礦井應急可視化指揮平臺的開發與應用

王東京，李建軍，賈東秀，孫春賢

(1.山東省邱集煤礦有限公司，山東省德州市，253000；2.山東精誠電子科技有限公司，山東省濟南市，250031)

0 引言

應急救援是一項需要統一指揮、多方配合的工作，能夠在第一時間讓指揮部及時了解現場情況，對組織各方力量、制定科學的救援方案有著重要意義。煤礦井下作業場所分布較為分散，且空間上距離較遠。井工煤礦煤與瓦斯突出以及粉塵、頂板、防治水等諸多不利因素，導致作業環境條件復雜，可能會發生水、火、瓦斯、機械和電氣設備、運輸提升和頂板等事故，客觀上對應急救援工作提出了較高要求。

在傳統的煤礦應急指揮中，總指揮部對煤礦災害事故情況的了解只能通過電話系統進行井上下的信息傳輸、人工登錄監控系統選擇合適監控點進行查看或人工登錄到井下定位系統中查詢，工作傳遞效率相對較低，監控系統、井下定位系統及井下廣播系統無法在應急指揮過程中發揮出最大的作用。在調度指揮決策時，相關人員需要在多種不同的應用系統之間反復切換調取相關資料，無法快速從這些海量的數據信息中抽取最需要的數據。因此，有必要利用三維GIS技術、物聯感知技術、大數據實時計算等技術，將感知數據融合起來，通過構建礦井應急可視化指揮平臺，對各類信息進行融合展示和輔助指揮決策，提高突發事件專業信息匯集、應急決策和指揮調度能力[1-2]。

1 應急可視化指揮平臺總體架構設計

應急可視化指揮平臺基于工業互聯網平臺的建設思路[3-5]，集成各業務系統數據及感知層數據，運用新一代信息技術建設業務中臺和數據中臺，為上層業務應用提供統一的數據匯聚與技術支撐。建設應急可視化指揮系統，實現對應急管理的全業務流程管理。應急可視化指揮平臺總體架構如圖1所示。

圖1 應急可視化指揮平臺總體架構

1.1 感知層

該層接入現有生產子系統及監測監控系統數據，包含采、掘、機電、主煤流運輸、輔助運輸、通風、壓風、排水、供電等各類生產子系統的設備工況數據。同時接入視頻監控、人員精確定位、礦壓監測、水文監測、火災監測等各類監測監控系統的實時監控數據、報警數據、應急廣播、通訊聯絡等。

1.2 數據采集平臺層

通過工業接口并遵循工業協議，數據采集平臺層對煤礦現有傳感器、執行器、可編程控制器的數據進行采集，為平臺提供數據底座支撐。主要采用以下4種方式對數據進行采集。

(1)監測監控系統數據采集。隨著國家相關感知規范和行業標準的完善，如安全監測、人員定位、水文監測、束管監測、礦壓監測等子系統，均可以按國標要求對外生成數據交換文件。系統數據采集需適應多種標準協議，可以對交互文件數據進行解析和數據同步。

(2)自動化系統數據采集。現場采、掘、通、提、運的各類重大設備自動化系統，實現方式是由傳感器、執行器通過Modbus、Profibus等工業協議，連接到可編程執行控制器(PLC)或單片機。PLC或單片機再通過工業環網傳至上位機服務器。平臺數據采集需適應多種情況，可直接連接PLC或從自動化系統上位機服務發布的OPC服務進行數據交換。平臺形成了針對西門子、歐姆龍、AB等主流PLC的接入套件，可以完成大部分PLC按照工業協議的接入和通訊，同時可以實現與上位機系統的基于OPC/OPCUA等方案的互聯互通。

(3)管理系統數據采集。對于礦方已經建設完成的各類管理系統，平臺可以通過系統API定時數據同步或數據庫抽取的方式進行數據抽取。

(4)AI視頻分析系統數據采集。通過消息隊列的方式，集成AI視頻分析的報警信息，通過與自動化、監測監控系統的數據相互校驗，減少了AI視頻分析的誤報頻次，細化報警信息。

1.3 中臺層

(1)技術中臺。以統一技術平臺架構為底座，以工業互聯網技術方案為路徑，封裝主流的如流處理平臺(Kafka)、遠程字典服務(Redis)、微服務網關(Zuul)、負載均衡服務(Nginx)、分布式應用程序協調服務(ZooKeeper)等開源中間件解決方案，形成通用的IT技術中臺，基于開源中間件構建穩定的iPaaS能力，可滿足數據庫、消息隊列、緩存、流程、大數據組件等常見企業級應用場景，提供簡單的REST訪問接口，為實現應用的快速構建，集中管理中間件的快速安裝、配置與運行監控動態擴容、日志收集和監控檢查。

