基于云计算技术的煤矿信息管理系统研究

李 杰，张宝鹏，王忠强

(陕西小保当矿业有限公司，陕西 神木 719300)

0 引言

在新一轮工业化改革浪潮的推动下，我国煤矿企业通过开展“互联网+”与物联网改革提升了信息管理水平。进入“十四五”建设时期后，此类企业结合高质量发展主题，在技术赋能路径下加强了对GIS、大数据、云计算、人工智能等技术的运用，预期将初级的信息化管理转型到数据化管理阶段，为“智慧煤矿”的发展提供技术支持。从实践经验看，云计算技术在煤矿企业查询、决策、信息挖掘、调度、监控系统中的运用已产生明显效果。因此，在煤矿企业双预防机制日益完善的情况下，相关企业应加强该技术在安全管控中的应用，为生产运营管理保驾护航。

1 云计算技术概述

2006年，亚马逊推出了弹性计算云技术。经过十多年的发展，该技术在各行业得到了广泛应用。云计算技术的演进路线如下：网格计算→公用计算→软件服务→云计算。云计算技术中应用的关键技术如下：(1)数据存储；(2)分布式计算；(3)虚拟化技术；(4)开发技术。

近年来，煤矿企业应用云计算技术时，重点放在核心服务层。配套技术如下：(1)IaaS-基础设计即服务层；(2)PaaS-平台即服务层；(3)SaaS-软件即服务层。但是，由于不同企业的服务内容、服务对象、使用方式存在差异，因此在实践中，企业通常会根据实际需求，选择适配性较高的技术种类。

2 云计算技术在煤矿信息管理中的作用

与传统信息管理模式相比，基于云计算技术的煤矿信息管理模式优势十分突出：(1)降低企业投入成本；(2)保障服务器安全运行；(3)整合共享信息资源等[1]。

2.1 降低企业投入成本

煤矿企业应用云计算技术时选择的方法有两种：(1)在现有的物理服务器基础上，借助虚拟化技术搭建虚拟服务器，突破硬件水平受限的问题。(2)通过支付较低费用，购置一个浏览器以满足信息管理资源需求。

该技术的应用结果表明，在统一大市场背景下，煤矿企业通过质量管理体系标准竞争、供应链竞争，一方面能够促进国内市场的云计算技术供应商提升其服务水平，另一方面，云计算供应商借助向煤矿企业出售配套售后服务的途径，有效降低了煤矿企业运维管理中的人力资源成本。此外，在硬件设备的电能消耗方面，煤矿企业通过减少服务器与存储设备数量，间接实现了节能降耗目标。

2.2 保障服务器安全运行

现代煤矿企业生产、经营、管理中生成的数据类型有3类：(1)结构数据；(2)半结构数据；(3)非结构数据。应用原来的信息管理系统可以实现对此类数据的采集、存储、传输、查询、下载、应用等。但是，此类数据逐渐积累，容易拖慢服务器运行速度。一旦服务器发生故障，就会造成数据丢失。在云计算技术条件下，有两种措施可供选择：(1)云平台可以设置数量较大的虚拟服务器；(2)各服务器之间具有独立数据处理功能，而且在短时间内可以数据自动拷贝，有利于降低数据丢失的可能性。(3)云技术平台供应商配置的云安全防护技术，借助安全资源池向煤矿企业提供安全服务后，可全面保障其服务器的运行安全。

2.3 整合共享煤炭信息资源

目前，煤矿企业处于高质量发展阶段，转型目标为智慧煤矿建设，建设重点集中在数据存采集、存储、传输、处理、报表管理等方面。但是，煤矿企业信息管理各个系统的数据交互、数据共享不足。旧的信息管理系统存在煤炭信息资源整合效率低、信息共享水平差的问题，既不能促进信息化管理向数据化管理的转型，也不能完成智慧煤矿建设，尤其在煤矿开采深度增加、开采难度扩大、安全风险急剧上升的条件下，亟需利用云计算技术的优势，辅助煤矿企业开展数据挖掘、分析、处理，增强安全风险预测，实现各生产系统之间的互联互通[2]。

3 云计算技术在煤矿信息管理系统中的应用

目前，云计算技术在煤矿信息管理系统中应用的重点在于煤矿数据统一管理方面。其中，安全管控平台的建设是保障该目标实现的前提与基础。因此，本文结合煤矿企业高质量发展阶段智慧煤矿升级目标，对智慧煤矿安全管控信息平台的设计与实现展开具体讨论。

3.1 平台设计

首先，煤矿企业经过前期信息化改革取得了以下成果：(1)配置了多种物联设备，包括传感器、工业视频前端摄像机以及井下定位装置、防爆控制装置等。(2)此类物联设备的数据采集可为煤矿安全管控信息平台提供数据支持。以此为据，本研究将煤矿基础数据、视频数据、监控监测数据、安全管理数据作为感知层。

