基于云計算技術的煤礦信息管理系統研究

李 杰，張寶鵬，王忠強

(陜西小保當礦業有限公司，陜西 神木 719300)

0 引言

在新一輪工業化改革浪潮的推動下，我國煤礦企業通過開展“互聯網+”與物聯網改革提升了信息管理水平。進入“十四五”建設時期后，此類企業結合高質量發展主題，在技術賦能路徑下加強了對GIS、大數據、云計算、人工智能等技術的運用，預期將初級的信息化管理轉型到數據化管理階段，為“智慧煤礦”的發展提供技術支持。從實踐經驗看，云計算技術在煤礦企業查詢、決策、信息挖掘、調度、監控系統中的運用已產生明顯效果。因此，在煤礦企業雙預防機制日益完善的情況下，相關企業應加強該技術在安全管控中的應用，為生產運營管理保駕護航。

1 云計算技術概述

2006年，亞馬遜推出了彈性計算云技術。經過十多年的發展，該技術在各行業得到了廣泛應用。云計算技術的演進路線如下：網格計算→公用計算→軟件服務→云計算。云計算技術中應用的關鍵技術如下：(1)數據存儲；(2)分布式計算；(3)虛擬化技術；(4)開發技術。

近年來，煤礦企業應用云計算技術時，重點放在核心服務層。配套技術如下：(1)IaaS-基礎設計即服務層；(2)PaaS-平臺即服務層；(3)SaaS-軟件即服務層。但是，由于不同企業的服務內容、服務對象、使用方式存在差異，因此在實踐中，企業通常會根據實際需求，選擇適配性較高的技術種類。

2 云計算技術在煤礦信息管理中的作用

與傳統信息管理模式相比，基于云計算技術的煤礦信息管理模式優勢十分突出：(1)降低企業投入成本；(2)保障服務器安全運行；(3)整合共享信息資源等[1]。

2.1 降低企業投入成本

煤礦企業應用云計算技術時選擇的方法有兩種：(1)在現有的物理服務器基礎上，借助虛擬化技術搭建虛擬服務器，突破硬件水平受限的問題。(2)通過支付較低費用，購置一個瀏覽器以滿足信息管理資源需求。

該技術的應用結果表明，在統一大市場背景下，煤礦企業通過質量管理體系標準競爭、供應鏈競爭，一方面能夠促進國內市場的云計算技術供應商提升其服務水平，另一方面，云計算供應商借助向煤礦企業出售配套售后服務的途徑，有效降低了煤礦企業運維管理中的人力資源成本。此外，在硬件設備的電能消耗方面，煤礦企業通過減少服務器與存儲設備數量，間接實現了節能降耗目標。

2.2 保障服務器安全運行

現代煤礦企業生產、經營、管理中生成的數據類型有3類：(1)結構數據；(2)半結構數據；(3)非結構數據。應用原來的信息管理系統可以實現對此類數據的采集、存儲、傳輸、查詢、下載、應用等。但是，此類數據逐漸積累，容易拖慢服務器運行速度。一旦服務器發生故障，就會造成數據丟失。在云計算技術條件下，有兩種措施可供選擇：(1)云平臺可以設置數量較大的虛擬服務器；(2)各服務器之間具有獨立數據處理功能，而且在短時間內可以數據自動拷貝，有利于降低數據丟失的可能性。(3)云技術平臺供應商配置的云安全防護技術，借助安全資源池向煤礦企業提供安全服務后，可全面保障其服務器的運行安全。

2.3 整合共享煤炭信息資源

目前，煤礦企業處于高質量發展階段，轉型目標為智慧煤礦建設，建設重點集中在數據存采集、存儲、傳輸、處理、報表管理等方面。但是，煤礦企業信息管理各個系統的數據交互、數據共享不足。舊的信息管理系統存在煤炭信息資源整合效率低、信息共享水平差的問題，既不能促進信息化管理向數據化管理的轉型，也不能完成智慧煤礦建設，尤其在煤礦開采深度增加、開采難度擴大、安全風險急劇上升的條件下，亟需利用云計算技術的優勢，輔助煤礦企業開展數據挖掘、分析、處理，增強安全風險預測，實現各生產系統之間的互聯互通[2]。

3 云計算技術在煤礦信息管理系統中的應用

目前，云計算技術在煤礦信息管理系統中應用的重點在于煤礦數據統一管理方面。其中，安全管控平臺的建設是保障該目標實現的前提與基礎。因此，本文結合煤礦企業高質量發展階段智慧煤礦升級目標，對智慧煤礦安全管控信息平臺的設計與實現展開具體討論。

3.1 平臺設計

首先，煤礦企業經過前期信息化改革取得了以下成果：(1)配置了多種物聯設備，包括傳感器、工業視頻前端攝像機以及井下定位裝置、防爆控制裝置等。(2)此類物聯設備的數據采集可為煤礦安全管控信息平臺提供數據支持。以此為據，本研究將煤礦基礎數據、視頻數據、監控監測數據、安全管理數據作為感知層。

