由數據驅動的智慧礦山建設研究

楊 真 郭昌放 王靜宜 熊 偉 張建平

(1.中國礦業大學礦業工程學院，江蘇省徐州市，221116；2.華夏天信智能物聯股份有限公司，北京市朝陽區，100102)

1 引言

目前，礦山開采工程作為一項復雜的系統工程，面臨著復雜的地質環境和多變的邊界條件，而且隨著礦山企業機械化水平的提高以及信息化產品的大量鋪設，采礦、掘進、機電、運輸、通風等生產管理體系將變得更加龐大復雜，這給礦山智能化建設帶來了極大的挑戰[1]。其中，礦山信息孤島、標準缺乏、系統封閉等問題依然普遍存在，而且企業每天產生大量的數據，這些數據往往能夠體現出礦山生產的安全狀況，但目前只是簡單的存儲和查看，對不同數據的價值并未進行深入的挖掘分析，數據的價值得不到體現。信息網絡技術的發展正在給工業帶來新一輪的產業革命，“互聯網+”思維、“工業4.0”理念[2]以及大數據挖掘技術的快速進步給礦山工業信息化和智能化發展提供了借鑒和啟示。

2008年11月，IBM提出“智慧地球”的概念，即“互聯網+物聯網=智慧地球”；2009年8月，其發布的《智慧地球贏在中國》計劃書，拉開了“智慧地球”序幕?！爸腔鄣厍颉钡睦砟钛苌龈兄V山、智能礦山、智能采礦、智慧礦山等概念。2004年，古德生院士提出礦山智能化主要是指智能采礦。2010年，中國礦業大學物聯網(感知礦山)研究中心成立，指出了感知礦山建設的核心內容以及感知礦山的概念[3-4]。盧新明等[5]研究人員2010年提出的智慧礦山是一個數字化智慧體，能夠對煤礦企業井上井下的一切信息進行實時而又準確地采集，并通過網絡進行傳輸和數據集成，從而實現智能服務以及可視化展現。張旭平等[6]研究人員2012年提出智慧礦山是借助于多網融合技術、云計算、數據融合技術、物聯網技術等，通過對采集到的海量數據進行深度分析從而實現對煤礦企業的人員、信息、設備等的自動化管理與控制。徐靜等[7]研究人員2014年指出智慧礦山是物聯網、云計算、光纖網絡、3G移動互聯網等新一代信息技術與礦山工程，以及先進的管理方法、管理理念、科學技術等緊密結合的產物。譚章祿等[8]研究人員2014年指出智慧礦山是以安全、高效和綠色開采為目標，建設自動化、人性化和高度智能化的礦山，以創建無人開采生產模式為最終目標。

隨著物聯網技術的研究和發展，其架構目前尚未定義出一個規范化的體系。但其框架被學者及研究人員公認分為三大層次[9-10]：最下層是感知層，用于感知各種數據；中間層是網絡傳輸層，用于傳輸各種數據；最上層是應用層，用于提供應用服務。由于所有關于智慧礦山體系架構都基于物聯網的架構框架，是在其基礎上搭建而成的，至今智慧礦山的體系架構尚未有一個明確標準的體系，研究者也多利用物聯網的三層架構體系，設計感知礦山的三層架構圖，分別為與物聯網架構對應的感知層、傳輸層和應用層。在智慧礦山體系架構的研究中，也有少數學者因目的和角度的差異將其架構分為不同層面。典型的有：張旭平等[6]研究人員構建了由物聯網層、互聯網層和智慧層組成的智慧礦山體系結構；宋震等研究人員構建了由三大模塊組成的總體結構，分別是智能信息獲取、智能生產運營以及智能管理決策。

