徐正國,徐華龍
(1.煤炭科學技術研究院有限公司,北京 100013;2.煤礦應急避險技術裝備工程研究中心,北京 100013;3.北京市煤礦安全工程技術研究中心,北京 100013)
同國外相比,我國煤礦信息化建設起步晚、發展快。我國的煤礦信息化建設先后經歷了單機自動化、綜合自動化、數字化礦山和智慧礦山等階段[1-3]。經過多年的發展,目前多數煤礦處在綜合自動化或數字化礦山階段,信息化建設成果斐然。但在信息化推進的過程中,由于建設廠家不同、建設時間不一、行業建設標準規范缺乏等原因,導致煤礦的各子系統之間相互獨立,數據孤島問題嚴重。數據孤島問題的存在,使得煤礦無法有效利用多系統數據進行綜合分析,煤礦的生產決策缺乏數據支撐[4]。
為充分發揮一體化運營模式的整體競爭優勢,貫徹國家能源集團“11236”的指導思想,國家能源集團作出建設基石項目的戰略決策。寧煤公司積極響應集團戰略部署,啟動基石項目建設。平臺以提升運營協調指揮業務的信息化管理能力,提升一體化管控的集約化管理水平為目標,構建“系統、智能、共享、協同、安全”的運營指揮工作載體,打造世界一流的“一體化集中管控、智能化高效協同、可視化高度融合”協同調度指揮智能化平臺,為實現高質量發展加速。
平臺整體架構如圖1。平臺采用分層架構的設計思路,將平臺分為感知層、數據采集層、數據存儲層、業務邏輯層、展示層。
圖1 整體架構Fig.1 Overall architecture
1)感知層。伴隨著煤礦信息化建設的不斷深入,煤礦的數據量級快速增長,煤礦的數據格式也越發雜亂。平臺數據為多源異構數據[5],即:平臺數據的來源多樣化,既包括生產過程控制系統,例如運輸系統、通風系統,又包括不同的監控系統,例如安全監控系統、礦壓監測系統,還包括經營管理系統,例如財務系統;平臺數據的數據結構不一致,既有結構化數據,又有非結構化數據,例如語音、視頻、文本、圖像,還有時空數據,例如地理信息數據、軌跡數據等。
2)數據采集層主要分為2 部分:統一數據網關和協議轉換。統一數據網關提供多種協議適配模塊用于采集感知層的多源異構數據,協議轉換則負責實現將采用不同協議上傳的數據進行分類轉換,從而實現各類數據的上傳。將采用PLC/OPC/Modbus/IEC104/ IEC103 協議上傳的數據進行協議轉換,統一轉換為OPC 協議進行數據上傳;將采用數據庫/Restful API/Web Service 方式采集的數據,通過程序對數據進行格式轉換,并通過OLEDB 程序進行數據上傳;對文件數據采用STREAM 方式進行數據上傳;將采用RTSP/GB28281 格式的視頻流數據統一轉換為RTSP 協議方式進行數據上傳。
3)數據存儲層。數據存儲層為平臺統一的數據中心,存儲從各類系統采集到的數據、人工錄入的數據、視頻數據、各種決策支持的專家知識庫、各種聯動數據。平臺提供不同接口用于采集不同類型的數據并存儲到數據中心:實時數據接口采集OPC 上傳的數據并存儲在實時數據庫中,關系數據接口采集OLEDB 程序上傳的數據并存儲在關系數據庫中,二維圖紙接口采集STREAM 方式上傳的圖紙數據并存儲在關系數據庫中,視頻流接口采集RTSP 協議上傳的視頻數據并存儲在監控數據庫中。
4)業務邏輯層。平臺充分利用數據挖掘技術,深入分析和了解煤礦現有的業務邏輯,發現生產、運營之間的關聯關系,提供生產技術類、生產執行類、安全監測類、安全保障類決策信息,達到降低生產成本、提高生產效率、減少事故頻率的目的。
