持，帮助企业做出更加准确的业务决策。
3. 安全保障随着物联网的快速发展，设备和数据的安全问题也日益凸显。
大数据技术可以通过数据挖掘、行为分析等手段，对设备和网络进行安全监测，发现并阻止潜在的安全威胁。
同时，大数据还可以通过对海量数据的分析，帮助企业识别和预测网络攻击和数据泄露的风险，及时采取相应的安全措施。
二、大数据在物联网行业中的发展趋势1. 数据治理与隐私保护随着物联网中产生的数据越来越多，数据治理将成为物联网行业中的一个重要议题。
企业需要建立规范的数据分类和管理机制，确保数据的质量和安全性。
此外，对于用户隐私的保护也是一个重要的问题，企业需要制定相应的政策和措施，保护用户的个人信息不被滥用和泄露。
2. 人工智能与大数据的结合人工智能的兴起为大数据在物联网行业的应用带来了新的可能性。
通过将人工智能与大数据技术相结合，可以实现对物联网中设备和数据的智能化分析和处理。
例如，利用机器学习算法可以对设备运行状态进行预测和优化，提高设备的效率和稳定性。
煤炭企业数字化转型的探索与实践
煤炭企业数字化转型的探索与实践随着信息技术的飞速发展，数字化转型成为各行各业的必然趋势。
而在能源行业中，煤炭企业数字化转型更是迫在眉睫。
在这篇文章中，我将探讨煤炭企业数字化转型的探索与实践。
一、数字化转型的必要性数字化转型可以帮助煤炭企业实现以下目标：1. 提高安全性能。
数字化技术可以实现对煤矿生产过程的全面监控，从而减少事故的发生。
2. 提高生产效率。
数字化技术可以更好地管理生产过程中的物料、数据、人员等资源，从而提高生产效率。
3. 降低成本。
数字化技术可以实现对煤矿生产过程的可视化，从而降低人力、物力等成本，提高企业的盈利能力。
二、数字化转型的方法和技术数字化转型可以借助以下方法和技术：1. 物联网技术。
物联网技术可以实现对煤矿生产过程的全面监控，从而提高安全性能。
2. 大数据技术。
大数据技术可以帮助煤炭企业更好地管理生产过程中的物料、数据、人员等资源，从而提高生产效率。
3. 人工智能技术。
人工智能技术可以实现对煤矿生产过程的自动化改造，从而提高生产效率，降低成本。
三、数字化转型的案例分析近年来，许多煤炭企业开始进行数字化转型。
以下是一些成功的案例分析。
1. 山东能源集团有限公司。
山东能源集团有限公司在数字化转型方面的探索和实践非常成功。
该企业成功实现了煤炭采矿自动化、综放开采的数字化、气动输送的远程控制，以及对煤矿场地、设备、人员等信息的全面监控。
2. 鄂尔多斯能源集团有限公司。
鄂尔多斯能源集团有限公司在数字化转型方面也取得了很好的成绩。
该企业实现了对煤炭采矿、煤矿安全监控、煤矿物流等信息的全面监控，从而提高了安全性能、生产效率和盈利能力。
四、数字化转型的挑战和应对策略数字化转型面临以下挑战：1. 技术风险。
数字化技术在煤炭行业中的应用风险较大。
2. 人员培养问题。
数字化转型需要足够的技术人员和培训预算，但这在煤炭企业中可能会面临困难。
针对这些挑战，煤炭企业可以采取以下策略：1. 加强研究和技术创新，发展与煤炭企业数字化转型相关的新兴技术。
智能煤矿知识点
智能煤矿知识点煤矿是我国能源工业的重要组成部分，然而，由于长期以来的过度开采和安全管理不善，煤矿安全问题一直是困扰着煤矿行业的难题。
为了解决这一问题，智能煤矿应运而生。
智能煤矿通过引入先进的技术和设备，提高了煤矿的生产效率和安全性。
本文将深入探讨智能煤矿的知识点。
第一步：了解智能煤矿的概念智能煤矿是指使用人工智能、物联网和大数据等先进技术，通过建立信息化和自动化系统，实现对煤矿生产过程的监测、控制和管理。
智能煤矿旨在提高煤矿的生产效率、降低劳动强度，同时保障煤矿工人的安全和健康。
第二步：智能煤矿的核心技术智能煤矿的核心技术包括人工智能、物联网和大数据等。
人工智能技术可以实现对煤矿设备和工人的智能监测和控制，提高煤矿的安全性和生产效率。
