基于云計算的礦用設備監察管理系統設計

姜 琳，孫 超，付恩三

(應急管理部信息研究院，北京市朝陽區，100029)

0 引言

礦用設備是煤礦生產體系中的重要根基[1]。由于煤礦現有設備的多樣性及復雜性，礦用設備的信息管理成為了礦山工作中較為繁瑣的事務。礦用設備信息中隱藏了設備的重要工況信息，如何從采集的信息中挖掘礦用設備的風險信息[2-3]、保證礦用設備生命周期內的高效穩定運行、降低礦用設備事故發生概率、完善礦用設備風險預控理論、優化礦用設備檢修周期，對煤礦安全生產具有重要的理論意義與實踐價值。同時，系統數據實時上傳至省級政府端監管監察大數據采集聯網云平臺，成為省級政府端礦用設備監察管理系統的重要組成部分。

眾多學者及專家在礦用設備信息化領域進行了探索與研究，并取得了一定的成果。柴艷莉等[4]研究人員從煤礦設備管理現狀出發，以WebGIS為基礎，構建了礦用設備信息管理框架，并對設備數據的空間流轉進行了詳細介紹；任傳成[5]針對礦用設備中的檢測檢驗環節，對礦用設備檢驗檢測信息進行了信息化構建及系統實現；劉勇等[6]研究人員設計了以SuperMap為技術核心的煤礦設備信息系統，為礦用設備數據分析奠定了基礎；趙淑芳等[7]研究人員為實現礦用設備的動態優化管理，研發了基于Web的礦用設備監測系統，實現了對礦用設備信息的動態追蹤。但由于現有礦用設備的信息量劇增，以往的礦用設備信息管理系統已不能滿足現有數據量及省級政府端監管監察大數據采集聯網的具體要求。

基于以上考慮，本文在充分分析礦用設備信息的基礎之上，以云計算技術為基礎，以煤礦“一張圖”為理論指導，對礦用設備監察管理系統進行架構設計及功能模塊研發，以期為煤礦設備信息化管理提供一個新的發展思路。

1 礦用設備監察管理系統架構體系

1.1 系統總體架構

本系統的總體架構分為煤礦端和省級政府端，系統總體架構以煤礦企業為核心，圍繞對煤礦企業的安全生產監察、執法和服務的全過程，構建以煤礦企業為統一數據視圖的大數據監察平臺，同時，按照省級政府端監管監察部門業務建設框架要求，創新監察模式、優化業務流程、規范基層監察執法，建立依托以煤礦瓦斯、井下作業人員、工業視頻和重大礦用設備監控系統監測數據、執法統計等信息，結合大數據分析與監察平臺的高效安全生產保障能力與體系。礦用設備監察管理系統總體架構如圖1所示。

圖1 礦用設備監察管理系統總體架構

煤礦端主要包含煤礦各感知數據采集子系統、數據資源池建設、設備信息管理、聯網分析、礦用設備運行狀態分析和煤礦安全大數據分析等應用功能模塊，礦用設備監察管理系統豐富了煤礦感知數據資源采集種類，為礦用監察業務應用提供數據源，為監測預警、風險評估、監督管理、精準執法、應急響應、事故調查和綜合保障等業務提供精準數據支撐。

省級政府端按照相關系統數據采集細則，從煤礦前置采集系統接入煤礦安全監控系統、井下作業人員管理系統、煤礦工業視頻系統、沖擊地壓監測系統、水文地質監測系統和礦用重大設備監控等系統的相關數據，前置采集系統支持消息隊列和文件傳輸這2種數據接入方式。同時，在煤礦端也支持數據緩存、數據傳輸、數據質量、運維監控和配置管理等功能。煤礦端采集到的數據通過省級政府端建設的消息隊列接口服務上傳。省級政府端系統部署在云提供的IaaS平臺之上，建設煤礦感知數據庫(原始庫、主題庫)、應用支撐平臺(大數據支撐平臺和數據共享交換平臺)以及礦用設備監察管理應用系統，依托云上大數據平臺和人工智能平臺，向各級監管監察部門和煤礦等用戶進行數據可視化展示。

