譚愛平 劉春德 鄧慶緒，2

（1.東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110169；2.航空動(dòng)力裝備振動(dòng)及控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧沈陽(yáng)110819）

進(jìn)入21 世紀(jì)，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)體制改革發(fā)展到了一個(gè)新的時(shí)期，隨著城市化進(jìn)程的不斷加快，作為傳統(tǒng)行業(yè)之一的采礦業(yè)仍然發(fā)揮著巨大作用，特別是鐵、銅、金、鋁等金屬礦產(chǎn)的需求正在逐年增加。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)到2020 年，我國(guó)將有20 多種礦產(chǎn)出現(xiàn)短缺，其中9 種嚴(yán)重短缺，而金屬礦產(chǎn)占了很大比重［1］。因此，進(jìn)一步提升金屬礦產(chǎn)的產(chǎn)量十分必要。目前，金屬礦的開采方式大多是地下開采，相比于露天開采，地下開采方式具有采空區(qū)體積大、重疊貫通性強(qiáng)等特點(diǎn)，給礦山開采帶來(lái)了嚴(yán)重的安全隱患，施工風(fēng)險(xiǎn)極高，因此，金屬礦山開采的安全性受到了廣泛關(guān)注。早在2016 年，國(guó)務(wù)院安全生產(chǎn)委員會(huì)就已經(jīng)下發(fā)了《金屬非金屬地下礦山采空區(qū)事故隱患治理工作方案》，隨后幾年在全國(guó)范圍內(nèi)對(duì)金屬礦山的相關(guān)施工企業(yè)進(jìn)行了整改。

為保障地下礦山安全生產(chǎn)，確保礦山職工及其周邊人民群眾的正常生產(chǎn)生活，《國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)企業(yè)安全生產(chǎn)工作的通知》中明確要求金屬、非金屬地下礦山在相應(yīng)的時(shí)限內(nèi)建設(shè)“六大系統(tǒng)”，即：監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)、井下人員定位系統(tǒng)、緊急避險(xiǎn)系統(tǒng)、壓風(fēng)自救系統(tǒng)、供水施救系統(tǒng)以及井下通信聯(lián)絡(luò)系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以通過(guò)信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，將任何物體與網(wǎng)絡(luò)相連接，通過(guò)信息傳播媒介進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)管等功能?！傲笙到y(tǒng)”實(shí)施過(guò)程中，其主要的功能是實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)采集、傳輸、分析以及設(shè)備自動(dòng)控制，因此，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行礦山安全“六大系統(tǒng)”建設(shè)是一個(gè)有效的解決方案。當(dāng)前關(guān)于礦山“六大系統(tǒng)”的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究成果涉及能耗、傳輸、組網(wǎng)、時(shí)鐘同步等多個(gè)技術(shù)層面，但是面向金屬礦山這一特殊應(yīng)用場(chǎng)景的相關(guān)研究成果系統(tǒng)性不強(qiáng)。本研究以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，分析礦山“六大系統(tǒng)”部署和應(yīng)用中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)探討環(huán)境監(jiān)測(cè)、監(jiān)控和人員定位等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，以物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)體系為基礎(chǔ)，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)分析4 個(gè)方面對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展進(jìn)行分析，提出當(dāng)前工作面臨的挑戰(zhàn)，并闡述未來(lái)發(fā)展的方向。

1 金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概況

1.1 體系架構(gòu)

在金屬礦山“六大系統(tǒng)”中，不同的系統(tǒng)在功能上有所區(qū)別，但是在具體的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)層面，可以劃分為如圖1 所示礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)模型。該模型按照分層體系的劃分方法，由下至上可以分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、處理層和應(yīng)用層。

（1）感知層。感知層由各類特殊的專用傳感器、A/D 轉(zhuǎn)換（Analog to Digital Converter）、無(wú)線通信模塊構(gòu)成，用于采集金屬礦山施工環(huán)境中的各類數(shù)據(jù)，根據(jù)應(yīng)用的不同，可以采集溫度、濕度、氣體、風(fēng)速等環(huán)境數(shù)據(jù)，也可以采集用于人員定位的標(biāo)簽數(shù)據(jù)和用于設(shè)備、車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)。感知層通過(guò)傳感器采集數(shù)據(jù)，而后進(jìn)行A/D 轉(zhuǎn)換，最后根據(jù)需要進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入，發(fā)送數(shù)據(jù)。

（2）網(wǎng)絡(luò)層。金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)層通常指的是無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)設(shè)備，對(duì)于某些特殊匯聚設(shè)備，可采用可靠的有線鏈路進(jìn)行連接。網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的組織和管理，包括網(wǎng)絡(luò)啟動(dòng)、監(jiān)聽和應(yīng)答等，與此同時(shí)，對(duì)于感知層發(fā)送的數(shù)據(jù)，根據(jù)需求，可以采用單跳或者多跳的路由方式，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥康脑O(shè)備進(jìn)行處理。網(wǎng)絡(luò)層主要考慮的是傳輸?shù)目煽啃浴?shí)時(shí)性，此外，還需考慮在金屬礦山的特殊環(huán)境下，如何有效的節(jié)省能耗。

（3）處理層。處理層主要是由各類匯聚設(shè)備來(lái)對(duì)感知層的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通常來(lái)說(shuō)，處理層主要任務(wù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，包括數(shù)據(jù)特征提取、冗余數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)異常檢測(cè)等操作，而隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在特殊的應(yīng)用需求下，將某些數(shù)據(jù)處理任務(wù)分別在邊緣端和云端處理，“云、邊”融合已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的發(fā)展方向之一。

（4）應(yīng)用層。應(yīng)用層通常是在遠(yuǎn)程的設(shè)備終端或網(wǎng)絡(luò)云端對(duì)處理層轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和進(jìn)一步處理。金屬礦山的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用根據(jù)不同需求可以劃分為環(huán)境監(jiān)測(cè)、人員定位和現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析等，該類處理需要高性能的處理器和較大的存儲(chǔ)空間，因此應(yīng)用層一般是由遠(yuǎn)程終端的設(shè)備來(lái)完成。

1.2 關(guān)鍵技術(shù)

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)，目前金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)等幾類。

（1）數(shù)據(jù)采集技術(shù)。數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括射頻識(shí)別技術(shù)、智能傳感器技術(shù)等，金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)需要研發(fā)專用的特種傳感器，因此，需要芯片、電路等關(guān)鍵技術(shù)支持。“六大系統(tǒng)”中通過(guò)數(shù)據(jù)采集來(lái)實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)獲取，是所有系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)。數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)包括無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)、路由、接入等技術(shù)，金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)需要考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?shí)時(shí)性以及能耗，因此，無(wú)線MAC層技術(shù)是核心技術(shù)。“六大系統(tǒng)”中通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)底層感知數(shù)據(jù)的上傳。