物联网技术可以将煤矿中的各种设备和系统连接起来，实现信息的共享和交互。
大数据技术可以对煤矿生产过程中的各种数据进行收集、处理和分析，为煤矿管理者提供决策支持。
第三步：智能煤矿的应用场景智能煤矿的应用场景广泛。
首先，智能煤矿可以在煤矿生产过程中实现对各种设备和工人的实时监测和控制，提高煤矿的生产效率和安全性。
例如，通过智能传感器可以实时监测煤矿中的气体浓度和温度等参数，提前发现潜在的安全隐患。
其次，智能煤矿可以通过引入自动化设备和系统，减少人工劳动，降低劳动强度。
例如，智能化采煤机可以自动化地进行煤矿开采，降低对矿工的体力消耗。
此外，智能煤矿还可以通过大数据分析，为煤矿管理者提供决策支持，优化煤矿生产过程。
第四步：智能煤矿的优势和挑战智能煤矿具有许多优势，但也面临着一些挑战。
首先，智能煤矿可以提高煤矿的生产效率和安全性，降低劳动强度，提高煤矿工人的工作环境和待遇。
其次，智能煤矿可以通过引入先进的技术和设备，推动煤矿行业的技术升级和转型。
然而，智能煤矿也面临着一些挑战。
例如，智能煤矿的建设需要大量的资金投入和技术支持。
此外，智能煤矿的运行需要煤矿工人具备一定的技术和管理能力，这对煤矿行业的人才培养提出了新的要求。
智慧煤矿与智能化开采关键核心技术分析
智慧煤矿与智能化开采关键核心技术分析随着信息化、智能化技术的快速发展，煤炭行业也在不断探索智慧化转型升级的路径，推进煤矿生产方式的改革和智能化开采技术的应用，提高生产效率、减少安全事故和保护环境。
智慧煤矿与智能化开采技术的核心是依托信息化技术，通过传感器、物联网、大数据、人工智能等技术手段实现对矿区生产、设备运转、人员安全、环境保护等方面的全面监控和实时管理，从而提高整个煤矿的运营效率和管理水平。
一、智慧煤矿技术核心1. 物联网技术物联网技术是智慧煤矿的基础，通过各种传感器将矿区内的各种信息采集到云平台，实现对矿井、设备、人员等的全面监控。
传感器可以通过光学、声学、电磁、温度湿度等多种方式感知煤矿内部的各种信息，并实现远程监控与管理，保障矿工的安全和设备的正常运转。
2. 大数据分析技术大数据技术则是对收集到的海量数据进行分析和挖掘，从中提取出有用的信息用于决策支持。
通过大数据技术，矿业企业可以对煤矿的生产情况、设备状况、矿工安全等方面进行深入分析，为企业决策提供依据，提高煤矿生产效率和资源利用率。
3. 云计算技术云计算技术则可以为煤矿提供弹性的计算资源和存储资源，实现对煤矿数据的高效管理和处理。
并且通过云计算技术，不同煤矿之间可以实现资源共享和协同工作，提高整个行业的管理水平和效率。
4. 人工智能技术人工智能技术可以为煤矿提供智能化的决策支持和自主控制能力，比如可以通过人工智能技术对设备和生产过程进行智能化管理，提高设备的自动化程度，减少人为操作和管理，提高生产效率和安全性。
5. 其他关键技术除了以上几种核心技术外，智慧煤矿还可以借助于3D打印技术、虚拟现实技术、感知计算技术等，实现对煤矿的全方位智能化改造。
二、智能化开采技术核心1. 自动化设备目前矿山生产中，已经广泛应用了自动化和智能化装备。
如智能化开采设备、自动化输送设备、自动化掘进设备等，这些设备可以实现对煤矿生产流程的全自动化管理，减少人工操作，提高生产效率和安全性。
基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法研究
基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法研究一、综述随着现代工业生产的快速发展，安全生产问题日益受到重视。
煤矿作为我国的主要能源基地，其安全生产尤为重要。
传统的煤矿安全监控方式存在诸多弊端，如监测手段单数据分析困难等。
为了提高煤矿安全水平，本文将对基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法进行研究。