5)展示層。平臺基于Chrome 瀏覽器開發,為B/S架構模式。前端頁面通過WEBAPI、MQTT、Web-Socket 方式同業務邏輯進行數據交互,確保在大規模、廣域、異構的網絡環境中數據傳輸的穩定性與實時性。
平臺網絡架構如圖2。平臺網絡為“煤礦-公司-集團”3 級網絡架構,實現數據從下往上傳輸。在煤礦各部署1 臺服務器,用于平臺數據的采集及平臺發布。
平臺涉及到的系統眾多,在煤礦企業中各個系統都是獨立部署的,數據孤島問題嚴重。從煤礦實際出發,在煤礦架設1 臺服務器,專門用于采集各系統的數據,并通過煤礦內部工業環網將數據集中到服務器數據中心。對于已集中上傳至公司生產數據中心的人員定位系統、安全監控系統、風險預控管理系統和生產調度報表系統,為避免重復建設、降低后期運維難度,從公司獲取相應數據。集團通過瀏覽器查看平臺數據,包含公司數據和煤礦數據。
數據體系及其標準規范是礦井智能化建設的基礎,將直接關系到整個智慧礦山數據共享、系統集成、信息融合與聯動應用的成功與否,關系到礦井智能化建設的持續投入與應用拓展。
在參考和借鑒AQ 6201—2019 行業標準、AQ 6210—2007 行業標準等行業規范和國家標準的基礎上,制定了智能礦山數據中心標準規范。依據數據性質,礦井數據劃分為元數據、主數據和業務數據。元數據又分為技術、業務、管理3 大類;主數據分為人力資源、生產管理、機電管理、安全管理、物資管理、財務管理6 個專題;業務數據分為地測數據、通風數據、機電數據、生產調度數據、安全管理數據、經營管理數據。對于主數據,建立了主數據管理系統。除了從公司的主數據管理系統中獲取人員、組織機構等基礎數據,煤礦的主數據管理系統將分發主數據到各業務系統中,保證了各業務系統遵循主數據標準,保障在分散的系統間主數據的一致性,促進各業務系統間的數據共享[6-8];對于業務數據,從數據采集、數據存儲、數據發布方面進行了標準定義。其中,智能礦山數據中心標準規范中的感知數據采集標準,從源頭上確保了各系統數據的統一性。
煤礦關鍵指標數據如圖2。為滿足煤礦協同調度平臺的建設需要,能夠幫助高層領導更加全面、細致、實時地了解煤礦現狀,通過實地調研,采集、梳理、討論、歸納出能夠反映煤礦現狀的關鍵指標數據,涵蓋生產、運營2 個方面,共32 項關鍵指標。
圖2 煤礦關鍵指標數據Fig.2 Key index data of coal mine
需調研煤礦關鍵指標數據的數據來源并確定數據接入方式,以實現煤礦關鍵指標數據的采集。井下氣體監測數據、報警信息來源于安全監控系統,井下人員車輛信息來源于人員定位系統,因各煤礦已統一上傳人員定位系統、安全監控系統數據至公司,采取從公司端采用FTP 文件推送的方式采集數據。圖紙資料由煤礦提供,各部門通過CAD 軟件進行圖紙編輯并各自存放,缺乏系統對圖紙進行統一管理,因此采用提供系統進行人工錄入的方式采集圖紙數據。企業介紹、地面值班領導數據由煤礦依據實際情況進行填報,一直缺乏系統進行數據管理,因此采用提供系統界面進行人工錄入的方式采集數據。綜采工作面信息、生產完成情況的數據來自于公司統建的生產調度報表系統,存儲在Oracle 數據庫中,因此可從數據庫直接進行數據采集。隱患整治數據來自公司統建的風險預控管理系統,存儲在MySQL數據庫中,因此可從數據庫直接進行數據采集。經營指標來源于公司統建的財務系統,存儲在Oracle數據庫中,因此可從數據庫直接進行數據采集。工業視頻的攝像頭包括數字和模擬攝像頭,模擬攝像頭數據存放在硬盤錄像機中,通過RTSP/GB28181協議解析讀取硬盤錄像機或數字攝像頭中的工業視頻數據。