（3）數(shù)據(jù)融合技術(shù)。數(shù)據(jù)融合技術(shù)是一個(gè)廣義上的概念，包括數(shù)據(jù)特種提取、數(shù)據(jù)異常檢測(cè)等，目前大多數(shù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)采用的是單源數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)融合根據(jù)應(yīng)用需求的不同可以在不同的設(shè)備上進(jìn)行協(xié)同分析?！傲笙到y(tǒng)”中通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)來(lái)完成數(shù)據(jù)篩選、異常檢測(cè)、現(xiàn)場(chǎng)故障預(yù)警等功能的設(shè)計(jì)。

（4）數(shù)據(jù)分析技術(shù)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括處理層和應(yīng)用層的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析是核心技術(shù)，通過(guò)該技術(shù)可以進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析、人員定位、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及預(yù)警等操作?！傲笙到y(tǒng)”中通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)智能分析、應(yīng)急調(diào)度等操作。

2 研究基礎(chǔ)與發(fā)展現(xiàn)狀

近年來(lái)，我國(guó)很多高新技術(shù)企業(yè)和科研院校開始從事“六大系統(tǒng)”的理論研究及產(chǎn)品研發(fā)工作，如深圳翌日科技、彭旭科技、沙科瑞德、南福深興安科技、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)（感知礦山）研究中心、東北大學(xué)等單位已經(jīng)研發(fā)出了符合礦山開采需求的“六大系統(tǒng)”產(chǎn)品。深圳市翌日科技有限公司是全球領(lǐng)先的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及服務(wù)提供商。該企業(yè)緊密圍繞礦山、隧道、電力、石化等特種行業(yè)客戶的需求，提供成熟的產(chǎn)品解決方案。所研發(fā)的礦山高精度定位系統(tǒng)、KJ641礦用車輛管理系統(tǒng)、KJ761煤礦人員管理系統(tǒng)以及綜合通信及監(jiān)控系統(tǒng)等已經(jīng)在中煤集團(tuán)、兗礦集團(tuán)等企業(yè)中廣泛應(yīng)用，取得了較好的效果。上海彭旭科技有限公司研發(fā)的非煤礦山“六大系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)了礦山井上和井下人員定位、即時(shí)通訊、設(shè)備跟蹤、遠(yuǎn)程監(jiān)控、應(yīng)急控制等功能，通過(guò)該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)井下安全預(yù)警、應(yīng)急救援以及調(diào)度指揮。東北大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室面向金屬礦山地下開采環(huán)境，研發(fā)了地下礦山安全避險(xiǎn)“六大系統(tǒng)”，可以實(shí)現(xiàn)礦山井上和井下語(yǔ)音通訊、人員和設(shè)備跟蹤定位、井下關(guān)鍵設(shè)備（如風(fēng)機(jī)等）遠(yuǎn)程監(jiān)控、井下關(guān)鍵位置圖像視頻監(jiān)測(cè)監(jiān)控以及各種環(huán)境參數(shù)（如CO、NO2等）監(jiān)測(cè)監(jiān)控等，在此基礎(chǔ)上可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一生產(chǎn)指揮調(diào)度和事故預(yù)防、預(yù)警。在“六大系統(tǒng)”建設(shè)需求提出后，我國(guó)相當(dāng)一部分礦山企業(yè)紛紛投入相關(guān)系統(tǒng)的研發(fā)之中。經(jīng)過(guò)調(diào)查，目前部署的“六大系統(tǒng)”對(duì)于礦山安全開采起到了一定的促進(jìn)作用，但是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，由于管理、技術(shù)、設(shè)備、維護(hù)等方面的問題，導(dǎo)致“六大系統(tǒng)”的整體運(yùn)行效果不太理想。本研究從技術(shù)角度，對(duì)“六大系統(tǒng)”的物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析，對(duì)在不同技術(shù)層面的國(guó)內(nèi)外研究成果和企業(yè)的研發(fā)情況進(jìn)行討論。

2.1 數(shù)據(jù)采集技術(shù)

在數(shù)據(jù)采集技術(shù)中，傳感器技術(shù)是基礎(chǔ)技術(shù)，特別是在金屬礦山的特殊場(chǎng)景下，傳感器技術(shù)起到了重要的支撐作用。目前我國(guó)在傳感器產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中面臨著一些問題，即：缺乏自主創(chuàng)新性、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、研發(fā)與應(yīng)用的投資比例不協(xié)調(diào)、體制不完善等。由于國(guó)產(chǎn)傳感器在性能上大多未能達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平，因此在很多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，都是采用國(guó)外的傳感器，特別是一些特種專用芯片，我國(guó)目前的研發(fā)能力有限，無(wú)法滿足應(yīng)用需求。為此，我國(guó)十分重視傳感器技術(shù)的發(fā)展，在國(guó)務(wù)院印發(fā)的《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》中將新型傳感器列為發(fā)展新一代信息技術(shù)的重點(diǎn)，而早在2017年，工業(yè)和信息化部就印發(fā)了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展3 a 行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020 年）》，將重點(diǎn)發(fā)展智能傳感器，夯實(shí)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的硬件基礎(chǔ)［2］。在國(guó)外，針對(duì)傳感器的相關(guān)研發(fā)已經(jīng)引起了科學(xué)界的高度關(guān)注，例如在2017 年，世界十大科學(xué)進(jìn)展之一就是一個(gè)由意念操控的機(jī)械假肢，該機(jī)械假肢就是通過(guò)新型的智能傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)信息的采集和傳輸［3］。

近年來(lái)，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)（感知礦山）研究中心致力于礦山傳感器硬件和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的研發(fā)，其研發(fā)的新型MEMS 甲烷氣體新型傳感元件具有功耗低、靈敏度高、靈敏度穩(wěn)定性好、壽命高、抗污染等優(yōu)點(diǎn)，其功耗小于80 mW，靈敏度大于15 mV，可以滿足不大于30 ms 的響應(yīng)時(shí)間。對(duì)于礦山開采環(huán)境下的甲烷氣體檢測(cè)具有極大的應(yīng)用潛力［4］。

東北大學(xué)面向金礦開采物聯(lián)網(wǎng)檢測(cè)應(yīng)用，設(shè)計(jì)了一個(gè)款振弦采集儀。該型設(shè)備是一種分布式采集基站，能夠用于對(duì)礦道工程進(jìn)行長(zhǎng)期、實(shí)時(shí)、在線安全監(jiān)測(cè)。它能夠同時(shí)多路采集振弦式、數(shù)字式、電壓電流式、四線差阻式等多種傳感器數(shù)據(jù)并進(jìn)行解析，可以通過(guò)ZigBee、RS485、TCP/IP 等方式將解析數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到服務(wù)器。此外，該型采集儀能夠自主設(shè)置多種采樣頻率，并且可以在本地存儲(chǔ)超過(guò)1 a 的數(shù)據(jù)，方便在線、本地等多種方式查詢數(shù)據(jù)。

