基于位置服务的煤矿智能化综合管控平台研究与应用

刘道玉，程宝军

(1.郑州煤炭工业(集团)有限责任公司生产管理部，河南省郑州市，450042；2.河南省新郑煤电有限责任公司，河南省郑州市，451100)

1 智能化综合管控平台建设背景

煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，也是煤炭企业实现安全高效生产的必由之路[1-2]。其主要特征是通过对矿井人-机-环-管等要素进行全面感知、实时互联分析，实现自主决策与反馈执行，通过对海量多源异构数据高效集成融合与挖掘分析，实现数据驱动矿井安全高效运营[3-5]。近年来煤矿自动化、信息化、智能化建设取得长足进步，许多煤矿都建设了自动化、安全监测监控、视频监控、经营管理信息化等系统，由于缺乏统一的规划，业务互联互通不足，距离智能化、少人化目标存在一定差距[6-7]。

随着物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的发展，实现跨系统多源异构数据的融合、业务联动已成为可能，国内许多研究人员对智慧煤矿及煤矿大数据管控平台进行了探讨，对数据采集、存储技术及分析利用进行了很多研究[8-15]。总体而言，目前国内煤矿大数据及综合管控平台应用还处于初级阶段，主要表现在当前不同厂商提供的产品、设备所采用的通讯协议和数据结构“七国八制”，缺乏统一的数字底座，数据接入转换次数多，造成各子系统间数据一致性差、互联互通不足，数据积累多、分析利用少，难以发挥数据的价值。以郑州煤炭工业(集团)有限责任公司(以下简称“郑煤集团”)所属矿井为例，在安全监测、生产过程自动化、管理信息化、调度视频监控等方面建立了很多子系统，但都是独立的子系统，系统间缺乏统一的数据接入平台，不能实现系统间数据共享、融合与联动、大数据分析与应用。

煤矿生产过程中各业务流程环节相互耦合，产生的数据与地理信息系统中的空间位置数据具有较强关联。位置服务无处不在，矿井离开了采掘工程平面图就无法正常布置生产，也就是说离开了位置就无法实现生产服务。当前，煤矿实际工作越来越多地应用位置的增值服务，比如监测监控、应急救援、人员跟踪管理、工作面与巷道布置、采区设计等，这些都是地理信息系统(GIS)引入煤炭企业信息化应用的增值。特别是，当前基于三维地理信息系统平台的数字矿山工程建设给煤矿安全生产的位置服务带来更大的空间，比如矿井正常生产调度、应急救援指挥、监测监控的三维展示与自动报警及其快速导航定位、人员下井路线与避灾路线分析等。

为此，笔者尝试把位置服务的理念引入煤矿智能化综合管控平台，通过空间位置、业务逻辑、事件关系把各业务子系统关联起来，将位置属性作为管控平台的基本要素，构建融合位置服务的智能化综合管控平台，以实现对矿井安全生产的有效管控。

2 智能化综合管控平台架构设计

2.1 平台整体架构设计

智能化综合管控平台通过底层泛在传感网络进行数据采集，并接入矿井人-机-环-管等要素各种状态信息，具备数据统一接入、集成与边缘处理功能，并赋予接入的数据以位置属性，以此为纽带对各子系统业务数据进行融合与联动分析。位置数据来源于2个方面，人员、运输车辆等实时移动类目标位置数据由实时定位监测系统提供，智能化采煤机、掘进机等移动类设备采用自带的定位数据；非实时移动类目标位置数据由矿井GIS提供，如固定设备类位置源自定期更新的设备布置图坐标，灾害源监测探头仪表类位置源自安全监测系统布置图坐标。

以构建GIS“一张图”平台为基础，以地理位置为关联，集成安全监测监控类系统、生产过程自动化类系统、辅助生产类系统及业务管理信息化类系统等数据信息，建立智能化综合管控平台，通过对各子系统数据进行融合分析，实现矿井生产过程集中监测、预警联动控制、安全精准感知、分级报警、应急联动以及门户应用等。该管控平台基于统一数据标准、工业互联网和微服务架构，采用“云、边、端”协同模式部署，覆盖煤矿安全、生产、调度、经营等业务领域，贯通智能生产执行层与智能控制层数据通道，实现生产集中控制和安全监测融合、管控协同。智能化综合管控平台整体架构如图1所示。

(1)感知执行层。该层利用物联网技术，通过井上下布置的各种传感器、控制器、智能终端等感知设备，实时监测煤矿人员、设备、环境运行工况和生产状态等参数，并对相关设备、系统进行控制，实时将现场感知的安全环境数据、设备工况数据、生产状态数据及视频监控数据等通过智能数据网关、传输分站、主站以及包括5G和F5G在内的工业传输网络进行集中采集和传输。除瓦斯安全监控子系统独立组网外，其它系统采用“现场总线+工业以太网+工业光网络”融合组网模式，在规范软硬件接口的基础上，实现数据高效可靠传输。

