智能礦山基礎平臺建設及其發展趨勢

余洋， 張申

（1. 河南省新鄭煤電有限責任公司 趙家寨煤礦, 河南 新鄭 451184；2. 中國礦業大學 物聯網研究中心, 江蘇 徐州 221008）

0 引言

20多年來，智能礦山建設經歷了數字礦山、礦山綜合自動化、智能礦山的發展過程。數字礦山的概念提出得比較早[1-2]，但長期停留在理論上，難以實施。直至2003年柴天佑院士在金礦的流程工業信息化實施中提出：金礦綜合自動化是應用企業資源計劃系統（ERP）/生產執行系統（MES）/過程控制系統（PCS）3層框架結構[3]。2007年，文獻[4]首次提出了數字礦山兩大基礎平臺——網絡平臺與數據平臺的概念，比較具體地給出了數字礦山建設的模型，有效推進了數字礦山建設。

但在數字礦山建設之初，由于對礦山數據融合應用的需求還不是太迫切，所以，絕大部分礦山均是重視網絡平臺建設，而輕視數據平臺建設，礦山許多子系統的數據庫是相互獨立的，不利于數據融合應用。在智能礦山的概念逐步為大眾所接受后，情況卻朝相反方向變化，即大家的興趣更多地轉向了應用平臺和各種智能化應用[5-6]，而有關智能礦山基礎平臺的建設及發展的討論反而比較少了。

基礎平臺是智能礦山建設的重要基礎，是各種智能礦山應用的根基。因此，本文結合智能礦山基礎平臺升級改造，討論基礎平臺建設及其發展趨勢，希望能對從礦山綜合自動化向智能礦山過渡有一定的借鑒作用。

1 智能礦山基礎網絡平臺建設與發展趨勢

從數字礦山到礦山綜合自動化，再到智能礦山的建設一直沿用基礎平臺和應用平臺的概念。應用平臺主要是指架構在基礎平臺之上，支撐礦山各種應用系統運行的平臺，典型的如礦山管控一體化平臺[6-7]、礦山地理信息系統平臺[8]、云計算平臺[6]等。智能礦山基礎平臺、應用平臺與應用系統之間的關系如圖1所示。可看出不同礦山具有不同的應用平臺和應用系統，但網絡平臺和數據平臺都是必須的，所以稱其為基礎平臺。

圖1 智能礦山基礎平臺、應用平臺與應用系統的關系Fig. 1 The relationship of basic platform, application platform and application system in intelligent mine

1.1 智能礦山主干網絡平臺的發展

1.1.1 工業總線主干網絡

2000年左右，神華集團大柳塔煤礦首次采用雙ControlNet總線作為主干傳輸網絡[8]，并將生產與安全子系統分別接入ControlNet總線，如圖2所示。這改變了過去礦山各個監測監控子系統相互獨立的情況，在國內起到了很好的示范作用。2004年，寧煤集團羊場灣煤礦的綜合自動化建設中采用了工業總線Profibus DP環網，這是第1次將環網的冗余能力用于礦山綜合自動化系統，提高了基礎網絡平臺的可靠性。2005年，兗礦集團濟寧三號煤礦采用了ControlNet環網作為綜合自動化主干網。然而，由于工業總線網絡的固有限制，并不適用于作為主干網，究其原因主要有以下2個方面：① 工業總線是一種詢問應答機制的網絡，即由地面主機輪流向工業總線中各個分站查詢數據，分站接收到查詢自己分站的指令才會將數據發送給地面主機。當接入的系統增多時，詢問應答周期時間明顯加長，難以適應礦山綜合自動化實時性的要求。而且這種應答機制也不適用于分站有緊急情況時的主動數據上報。② 工業總線網絡接入的都是監測監控數據，不能接入語音和視頻信息，不滿足綜合自動化系統的“三網”（視頻網、語音網和監測監控網）合一的要求。

圖2 神華集團大柳塔煤礦ControlNet總線綜合自動化系統Fig. 2 The ControlNet bus integrated automation system in Shenhua Daliuta Coal Mine