總體來(lái)看，傳感器技術(shù)的發(fā)展離不開材料科學(xué)，因而當(dāng)前智能傳感器、專用傳感器的研發(fā)重點(diǎn)是對(duì)材料的相關(guān)研究［5］。例如硅基材料在功能化、智能化、微型化、集成化等方面優(yōu)勢(shì)明顯；半導(dǎo)體光電材料精度與靈敏度較高，適用于制造光纖、紅外與激光等傳感器件；納米材料及其制備技術(shù)的發(fā)展可以改善傳統(tǒng)生物傳感器環(huán)境耐受性與穩(wěn)定性差的不足，由此推動(dòng)生物傳感進(jìn)入到一個(gè)新的發(fā)展階段。石墨烯材料雖然僅被發(fā)現(xiàn)十多年，但已經(jīng)被應(yīng)用于傳感技術(shù)的多個(gè)方向。石墨烯的引入有效解決了單純金屬氧化物氣體傳感材料的諸多問題，可以顯著降低工作溫度，提高靈敏度，其在傳感過(guò)程中不僅增加了目標(biāo)氣體吸附表面積，還加快了電子轉(zhuǎn)移速率。

此外，通過(guò)射頻識(shí)別技術(shù)（Radio Frequency Identification，RFID）進(jìn)行數(shù)據(jù)采集也是主要的方法。RFID 技術(shù)不僅可以有效降低物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸成本，而且有助于降低能耗。但是，該技術(shù)易受到環(huán)境干擾，特別是在金屬礦山地下開采環(huán)境中，RFID技術(shù)的誤報(bào)率較高。

冉霞等［6］在礦山的應(yīng)用背景下，通過(guò)RFID 技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和智能感知，通過(guò)采集的感知數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了基于TD-SCDMA 的通信協(xié)議，在保證數(shù)據(jù)傳輸可靠性的前提下，實(shí)現(xiàn)了有效信息采集與感知。該方案將RFID 標(biāo)簽與TD-SCDMA 的移動(dòng)終端進(jìn)行融合，在TD-SCDMA 終端原有功能上添加了RFID 的功能，包含內(nèi)部融合和外部融合兩種方法。在內(nèi)部融合方法中，RFID標(biāo)簽不帶有外部電源，芯片能耗來(lái)自于天線，原理是通過(guò)射頻能量轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)直流電的存儲(chǔ)，保證了在礦山環(huán)境中的低能耗需求。在外部融合方法中，RFID 與TD-SCDMA 移動(dòng)終端相互獨(dú)立，不需要復(fù)雜的融合及解碼技術(shù)，但是體積相對(duì)較大，能耗較高。在融合方案中，采用跳頻技術(shù)、金屬屏蔽等方法解決信號(hào)干擾問題，與此同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了模塊之間的智能通信。該方案可以用于實(shí)現(xiàn)礦山定位、調(diào)度、通話等功能，適合多礦井的組網(wǎng)應(yīng)用模式。

為實(shí)現(xiàn)在礦井特殊環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與感知，趙小虎等［6］利用壓縮感知理論提出了一個(gè)可以進(jìn)行海量信息獲取的數(shù)據(jù)采集方案。該方案基于信號(hào)稀疏性的新型采樣理論，利用壓縮感知在礦井特殊應(yīng)用環(huán)境中的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效、可靠的數(shù)據(jù)采集。

2.2 數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)

目前，應(yīng)用于礦井?dāng)?shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ偶夹g(shù)主要有ZigBee、Wi-Fi、LoRa等。

（1）ZigBee 技術(shù)。該技術(shù)是基于IEEE802.15.4 協(xié)議改進(jìn)而來(lái)的無(wú)線通信技術(shù)，具有低功耗、低速率的特點(diǎn)，非常適合礦井施工環(huán)境。經(jīng)過(guò)測(cè)試，在礦井平直巷道中，ZigBee 技術(shù)在低于50 kbps 的速率情況下可以達(dá)到30 m 以上的傳輸距離，并且可以保證一定的可靠性。強(qiáng)云霄等［8］根據(jù)礦井環(huán)境特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一個(gè)集中于ZigBee 的Mesh 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)Zig-Bee 協(xié)議棧實(shí)現(xiàn)組網(wǎng)、傳輸和路由，可以實(shí)現(xiàn)較高的可靠性和較大的覆蓋范圍，該方法還具有較好的移動(dòng)性，可以滿足移動(dòng)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)通信需求，對(duì)于礦井安全監(jiān)控及安全事故預(yù)防具有較好的指導(dǎo)意義。

（2）Wi-Fi 技術(shù)。該技術(shù)相比于ZigBee 技術(shù)具有高速率的特點(diǎn)，適合于視頻、圖像等大數(shù)據(jù)的傳輸，通常在礦井用于語(yǔ)音通話、視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)的傳輸。李培煊等［9］根據(jù)對(duì)煤礦事故的研究，提出了一個(gè)基于Wi-Fi 的井下應(yīng)急救援無(wú)線系統(tǒng)，該系統(tǒng)充分利用了Wi-Fi 技術(shù)高速率的特點(diǎn)，對(duì)井下事故現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境參數(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，具有低延遲、高可靠性的特點(diǎn)。但是由于Wi-Fi技術(shù)傳輸距離較遠(yuǎn)，并且能耗較高，對(duì)于環(huán)境監(jiān)測(cè)等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)說(shuō)并非最佳選擇。

（3）LoRa 技術(shù)。該技術(shù)彌補(bǔ)了ZigBee 技術(shù)傳輸距離短的缺點(diǎn)，同時(shí)又具有低速率的特點(diǎn)，因此，在礦井物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，LoRa技術(shù)是一個(gè)很好的選擇［10］。例如在井下泵房、變電所等不同區(qū)域之間可以通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)交換數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)量較少，且通常實(shí)時(shí)性要求不高，因而LoRa技術(shù)非常適合進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)部署。但是，LoRa技術(shù)和ZigBee 技術(shù)存在類似的問題在于，對(duì)于視頻等大數(shù)據(jù)的傳輸能力較差，并且無(wú)法進(jìn)行高實(shí)時(shí)性的無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸。

金屬礦山礦井因其特殊的環(huán)境，使得移動(dòng)通信系統(tǒng)的抗干擾和抗故障能力差，并且極易形成大量的信號(hào)場(chǎng)強(qiáng)盲區(qū)或死區(qū)，相比于空中射頻通信，土壤中的信號(hào)衰減程度較高。針對(duì)該問題，一些學(xué)者針對(duì)礦井整體架構(gòu)提出了無(wú)效傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署方案，如文獻(xiàn)［11］提出了一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下分布式監(jiān)控系統(tǒng)部署方案，該方案通過(guò)研究煤礦井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在整個(gè)系統(tǒng)中的布局和功能，為信息中心提供豐富的傳感和監(jiān)測(cè)信息。然而，相比于通信信號(hào)的強(qiáng)弱問題，金屬礦山物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用更加關(guān)注的是如何通過(guò)MAC層協(xié)議的改進(jìn)來(lái)保證可靠的、實(shí)時(shí)的以及低能耗的無(wú)線傳輸。此外，金屬礦山礦井中的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)還會(huì)受到容錯(cuò)性、可擴(kuò)展性、成本、硬件、拓?fù)渥兓?、環(huán)境等內(nèi)在因素的制約。

