智能矿山一体化管控平台关键技术研究

徐华龙

（1.煤炭科学技术研究院有限公司，北京 100013；2.煤矿应急避险技术装备工程研究中心，北京 100013；3.北京市煤矿安全工程技术研究中心，北京 100013）

煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义[1-2]。

2020 年2 月25 日，国家发展改革委、应急管理部等8 部委联合发布了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，提出了加快我国煤矿智能化发展的原则、目标、任务和保障措施，明确提出首先建设一批智能化示范煤矿，通过典型示范推动煤矿智能化全面发展，国家能源局、国家煤矿安全监察局已审核确定71 处煤矿，作为国家首批智能化示范建设煤矿。目前，山东、河南、贵州、山西、内蒙古、陕西、宁夏等省份的煤炭主管部门积极出台相关方案和政策，明确提出要建设智能矿山一体化管控平台，加快煤矿智能化建设、升级改造[3]。

1 管控平台含义及要求

智能矿山一体化管控平台是在统一开发平台的框架下，将物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术与煤矿安全、生产、运营管控业务进行深度融合，基于面向服务的体系架构和“资源化、场景化、平台化”思想，围绕监测实时化、控制自动化、管理信息化、业务流转自动化、知识模型化、决策智能化目标进行相应业务应用设计，开发用于煤炭生产、智慧生活、矿区生态的智慧矿山生产系统、安监系统、智能保障系统、智能决策分析系统、智能经营管理系统、智慧园区等场景化APP 支持服务，实现煤矿的数据集成、能力集成和应用集成[4-5]。

由国家能源局下发的《智能化示范煤矿验收管理办法（试行）》文件，对智能矿山一体化管控平台提出了明确验收要求：需要建立统一的系统接口标准，基于统一I/O 采集服务设计与实现，具有冗余采集和容错机制；具有综合监控中心，对“采、掘、机、运、通”等主要生产环节、井下环境安全、人员位置等安全生产实时信息进行综合集成、联动控制与可视化展示；具有大数据平台，主要功能包括数据采集、数据存储、数据服务、数据管控，将矿井监测监控类系统、生产执行类系统、经营管理类系统的数据全面场景化接入，实现分析决策与可视化展示；具备数据分析能力，根据业务需求构建识别模型、预测模型、控制模型、决策模型，实现模型库管理；根据监测与分析计算结果，进行异常信息报警，能够将异常信息自动通过电话语音或短信通知相关人员，实现预警、指挥调度与协同控制[6]。

2 平台总体架构

智能矿山一体化管控平台总体架构设计如图1。

图1 平台架构图Fig.1 Platform architecture diagram

智能矿山一体化管控平台基于工业互联网和微服务架构设计，以国家能源局《煤矿智能化建设指南》为依据，采用物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联等先进技术，平台采用统一的数据标准，融合全矿井“人、机、环、管、控”等业务系统和数据资源，构建统一数据接入平台、建设统一数据中台，提供统一应用开发平台和统一应用部署平台，建立可靠的工业安全防护机制，实现了各系统之间数据的互联互通与融合共享，全矿井安全生产智能监控、智能调度、智能预警和智能决策。

1）感知控制层。利用传感技术、物联网技术、控制技术和边缘计算技术，全面感知井下人、机、环等的数据和状态，主要涉及协议转换、边缘数据处理等。

2）基础设施层。采用有线、无线相结合，现场总线和网络通信的方式，上传下达数据和命令。基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的资源池管理。

3）智能平台层。智能化矿山云平台基于统一的数据标准，向下实现各种感知数据的接入，向上为智能应用子系统开发提供统一数据网关服务、一体化管控服务、智能移动监控服务、大数据分析服务、智能化协调管理服务等，实现矿山多源异构数据互联互通、多系统融合联动与运营控制。