智慧礦山是借助于多種先進技術，實現礦山生產經營管理過程中對人、設備、信息、物資等的智能化管理和控制。很多專家、學者在對智慧礦山概念和體系研究的同時，都會對其關鍵技術進行探討。張旭平[6]認為無線傳感器網絡技術(WSN)、抗干擾技術、數據融合技術、多網融合技術以及應急救援和災后重建技術等都是智慧礦山不可或缺的關鍵技術；王莉等[11]研究人員從空間信息技術視角提出了智慧礦山關鍵技術：三維模擬與虛擬現實技術、空間信息技術、云網融合技術、數據挖掘技術、智能采礦與服務技術、礦山技術規范與標準等；徐靜[7]等研究人員認為物聯化、互聯化以及智能化是實現智慧礦山的關鍵，并從這“三化”出發研究了其涉及的關鍵技術：包括數據捕獲與控制技術、數據建模與集成技術、流程整合技術以及業務流程服務技術等；張琛等[9]研究人員建議采用SOA體系結構進行智慧礦山信息化建設，提出了基于SOA的組件化架構、J2EE技術體系、中間件技術、業務協同管理技術、GIS技術等是建設智慧礦山的關鍵技術；徐國萍認為智慧礦山的建設技術應包括：智慧礦山框架體系與標準規范、物聯網關鍵技術、空間數據倉庫技術、GIS技術、虛擬礦井平臺技術、空間分析技術、決策支持技術、安全管理技術、系統平臺設計與開發技術等。

礦業信息化為智慧礦山的實現提供了基礎。20世紀90年代開始，國際上很多礦業大國在礦山信息化相關技術領域取得了顯著的研發成果[12]，研制了一些礦山信息管理系統：包括加拿大的TMMS系統、英國的MINOS系統和澳大利亞的MIS系統等等。20世紀90年代，信息化系統在礦山領域得到了廣泛的應用。隨著信息化系統在礦山領域的不斷推廣，許多專家學者開始關注信息化系統建設過程中遇到的問題以及信息化對礦山經營管理方面的研究[13-16]，此后人們開始將集成技術應用在礦山信息領域。

目前，許多國外公司已經研制開發了較多商業的礦山軟件系統，并得到了廣泛的應用。這些軟件的功能不盡相同，涉及地質信息處理、礦山設計、礦山生產管理、三維可視化以及地測和通風系統等礦山安全生產的方方面面。

我國礦山信息化的研究與應用比國外較晚，20世紀80年代開始，國內的科研院校和礦山開始進行礦山信息化方面的探索。90年代開始，我國礦山信息化進程加快，一些礦山陸續引進國外的信息化系統或獨立開發了相應信息化系統。由于引進和自主開發的系統沒有考慮信息共享問題，造成各個系統之間形成了信息孤島。為了解決信息孤島現象，實現信息的集中和共享，開始研究涵蓋整個礦山的綜合自動化系統。進入21世紀后，國家越來越重視安全生產，加強了監測監控系統和礦井綜合自動化系統方面的投入，礦山信息化平臺受到越來越多的重視[17-19]。

2 礦山智能化建設存在的問題與發展方向

在“兩化”深度融合的大形勢下，工業領域正在迎來產業發展的巨大變革[20]。目前，礦山安全高效礦井系統的機械化程度達到90%以上，單機自動化也日趨完善，建成了一批千萬噸級礦井群，并開發了生產綜合自動化系統等。國家能源局規劃：2020年將建成100個智能工作面，2025年將建成1000個智能工作面。而目前，我國礦山智能化的建設仍存在以下問題有待解決。

2.1 數據孤島與各子系統之間融合困難

建設生產安全大數據集成分析平臺，需要對煤礦企業中的安全、生產、設備及管理等業務環節進行全面感知，并對數據進行廣泛采集、科學存儲和有效分析，最終能夠通過對歷史數據的深入挖掘自動產生決策建議，處理人腦無法分析的繁雜海量數據以及使用人腦無法計算的分析優化方法，提出科學合理的決策建議，并能夠通過不斷地吸收新的數據對決策模型進行自學習自迭代。

