基于區(qū)塊鏈技術(shù)的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警研究

李 菁

(西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710077)

煤炭在能源結(jié)構(gòu)中占據(jù)主要地位，該能源為非重復(fù)利用資源，在我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)屬于關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，它的安全在國(guó)家能源安全中非常重要[1]。煤炭出現(xiàn)安全問(wèn)題后，會(huì)導(dǎo)致較為嚴(yán)重的負(fù)面影響，輕則增加煤炭企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失，重則影響國(guó)家能源規(guī)劃[2]。目前，煤炭的使用率越來(lái)越高，其流通性也隨之提升，而煤炭運(yùn)輸為提升煤炭企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的基礎(chǔ)條件，運(yùn)輸領(lǐng)域不斷朝著信息化建設(shè)發(fā)展，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的依賴程度顯著提升，導(dǎo)致該領(lǐng)域安全事件發(fā)生頻率日益增長(zhǎng)，影響越來(lái)越大[3-4]。及時(shí)預(yù)警安全問(wèn)題，可迅速采取相關(guān)措施，解決安全隱患，杜絕安全事件的發(fā)生，降低煤炭企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失，為國(guó)家能源規(guī)劃的有效性提供保障。區(qū)塊鏈技術(shù)顛覆了傳統(tǒng)記賬技術(shù)的思想，通過(guò)連續(xù)數(shù)據(jù)區(qū)塊連接形成的時(shí)序鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，其排列方式是依據(jù)時(shí)間戳的前后順序展開排序[5]。區(qū)塊鏈技術(shù)利用隨機(jī)數(shù)求解挖礦結(jié)果，通過(guò)時(shí)間戳描繪區(qū)塊構(gòu)建事件，確保區(qū)塊鏈按順序構(gòu)建，起到防篡改功能[6-7]，采用Merkel根完成交易的驗(yàn)證；具備較優(yōu)的去中心化與可追溯性等優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用范圍較廣。一直以來(lái)，煤炭行業(yè)屬于衰退產(chǎn)業(yè)，為此有關(guān)煤炭的研究不多，在我國(guó)加入WTO后，煤炭行業(yè)隨之迅速發(fā)展，導(dǎo)致煤炭安全問(wèn)題接踵而來(lái)，為此研究基于區(qū)塊鏈技術(shù)的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警，有效預(yù)警信息安全問(wèn)題，避免出現(xiàn)安全事件。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)共5個(gè)層級(jí)，系統(tǒng)的具體框架如圖1所示。數(shù)據(jù)層屬于該系統(tǒng)的最下層，用于存儲(chǔ)區(qū)塊數(shù)據(jù)與事務(wù)交易數(shù)據(jù)hash地址等數(shù)據(jù)，構(gòu)建煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)；網(wǎng)絡(luò)層利用共識(shí)算法實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈的操作；智能合約層通過(guò)遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用功能完成遠(yuǎn)程請(qǐng)求服務(wù)，實(shí)現(xiàn)和下層的信息共享[8-9]，通過(guò)EVM虛擬機(jī)實(shí)現(xiàn)智能合約層的信息共享；平臺(tái)層利用智能合約層內(nèi)的遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用功能調(diào)用評(píng)價(jià)指標(biāo)信息；應(yīng)用層利用接口庫(kù)完成和智能合約層與平臺(tái)層的信息共享[10-12]，提取評(píng)價(jià)指標(biāo)信息[13]，通過(guò)基于RBF的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警。

圖1 煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)Fig.1 Coal transportation safety early warning system

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 總線架構(gòu)的設(shè)計(jì)

煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性直接影響到煤炭運(yùn)輸?shù)陌踩酝谶M(jìn)行預(yù)警時(shí)采用的是CAN總線，但是其在煤炭運(yùn)輸安全事件發(fā)生時(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)警具有一定的延時(shí)性，影響到煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警的實(shí)時(shí)性。而TTCAN總線因其可以有效的冗余時(shí)間控制器，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性，常被用于煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)中。本文設(shè)計(jì)采用雙通道冗余的TTCAN控制器，并搭配兩路CAN總線，同時(shí)將DSP芯片融入到TTCAN控制器中，構(gòu)成一套完整且獨(dú)立的總線結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)各數(shù)據(jù)層的全面冗余。

2.2 信息傳輸接口設(shè)計(jì)