金屬礦山無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與其它無(wú)線網(wǎng)絡(luò)不同，對(duì)耗盡的電池充電和更換通常較困難，因此工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中常用的Wireless Hart、WIA-PA 等協(xié)議無(wú)法直接應(yīng)用?，F(xiàn)階段，目前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的重要目標(biāo)是最大化節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)的生命周期［12］。Guo等［13］提出了一種用于管道檢測(cè)的無(wú)線傳感器電源管理方案。該項(xiàng)研究重點(diǎn)分析了線性傳感器的部署問題，通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的等距部署方案，可以最大限度節(jié)省電池能耗。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，該方案可以延長(zhǎng)將近30%的電池使用壽命。該方案不僅可以用于石油管道等檢測(cè)，也可以用于井下管廊施工的安全監(jiān)測(cè)。Kim 等［14］提出了一種適用于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能多信道MAC 協(xié)議Y-MAC，旨在解決網(wǎng)絡(luò)中突發(fā)數(shù)據(jù)的傳輸問題，盡管以犧牲吞吐量為代價(jià)，但避免了節(jié)點(diǎn)偵聽信道的能耗，同時(shí)，采用多信道傳輸機(jī)制提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β什⑶医档土搜舆t。金昊［15］提出了一種考慮能耗的礦井無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸方法，該方法通過(guò)能量感知，在綜合考慮結(jié)點(diǎn)鏈路質(zhì)量和實(shí)時(shí)傳輸?shù)幕A(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)路由質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了基于時(shí)間的協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，該方法能夠有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的存貨時(shí)間，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，并且可以滿足可靠性傳輸?shù)男枨蟆?/p>

上述研究工作注重于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的高能效性，如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的高吞吐量也是研究者所思考的熱點(diǎn)。現(xiàn)有的低功耗MAC協(xié)議由于固定的低占空比，只能提供低吞吐量。這常常導(dǎo)致在進(jìn)行受時(shí)間限制的突發(fā)通信時(shí)性能較差，為此，Zhuo 等［16］提出了一種新的CSMA/TDMA 混合MAC 協(xié)議Queue-MAC，該協(xié)議可以根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整占空比。在實(shí)際工程應(yīng)用中，為避免擁塞，實(shí)現(xiàn)較高的數(shù)據(jù)吞吐量，可采用TDMA 的方式，Zhao 等［17］提出了一種新的時(shí)分多址協(xié)議，該協(xié)議能夠有效采集任何網(wǎng)絡(luò)流量模式下的傳感器數(shù)據(jù)，非常適合于動(dòng)態(tài)流量模式下的連續(xù)數(shù)據(jù)采集。與之相似，Alvi等［18］也提出了一種新的TDMA 的無(wú)線MAC 協(xié)議，稱為位圖輔助的高效可擴(kuò)展性TDMA MAC（BEST-MAC）。BEST-MAC 的主要貢獻(xiàn)包括：①使用了較小的時(shí)隙，并且該類時(shí)隙的數(shù)目大于成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；②采用背包算法進(jìn)行時(shí)隙調(diào)度；③提出了一種短節(jié)點(diǎn)地址來(lái)標(biāo)識(shí)成員節(jié)點(diǎn)。

針對(duì)現(xiàn)階段無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中無(wú)線MAC的解決方案，基于TDMA的時(shí)隙調(diào)度可以滿足可靠性和實(shí)時(shí)性的要求。為了提高吞吐量，目前很多的研究重點(diǎn)開始轉(zhuǎn)向于多信道時(shí)隙的調(diào)度方案。Lenka 等［19］提出了一種適用于混合MAC算法的分布式時(shí)隙調(diào)度算法。Hannachi 等［20］設(shè)計(jì)了一種基于數(shù)據(jù)采集樹的低功耗無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多信道時(shí)隙調(diào)度的分布式解決方案，該方案在兼顧能耗的前提下，提出了適合多信道無(wú)線接入場(chǎng)景的MAC 協(xié)議。Tan 等［21］充分分析了井下施工的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提出了一個(gè)面向地下施工現(xiàn)場(chǎng)的TDMA 調(diào)度算法。該算法主要考慮金屬礦山井下開采環(huán)境，將物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線傳輸系統(tǒng)劃分為基站和傳感器兩個(gè)部分，基站負(fù)責(zé)匯聚、處理和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，傳感器負(fù)責(zé)采集和發(fā)送數(shù)據(jù)。將基站與傳感器之間的網(wǎng)絡(luò)抽象為一個(gè)星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，將基站與基站之間抽象為一個(gè)鏈?zhǔn)酵負(fù)?。在這種混合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下，采用TDMA 思想進(jìn)行MAC 層協(xié)議設(shè)計(jì)，建立了每個(gè)基站的干擾集合，并對(duì)干擾集合內(nèi)的所有傳感器按照工作量進(jìn)行時(shí)隙分配。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，該算法可以實(shí)現(xiàn)有效的時(shí)隙調(diào)度，能夠減少丟包率，并且降低延遲。Zhang 等［22］在礦井靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞幕A(chǔ)上，提出了面向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流的時(shí)隙調(diào)度方案。由于礦井施工過(guò)程中，人員定位、車輛監(jiān)測(cè)等標(biāo)簽發(fā)送的數(shù)據(jù)是移動(dòng)數(shù)據(jù)，因此某一區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度可能會(huì)面臨突發(fā)的問題，為了保證關(guān)鍵任務(wù)完成的實(shí)時(shí)性和可靠性，該方案根據(jù)不同傳感器任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，有選擇性地保障高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯?shí)時(shí)性。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)分析，該算法能夠在數(shù)據(jù)量較大的情況下，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、可靠傳輸，并且能夠保證最大的整體吞吐量。

與單信道協(xié)議相比，現(xiàn)有的多信道協(xié)議顯著提高了總吞吐量。然而，經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，盡管現(xiàn)有協(xié)議在總吞吐量方面有了顯著改進(jìn)，但在多跳網(wǎng)絡(luò)中，現(xiàn)有協(xié)議可能會(huì)導(dǎo)致流阻塞，這一現(xiàn)象在單信道協(xié)議中也會(huì)發(fā)生。幸運(yùn)的是，目前大多數(shù)的金屬礦山井下物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫菃翁模ǔＪ切切屯負(fù)浠蛘呤强偩€型拓?fù)洹?/p>