其次，煤矿企业需搭建“混合云”平台，完成信息安全管控信息平台中的海量数据存储、风险分析。具体的操作步骤如下：(1)选择“私有云”与“公有云”作为混合云平台，一方面将“私有云”用于煤矿企业内部管理，为其提供存储库。另一方面配套建设大数据平台，满足数据挖掘、分析、处理、预测等功能需求，使感知层与平台层之间完成信息交互。(2)借助“公有云”进行数据扩展应用，既为平台提供计算资源，又对采集到的数据进行清洗→存储→传输→提取→计算→分析→处理→生成报表→应用等。(3)针对地面、井下的实际风险，通过设计风险模型方式，利用风险指标数据进行实时动态化分析研判。

最后，在应用智慧煤矿信息管理中的云计算技术时结合大屏显示功能进行数据展示，并通过风险分析模型完成风险分析(要求在专题多维分析方面满足各个子系统的应用需求，并以基于GIS技术的“一张图”的方式发布数据报表等)。设置应用层时为煤矿企业的安全管控主体如从业人员、管理人员、业务人员等，提供访问入口、身份管理、权限管理、个性化展现等，最终保障系统的应用效果。煤矿安全管控信息平台架构如图1所示。

图1 煤矿安全管控信息平台架构

3.2 关键技术

首先，应用混合云建立该平台。平台主要由串行外设接口(SaaS PaaS IaaS，SPI)3个层次构成：(1)混合云资源层，应用基础设计即服务(Infrastructure as a Service，IaaS)方面，以处理CPU、内存、网络、计算资源为主，具体的动态计算管理服务包括物理资源管理、虚拟资源管理、自动伸缩管理、资源监控管理、用户身份管理。(2)平台即服务层(Platform as a Service，PaaS)，选择Java开发语言与工具，借助API接口对混合云资源层的资源进行调用，获取各类物联设备的多元异构数据，并完成数据清理到生成报表各环节的数据处理。设置内容主要为数据库、Web服务、操作系统[3]。关键技术为数据处理技术、模型服务技术、接口服务技术、GIS平台技术。(3)软件即服务层(Software as a Service，SaaS)，功能是提供软件平台服务，保障Web界面访问目标的实施，为多级管理用户提供软件服务。

其次，选择数据流转技术，按照数据采集、数据存储、数据分析三大功能，配套设置数据源、数据接入服务与迁移服务等。操作如下：(1)以《煤矿安全生产在线监测联网备查系统通用技术要求和数据采集标准》中提供的指引与规则为准，借助FTP方式推动安全监测文件到系统。(2)将部署的视频监控系统与从业人员的穿戴设备进行关联，对其中的各项信息进行识别与分析，完成“三违”等管控数据的处理。(3)数据存储选择云表格存储服务技术、文件存储服务技术、对象存储服务技术，对结构数据、半结构数据、非结构数据进行存储[4]。(4)按搭建的Hadoop大数据平台，完成对煤矿基础数据、多源监测监管系统数据、安全管理数据、风险分析模型库数据的加工与批处理。结合数值计算与模拟仿真功能等，完成数据交互、查询、计算、分析等。数据流转技术应用过程如图2所示。

图2 数据流转技术应用过程

最后，本系统中应用的风险分析模型技术，满足现行《煤矿安全规程》与现用安全风险分析指标体系要求。操作步骤如下：(1)针对人、机、环、管、固有因素等一级指标，与对应的知识文化与职业危害、设备可靠性与维护率、瓦斯与水、应急救援与安全文化、开采工艺与历史事故情况等二级指标，设置隶属度函数，开展权重分析后划分风险等级[5]。(2)根据动态指标未超限、动态指标超限，设置4个等级进行评判：①红；②橙；③黄；④蓝。对应4个等级设置分值：①小于70分；②70～80分；③80～90分；④90～100分。

3.3 功能模块

首先，根据系统架构设计将功能模块分为5个子系统：(1)基础信息管理模块；(2)数据联网管理模块；(3)风险分析指标管理模块；(4)风险分析研判与处置模块；(5)风险分析数据展现模块。其次，细化各模块功能。通过安全管控信息平台中选择的光纤电缆、无线网络，将井下物联设备与地面云平台进行关联，确保各个系统之间的数据实时交互、非实时交互，并借助数据管理中心的分析与处理，将数据报表发送到用户层。

以平台展现界面为例，管理人员一方面可在风险指数分析报表中实时查看联网状态、报警状态、风险等级、报警数、隐患总数；另一方面能通过玫瑰图，对瓦斯风险、煤尘风险、水害风险、顶板风险、气象风险等进行直接观察。具体到风险分析方面，管理人员可对9项极高风险、1项高风险、4项较高风险、74项一般风险进行“一键式”点击查看等。

4 结语

总之，云计算技术内容多、优势大，在煤矿信息管理中应用后可产生多重作用。在新时期煤矿信息管理系统研发设计方面，管理人员应加强对该技术的推广应用。结合上述分析可以看出，在当前智慧煤矿转型升级过程中，安全管控信息平台的建设十分关键，而且是保障煤矿各生产系统互通互联的必要条件。建议在当前阶段结合感知层、平台层、应用层的建设框架，选择适配性平台实现技术，增强安全风险分析与预测，全面提升煤矿各个子系统的信息管理水平，提高煤矿信息管理预判能力，间接提高煤矿企业全要素生产率。