针对智能化煤矿建设过程中存在的“数据孤岛”现象严重、数据质量低、数据治理体系缺乏、数据赋能不够充分等问题，分析了智能化煤矿大数据治理的基本需求，研究了智能化煤矿的数据采集和存储、数据清洗与标准化处理、数据资产规划、数据共享交换等关键技术。结合小保当煤矿数据治理现场实践情况，提出了基于工业互联网体系的智能化煤矿大数据治理总体技术架构，该架构功能与智能化煤矿大数据治理的基本需求相对应，向下实现多源异构感知数据的接入、集成和融合，向上为各种煤矿智能化应用开发提供数据服务，中间沉淀煤矿各类业务指标、模型算法，形成煤矿重要的数据资产。基于不同的数据接入协议，通过数据接入存储服务统一接入煤矿各系统的数据；通过数据清洗与标准化服务实现数据加工，提升数据质量；采用分层治理架构将数据转换为体系化的分层数据资产；通过数据共享服务将数据资产以标准接口的方式提供给其他系统使用，实现数据价值落地。从煤矿单系统应用、矿井级应用和公司级系统应用全方面展示智能化煤矿数据治理成果在不同业务场景下的实践应用情况，智能化煤矿大数据经过统一的数据治理之后，能够实现数据的融合应用，打破数据孤岛，提升数据质量，形成煤矿独有的数据资产，为煤矿生产运营提供重要价值。

中国煤炭科工集团重点项目（2021-TD-ZD001）；

0 引言
1 智能化煤矿大数据治理需求
2 智能化煤矿大数据治理关键技术
2.1 数据采集与存储
2.2 数据清洗与标准化处理
2.3 数据资产规划
2.4 数据共享交换
2.5 算法模型管理
3 智能化煤矿大数据治理技术实践
3.1 基于工业互联网体系的数据治理架构
3.2 大数据采集存储设计
3.3 大数据清洗与标准化处理
3.4 大数据资产规划
3.5 大数据共享交换服务
3.6 算法模型管理
4 智能化煤矿大数据治理技术应用
4.1 矿井区域风险等级评估应用
4.2 矿井级智能综合管控平台应用
4.3 企业级智能综合管控平台应用
5 结论

方乾,张晓霞,王霖,石磊,王雅琨.智能化煤矿大数据治理关键技术研究、实践与应用[J].工矿自动化,2023,49(05):37-45+73.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.18099.