韓安， 陳曉晶， 賀耀宜， 高文

(1.中煤科工集團(tuán)常州研究院有限公司，江蘇 常州 213015；2.天地(常州)自動(dòng)化股份有限公司，江蘇 常州 213015)

0 引言

煤炭資源開采過程是一個(gè)復(fù)雜的灰色生產(chǎn)過程，礦井作業(yè)場(chǎng)所空間受限、環(huán)境惡劣，瓦斯爆炸、頂板冒落、水災(zāi)、火災(zāi)等嚴(yán)重制約著煤炭工業(yè)高效發(fā)展。為了提高煤礦生產(chǎn)效能與安全管理水平，煤炭行業(yè)提出了“智能提效、無人則安”的安全生產(chǎn)理念，依靠“機(jī)械化換人、自動(dòng)化減人、信息化管人、智能化無人”等科技手段提高安全生產(chǎn)管控能力。隨著近年來煤炭行業(yè)“兩化深度融合”的推進(jìn)，機(jī)械設(shè)備可靠性和穩(wěn)定性的不斷提升，環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)、生產(chǎn)過程自動(dòng)化控制系統(tǒng)、安全生產(chǎn)信息化系統(tǒng)的建設(shè)，進(jìn)一步提高了礦山機(jī)械化、信息化、數(shù)字化管理水平[1]。但當(dāng)前煤礦企業(yè)信息化管理體系中各子系統(tǒng)之間仍處于單系統(tǒng)單業(yè)務(wù)模式，存在“信息孤島”嚴(yán)重、業(yè)務(wù)互聯(lián)互通不足、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘利用差等問題，距離智能化、無人化目標(biāo)存在一定差距。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、智能控制等新一代信息技術(shù)的高速發(fā)展及其在礦山領(lǐng)域的逐步應(yīng)用[2-3]，在災(zāi)害防控及生產(chǎn)協(xié)同方面，實(shí)現(xiàn)了部分場(chǎng)景下的減人提效，保障了煤礦安全生產(chǎn)，但由于缺少系統(tǒng)性、平臺(tái)化的支撐，新技術(shù)應(yīng)用點(diǎn)功能單一、智能化賦能不足，造成最終應(yīng)用效果不佳。針對(duì)上述問題，筆者從定義、架構(gòu)、功能及關(guān)鍵技術(shù)方面闡述了智能礦山綜合管控平臺(tái)建設(shè)構(gòu)思。

1 智能礦山綜合管控平臺(tái)定義

智能礦山綜合管控平臺(tái)將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、智能控制等新一代信息技術(shù)與煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)管控業(yè)務(wù)進(jìn)行深度融合，以煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心為支撐，集成與治理煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)建模、模型訓(xùn)練與資產(chǎn)沉淀構(gòu)建煤礦數(shù)字底座[4]，基于智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)搭建集中統(tǒng)一的生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控、風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理、精準(zhǔn)運(yùn)維檢測(cè)、決策分析綜合管控等智能化管控業(yè)務(wù)應(yīng)用中心，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山全面感知、實(shí)時(shí)互聯(lián)、智能決策、自主學(xué)習(xí)、協(xié)同控制、精準(zhǔn)運(yùn)維與閉環(huán)管理，保障煤礦安全、高效、綠色、智能生產(chǎn)運(yùn)行[5-6]，形成以數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)為核心驅(qū)動(dòng)力的煤礦科技創(chuàng)新與管理轉(zhuǎn)型，促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2 智能礦山綜合管控平臺(tái)架構(gòu)

2.1 業(yè)務(wù)架構(gòu)

智能礦山綜合管控平臺(tái)由資源層、平臺(tái)層和應(yīng)用服務(wù)層組成，其業(yè)務(wù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能礦山綜合管控平臺(tái)業(yè)務(wù)架構(gòu)

資源層包括智能傳感和智能自控，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、人員、設(shè)備的感知與控制。

