基于三级管控架构的智能化综合管控平台

张倍宁，李伟东，，汪义龙，孙晓虎，伏 明，李荣进

（1.华能煤炭技术研究有限公司，北京 100070；2.华能煤业有限公司，北京 100070）

近年来，随着煤炭工业的结构性调整，煤炭企业的转型升级成为行业的发展主题[1-2]。而大数据、人工智能、边缘计算、云计算等新一代信息技术的发展为煤矿智能化建设提供了新的契机[3-5]。

智能化综合管控平台作为智能化煤矿建设的核心[6]，通过对各子系统数据进行采集分析，不断完善数据模型，沉淀数据资产，形成煤矿数字底座[7-8]，最终实现对矿山全面感知、实时互联、智能决策、自主学习、协同控制、精准运维与闭环管理，保障煤矿安全、高效、绿色、智能生产运行[9-10]。国内学者对智能化综合管控平台进行了大量研究[11-13]。然而，目前对煤矿智能化综合管控平台的研究多集中于单个煤矿[11-14]，由于大型煤炭企业所属煤矿建设进度不一和分散立项等原因，容易造成统一集团的不同煤矿智能化综合管控平台技术架构不统一，在集团层级形成各矿的数据烟囱，后期各矿之间业务系统融合和数据打通困难。因此，提出从集团公司层级进行顶层设计和统筹规划，统一开展集团公司、区域子公司和煤矿的智能化综合管控平台开发。

1 智能化综合管控平台架构

1.1 功能架构

综合管控体系架构是一个多用户、复杂业务的大型系统，所有数据均来自于煤矿层级的生产、安全、经营管理等子系统，这些数据在各种平台上被互通、整合。原始数据和整合后的数据通过系统协议为煤矿层级、区域子公司层级和集团公司层级的业务需求服务。通过系统内的应用和平台上的场景实现生产、安全和管理上的流程再造。根据不同层级的业务需求和功能定位，设计“集团公司-区域子公司-煤矿”三级架构的智能化综合管控平台。

1）集团公司层级。建设集团公司智能化综合监管赋能平台（集团级驾驶舱），包括应用融合、数据服务和技术研发功能。应用融合以统一设计的应用架构为基础，提供功能完善、流程统一、体验一致的业务应用环境，提供了标准接口的集成环境；数据服务以数据架构为基础，提供数据存储、数据应用、数据分析和大数据挖掘能力，为集团公司提供可定制的数据服务；技术研发以技术架构为基础，统一技术规范和标准，提供开发、测试、运维一体化的技术研发服务。

2）区域子公司层级。建设区域子公司综合业务管控平台（企业级驾驶舱），实现对下辖矿厂各类安全生产过程数据集成，打通公司安全生产与经营管理数据，并根据数据模态进行分类存储，对范围内矿井各类隐患、报警/故障异常信息进行重点监管，督查煤矿对故障、隐患排查处理。根据上级公司的监督管理要求，下发与跟踪个安全生产指令，协调各矿井安全生产资源，指导有序性生产。同时，对各矿井生产、安全、经营数据的统计与分析，并最终上传至集团层级。在大数据技术的支持下，对各种指标参数进行分析、优化，给出不断改进、增强企业运行质量的方案，辅助企业管理者做出科学决策。

3）煤矿层级。建设煤矿智能化协同管控平台（矿级驾驶舱），接入煤矿生产、安全、经营管理等各个子系统，以安全生产为核心，通过综合自动化系统和安全监控系统有机融合，构建生产集成自动化、监控全局实时化、统计分析一体化的智能化管控平台。同时，平台作为安全生产的执行与负责主体，实时掌握煤矿安全生产状况，高效协同本煤矿的安全生产，并对各安全报警、故障、隐患及指令进行及时跟踪执行处理，负责灾变情况下的应急救援，接收公司大数据中心安全生产决策分析结果，辅助煤矿实现安全、高效、绿色、多系统信息融合的智能化生产。

1.2 技术架构

智能化综合管控平台技术架构图如图1。平台整体建设以使用集团公司企业私有云为支撑的云原生技术栈为基础，区域子公司、煤矿建设数据中心（边缘云），形成应用合理分层的现代分布式系统架构。平台技术架构自底向上分别为：感知层、传输层、基础设施层、中台能力层和业务应用层。