(2)數據中臺。為上層應用提供數據中臺支撐能力，同時打通如Spark、Hive、HBase等多個計算存儲引擎，對外提供統一REST/WebSocket/JDBC接口，提交執行SQL、Pyspark、HiveQL、Scala等腳本的計算中間件統一作業執行服務，對外提供分布式的REST/WebSocket服務，用于接收用戶提交的各種腳本請求，并支持Spark、Flink等多種計算引擎。

1.4 核心服務層

結合煤礦應急救援的各類場景，以領域驅動設計(Domain Driven Design，DDD)架構思想設計各類子系統接口服務，通過各系統的集成、數據的匯聚，打破信息孤島。構建應急相關的微服務組件，封裝開發了井巷工程拓撲管理、水流拓撲分析、風流拓撲分析、煤流拓撲分析、最短路徑分析、空間范圍搜索、漫延分析、人員精確位置解析等標準化微服務組件，通過API網關進行統一管理，對上層應用提供服務。

1.5 應用服務層

利用統一技術框架，構建基于微服務的應用App，包括支撐平臺數據采集與展示、應急預案電子化、應急物資管理、應急專家管理、救援力量管理、可視化應急指揮、應急輔助決策、指揮過程記錄等應用服務。

2 應急可視化指揮平臺主要功能模塊設計

應急可視化指揮平臺軟件采用模塊化設計，實現應急預案、專項預案等電子檔案化管理，便于啟動應急響應程序后快速調用響應應急事件的各項預案。將企業現有應急物資、應急專家、應急裝備進行信息化管理，在啟動應急響應程序后，根據事故類型快速調用應急物資、應急裝備、應急專家等信息。應急可視化指揮平臺主界面如圖2所示。

圖2 應急可視化指揮平臺主界面

2.1 災害數據的全面感知模塊

該模塊基于統一的大數據平臺，將礦井各子系統進行統一的采集和集中存儲。通過圖形化界面，可以實現跨系統的各類數據的融合分析。利用各系統標準元數據，構建針對特定場景的報警監測規則，改變現有系統單一超閾值報警的現狀，實現多參量實時計算，并可根據辨識結果對產生的風險進行定量描述。此外，根據專業分工和嚴重程度，實現多級精準推送。

2.2 專項預案電子化模塊

該模塊實現應急預案、專項預案等電子檔案化管理，便于啟動應急響應程序后快速調用響應應急事件的各項預案。根據專項應急預案規定的嚴重等級判定依據、組織架構及職責、應急響應流程等要素，對專項應急預案進行電子化。

2.3 應急資源集中管理模塊

該模塊實現應急預案、應急物資、應急裝備、應急專家等信息管理。將企業現有應急物資、應急專家、應急裝備進行信息化管理，有助于在啟動應急響應程序后，根據事故類型對應急物資、應急裝備、應急專家進行預先關聯。一旦進入應急響應環節，可以根據災害類型進行快速選擇匹配。

2.4 應急可視化指揮模塊

該模塊依托三維GIS一張圖，根據不同事件實現自動群呼、組呼、短信通知，并根據事故地點自動調用人員定位系統、安全監控系統、視頻監控系統等，同時直觀展示事件區域當前人員信息、周圍有毒有害氣體濃度、視頻監控信息等，根據事故類型自動調用相應應急預案、應急物資、應急專家、硬件裝備、避災路線等，此外根據實現導入的應急預案發起消息推送及自動通知相關人員。

(1)接警。根據傳感器超閾值自動報警或井下現場人員反饋情況，可以從GIS上選擇事故發生區域，激活平臺進入應急狀態。

(2)啟動預案。根據電子化的應急預案，按照災害類型提供響應等級判定依據。調度人員根據現場反饋情況結合判定依據，決定啟動響應等級。

(3)支撐系統數據。系統默認啟動人員定位、安全監測數據面板。根據災害類型，啟動相應監測系統的實時數據面板，方便理解礦井整體情況。如水災，啟動排水、水文監測系統數據看板。用戶可根據自己的需求和關注點，自行啟動相應系統的數據看板。