平臺(tái)層實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦各類安全生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的匯聚、治理、存儲(chǔ)與分析，基于智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)賦能上層安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)管理業(yè)務(wù)應(yīng)用。智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)包括煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心及賦能中臺(tái)。煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心作為智能礦山數(shù)據(jù)底座，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦海量安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的計(jì)算、治理、分析與分類存儲(chǔ)[7-8]，并基于煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、機(jī)電等應(yīng)用主題進(jìn)行對(duì)象模型構(gòu)建。賦能中臺(tái)由數(shù)據(jù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)與應(yīng)用中臺(tái)組成。數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)對(duì)主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、質(zhì)量管理、資產(chǎn)轉(zhuǎn)變及數(shù)據(jù)發(fā)布，可提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)與高效、易用的數(shù)據(jù)能力，使能業(yè)務(wù)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。技術(shù)中臺(tái)將各類技術(shù)進(jìn)行組件化整合和封裝，過濾掉繁瑣的技術(shù)細(xì)節(jié)，可提供簡(jiǎn)單、易用、便捷的應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的能力接口[9]。應(yīng)用中臺(tái)將可重用共享業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行抽象包裝整合，實(shí)現(xiàn)后端業(yè)務(wù)到前臺(tái)易用能力的轉(zhuǎn)換，如協(xié)同控制應(yīng)用組件采用統(tǒng)一低時(shí)延控制命令通道，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、裝置的遠(yuǎn)程控制。

應(yīng)用服務(wù)層包括安全生產(chǎn)協(xié)同應(yīng)用中心和應(yīng)用終端，采用統(tǒng)一門戶、統(tǒng)一數(shù)據(jù)及統(tǒng)一風(fēng)格實(shí)現(xiàn)智能礦山安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)應(yīng)用的開發(fā)管理，滿足煤礦智能化綜合管控應(yīng)用需求。安全生產(chǎn)協(xié)同應(yīng)用中心依托智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)，開發(fā)生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控、風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理、決策分析綜合管控、精準(zhǔn)運(yùn)維檢測(cè)4個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用中心。① 生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用中心。以生產(chǎn)調(diào)度業(yè)務(wù)為核心，結(jié)合固定場(chǎng)所的協(xié)同控制，基于工作流驅(qū)動(dòng)機(jī)制的事件調(diào)度與調(diào)度指令，實(shí)現(xiàn)礦領(lǐng)導(dǎo)、調(diào)度指揮中心、科室、區(qū)隊(duì)及班組之間業(yè)務(wù)互聯(lián)與分級(jí)調(diào)度。② 風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理應(yīng)用中心。以風(fēng)險(xiǎn)防控為業(yè)務(wù)核心，以煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)、隱患處置標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用領(lǐng)導(dǎo)帶班履職管理、安全監(jiān)控、安全培訓(xùn)等措施保障風(fēng)險(xiǎn)管控措施的有效落地，利用風(fēng)險(xiǎn)地圖、災(zāi)害防控等手段實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)視與動(dòng)態(tài)評(píng)估，結(jié)合預(yù)警處置、隱患排查治理等模塊實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)異常情況下的分級(jí)預(yù)警及聯(lián)動(dòng)處置[10]。③ 決策分析綜合管控中心。基于煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心，對(duì)煤礦安全指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，各級(jí)安全生產(chǎn)管理人員可通過安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)看板與個(gè)人工作臺(tái)實(shí)現(xiàn)煤礦整體安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)狀況的動(dòng)態(tài)管控。④ 精準(zhǔn)運(yùn)維檢測(cè)中心。通過預(yù)置的運(yùn)行探針，采集平臺(tái)運(yùn)行過程所形成的資源占用、運(yùn)行故障、用戶登錄及操作等日志信息，構(gòu)建精準(zhǔn)運(yùn)維看板，輔助企業(yè)信息化管理或智能礦山運(yùn)維人員掌握平臺(tái)各環(huán)節(jié)運(yùn)行狀況，對(duì)異常情況進(jìn)行分級(jí)預(yù)警及派單處置。應(yīng)用終端軟件面向智能礦山各級(jí)管理及業(yè)務(wù)應(yīng)用人員，應(yīng)用輕量級(jí)可視化引擎[11]實(shí)現(xiàn)煤礦作業(yè)環(huán)境、生產(chǎn)過程、運(yùn)營(yíng)管理的集中展示與操作交互，滿足PC終端、大屏幕顯示系統(tǒng)及智能移動(dòng)終端的綜合管控業(yè)務(wù)應(yīng)用需求。