图1 智能化综合管控平台技术架构图Fig.1 Technical framework of the intelligent integrated management and control platform

1）感知层。感知层主要包括传感器和应用系统两部分，用于获取业务系统和井下设备及环境的运行参数、数据、状态等信息，同时也负责对相关设备仪器进行反向的开停，运行状态调整等控制。

2）传输层。基于工业以太环网、F5G、WIFI、UWB、4G、5G 等技术，利用多种软硬件接口（OPC、驱动、数据库、平面文件、DDE/NETDDE、PLC、子网等），将感知层数据上传至基础设施层。

3）基础设施层。包含集团公司企业私有云和区域子公司/煤矿数据中心（边缘云）。集团公司企业私有云作为区域子公司、煤矿的数据处理和异地备灾中心，为各单位综合管控平台、业务系统等提供云计算、云存储、AI 模型训练、多业务数据融合分析和异地灾备等能力。区域子公司、煤矿数据中心（边缘云）主要用于实现感知层各系统数据的采集、接入、整合、存储、交换、计算、输出，向上服务于中台能力层，向下通过传输层设备共同完成数据的上传下达工作。

4）中台能力层。包括数据中台、技术中台、安全中台和业务中台，提供数据接入、数据安全、数据分析等服务，实现系统交互、数据融合和通用能力沉淀，给业务应用层提供AI、大数据、GIS、IoT 等核心功能组件。

5）业务应用层。利用安全、生产、经营管理、节能环保等环节沉淀的中台能力，实现煤矿地质勘探、巷道掘进、煤炭开采、主辅运输、通风排水、供液供电、安全防控等业务系统的集成、融合、分析决策和可视化展示，面向不同业务部门进行按需服务，实现多部门、多专业、多管理层面的数据集中应用、交互共享和决策支持。

2 智能化综合管控平台功能

2.1 企业私有云和数据中心

集团公司企业私有云是人工智能、云计算、大数据、工业物联网等信息技术的基础承载平台，提供基础计算、存储、网络以及管理服务，对中台、业务应用系统进行计算存储资源支持，以及满足安全、技术、数据中台建设需求的需定制化和非定制化的其它服务。具体包括：①弹性云服务器、裸金属服务器、弹性负载均衡、镜像、云解析、VPC、VPN、云容器引擎、对象存储、NAT 网关、弹性文件、云硬盘、虚拟专用网络、弹性公网IP、域名解析、云专线端口、云备份等基础服务；②统一身份与访问管理、应用工厂、数据连接、云缓存、云审计等应用平台服务；③MapReduce 数据湖、MapReduce 时序库、云数据仓库、云搜索服务、数据治理中心等弹性服务；④MySQL 数据库服务；⑤微服务引擎、分布式缓存、API 网关、应用管理与运维平台、应用与数据集成平台等应用中间件；⑥主机安全、容器安全、云堡垒机安全中心、网页防篡改、数据加密、漏洞扫描、态势感知、数据库安全、Web 应用防火墙（WAF）等安全服务；⑦统一身份认证、应用身份管理、消息通知、云监控、应用运维、云日志、云数据迁移等管控与监管服务。

区域子公司是数据交互中心，从下属煤矿抽取最为重要的生产、安全和运行信息，进行数据汇总、整理，并根据业务需求进行数据的分析与决策。充分发挥云系统强大的算力与丰富的数据资源优势，与集团公司私有云进行数据交互，进行数据模型的训练与分发。而具有低时延要求的数据，则在煤矿数据中心进行数据处理。

煤矿数据中心是集矿井安全生产、经营管理、行政办公、综合监控、通信网络等系统核心设备及网络安全设施为一体的综合性设备中心，为矿井生产网络、工业电视系统和信息管理系统提供海量计算、集中存储等基础服务。

2.2 中台功能

基于集团公司企业私有云及区域子公司/煤矿数据中心开发安全中台、技术中台、数据中台、业务中台，形成安全、高效、统一的数据资产治理体系，为智能化管控平台业务应用系统开发提供安全、技术、数据等数字底座能力[8]。各中台具体功能如下：

1）安全中台。基于服务监控的安全中台，提供图形化监控面板和报警机制，主要包括防火墙、安全态势感知、主机安全服务、漏洞扫描、数据加密服务、网络防篡改、密钥管理、各类监控代理器和日志管理与审计等功能。