除了理論研究領(lǐng)域，目前針對(duì)礦井實(shí)時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)也有很多企業(yè)級(jí)的解決方案問世［23-24］。在國(guó)外，西門子等企業(yè)很早就提出了面向工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的無(wú)線傳輸解決方案。在國(guó)內(nèi)，華科電氣、騰遠(yuǎn)智拓等科技企業(yè)也提出了面向礦井的無(wú)線傳輸解決方案。華科電氣多年來(lái)經(jīng)過(guò)對(duì)當(dāng)前技術(shù)的分析，在大量礦山勘察的基礎(chǔ)上，研制了符合統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)——KT158 煤礦井下無(wú)線通訊系統(tǒng)。該套系統(tǒng)功能完善，主要由井下防爆交換機(jī)、防爆基站、調(diào)度臺(tái)等設(shè)備組成。在通信方面，以光纖環(huán)網(wǎng)為骨干，保證冗余鏈路，實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸。同時(shí)，以基站為中心，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信范圍的延伸，利用傳感器等感知設(shè)備進(jìn)行無(wú)線數(shù)據(jù)發(fā)送。除了基本的環(huán)境監(jiān)測(cè)外，還實(shí)現(xiàn)了位置監(jiān)測(cè)與管理、數(shù)字化視頻監(jiān)控等功能，將監(jiān)控、傳輸、調(diào)度等功能進(jìn)行有機(jī)集成，取得了良好的應(yīng)用效果。騰遠(yuǎn)智拓為山東青島某礦業(yè)公司設(shè)計(jì)了一套礦井無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)的目標(biāo)是將軌道電機(jī)車的實(shí)時(shí)運(yùn)行圖像傳輸?shù)降孛姹O(jiān)控中心，為后續(xù)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛積累經(jīng)驗(yàn)。該系統(tǒng)的相關(guān)設(shè)備均采用自組網(wǎng)設(shè)備，為保證通信質(zhì)量，在井下的巷道拐彎處布設(shè)基站，并且根據(jù)巷道的距離進(jìn)行基站部署，以實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)覆蓋。在移動(dòng)車等設(shè)備上，設(shè)置了360°全向天線，向附近基站發(fā)送無(wú)線信號(hào)，再由基站將視頻信號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)到地面控制系統(tǒng)。為確?；鞠虻孛姘l(fā)送數(shù)據(jù)的可靠性，采用光纖鋪設(shè)方式，以實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的高速傳輸。

2.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

數(shù)據(jù)融合是一個(gè)廣義上的概念，本研究數(shù)據(jù)融合主要指的是在金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，對(duì)于感知層的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取、冗余處理、必要的異常檢測(cè)等操作。目前已經(jīng)有一些關(guān)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)融合的研究成果問世。Chen等［25］提出了一種基于圖論的全分布式通用數(shù)據(jù)融合方法，該方法對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，在對(duì)時(shí)間、空間的相關(guān)性進(jìn)行分析后，提出了大規(guī)模數(shù)據(jù)的融合檢測(cè)模型，研究表明：該方法在建筑施工和智能電網(wǎng)監(jiān)測(cè)中可以有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。Soydan等［26］以土耳其某礦井為例，采用圖像分析方法對(duì)該礦開采過(guò)程進(jìn)行了安全監(jiān)測(cè)，但該方法主要面向礦井下結(jié)構(gòu)，未對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)（如氣體、溫度等）進(jìn)行分析。Rassam 等［27］研究了傳統(tǒng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)模型，根據(jù)存在的問題，提出了一種新的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合檢測(cè)模型，在傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到基站之前，進(jìn)行局部的傳感器測(cè)量值的異常檢測(cè)，在保證一定檢測(cè)精度的同時(shí)，降低了能耗。但是這種檢測(cè)方法對(duì)于傳感器CPU的要求較高。

綜合當(dāng)前對(duì)于數(shù)據(jù)融合的相關(guān)研究，其中大多數(shù)是面向數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的，文獻(xiàn)［28-30］對(duì)目前數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的研究成果進(jìn)行了分類討論，將目前的研究成果大致分為如下3類。

（1）基于統(tǒng)計(jì)的方法。該類方法提出較早，發(fā)展也較為成熟。該類方法是一類基于模型的方法，即為數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個(gè)分布模型并對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行擬合，假設(shè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的正常數(shù)據(jù)落在模型的高概率區(qū)間，而異常值相對(duì)處于低概率區(qū)間，最后根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的對(duì)象是否在模型中占有較高的概率來(lái)判斷其是否為異常值。文獻(xiàn)［31］提出了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)模型分類方法，建立了兩種檢測(cè)模型，即統(tǒng)計(jì)檢測(cè)模型和非參數(shù)檢測(cè)模型。這兩種模型可以應(yīng)用在不同的場(chǎng)景中，其中統(tǒng)計(jì)模型適合于數(shù)據(jù)類型、采樣周期等預(yù)先已知的情形，非參數(shù)模型則假設(shè)不知道任何信息，僅通過(guò)當(dāng)前數(shù)據(jù)和相鄰數(shù)據(jù)的行為來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。Fei等［32］提出了一種多源數(shù)據(jù)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，該方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)方式對(duì)多源數(shù)據(jù)流進(jìn)行了異常檢測(cè)。該方法主要應(yīng)用在平臺(tái)空間，通過(guò)二維坐標(biāo)位置來(lái)確定兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。Ren 等［33］對(duì)基于時(shí)間序列的異常檢測(cè)方法進(jìn)行了研究，提出了一種基于概率區(qū)間統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法，該算法能夠比聚合算法具有更高的數(shù)據(jù)識(shí)別度，可有效提高異常檢測(cè)精度。

（2）基于距離的方法?；诰嚯x的方法通常建立在同一個(gè)基本假設(shè)之上，即正常的數(shù)據(jù)對(duì)象彼此之間較為接近而異常數(shù)據(jù)對(duì)象和正常數(shù)據(jù)對(duì)象之間相距較遠(yuǎn)。在數(shù)據(jù)對(duì)象的屬性變量連續(xù)的情況下，通常用歐式距離來(lái)衡量數(shù)據(jù)對(duì)象之間的遠(yuǎn)近關(guān)系。Bosman 等［34］提出了一個(gè)基于鄰居節(jié)點(diǎn)信息的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，該方法通過(guò)分布式處理方式，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)，可以減少通信開銷。Xie 等［35］提出了一種分布式的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法，該方法對(duì)相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用分布式的全局概率密度估計(jì)方法進(jìn)行相鄰時(shí)間的數(shù)據(jù)值測(cè)量。該方法有效解決了傳統(tǒng)單源數(shù)據(jù)檢測(cè)的問題，可以綜合分析相鄰節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。

（3）基于聚類的方法。聚類的定義是將相似的或具有關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)對(duì)象歸入一個(gè)簇，如果在歸簇過(guò)程中發(fā)現(xiàn)某一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象不能被劃入任何一個(gè)簇，那么就可以認(rèn)為該數(shù)據(jù)對(duì)象對(duì)于其他對(duì)象是異常的。Emadi 等［36］針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)完整性的異常檢測(cè)方法進(jìn)行了分析，通過(guò)溫度、濕度和電壓的特征，采用聚類方法進(jìn)行研究，最終實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。研究表明，該方法可以保證較高的檢測(cè)精度。Ahmad等［37］提出了一種基于K-Medoid自定義聚類技術(shù)的異常檢測(cè)方法，該方法主要是對(duì)于誤導(dǎo)攻擊等行為進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)定義檢測(cè)參數(shù)，建立一個(gè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型，通過(guò)設(shè)置相關(guān)閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)檢測(cè)。