(4)圖紙調閱。為方便調閱圖紙，系統按生產系統類別分類管理各種圖紙。可以通過選擇快速打開圖紙，方便指揮人員查找資料。

(5)呼叫。系統集成調度電話、應急廣播、智能單兵的呼叫功能。應急廣播提供通過列表選擇、GIS地圖選擇等方式，形成廣播終端列表，輸入廣播內容進行批量廣播。

(6)智能單兵聯動。通過對登錄App用戶的人員軌跡分析，入井后有特殊的單兵標志圖標，通過GIS地圖可以快速定位，實現對智能單兵信息推送。

2.5 輔助決策模塊

該模塊利用圖計算技術，根據災害特征進行災害仿真模擬分析。在礦井水方面，研發礦井水淹模型算法，實現由突水點、淹沒水位或水量等監測數據，獲得井下被淹沒的巷道信息，模擬礦井淹沒的變化過程。根據估算時長，自動按小時形成礦井淹沒分析結果，不僅可以按時間軸查看不同時間段內礦井的淹沒巷道，而且基于實時數據分析影響的人員和設備，方便礦井救援時的輔助決策支持[6]。在礦井火災方面，根據礦井火災特性及煙流蔓延規律、巷道自身的因素、火源位置和通風等情況，實現對火災發生后的煙霧漫延模擬，并對影響范圍內的通過安全性進行評估。

當礦井突發事故時，礦井避災路線受災變影響范圍、災變擴散情況、有毒有害氣體及巷道特性等影響，可能會遇到避災路線被災變或次生災變所阻斷的情況，使原處于安全狀態的區域變為危險區域。從災害發生區到安全區的多條路線中，該模塊能夠自動推薦避災路線，并進行輔助決策。

3 應急可視化指揮平臺關鍵技術

3.1 多源異構數據實時采集高可用架構

通過數據交換文件、OPC Server、數據庫、PLC、OPC等多種方式從人員定位、監測監控、重大設備中抽取實時數據。以通風機為例，可對風機的開停狀態和風量、溫度、電流、電壓等參數進行實時監測，并對煤礦企業關注的主要參數設置了報警閾值，當實際數值超過閾值，平臺自動報警，并將報警記錄存儲在數據庫中。

建立統一的數據服務接口、信息采集標準、數據格式、通信協議，實現數據的統一集中管理，建立礦井多源異構信息數據共享平臺。平臺采用分布式日志采集組件Flume對各數據源進行實時偵聽，將數據推送至消息隊列Kafka進行緩存。從Kafka對系統進行解耦，實現數據存儲、前端數據推送自動刷新界面和實時計算引擎3個方向。數據采集平臺提供圖形化界面，可以幫助用戶快速、簡單地通過配置方式，完成現有系統的接入。實現多源異構數據的歸一化和邊緣集成，利用協議轉化，開展平臺邊緣側數據預處理、存儲以及智能分析，提供邊緣設備實時異常檢測、實時運行環境分析等應用服務，實現多工業通信協議兼容及數據間互通。

3.2 基于三維GIS的井巷工程數字模型

煤礦井下存在較多井巷工程，同一水平巷道存在“T”形交叉、“Y”形交叉、“十字”形交叉、“X”形交叉、錯位交叉等常規拓撲結構。因巷道功能不同，不同水平的井巷工程從空間上存在立體分離式交叉、立體交叉等復雜的空間關系。相比地面路網，其拓撲關系更加復雜，空間屬性更強。此外，井巷工程會隨著開拓、打密閉阻斷等生產過程不斷改變現有拓撲關系，因此構造井巷工程拓撲關系的基本數據，需要采用煤礦常用的導向點坐標數據作為構建GIS空間數據的基礎數據，便于收集、易于維護、能夠映射客觀世界。三維GIS平臺基于WebGL技術開發，客戶端基于BS架構，不安裝任何插件，根據井下工程三維導向點坐標，GIS平臺可動態生成巷道模型并進行三維渲染，同時自動構建拓撲網絡，用于支撐最短路徑等空間分析功能。隨著生產過程的不斷變化，井下空間發生變化，用戶可根據實際情況更新導向點坐標，動態重新生成井下巷道模型，重新自動計算拓撲網絡[7-9]。

此外，通過三維GIS可以對重點區域、限入區域等多種類型管理區域的自定義標注，提供煤礦常用設備的三維模型，用戶可通過拖拽等方式實現傳感器、現場設備等興趣點進行標注和更改位置，對于場景中的主要對象，不僅可以集成傳感器實時數據，將傳感器導入三維場景中，還能夠采集安全監測傳感器和人員定位系統的實時數據[10]。基于三維GIS的井巷工程數字模型如圖3所示。

