矿产开采与勘探协同工作平台的实现研究

张大志

(中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院, 河北涿州 072750)

0 前言

地质勘探和矿产开采工作密切相关，一方面矿产开采需要地质勘探的工作成果，另一方面矿产开采过程中揭露的地质现象也是地质勘探工作的重要数据源。现实工作中，地质勘探与矿产开采又分属于不同单位的工作领域，双方工作沟通协调的密集程度，直接影响到勘探报告的质量和矿产开采的工作成果[1]。怎样将地质勘探的成果和矿方开采揭露的地质现象数据实时结合起来，使勘探人员快速得到矿产开采过程中揭露的地质构造和采空区位置等地质结构信息，使处理解释人员更全面的研究相关地质资料数据，从而得出更科学的解释成果数据，提高生产效率，成为当今采勘领域新的热点。

1 当前矿产开采和勘探的工作情况

矿产资源的地质勘探采用测绘、钻探、地球物理勘探、地球化学探矿、钻探、坑探、采样测试、地质遥感等方法，在进行地质勘探后，对勘探数据进行科学合理的处理和解释，形成地质剖面图、平面图、勘探报告等相关成果[2-4]，最终指导矿产开采工作。矿产开采和地质勘探工作之间缺乏相应的协调共享机制，主要存在以下两方面的问题。

1.1 勘探和矿产开采过程中的数据管理缺乏关联性和完整性

以往的地质勘探和矿产开采工作相对比较独立，勘探结果一次性提交，在提交勘探报告前，地质勘探方需要安排技术人员查看旧工区资料结合新发现的地质构造进行研究，这些旧工区资料数据一般不集中保存，加之有时候电脑更新、人员变化等因素，往往耗费相当大的工时，也不能获得准确、全面的历史数据，影响勘探报告的完成速度和报告质量。

1.2 勘探人员不能及时获得矿产开采过程中揭露的地质信息

随着时代的发展和技术的进步，地质勘探要求的频率和准确率越来越高，很多时候勘探人员需要及时的了解矿产开采过程中实际揭露的地质信息，这些资料信息往往通过邮件或网络聊天工具进行传递，存在发送不及时、发错、发送失败等情况，直接影响勘探报告质量和矿产开采方案，甚至造成矿产开采过程中遇到地质构造与设计不符，工作面和巷道倾角无法及时调整的严重后果[5]。

2 采勘协同工作平台实现研究

针对前面描述的当前矿产开采和勘探工作中存在的问题，要改变信息沟通不及时、不全面的状况，就需要将矿产开采过程中实际揭露的地质资料及时与勘探方共享，地质勘探技术专家在此前提下，快速分析出更完善、更接近实际情况的勘探报告成果，反馈给矿产开采方做工作指导，这种地质勘探和矿产开采的迭代协同工作方式，能极大提高勘探报告的准确性，最大限度地避免因勘探报告不准确而导致巷道报废的巨大经济损失，从而有效提高矿区生产的安全性和经济效益。

为了实现矿产开采、地质勘探迭代协同工作方式，可以使用现代化的计算机软硬件和网络技术，融入“大数据”和“服务共享SaaS(Software as a Service)”的理念，构建“矿产开采与地质勘探协同工作平台系统”，简称为“采勘协同工作平台”。这样不仅能够有效地指导矿产开采工作，也能为国家资源管理部门和地质教学科研机构提供更快、更准确的地质资料。

“采勘协同工作平台”可为多家矿产开采和地质勘探单位共同协同使用，系统应确保单位用户数据安全访问的情况下，做到流程清晰、数据准确、易于使用。

2.1 系统功能结构

用户登录“采勘协同工作平台”，平台将根据用户所属机构单位和角色属性自动为用户分配使用权限和工作界面，系统对用户每个操作都进行有效的控制，用户在自己的工作界面操作时，在平台上就实现了整个采勘过程的协同工作。如图1所示，平台总体功能分为以下七个功能中心。

图1 系统功能结构图

1)数据管理中心：实现矿产开采和地质勘探的全面数据管理，不仅包括地质勘探形成的资料数据，还包括矿产开采过程中揭露的地质图文信息和音视频信息数据。数据管理包括数据采集、上传、数据描述、校验审核、归档和查询等操作。用户在系统中的角色决定该用户对项目数据的访问权限。

2)勘探项目设计中心：管理勘探项目设计阶段工作，根据勘探项目的基本情况、地理信息、开采情况、历史勘探信息，对项目的资源、条件和工作目标进行综合分析，形成可行的项目设计方案，经评审后指导勘探工作。

3)智能模型分析中心：利用数字神经网络和大数据模型技术，实现人工智能自动处理，快速形成更准确的预处理、预解释中间成果，勘探技术人员根据这些中间成果进行参数调整、比对实验等工作，最终形成处理和解释成果[6-8]。