目前，國(guó)內(nèi)部分學(xué)者針對(duì)礦井應(yīng)用環(huán)境，提出了一些數(shù)據(jù)融合理論和方法。孫延飛等［38］根據(jù)煤礦井下安全監(jiān)測(cè)應(yīng)用需求，提出了一個(gè)多傳感器數(shù)據(jù)融合模型。該模型與傳統(tǒng)的單一傳感器不同，通過(guò)設(shè)定閾值來(lái)對(duì)傳感器的冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分層處理，其中數(shù)據(jù)級(jí)融合采用貝葉斯估計(jì)方法實(shí)現(xiàn)，決策級(jí)融合通過(guò)模糊數(shù)學(xué)理論來(lái)實(shí)現(xiàn)，最終通過(guò)專家知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)全局融合。該方法保證了監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，并且可以有效降低系統(tǒng)負(fù)載。劉凱等［39］同樣針對(duì)煤礦開采環(huán)境，提出了一個(gè)多傳感器分層數(shù)據(jù)融合模型。該模型目標(biāo)是提高多個(gè)傳感器的預(yù)警精度，降低因傳感器故障、外部干擾等因素導(dǎo)致的誤判。在數(shù)據(jù)級(jí)融合方面，通過(guò)模糊識(shí)別理論，引入了隸屬度和相應(yīng)權(quán)數(shù)的概念；在特征級(jí)融合方面，通過(guò)模糊評(píng)價(jià)法來(lái)實(shí)現(xiàn)融合，最后在決策層根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同選擇適宜的算法實(shí)現(xiàn)全局融合。研究表明，該方法能夠有效提高檢測(cè)精度，使得檢測(cè)的準(zhǔn)確性提高了8%～29%。

現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究與應(yīng)用方面已經(jīng)有了一些成熟的案例，但是面向采礦的數(shù)據(jù)融合技術(shù)相比于其他應(yīng)用具有很多特殊性。首先，礦井傳感器數(shù)量較多，并且分布在不同的區(qū)域，該類多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)如何進(jìn)行融合是一個(gè)亟待解決的問題；其次，井下數(shù)據(jù)異常檢測(cè)需要考慮低延遲的需求，傳統(tǒng)方法是在云端進(jìn)行異常檢測(cè)和分析，無(wú)法滿足礦井安全檢測(cè)工作有關(guān)響應(yīng)及時(shí)性的要求；最后，井下不同地區(qū)、不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)獲取的傳感器數(shù)據(jù)之間具有關(guān)聯(lián)性，如何有效確定這種關(guān)聯(lián)性，這對(duì)于基于“時(shí)”、“空”演變的數(shù)據(jù)融合算法的研究也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

2.4 數(shù)據(jù)分析技術(shù)

本研究提及的數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要指的是在金屬礦山物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)中，對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析、人員定位等應(yīng)用層的相關(guān)技術(shù)，其中，人員定位技術(shù)是現(xiàn)階段的一個(gè)研究熱點(diǎn)。近年來(lái)，包括谷歌、微軟、蘋果等在內(nèi)的一些科技巨頭，還有一些世界知名的高校也在研究室內(nèi)定位技術(shù)。相比于樓宇等室內(nèi)場(chǎng)景，金屬礦山地下施工環(huán)境更加復(fù)雜，對(duì)于定位精度的影響也較大。目前主流的定位系統(tǒng)，如GPS 等，無(wú)法應(yīng)用于金屬礦山人員定位。因而利用Wi-Fi 技術(shù)等進(jìn)行定位成為有效選擇。目前基于Wi-Fi 技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)人員和設(shè)備的定位取得了一定的研究進(jìn)展［40-42］。通過(guò)Wi-Fi 技術(shù)進(jìn)行定位，可以利用高速率的特點(diǎn)獲得較高的精度，但受限于井下能耗問題，使得實(shí)際工程應(yīng)用效果大打折扣。因此，也有不少學(xué)者研究了基于有源RFID、慣性導(dǎo)航、地磁定位等技術(shù)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)人員定位［43-47］。

基于ZigBee 的定位技術(shù)是傳統(tǒng)定位方法之一。由于傳統(tǒng)的RFID 定位方案需要部署定位的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的依賴性較高，并且在定位過(guò)程中受到識(shí)別距離限制，導(dǎo)致定位精度較低，通常定位精度都在2 m 以上。嚴(yán)大虎等［48］在RFID 室內(nèi)定位算法的基礎(chǔ)上，基于ZigBee 來(lái)組建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，采用高斯卡爾曼濾波對(duì)有限預(yù)選參考點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；采用信號(hào)傳播損耗模型計(jì)算虛擬參考標(biāo)簽的RSS值，使其更接近于真實(shí)標(biāo)簽的值。估算待測(cè)標(biāo)簽位置時(shí)引入了動(dòng)態(tài)閾值思想完成定位。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，該算法精度優(yōu)于傳統(tǒng)RFID 定位方法，很大程度上提高了室內(nèi)定位方法的工作效率。

張書建等［49］充分分析了室內(nèi)定位中常用的RSSI（Received Signal Strength Indication）等方法，根據(jù)礦井環(huán)境復(fù)雜多變的特點(diǎn)，提出了一個(gè)避免因信號(hào)干擾而導(dǎo)致定位誤差較大的方法。該方法改進(jìn)了RSSI方法，在數(shù)據(jù)采集端利用RFID 定位標(biāo)簽發(fā)送信號(hào)，并且引入?yún)⒖紭?biāo)簽，設(shè)計(jì)了多功率的閱讀器。該定位方法的核心思想是通過(guò)RFID 信號(hào)來(lái)識(shí)別定位目標(biāo)所在區(qū)域，屬于區(qū)域定位算法。通過(guò)仿真，在礦井環(huán)境中，該定位算法可以確保至少80%的定位標(biāo)簽的定位精度在20～80 cm以內(nèi)。

東北大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室多年來(lái)致力于礦井施工環(huán)境的定位算法設(shè)計(jì)。在早期的定位算法中基于433 MHz 頻率的無(wú)線通信，使用RSSI 方法實(shí)現(xiàn)了礦山開采等復(fù)雜極端環(huán)境中的定位。該定位系統(tǒng)由于采用低頻通信，使得其信號(hào)的可靠性較高，穿透性較強(qiáng)，在相同通信距離的情況下，功耗更低。Qin 等［50］在此基礎(chǔ)上，對(duì)RSSI算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種相似比例模型，提高了定位算法的抗干擾能力，即便在礦山這類存在復(fù)雜多路徑、障礙物干擾的環(huán)境中，也能夠達(dá)到理想的定位精度，此外，改進(jìn)算法中還使用了無(wú)損卡爾曼濾波，進(jìn)一步提高了定位精度。目前，該實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開始使用超寬帶（Ultra Wideband，UWB）技術(shù)改進(jìn)定位算法，實(shí)現(xiàn)高精度的定位算法設(shè)計(jì)。

