智能礦山數據中臺架構體系設計

周行 錢張書 藺鵬飛

摘要：數據中臺是智能礦山搭建的數據基礎，是煤礦行業大數據運用的底座。據有關報道顯示，智能礦山數據中臺起到了數據收集開發、數據分類存儲、數據管理等的作用，將煤礦有關數據信息從數據資源轉變為數據資產，能夠應用于煤礦企業的決策調度、風險預警、設備維護和管理等，處理了煤礦行業信息不通暢、數據難收集等問題?；诖?，本文簡單介紹了智能礦山的概念和現狀以及智能礦山數據中臺架構體系設計。

關鍵詞：智能礦山;數據中臺;架構體系

在我國經濟發展步入新時期的背景下，我國煤礦行業面臨著全新的發展時期，這個時期具有四個明顯的特征：需求增長緩慢、產能過剩、環保綠色發展、結構化調整，煤礦行業在此情形下必須抓住機會，完成行業產業轉型升級[1]。在綠色發展理念指導下，煤礦行業產業轉型升級的最主要方式就是以創新推動發展。智能礦山數據中臺架構體系融合了大數據、云算法、智能生產等先進技術，有助于煤礦行業實施以創新推動發展的發展方式。

一、智能礦山之煤炭行業

隨著雙碳理念的提出，煤炭行業需要做到更高程度的精細化生產，提高生產效率，借助于人工智能、大數據、信息技術等新興科技力量，煤礦行業力在實現智能化生產，以達到更高程度的安全生產、節能減耗的目的，滿足現代化經濟建設發展需要[2]。在新技術的輔助下，傳統煤礦行業將圍繞著智能礦山，以實時監測、高階分析、機械化采礦等為長期目標，做到煤礦開采、挖掘、運輸、經營等環節的全過程智能化經營。

縱觀我國煤礦行業發展進程，其智能化發展經歷了四個階段：第一階段，單機自動化。處于上世紀90年代，這一階段在煤礦生產中運用了分離傳感和GIS技術，單機傳輸通道得以出現，做到了遠程集控運行、報警等。第二階段，綜合自動化。處于本世紀初期。本階段煤礦開采實現了高度自動化，綜合集成平臺被運用于煤礦生產中，做到了相關數據信息的初級處理、信息發布等。第三階段，局部智能化。2015年--至今，現階段我國智能礦山正處于發展階段，此階段利用互聯網、大數據等技術，極大地提高了煤礦行業的機械化程度，做到了局部閉環運行。第四階段，全面智能化。在未來的某一天，我國煤礦行業一定能夠實現整體透明化，真正做到無人礦山。

二、智能礦山現狀

根據我國現階段各行業發展情況可以看出，煤炭資源在未來很長一段時間內都將是我國的重要能源，我國加大力度推動智能礦山建設，主要是為了解決煤炭開采環境復雜、礦難事故嚴重等問題，以實現高效開采的目的，降低煤礦行業工作者的傷殘率，為煤礦安全經營提供保障。結合現階段智能礦山發展現況看，其發展進程中有很多因素限制了智能礦山發展，一是目前礦井互通、礦井和地面互通時網絡信號、速度、時效性等相對落后，無法提供數據傳輸時所需要的能力[3]。我國多數煤礦企業在智能礦山建設過程中忽視軟件建設的重要性，只局限于建設硬件設別設施;二是數據接口不規范，不統一，各類信息系統在數據存儲、分類等方面都有著顯著的區別，造成各種信息系統之間無法互通、融合，數據信息無法實現匯總，導致信息孤島的情況。很多的礦山企業沒有將其智能信息系統充分利用起來，實際經營過程中，沒有完善的信息系統，管理效率低下;三是未能建立高效危險預警機制，面對突發事件沒有很好的應急反應能力等。

三、智能礦山數據中臺架構體系設計

為了開展智能礦山數據中臺架構體系設計，需要先對數據中臺架構體系進行頂層設計。

第一層，架構體系。也就是數據信息收集實施層。在這一層架構中，主要收集煤礦行業的全部企業信息和實施有關數據信息決策。主要包含了綜合智能化系統、礦山狀態監測、礦山日常運作管理、礦山安全經營管理等系統，對于其中的信息進行收集并實施有關決策數據信息。其中綜合智能化系統包涵了和煤礦行業日常運作有關的煤礦開采、挖掘、運輸、煤礦通風、礦山地質勘測等幾十種信息數據系統[4]。礦山狀態監測系統包涵了礦井安全監測、壓強監測、粉塵監測等有關礦山狀態的監測系統。礦山日常運作管理系統包涵了礦山經營管理、煤礦開采管理、機械設備管理等有關礦山日常運作的管理系統。礦山安全管理系統包括了危險預警管理、風險因素排除管理、規范化運作管理等有關礦山安全的管理系統。礦山經營管理系統包涵了行政辦公管理、人力、財務管理、成本管理等有關礦山經營的管理系統。

第二層，數據傳輸層。在數據傳輸層，數據需要遵守系統化的設計原則進行傳輸，進而可以在礦井內搭建一個由無線和有線共同組成的系統化網絡結構，有助于推動智能礦山的智能化構建。

第三層，數據存儲層。在礦山進行數據信息傳輸，需要將信息數據規范標準化，在保證信息數據安全的基礎上將數據信息進行云存儲，從而達成數據信息高效存儲和管理的目的。此外，構建公共信息開放平臺，搭建礦山安全運作管理和智能化信息數據平臺。

第四層，數據決策控制層。數據決策層是整個智能礦山數據中臺架構體系中最為關鍵的一層，在這一層要構建包含礦山日常運作經營管理的所有有關的信息系統[5]。這一層面不僅涵蓋了數據信息的采集和智能化分析整理，還涵蓋了整個礦山的通信、消防、緊急救助系統等。除此之外，還可以利用大數據分析技術，結合云計算和多種學科，實施綜合全面的數據研究分析，進而達到礦山安全管理和智能決策的目的，并利用人工智能技術，智能化實施決策。

第五層，數據展示層。通過網絡信息技術的處理，能夠使礦山數據信息在智能終端得以呈現，展現出了礦山的實際情況。

綜上所述，在社會主義現代化建設進程中，許多行業領域紛紛投入到智能建設、自動建設中，未來社會的發展也離不開各式各樣的自動化和智能化，在此情況下，煤礦行業結合本行業實際情況，進行智能礦山數據中臺架構體系的搭建。

參考文獻：

[1]任燕， 崔庚彥. 基于智能制造和大數據挖掘的農機數字化設計研究[J]. 農機化研究， 2022， 44（1）：5.

[2]徐明. "5G+工業互聯網"采礦智能化頂層設計和技術應用研究[J]. 信息通信技術與政策， 2021（10）：6.

[3]蘇樹鵬. 基于Lambda架構的移動互聯大數據平臺架構的設計與應用[J]. 2022（6）.

[4]王延龍， 吳強. 某軌道交通裝備公司數據中心基礎架構虛擬化整合的實施[J]. 2022（4）.

[5]李志文. 基于數據采集平臺下的督導工作基本架構——以軟件與服務外包學院教學質量配置庫為例[J]. 2022（6）.