(2)基础设施层。该层可以提供硬件平台，也可以部署和应用任意操作系统和应用软件。在统一数据标准的基础上，采用标准化数据格式统一接入智能网关，兼容各种矿用设备和子系统数据通信协议，实现结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一接入；采用虚拟化和云计算技术构建矿井云数据中心，实现网络资源、存储资源和计算资源的统一规划与集约部署。

(3)数据服务层。该层为应用层提供统一的数据分析应用服务接口和应用支撑，并对矿井感知、采集的各类数据进行抽取清洗、建模分析、可视化处理等。基于微服务架构，提供数据管理融合服务(数据中心)、基础技术支撑服务(技术平台)及各种应用支撑服务(业务平台)。

(4)应用层。该层为矿井各生产环节的不同业务需求提供相应软件服务。基于应用层构建的智能化综合管控平台能够对底层数据进行实时分析与处理，实现矿井安全生产管理的协同调度、集中管控，同时基于智能终端实现移动互联应用与服务。主要包括基于时空GIS“一张图”的安全监测系统、安全管理系统、生产监测监控系统、生产管理系统及安全生产大数据分析决策系统，并通过PC应用端、移动App、调度大屏等多种方式进行展示和体现。

2.2 平台数据体系架构设计

海量多源异构数据安全、高效治理是构建智能化综合管控平台的基础，为此，需要统一和规范平台数据体系及其标准，以实现智能化综合管控平台的数据共享、系统集成、信息融合与联动应用。智能化综合管控平台数据体系架构主要由数据采集与传输、数据存储、数据服务、数据质量控制和数据信息安全等5个部分组成。智能化综合管控平台数据体系架构如图2所示。

图2 智能化综合管控平台数据体系架构

(1)数据采集与传输。主要采集包括安全监测监控、生产过程控制、目标定位、通信联络等系统的各种传感器、监测仪表、控制器和执行机构等数据信息，为保证平台应用层对这些数据的分析和利用，需依据物联网编码体系和规则，制定不同子系统的数据编码和数据接口标准，以规范各子系统的接入和建设。数据编码方面，监测监控各个子系统的数据编码主要包括子系统类型、传感器数值类型、传感器类型、传感器单位、报警/异常类型、传感器关联关系、实时数据状态等方面的编码。数据接口标准方面，监测类子系统的接入采用WebAPI的接口方式，控制类子系统的接入采用OPC-UA的接口方式。

(2)数据存储。平台数据分为元数据、主数据和业务数据，在数据存储层面上，首先需要做好元数据和主数据的规划和管理。在此基础上，根据业务流程对业务数据进行梳理，设计数据模型和数据结构，完成业务数据的清洗、存储，构建包括元数据库、主数据库、空间位置数据库、实时数据库、业务应用数据库等在内的矿井综合数据库，采用大集中方式进行部署，形成全矿井1个数据中心。

(3)数据服务。提供所有与矿井数据资源相关的服务，支撑所有位置相关子系统的运行，包括实时数据采集服务、数据存取服务、实时数据推送服务、数据共享与交换服务以及大数据分析服务等，以实现全矿井各业务子系统数据的共享和交换。

(4)数据质量控制。通过对数据质量定义、检核任务调度，持续监控各系统数据质量波动情况，进行检核结果分析，定期生成各业务系统关键数据质量报告。

(5)数据信息安全。针对不同类型数据的重要性，采用不同的数据安全保护措施，以保障数据信息的完整性、准确性、有效性、一致性和保密性。

3 智能化综合管控平台关键技术

3.1 全息“一张图”平台及位置服务

矿井生产是一个动态变化的过程，涉及的信息都与三维坐标和时间有关。智能化综合管控平台要实现数据融合、业务联动，必须将安全、生产、执行和经营等系统建立在统一的数据共享平台上，地理位置是天然纽带，可以将矿井各类数据和信息有机联系起来。为此，需要构建基于统一数据标准的以空间地理位置为主线、以分图层管理为组织形式的矿井GIS“一张图”平台，为智能化综合管控平台提供二三维一体化位置服务，同时提供生产专业协同设计、数据和信息集成融合、协同管理以及智能决策分析等专业应用。“一张图”是利用地理信息系统、数据库、设计协同、信息订阅与管理和工作流等技术，基于统一数据标准构建以空间地理坐标为主线的矿井空间对象时空数据库，搭建设计协同平台，为综合管控平台提供信息共享与协作服务。

