基于數據流的柿竹園多源異構智能巡檢應用方案

李瓊峰,劉 娜,王振倫,黃振林

(1.湖南柿竹園有色金屬有限責任公司,湖南 郴州 423037;2.杭州和利時自動化有限公司,浙江 杭州 310020)

0 前言

隨著工業互聯網在礦山行業的應用,“智慧礦山”應運而生,伴隨著領域專家在礦山工業控制系統、礦山工業互聯網平臺架構、礦山應用技術體系方面的探索和研究,涌現了大量的優質礦山領域的工業互聯網智能化解決方案,和優秀的智能化采礦示范工程。

然而在當前的智慧礦山建設過程中,由于系統間各自設計,彼此互相數據獨立,數據融合方面依然遇到不少問題[1-2]。中國工程院院士王國法,任懷偉等人通過煤礦多源、異構數據之間深層關系,建立起與現場機理模型一一對應的信息模型,為預測開采行為提供推理依據,并為海量的煤礦信息提供信息模型框架[3-4]。在設備管理和生產全流程應用方面,中國工程院院士于潤滄提出MIM(Mine Information Modeling)模型,通過工程數據搭建礦山信息模型,從而打通分布異構數據的一致性,實現礦山對應的數字化呈現[5]。中國工程院院士葛世榮,張帆等人通過構建礦山數字孿生模型(MDTM),基于深度學習方法,借助全域感知、邊緣計算、數據驅動和輔助決策技術,搭建了智慧礦山平臺[6]。智能礦山通過傳感器儀表、自動化系統等集成信息化系統,實現對礦山安全生產復雜環境過程的可視化、數字化、及智能化處理?；诘V山物聯網,借助云計算或超級計算機梳理統計海量數據,實現礦山生產對人員、設備工況、材料能源、安全環保、計質量、生產調度、現場作業的協同管理[7]。姜徳義等人系統性地將煤礦領域地數據劃分為兩大類(邊緣計算類和云計算類),并設計了基于邊緣云協同計算架構的智慧礦山技術架構,并對架構提出可落地的3種解決方案[8]。張建中分析驗證BIM模型相關格式和符合煤炭行業數據集成標準,采用云計算架構搭建BIM建模集成存儲、顯示和交互操作框架[9]。岳一領利用統計類數據挖掘技術對超限瓦斯數據進行分析,推斷了煤礦監控系統的網絡運行結構并給出了相應的數據挖掘模型[10]。毛善君等敘述了透明化礦山的三層架構,并對井上井下空間建模規范,多源數據的處理與集成,構建高精度地質體模型,以及遠程可視化等提出解決方案[11]。龐義輝等針對子系統割裂問題,構建了井下多源異構大數據共享平臺,解決了信息互聯互通,不僅為生產經營上層提供數據支撐,而且為底層設備智能操控提供決策依據[12]。劉銀志針對集團信息化對異構數據處理能力弱,結合異構數據處理、模型庫和知識庫的構建、大數據分析和管控協同等關鍵技術,構建了集團智能礦山管理系統[13]。

礦山企業已經在單體系統、底層數據采集、網絡平臺建設方面取得了較多應用成果,并且在智能礦山建設架構和生產管控方面提出了智能化解決方案。但當前因為分散在異構系統的數據格式、規范以及訪問方式都不相同,導致上層應用的功能和效果受限,所以處理異構系統的數據多源融合的問題急需解決。解決這個問題,需要通過融合網絡搭建統一的數據傳輸平臺,借助智能管控平臺的數據融合,解決集成多系統的數據接入和存儲難題,通過統一的訪問接口,為應用提供支撐。使得“人、機、料、管、環”多方面數據流得到智能化應用。

1 礦山融合網絡與數據流分析

統一的數據傳輸平臺需要借助融合網絡系統的建設,形成礦山一體化通信引擎。網絡融合地面工業控制星型網和井下工業控制環網,采用軟件冗余以及軟件集控、子系統集中監控和控制、視頻智能監視進行集中監控；生產管理將數據服務、調度控制、數據展示等綜合建設,全面驅動礦山自動控制系統和信息管理系統融合,融合網絡與各系統之間的關系如下圖1所示。

圖1 柿竹園融合網絡與各系統關系

融合網絡系統為智能礦山的數據傳輸搭建通道,進一步將地質、采礦、監控、設備、管理等數據統一管理,為礦山相關信息數據的保存、傳送、輸出和處理提供信息化基礎設施,并將數據服務、決策支持信息和指令應用于各個生產環節管理和控制量,構建礦山智能管控體系。

1.1 數據流

智能礦山管理過程的數據流包括生產計劃管理數據流、物資/能源消耗管理數據流、安全管理數據流、設備管理數據流、驗收管理數據流、人力資源管理數據流,同時還包括關鍵的生產數據流、控制數據流,最終形成數字的智能礦山數據流網絡。