2.2 數(shù)據(jù)架構(gòu)

智能礦山綜合管控平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)如圖2所示。① 數(shù)據(jù)源。將煤礦各安全生產(chǎn)子系統(tǒng)中涉及的安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)相關(guān)數(shù)據(jù)作為智能礦山綜合管控平臺(tái)的數(shù)據(jù)源。② 數(shù)據(jù)加工。實(shí)現(xiàn)各類異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，并根據(jù)智能化管控應(yīng)用需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)治理、主題分析及分類集中存儲(chǔ)。③ 數(shù)據(jù)發(fā)布。通過算法集成、模型構(gòu)建、計(jì)算引擎、數(shù)據(jù)流引擎及可視化引擎，按照業(yè)務(wù)應(yīng)用需求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并提供WCF(Windows Communication Foundation, 通信開發(fā)平臺(tái))、Remoting、Web Service、中間表(視圖)及場(chǎng)景化應(yīng)用的數(shù)據(jù)對(duì)外服務(wù)。④ 數(shù)據(jù)應(yīng)用。通過應(yīng)用程序、HTML、圖形、報(bào)表、圖表、報(bào)告等可視化組件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)前端展示，滿足不同層級(jí)的業(yè)務(wù)應(yīng)用需求[12]。

圖2 智能礦山綜合管控平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)

3 智能礦山綜合管控平臺(tái)功能

3.1 智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)

智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)開發(fā)，平臺(tái)通過煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦各安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)監(jiān)控、安全生產(chǎn)管理、經(jīng)營(yíng)管理等系統(tǒng)中海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、治理、計(jì)算與存儲(chǔ)，并具有低時(shí)延控制指令下發(fā)的技術(shù)組件及業(yè)務(wù)工作流驅(qū)動(dòng)機(jī)制[12]的業(yè)務(wù)組件，可實(shí)現(xiàn)在同一平臺(tái)的數(shù)據(jù)融合、協(xié)同控制、業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)與決策分析。智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)核心功能：① 常規(guī)SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制)組態(tài)功能。包括安全生產(chǎn)過程監(jiān)控、歷史查詢、數(shù)據(jù)曲線、告警管理和圖形組態(tài)可視化等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)安全生產(chǎn)狀況的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)視。② 支持多種協(xié)議的數(shù)據(jù)采集組件。具有OPC、RTSP(Real Time Streaming Protocol, 實(shí)時(shí)流傳輸協(xié)議)、文本、Modbus、CAN、MQTT(Message Queuing Telemetry Transport, 消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸協(xié)議)等數(shù)據(jù)交互協(xié)議，實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)控、動(dòng)目標(biāo)(人員、車輛)定位、生產(chǎn)過程監(jiān)控、安全生產(chǎn)管理等系統(tǒng)或智能裝置的數(shù)據(jù)采集。③ 建模管理。支持用戶自定義對(duì)象模型管理，包括對(duì)象及對(duì)象屬性的管理，其中對(duì)象屬性分為固有靜態(tài)屬性、動(dòng)態(tài)屬性及空間位置屬性。④ 數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)功能?；谖锫?lián)網(wǎng)規(guī)則及時(shí)空坐標(biāo)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)固定場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)融合、可視化展示與業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)。⑤ 多種數(shù)據(jù)圖形組態(tài)。在線Web組態(tài)用于設(shè)備對(duì)象化建模及工藝流程；2D GIS用于實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)控系統(tǒng)與人員定位系統(tǒng)中具有地理坐標(biāo)屬性數(shù)據(jù)的可視化；3D GIS用于重要固定場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)精細(xì)可視化。⑥ 預(yù)置多種技術(shù)或業(yè)務(wù)組件。內(nèi)置消息預(yù)警、任務(wù)調(diào)度、事件驅(qū)動(dòng)、工作流驅(qū)動(dòng)等多種組件，滿足多種場(chǎng)景下的統(tǒng)一業(yè)務(wù)應(yīng)用[13]。⑦ 集成對(duì)接功能。智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)與智能視頻分析平臺(tái)對(duì)接，對(duì)智能視頻分析平臺(tái)所識(shí)別的異常事件進(jìn)行捕捉，并截取異常視頻記錄，利用事件驅(qū)動(dòng)組件實(shí)現(xiàn)異常事件閉環(huán)管理。智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)與煤礦各專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)(“一通三防”、地測(cè)防治水、生產(chǎn)技術(shù)管理)對(duì)接，抽取安全、生產(chǎn)數(shù)據(jù)要素，實(shí)現(xiàn)與生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用、風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)。智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)對(duì)接，打通經(jīng)營(yíng)管理與安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)通道，實(shí)現(xiàn)煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)全要素的統(tǒng)一管理[14]。