4）决策应用层。面向矿井生产、安全、管理、决策分析实现矿山三维一张图集中监测、大数据融合分析、生产集中控制，智能终端APP 远程监测监管。

3 平台关键技术

3.1 统一数据中台技术

矿山统一数据中台提供煤炭企业各类型数据的采集、存储、计算、分析、可视化、共享等全生命周期数据服务，并提供数据的安全保障服务。采集设备、自动化系统、安全监测系统的实时监控监测数据，接入生产执行系统以及其他子系统的实时和离线数据，构建矿级或者局级数据中心，实现数据的互联互通，打破数据孤岛，以统一数据标准为基础，提供数据实时计算分析能力和海量数据处理能力，实现数据资源的资产化，支撑上层业务应用和智能化分析服务，为矿井智能化建设提供基础服务和保障[7]。矿山统一数据中台基于Hadoop 架构，针对煤矿应用场景可进行深度定制，提供煤矿专有数据仓库和算法服务，并在运维管理、可视化组件封装、图形化人机交互方面可进行定制化开发和集成。数据中台架构图如图2。

图2 数据中台架构图Fig.2 Architecture diagram of data center

矿山统一数据中台以统一数据标准和数据安全防护为基础，从数据的处理流程（数据采集、数据存储、数据处理）和数据完整生命周期管理2 方面出发，通过聚合和治理煤矿现有分散独立的应用系统数据，打通数据孤岛，形成数据资产沉淀，将数据抽象封装成服务，实现数据共享，为智能矿山的应用提供基础数据支持。

1）应用架构。整个大数据平台拥有2 类用户：数据管理员和三方数据应用系统。数据管理员通过数据管理功能，对数据采集、分析、数据内容进行管理；数据应用方通过数据发布、订阅功能，申请获取智能矿山统一数据中心管理的数据。

2）技术架构。智能矿山统一数据中心的核心采用Hadoop 生态大数据处理技术，通过Spark 流批一体实现数据清洗、存储、统计、分析、建模等相关功能。同时，通过数据采集、数据开放服务，将数据源，数据处理和数据服务连接在一起。数据中台技术架构图如图3。

图3 数据中台技术架构图Fig.3 Technical architecture of data center

3）数据架构。数据架构包含了数据传输架构、数据存储架构、数据服务架构，分别通过不同的工具、技术实现不同场景下的数据相关功能操作。数据传输包括文件数据传输、数据库数据传输和海量结构化数据传输；数据存储分为业务数据存储、实时数据存储、文件与对象存储、海量历史数据存储；数据服务分为数据检索服务、数据模型可视化服务和发布订阅服务。数据中台数据架构图如图4。

图4 数据中台数据架构图Fig.4 Data architecture of data center

3.2 基于三维一张图的集中监测技术

采用跨平台跨浏览器、二三维一体化技术，平台基于一张井巷工程底图，融合井下安全监控、视频监控、水文监测、瓦斯巡检、智能通风、束管监测、光纤测温、粉尘监测、应急广播、调度通信等给专业系统，实现了采掘工程、机电运输、一通三防、监测监控、应急管理、灾害预警等信息的三维立体一张图集中监测，各系统设备空间位置及运行状态、环境参数和井下人员分布情况一目了然，达到全矿井、全要素、三维一张图立体集中监控。全矿井三维一张图如图5。

图5 全矿井三维一张图Fig.5 One three-dimensional map of the whole mine

1）矿山多源多尺度时空数据集成技术。针对矿山企业“采、掘、机、运、通”等各专业数据分散、孤立的问题，通过研究矿山多源多尺度时空数据集成融合技术，建立一套统一的矿山时空数据集成的标准规范，基于统一的地理空间参考、对象属性等关联关系，全面整合煤矿数字地理模型、三维地质模型、三维设备模型、三维环境模型等，支持fbx、3ds、obj、3DTiles、glTF、点云模型、BIM 模型、倾斜摄影等常见三维数据格式，同时融合设备位置和姿态、环境状态等实时数据，实现地质信息、工程信息、设备信息的有效融合及高精度建模，形成高精度、透明化的数字孪生矿山，将原有相互独立的各类空间数据和业务数据，统一纳入煤矿时空数据中心管理，为煤矿智能矿山一体化管控平台建设提供全矿井三维一张图数据底座[8-9]。