此外，利用LoRa 技術(shù)進(jìn)行井下人員定位也是一個(gè)重要的研究方向。吳畏等［51］對(duì)礦井人員定位問題進(jìn)行了研究，針對(duì)有線網(wǎng)絡(luò)部署困難、成本高的現(xiàn)狀，提出了一種基于LoRa 的無(wú)線通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)人員定位的方法。該方法采用超寬帶（UWB）技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀卡器的數(shù)據(jù)傳輸，而后在數(shù)據(jù)匯聚器中通過(guò)LoRa 無(wú)線通信技術(shù)收集信息并上傳到地面。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證：該系統(tǒng)的定位精度為1 m，可在2 km 以內(nèi)實(shí)現(xiàn)誤碼率小于5%的無(wú)線數(shù)據(jù)可靠傳輸，在井下人員失去手動(dòng)觸發(fā)求救按鈕能力時(shí)的自動(dòng)報(bào)警率可達(dá)93.5%以上。

在現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析方面，目前人工智能理論已經(jīng)在該領(lǐng)域得到了應(yīng)用，其中以深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的相關(guān)算法已經(jīng)解決了數(shù)據(jù)檢測(cè)與分析方面的一些問題。利用人工智能方法，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練來(lái)提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確度。近些年，人臉識(shí)別、視頻監(jiān)控等技術(shù)在礦井得到了廣泛應(yīng)用，對(duì)生產(chǎn)調(diào)度指揮、現(xiàn)場(chǎng)安全管理起到了積極作用。但由于應(yīng)用場(chǎng)景和設(shè)備性能不同，在通用性、人機(jī)交互、智能管理方面仍有較大的提升空間。山東蔣莊煤礦充分利用了“智能+”技術(shù)，積極探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）在礦井安全生產(chǎn)中的應(yīng)用，與外部某科技公司聯(lián)合開發(fā)了集調(diào)度監(jiān)控、安全監(jiān)察、管理監(jiān)測(cè)于一體的新型人工智能監(jiān)察系統(tǒng)平臺(tái)。在具體應(yīng)用方面，該礦主要通過(guò)人工智能視頻監(jiān)控設(shè)備對(duì)運(yùn)輸斜巷、安拆作業(yè)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過(guò)智能化自動(dòng)視頻識(shí)別，可以將員工的不規(guī)范行為、安全隱患等進(jìn)行實(shí)時(shí)抓拍和預(yù)警。目前，雖然我國(guó)企業(yè)（特別是礦山企業(yè)）已經(jīng)開始重視利用人工智能等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的安全監(jiān)測(cè)和故障分析，但總體來(lái)看，在現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析方面，相當(dāng)一部分的研究成果仍然是基于統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這與異常檢測(cè)的原理基本相同，對(duì)于施工現(xiàn)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)分析仍然缺乏行之有效的方法和應(yīng)用方案。

3 面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)

3.1 困難與挑戰(zhàn)

（1）目前我國(guó)傳感器行業(yè)發(fā)展相對(duì)落后于國(guó)外，特別是在礦山等特殊場(chǎng)景下的專用傳感器的研發(fā)水平不高，無(wú)法滿足特殊環(huán)境下數(shù)據(jù)采集的需求。究其原因，首先是我國(guó)的行業(yè)發(fā)展機(jī)制不健全，重視應(yīng)用而對(duì)研發(fā)的投入不足；其次國(guó)產(chǎn)的高性能芯片一直受制于國(guó)外，華為等企業(yè)雖然一直致力于國(guó)產(chǎn)芯片的研發(fā)，但是目前距離規(guī)?；a(chǎn)還有一段距離。因此，我國(guó)的相關(guān)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)應(yīng)進(jìn)一步投入科研力量，研發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的傳感器，在可靠性的基礎(chǔ)上，提高安全性。

（2）目前對(duì)于礦井環(huán)境數(shù)據(jù)的融合、檢測(cè)大多是面向單一傳感器的單源數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)于時(shí)間、空間等多維度的綜合分析。在金屬礦山復(fù)雜的施工環(huán)境下，需要將多源、異構(gòu)的傳感數(shù)據(jù)置于時(shí)空演變的模型中進(jìn)行分析。

（3）現(xiàn)階段金屬礦山的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在無(wú)線傳輸上面臨可靠性和實(shí)時(shí)性的挑戰(zhàn)。其中，可靠性指的是由于復(fù)雜的巷道結(jié)構(gòu)和大量數(shù)據(jù)的相互干擾導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失；實(shí)時(shí)性則是當(dāng)前大量數(shù)據(jù)檢測(cè)、融合和分析的過(guò)程都需要傳輸?shù)皆贫颂幚?，一些?yīng)急預(yù)警功能無(wú)法在終端實(shí)時(shí)響應(yīng)。

（4）目前新技術(shù)的應(yīng)用相對(duì)滯后，一些傳統(tǒng)的技術(shù)和方法仍然是工程應(yīng)用的首選，例如在現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)中，人工排查、視頻監(jiān)控等方法仍然是主要的工作模式，而對(duì)于人工智能、邊緣計(jì)算等新技術(shù)，缺乏切合工程實(shí)際的解決方案。

（5）“六大系統(tǒng)”中應(yīng)急救援和調(diào)度指揮的技術(shù)體系不夠完善，缺乏一些行之有效的解決方案，例如在應(yīng)急救援工作中，如何根據(jù)井下巷道結(jié)構(gòu)部署可靠的無(wú)線通信系統(tǒng)，確保應(yīng)急救援工作順利開展等，這類技術(shù)還需要進(jìn)一步完善。

3.2 發(fā)展趨勢(shì)

（1）面向高性能、專用特種傳感器的研發(fā)。在礦井復(fù)雜環(huán)境下，通用的傳感器無(wú)法滿足抗干擾、低能耗、高精度等要求。近些年，越來(lái)越多的科研工作者傾向于專用綜合傳感器的研發(fā)，該類傳感器具有低成本、低功耗、時(shí)間的一致性、數(shù)據(jù)精度一致性等特點(diǎn)。具體來(lái)講：①專用綜合傳感器集成了多種類型的傳感器芯片，可以通過(guò)多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，對(duì)井下溫度、氣體濃度等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，提高傳感器的檢測(cè)精度；②專用傳感器通過(guò)采用節(jié)能技術(shù)，可以滿足井下開采及施工過(guò)程中的低能耗需求，減少電池更換、頻繁充電等操作，提高工作效率；③專用傳感器可以根據(jù)不同的施工環(huán)境和應(yīng)用需求定制芯片，提供高精度定位等服務(wù)。