物联网技术在全球范围内得到了迅速发展，其在煤矿安全监控领域的应用也逐渐成为研究热点。
物联网技术通过传感器网络实时采集煤矿生产现场的各种信息，实现对煤矿安全状况的实时监测和预警。
基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法不仅提高了煤矿安全监控的效率和准确性，还为煤矿安全管理提供了更加全面、实时的数据支持。
在煤矿安全监控领域，物联网技术的应用已经取得了显著的成果。
通过在矿井内布置各类传感器，实现对煤矿环境参数（如瓦斯浓度、温度、湿度等）的实时监测；通过人员定位系统，实现对矿工位置的实时追踪和管理；通过远程控制技术，实现对矿井设备的远程启停和故障诊断等。
这些技术的应用有效降低了煤矿事故的发生率，提高了煤矿的生产效率。
基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法仍面临一些挑战。
如何有效地处理和分析大量的实时数据，以提高煤矿安全监控的准确性和可靠性，是目前研究的重点之一。
如何在保证实时性的不影响煤矿的正常生产，也是需要考虑的问题。
如何将物联网感知技术与大数据、人工智能等技术相结合，以实现更加智能、高效的煤矿安全管理，也是未来的研究方向。
基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法在提高煤矿安全监控水平和效率方面具有重要意义。
随着技术的不断进步和应用范围的扩大，相信会有更多的创新和实践出现，为煤矿安全生产提供更加坚实的技术保障。
1. 煤矿安全监控的重要性与挑战随着经济的快速发展，煤炭作为我国的主要能源之一，其需求量逐年攀升。
煤矿生产过程中存在着大量的安全隐患，矿工的生命安全面临着严重的威胁。
煤矿安全监控显得尤为重要。
保障矿工生命安全：通过实时监控煤矿生产过程中的各项数据，可以及时发现潜在的安全隐患，从而采取相应的措施确保矿工的生命安全。
数字化煤矿方案
数字化煤矿方案随着信息化、网络化、数字化等技术的快速发展，数字化煤矿已经成为当今煤矿行业的一个重要趋势。
数字化煤矿方案是指把现代信息技术，如物联网、大数据、云计算、人工智能等运用到煤矿领域，实现对煤矿生产流程、安全监管等各个环节的数字化管理，提升煤矿的安全生产能力、经济效益和环保水平。
本文将探讨数字化煤矿方案的意义、运用现状以及实现数字化转型的方法和过程等方面的内容。
一、数字化煤矿方案的意义数字化煤矿方案的出现，代表着煤炭企业加快数字化转型的步伐。
煤炭资源在国家能源结构中具有非常重要的地位，煤矿生产的安全和经济效益关系到国家能源发展、社会稳定和人民生活。
对于提高煤炭生产的科技含量和效益，数字化煤矿方案具有非常重要的意义：1、优化生产过程数字化煤矿方案，可以通过物联网、大数据等技术，实现对煤矿生产过程的实时监控和数据分析，可以更好地掌握煤炭生产情况，优化生产过程，提高煤炭品质和生产效益。
2、提升安全管理水平数字化煤矿方案，可以通过智能监控系统、人工智能等技术，实现对煤矿生产环境的监控和预测，提高对生产安全的感知和判断能力，预防和避免重大事故的发生。
3、提高环保水平数字化煤矿方案，可以通过预测模型、数据分析等技术，实现对煤炭生产对环境的影响的评估和预测，通过优化生产过程，控制污染排放，提高环保水平，改善生态环境。
二、数字化煤矿方案的运用现状目前，数字化煤矿方案已经得到了广泛应用。
许多具有先进经验的企业都已经在数字化转型道路上取得了成功。
1、采用物联网、大数据技术，实现煤矿生产数字化管理物联网、大数据技术的应用，可以实现煤矿生产环节中的自动化、信息化、智能化。
通过智能化管理，降低人工误差率，提高工作效率和准确度。
同时智能化管理也能降低企业生产成本，提高生产效益。