1.2 系統技術架構

礦用設備監察管理系統的系統技術架構按照分層設計、上下支撐的原則進行設計，自下而上分別包括基礎設施層、基礎資源層、數據層、應用支撐層、應用層、用戶展現層。兩翼體系包括運維保障體系和標準規范體系。在技術架構設計中重點考慮數據分析應用、業務協同、數據存儲、數據交換、系統管理、安全、基礎環境等要素。礦用設備監察管理系統技術架構如圖2所示。

圖2 礦用設備監察管理系統技術架構

(1)基礎設施層。基礎設施層主要包括大量的硬件資源(物理主機、存儲設備、安全設備、網絡設備、采集設備等)、系統軟件(操作系統、數據庫、應用中間件等)、網絡環境(電子政務外網、互聯網、3G/4G)和圖像接入、監測視察等基礎性工程。

(2)基礎資源層。基礎資源層將匯聚支撐云計算上層服務的各種物理設備，通過虛擬化相應技術形成動態邏輯資源池，并對邏輯資源池的各種資源進行管理(包括資源調度、存儲管理、網絡管理、用戶管理等)。

(3)數據層。數據層利用數據網關對礦井的主通風機、主副井提升、主排水、供電設備等大型機電運輸系統及瓦斯抽采、煤礦自燃發火、水文、沖擊地壓監測系統以及井工煤礦安全監控、井下人員定位等數據進行動態采集，并利用專網實現數據的實時匯集。對采集的相關信息資源進行有效整合，并統一存入數據中心對應的數據庫中。

(4)應用支撐層。應用支撐層綜合利用包括大數據計算相關的數據分析服務、數據存儲服務、Web服務等組件，對外提供基礎應用支撐服務。

(5)應用層。應用層對外主要提供設備基礎信息管理、主提升設備聯網分析、主排水設備聯網分析、主通風設備聯網分析、供電設備聯網分析、煤礦自燃發火監測、水文監測、沖擊地壓監測聯網分析、智能終端APP、煤礦安全風險分析等相關可視化服務，提供圖表、關聯圖譜等多種表現形式，支持調度大屏、計算機終端、移動便攜智能終端信息同步。

(6)本項目所有標準遵循或參照國家頂層設計所制定的標準與規范，其主要包括總體標準、信息資源標準、業務應用標準、應用支撐標準、基礎設施標準和管理標準。根據項目進度與實際需要，可根據相關行業規范與工程經驗制定相關數據交換協議與規范。本項目相關標準體系在遵循參照國家相關要求基礎上，實現重大機電設備監測數據和各類監測監控數據采集上傳。

2 礦用設備監察管理系統功能分析

礦用設備監察管理系統功能模塊分為礦端和省級政府端兩級應用，本文重點介紹礦端應用功能。

2.1 基礎信息管理子系統

基礎信息管理主要針對礦用產品相關設備的型號、種類、生產日期、生產廠家、安標防爆、設備圖片、設備安裝信息等基本信息進行管理，對設備從入井使用到報廢的全生命周期進行管控。基礎信息管理子系統主要功能包括設備目錄管理、安標信息管理、檔案管理、禁止淘汰設備管理等。

2.1.1設備目錄管理模塊

該模塊主要實現煤礦設備的信息管理，通過將相關設備添加或批量導入功能，能夠在界面展現煤礦現有設備的相關信息。設備目錄管理模塊界面如圖3所示。

圖3 設備目錄管理模塊界面

2.1.2安標信息管理模塊

該模塊主要實現納入國家安標管理的煤礦設備臺賬管理統計、安標證書查詢、安標報警等功能，進一步規范煤礦企業安標設備使用，從源頭把控安全設備準入。

2.1.3設備檔案管理模塊

該模塊根據礦用設備目錄，對各礦在用設備基本信息進行填報建檔。檔案基礎信息包括設備名稱、類型、規劃、主要參數、生產日期、生產廠家、報廢年限、安標信息、安標有效期、安裝位置、安裝時間、設備驗收記錄、設備安裝圖紙、設備維保規范等基礎信息。