1.1.1 生產數據流

智能礦山生產過程主要包括掘進和開采等作業流程,過程中主要采集信息包括采礦進度、掘進進度信息,匯總的報表反應了礦山生產過程信息流圖,如圖2所示。

圖2 生產調度過程數據流流程圖

1.1.2 控制數據流

礦山控制過程主要是對八大系統,及礦山運輸系統、壓氣系統、通風系統、供電系統、供水系統、排水系統、通訊系統和提升系統的運行進行自動化控制。這里以排水自動化控制系統為例進行說明。

井下排水自動化控制系統構架可分為：HMI,SCADA主站/服務器,交換機,現場設備。其中,PLC以工業以太網與SCADA主站進行通訊,現場設備采用RS232、RS422或RS485等通信方式連接PLC,系統構架圖如圖3所示。

圖3 自動化控制系統構架

排水自動控制系統數據流主要包括數據采集、傳輸以及控制等過程,數據流程如圖4所示。其余系統的控制過程與排水自動化控制過程類似。

圖4 排水自動控制系統數據流

1.2 數字礦山數據流網絡

如圖5所示,通過信息化管理,形成礦山生產的數據流網絡。形成各部門之間,各身份權限之間,由礦山數據流網絡中傳遞的信息流,實現所需數據的互聯互通,保證了數據的真實性、精確性和可靠性。

圖5 礦山生產過程數據流網絡

1.3 整體分層分布式系統結構

其中的監控平臺分為多金屬采礦和柴山采礦兩個采場區域監控中心。礦級中心實現全礦井的數據共享,統一平臺數據,是全礦井的綜合監控、調度指揮平臺；區域監控中心是礦級中心的部分權責下放,實現“區域自治”,在功能上與礦級中心分工和協同,共同完成礦井的生產調度。兩級分層分布式系統結構如圖6所示。

圖6 分層分布式系統結構

通過建設區域監控系統,能直接對所屬區域內的各種異常情況快速響應及處理,為礦級生產指揮中心減輕負擔,降低事故處理延誤率,保障礦井的安全生產。用礦級調度權力的“減法”,換取靠近現場區域指揮活力的“乘法”,保障礦井的安全生產。

區域的劃分可以是一個盤區、采區、運輸沿線或一個工作面,它主要監管本區域數據及部分與其他區域相關聯數據,形成滿足監控要求的區域監控畫面、報警信息和智能聯動。在網絡構成上,區域監控中心附屬設備可配置成位于同一個局域網,當系統中存在多個這樣的局域網時,形成了所謂“多域”。

2 數據融合與智能管控平臺建設

柿竹園智能礦山結合信息化和生產管理需求,為了將生產、經營、管理等信息系統全面打通,智能管控平臺的內容如圖7所示。

圖7 智能礦山管控平臺架構

(1)基礎服務層：進行礦用設備接入,礦山系統集成,礦山業務數據的通訊、存儲、管理和訪問；礦山行業數據服務和業務通用配置能力；其中還包括了生產監控基礎功能,包括實時監視、趨勢分析、智能報警,系統診斷、WEB發布和報警聯動等；

(2)生產安全中心：包括有毒有害氣體檢測、隱患風險單、微震檢測、人員定位、避險系統、應急管理、產量檢測等；

(3)生產執行系統：包括生產計劃、物料管理、設備管理,同時還有班組考核、生產應急處置、產品追蹤、質量管理、能源管理等；

(4)生產調度中心：包括對有軌運輸和無軌運輸的調度,同時包括視頻、大屏、廣播、通信系統的調度,以及產量上報、進尺上報和調度日志；

(5)智能決策系統：包括報警分析、設備診斷、應急智慧、智能聯動和健康度評估等。

2.1 數據集成

底層多源異構數據通過數據融合技術接入數據平臺,中間層提供統一的數據建模和信息管理機制,上層通過提供適用于應用場景的訪問接口或人機交互界面。

2.1.1 數據接入

根據柿竹園信息化、自動化基礎現狀,數據源來自于：(1)地質資料信息系統,包括地理空間三維模型；(2)MES系統的計劃、設備、物料管理等信息和ERP系統的人員資質和技能方面信息；(3)工業系統信息,如井下人員定位系統和通風風機遠程控制系統等；(4)工業設備信息,包括挖掘機、鏟運機等；(5)還包括非結構化數據文件,如地質、工程圖紙,表格和照片等；(6)通過傳感器采集的信息,或者手持設備上報的實時數據,再集中人工錄入。

針對上面的數據源,接入技術有：(1)數據導入,比如智能礦山的三維實體地理地質信息,通過軟件數據導入功能實現數據交換；(2)對于開放數據庫結構和存儲格式的信息系統,可以通過標準數據庫訪問接口(如ODBC)或ETL插件直接從數據源服務器中提取數據；(3)針對開放應用程序接口的信息系統或工業系統采用API接口訪問；(4)對于信息系統,普遍使用HTTP/REST,用于Web和移動用戶接口；(5)數據文件傳輸/交換,通用的協議為FTP,主要面對礦級部門業務和運營信息,數據可為結構或非結構化數據,接收方根據數據標準對文件進行解析、存儲和處理；(6)深度集成工業系統的上位機,采用Modbus TCP等標準工業協議,如運輸系統等,實現設備的遠程遙控。

