礦山物聯網服務承載平臺與礦山購買服務

張申

(中國礦業大學 物聯網(感知礦山)研究中心， 江蘇 徐州　221008)

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礦山物聯網服務承載平臺與礦山購買服務

張申

(中國礦業大學 物聯網(感知礦山)研究中心， 江蘇 徐州221008)

摘要：礦山綜合自動化系統由于沒有考慮容納第三方的服務，逐步顯露出系統封閉、標準不一、信息應用困難、對礦山技術人員要求高等問題，阻礙了其發展。明確了礦山物聯網的本質為服務承載平臺，礦山物聯網應具有相應的公共服務能力，包括基于位置的服務、基于時間的服務、基于信息的服務、基于云的服務、基于大數據的服務、基于語義的服務等，重點論述了礦山物聯網應具備的服務能力和礦山購買服務，指出這些服務能力會隨著技術和需求的發展而不斷充實與增加，使礦山物聯網逐步向智慧礦山邁進。

關鍵詞：礦山物聯網； 服務承載； 礦山購買服務； 大數據

網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20160405.0848.002.html

0引言

2013年1月，筆者著《論礦山物聯網的結構性平臺與服務性平臺》[1]介紹了礦山物聯網服務性平臺的一些可能的應用服務，如分布式監測監控底層服務、為第三方提供公共服務、多學科協同工作服務以及礦山云服務等。礦山物聯網的本質是服務，礦山物聯網是一個承載服務的平臺應該成為業界的共識。礦山的各種應用，如地質、測量、礦山建設、礦山生產、礦山安全、產品加工與運銷、礦山生態等都是在該平臺下的應用服務。傳感、傳輸、信息處理、云計算、智能決策、大數據、現代控制、現代信息管理等技術都是為這些應用服務提供技術支撐的。

本文重點論述礦山物聯網服務承載平臺的作用與意義，分析礦山物聯網應該具有的公共服務能力，如基于位置的服務、基于時間的服務、基于信息的服務、基于云的服務、基于大數據的服務、基于語義的服務等，概要給出礦山購買服務的模式。可以預見，這些服務能力會隨著需求的提高和技術的發展而不斷得到充實與擴展。

1礦山物聯網的本質——服務承載平臺

1.1“三自模式”及其帶來的問題

礦山綜合自動化建設已經取得了不俗的成績，但從大的格局來講，幾乎所有礦山的綜合自動化系統建設都是沿襲傳統的理念與思路，即礦山自己建設、自己使用、自己維護模式。這種自建、自用、自維的“三自模式”從建設初期就沒有考慮是否應具備將第三方的應用服務納入到網絡里的能力，一切均是自己來做，基本是一個封閉的系統。因此，極易出現“感知手段傳統單一，缺乏泛在感知網絡，重硬集成輕軟集成，缺乏應用層面的信息融合，缺乏標準建設，多學科交叉應用不夠”等問題[2]。這些問題已經嚴重阻礙了礦山綜合自動化的進一步發展，大多數己經建設了綜合自動化系統的礦山均反映系統沒有起到應有的作用，甚至一些礦山的綜合自動化系統成了擺設。

除上述問題外，“三自模式”并不符合礦山運行過程中對服務靈活伸縮的需求，如過斷層、遇老空區、采空區發火等，可能臨時需要壓力監測、突水監測、注漿注氮系統測控等子系統。但在傳統的“三自模式”下，要建設這些系統都需要經過立項、論證、審批、建設和驗收等流程，而且一旦建設，就成為網絡里固定的子系統，不管是不是仍有需要都不能從網絡中撤除，因為一旦再需要，重復申請建設這樣的子系統幾乎是不可能的。

1.2礦山物聯網服務承載平臺與購買服務模式

感知礦山物聯網應該是一個服務承載平臺。所謂服務承載平臺，就是方便各種服務提供商為礦山提供各種服務，同時也能為今后不斷增長的需要或隨時可能的需要提供服務。例如針對過斷層、過老空區、采空區發火等臨時需求，在礦山物聯網環境下，可以向相應的服務提供商購買這些方面的臨時服務，將所需的壓力監測、突水監測、注漿注氮系統測控等服務隨時接入到網絡中，一旦這種需求消失，隨時可將這些服務從礦山物聯網中撤除。