如山西煤炭行业，以智慧安全”的技术为依托，煤矿生产与安全管理系列应用系统已经逐步实现了数字化信息共享、安全生产智慧管理，保障了煤矿生产的质量和安全稳定。
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煤矿大数据与物联网孙继平（中国矿业大学（北京），北京 100083）摘要：按事故类别分析了2004年—2013年全国煤矿事故，顶板、瓦斯、运输、水害、机电、爆破、火灾事故起数和死亡人数占比分别为52.7%和36.8%，11.3%和29.7%，16.9%和11.3%，3.1%和8.1%，4.1%和2.5%，2.7%和1.9%，0.4%和1.9%；顶板事故起数和死亡人数最多；瓦斯事故起数居第3位，死亡人数居第2位，但2005年和2013年死亡人数最多；运输事故起数居第2位，死亡人数位第3居；煤矿各类事故起数和死亡人数均大幅下降；瓦斯和顶板事故起数占比明显下降，但运输和机电事故起数占比有所上升，需进一步加强运输和机电事故防治。
探讨了大数据在煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警，煤矿重大关键设备故障诊断，煤炭需求和价格预测等方面的应用。
探讨了物联网在矿用安全标志准用产品管控、煤矿重大关键设备管控与远程维护、煤矿设备材料管控、防碰撞、持证上岗与专人操作管控等方面的应用。
0 引言随着煤矿机械化、自动化和信息化程度的提高，煤矿监控、通信与监视系统的推广应用，我国煤矿事故起数、死亡人数、百万吨死亡率均大幅下降，煤矿安全生产形势明显好转。
煤矿安全生产的迫切需求，促进了物联网技术在煤矿的应用，也产生了大量数据，为大数据在煤矿应用奠定了基础。
1 煤矿事故分类分析根据2004年—2013年《全国煤矿事故分析报告》，本文按事故类别分析了2004年—2013年全国煤矿事故。
10年期间，我国煤矿共发生死亡事故19870起，死亡33200人。
其中，顶板事故10468起，死亡12226人，分别占52.7%和36.8%，事故起数和死亡人数均最多；瓦斯事故2239起，死亡9861人，分别占11.3%和29.7%，事故起数位居第3，死亡人数位居第2，但2005年和2013年死亡人数最多；水害事故623起，死亡2690人，分别占3.1%和8.1%，事故起数位居第5，死亡人数位居第4；火灾事故84起，死亡634人，分别占0.4%和1.9%，事故起数和死亡人数位均居第7；运输事故3366起，死亡3757人，分别占16.9%和11.3%，事故起数位居第2，死亡人数位居第3；机电事故818起，死亡820人，分别占4.1%和2.5%，事故起数位居第4，死亡人数位居第5；爆破事故531起，死亡635人，分别占2.7%和1.9%，事故起数和死亡人数均位居第6；其他事故1745起，死亡2577人，分别占8.8%和7.8%。
2004年—2013年全国煤矿各类事故起数及占比如表1所示，2004年—2013年全国煤矿各类事故死亡人数及占比如表2所示。
分析表明，10年来，煤矿瓦斯、顶板、水害、火灾、运输、机电、爆破等各类事故起数和死亡人数均大幅下降，事故总量由2004年的3641起、死亡6027人，降低为2013年的604起、死亡1067人；瓦斯和顶板事故起数占比明显下降，但运输和机电事故起数占比有所上升。
这表明，通过煤矿机械化、自动化和信息化，煤矿安全生产技术和装备水平不断提高，事故防治能力不断增强。
但大量采掘和运输等设备的使用，增加了运输和机电事故的概率。
虽然运输和机电事故起数和死亡人数均大幅下降，但起数占比有所上升。
因此，需研究煤矿物联网和大数据技术，进一步提高煤矿运输和机电事故防治能力，以满足高机械化程度煤矿安全生产需求。
10年来，全国煤矿共发生瓦斯、顶板、水害、火灾事故13414起和死亡25411人，分别占67.5%和76.5%。