1） 100 Mbit/s工業以太主干網。2006年，龍口集團百皂煤礦首次將100 Mbit/s工業以太網用作礦山綜合自動化主干網絡[9]，如圖3所示。網絡采用有冗余能力的環網，各個應用系統通過各自的工業控制總線與以太網的網關接入主干網絡。隨著以太網的使用，礦山綜合自動化系統中首次出現了主干網+接入網的異構網形式。工業以太網作為主干網，各子系統分站大部分仍沿用原來不同的工業總線監控系統，如井下的膠帶監控系統、水泵監控系統、變電所監控系統等均采用各自原有的工業總線監控方式，再通過以太網分站接入主干網，以太網分站實際起到了網關轉換的作用。除監控系統外，百皂煤礦還接入了視頻和音頻信號，但在實際應用過程中很快就顯露出100 Mbit/s工業以太網的不足之處，當僅接入幾路視頻后，網絡傳輸速度大受影響，甚至影響到監控系統的實時性[10]。原因分析：① 以太網的競爭機制。與工業總線時間確定的查詢機制不同，以太網數據傳輸使用CSMA/CD（Carrier Sense Multiple Access/Collision Detection，帶有沖突檢測的載波偵聽多路存取）訪問方式，這是一種競爭機制。當以太網數據要傳輸時，先要檢測網絡上是否有數據在傳輸，如有數據，則等待一段時間再檢測，直到檢測到網絡上沒有數據才開始將數據傳送至網絡。顯然，當網絡傳輸數據量較大時，這種競爭機制引起的等待時間較長，會影響網絡速度。分析表明，當單位時間數據量達到網速的30%左右時，以太網傳輸速度會受到明顯的影響。② 礦山的網絡結構形式。與地面的網狀網有多條路由不同，礦山基本采用環狀網，所有數據都沿著環傳輸，不存在多條路由。因此，井筒網絡自然成為主干環網的卡脖子路段，所有的上下行數據均需通過井筒上傳，特別是視頻數據，進一步造成網絡延時長。因此，100 Mbit/s工業以太網用于礦山“三網”合一受到很大的限制，對監測監控數據的實時性造成影響。在百皂煤礦試用后，其他礦山再也沒用過100 Mbit/s工業以太網。

圖3 100 Mbit/s工業以太網平臺Fig. 3 100 Mbit/s industrial Ethernet platform

2） 1 000 Mbit/s工業以太主干網。2007年后，山東新汶礦業集團、山西潞安礦業集團等率先將1 000 Mbit/s工業以太網用作煤礦綜合自動化網絡平臺。其后神華集團、兗礦集團、鄭煤集團、寧煤集團等也都采用了1 000 Mbit/s工業以太網作為主干傳輸網絡[10]，如圖4所示。從網絡結構上來說，1 000 Mbit/s工業以太網與100 Mbit/s工業以太網沒有太大區別，真正的區別在接入網方面，1 000 Mbit/s工業以太網可以接入更多的子網絡，包括各種無線網絡，因此，能更加體現出異構網的特征[11]。至此，1 000 Mbit/s工業以太網成為綜合自動化網絡平臺的主流，基本滿足了礦山綜合自動化系統“三網”合一的要求。

圖4 1 000 Mbit/s工業以太網平臺Fig. 4 1 000 Mbit/s industrial Ethernet platform

1.1.2 主干網發展趨勢

隨著礦山綜合自動化系統的發展，接入網絡的子系統越來越多，應用也越來越廣，特別是大量數字工業電視信號的接入，大型礦山1 000 Mbit/s工業以太網也開始出現網絡速度方面的問題。主要從2個方面來解決：① 進行有效的網絡管控。靈活配置數字視頻源，提高數字視頻的利用率，盡可能減少不常用的數字視頻；給常用的視頻設置較高的數據傳輸速率，不常用的視頻設置較低的數據傳輸速率；給重要的監控系統劃分專用虛擬網，提高其實時性。② 采用更高速的10 Gbit/s主干網絡。2014年，神華集團錦界煤礦在數字礦山建設中率先使用了10 Gbit/s工業以太網作為主干傳輸網絡[12]，網絡結構基本與1 000 Mbit/s工業以太網類似，如圖5所示。地面和井下采用多個冗余以太環網，各種應用系統就近接入環網中。

