基于多系統支持的生產數據綜合預警系統

李 超

(中煤能源研究院有限責任公司，陜西 西安 710054)

0 引言

煤礦生產的特殊性及復雜性，煤礦生產中的信息化始終難以突破傳統模式，信息管理系統運行和生產管理數據分析分離，缺少預判系統[1-2]。尤其是在綜采工作面生產過程中，雖然產生了大量的實時數據，并存儲在一定的介質中，但數據的存儲與分析對于煤礦綜采生產的特殊性分析利用率較低，缺少生產管理數據的全方位采集、分析和預警系統[3-4]。

因此，需要一種基于云平臺多系統數據支持的煤礦生產數據綜合預警系統，構建可指導安全生產、隱患故障排除的數據綜合應用系統，實現綜合自動化系統數據跨系統共享、橫縱向綜合分析、邏輯和非邏輯關系，探索數據價值的再發現等功能。

1 大數據預警系統總體架構

基于大數據的生產預警系統的設計，需要從煤炭行業信息化建設全方位、全過程整體考慮，統一規劃、統一設計、統一開發，并在統一規劃的基礎上分步實施、分子系統開發。以提高決策過程的科學性和效率為目的，規范或重組各項業務的審批流程，改進傳統工作方式，形成電子化的流程閉環管理，并在信息系統日志數據分析的基礎上，完善、優化、動態調整相應的業務流程。

1.1 總體功能框架

主要功能模塊：系統需能夠實現靈活的流程定制、模塊組合、接口對接、權限設置、數據導入導出和報表自定義，并提供數據庫直連、Web服務、Restful API等多種接口方式，提供用戶、組織機構及權限對接的多種方案，對緊耦合模塊采用一體化設計，對松耦合模塊采用集成化設計，采用中間件技術和數據交換技術實現數據的集中與共享[5-6]。系統主要實現元數據管理、數據采集管理、數據儲存管理、服務接口管理、時序數據管理、數據倉庫管理、數據瀏覽查詢、數據統計分析、數據可視化管理等主要的功能模塊。

系統分層：系統分4個層次，如圖1所示。①前端展示層是系統的唯一入口，以統一的用戶界面提供給煤礦管理人員和相關業務人員，具有信息發布、待辦、提醒等功能；②核心應用層是實現核心功能的模塊，包括元數據管理、數據采集管理、數據儲存管理、服務接口管理、時序數據管理、數據倉庫管理、數據瀏覽查詢、數據統計分析、數據可視化管理等管理功能。在此基礎上，系統還可實現綜合分析預警、多系統報警聯動、工作流管理、消息推送、設備智能識別、歷史故障記錄查詢、設備運行報表等功能模塊。系統支持單服務器部署，也支持多服務器集群部署，可以參數化、快速柔性部署。并采用反射代理、負載均衡、靜態化、多層緩存等技術確保系統在高并發訪問時的性能。

圖1 基于大數據預警系統總體架構

子系統：系統具有3個相互關聯的子系統，分別為數據采集與抽取子系統、安全生產數據綜合分析與應用Web子系統和移動端子系統。3個子系統的關系如圖2所示。

圖2 子系統的關系圖

1.2 拓撲結構

系統建設的網絡拓撲結構如圖3所示。在公司信息中心架設數據采集、上傳工作站，統一對煤礦各系統服務器的數據進行讀取并統一格式后推送至云端服務器進行數據處理及存儲。煤炭總公司和各下屬煤礦根據權限進行數據的查看、瀏覽。下屬煤礦移動端可通過4G或WiFi聯網，經由移動端APP進行數據查看、工單填寫情況反饋。

圖3 系統建設的網絡拓撲結構圖

1.3 硬件部署方案

煤炭行業的數據特點是產生的頻率快，每一個監測點一秒鐘內可產生多條數據；嚴重依賴于采集時間，每一條數據均要求對應唯一的時間；測點多信息量大，常規的實時監測系統均有成千上萬的監測點。針對以上特點，本系統將綜合運用各種數據儲存技術，實現高性能、高可靠、高可用的數據儲存。系統采用時序數據庫中的開源InfluxDB來儲存各種數據。InfluxDB是開源的分布式時序、時間和指標數據庫，使用Go語言編寫，無需外部依賴，主要依據其與時間相關的函數的靈活使用、對實時大量數據進行計算和支持任意的事件數據[7-9]。InfluxDB具有優秀的讀寫性能，可以為該系統大數據解決時序數據的高效儲存和訪問提供重要的技術平臺支撐。當數據積累到相當規模后，可以進一步部署Hadoop數據集群，實現分布式的數據儲存和并發處理分析[10]。

1.4 數據來源

安全類數據包括安全監測數據、火災檢測數據、礦壓數據和水害數據。其中安全檢測數據分為氣體數據(瓦斯、一氧化碳和二氧化碳)、風速、水位和溫度。水害數據具體分為水位和涌出量。生產類數據包括礦井主要設備運行參數、選煤廠主要設備運行參數、瓦斯抽采泵參數、裝車系統參數、通風系統參數、主運輸系統參數、主排水系統參數、壓風系統參數和礦井供電系統參數。其中礦井主要設備包括：采煤機、刮板機、轉載機、破碎機、順槽膠帶機、大巷膠帶機、主斜井膠帶機、通風機、壓風機、井下主排水泵。管理類數據包括工作流數據、歷史故障數據和庫存數據。