2.1.4禁止淘汰設備管理模塊

該模塊對國家頒布的《禁止井工煤礦使用設備及工藝目錄》《淘汰落后安全技術工藝、設備目錄》的設備建立煤礦禁止淘汰設備目錄數據庫，對淘汰設備名錄、工藝、淘汰原因、替代產品、淘汰截止日期等關鍵信息進行管理。

2.2 設備維保管理子系統

設備維保管理針對煤礦主通風機、壓風機、提升機、主排水、抽放泵、供電設備、主運帶式輸送機等設備，提供設備臺賬管理、重大設備日常維保管理和重大設備專項檢測管理等功能模塊。

2.2.1設備臺賬管理模塊

該模塊針對煤礦主通風機、壓風機、提升機、主排水、抽放泵、供電設備、主運帶式輸送機等設備臺賬進行管理。臺賬內容主要包括設備名稱、型號、出廠日期、出廠編號、使用說明書、煤安證書編號、生產許可證書、防爆合格證書編號、產品合格證、檢驗報告及有效期、檢驗周期、圖紙資料、生產廠家、廠家聯系電話、設備額定參數、絕緣等級、大(中)修項目內容、維修周期等基礎信息。

2.2.2設備日常維保模塊

根據設備種類不同，建立設備相應技術標準、設備點檢標準、設備給油脂標準、維修作業標準，開展設備周期性維護。根據相應維護周期，該模塊自動生成相應的工作計劃于任務工單，將工單通過網絡推送給相應維護人員，維護人員按照規定時間、規定要素、規定標準流程對設備進行周期性維保，并將維保記錄信息實時上傳聯網。設備日常維保模塊界面如圖4所示。

圖4 設備日常維保模塊界面

2.2.3設備點檢計劃模塊

該模塊引用點檢標準進行計劃編制，定義檢查部位、檢查內容、周期、數據類型、判定標準、上下限范圍等屬性。

2.2.4故障維修管理模塊

設備使用過程中，發生設備故障需要維修處理時，依據設備維修規范與標準，煤礦企業開展設備維修管理工作，該模塊支持在線填寫設備維修單據，包括維修時間、維修人員、維修過程、維修結果等信息。該模塊能夠對維修過程、重要參數、維修結果進行實時記錄，并支持存檔上傳。

2.2.5設備維修計劃模塊

在設備基本信息中可定義設備安裝日期和維修周期，如大修、中修和小修周期。根據這些信息，該模塊自動生成維修、保養計劃，以保障設備及時維修和正常運轉。對于設備大修，需要按照項目管理的流程進行管理，該模塊提供對大修計劃、費用及結果的記錄，不做詳細的過程跟蹤。

2.2.6設備維修記錄模塊

該模塊用于記錄設備維修操作中的內容，包括維修人、維修時間、維修單位、操作人、日期、維修結果、費用、材料消耗等。維修單位可以是外部單位，也可以是本單位內部維修單位。

2.3 檢測檢驗管理子系統

2.3.1臺賬管理模塊

該模塊對國家要求強檢的設備建立檢測檢驗臺賬，包括正常、維修、維護、停用、報廢等多個子模塊。臺賬內容包括：設備名稱、編號、型號、類別、安裝使用地點；檢測時間、檢測地點、檢測周期、檢測結果、下次檢測時間；檢測機構名稱、檢測授權證書編號、證書有效期等。該模塊還有新增、修改、刪除、導入、導出、打印二維碼、查看維保信息等功能。

2.3.2查詢模塊

根據部門權限的不同，在該模塊輸入設備名稱、型號、類別等信息，可以調出設備檢測檢驗臺賬，對不符合檢測規定的通過顏色重點顯示，并進行數量統計。查詢模塊界面如圖5所示。