圖5 10 Gbit/s工業以太網基礎平臺Fig. 5 10 Gbit/s industrial Ethernet basic platform

現在10 Gbit/s以太網仍可使用與以往10 Mbit/s和100 Mbit/s以太網相同的形式，允許直接升級到高速網絡，同樣可使用IEEE 802.3標準的幀格式。在半雙工方式下，10 Gbit/s以太網使用基本的CSMA/CD訪問方式來解決共享介質的沖突問題。也可使用波分全雙工業務和流量控制方式，避免CSMA/CD帶來的競爭問題，網速利用率大大提高，但帶來的問題是設備價格較高，主要適用于大型礦山。

綜上所述，礦山綜合自動化的主干網絡基本已經定型，就是1 000 Mbit/s或10 Gbit/s的主干網，主干網與多種不同形式的接入網相融合，這是礦山網絡平臺的發展趨勢。

1.2 智能礦山接入網建設與發展

礦山各種監控與管理系統均可通過各自接入網或以太網接入主干網絡。目前，接入網在礦山基礎網絡平臺中發展較快，接入網有工業總線網絡、無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks， WSN）、漏泄移動網絡（智慧線）、小靈通移動通信系統、4G移動通信網絡、5G移動通信網絡等。由于礦山接入網技術之間基本是相互獨立發展的，不像主干網那樣有較明顯的前后傳承關系，所以，沒有必要對每種礦山接入網技術進行傳承發展的討論，本文從礦山接入網需要關注的重點來進行討論。

對礦山接入網應該關注的基本要點：① 兼容多種接口協議。② 多異構網融合及多應用系統聯動。③ 網絡傳輸數據優先級可管可控，避免網絡崩潰。④ 支持人工智能（Artificial Intelligence，AI）與多源大數據接入。⑤ 保障工業網絡安全。⑥ 礦山安全生產多源異構數據無盲區接入。⑦ 分布式網絡的計算能力。其中，前5個要點基本是所有接入網需要共同關注的問題，這里不多作贅述。以下重點分析最具礦山特色的后2個要點。

1.2.1 礦山安全生產多源異構數據無盲區接入

智能礦山的網絡平臺是一個兼具監控與傳輸兩大功能的網絡，監控的數據類型包括相對靜態數據（如礦壓、溫度、氣體濃度等）和動態數據（如工況、礦震、設備振動、沖擊地壓等）。這些多源異構數據分布在整個礦區，特別是井下一些不易接近的地方。因此，要實現有效監控，真正實現透明化開采，理想情況就是實現礦山無盲區監控，而這只能依靠接入網實現，特別是具有移動功能的無線接入網。

智能礦山多源異構數據的特殊性注定了目前還不可能由1種接入網形式來實現礦山的監控與傳輸。如利用漏泄電纜作為天線的半無線傳輸方式，離開漏泄電纜一定距離，就難以可靠傳輸，使用也不靈活。WSN兼具監測與傳輸功能，但數據傳輸速率低，在礦山巷道中需要多跳傳輸時速率會大幅下降，采樣方式不靈活，難以適應智能礦山多源異構的數據傳輸要求。而最近應用廣泛的5G移動網絡的速率靈活可變，比較適應異構數據的傳輸，但5G原則上是一個傳輸網絡，在靈活自組網能力方面不如WSN。鑒于上述原因，目前各種無線接入網均有應用，如WSN、5G、超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）、遠距離無線電（Long Range Radio，LoRa）、漏泄移動通信等。

1） 漏泄移動通信系統。漏泄移動通信系統無線接入網如圖6所示，利用沿巷道布置的漏泄電纜，構建通風環境參數監測系統、煤巖動力參數監測系統、安全隱患監測系統、安全管理及預警系統等[13]，實現巷道沿線的移動監控。從圖6可看出，漏泄移動系統主要解決的是巷道沿線的無線接入問題。由于需要布置專用漏泄電纜，漏泄移動系統使用的靈活性受到一定限制，且較低的數據傳輸速率不適合傳輸移動視頻。