因此，需研究基于大数据和物联网的煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警方法和系统，避免或减少煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故发生。
2 煤矿大数据2.1 大数据特点大数据是一种基于大量信息解决问题的新方法，具有如下特点：（1）研究全体数据，而不是随机样本，数据体量巨大。
（2）研究事件间的相关关系，而不是因果关系，只需要结果，不需要原因。
（3）研究对象多样，数据类型繁多，涵盖数字、文字、语音、图形、图像，从监测数据，到网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
（4）处理速度快，在短时间内，可从各种类型的数据中快速获取有价值的信息。
大数据以解决问题为目的，只要结果，不分析原因。
例如，根据客户的购物记录和浏览记录，推送图书和商品，而不分析为什么这些客户喜欢这类图书和商品。
大数据已广泛用于零售、金融、电信、物流、医疗、交通等领域。
2.2 基于大数据的煤矿重大灾害预警煤矿灾害预警是避免瓦斯、水害、火灾、冲击地压等事故发生，减少人员伤亡和财产损失的有效措施。
但迄今为止，人们还没有完全掌握煤与瓦斯突出、冲击地压等事故发生规律，还不能准确预警煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故。
因此，探索基于大数据的煤矿事故预警方法，将大数据用于煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等煤矿事故预警，具有十分重要的理论意义和实用价值。
基于大数据的煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警方法，只研究哪些数据变化，就可能发生煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故，而不研究为什么这些数据变化，会发生煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故。
2.2.1 基于大数据的煤与瓦斯突出预警研究表明，煤与瓦斯突出事故发生前，瓦斯涌出量、环境温度等会发生变化，并伴有声音、电磁辐射和红外辐射等。
因此，通过大数据研究，研究瓦斯涌出量（根据瓦斯浓度、风量、落煤量等计算）、环境温度（监测环境温度、风速、地面进风温度、设备开停等，排除风量、地面进风温度、机电设备开停等影响）、微震、地音、电磁辐射、瓦斯含量、瓦斯压力、采掘位置、赋存条件、地质构造等与煤与瓦斯突出事故的关系，提出预警模型，进行煤与瓦斯突出预警。
2.2.2 基于大数据的冲击地压预警研究表明，冲击地压事故发生前，矿山压力等会发生变化，并伴有声音、电磁辐射和红外辐射等。
因此，通过大数据研究，研究矿山压力、微震、地音、电磁辐射、环境温度（监测环境温度、风速、地面进风温度、设备开停等，排除风量、地面进风温度、机电设备开停等影响）、赋存条件、地质构造、采掘位置、采煤方法及工艺等与冲击地压事故的关系，提出预警模型，进行冲击地压预警。
2.2.3 基于大数据的煤自然发火预警研究表明，煤自然发火，温度、C2H4、C2H2等会发生变化。
因此，通过大数据研究，研究温度、湿度、气味、C2H4、C2H2、链烷比、烯烷比、氧气、煤种、煤自燃倾向性和发火期、工作面推进速度、采煤方法及工艺、通风方式等与煤自然发火的关系，提出预警模型，进行煤自然发火预警。
2.2.4 基于大数据的水害预警研究表明，水害事故发生前，涌水量等会发生变化。
因此，通过大数据研究，研究涌水量（监测流量、水仓水位、排水量等）、水压、水位、水温、水质、环境温度、环境湿度、声音、水文地质、气象条件等与水害事故的关系，提出预警模型，进行水害预警。