圖5 查詢模塊界面

2.3.3報警模塊

該模塊主要包括未強檢報警、超期未檢報警、資質報警、檢測結果異常報警、強檢預警等功能，通過條件快速檢索后，還可以導出信息。

2.3.4統計分析模塊

根據部門權限的不同，在該模塊可以按時間、按檢驗單位、按設備統計檢驗次數統計分析出未進行檢測、檢測結果異常、故障設備數量等信息。

2.3.5運行日志模塊

該模塊自動生成運行日志，與設備信息管理模塊關聯，檢測數據更新后，實時推送并記錄日志備查。

2.4 設備聯網分析子系統

重大設備、安全監控、人員定位及工業視頻聯網分析是對當前煤礦使用的主要機電設備，包括煤礦主通風機、壓風機、提升機、主排水、安全監控、人員定位及工業視頻等設備系統的監測監控數據聯網分析，實時了解相關設備系統的運行狀態、安全監控、井下人員及工業視頻各類告警，并利用多種圖表方式展現多維分析。

2.4.1主通風機監測系統聯網分析模塊

該模塊采集整合礦端已有主通風機監測系統數據，實現對礦井主通風機遠程聯網監測。該模塊實時監測的主要參數包括風機電壓、電流、功率、振動、溫度、壓力、風量等數據，并對通風機型號、額定功率、額定風量、礦井需風量、礦井風量、礦井負壓等進行管理。主通風機監測系統聯網分析界面如圖6所示。

圖6 主通風機監測系統聯網分析模塊界面

2.4.2提升系統聯網分析模塊

該模塊采集整合礦端已有的提升系統數據，實現了對礦井主提升機遠程聯網監測。該模塊監測主要對象有電機、滾筒、減速器、冷卻系統、液壓站、裝卸載液壓站、潤滑站等設備。提升系統聯網分析界面如圖7所示。

圖7 提升系統聯網分析模塊界面

2.4.3水泵監控系統聯網分析模塊

該模塊采集整合礦端已有水泵監控系統數據，實現水泵監控系統聯網。該模塊監測的主要參數包括水泵電機參數檢測(電流、電壓、功率及功率因數)，并對吸水壓力、排水壓力、流量、運行狀態、溫度、振動等參數進行監測。

2.4.4壓風機系統聯網分析模塊

該模塊采集整合礦端已有的壓風機系統數據，實現壓風機系統聯網，并對壓風機、風包等進行實時監測。該模塊監測主要對象及信息包括壓風機運行狀態、排氣壓力、排氣溫度等信息。該模塊具備參數實時監測、工藝組態畫面展示及參數異常告警功能，通過圖形化方式展現風機設備實時運行狀態。

2.4.5安全監控系統聯網分析模塊

該模塊按照《煤礦安全生產在線監測聯網備查系統通用技術要求和數據采集標準》生成安全監測文件，通過消息隊列接口服務的方式，上傳至礦端專用前置機，通過對采集的數據進行清洗、邏輯校驗、報警識別，將聯網標準協議數據上傳到省級云平臺并進行存儲，由省級云平臺對上傳數據進行計算分析和統計，并將數據持久化到數據庫中供Web應用系統進行查詢、統計、分析和展示；同時，通過大數據分析和綜合預警分析，使監管人員能夠全面了解煤礦瓦斯監控系統的動態信息，進一步提高監管監察效率。

2.4.6井下人員定位系統聯網分析模塊

該模塊按照《煤礦安全生產在線監測聯網備查系統通用技術要求和數據采集標準》生成安全監測文件，通過消息隊列接口服務方式，上傳至礦端專用前置機，通過對采集的數據進行集約、報警分析，將數據上傳到省級云平臺并進行存儲，由省級云平臺對上傳數據進行計算分析和統計，并將數據持久化到數據庫中供Web應用系統進行查詢、統計、分析和展示，實現井下人員定位管理、跟班帶班稽核管理、作業人員巡查管理等功能，使監管人員能夠全面了煤礦井下作業人員的動態信息。