2）井上下三维高精模型轻量化处理技术。由于煤矿井上工业广场、井巷工程模型和井下重点区域设备数量多、几何造型复杂，其三维构造模型数据量极大，模型包含的三角面片数量可达百万数量级，其全尺度高精度数值仿真模型数据量通常可达GB 级。然而普通电脑设备尤其是移动设备普遍存在计算性能较低、渲染能力偏低、内存带宽和容量受限等缺点，与三维场景模型结构复杂、数据量大的特点存在难以调和的矛盾。提高超大规模三维模型的传递、加载和可视化效率的解决途径之一就是模型轻量化，即对原始模型数据进行有效转换、压缩与再组织，这一过程能够显著降低模型的复杂度与存储空间，提高绘制时模型加载与初始化的效率。轻量化通常包含模型格式转换、模型数据组织、模型分割以及模型数据压缩等过程，能够在满足误差要求的条件下对几何模型面片进行自适应简化，过滤矿山原始三维模型冗余信息，保留矿山三维模型必要的产品结构和显示信息等，并通过采用一种具有较高的压缩比和压缩效率的模型数据压缩算法，减小复杂产品模型的存储空间占用，实现井上下三维高精模型数据的简化和压缩，以减少三维模型浏览需要的工作量。三维模型轻量化处理如图6。

图6 三维模型轻量化处理Fig.6 Light weight processing of 3D model

3.3 可视化组态集中控制技术

可视化组态集中控制采用可配置的、前后端分离的微服务架构，支持全面的组态化开发，支持应用界面与业务逻辑的快速组态化构建，能够满足各类智能矿山应用的功能与性能需要。应用主流Web 技术，拥有先进、友好的UI，支持多平台、多终端、多浏览器访问。针对需要远程监测、监控的煤矿各子系统可提供实时组态画面监测，图形支持局部放大功能。可在系统中定义故障条件，当各系统设备出现故障，符合故障条件后，实时弹出报警窗口，实现主要生产场景的实时数据监控和真实设备运行动画展示，为用户提供良好的操作体验和扩展性。同时，对具有远程控制功能、通过接口和通信协议的设备，获得授权的人员可通过集中控制平台，可对设备实现远程开停操作。在综合管控平台上通过管理权限，可对相应的自动化系统发送控制命令，并根据预先设置的控制逻辑关系，实现跨系统的远程集中控制煤矿生产设备，在具备条件的情况下可实现井下固定场所无人值守。

3.4 多系统多数据融合联动技术

矿山企业普遍存在安全监控、人员定位、视频监控、通信广播、自动化等各类安全生产系统之间独立和数据难以共享利用等问题，通过设计煤矿各安全监测应用子系统之间的联动模型，实现当矿区内发生监测报警时，系统将根据报警点的位置自动搜索所在的区域，自动切换到报警所在区域，综合展示报警所在区域配置的视频、人员、环境监控、广播等实时数据，让管理者和决策者实时掌握井下监测报警的各类数据。同时，根据报警级别，系统在授权允许情况下可下发语音广播通知，与人员定位系统联动，实现区域报警与联动。基于“三维一张图”多系统融合联动技术，实现煤矿多系统数据的预警提醒、报警推送，井下一旦发生灾害报警，系统自动启动应急预案，自主规划避灾逃生路线，可与应急广播、人员定位、视频监控、自动化控制系统进行多系统融合联动，指导和帮助井下受灾人员快速撤离，达到全矿井安全生产智能监控和智能预警。多系统融合联动如图7。

图7 多系统融合联动Fig.7 Multi-system integration and linkage

4 结 语

智能矿山的建设基于工业互联网和微服务架构设计，实现对矿山“人、机、环、管、控”数据进行统一标准采集、存储、计算、管理和数据共享交换，达到全矿井可视化监测、自动化操控和智能化决策服务。针对煤矿建设过程中存在的信息烟囱、子系统及数据割裂等问题，结合国家能源局下发的综合管控平台验收办法，提出了基于工业互联网的智能矿山一体化管控平台总体架构设计，重点探讨和研究了统一数据中台、基于三维一张图的集中监测、可视化组态集中控制、多系统多数据融合联动等关键技术，为智能矿山一体化管控平台建设提供了一种可行技术路线。由于各个煤矿企业在安全生产和经营管理存在一定的差异性，加上综合管控平台承建单位技术和理解不一致，导致现有的智能矿山综合管控平台数据标准和建设内容不统一，是“聚堆”而不是“融合”，无法做到真正的“管”和“控”。因此，需要进一步研究综合管控平台统一标准和矿山智能管控相关技术。