在進(jìn)行接口設(shè)計(jì)時(shí)，需要先確定其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，信系傳輸接口在與主機(jī)相連接時(shí)，通常都是用USB進(jìn)行連接通信。設(shè)計(jì)采用RS-485通信接口并外接存儲(chǔ)芯片的方式進(jìn)行煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警，可以提高信息的儲(chǔ)存量，有效避免因?yàn)橹鳈C(jī)出現(xiàn)故障或者發(fā)生意外事故時(shí)導(dǎo)致信息丟失的情況發(fā)生。具體的信息傳輸接口設(shè)計(jì)如圖2所示。

圖2 信息傳輸接口結(jié)構(gòu)Fig.2 Information transmission interface structure

信息傳輸接口主要由USB接口、顯示屏、存儲(chǔ)器、RS-485通信接口等組成。通過(guò)USB接口、RS-485連接主機(jī)，實(shí)現(xiàn)信息的傳輸，存儲(chǔ)器對(duì)信息進(jìn)行存儲(chǔ)和備份，顯示屏將預(yù)警信息顯示出來(lái)，能直觀地觀察到煤炭運(yùn)輸安全情況。信息傳輸接口的設(shè)計(jì)為煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)信息的傳遞與存儲(chǔ)提供了保障，同時(shí)也保證了預(yù)警系統(tǒng)的有效運(yùn)行。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 網(wǎng)絡(luò)層區(qū)塊設(shè)計(jì)

網(wǎng)絡(luò)層中各區(qū)塊的作用是對(duì)交易信息進(jìn)行存儲(chǔ)，運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)層區(qū)塊進(jìn)行設(shè)計(jì)，可以有效判斷數(shù)據(jù)塊的有效性，再建立新的數(shù)據(jù)庫(kù)。該技術(shù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)為依據(jù)時(shí)間順序的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，如圖3所示。區(qū)塊頭中存在索引父塊的哈希值數(shù)據(jù)、計(jì)算器與時(shí)間戳數(shù)據(jù)、整理并檢驗(yàn)全部交易數(shù)據(jù)的樹根數(shù)據(jù)。利用Merkle樹衡量數(shù)據(jù)集是否存在缺失情況。

圖3 區(qū)塊鏈區(qū)塊示意Fig.3 Schematic diagram of blockchain block

3.2 煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)

利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)，該網(wǎng)絡(luò)存在輸入層、隱含層與輸出層3個(gè)層級(jí)，首層的作用是接收輸入值，最后一層的作用是生成輸出值[14]，中間層的作用是求解輸入值的輸出期望值與反向傳播輸出值。Sigmoid激活函數(shù)的作用是非線性映射更改輸入與輸出值，公式如下：

(1)

式中，yi為神經(jīng)元j接收激活函數(shù)的值；xj為神經(jīng)元j的值。

(2)

其中，wji為權(quán)重；i為神經(jīng)編號(hào)。

在xj內(nèi)引進(jìn)激活函數(shù)，激活另一個(gè)神經(jīng)元，反復(fù)迭代，以全部神經(jīng)元均激活為止，構(gòu)建RBF網(wǎng)絡(luò)。

令神經(jīng)元權(quán)值為W，在xj和期望值差距較大時(shí)，通過(guò)反饋機(jī)制更改W：

(3)

(4)

其中，gi為期望輸出；在W低于設(shè)置閾值時(shí)，結(jié)束更改。

將煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)：煤炭供需比C1，煤炭庫(kù)存率C2,煤炭區(qū)域供需平衡度C3,煤炭鐵路運(yùn)輸承運(yùn)率C4,百萬(wàn)噸運(yùn)煤死亡率C5,運(yùn)輸成本費(fèi)用利潤(rùn)率C6，煤炭運(yùn)輸環(huán)境影響因子C7，作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；輸出值5種預(yù)警等級(jí)值Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ[15]，分別對(duì)應(yīng)安全、輕度預(yù)警、中度預(yù)警、重度預(yù)警以及嚴(yán)重預(yù)警。煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)對(duì)實(shí)際的煤炭運(yùn)輸可以起到較好的警示作用，通過(guò)判斷預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，運(yùn)輸人員可以決定是否繼續(xù)進(jìn)行煤炭運(yùn)輸。預(yù)警等級(jí)低時(shí)，可以采取相應(yīng)的措施，解決問(wèn)題，預(yù)警等級(jí)高時(shí)，就需要立即停止運(yùn)輸工作，避免產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。

3.3 煤炭預(yù)警系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)