4)资料处理解释中心：根据项目设计方案，通过对勘探数据的实验、处理、比对和解释，并经过反复论证和评审后，最终确定项目勘探报告。该中心实现整个处理解释的相关工作界面和工作流程。

5)数据接口中心：平台实现统一对外接口服务，在IP地址校验、数据权限校验、链路加密、VPN(Virtual Private Network)加密隧道等安全措施基础上，实现与其他系统接口对接，进行数据输入和输出。

6)统计分析中心：对项目信息、资料数据信息、机构信息进行综合统计和查询，为领导决策提供有力数据支撑。

7)公共管理中心：实现平台用户、角色、机构和参数的管理，为用户角色分配权限，以及实现系统日志查询和消息提醒等功能。

2.2 系统角色设计

“采勘协同工作平台”涉及的机构有矿产开采和地质勘探两个类型，在角色设计方面，可以划分决策管理、技术管理和普通技术人员等角色，各单位可以根据自身的实际情况，灵活地划分角色和权限(表1)。

表1 系统角色划分

2.3 采勘协同工作主要内容

采勘协同工作平台的目的是为处理解释工作提供完整的、准确的、及时的资料数据，主要工作内容步骤如下(图2)。

图2 采勘协同工作主要流程示意

1)矿产开采和采矿数据提交：矿产开采技术员收集现场开采中对勘探报告的验证结果资料和新发现的地质问题资料，将这些资料上传到平台保存，并将这些资料提交成为预审核现场资料。

2)地质勘探和勘探数据提交：勘探技术员进行地质勘探数据的采集和汇总，并将勘探资料数据提交审核。

3)资料数据审核：技术管理人员接收到最新的勘探和采矿资料数据，将资料数据审核发布。

4)资料处理解释：勘探技术人员根据资料数据进行处理解释和实验比对，形成地形剖面图及其解释说明等资料[9]。

5)指导矿产开采和勘探工作：采勘双方根据最新的资料处理解释成果，优化开采和勘探工作。

2.4 数据库主要实体关系

地质勘探项目的主体是矿产开采机构，承建方是地质勘探机构，从属于这些机构的项目参与人员依其在项目中的角色，对不同类型的项目数据有相应的查询和修改权限，数据的修改具有审批机制；勘探数据包括图片、视频、音频、数据文件等资料，也有文本、数字等类型，各类型数据通过ID关联形成结构化数据；地质勘探资料作为元数据，为模型构建和大数据分析提供数据支持(图3)。

图3 数据库实体关系ER图

ER图说明了主要实体的关联关系：

1)机构表保存机构信息，分为开采型机构和勘探型机构。

2)用户表保存用户信息和登录信息，一个用户从属于一个机构，一个机构有多个用户。

3)项目信息表记录与项目关联的开采和勘探机构 ID，与机构表形成多对多的关系。

4)项目资料表记录采矿数据和勘探数据，一个项目中包含多条项目资料信息。

5)项目资料表记录数据的提交人和审核人信息，与用户表形成多对多的关系。

2.5 系统安全设计

本系统平台可以架设在企业内部网，系统用户可以使用硬件KEY或软件证书建立与平台之间SSL或IPSEC安全隧道，实现用户远程登录到本系统，进行各类业务操作。同时用户在系统中的访问操作权限粒度可以细化到某个菜单、某个页面甚至某个按钮，确保各类数据的安全访问。

数据库方面，PostgreSQL可以实现本地机房同步备份和异地机房异步备份，确保数据安全。

所有中间件和业务应用服务，都采用集群部署，实现高可用，确保系统7×24小时正常运行。

3 采勘协同工作平台实现技术

3.1 系统技术架构

考虑到系统的复杂性和扩展性需要，采勘协同工作平台系统采用基于Spring Cloud的微服务架构，各微服务独立部署，也可以部署到Docker容器中，微服务的启停不会相互干扰，实现热升级；系统具有可扩展性，针对业务微服务的处理能力以及业务交易的积压情况，可增加或删减某个微服务应用节点，做到硬件资源按需分配。这样可以充分利用已有硬件资源，提高系统的并发处理能力。从技术架构看，平台划分为以下5层服务：

1)数据存储层：平台数据分为结构化数据和非结构化数据，其中结构化数据存放在关系数据库中，其他的如地质勘探数据文件、图片、流媒体音视频等非结构化数据存放在分布式文件服务中。

2)微服务层：该层是在Spring Cloud架构基础上，将采勘协同工作封装成小而自治的服务，平台根据业务的边界来确定服务的边界，每个服务只专注自己边界之内的功能；平台审批工作统一采用支持BPMN(Business Process Model and Notation)2.0规范的Flowable工作流引擎，并将其封装成微服务，统一受Spring Cloud架构管理。