2）技术中台。以微服务为核心基础的技术中台，具有应用生命周期管理、微服务应用托管、Web 应用托管等能力，主要包括身份认证、缓存处理、任务调度、微服务注册、发现、治理、工作流、监控、日志、基础组件等模块。

3）数据中台。以开源数据湖框架（Hudi、Iceberg、Delta）为基础技术能力的数据中台，以现代数据湖仓为核心，消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高数据质量，实现数据内外部共享，完成数据全生命周期各个流程开展的业务、技术和管理工作，包括数据采集、清洗、转换等数据集成和存储工作，以及数据资产目录、数据标准、数据质量、数据安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等工作。

4）业务中台。业务中台包含3 部分内容：关键业务要素管理、智能策略管理、自定义表单管理。①关键业务要素管理：业务中台将煤矿包括采掘机运通、排水、供电、安全监管、生产管理、调度等各类业务系统进行高度的抽象，提取各个业务都会涉猎的最重要关键要素进行业务模型管理，包括人员、区域、装备、感知、标准、数据字典以及将之进行关联的场景信息，提供自由扩展能力，基于定制化关键要素的业务开发将极大的提升开发效率，并为后续信息化建设建立标准和规范；②智能策略管理：实现算法和智能化策略模型的管理、智能策略编排、智能策略调度、智能策略监控等，通过可视化工具进行智能策略的DAG 流程化，将小流程智能任务编排为具有依赖关系的输入输出可控的大任务，并可对执行过程和结果进行监控。当智能策略需要更新时，只需重新上传智能任务文件，实现了算法和智能策略与平台解耦，使煤矿不改变业务系统关键业务流程的前提下，快速应用最新的算法成果；③自定义表单管理：针对集团-区域子公司-煤矿的三级管理架构，提供可通过拖拽的简易方式，便于业务人员无需掌握开发技能的前提下，进行自定义表单的管理系统，满足集团、区域子公司、煤矿的定期信息收集。便于不同层级管理者根据自身需要不断对表单进行优化调整，无需对平台进行代码级升级改造，快速响应公司管理变革。

2.3 业务应用系统功能

1）生产管控。实现对煤矿协同开采、快速掘进、煤流智能调速、带式输送机运输监控等生产过程及主要通风机监控监测、水泵监测、压风监测、井下主排水监控等生产辅助过程的实时监视和在线监督，有效提升矿企对生产业务的集中管理和控制水平，为生产管理决策及时提供各种分析报表，综合提高煤矿生产安全水平。

2）安全管控。以风险管控为核心，围绕风险辨识、措施落实、风险监视、评估预警及异常处置的风险状态链，建立风险分级管控相关子系统，实现全方位、有效落地的安全风险防控机制。

3）经营管控。通过各经营管理系统获取矿井综合经营管理相关系统数据，对信息进行整合，实现数据的统一集中管理，并对数据进行分析，打通安全生产管控与经营管理数据链路，实现安全生产实时过程管控与经营业务的数据互联互通。安全生产支撑经营决策分析，经营决策分析指导安全生产过程管控，使矿井的人、财、物等全面结合、全面受控、实时反馈、动态协调，真正实现产需供平衡。

4）综合管理板块。对图纸文档和会议进行管理，实现CAD 图纸、文档等按在线存储和依据文件结构及属性信息进行模糊查询，实现会议室预订、会议签到、会议纪要管理和查询等功能。

5）能耗环保板块。针对企业常用的煤、电、水、气、油等消耗情况进行管理、优化和考核，实现节能降耗的目标。同时对生产过程中产生的煤矸石、伴生矿物、抽采瓦斯、污水、粉尘、废油等进行在线监测和全流程追踪，对矿井可再利用的物料进行统一管理，在降低污染保护生态的同时提高经济效益。

6）矿山可视化。基于Web 3DGIS 和统一的空间数据库实现矿山地质、测量、通风、机电、生产、调度、安全监测等业务可视化融合，形成支持生产技术管理的空间数据中心，实现矿山生产动态更新与可视化监管，达到基于“一张图”的综合协调管理、数据无缝共享。

7）移动应用。开发涵盖煤矿企业生产、安全、经营、综合管理的移动应用APP。通过移动终端设备为相关人员根据不同权限提供生产管控、安环监控、经营管控和综合管理板块主要模块的实时信息。延伸工作半径，使管理人员可以全面、快速掌握煤矿内部生产运行状况，为领导及时指挥生产、战略决策提供支撑。