2） WSN。基于WSN的無線接入網如圖7所示，用于實現井下人員和機車定位[14]。基于WSN的井下人機定位系統采用UWB定位技術，結合到達時間法（Time of Arrival，TOA）和卡爾曼濾波法，實現了固定基站節點和移動傳感器節點之間的精確測距；利用WSN定位模型，獲得井下人員和機車位置信息，結合高精度地圖及計算機三維展示技術，實現對井下人員和機車位置的實時感知，并將信息接入高速工業以太網。該系統功能相對比較單一，數據傳輸速率也不高，主要用于機車巷相對固定的場景，計算依賴于基站位置。

圖7 基于WSN的無線接入網Fig. 7 Wireless access network based on WSN

3） 5G移動通信系統。5G具有大帶寬、低時延、廣連接的特性和支持邊緣計算、網絡切片及端到端數據傳輸的技術優勢，將5G融入礦山智能化，構成5G+智能化礦山技術體系，是當前關注的熱點方向。陜煤集團張家峁煤礦建設了礦區5G接入網的網絡平臺[15]，采用宏基站加室內分基站的模式解決了信號覆蓋范圍和信號強度問題，實現了地面廠區的信號全覆蓋，地面實測數據傳輸速率均為4G的5倍以上。井下采用5G皮基站進行組網，完成井下5G數據傳輸測試的同時，開展5G+巡檢機器人巡檢測試、5G+通風機遠程控制測試等5G應用場景試驗。試驗成功破解了5G在煤礦應用初期存在的功耗高、傳輸距離短等實際問題，具有重大意義。5G移動通信系統無線接入網如圖8所示，可看出5G分站仍需要接入礦山基礎網絡，因此，5G本質上還是屬于接入網技術。

圖8 5G移動通信系統無線接入網Fig. 8 5G mobile communication system wireless access network

目前，5G在煤礦智能化建設中的應用和發展仍面臨諸多問題和挑戰。由于5G技術植根于地面手機移動通信技術，在礦山井下的應用還缺乏相關的基礎研究，如井下基礎電磁環境的特點，不同頻率電磁信號在井下特殊電磁環境下的吸收、反射、傳輸和多徑的特性，高頻引發的感應電動勢導致瓦斯或煤塵爆炸的臨界參數的確定，以及多天線和多頻段無線電波引起的能量聚集臨界點確定等問題，導致井下5G新裝備的研制和礦用產品安標認證標準的制定缺乏依據，因此安全檢驗標準也就一直無法落地[15]。另外，5G的基本終端是手機及類似設備，這些終端設備并不具備集群自組網與底層計算的能力。因此，5G仍屬于一種傳輸網絡。

綜上所述，研發適應智能礦山應用需要的無線接入網，使其兼具多速率、靈活自組網、監控與傳輸一體化等特性是當前無盲區感知需要解決的問題。

1.2.2 接入網的計算能力

除無盲區感知外，接入網的另一個趨勢是發展分布式無線接入網的計算能力。比如節點之間相互聯系，以決定哪些數據需要傳輸，哪些數據應該丟棄；對需要傳輸的數據進行適當數據融合后再傳送給網關節點。這種底層網絡的計算能力也稱作微云計算或霧計算，其對于降低網絡傳輸數據量、提高數據融合應用的能力及盡早發現礦山安全隱患都是極其重要的，是智能礦山網絡平臺的一個重要發展方向。接入網中WSN具有一定的計算能力。

某礦山井下利用WSN分簇實現數據融合計算，如圖9所示[16]。數據融合過程：首先WSN中瓦斯傳感器節點將采集的穩定瓦斯濃度數據傳輸到監控基站，基站根據所采集的正常數據設定一個瓦斯濃度變化閾值，然后反向傳輸給每一個節點。其次各簇內節點在工作面采集瓦斯濃度數據，如果本次采集的數據與前一次瓦斯濃度數據變化不大，節點處理器判別其為正常數據，不發送數據，以減少網內數據的傳輸量。而當判斷數據可能為異常數據時，則將本次采集的數據與前一次數據都暫時存放到節點緩存器中，等待一定周期后再采集數據，并進行數據異常頻次計數，當計數值達到一個設定值時，確認為數據異常，則通知簇頭節點啟動傳輸通道將異常數據快速上傳。上述過程既能消除數據冗余，又能排除誤采樣數據的干擾。

