3118云顶集团大型设备数据采集系统融合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，具备全面感知、趋势预测、风险隐患预警及生产管理与安全管理智能决策支持等能力，是实现少人或无人化矿山的必经阶段。

设备数据采集的意义：

矿井大型设备（提升机、主通风机、空压机、主排水泵、主运皮带）主要担负矿井提升、通风、压风、排水、运输等重要任务，是保证矿井安全生产最重要的装备和环节。

2013年，随着我国工业发展转型、节能减排以及新能源快速发展，煤炭行业面临的下行压力逐步显现，煤炭行业固定资产投资逐年减少，矿井大型设备电控系统也开始进入老化期，严重地威胁着矿井和职工的安全。因此，研究矿井大型设备运行数据采集及分析应用具有非常重大的意义。

大数据的建立：

矿井大型设备自动化控制系统主要包括：主提升绞车自动化控制系统、主通风机自动化控制系统、空压机自动化控制系统、主排水泵自动化控制系统和主运皮带自动化控制系统。

根据《煤矿感知数据接入规范（试行）》，矿井大型设备数据采集分为矿井级、省市级、国家级3种类型，分别通过FTP、Web Service、Socket、消息队列等方式实现数据交换。

数据的分析方法：

原始数据体现出量大而价值密度低的特点，利用大数据技术对获取的各类数据在一定准则下加以自动分析、优化综合，通过挖掘、获知来判断设备和环境状态，发现异常事件和潜在危险。

矿井大型设备运行数据深度挖掘需要对多源数据进行挖掘，并注重对不同数据之间关系的挖掘，以获取、提供所需的决策和计划任务。

数据特征

规模性：矿井大型设备运行数据的产生和积累都达到了TB数量级。

多样性：矿井大型设备运行数据的来源多样性，不仅包括实时采集数据，还包括台账、记录等纸质类数据。

快速性：矿井大型设备运行数据通过工业控制网络实时进入数据仓库，需要大数据快速实时地处理各种数据。

价值性：通过挖掘矿井大型设备运行数据间的相关关系，从而发现规律，提前预警，将事故消灭在萌芽阶段。

通过对数据进行实时性分析、历史性分析、对比分析、经验值分析以及综合分析，实现对矿井大型设备运行大数据的分析应用。