這種服務購買模式是解決現有礦山自動化系統“缺乏應用層面的信息融合，多學科交叉應用不夠”等問題的有效模式。以礦震監測為例，圖1給出了礦山物聯網環境下的分布式礦震監測方法[3-4]。該方法可方便地將微震、聲發射、電磁輻射等多種傳感器以完全相同的方式接入網絡，在主機中安裝相應軟件，即可實現多套不同的礦震監測系統。這些系統完全可以以服務的形式提供到網絡中。例如，某服務提供商的微震監測服務較好，就可由其接入微震傳感器，安裝相應軟件，提供微震監測服務；另一服務提供商的聲發射監測比較有優勢，就由其提供聲發射監測服務；一段時間后，又一個服務提供商稱可不再安裝任何傳感器，只將已有的礦震監測信息融合在一起，進行更為全面的礦震信息分析，則可購買該服務提供商的信息融合服務。在礦山物聯網服務承載平臺下，應用層面的信息融合、多學科交叉等很自然地實現了。顯然這種服務購買模式更加適合礦山的需要，服務可以是長期的、短期的或臨時的。

圖1　礦山物聯網環境下的分布式礦震監測方法

礦山物聯網服務承載平臺必須是一個開放式的網絡。因此，感知礦山物聯網建設過程中，標準建設是非常重要的，網絡必須能開放給服務提供商，必須具有必要的服務能力，這也是感知礦山物聯網與礦山綜合自動化系統的區別。

2礦山物聯網的服務能力

所謂服務承載，就是能夠為服務提供商提供便利，使其能方便地將服務提供到網絡中，同時，這些服務具有良好的伸縮性。礦山物聯網的建設應使得礦山逐步從“三自模式”向購買服務轉變，這樣可以最大限度地保護礦山用戶的投資，更有利于礦山專業化運營以及服務提供商的專業化服務，同時也能保證礦山物聯網真正成為一個活的、不斷發展的網絡。下面從6個方面說明礦山物聯網服務承載平臺的這種服務能力。實際上這6個方面是相互交融、不可割裂的。

2.1基于位置的服務

礦山需要兩大類型的基于位置的服務。人員與移動設備的定位、設備控制及動態管理等需要位置信息。過去這些定位都由各子系統實現，如人員定位與考勤系統，網絡上并不具備這樣的服務能力。而地面GPS系統及移動通信系統均具有網絡提供位置服務的能力，各種有位置需要的應用服務只是直接利用這種能力，而不需要每個應用子系統實現定位?，F在各種跑步應用手環和手機軟件等都是利用了這種基于位置的服務。因此，礦山物聯網應該具備這種位置服務能力，而不是由各個子系統分別實現定位。

另一類具有礦山特色的定位是對災害源及故障的定位。原來的監測系統基本上都是集中式監測系統，以礦震監測為例，有電磁輻射監測系統、聲發射監測系統、微震監測系統等。這些系統的不足：通道數有限，不能任意擴展；有線傳輸，不利于移動；功能單一，不能進行綜合監測；價格昂貴，不利于推廣應用。此外，這些集中式監測系統均不具備網絡化災害位置服務的能力，不能開放給其他服務提供商使用。礦山物聯網的網絡化分布式監測系統中，傳感器和執行器以有線或無線方式直接接入主干傳輸網絡，傳感器與執行器布置靈活，適合快速布置、移動應用，使網絡具備了分布式定位的能力，1.2節中已經說明了這些優勢?？梢灶A見，對于礦震災害來說，利用物聯網分布式感知技術與災害源定位技術，只要安裝不同類型的傳感器，就可同時實現電磁輻射監測、聲發射監測、微震監測等多種系統。通過多種監測信息的融合，實時感知煤巖動力災害孕育、演化和誘發過程中的異常特征和前兆信息，將是實現礦震災害預警的有效途徑。

2.2基于時間的服務

目前礦山綜合自動化系統網絡中并沒有統一的時間，上述2種定位、精確控制等需求均難以實現。許多第三方的服務都是基于時間的，要讓各方面的專家能專注于自己擅長的服務，礦山物聯網就應該具有提供網絡上時間服務的能力。簡單來說，在礦山物聯網環境下，每個礦工都會帶一個智能可穿戴設備，如智能礦燈?？纱┐髟O備上必然有時鐘，網絡上如果沒有時間服務功能，時間一長，每個時鐘指示的時間必然會出現差異。而常用的手機由于網絡上有時間服務能力，所指示的時間基本是一致的。

更為精細的時間服務能力體現在分布式網絡化測量與控制中。如圖1所示的分布式礦震監測中，各傳感器之間的時間同步是災害源定位的關鍵，網絡具備時間服務能力使得該種系統的應用更為方便、快捷。

此外，全網具有時間服務能力，就能對全礦井發生的事件進行跟蹤管理，如針對電力系統的故障，能非常方便地進行查找與跟蹤；對事故發生的前后順序進行有效判別等。

具有時間服務能力的網絡才能真正實現所謂的四維礦山。

2.3基于信息的服務

礦山的生產監控調度指揮、安全生產信息管理、生產計劃與接續、專家決策支持、經營管理、設備運行管理、重大災害預警預報、礦山設備故障分析等均需要大量的信息，都是基于信息的服務。這些均需多學科的參與協同工作。