3.2 生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用中心

生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用中心業(yè)務(wù)包括生產(chǎn)調(diào)度管理、班組管理、關(guān)鍵場(chǎng)所數(shù)據(jù)融合協(xié)同管控應(yīng)用，流程如圖3所示。① 生產(chǎn)調(diào)度管理。圍繞年度、月度生產(chǎn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃分解、日常調(diào)度、專題調(diào)度、調(diào)度臺(tái)賬等調(diào)度核心業(yè)務(wù)流程數(shù)字化管理，并通過調(diào)度指令與事件調(diào)度實(shí)現(xiàn)調(diào)度指揮中心與科室、區(qū)隊(duì)、班組之間的分級(jí)調(diào)度。② 班組管理。通過班前會(huì)管理、接班管理、班中巡查、交班管理、班后會(huì)管理等實(shí)現(xiàn)班組管理過程數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)煤礦班組與調(diào)度指揮中心的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同管理。③ 關(guān)鍵場(chǎng)所數(shù)據(jù)融合協(xié)同管控應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)基于三維精細(xì)模型下煤礦安全生產(chǎn)關(guān)鍵場(chǎng)景(包括綜掘工作面、綜采工作面、主煤流線、輔助運(yùn)輸線、生產(chǎn)保障場(chǎng)所、供配電場(chǎng)所)的數(shù)據(jù)融合、業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)與協(xié)同控制。關(guān)鍵場(chǎng)所數(shù)據(jù)融合協(xié)同管控應(yīng)用與機(jī)器人集群協(xié)同控制系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接融合，實(shí)現(xiàn)煤礦井下危險(xiǎn)作業(yè)或勞動(dòng)強(qiáng)度大作業(yè)場(chǎng)景下的無人化、少人化集群協(xié)同調(diào)度控制[15]。

圖3 生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用中心業(yè)務(wù)流程

3.3 風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理應(yīng)用中心

風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理應(yīng)用中心業(yè)務(wù)架構(gòu)如圖4所示。風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理應(yīng)用中心以煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)防控為核心，圍繞風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)—管控措施落實(shí)—風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視與評(píng)估—異常聯(lián)動(dòng)處置的多重風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制，建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估、精準(zhǔn)交互式培訓(xùn)、重大風(fēng)險(xiǎn)融合監(jiān)視、網(wǎng)格安全指數(shù)評(píng)價(jià)、隱患閉環(huán)管理與輔助應(yīng)急救援等核心功能模塊，實(shí)現(xiàn)全礦風(fēng)險(xiǎn)危害要素的全方位感知、實(shí)時(shí)監(jiān)視、動(dòng)態(tài)評(píng)估、異常聯(lián)動(dòng)處置，保障煤礦安全生產(chǎn)高效有序運(yùn)行。

圖4 風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理應(yīng)用中心業(yè)務(wù)架構(gòu)

(1)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估。采用LEC(Likelihood, Exposure, Consequence, 一種評(píng)價(jià)作業(yè)系統(tǒng)危險(xiǎn)性大小的方法)、LS(Likelihood, Seriousness, 風(fēng)險(xiǎn)矩陣法)等風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行等級(jí)評(píng)估，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)造成危害事件的頻率、可能性及危險(xiǎn)性等因素，制定風(fēng)險(xiǎn)管控措施，形成風(fēng)險(xiǎn)清單庫(kù)。