設備運行狀態數據,涉及運輸、通風、排水、電力系統,按照綜合自動化平臺上位機/獨立系統上位機/底層控制設備的順序進行,因建設廠家不同,通過不同協議PLC/OPC/Modbus/IEC104/IEC103 進行數據采集。綜采面礦壓監測數據專指采煤機液壓支架數據,天瑪廠家采用OPC 協議提供數據,鄭煤機廠家采用Modbus 協議提供數據,因此采用OPC/Modbus 協議進行數據采集。多源異構數據接入方式分析見表1。
表1 多源異構數據接入方式分析Table 1 Access mode analysis of multi-source heterogeneous data
平臺為B/S 架構,服務端基于Java 進行開發,前端頁面基于Vue 框架開發,平臺運行環境為Windows Server 2016 Standard,關系型數據庫為Microsoft SQL Server2012。平臺提供系統級的用戶管理、角色管理、菜單配置管理等基礎服務,Web 基礎架構同時提供各插件運行的必要環境,包括圖紙插件MxDraw-Cloud、報表插件FineReport、視頻流插件EasyHLS、圖表插件Echarts,平臺Web 基礎架構如圖3。
圖3 平臺Web 基礎框架Fig.3 Platform Web infrastructure
平臺借鑒一張圖的理念,接入12 個系統的數據,將平臺功能在1 個頁面中進行綜合展現,實現基于“一張圖”的“管、控、營”一體化[9],實現煤礦管理高效化、安全可靠化。
1)生產技術類業務。該業務主要由企業介紹、經營指標、地面值班領導、生產完成情況、圖紙管理模塊組成。生產技術類業務,實現煤礦基礎數據的展示和管理,包括煤礦簡介、經營現狀、值班情況、生產計劃完成情況和圖紙資料,從而輔助煤礦工作人員快速了解煤礦現狀、調整生產經營策略、進行日常調度管理。
2)生產執行類業務。該業務主要由工業視頻、設備運行狀態、綜采工作面信息、綜采面礦壓監測模塊組成。生產執行類業務,實現煤礦主要生產系統運行狀態實時監測及重點區域的視頻監測,方便調度人員依據實時監測畫面,及時通知各系統操作人員對各類設備做出相應指令操作,保證策略正確快速的執行,保障生產安全。
3)安全監測類業務。該業務由井下人員車輛信息、井下氣體監測模塊組成。安全監測類業務主要對井下人員、車輛、環境進行實時監測,方便煤礦調度人員及時了解井下人員和車輛的實時分布情況,對車輛和人員進行調度,同時通過監測井下氣體的濃度變化并對煤礦的安全狀況進行評估,從而保障煤礦生產安全和人員安全。
4)安全保障類業務。該業務由隱患整治、報警信息模塊組成。安全保障類業務通過隱患數據、人員定位系統報警數據、安全監控系統報警數據、生產控制系統報警數據,評估并展示煤礦安全態勢的實時變化曲線,同時結合圖紙管理模塊、隱患整治模塊、工業視頻模塊、設備運行狀態模塊、井下人員車輛信息模塊、井下氣體監測模塊,將相關區域的視頻畫面、圖紙的相關區域、區域周邊的人員車輛情況、區域周邊的氣體變化情況投影到調度大屏的特定區域,依據煤礦報警信息的嚴重程度和決策融合模型[10]采取不同措施,必要時按應急預案進行處置。
目前基于多源異構數據的寧煤公司煤礦協同調度平臺已成功應用于國家能源集團寧夏煤業公司的14 座煤礦中,通過對數據標準體系、多源異構數據采集關鍵技術的研究,初步解決了煤礦數據孤島問題,是多源異構數據融合應用的初步嘗試,為智慧礦山管控一體化平臺的建設積累了經驗。