運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法進(jìn)行煤炭預(yù)警模型參數(shù)的設(shè)計(jì)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架，通過(guò)對(duì)預(yù)警系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)計(jì)能夠保護(hù)煤炭數(shù)據(jù)的隱私。用戶通過(guò)該框架進(jìn)行交換，同時(shí)對(duì)本地基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭預(yù)警系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行匯總，塑造虛擬聯(lián)邦模型，進(jìn)行預(yù)警模型訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需交換隱私數(shù)據(jù)則可實(shí)現(xiàn)。通過(guò)基于區(qū)塊鏈的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模式確保煤炭的安全性。

將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警過(guò)程，轉(zhuǎn)換成一個(gè)有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)分類過(guò)程。Dk{(x1，y1)，…，(xnk，ynk)}描述煤炭的本地異常數(shù)據(jù)庫(kù)，其儲(chǔ)存nk個(gè)癥狀的數(shù)據(jù)樣本的第k個(gè)資源信息的數(shù)據(jù)。用式(1)描述本地預(yù)警模型的目標(biāo)函數(shù)，其也是本地基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)對(duì)本地異常數(shù)據(jù)庫(kù)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)：

(5)

式中，w為系統(tǒng)參數(shù)。

通過(guò)m個(gè)煤炭資源信息構(gòu)成的全局系統(tǒng)應(yīng)該確保總體信息分類預(yù)警誤差最低，則獲取全局系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)為：

(6)

式中，pk為第k個(gè)本地預(yù)警系統(tǒng)對(duì)于總體系統(tǒng)權(quán)重。

在每輪迭代過(guò)程中，本地基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警系統(tǒng)都會(huì)采集全局系統(tǒng)參數(shù)，進(jìn)而修正本地系統(tǒng)參數(shù)，通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)對(duì)模型梯度進(jìn)行運(yùn)算后，向全局系統(tǒng)中反饋該梯度值，使得全局系統(tǒng)基于目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)梯度的聚合處理，同時(shí)反復(fù)修正新全局系統(tǒng)參數(shù)，如此循環(huán)進(jìn)行，直至滿足迭代終止規(guī)范。對(duì)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)，可以對(duì)信息安全進(jìn)行分類，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)不同本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的反向監(jiān)測(cè)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要作用是預(yù)警系統(tǒng)參數(shù)的加密反饋以及匯總，同時(shí)對(duì)交互過(guò)程進(jìn)行上鏈處理，還可以有效解決資源信息丟失的問(wèn)題。

4 實(shí)證分析

數(shù)據(jù)來(lái)源歷年該省統(tǒng)計(jì)年鑒、能源統(tǒng)計(jì)年鑒與研究機(jī)構(gòu)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2017—2018年，2017年1—12月為訓(xùn)練樣本，2018年1—12月為測(cè)試樣本。利用本文方法采集有關(guān)煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警信息，以時(shí)間方式將采集的信息存儲(chǔ)于對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)，為方便求解，預(yù)警等級(jí)從安全至嚴(yán)重預(yù)警依次為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ。

煤炭分布在區(qū)塊鏈中，因此區(qū)塊鏈的安全性對(duì)于確保煤炭的安全具有重要作用。通常攻擊者會(huì)攻擊區(qū)塊鏈中的共識(shí)機(jī)制，檢測(cè)用戶通過(guò)本文方法的區(qū)塊鏈進(jìn)行信息訪問(wèn)時(shí)的信用度值。區(qū)塊鏈安全資源訪問(wèn)信用度如圖4所示。從圖中可知，用戶訪問(wèn)煤炭時(shí)，攻擊者會(huì)對(duì)區(qū)塊鏈進(jìn)行不斷的攻擊，導(dǎo)致用戶信用度降低。隨著用戶訪問(wèn)次數(shù)的逐漸增加，用戶當(dāng)前信用度，歷史信用度以及推薦信用度都不斷變化，10次資源訪問(wèn)過(guò)程中，信用度值基本穩(wěn)定，說(shuō)明用戶通過(guò)本文區(qū)塊鏈訪問(wèn)煤炭的信用度都較高，預(yù)警安全性更高。

圖4 區(qū)塊鏈安全資源訪問(wèn)信用度Fig.4 Credit degree of blockchain securityresource access

