基于大數據技術的四統一管理系統

杜朋浩

（貴州黔西能源開發有限公司，貴州 黔西 551500）

1 引言

國家煤礦安全監察局要求要嚴格控制井下作業人數，并且要實時掌控人員下井及作業分布情況。目前，全國所有的煤礦企業按照國家關于“六大系統”建設的相關要求，建設了井下人員定位系統，能夠對下井人數、人員分布、下井時長等信息進行全面掌控，但是還存在區隊點名后不下井、非本人捎帶定位標識卡、違規篡改下井記錄等現象。隨著大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術的不斷發展，利用大數據采集分析技術，實現井下人員定位、礦燈領用、虹膜考勤、區隊點名四統一管理，能夠有效地實現對下井人員的精準管理，對存在異常的人員及時預警、分析，杜絕人員風險造成的事故隱患，從而提升煤礦企業安全管理水平及應急能力。

2 現狀分析

目前，煤礦企業基本上都建設了井下人員定位系統、礦燈領用系統、虹膜考勤系統。這些信息化系統都是為了實現下井人員精確管理而建設的，各個系統都有自己的特點，但是由于各個系統都是獨立的，數據不能做到互聯互通，各系統之間沒有數據聯動關系，單個系統的應用對井下人員精準管理還存在一定的問題，主要表現在以下幾個方面。

2.1 他人攜帶定位標識卡下井

人員定位系統主要是通過RFID 定位標識卡與基站之間的通訊來實現人員定位管理。當人員攜帶定位標識卡經過基站信號覆蓋范圍時，基站識別標識卡中的人員信息，并上傳至上位機系統。如兩人下井路線一致，很容易出現一人攜帶多卡下井，從而造成人員數量統計不準確的現象。

2.2 虹膜考勤確認后不下井

虹膜考勤具有唯一性生物識別功能，能夠很好地對人員信息進行記錄，但可能存在人員在井口虹膜考勤后不下井的現象，雖有考勤記錄，但實際是沒有下井作業，存在弄虛作假的現象。

2.3 定位卡損壞下井記錄丟失

人員定位標識卡需要定期更換電池，如下井人員在井下作業時標識卡沒電，或磕碰造成定位標識卡損壞，造成人員下井信息無法正常記錄。

2.4 井下人數與考勤人數不一致

各系統之間相互獨立，人員考勤與下井信息無法及時共享，經常會出現數據不一致現象。同時，異常數據分析困難，大多數還是通過各系統報表，人工進行核對，費時費力，工作效率低。

3 基于大數據的四統一管理系統

系統是通過大數據采集和分析，將基于特征標識的考勤和基于人體生物特征的考勤結合起來，解決單一系統數據不準確的問題。通過建設預警指標，存在異常的信息自動預警，減少人員數據核對工作量，有效提高礦井人員考勤和管理的準確性和科學性。

3.1 系統架構

系統后臺框架為spring Mvc+spring+Mybatis，用Java 語言開發；前臺框架為Bootstrap+jquery.js；后臺推送到前臺展示：webSocket.js。系統主要是由4 個層次組成，如圖1。

圖1 系統組成示意圖

3.1.1 基礎設施層

基礎設施層主要包括人員定位、虹膜考勤、礦燈領用上位機、人員定位基站、人員定位標識卡、虹膜考勤機等基礎設施。

3.1.2 數據采集分析層

主要實現相關軟硬件數據的采集功能，支持數據庫接入、OPC 接入、PLC 接入、文檔接入等多種方式，通過Flume 搜集各系統數據，將消息Sink發送到Kafka，通過Kafka 分發給消費者：Hbase、Pgsql，實現各個系統的數據存放在同一個數據庫中。此部分為各系統數據的主要來源。

3.1.3 業務應用層

主要包括數據實時監測：對人員定位系統、虹膜考勤系統、礦燈領用系統中的人員信息實時計算；區隊點名：工區通過下井前點名的方式，確定當班下井人員數量及信息，并上報給調度室，由調度室確認；智能報表統計：系統對存在異常的信息進行自動提醒，自動生成考勤報表，支持Excel 導出或打印功能；歷史記錄查詢：可按照時間段、班次、部門、人員等條件或關鍵詞查詢。

3.1.4 用戶展示層

可通過PC、手機、平板電腦、本安型終端、顯示屏等多種方式展示人員考勤記錄及異常信息。

3.2 主要技術

3.2.1 Flume（日志收集系統）

Flume 是一個高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統。Flume 支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據。同時，Flume 提供對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方（可定制）的能力。

3.2.2 Kafka（一個開源流處理平臺）

Kafka 是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它可以處理消費者在網站中的所有動作流數據。

3.2.3 Flink

Flink 以數據并行和流水線方式執行任意流數據程序，Flink 的流水線運行時系統可以執行批處理和流處理程序。此外，Flink 運行時本身也支持迭代算法的執行。

3.2.4 webSocket

WebSocket 是一種在單個TCP 連接上進行全雙工通信的協議，使得客戶端和服務器之間的數據交換變得更加簡單，允許服務端主動向客戶端推送數據。

3.3 主要功能

3.3.1 數據采集及分析平臺

該平臺主要用于數據采集及分析，平臺主要功能包括：新建模型類型、新建設備模型、opc 數據抽取任務、數據庫抽取任務、文件抽取任務等功能，通過將人員定位系統（交換文件抽取數據）、虹膜考勤系統（數據庫抽取數據）、礦燈領用系統（數據庫抽取數據）建立數據抽取任務項，實現人員姓名、身份證號、工號、下井時間、升井時間、考勤時間等主要信息的抽取及關聯。

3.3.2 區隊點名功能

區隊下井前通過PC 端或手機端確定本班次下井人員信息，系統支持將區隊所有人員導入功能，本班次下井人員信息，可通過選擇的方式進行確認。同時，也可以選擇外部單位人員信息。確定下井人員信息后，將本班次下井人員進行上報，最終由調度室進行確認審核。

3.3.3 智能報表分析

系統自動生成考勤記錄日報表、周報表、月報表、缺勤記錄等，可按照班次、部門、時間等查詢人員下井信息，并以柱狀圖、折線圖、雷達圖等形式進行展示，支持Excel 導出和打印功能，取代了傳統人員統計考勤記錄的工作，能夠科學、準確地分析人員下井記錄及考勤信息。

3.3.4 人員風險分析

建立人員定位、虹膜考勤、礦燈領用、區隊點名四者之間的數據關聯性分析模型，對存在異常的人員進行自動預警，并分析存在的問題，以消息的形式通知管理人員。通過風險大屏將存在異常的人員信息及預警原因進行整體展示，方便管理人員確認及管理下井人員。

4 應用效果

系統已經在貴州黔西能源開發有限公司得到了應用，運行效果良好，有效地解決了人員捎卡、定位標識卡損壞、虹膜考勤后不下井等因素造成下井記錄不準確的現象。基于大數據技術的四統一管理系統以科學化、智能化的手段實現了對井下工作人員的統一管理，為煤礦安全生產、人員風險管控提供了良好的基礎條件。