(2)精準(zhǔn)交互式培訓(xùn)。應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)、虛擬增強(qiáng)等技術(shù)，綜合員工作業(yè)場(chǎng)所存在的風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)作業(yè)工序、技能素質(zhì)、違章記錄等因素，實(shí)現(xiàn)員工培訓(xùn)需求的精準(zhǔn)推送，基于煤礦特種作業(yè)人員崗位實(shí)操培訓(xùn)、重大災(zāi)害逃生演練及在線答題訓(xùn)練等培訓(xùn)方式，提高員工培訓(xùn)主動(dòng)性，使人員風(fēng)險(xiǎn)管控措施有效落地。

(3)重大風(fēng)險(xiǎn)融合監(jiān)視。利用人員巡檢、傳感器監(jiān)測(cè)與智能視頻等風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視手段，基于安全風(fēng)險(xiǎn)四色圖，實(shí)現(xiàn)煤礦安全網(wǎng)格及風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的安全等級(jí)可視化，以及煤礦水、火、有害氣體、頂板、粉塵等重大風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)評(píng)估、異常預(yù)警與聯(lián)動(dòng)控制。

(4)網(wǎng)格安全指數(shù)評(píng)價(jià)。基于安全網(wǎng)格管理思路，對(duì)綜掘、綜采工作面等煤礦重點(diǎn)作業(yè)區(qū)域進(jìn)行安全網(wǎng)格細(xì)分，融合網(wǎng)格內(nèi)地質(zhì)賦存條件、各風(fēng)險(xiǎn)危害要素、人員巡檢履職、人員違章記錄、安全隱患等信息，以安全指數(shù)實(shí)現(xiàn)各網(wǎng)格安全等級(jí)評(píng)價(jià)[15]。

(5)隱患閉環(huán)管理?；跇?biāo)準(zhǔn)的隱患治理流程，實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)—五定(定人員、定時(shí)間、定責(zé)任、定標(biāo)準(zhǔn)、定措施)—治理—督查—復(fù)查的隱患閉環(huán)管理，動(dòng)態(tài)反映風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)變化。

(6)輔助應(yīng)急救援。在災(zāi)害發(fā)生時(shí)可實(shí)現(xiàn)應(yīng)急組織查詢、應(yīng)急物資查看、災(zāi)變區(qū)域人員定位、逃生路線動(dòng)態(tài)規(guī)劃、環(huán)境變化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、多媒體災(zāi)變信息發(fā)布、語音廣播聯(lián)動(dòng)、應(yīng)急救援預(yù)案執(zhí)行等，以便及時(shí)準(zhǔn)確地掌握災(zāi)變及應(yīng)急救援動(dòng)態(tài)，輔助應(yīng)急調(diào)度指揮。

3.4 精準(zhǔn)運(yùn)維檢測(cè)應(yīng)用中心

精準(zhǔn)運(yùn)維檢測(cè)應(yīng)用中心以運(yùn)行探針方式，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)運(yùn)行過程中涉及的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理性能、歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能、服務(wù)器資源占用、在線用戶數(shù)、模塊操作記錄、設(shè)備或裝備在線狀態(tài)等信息的感知、采集與處理，以運(yùn)維看板方式實(shí)現(xiàn)各類關(guān)鍵運(yùn)維指標(biāo)可視化。通過看板查看各模塊運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)發(fā)生異常時(shí)進(jìn)行異常預(yù)警提醒，以任務(wù)派單方式進(jìn)行異常情況跟蹤處理，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)可靠穩(wěn)定運(yùn)行。