3.3 基于圖計算的集成分析

圖計算里的圖不是指圖像，而是指一種抽象的數據結構，由頂點和邊構成。通過對圖進行個體分析、關系挖掘和復雜計算，實現知識推理、事件溯源及預判。圖計算提供了從“關系”的角度去分析問題、發現問題的能力，能夠更好地描摹世界真實存在的形態。使用圖計算技術與知識圖譜相結合，不僅能夠更加有效地對煤礦領域知識之間的聯系進行分析，構建人員、設備、操作、環境等信息之間的內在聯系，而且能夠采用三元組的方式描述井下設備、環境狀態、管理要求、操作狀態等信息之間的關聯關系[11]。

平臺針對項目范圍內的各項數據，采用領域涉及思想規劃了業務實體，按照實體、關系及屬性抽取3個方面進行分析，根據煤礦經驗，對導致水災、火災、瓦斯、煤塵爆炸、頂板冒頂、供電、運輸事故以及災害天氣事故的致災因素進行綜合分析，分專題建立實體之間的關系，將煤礦領域本體內容映射建立圖數據模型，實現本體數據到圖數據的轉換與煤礦領域知識的存儲。

利用圖計算數據庫，對知識圖譜進行存儲、分析計算。本方案采用的Neo4j 是一個典型的、高性能 NOSQL 圖數據庫，用Java 語言實現，存儲方式不同于一般數據庫的表格存儲，以網絡的方式對結構化數據進行存儲。與其他非關系型數據相比，Neo4j 支持 ACID 事務，支持海量數據存儲，具有成熟數據庫的所有特性，能夠很好地解決煤礦領域數據價值密度低、數量大、更新速度快等問題。Cypher 是專門為圖像數據庫設計的語言，淺顯易懂，具有豐富的表現力，能高效地查詢和更新圖數據。

根據實時感知數據利用圖計算引擎，實時計算災害發生的可能性。利用三維GIS技術，以井巷工程三維數據為基礎，實現設備、人員位置、傳感器、觀測點等坐標的精確位置拾取。如涌水量觀測點水流量異常后，可根據各采區涌水量觀測點流量、各采區水泵房排水量，綜合分析突水地點，并根據節點的空間屬性、邊數據的貫通屬性，判斷水流漫延的影響范圍。利用圖計算技術，查找指定節點的風流、水流、煤流、傳感器、攝像頭、人員實時位置的空間關系，并進行融合分析[12-13]。

4 應急可視化指揮平臺的應用

2022年11月，山東省邱集煤礦有限公司開始進行平臺建設，并于2023年3月進行了試運行，運行以來取得了較好的應用效果。

(1)基于統一的大數據平臺，將礦井各子系統進行統一的采集和集中存儲。通過圖形化界面，可以實現跨系統的各類數據的融合分析。利用各系統標準元數據，構建針對特定場景的報警監測規則，改變現有系統單一超閾值報警的現狀，實現多參量實時計算，并可根據辨識結果對產生的風險進行定量描述。通過平臺共設置規則379條，從人、機、環、管4個方面，對各類環境超閾值、重大設備工況異常、人員超員等問題進行實時監測，通過設置一級、二級、三級預警，對應相應的級別分級推送送到App上，目前平臺已推送報警信息6萬多條。

(2)實現應急預案、專項預案等電子檔案化管理，便于啟動應急響應程序后快速調用響應應急事件的各項預案。通過對山東省邱集煤礦有限公司2023年各類專項應急預案的分析，對各類專項預案涉及到的組織機構及職責、應急響應流程進行設置，形成針對水災事故、火災事故、瓦斯事故、煤塵爆炸事故、頂板冒頂事故、供電事故、運輸事故、災害天氣事故等10多類專項應急模型數據。

(3)自平臺運行以來，通過不斷優化，目前平臺運行穩定、響應速度快、容錯率高，服務器運行穩定。通過10余次的應急演練，并多次進行功能優化，調度員通過平臺能夠快速完成應急響應的相關操作，大大縮短了應急預案從接警到啟動的準備時間。此外，根據關注區域，平臺能夠實時整合現場視頻、傳感器、設備數據，為應急指揮提供了可視化工具，并可利用災害模擬算法評估火災、瓦斯、突水等影響范圍，為應急指揮提供了強有力的輔助決策支撐。

5 結語

應急可視化指揮平臺的應用實現了礦山應急 救援預期規劃的主要內容和應用目標。該平臺利用導向點測量數據動態建模方法，解決井巷工程數字化表達交叉巷道復雜連通等問題，利用圖計算數據庫實現了井巷工程空間關系的動態計算。后期模型可以根據實際生產情況進行動態更新，具有較好的適應性。此外，該平臺利用井巷工程基礎數據構建了針對水災、火災特征的圖計算邊數據，極大地簡化了計算過程，根據現場情況對各類需要的數據進行動態計算，可為應急救援指揮人員進行輔助決策。