1.5 Web端系統界面設計

基于大數據多系統數據支持的煤礦生產數據預警系統Web界面如圖4所示，界面左側分布的是各個功能子系統的目錄導航，包括綜合預警、故障診斷、設備運行及相關的數據查看、管理等。

圖4 預警系統Web界面示例

2 預警系統功能

從服務于安全生產出發，大數據預警系統要做到事前提醒、事中監督、事后分析、經驗匯總、輔助判斷，貫穿安全生產全過程，及時、有效、準確地提醒管理者，為安全生產真正起到保駕護航的目的。

2.1 綜合預警分析

預警的要求：判定設備處于工作異常狀態時，系統立刻自動發出預警，預警信息推送給相應等級的責任人，要求立即排查、保養、維修；必要時啟動廣播、固定電話、移動電話通知現場人員注意設備故障，采取必要措施規避危險；在規定時間內故障未能清除，預警等級自動升級并將消息推送至上一級責任人，督促維修故障，直至故障清除后，預警信息自動消除，預警流程自動結束。

預警產生的依據：計算采集到的實時數據，處于數據正常閾值區間之外。

預警等級的劃分：主要由安全風險、環境危害、設備故障的大小、影響范圍、變化速度、持續時長等決定。

預警處理過程：系統開發中，須實現設備異常自動評判、預警信息自動推送，并綜合使用多種通知手段。預警處理過程，如圖5所示。

圖5 預警流程圖

2.2 多系統報警聯動

主要功能：多系統報警聯動功能主要是針對各個煤礦的通信聯動。當有等級較高且有可能對現場人員產生危害的預警產生時，系統需及時通知相關工藝各環節人員時，會同時啟動固定電話、移動通信、廣播進行語音播報，方便人員及時了解情況，采取相應措施。

信息推送：對預警、報警信息進行分級并以彈出窗口、短信息的方式推送至相關責任人的PC端及手機移動端。Web系統負責根據預警規則產生相應的預警事件，并向多個端口進行推送，在Web端中以彈出窗口、短信息的形式進行顯示，或在項目開發的APP中，采用相應的形式進行顯示。

預警聯動：當預警事件被識別出來后，Web端系統將把預警事件的主要參數(報警部位、報警內容文本)傳給APP，根據APP的架構，采用輪訓的方式訪問Web端產生的報警事件表。多系統報警聯動系統在接收到預警的參數信息后，根據自己系統的邏輯，實施閉環的預警聯動。多系統報警聯動可實現多網融合通信功能、調度臺集中調度指揮、緊急呼叫、互聯互通、現有擴音電話集成、音箱廣播系統集成、聯動報警、人員定位系統尋呼聯動、綜合自動化系統聯動。

2.3 設備運行報表及歷史故障查詢

設備運行報表：設備運行報表可以根據主要設備(采煤機、刮板機、轉載機、破碎機、順槽膠帶機、大巷膠帶機、主斜井膠帶機、通風機、壓風機、井下主排水泵)運行歷史數據，指定時間段選取相關參數形成設備運行報表。并繪制主要設備開停、電流、電壓變化曲線圖。同時對系統核心設備的歷史曲線進行繪制，實現系統歷史同期數據比對，方便運行工藝調整，達到高效節能。

歷史故障查詢：歷史故障查詢是對主要設備的每一次故障解決分析過程進行記錄歸檔，形成歷史案例，建立一套歷史故障記錄查詢功能，通過計算機系統對關鍵詞在歷史數據庫查詢類似案例，可以對主要設備所出現的故障，輔助進行快速診斷，為缺乏經驗的維修技術人員排除故障提供專業指導。

2.4 設備智能識別

設備智能識別可以通過手持移動防爆智能手機，在手機APP上讀取設備固定信息(例如銘牌信息等)，同時可通過鏈接查詢該設備實時運行數據庫動態視圖報表頁面，查看設備的各參數曲線趨勢、維修記錄庫和其它動態數據。通過移動端APP，設備檢查及檢修人員通過手持設備掃描設備二維碼即可了解設備情況，查看設備運行狀況和獲取維修經驗記錄。在APP端完成設備智能識別功能的開發。對于輔助維修方面的功能，包括設備管理、維修記錄、設備參數等功能，Web端應完成相關信息的閉環管理，并給APP提供數據操作的Api，APP根據Web端提供的Api進行數據的渲染。

3 結語

基于大數據多系統支持的煤礦生產數據綜合預警系統有效的消除信息孤島，增強了數據聯動，提升了人機互動，強化了生產管控。系統建設了煤礦大數據預警平臺，通過收集海量安全生產數據，并智能分析數據變化趨勢，可精確輸出輔助決策建議，有效節約了建設投資；構建了精準送達、數字化管理、智能化跟蹤、閉環式督辦的新型煤礦信息化管理模式，實時反饋由小時級優化至分鐘級；可實現設備參數的實時采集、規范管理、深度挖掘、網絡發布、移動辦公的新型煤礦關鍵設備管理模式，達到提質增效的目的。