實(shí)驗(yàn)為了檢測(cè)本文方法采用的區(qū)塊鏈存儲(chǔ)海量煤炭運(yùn)輸資源數(shù)據(jù)的處理性能，分別對(duì)300組、600組以及900組的煤炭運(yùn)輸資源數(shù)據(jù)，在不同節(jié)點(diǎn)區(qū)塊條件下的區(qū)塊鏈同步時(shí)間，結(jié)果如圖5所示。

圖5 區(qū)塊同步時(shí)間Fig.5 Block synchronization time

從圖5中能夠看出，隨著區(qū)塊節(jié)點(diǎn)數(shù)量的不斷提高，不同組數(shù)據(jù)的平均區(qū)塊鏈同步時(shí)間都不斷提高，并且隨著區(qū)塊鏈中存儲(chǔ)的煤炭運(yùn)輸資源數(shù)據(jù)量的增加，平均區(qū)塊鏈同步時(shí)間也提高。說(shuō)明本文方法采用的區(qū)塊鏈技術(shù)可以滿足大數(shù)據(jù)煤炭運(yùn)輸資源存儲(chǔ)所需的處理效率需要。

利用技術(shù)效率變化指數(shù)(TE)、純技術(shù)效率變化指數(shù)(PTEC)、規(guī)模效率變化指數(shù)(SEC)衡量本文方法的信息利用率，三者相乘后的值大于1代表本文方法信息利用率較高。在TE>1情況下，代表技術(shù)效率較高；在PREC>1情況下，代表技術(shù)成熟度較高；在SEC>1情況下，代表規(guī)模效應(yīng)較好。

以2017年的信息為例，測(cè)試本文方法在這段時(shí)間的信息利用率及均值，如圖6所示。分析圖6中的測(cè)試結(jié)果可得，本文方法的TE、PTEC、SEC均值都大于1，三者乘積也大于1，說(shuō)明本文方法具備較高的信息利用率，信息利用率高可豐富煤炭的細(xì)節(jié)信息，提升安全預(yù)警效果；僅有2—5月、6—8月的三者乘積略低于1，與1的差距非常小；綜合分析，本文方法的信息利用率整體偏高，技術(shù)水平較優(yōu)，規(guī)模效率較高。

圖6 信息利用率及均值測(cè)試結(jié)果Fig.6 Test results of informationutilization and mean value

為提升本文方法的預(yù)警精度，需要?dú)w一化處理各指標(biāo)的值，令各指標(biāo)的取值區(qū)間為[-1,1]。實(shí)驗(yàn)設(shè)置本文方法構(gòu)建的RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)的顯示間隔是150，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為0.06，最大網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)是800次，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)的允許誤差是0.06，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練最小的性能梯度是0.000 001，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練確認(rèn)的最多失敗次數(shù)是5。本文方法中網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開始后，Matlab會(huì)呈現(xiàn)訓(xùn)練監(jiān)控窗口，及時(shí)呈現(xiàn)誤差信息，在誤差未超過(guò)設(shè)置參數(shù)情況下，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建完成。本文方法中網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)層依次包含7個(gè)、8個(gè)、3個(gè)神經(jīng)元。

本文方法輸入的是歸一化的值，輸出的也是歸一化的值，不能和期望值對(duì)比，需要通過(guò)postmnmx函數(shù)反歸一化處理輸出值，對(duì)比分析反歸一化值與期望值，測(cè)試本文方法的預(yù)警效果，測(cè)試樣本輸出結(jié)果見表1。從表1的對(duì)比結(jié)果可知，本文方法獲取的預(yù)警結(jié)果與期望結(jié)果相差較小，僅有1月、6月、7月、11月、12月的預(yù)警結(jié)果相比期望結(jié)果低一個(gè)等級(jí)，雖然低一個(gè)等級(jí)，但在煤炭安全出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，本文方法也可以預(yù)測(cè)出危機(jī)，實(shí)現(xiàn)安全預(yù)警。

表1 測(cè)試樣本輸出結(jié)果Tab.1 Output results of test samples

4 結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，基于互聯(lián)網(wǎng)的信息安全事件發(fā)生頻率越來(lái)越高，對(duì)煤炭展開預(yù)警，可有效解決安全事件頻發(fā)問(wèn)題，盡可能降低煤炭企業(yè)的損失，為此研究基于區(qū)塊鏈技術(shù)的煤炭運(yùn)輸安全預(yù)警方法，精準(zhǔn)預(yù)警煤炭安全，及時(shí)解決安全隱患，避免出現(xiàn)不必要的損失。