（2）利用人工智能的理論和方法進(jìn)行礦井施工現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。金屬礦山井下施工作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)方法主要通過(guò)人工檢測(cè)與分析方式對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估。目前，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用主要是針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、傳輸和分析，但是對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，特別是預(yù)測(cè)性評(píng)估仍然需要進(jìn)一步研究。鑒于人工智能在大數(shù)據(jù)分析、智能決策領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，有必要進(jìn)一步研究人工智能在礦井施工現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析與智能管控技術(shù)，其中需要重點(diǎn)研究信息融合與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，大幅提升井下現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的融合、檢測(cè)技術(shù)水平，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)施工風(fēng)險(xiǎn)的精確診斷。具體來(lái)講：由于目前人工智能技術(shù)在圖像、視頻識(shí)別方面的應(yīng)用研究已經(jīng)取得了較大突破，因而可以利用該類技術(shù)實(shí)現(xiàn)井下施工現(xiàn)場(chǎng)自動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)警，提高現(xiàn)場(chǎng)施工的安全性；利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，通過(guò)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練來(lái)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，提高井下施工現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)測(cè)的預(yù)判能力。

（3）基于邊緣計(jì)算思想，通過(guò)云端、邊緣端的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)云邊融合的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。井下風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)要求相關(guān)技術(shù)和方法需要考慮應(yīng)急預(yù)警的及時(shí)響應(yīng)。例如，當(dāng)檢測(cè)到施工環(huán)境異常時(shí)，應(yīng)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，并且啟動(dòng)相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。而目前大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端（遠(yuǎn)程終端）進(jìn)行分析，如此會(huì)加大應(yīng)急預(yù)警的響應(yīng)延遲。邊緣計(jì)算正是為了解決這一問題而提出的，它是實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化轉(zhuǎn)型等創(chuàng)新應(yīng)用的重要途徑。但是目前邊緣計(jì)算的研究才剛剛起步，邊緣側(cè)的嵌入式端缺乏實(shí)現(xiàn)感知、分析、決策、控制一體化的高效編程和執(zhí)行環(huán)境。未來(lái)在井下風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)中，可以采用邊緣計(jì)算，開發(fā)具有終端處理能力的智能傳感節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)（網(wǎng)關(guān)），利用如文獻(xiàn)［22］等提出的算法來(lái)構(gòu)建更加實(shí)時(shí)、可靠的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，并大幅降低整體網(wǎng)絡(luò)的通信負(fù)載。邊緣計(jì)算的發(fā)展離不開對(duì)數(shù)據(jù)的處理、加工和管控，通過(guò)對(duì)中心控制端任務(wù)前移、對(duì)異構(gòu)硬件資源協(xié)同工作與虛擬化技術(shù)的研究，從而滿足邊緣端設(shè)備實(shí)時(shí)性、可靠性和在傳感器網(wǎng)絡(luò)中避免網(wǎng)絡(luò)擁塞等要求。邊緣計(jì)算的關(guān)鍵是開發(fā)智能異構(gòu)網(wǎng)關(guān)，該網(wǎng)關(guān)支持不同總線網(wǎng)絡(luò)接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、網(wǎng)絡(luò)配置管理、底層節(jié)點(diǎn)管理與調(diào)度以及數(shù)據(jù)融合。

（4）使用超寬帶（UWB）等多種技術(shù)融合實(shí)現(xiàn)人員高精度定位。礦井施工環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的主要目標(biāo)是為了確保施工現(xiàn)場(chǎng)的人員安全，采用人員定位技術(shù)可以實(shí)時(shí)掌握井下施工作業(yè)人員的位置信息，對(duì)于生產(chǎn)調(diào)度、應(yīng)急疏散、井下救援等工作具有重要意義。目前，井下定位技術(shù)由于考慮到能耗等問題，往往導(dǎo)致定位精度不高，因此高精度的定位技術(shù)是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。首先，可以使用UWB 室內(nèi)定位技術(shù)在井下巷道內(nèi)實(shí)現(xiàn)高精度定位，通過(guò)部署定位基站，為井下施工人員佩戴標(biāo)簽，實(shí)時(shí)獲取人員的精確位置，定位精度可達(dá)到厘米級(jí)；其次，在某些特殊環(huán)境下，可以利用RFID、ZigBee 等技術(shù)實(shí)現(xiàn)低能耗的融合定位，既能保證能耗，又能滿足定位精度需求；最后，隨著專用綜合傳感器技術(shù)的發(fā)展，可以將人員定位標(biāo)簽、語(yǔ)音呼叫信息進(jìn)行融合，在出現(xiàn)應(yīng)急事件時(shí)，通過(guò)綜合分析，準(zhǔn)確判斷人員位置，為井下人員疏散和救援工作開展提供決策依據(jù)。

（5）礦山“六大系統(tǒng)”應(yīng)急調(diào)度與現(xiàn)場(chǎng)救援關(guān)鍵技術(shù)研究?，F(xiàn)有的礦山“六大系統(tǒng)”大多數(shù)是面向礦井施工安全監(jiān)測(cè)和應(yīng)急預(yù)警方面，現(xiàn)階段，對(duì)于礦井事故現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急救援，特別是應(yīng)急通信系統(tǒng)的相關(guān)研究涉及較少。未來(lái)井下事故現(xiàn)場(chǎng)救援方面的研究應(yīng)重點(diǎn)面向現(xiàn)場(chǎng)人員疏散調(diào)度、井下無(wú)線應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)确较?。具體來(lái)說(shuō)：①當(dāng)出現(xiàn)礦井坍塌、施工環(huán)境異常等情況時(shí)，可以通過(guò)部署在施工現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)急指示標(biāo)簽及佩戴在施工人員身上的語(yǔ)音對(duì)話系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人員緊急疏散，此外，為提高應(yīng)急救援工作效率，遠(yuǎn)程終端可以通過(guò)井下的巷道結(jié)構(gòu)，以廣播、語(yǔ)音等方式指示井下施工人員按序疏散或到指定地點(diǎn)避險(xiǎn)，避免因盲目疏散而導(dǎo)致的擁塞、踩踏等二次事故發(fā)生；②當(dāng)井下災(zāi)難發(fā)生后，可能由于礦井坍塌等原因?qū)е戮峦ㄐ胖袛?，從而影響井下?yīng)急救援工作有效開展，因此，應(yīng)在礦井物聯(lián)網(wǎng)通信鏈路中提前進(jìn)行備份鏈路設(shè)計(jì)，例如通過(guò)環(huán)網(wǎng)方式部署通信網(wǎng)絡(luò)，在適當(dāng)位置部署中繼設(shè)備，設(shè)計(jì)路由算法，保證應(yīng)急狀況下井下通信暢通；③當(dāng)由于某些客觀因素影響導(dǎo)致井下所有通信鏈路無(wú)法使用時(shí)，可以臨時(shí)敷設(shè)通信鏈路，并在適當(dāng)位置部署通信中繼設(shè)備，為井下救援工作開展提供便利。

4 結(jié) 語(yǔ)

以礦山應(yīng)急救援“六大系統(tǒng)”為背景，以安全監(jiān)測(cè)和人員定位為重點(diǎn)研究對(duì)象，分析了金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)，闡述了標(biāo)準(zhǔn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系架構(gòu)，分別從數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)等方面對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了討論。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步總結(jié)了我國(guó)金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用面臨的主要挑戰(zhàn)以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，可為金屬礦山風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及相關(guān)研究提供參考。