3 关键技术

3.1 数据治理关键技术

1）数据接入技术。通过实时及离线等多种接入方式对各子系统数据进行汇聚，适配各种类型数据接入，包括批量数据导入、数据同步、实时接入、以及复杂ETL 抽取等。

2）数据存储和计算技术。针对结构化、半结构化、非结构化数据，以及OLTP、OLAP 等不同场景，采用包括Hadoop、MPP DB、TSDB、和传统的关系型数据库，满足各类业务数据的承载，支撑煤炭大数据湖的建设。

3）数据质量提升技术。针对各子系统数据格式类型不一致、数据质量不高、难以提供信息共享和业务协同的数据支撑等问题，建立完整、系统、准确、合规的数据标准，实现信息系统逻辑集中，实现有效深度智能挖掘。同时开展数据清洗治理，按部门类、基础类、主题类分类展示和管理形成的信息资源目录，构建起多维信息资源目录体系；建立起配套的更新维护机制，为数据汇聚和共享开放提供底层支撑。完善数据管理全流程技术手段，并以细粒度的管理制度辅助，做到对数据全生命周期的管理。有效瓦解并防范“信息孤岛”和条块分割的重复信息系统建设。

4）数据开发技术。针对多源异构的海量数据缺乏数据利用有效工具的问题，建立大规模数据的分布式计算与存储能力、数据集成工具、数据可视化、碰撞、标签、分析挖掘与训练推理等能力，进一步发挥数据的价值。整合企业数据资源进行数据开发，并基于统一的数据封装、发布框架，将数据作为一种服务产品提供。最终通过服务复用提升效率，通过数据使用沉淀经验，持续提升企业的数据资产转化能力和数据价值挖掘能力。

3.2 “云-边-端”协同技术

区域子公司/煤矿的数据中心是集团公司企业私有云的节点，数据中心整体建设使用统一的容器化平台系统为基础，通过对服务器虚拟化系统的统一部署，确保智能综合管控平台在矿端及云端的部署，形成应用合理分层的“云-边-端”三位一体化信息服务的架构。

云端主要负责模型的训练和资源的管控，通过人工智能算法实现数据的智能化应用开发，对矿端边缘设备容器进行统一调度与管理，实现模型的版本化管理，实现模板批量更新至边缘站点；边缘计算提供快速、高效、精准的实时推理响应，承担大量的数据处理及计算功能，缓解云端计算压力，降低时延；端侧设备和传感器则实现视频数据和IoT 数据实时采集及传输。

煤矿安全监控、高清视频传输、综采工作面远程操控、智能分析与管控等重要场景，利用5G 边缘计算和切片技术，将终端设备产生的大部分数据在终端设备或网络边缘侧就近分析处理，而中心化的云端只处理计算资源需求大、实时性要求不高的计算任务，如AI 模型训练等。最终将云计算和边缘计算紧密结合起来，深度融合，充分利用各类资源，将传统云计算架构进一步去中心化。

3.3 智能运维技术

集团公司企业私有云是智能化管控平台的核心承载，私有云的稳定性对公司的安全生产和经营管理有至关重要的影响，因此通过远程运维和本地运维相结合的智能运维技术来确保平台的稳定。该技术主要服务对象为云服务的运维管理工程师，提供云服务的安装和升级、虚拟化系统及物理基础设施的日常监控与告警管理、日志管理、工单管理、安全管理，成本管理等。运维平台针对用户数据库、用户操作系统以及云服务资源、对弹性云服务器、带宽等资源的使用情况进行监控，全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况，并及时收到异常告警做出反应，保证业务顺畅运行，能够有效预防问题的产生及快速帮助应用运维人员定位故障，降低运维成本。

4 结 语

采取统一规划、统筹建设、分层级实施部署的方式，建设集团公司企业私有云、区域子公司/煤矿数据中心（边缘云）、中台和业务系统，开发基于云平台技术的“集团公司-区域子公司-煤矿”三级架构的智能化综合管控平台，从而实现集团公司智能化建设技术架构和标准的统一，沉淀数据资产、集中挖掘数据核心价值、开发核心算法、形成智能应用，降低整体开发部署及后续运行、迭代升级成本，保障煤矿智能化建设的可持续性和技术先进性。