“一张图”以矿井采掘工程平面图为底图，融合各专业图纸，实现“一张图”上查看、管理各类矿图和信息的功能，在对全矿井所有数据进行梳理的基础上，将其通过地理位置进行关联后存入数据库，并以服务的方式分类对外提供。“一张图”包括综合“一张图”、地测“一张图”、安全“一张图”、通防“一张图”、机电“一张图”等专题图，各个图层可以任意选择；基于“一张图”的基础地理信息服务接口集成人员定位、安全监测、生产自动化、工业视频等系统的数据[16-17]，将矿井生产相关的人员、环境、设备、设施等生产运行信息在“一张图”上进行展示，并可以调取井上下所有地点视频画面、设备运行参数、设备故障报警信息、区域人员信息、安全隐患信息、安全监控信息、水文测点信息等数据。

3.2 多源异构大规模数据处理

矿井数据源主要包括安全监测监控系统、生产自动化系统的实时数据，各专业管理信息化系统的关系型数据库，各类信息队列以及图纸报表文件等各类文档及音视频等非结构化数据。底层统一接入自动化系统、安全监测监控、人员定位、视频监控、语音广播及各业务管理等数据并进行抽取、清洗，赋予位置属性，基于Hadoop+Spark大数据架构，通过Hadoop HDFS、分布式数据库Hbase和数据仓库Hive实现大规模数据存储，根据不同业务数据分析需求特点，利用大数据计算引擎Spark、Storm和Flink，提供大数据算法的实时或离线计算服务。针对实时生产数据，主要通过Node-Red[18]来实现与井下各类子系统的数据采集与系统控制。

Node-Red支持的协议较多，通过OPC的方式与自动化子系统通讯，形成与各子系统的数据采集与系统控制，通过FTP、WebSocket等数据交换、数据获取的方式实现与安全监控、人员定位、广播等系统的数据共享。针对信息化系统所涉及的关系型数据库，数据产生的频率相对较低，可通过开发组件将数据库数据转换为Xml或Json格式进行定时采集。在此基础上构建的数据综合服务平台负责处理泛在感知层所有数据的采集、存储、历史数据查询与统计、订阅与推送，并对外提供接口，平台屏蔽不同子系统厂家的差异，提供统一的数据采集工具，同时也屏蔽了不同数据库之间的差异，只需通过接口便可以直接访问数据，进行数据的查询和统计操作。

3.3 多业务协同设计与管理

基于感知的矿井数据信息，实现各业务系统的协同管控，需要解决各业务系统间对矿井时空数据的动态更新与共享问题。矿井时空数据涉及地测、采煤、掘进、机电、运输、通风、安全、调度等多个专业与部门，面向智能化开采的空间信息处理是一个多专业协作的工作流，是一种数据协同[19]。矿井空间信息协作的主体是矿井各业务部门的技术管理人员，协作的对象是煤矿智能化开采中的各类实体，实现煤矿井下空间信息的协同和高效管理是煤矿智能化的基础和先决条件之一。基于时空GIS“一张图”平台，构建矿井多专业分布式协同及数据信息共享机制平台框架如图4所示。

由图3可以看出，采用1个数据中心和1个事务处理平台(业务协同设计与管理平台)的设计思想，提供数据上传、数据更新、数据下载、数据更新提醒等服务，建立图形、数据以及业务的动态更新和协作共享模式，使得各部门能够实时、动态、全面地获取到矿井其他各部门的最新相关信息，同时也为矿井安全、生产决策提供及时、准确、全面的分析数据。

图3 多专业分布式协同及数据信息共享机制平台框架

3.4 基于位置和业务逻辑关联的多系统融合联动

基于统一的数据标准和“一张图”管理，智能化综合管控平台能够实现多系统数据融合、联动报警、联动响应等。多系统融合包括安全监控、人员定位、井下4G/WiFi、调度通信、应急广播等系统间的融合，以及生产自动化、安全监测监控、视频监控与人员定位等系统间的融合。多系统联动报警主要实现安全隐患、人员违章、设备故障等报警的多系统联动，如采掘工作面瓦斯超限，可基于位置服务快速联动人员定位系统、应急广播系统、调度通信系统以及视频监控系统。多系统联动响应包括安全监测监控系统、人员定位系统、采掘工作面、主煤流运输系统、通风系统、压风系统、排水系统、供电系统、通信系统、视频监控系统、大屏幕显示系统等系统间联动触发机制、联动响应与地理位置映射等。