3.5 決策分析綜合管控應(yīng)用中心

決策分析綜合管控應(yīng)用中心通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、統(tǒng)一應(yīng)用規(guī)范、統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口及統(tǒng)一應(yīng)用模式，融合煤礦主數(shù)據(jù)、地質(zhì)地測(cè)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、安全生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)及決策分析結(jié)果，應(yīng)用BI(Business Intelligence，商業(yè)智能)、大數(shù)據(jù)等分析模型，實(shí)現(xiàn)綜合管控安全指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)態(tài)勢(shì)分析及預(yù)測(cè)。① 安全指標(biāo)分析。應(yīng)用專業(yè)模型算法對(duì)煤礦重大風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行專題分析，并對(duì)網(wǎng)格安全指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。重大風(fēng)險(xiǎn)專題分析主要融合水、火、有害氣體、頂板、粉塵等重大風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，以知識(shí)圖譜分析為基礎(chǔ)，應(yīng)用行業(yè)安全生產(chǎn)知識(shí)庫(kù)、重大專業(yè)分析模型及風(fēng)險(xiǎn)危害性演化模型進(jìn)行煤礦重大風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警預(yù)測(cè)，為煤礦重大風(fēng)險(xiǎn)防控及安全保障應(yīng)用提供決策依據(jù)。安全指數(shù)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指應(yīng)用安全指數(shù)評(píng)價(jià)體系，綜合各網(wǎng)格內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造、風(fēng)險(xiǎn)分布、風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、作業(yè)人員、安全巡檢記錄、隱患記錄等數(shù)據(jù)，綜合評(píng)價(jià)網(wǎng)格安全指數(shù)，結(jié)合事故致因理論診斷風(fēng)險(xiǎn)異常發(fā)生的根本原因，準(zhǔn)確定位風(fēng)險(xiǎn)異常發(fā)生源頭，并提供異常處置措施及建議。② 生產(chǎn)指標(biāo)分析。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)煤礦各項(xiàng)生產(chǎn)指標(biāo)(如采掘比、百萬噸掘進(jìn)率、設(shè)備停機(jī)率等)及影響生產(chǎn)的各類因素進(jìn)行分析，指導(dǎo)生產(chǎn)管理人員對(duì)生產(chǎn)影響要素進(jìn)行排查治理。③ 運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析。應(yīng)用多維分析、關(guān)聯(lián)分析、趨勢(shì)分析等方法，對(duì)企業(yè)主要運(yùn)營(yíng)指標(biāo)(生產(chǎn)效能、采出率、噸煤成本、人均效能等)進(jìn)行分析，輔助企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策管理。

4 智能礦山綜合管控平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)

4.1 煤炭行業(yè)知識(shí)圖譜及工業(yè)大數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)

煤炭行業(yè)知識(shí)圖譜通過提取大數(shù)據(jù)中心中數(shù)據(jù)記錄所包含的對(duì)象、對(duì)象屬性、對(duì)象關(guān)系、事件及事件線索，應(yīng)用分詞、關(guān)鍵詞提取、詞向量轉(zhuǎn)換、詞性標(biāo)注、主題模型等對(duì)象挖掘算法，結(jié)合行業(yè)專有名詞、上下文語境，將數(shù)據(jù)記錄提取、轉(zhuǎn)換、沉淀，形成行業(yè)知識(shí)，融合結(jié)構(gòu)化語義模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)象化的信息檢索和知識(shí)推理。知識(shí)圖譜采用離散符號(hào)、三元組模型、圖譜等形式，實(shí)現(xiàn)煤礦對(duì)象、對(duì)象屬性、對(duì)象關(guān)系、事件及事件線索的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)與表達(dá)，從“關(guān)系”的角度進(jìn)行對(duì)象與對(duì)象屬性融合及異常事件本源追溯[16]。

煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心具有體量大、結(jié)構(gòu)多樣、時(shí)效性強(qiáng)等特征，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集解析、海量數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)及多場(chǎng)景并行計(jì)算是煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)的關(guān)鍵點(diǎn)。煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心采用標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的IOServer數(shù)據(jù)采集組件，按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范，針對(duì)不同子系統(tǒng)的特征設(shè)置不同的數(shù)據(jù)采集線程，對(duì)各類數(shù)據(jù)源進(jìn)行原始數(shù)據(jù)解析，形成可識(shí)別的記錄數(shù)據(jù)，在保持?jǐn)?shù)據(jù)語義的情況下完成對(duì)“臟數(shù)據(jù)”的清洗。煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心通過列存儲(chǔ)、粗粒度索引等數(shù)據(jù)處理技術(shù)，應(yīng)用Hadoop 體系中的HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分析文件系統(tǒng))、HBase技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)基于時(shí)序關(guān)系的分類存儲(chǔ)。煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)中心應(yīng)用MapReduce實(shí)現(xiàn)離線數(shù)據(jù)批量計(jì)算，采用Spark進(jìn)行在線實(shí)時(shí)流計(jì)算，通過Pregel實(shí)現(xiàn)大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景下海量數(shù)據(jù)計(jì)算需求。