礦山物聯網技術的發展為這種多學科協同工作提供了可能。各學科在同一平臺上工作，使用同樣的數據，面對同一個礦山，無需任何行政手段，互不干涉，目的都是為礦山的安全生產提供服務，充分利用各方利益的分配與矛盾，自然而然地形成了一個真正市場化的協同工作環境。

這種網絡化協同工作最典型的例子就是360與騰訊之間的貼身肉搏。但他們都是在同一個網絡環境下，都要為同樣的用戶提供盡可能好的專業化服務，肉搏的結果是用戶受益。站在廣大用戶的角度來看，他們的肉搏反而是一種很好的協同工作關系。網絡的開放性為他們提供了用戶所需要的，甚至是喜聞樂見的肉搏式協同工作環境。正是這種肉搏式協同工作最有可能成為物聯網環境下協同工作方式的主流，最大的贏家是物聯網用戶。對于礦山物聯網來說，最大的贏家就是礦山企業。

2.4基于云的服務

礦山云服務平臺通常會由某些專門的服務商來提供，如礦山災害監測與預警云平臺，由某個礦山災害監測云計算開發商匯聚一批礦山安全專家(專家云)來為礦山提供服務；設備健康狀況診斷云平臺，由云服務中心匯聚一批礦山設備提供商來為礦山提供服務等。

仍以礦震監測為例，常用的監測方法有電磁輻射法、聲發射法、微震監測法等。而現在礦震方面的專業已有定論，即對礦震需要進行綜合監測。但隨之而來的問題是監測方法越多，礦山越缺乏對這些監測信息進行解讀和分析的專業人員。對信號的解讀分析需要運用多物理場耦合理論與分析方法，可能包括采動影響下的圍巖和煤體的變形與破壞失穩關系，災變準則，煤與瓦斯突出、沖擊地壓、瓦斯粉塵超限、巷道流變失穩等災害的判別準則等。寄希望于每個礦山均配備這種專業分析技術人員是不現實、也是不科學的。

云服務方式為礦山物聯網解決這些問題提供了很好的方案?；谠品盏牡V山災害監測預警系統如圖2所示[5]。不同礦山的物聯網系統將災害監測底層信息通過公共網絡或專用網絡傳送到災害監測預警云服務中心。云服務中心以IaaS模式提供虛擬化資源服務，包括礦山巷道、地質參數、通風等各種實際數據及模型的存儲與計算資源的使用。以SaaS模式的分析軟件供礦山企業用戶及專家使用，實現用戶、云中心、專家共同參與的礦山災害監測與預警服務，最終形成的專家意見、分析報告及預警與防治對策等將通過云服務中心Web平臺發布，供不同權限用戶調閱。

圖2　基于云服務的礦山災害監測預警系統

礦山通風優化、礦山設備健康狀況分析、災害仿真與反演等許多應用均可采用這種云服務方式，可有效提高礦山運行效率，盡可能保障礦山生產安全。這是礦山物聯網的獨特之處。

2.5基于大數據的服務

物聯網產生大數據，大數據助力物聯網。礦山物聯網的應用必將會有大量的礦山物體聯接到網絡中，必定會產生大量的數據。這些數據來自不同的子系統，具有不同的結構與用途，各種類型的數據呈指數增長，漸漸超出了傳統關系型數據庫的處理能力，數據中存在的關系和規則難以被發現。而大數據技術很好地解決了這個難題，它能夠在成本可承受的條件下，在較短的時間內將數據采集到數據倉庫中，用分布式技術框架對非關系型數據進行異質性處理，通過數據挖掘與分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。

以煤巖層破裂監測為例，目前有電磁輻射、聲發射、微震等傳感手段，可能會有數百個傳感器聯接在網絡上。而這只是對煤巖層破裂信號實施了3個窗口的監測，要實現全譜系監測則需要更多類型、更多數量的傳感器，這些信息要與地層參數、巷道情況、采動過程、推進速度等多因素聯合，進行異質性處理，通過數據挖掘與分析，從大量化、多類別的數據中提取價值，來反演礦山應力分布與遷徙情況。

礦山其他災害的監測與預警、礦山安全形勢的評估等均需要大數據技術提供的服務。

2.6基于語義的服務

目前礦山綜合自動化技術主要基于互聯網技術?；ヂ摼W技術是為人使用而設計的，而不是為了讓計算機理解網絡里的內容。這反映到礦山監測監控系統中，監測監控的目的是為人使用，而不是讓計算機系統理解礦山所發生的事件。專家決策支持、設備故障分析、災害超前預警、事故反演等卻均是需要計算機系統去實現的。計算機不能理解網絡中的內容，因此難以實現這些基于計算機自動分析的系統。為解決該問題，互聯網創始人Tim Berners-Lee在2000年提出了語義Web的概念和體系結構[6]。語義Web中，各種資源被人為地賦予了各種明確的語義信息，計算機可以分辨和識別這些語義信息，并對其自動進行解釋、交換和處理。