2.1.2 數據存儲

數據倉庫存放數據平臺的所有數據,數據提供方提供的基礎數據往往出現不完整、重復、錯誤的情況。因此,數據倉庫需要具備數據清洗能力,將數據從來源端經過抽取、轉換、加載后保存至數據倉庫,成為后續可以利用的綠色數據。在數據的預處理過程中,根據不同應用場景需求,按照所需指標和維度進行數據的統計分析和預處理,也可以通過自定義的模型算法進行設計。

利用大數據技術對進入數據倉庫的數據進一步挖掘,這個時候大數據平臺就聚合Hadoop大數據技術中的相關組件工具,如分布式文件系統(HDFS)、并行處理框架(MapReduce)、數據倉庫工具(Hive)、集群管理、安全管理等發揮數據的價值以滿足場景需求。

平臺再根據應用制定數據處理規則,將處理后的數據加載到多維度分析引擎或實時分析引擎中,為后續應用系統提供挖掘分析功能,圖8體現了數據平臺的功能結構圖。

圖8 平臺的數據功能結構圖

2.1.3 數據接口

管控平臺上層為應用層,應用程序所需要的所有業務數據均通過訪問層的接口來獲得,所以一套簡單、通用、統一的數據接口可為后續的應用開發提供良好的支撐。目前可支持統一訪問的接口技術有基于Http的RESTFUL API和基于TCP的OPC UA,以及一些其他標準的接口訪問技術或協議(如OPEN API、GraphQL等)。

RESTFUL適用于移動互聯網廠商作為業務使用接口的場景,實現第三方OTT調用移動網絡資源的功能,動作類型為新增、變更、刪除所調用資源。

OPC UA為工業互操作性提供統一框架,機器和設備制造商描述其系統的面向對象的信息,并定義訪問權限以及集成信息安全功能。

OpenAPI規范(OAS)定義了一個標準的、語言無關的RESTFUL API接口規范,允許開發人員和操作系統查看并理解某個服務的功能,而無需訪問源代碼。同時可以使用最少的實現邏輯來理解遠程服務并與之交互。

3 礦山智能巡檢應用

柿竹園礦山傳統的集中式監控是被動式的,及現場數據和報警信息直接呈現給用戶,而歷史運行記錄以報表的形式保存,等待事后查詢,事實上距離生產運營閉環智能化還有一段距離。

柿竹園采礦集控平臺的礦山物聯網和感知礦山技術輔助集成平臺實時獲取并傳輸“礦山體征”數據,地面站快速處理與分析數據,準確感知礦山環境參數和設備工況,通過身臨其境的智能巡檢應用遙控人員和采、掘、運裝備做出判斷和快速響應,調整作業模式、行為方式和工藝參數。

利用記錄的事故和工況歷史信息,利用趨勢分析,案例推理等的數字能力,對異常的生產運營指標做出適當的預警,在“被動式”的監控上增添“主動式”行為。應用的功能模塊一般包括了設備監控、巡檢、報警、維修、GIS定位、設備控制功能等。

以壓風系統為例,闡述基于數據流的智能巡檢應用,壓風系統監測功能界面,如圖9所示。

圖9 壓風系統監測功能界面

壓風系統的智能巡檢應用由集控平臺、Web服務器和應用功能與壓風系統設備群組成如圖10所示。

圖10 集控平臺的智能巡檢應用架構圖

集控平臺作為數據中心為上層服務提供壓風系統的基礎數據,包括壓風系統設備群臺賬的基礎信息,設備狀態信息,地理空間GIS信息,實時報警信息,維護信息等數據。

Web服務器通過OPC UA接口、http接口或數據庫連接驅動,從平臺中獲取壓風系統的相關數據。在Web服務器中提供服務,包括為GIS提供位置信息；提供設備巡檢的管理功能；利用消息引擎,根據維修規則向維修人員推送維修消息；壓風系統設備指標導入；形成巡檢報表,提供查詢支持；提供維護信息,支持智能分析。

智能巡檢應用通過調用服務提供的http接口,實現壓風系統報警、維護、巡檢相關的人機交互,主要的應用包括設備實時監控,可以在PC端或手持設備上查看設備的實時運行狀態；巡檢人員手持終端設備,進行實地巡檢工作；在GIS圖中展示設備和報警信息并對報警&維護信息進行管理。

表1 壓風系統建設前后對比分析表

4 結論

柿竹園智能化礦山管控平臺的建設旨在以融合網絡建設為基礎,建立統一的數據接口和應用標準,破解困擾礦山企業的信息孤島的難題；解決包括異構傳感采集設備與環境監測全流程的無縫集成、復雜異構信息實時采集與高速可靠傳輸等核心問題,針對從多種輸入設備獲取的內容、形式、類型上的異構數據,泛在服務數據系統將這些復雜信息統一描述成采集輸入設備無關的形式。以壓風系統智能巡檢應用為例,管控平臺可實現多服務系統平臺信息互聯,從而實現數據采集和顯示,故障保護和診斷分析和故障報警功能。