4.2 安全生產(chǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)

通過安全生產(chǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)規(guī)律性進(jìn)行分析，掌握未來一定周期內(nèi)的安全生產(chǎn)狀況變化趨勢(shì)，對(duì)異常情況進(jìn)行提前預(yù)防。實(shí)時(shí)指標(biāo)增量計(jì)算模型及流式事件序列識(shí)別方法是時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘分析的核心要點(diǎn)。實(shí)時(shí)指標(biāo)增量計(jì)算模型按照增量關(guān)系定時(shí)讀取一定時(shí)間周期內(nèi)的時(shí)序數(shù)據(jù)，采用定量裝箱算法進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)分組排序裝箱，完成實(shí)時(shí)指標(biāo)增量計(jì)算，解決數(shù)據(jù)亂序到達(dá)造成指標(biāo)結(jié)果偏差的問題。流式事件序列識(shí)別方法從各種假設(shè)報(bào)警、故障等始發(fā)事件開始，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地接收時(shí)序數(shù)據(jù)，按照事件中時(shí)序數(shù)據(jù)特征規(guī)律，分析未來可能存在的某一種動(dòng)作及后果，從而實(shí)現(xiàn)一定周期內(nèi)可能發(fā)生事件的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

4.3 煤礦安全生產(chǎn)協(xié)同技術(shù)

煤礦安全生產(chǎn)協(xié)同技術(shù)采用統(tǒng)一事件機(jī)制、工作流業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)及智能化遠(yuǎn)程控制等，以生產(chǎn)調(diào)度業(yè)務(wù)為核心，以煤礦地質(zhì)測(cè)量、采掘銜接、設(shè)備安裝、計(jì)劃管理、主煤流運(yùn)輸、物資管運(yùn)、煤炭洗選、產(chǎn)品銷售等生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)流為主線，實(shí)現(xiàn)煤礦生產(chǎn)過程業(yè)務(wù)信息推送及流程化辦公協(xié)同與固定場(chǎng)所場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)融合、業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)與遠(yuǎn)程協(xié)同控制，促進(jìn)煤礦各組織架構(gòu)層級(jí)之間、各專業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用之間的信息共享及高效協(xié)同[17]。

5 結(jié)語

智能礦山綜合管控平臺(tái)基于智能礦山基礎(chǔ)信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦各類安全生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的匯聚、治理、存儲(chǔ)與分析，賦能上層安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)管理業(yè)務(wù)應(yīng)用；采用統(tǒng)一門戶、統(tǒng)一數(shù)據(jù)及統(tǒng)一風(fēng)格，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控、風(fēng)險(xiǎn)綜合防控管理、決策分析綜合管控、精準(zhǔn)運(yùn)維檢測(cè)等業(yè)務(wù)應(yīng)用中心的開發(fā)管理，滿足煤礦智能化綜合管控應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)了煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)管控一體化，促進(jìn)了煤礦“橫向協(xié)同、縱向貫通”的安全生產(chǎn)管理體系建設(shè)，對(duì)優(yōu)化煤礦組織架構(gòu)、勞動(dòng)生產(chǎn)組織及實(shí)現(xiàn)固定場(chǎng)所無人化、少人化具有積極的促進(jìn)作用。該平臺(tái)有助于提升煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)管控水平，多業(yè)務(wù)協(xié)同效率，企業(yè)運(yùn)營(yíng)分析與戰(zhàn)略決策能力，可促進(jìn)煤礦企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。