一、数据采集与编码标准
1.统一数据分类框架
依据国家矿山安全监察局《智能化矿山数据融合共享规范》,测绘资质单位必须采用标准化的数据编码体系,包括:
井工煤矿:基础类、生产类、安全类、管理类数据的分类及编码规范;露天矿山:设备标识、测点数据的分类规则;地理信息数据:时空基准、数据格式、要素属性的统一要求(如KSSJ/YY14-2023)。2.实时采集技术要求
通过物联网传感器、5G终端等设备采集环境参数(温湿度、气压)、设备状态及人员位置数据,确保采集频率与传输稳定性符合《数据采集规范》,并满足《信息技术 矿山大数据 技术要求》(GB/T 46010-2025)的数据源标准。
二、数据治理与安全合规
1.全流程质量控制
执行《数据质量管理规范》,清洗噪声数据、标注时空标签,采用分布式存储系统(如ODS、数据仓库)归档历史数据;主数据管理(MDM)需遵循《主数据规范》,确保多系统数据互联互通。2.分级安全防护
数据定级:按《数据分级定级规范》划分敏感等级;安全措施:实施物理隔离、加密通信、跨域访问控制(CORS),并满足《数据安全规范》的全生命周期防护要求。三、分析应用与平台能力
1.平台技术架构
基于《智慧矿山信息系统通用技术规范》(GB/T 34679-2017),构建支持四维地理信息、云计算、AI决策的大数据平台,实现:
多端数据可视化;设备故障预测(时间序列分析);安全风险评估(综合评价模型)。2.跨系统共享机制
遵守《数据共享基本要求》,露天矿山车辆、安控机器人、地理信息系统等需通过标准化API接互数据,破除“数据孤岛”。
四、地方管理衔接
省级层面(如安徽省)要求矿业权申请材料与数据规范联动,测绘分析成果需纳入国土空间规划、生态保护等审查体系。
矿山测绘资质单位需持续跟踪国家标准更新(如GB/T 46010-2025实施动态)并强化数据安全审计能力,以支撑矿山智能化评级与合规运营。