3)网关控制层：内部通过OAuth(Open Authorization)2.0颁发Token令牌实现授权，为不同角色分配访问权限；外侧通过Spring Cloud Gateway实现应用服务的门户访问控制，通过Alibaba Nacos中间件实现微服务的注册、发现、配置、健康检查等工作。

4)前端展现层：用户交互界面采用Vue前端技术架构开发，可以为采矿人员和勘探人员提供媒体资料采集手机App，便于进行多媒体资料的采集，平台页面风格统一，方便各类用户业务操作。

5)接入分发层：系统通过Nginx实现均衡负载和SSL安全连接访问，也可以为不同机构单位派发物理密钥KEY，通过VPN隧道和加密技术登录访问系统。

3.2 系统软件选型

考虑到扩展性和SaaS云平台的建设需求，平台中间件选型要遵循安全性和开放性的原则，尽量选用广泛使用的开源协议软件，操作系统选用Linux，开发语言选用Java，采用Spring Boot对微服务进行封装，用Java Spring Cloud分布式架构实现微服务治理；关系型数据库建议使用开源的PostgreSQL数据库，它不仅有较强的稳定性、支持高并发读写、好的扩展能力，还具有丰富的数据类型，如Json、数组、bitmap等数据类型，便于平台建设和后期维护。

以下是中间件选型推荐，都采用开源免费授权协议，都支持集群部署方式(表2)。

表2 中间件选型

3.3 人工智能在勘探项目的应用

本系统平台是基于“SaaS”服务共享理念进行构思,将积累多个单位多个项目的海量资料数据，通过神经网络实现机器学习，建立和优化大数据模型，并将模型应用于项目数据中，进行地球物理数据的分析与解释，大幅度提升数据分析解释的客观性和可靠性[10-12]，技术人员在此基础上进行人工处理、比对和解释，在最少的时间内得到最佳的处理成果。

4 “采勘协同工作平台”应用场景

4.1 避免因数据缺失、沟通不足造成对老矿区内采空区的误判

有些老矿区因经历过小煤窑乱开采而存在比较多的采空区，采空区遗留煤柱、边角煤以及水、火、瓦斯等致灾因素，对现代化矿产开采和井下人员生命安全造成极大的威胁。

利用三维地震物探的方法一般能够采集到采空区的情况，数据资料上会有相应的反映，在处理解释过程中，技术人员注意到某个区域断距突然变大而消失、断层倾角近于直立等类似采空区的情况，但会因为没有相应平台而只能口头或电话告知，增加工作失误的几率，平台的建立能够有效的避免这种情况的发生。

利用“采勘协同工作平台”，各环节人员能将采勘各环节相关数据记录在系统中，同时也能阅览其他同事的项目数据，避免因信息不足造成的误判，避开采空区设计采面，为安全矿产开采提供更安全的保障。

4.2 实现经验数据共享，提高解释精度

在处理解释勘探资料过程中，揭露小断点位置在常规地震解释中是忽略的，实际生产过程中研究发现，因目的层较厚而上下邻层较薄，导致在上下辅助层位上反射是中断的，这种情况就需要根据相邻层位反射中断来判断是否有断层存在。使用“采勘协同工作平台”在同一地区进行补充精查勘探，可以随时查阅相邻区域的历史地质勘探成果，快速确定小断点的精确位置。

4.3 实现勘探资料自动预处理，提高工作效率

“采勘协同工作平台”将不同时期、不同勘探和开采单位的资料有序地保存起来，在空闲时，系统根据预先设置的经验参数和机器学习算法进行模型训练，优化勘探资料处理模型。当新的资料提交后，在处理人员指令下系统对数据进行模型预处理，系统将快速生成出更客观的预处理解释结果，处理解释人员在此基础上进行校验、修正和补充，快速产生处理解释成果。

5 结论

通过多年的实践经验，总结出当前地质勘探与矿产开采工作的需求，创新性地提出了利用互联网和大数据技术在地质勘探与矿产开采协同工作中的应用设想，形成了“采勘协同工作平台”的概念，在协同工作平台实现方案方面，本文对用户角色进行了简要的分析，梳理了地质勘探与矿产开采双方协同办公的主要工作内容，归纳出7个功能模块中心，梳理了勘探项目、机构用户和资料数据的实体关系，提出了基于大数据、SaaS云平台的分布式组成架构，模拟了协同工作平台的工作场景。该方案的实现和应用，将极大提高勘探效率和勘探成果的可靠性，从而为地质勘探与矿产开采双方提升经济效益和社会效益。