圖9 基于WSN分簇的數據融合計算Fig. 9 Data fusion and computing based on WSN clustering

總的來說，接入網技術是多樣化的，有些應用比較單一，如工業總線接入技術、漏泄通信系統接入技術等；有些則可進行多用途開發，如WiFi，WSN，5G等接入技術。從功能上接入網又可分為傳輸網絡和具有計算能力的網絡。5G，WiFi等無線接入網主要是傳輸網絡，基本不具備分布式計算與數據融合的能力，這些工作需要傳輸給上層來做。礦山監測監控系統中需要許多底層計算，而WSN雖然具有分布式計算能力，但該能力有限，且耗能嚴重，實際應用較少。因此，今后需要加大5G等接入網的實際應用，提高接入網的計算能力，以滿足礦山無盲區實時監測監控和底層計算的需要。

2 數據平臺發展及趨勢——超融合數據服務

從圖4和圖5可看出，在智能礦山建設的初始階段，數據服務器基本是相對單獨設置的，有的系統是2～3個應用共用1個服務器，有些重要的系統更趨向于使用單獨的服務器，這種設置造成數據存儲在多個不同的服務器中，難以對數據進行統一調度和管理，甚至數據格式難以統一進行描述，更談不上數據融合與數據挖掘，因此，智能礦山的許多數據應用都難以開展。另外，隨著智能礦山中應用系統不斷增加，所需的數據服務器也在不停增加，盡管目前逐步采用了虛擬服務器技術，能夠讓更多應用共用1個服務器，但仍不能適應智能礦山對數據平臺的要求。智能礦山要揭示更高層次的礦山多源異構數據的關聯關系和基于知識需求模型的信息實體主動匹配與推送策略，構建基于開采行為預測推理的智慧邏輯模型進化機制，研究智能礦山海量信息之間的關聯關系，融合各系統的數據逐步成為迫切需要解決的問題[6]。

針對上述問題，將智能礦山數據服務器升級為智能礦山數據平臺的改造要求如下：將原本相對獨立的服務器應用軟件遷移至新服務器，確保原有功能正常使用，實現現有的智能化礦山管控平臺、綜合自動化平臺與底層子系統數據無縫對接，優化數據采集服務器數據采集驅動，為智能化管控平臺提供穩定的驅動支持。數據平臺系統正常運行情況下，主機接收信息并提供給集控中心值班人員，備機監視主機的運行情況，主機也同時監視備機是否正常。當主機出現異常，不能支持數據采集時，備機主動接管主機的工作，在無需人工干預的情況下繼續維持數據平臺系統的運行。要實現智能礦山數據融合和數據挖掘的目標，超融合服務器是數據存儲與處理的首選。超融合技術易于實現計算虛擬化、存儲虛擬化、網絡虛擬化。鄭煤集團趙家寨煤礦、中煤平朔集團、亳州煤業信湖煤礦、貴州江銅銀山礦業、山東黃金礦業焦家金礦等礦山均實現了超融合服務平臺架構[17]。

2.1 超融合服務平臺架構

超融合服務平臺架構是一種集成了虛擬計算資源和存儲設備的信息基礎架構[18]。其以軟件定義為基礎、分布式存儲為核心，在同一套單元設備中不但具備計算、網絡、存儲和服務器虛擬化等資源和技術，而且多套單元設備可通過網絡聚合起來，通過軟件定義形成統一的資源池[19]，提供計算、存儲、網絡、運維等一體化的基礎設施服務平臺，是智能礦山實現云數據中心的最佳解決方案，是智能礦山數據平臺的發展趨勢[20]。超融合服務平臺架構如圖10所示，其中VM為虛擬機，HYPERVISOR為超級管理，SDS為軟件定義存儲，HCI為超融合架構。超融合服務平臺架構以VM為核心，采用軟件定義方式來規劃與運用底層硬件資源，并向終端用戶交付需要的資源[19]。

圖10 超融合服務平臺架構Fig. 10 Hyperconverged server platform structure

超融合服務平臺架構采用通用硬件服務器，將多臺服務器組成含有跨節點、跨層次的統一存儲池，通過增加群集中節點的數量，來擴充群集的運算效能與存儲空間，并實現群集中各節點間數據的復制與備份，具備服務高可用性、擴展性及數據保護能力，可靈活地調配資源。