然而，在當前的礦方與煤礦設備、產品提供廠商的合作模式下，不同廠商提供的設備、產品所產生的數據標準千差萬別，各廠商研發的軟件系統所使用的技術棧差異巨大，通信協議和數據格式缺乏統一標準，各子系統相互之間無法方便地實現互通。各種軟硬件產品廠家多、型號繁雜，市場上尚無公認的數據接入標準。系統廠商進行數據接入時，必須分別與先前系統的實現方對接數據接口和數據點表。在實際操作過程中，往往會出現點表信息不明確、有偏差的情況，數據接口存在數據不穩定以及格式不統一的情況。這些問題給系統接入工作帶來很大阻礙。因此，統一接入、融合聯動以及數據分析是大數據平臺建設亟待解決的問題，是造成大數據平臺建設的三大阻礙。智慧礦山建設亟待解決的主要問題如圖1所示。

圖1 智慧礦山建設亟待解決的主要問題

(1)統一接入：即如何將設備、智能設備、子系統所產生的紛繁復雜的數據按照統一標準接入進行統一管理，目前存在解決設備和傳感器無法連入、數據采集過少、數據缺乏自說明、數據混亂的現狀。

(2)融合聯動：即如何讓各子系統的數據流動起來，實現老系統、孤立系統的融合、關聯。目前存在各業務子系統孤立、數據孤島、無法進行跨維度關聯及分析的問題。

(3)數據分析：即如何讓礦山企業具備可以分析的數據以及進一步讓數據輔助生產、讓數據支持決策的能力。目前存在數據只積累不分析、無法使用數據來解決現實問題的現狀。

因此，需要一個能夠向下連接并統一接入各泛在感知設備、子系統、智能設備，具備云設施、傳輸控制、邊緣計算功能，能夠支持實時工況數據展示及報警功能，向上能夠支撐大數據分析與AI應用的操作系統平臺，以解決上述難題。

2.2 軟件體系缺乏系統性的研發

隨著兩化融合的深入發展，對于礦山設備生產廠家來說，上位軟件平臺已經是必不可少的一環。然而對于智能硬件設備生產廠商來說，軟件開發依然是依賴各類C/S端組態軟件，從用戶友好、功能完善程度、軟硬件技術架構等諸多方面都無法滿足礦山需求。因此，軟件體系開發需要重點考慮以下問題：

(1)需要兼容多種平臺，方便用戶“即裝即用”，有流暢的用戶交互體驗。傳統的單機C/S架構或依賴插件的B/S架構已經無法支撐此需求；

(2)數據庫存儲方案需要滿足多系統數據融合、海量數據的快速查詢快速響應、大數據分析等需求；

(3)要保證系統的高可靠性、高可用性、高安全性。

2.3 數據資源無法進行有效利用與工具匱乏問題

礦山行業每時每刻都在積累著大量的數據資源，基于礦山業務知識的大數據分析和人工智能系統需要大量的模型和算法支撐。各高?？蒲性核哂写罅扛咚剿惴ǖ慕＜?，但是數據匱乏和缺乏實際試驗場景是這些專家學者面臨的首要問題。建模、算法實驗都需要大量真實數據樣本，模型修正、驗證也需要真實數據進行模擬。因此，建立一個開放、安全、數據易于獲取和處理的數據共享平臺是解決該問題的基礎。

2.4 數據傳輸問題

傳統網絡傳輸主要存在的問題如下：

(1)數據實時性較差，數據經過多次轉發后，每次轉發滯后幾秒甚至幾十秒，降低了數據的時效性；

(2)數據準確性較低，第三方廠商多且環節多，易出現數據漏報情況；

(3)數據可靠性較低，數據生成或報送程序由各自廠商開發，報送數據經多次轉送后，其真實性無法得到保證；

(4)數據使用效能較低，數據不準確造成數據關聯度和使用率不高，制約了數據的使用效能，無法進行大數據分析。

針對以上問題，建設一個向下能夠實現各種感知數據的接入和設備的控制，向上為煤礦手機APP開發提供數據綜合服務、時空服務、可視化服務、協同設計服務、業務流程服務和大數據分析服務等服務和工具的智慧礦山操作系統平臺尤為必要。