語義網的體系結構共分7層[6]，分別為編碼定位層(Unicode+URI)、XML結構層(XML+NS+xmlschema)、資源描述層(RDF+rdfschema)、本體層(Ontology vocabulary)、邏輯層(Logic)、證明層(Proof)和信任層(Trust)，如圖3所示。

圖3　語義網層次結構

將語義Web融入礦山物聯網中，讓計算機有更強的能力去處理和“理解”數據，所期待的智能決策、超前預警、自動計劃安排等才有可能實現。將礦山物聯網中的所有物體和事件(虛擬物體)稱作網絡中的各種資源，需要人為地為其賦予各種明確的語義信息供計算機分辨、識別、理解、交換和處理，這樣才可能實現基于知識的決策與處理，進而實現專家決策、故障與災害超前預警、事故反演等。

3結語

礦山綜合自動化系統從設計開始就沒有考慮容納第三方的服務，因此在建設后期，逐步出現了系統封閉、標準不一、信息應用困難、對礦山技術人員要求高等問題。在多年實施礦山綜合自動化的基礎上，再實現礦山物聯網，應該明確礦山物聯網的本質是服務承載平臺，礦山物聯網必須具有相應的公共服務能力，如基于位置的服務、基于時間的服務、基于信息的服務、基于云的服務、基于大數據的服務、基于語義的服務等?？梢灶A見，這些服務能力會隨著技術和需求的發展而不斷充實與增加，礦山物聯網也會越來越實用，逐步向智慧礦山邁進。

參考文獻：

[1]張申,張滔.論礦山物聯網的結構性平臺與服務性平臺[J].工礦自動化,2013,39(1):34-38.

[2]張申,趙小虎.論感知礦山物聯網與礦山綜合自動化[J].煤炭科學技術,2012,40(1):83-86.

[3]張申,陳金云,劉衛東,等.分布式煤礦沖擊地壓監測方法：101762830A[P].2010-06-30.

[4]張申,丁恩杰,徐釗,等.物聯網與感知礦山專題講座之三——感知礦山物聯網的特征與關鍵技術[J].工礦自動化,2010,36(12):117-121.

[5]張申,劉鵬,張彭.感知礦山物聯網云計算應用探索[J].煤炭科學技術,2012,40(9):72-75.

[6]GRIGORIS ANTONIOU.語義網基礎教程[M].胡偉，程龔，黃智生，譯.北京：機械工業出版社，2008.

Service carrying platform of mine Internet of things and mine buys service

ZHANG Shen

(Internet of Things(Perception Mine) Research Center, China University of Mining and Technology,

Xuzhou 221008, China)

Abstract:Due to the lacking of considering carrying the third side service into mine integrated automation system(MIAS), some disadvantages have revealed in MIAS and obstructed development of MIAS such as system closing, standard inconsistency, information application difficulty and high requirements for mine technicians. As a service carrying platform, mine Internet of things (MIoT) should have capability of providing public services, such as location based service, time based service, information based service, cloud based service, big data based service, semantics based service, etc. The emphases are discussion about the service capabilities and mine buying services. It is obvious that with development of technologies and demands, the capabilities of MIoT will be enhanced and increased to make the MIoT to purpose of intelligent mine.

Key words:mine Internet of things; service carrying; mine buys service; big data

作者簡介：張申(1957-)，男，江蘇興化人，教授，博士，博士研究生導師，主要研究方向為煤礦通信，E-mail：yunnan05@tom.com。 耿澤昕(1990-)，男，山西平遙人，碩士研究生，主要研究方向為煤礦電氣設備與智能控制技術，E-mail:gengzexin12738@126.com。

基金項目:“十二五”國家科技支撐計劃資助項目(2013BAK06B05)，國家自然科學基金資助項目(51204177)。 國際科技合作與交流專項資助項目(0S2013ZR0493)；山西省科技重大專項資助項目(20111101024，20131101029)。

收稿日期：2016-01-28；修回日期：2016-03-09；責任編輯：李明。 2016-01-12；修回日期：2016-03-10；責任編輯：盛男。

中圖分類號：TD67

文獻標志碼：A網絡出版時間：2016-04-05 08:48

文章編號：1671-251X(2016)04-0007-05

DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2016.04.002

張申.礦山物聯網服務承載平臺與礦山購買服務[J].工礦自動化，2016,42(4)：7-11.