其次，煤礦企業需搭建“混合云”平臺，完成信息安全管控信息平臺中的海量數據存儲、風險分析。具體的操作步驟如下：(1)選擇“私有云”與“公有云”作為混合云平臺，一方面將“私有云”用于煤礦企業內部管理，為其提供存儲庫。另一方面配套建設大數據平臺，滿足數據挖掘、分析、處理、預測等功能需求，使感知層與平臺層之間完成信息交互。(2)借助“公有云”進行數據擴展應用，既為平臺提供計算資源，又對采集到的數據進行清洗→存儲→傳輸→提取→計算→分析→處理→生成報表→應用等。(3)針對地面、井下的實際風險，通過設計風險模型方式，利用風險指標數據進行實時動態化分析研判。

最后，在應用智慧煤礦信息管理中的云計算技術時結合大屏顯示功能進行數據展示，并通過風險分析模型完成風險分析(要求在專題多維分析方面滿足各個子系統的應用需求，并以基于GIS技術的“一張圖”的方式發布數據報表等)。設置應用層時為煤礦企業的安全管控主體如從業人員、管理人員、業務人員等，提供訪問入口、身份管理、權限管理、個性化展現等，最終保障系統的應用效果。煤礦安全管控信息平臺架構如圖1所示。

圖1 煤礦安全管控信息平臺架構

3.2 關鍵技術

首先，應用混合云建立該平臺。平臺主要由串行外設接口(SaaS PaaS IaaS，SPI)3個層次構成：(1)混合云資源層，應用基礎設計即服務(Infrastructure as a Service，IaaS)方面，以處理CPU、內存、網絡、計算資源為主，具體的動態計算管理服務包括物理資源管理、虛擬資源管理、自動伸縮管理、資源監控管理、用戶身份管理。(2)平臺即服務層(Platform as a Service，PaaS)，選擇Java開發語言與工具，借助API接口對混合云資源層的資源進行調用，獲取各類物聯設備的多元異構數據，并完成數據清理到生成報表各環節的數據處理。設置內容主要為數據庫、Web服務、操作系統[3]。關鍵技術為數據處理技術、模型服務技術、接口服務技術、GIS平臺技術。(3)軟件即服務層(Software as a Service，SaaS)，功能是提供軟件平臺服務，保障Web界面訪問目標的實施，為多級管理用戶提供軟件服務。

其次，選擇數據流轉技術，按照數據采集、數據存儲、數據分析三大功能，配套設置數據源、數據接入服務與遷移服務等。操作如下：(1)以《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》中提供的指引與規則為準，借助FTP方式推動安全監測文件到系統。(2)將部署的視頻監控系統與從業人員的穿戴設備進行關聯，對其中的各項信息進行識別與分析，完成“三違”等管控數據的處理。(3)數據存儲選擇云表格存儲服務技術、文件存儲服務技術、對象存儲服務技術，對結構數據、半結構數據、非結構數據進行存儲[4]。(4)按搭建的Hadoop大數據平臺，完成對煤礦基礎數據、多源監測監管系統數據、安全管理數據、風險分析模型庫數據的加工與批處理。結合數值計算與模擬仿真功能等，完成數據交互、查詢、計算、分析等。數據流轉技術應用過程如圖2所示。

圖2 數據流轉技術應用過程

最后，本系統中應用的風險分析模型技術，滿足現行《煤礦安全規程》與現用安全風險分析指標體系要求。操作步驟如下：(1)針對人、機、環、管、固有因素等一級指標，與對應的知識文化與職業危害、設備可靠性與維護率、瓦斯與水、應急救援與安全文化、開采工藝與歷史事故情況等二級指標，設置隸屬度函數，開展權重分析后劃分風險等級[5]。(2)根據動態指標未超限、動態指標超限，設置4個等級進行評判：①紅；②橙；③黃；④藍。對應4個等級設置分值：①小于70分；②70～80分；③80～90分；④90～100分。

3.3 功能模塊

首先，根據系統架構設計將功能模塊分為5個子系統：(1)基礎信息管理模塊；(2)數據聯網管理模塊；(3)風險分析指標管理模塊；(4)風險分析研判與處置模塊；(5)風險分析數據展現模塊。其次，細化各模塊功能。通過安全管控信息平臺中選擇的光纖電纜、無線網絡，將井下物聯設備與地面云平臺進行關聯，確保各個系統之間的數據實時交互、非實時交互，并借助數據管理中心的分析與處理，將數據報表發送到用戶層。

以平臺展現界面為例，管理人員一方面可在風險指數分析報表中實時查看聯網狀態、報警狀態、風險等級、報警數、隱患總數；另一方面能通過玫瑰圖，對瓦斯風險、煤塵風險、水害風險、頂板風險、氣象風險等進行直接觀察。具體到風險分析方面，管理人員可對9項極高風險、1項高風險、4項較高風險、74項一般風險進行“一鍵式”點擊查看等。

4 結語

總之，云計算技術內容多、優勢大，在煤礦信息管理中應用后可產生多重作用。在新時期煤礦信息管理系統研發設計方面，管理人員應加強對該技術的推廣應用。結合上述分析可以看出，在當前智慧煤礦轉型升級過程中，安全管控信息平臺的建設十分關鍵，而且是保障煤礦各生產系統互通互聯的必要條件。建議在當前階段結合感知層、平臺層、應用層的建設框架，選擇適配性平臺實現技術，增強安全風險分析與預測，全面提升煤礦各個子系統的信息管理水平，提高煤礦信息管理預判能力，間接提高煤礦企業全要素生產率。