為了解決上述存在的問題，加快礦山行業智能化建設的步伐，礦山行業需要通過“云(云計算+大數據+AI)、管(萬兆環網+5G下井)、端(智能終端)”，打通“人(目標定位)、機(生產設備)、環(環境監測)”之間的障礙，建立能夠在不同層面上通過對“人、機、環”的各子系統的綜合集成、縱向貫通、橫向關聯、融合創新，形成礦山企業的安全、生產、經營、管理的綜合性管控平臺，平臺可整體運行，子系統也可獨立運行，平臺與子系統在運行上互不影響，但在數據上能夠在同一坐標空間下進行監管，這不僅有利于礦山企業內部進行協同工作，同時管理者也可以實時全面掌握井下一線生產信息，對于緊急情況下的快速反應具有重要意義。

3 數據驅動的智慧礦山建設目標與框架設計

3.1 智慧礦山建設目標

智慧礦山是智能工業物聯網及軟件定義技術在礦山領域的全面應用，通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建礦山物理世界與信息世界中人、機、環、管等安全和生產要素的相互映射、適時交互、高效協同的復雜系統。其中，智慧礦山建設的主要目標如下所述。

(1)實現萬物互聯。全面感知井上和井下人、機、環等的狀態，并可以隨時隨地對設備進行遠程監測和控制。

(2)時空服務。為智慧礦山應用提供二三維一體化的位置服務，為礦山工程及設備的全生命周期管理等提供服務和工具，實現礦山數字孿生。

(3)平臺融合、控制聯動。通過軟件定義，實現井上和井下人、機、環、管信息的強實時關聯、融合與智能聯動。

(4)智慧決策。利用大數據與人工智能AI等技術，迭代升級礦山安全、生產、經營的智能分析、自我學習與輔助決策。

3.2 智慧礦山框架設計

智慧礦山的建設必須基于智慧化開放共享平臺，形成集成應用“一張圖”的系統管理方式，以工業物聯網、云計算、大數據、人工智能、移動互聯、虛擬化、網絡通信等技術為工具，對礦山信息化、自動化深度融合，能夠完成礦山企業所有數據的精準實時采集、高可靠網絡化傳輸、規范化集成融合、可視化展現和實時動態分析，實現生產過程自動化、安全監控數字化、數據應用模型化、生產管理可視化、過程管控智能化，并對人—機—環的隱患、故障以及危險源提前預知、預防和應急聯動處置，使整個礦山具有自學習、自分析和自決策的能力。智慧礦山應用技術與系統架構如圖2所示。

圖2 智慧礦山應用技術與系統架構

(1)數據采集層。數據采集層是將前端感知的視頻監控數據、安全監測數據、生產自動化等各類感知傳感的實時數據通過分站、多功能分站、移動設備等進行集中采集。

(2)傳輸層。傳輸層是利用井下現有的工業環網、視頻環網、4G/5G無線網絡等將分站、移動設備等采集的數據統一進行傳輸。

(3)數據層。數據層統一對數據感知層的各類數據按照統一的標準進行分類存儲。

(4)平臺支撐層。平臺支撐層是基于實時數據和業務需求，提供基礎的數據抽取、數據可視化、大數據分析等，提供基礎技術支撐服務、數據管理支撐服務、數據共享與交換服務以及應用與分析支撐服務。

(5)應用層。應用層是面向業務應用的服務，主要基于大數據“一張圖”管理平臺：包括時空GIS“一張圖”的安全監測系統、時空GIS“一張圖”的生產監控系統、生產執行系統、安全管理系統以及綜合決策大數據分析系統。并通過調度大屏、PC應用端、門戶網站、移動APP等多種方式進行體現和展示，PC端、門戶和移動APP均可以基于權限控制實現企業不同用戶需求。其中，平臺的人機交互需要具備的特點為：一是從傳統的單一工作，升級為協同工作；二是從傳統的手工錄入，升級為自動生成；三是從傳統的菜單式提取界面，升級為立體化展示界面；四是從傳統的事中報警，升級為事先預控，智能報警；五是從傳統的被動查詢，升級為主動提醒；六是從傳統的指令逐級流轉，升級為高效扁平交互；七是系統具備完整的容錯設計功能。