2.4.7煤礦工業視頻遠程巡查聯網模塊

該模塊將煤礦井下井上關鍵地點視頻數據上傳到省級云平臺，并提供實時視頻遠程動態監管功能，保證各級監管監察部門和煤礦企業可利用系統進行視頻實時動態監察，了解煤礦實際生產情況和調度情況，便于直觀掌握煤礦安全生產狀況，保障安全監察監管的全面性。

3 關鍵技術分析

3.1 云計算技術

云計算是提升計算速率、優化計算資源的模式之一，在現有的云服務條件下，實現了以數據挖掘為核心的架構體系，從而為建設數字礦山以及智慧礦山奠定基礎。傳統模式的云計算一般包含基礎設施即服務(基礎設施層)、平臺即服務(平臺層)、軟件即服務(軟件層)3個層面，通過構建3個層次的服務，進而實現業務的快速計算及科學分析。

基礎設施層也被稱為資源層，主要為平臺層和中間件準備所需要的計算和存儲資源，其主要包含虛擬化、分布式存儲、關系型數據庫等幾種技術；平臺層也稱為中間層，主要作用是程序的開發以及設計，即為開發人員提供服務，主要包含REST、并行處理、分布式緩存等技術；軟件層也稱為顯示層，主要為軟件的使用人員提供服務，為用戶提供所需要的內容以及服務體驗，主要包含Web頁面、RIA技術等。

在基于云計算的礦用設備監察管理系統中，基礎設施層和基礎資源層為系統提供基礎的設備服務，包含服務運營管理和業務運營管理等；平臺層則主要指應用支撐層，為系統提供數據采集和存儲服務；軟件層主要指用戶展現層，包括智能終端和門戶網站等服務。

3.2 大數據挖掘技術

大數據挖掘技術是以海量數據為基礎、以數學模型為核心，對數據中隱含的、潛在的邏輯理論進行探究的方法。數據挖掘對象通常包含關系數據、空間數據、時態數據等，通過構建多種數據之間的邏輯關聯，進而實現海量數據中的有效信息的提取與分析。現階段流行的大數據計算通常以分布式計算為主，通過以Hadoop平臺為基礎，構建Mapreduce計算模型，實現數據的流計算以及批計算，進而對業務數據進行快速的預處理、解析以及科學計算。

在基于云計算的礦用設備監察管理系統中，大數據挖掘技術提供數據的聯網分析服務，通過采集的礦用設備數據，為主通風機監測系統、提升系統、水泵監控系統、壓風機系統、安全監控系統以及井下人員定位系統進行數據挖掘與深入分析，進而為數據化、智能化的礦用設備風險預控奠定數據基礎。

通過對主通風機等各種參數的采集，構建主通風機故障預測模型，以預測模型參數為基礎，對主通風機進行周期性管理，降低其故障率；通過結合安全監控系統數據和井下人員定位系統數據，實現兩者之間的邏輯關系關聯，通過挖掘安全監控系統數據，實現對煤礦瓦斯風險等在內的風險預測及分析，當發生危險時，通過網絡傳輸，對井下人員進行風險預警預告，進而降低生產過程中的人員安全風險，保障安全生產的順利開展。

4 應用情況

2020年8月，該系統在云南省曲靖市富源縣雄達煤業有限公司得到了成功應用，實現了對礦用設備的信息化管理，有效優化了礦用設備檢修周期；同時，實現了重大設備的聯網分析，對各主要礦用設備使用現狀建立了全天候的有效監控及分析，提升了礦用設備的使用效率，為煤礦高效生產提供了保障。

該系統實現了云南省煤監局在礦端、省級政府端的數據共享和聯動應用，將礦用設備感知數據實時、穩定地上傳至云南監管監察大數據采集聯網云平臺，滿足了各級監管監察部門的聯網監察要求。以大數據分析為核心、以云計算為基礎的礦用設備監察管理系統能夠從數據分析的角度出發，構建煤礦設備及生產系統的高效分析，進而為智慧礦山建設、煤礦安全風險預控及煤礦安全管理智慧輔助決策奠定數據基礎。