2.2 超融合服務的核心技術

超融合服務的核心技術包括三大虛擬化技術：服務器虛擬化、存儲虛擬化、網絡虛擬化。

2.2.1 服務器虛擬化

服務器虛擬化是整個超融合服務平臺架構的核心組件，虛擬化程序直接運行在服務器上，實現對服務器物理資源的抽象，將CPU、內存、硬盤等服務器物理資源轉換為可統一管理、調度和分配的邏輯資源，并基于這些邏輯資源在單個物理服務器上構建多個同時運行、相互隔離的VM運行環境，提高礦山多個系統數據資源的利用率，降低智能礦山系統及數據管理的復雜度，實現對礦山各種子系統服務需求的快速響應，提供高可靠、靈活的應用服務[12]。

2.2.2 存儲虛擬化

存儲虛擬化是將各子系統的數據服務在節點服務器上獨立的硬盤存儲空間進行組織聚合，構成一個共享的存儲資源池，所有的存儲資源在這個存儲池中統一管理，實現存儲資源的自動化管理和分配，構建高效靈活的存儲架構與管理平臺，提供高可靠、高性能存儲。上述工作均由軟件來進行定義。

存儲虛擬化采用多副本機制，一份數據可同步存儲在多個不同的物理服務器硬盤上，提高數據可靠性，保障關鍵子系統數據和業務的安全穩定運行。

2.2.3 網絡虛擬化

智能礦山系統的各種業務是靈活多變的，需要相對靈活的網絡來適應業務變化的需求。綜合自動化系統中的網絡基本采用固定形式，缺乏配置的靈活性，甚至有時不得不臨時布置網絡。網絡虛擬化通過實現網絡中所需的各類網絡連接服務（包括路由、交換、安全、負載均衡等）按需分配及應用的靈活調度，提供了一種新的網絡連接與運維模式，解決了傳統硬件網絡的管理和運維難題，可滿足業務應用對網絡快速、靈活、自動化部署的需求。因此，超融合服務器是智能礦山數據存儲、數據處理、數據融合、數據挖掘的基礎保障。

3 結語

智能礦山是數字礦山和綜合自動化系統發展的延續，因此，相較于數字礦山和礦山綜合自動化系統，智能礦山對基礎平臺提出了更高要求。智能礦山基礎平臺分為網絡平臺和數據平臺兩大部分，而網絡平臺又分為主干網和接入網，主干網經歷了工業總線網、100 Mbit/s工業以太網、1 000 Mbit/s工業以太網和10 Gbit/s工業以太網的發展過程。結合網絡發展的過程，分析得出：工業總線網和100 Mbit/s工業以太網不適合作為智能礦山主干網的原因是其有效速率太低，無法適應智能礦山大量異構數據傳輸的要求。而1 000 Mbit/s和10 Gbit/s工業以太網目前是智能礦山主干網絡的首選。由于智能礦山發展的需要，對接入網提出了更高的要求，分析表明，智能礦山的接入網應具備無盲區接入和底層計算的能力。目前的無線接入網仍難以具備這樣的能力，如漏泄通信系統屬于半無線方式，應用場合受限，速率不高；5G網絡主要為無線傳輸網絡，有較為靈活的速率適應性，適合作為純接入傳輸網絡，由于不具備自組網和底層計算能力，在無盲區監測應用方面受到一定限制；WSN具備一定自給網及底層計算能力，但速率較低，特別是礦山井下多跳使用時速率下降明顯，且功耗上升，從而降低其計算能力和自組網能力。因此，研發適用的井下無盲區接入技術是目前網絡平臺發展的重要內容。智能礦山也對數據融合與應用提出了更高的要求。過去的分立服務器和簡單的虛擬服務器的數據平臺方式己經不能適應智能礦山對數據平臺的要求。分析了數據平臺的超融合架構及其關鍵技術、超融合服務的特點及對智能礦山建設的適應性。分析表明，超融合服務器是今后智能礦山數據平臺發展的方向。