4 智慧礦山業務應用

4.1 智慧生產應用

智慧生產以高效生產為目標，以采煤與掘進為主線。在各生產及輔助生產控制子系統數據的互聯、融合與分析的基礎上，通過大數據、云計算、AI等分析算法，對整個生產系統的安全、生產效率與效益等進行深度關聯分析，形成礦井更加安全、節能、高效的具體可執行方法，實現礦井“生產過程協作、安全高效協同”的科學化、準確化、精細化和智慧化管理。具體包括：生產過程實時監控、生產系統協同控制、設備安全和生產安全的動態診斷、產出效能分析的生產效能動態診斷。

以礦井智能通風系統為例，能夠利用現代通信技術、監測監控技術及自動化控制技術，進行礦井通風網絡、實施方案的優化以及風量和風速的智能實時控制。通過通風參數的在線實時監測，感知井下不同區域通風狀態，依據在線風網解算結果及安全規程要求，進行通風設施的智能調控。

4.2 智慧安全應用—自定位瓦斯巡更系統

自定位瓦斯巡更系統與井下人員定位系統、礦井GIS系統以及煤礦安全監控系統結合，做到瓦斯巡檢工作的定人、定點、定時，可減少及避免人為因素對數據真實性的影響，同時實現多系統的融合，開啟井下設備的物聯網服務。該系統采用高精度、免標校的TDLAS激光氣體檢測技術、無線自組網多跳技術、精確定位技術實現井下瓦斯巡更管理。主干網采用1000 M以上工業以太環網，由KJJ368環網交換機搭建，無線激光甲烷便攜儀將信息數據通過無線基站上傳到工業環網，最終數據匯總到中心站軟件。

4.3 智能管控

4.3.1 智慧礦山生產指揮系統

智慧礦山生產指揮系統利用時空“一張圖”對礦井空間對象數據、業務屬性數據以及安全、生產實時歷史數據進行綜合集成、數據融合和展示，提供人員管理、安全監控、生產過程監控等位置化聯動服務與應用，實現二維以及三維地理空間下礦井場景的瀏覽以及生產業務數據的查詢、統計和智能分析，進而實現礦井安全生產信息與采掘工程、地質環境、采掘狀態的動態關聯、綜合化管理、自動化管理與智慧化管理，直接服務于礦山安全生產指揮與決策。礦井智能管控運行界面如圖3所示。

4.3.2 綜合分析智能決策系統

綜合分析智能決策是利用時空“一張圖”平臺和礦山大數據分析平臺，通過對全礦井空間數據、實時數據、業務數據的全面集成、有機融合和綜合分析，為安全、生產、經營和管理提供綜合分析和智能診斷，為企業安全生產、降本提效、節能環保、經營決策提供科學依據和保障措施。

4.3.3 智能移動APP系統

智能移動APP系統在功能設計上主要以數據展示和信息的快速錄入為主，包括首頁、系統和設置。首頁中以全礦井組態圖展示生產動態，包括主要設備的運行、生產參數、安全情況等。系統中按照智慧安監、智慧生產、生產執行、經營管理、智慧決策將安全、生產、經營、決策等子系統模塊進行分類，并通過智慧決策將各系統融合分析結果進行展示。

圖3 礦井智能管控運行界面

5 結語

智慧礦山的建設和發展必須以數據為支撐，通過對人、設備、環境等多源異構數據的全面感知、統一規范、交叉融合顯示，打破數據之間的物理障礙，實現信息世界和物理世界的實時信息融合。在此基礎上，借助互聯網、云計算、人工智能等工具激活礦業工程數據的價值，為礦山企業的生產管理和決策提供支持，徹底打破傳統礦山行業粗放的生產管理模式，實現采礦生產過程中的優化配置，通過打造礦山企業“智能大腦”，讓礦山生產“看得見、管得了、控得住”，引領礦山行業新一輪的“工作方式的革命”。