多系统融合联动的核心是数据标准、业务流程以及数据分析模型，一旦模型启动，平台将通过统一的数据服务与流程实现业务间联动。为此，首先对井上下所有的安全、生产、通信、人员定位等各类系统进行集成实现数据融合，同时通过数据服务平台实现数据订阅与推送等服务，并基于预设的联动流程实现关联系统的联动与协同。

3.5 基于大数据分析的综合决策

为了更好地支撑矿井多系统数据融合、联动报警、综合决策的实现，基于前述的Hadoop+Spark大数据架构，采用内存计算技术(如Spark)、实时流处理技术(如Storm、Spark Streaming、Flink)和并行批处理技术(如MapReduce)相融合的计算框架，针对矿井实时监测监控系统高吞吐量、高并发、海量数据的特点，利用分布式实时计算流处理技术解决实时监测监控系统数据在线分析与处理问题，利用分布式离线批处理计算技术解决海量历史数据多维度关联分析问题，对产生、累积的数据进行分类统计与分析。

安全方面主要分析各类隐患、风险、违章、监测报警等信息，生产方面主要分析产量、进尺、设备开机率、原煤电耗、材料配件消耗等数据，当发现矿井安全、生产过程中存在问题时，及时进行预警报警。预警报警主要对自动化、安全监测、业务数据进行融合分析与监测，当监测到异常情况时进行信息提醒，提醒分为系统预警、系统报警、管理预警、管理报警4种类型，系统预警和系统报警主要对安全、自动化监测类数据进行分析，管理预警和管理报警主要对业务类数据和管理信息进行分析。在实现矿井人-机-环-管要素数据信息综合集成的基础上，以煤矿安全生产规程、规范、标准、安全质量标准化、作业规程、技术措施等为依据，建立并不断完善安全诊断指标库、预警报警指标库、预报预警知识库等，利用数理统计、数据挖掘等技术，对煤矿安全生产相关信息进行统计推理、关联分析、综合展示等，根据实时数据量化当前全矿井和各区域安全生产状态，发现当前存在的安全风险和问题，诊断推理风险与问题发生的原因及可采取的处理措施。

4 智能化综合管控平台应用实例

智能化综合管控平台于2020年10月建成并试运行，2021年1月正式在郑煤集团新郑煤电公司进行了部署应用，实现了全矿井30余个在用系统的集成和优化。基于“一张图”，通过对底层人员、设备、环境及管理业务数据进行采集、抽取与清洗，汇聚至综合管控平台，实现了多源数据关联分析、数据可视化、预测预警、指标评价等应用，实现了各业务系统的协同管控与联动。智能化综合管控平台应用界面如图4～图6所示。

图4 智能化综合管控平台“一张图”主界面

图5 智能化综合管控平台数据可视化驾驶舱界面

图6 智能化综合管控平台预警报警界面

通过智能化综合管控平台“一张图”主界面，管理人员可以实时获取当前矿井的主要生产信息、安全信息、预警报警信息、值班及井下人员数以及各专业“一张图”信息等。 通过智能化综合管控平台数据可视化界面，对矿井安全状态、产量、进尺、设备工况、能耗等情况进行可视化数据驾驶舱展示。通过智能化综合管控平台预警报警界面，对各专业系统预警、报警信息集中展示，并及时推送提醒。当矿井安全监控系统区域报警时，智能化综合管控平台数据融合联动界面可与应急通讯广播、工业视频、人员定位系统间进行联动。

郑煤集团新郑煤电公司通过智能化综合管控平台的应用，促进了业务流程再造和优化，先后减少井下固定岗位用工60余人，打通了地测防治水、安全监测监控、综合自动化、生产调度、安全管理等业务数据在矿井内部的横向、纵向流通渠道，使矿领导和业务部门、区队能够及时、全面、准确地掌握所负责范围内的矿井安全生产状况，促进了部门、区队间的业务协同，增强了矿井应急处置能力，促进了矿井安全高效生产。

5 结语

智能化煤矿综合管控平台以构建GIS“一张图”平台为基础，以地理位置为纽带，集成生产过程自动化类系统、安全监测监控类系统、辅助生产类系统以及业务管理信息化系统等数据，实现了矿井安全、生产、经营业务数据融合分析、管控协同，生产过程集中监控、预警联动控制，安全精准感知、分级报警、应急联动以及门户应用等。虽然智能化煤矿综合管控平台对目标位置数据利用进行了初步尝试，但还处于智能化初级应用阶段。为了能给煤矿安全高效生产提供更好的数据支撑，还需要更好地应用大数据分析工具、利用人工智能算法对不断积累的数据进行深度挖掘分析，以实现目标位置服务驱动的煤矿安全生产智能预警、动态诊断及辅助决策，促进矿井业务流程优化再造。