2.3 基于大数据的煤矿重大关键设备故障诊断掘进机、采煤机、刮板输送机、带式输送机、提升机、通风机、水泵、压风机、移动变电站等大型设备故障，将影响煤炭正常生产，甚至引发瓦斯和水害等事故。
因此，需研究基于大数据的煤矿重大关键设备故障诊断方法和系统，监测设备振动、声音、温度、功率等，发现异常，声光报警。
2.4 基于大数据的煤炭需求和价格预测煤炭长期储存会自燃，煤炭短缺会影响发电、钢铁、建材和煤化工等产业，煤炭供求关系直接影响着市场价格等。
因此，需要通过煤矿物联网和大数据，监控煤矿的煤炭产量、煤种、煤质和库存等，铁路、船舶、公路等运输和库存等，发电厂等煤炭用户煤炭库存和用量等，进行煤炭价格与需求预测，实现经济调度，供需平衡。
煤炭需求与GDP等密切相关。
煤炭价格既取决于生产成本，也受供求关系影响。
因此，通过大数据研究，研究GDP、GDP单位能耗、三产比例、进口出口、电力、钢铁、建材、化工、其他产业、气温等与煤炭需求关系，提出预测模型，进行煤炭需求预测。
通过大数据研究，研究煤炭需求量、煤炭产能、库存、运力、石油价格、天然气价格等与煤炭价格关系，建立煤炭价格预测模型，进行煤炭价格预测。
3 煤矿物联网煤矿井下有瓦斯等易燃易爆气体，电磁波衰减严重。
因此，需针对煤矿井下特殊性和煤矿安全生产需求，研究煤矿物联网技术。
迄今为止，采用物联网技术已研制成功了煤矿井下人员位置监测系统、煤矿井下人员定位系统、胶轮车运输监控系统、轨道运输监控系统、爆破监控系统等，为煤矿安全生产提供了技术和装备保障。
为满足煤矿安全生产需求，还需研究用于矿用安全标志准用产品管控、矿用重大关键设备管控与远程维护、煤矿设备材料管控、持证上岗与专人操作管控、防碰撞等方面的煤矿物联网技术。
3.1 基于物联网的矿用安全标志准用产品管控为避免假冒伪劣机电产品在煤矿使用，引爆瓦斯，造成电气火灾和触电伤亡等事故，需采用物联网技术，加强防爆电气设备等矿用安全标志准用产品监管，实现矿用安全标志准用产品生产、运输、仓储、使用、维护等全过程管控。
3.2 基于物联网的煤矿重大关键设备管控与远程维护为确保掘进机、采煤机、刮板输送机、带式输送机、提升机、电机车、胶轮车、通风机、水泵、压风机、移动变电站等大型设备正常运行，需采用物联网技术，实现煤矿重大关键设备生产、运输、仓储、使用、维护等全过程跟踪管理、健康诊断和远程维护。
煤矿重大关键设备远程维护，是解决煤矿井下维护人员水平低、提高维护效率的有效方法。
井下维护人员通过图像、声音、检测数据等将现场设备情况上传，远程服务专家根据上传信息，进行故障诊断，给出维修方案，由现场维护人员实施。
3.3 基于物联网的煤矿设备材料管控为避免假冒伪劣产品在煤矿使用引发事故，为煤矿安全生产提供快速有效的物资保障、优化采购和库存、降低成本，需采用物联网技术，实现煤矿设备材料采购、运输、仓储、使用、维护等全过程跟踪管理。
3.4 基于物联网的防碰撞随着煤矿机械化程度的提高，大量机电设备的应用，煤矿运输和机电事故起数占比有所上升。
为避免或减少运输和机电事故发生，需采用物联网技术，研制防碰撞系统，当人员与胶轮车、电机车、采煤机、掘进机等距离较近时，声光报警；可能会造成人员伤害时，自动停止设备运行。
3.5 基于物联网的持证上岗与专人操作管控煤矿井下电气作业、爆破作业、安全监控作业、瓦斯检查作业、安全检查作业、提升机操作作业、采煤机（掘进机）操作作业、瓦斯抽采作业、防突作业、探放水作业等特种作业人员，需培训合格后持证上岗。
为防治无证上岗、他人代培训取证，需采用物联网技术，进行特种作业人员等持证上岗管控。
考试取证时，将证件编号与姓名、人脸或虹膜等个人信息绑定。
下井时，通过人脸或虹膜识别系统，自动核查下井人员是否持本人识别卡下井？是否持证上岗？还可通过设置在操作设备上的人脸或虹膜识别系统，识别操作人员是否有权操作，若操作人员无权操作，自动禁止操作，并报警。