杨 真 郭昌放 王静宜 熊 伟 张建平

(1.中国矿业大学矿业工程学院，江苏省徐州市，221116；2.华夏天信智能物联股份有限公司，北京市朝阳区，100102)

1 引言

目前，矿山开采工程作为一项复杂的系统工程，面临着复杂的地质环境和多变的边界条件，而且随着矿山企业机械化水平的提高以及信息化产品的大量铺设，采矿、掘进、机电、运输、通风等生产管理体系将变得更加庞大复杂，这给矿山智能化建设带来了极大的挑战[1]。其中，矿山信息孤岛、标准缺乏、系统封闭等问题依然普遍存在，而且企业每天产生大量的数据，这些数据往往能够体现出矿山生产的安全状况，但目前只是简单的存储和查看，对不同数据的价值并未进行深入的挖掘分析，数据的价值得不到体现。信息网络技术的发展正在给工业带来新一轮的产业革命，“互联网+”思维、“工业4.0”理念[2]以及大数据挖掘技术的快速进步给矿山工业信息化和智能化发展提供了借鉴和启示。

2008年11月，IBM提出“智慧地球”的概念，即“互联网+物联网=智慧地球”；2009年8月，其发布的《智慧地球赢在中国》计划书，拉开了“智慧地球”序幕。“智慧地球”的理念衍生出感知矿山、智能矿山、智能采矿、智慧矿山等概念。2004年，古德生院士提出矿山智能化主要是指智能采矿。2010年，中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心成立，指出了感知矿山建设的核心内容以及感知矿山的概念[3-4]。卢新明等[5]研究人员2010年提出的智慧矿山是一个数字化智慧体，能够对煤矿企业井上井下的一切信息进行实时而又准确地采集，并通过网络进行传输和数据集成，从而实现智能服务以及可视化展现。张旭平等[6]研究人员2012年提出智慧矿山是借助于多网融合技术、云计算、数据融合技术、物联网技术等，通过对采集到的海量数据进行深度分析从而实现对煤矿企业的人员、信息、设备等的自动化管理与控制。徐静等[7]研究人员2014年指出智慧矿山是物联网、云计算、光纤网络、3G移动互联网等新一代信息技术与矿山工程，以及先进的管理方法、管理理念、科学技术等紧密结合的产物。谭章禄等[8]研究人员2014年指出智慧矿山是以安全、高效和绿色开采为目标，建设自动化、人性化和高度智能化的矿山，以创建无人开采生产模式为最终目标。

随着物联网技术的研究和发展，其架构目前尚未定义出一个规范化的体系。但其框架被学者及研究人员公认分为三大层次[9-10]：最下层是感知层，用于感知各种数据；中间层是网络传输层，用于传输各种数据；最上层是应用层，用于提供应用服务。由于所有关于智慧矿山体系架构都基于物联网的架构框架，是在其基础上搭建而成的，至今智慧矿山的体系架构尚未有一个明确标准的体系，研究者也多利用物联网的三层架构体系，设计感知矿山的三层架构图，分别为与物联网架构对应的感知层、传输层和应用层。在智慧矿山体系架构的研究中，也有少数学者因目的和角度的差异将其架构分为不同层面。典型的有：张旭平等[6]研究人员构建了由物联网层、互联网层和智慧层组成的智慧矿山体系结构；宋震等研究人员构建了由三大模块组成的总体结构，分别是智能信息获取、智能生产运营以及智能管理决策。

智慧矿山是借助于多种先进技术，实现矿山生产经营管理过程中对人、设备、信息、物资等的智能化管理和控制。很多专家、学者在对智慧矿山概念和体系研究的同时，都会对其关键技术进行探讨。张旭平[6]认为无线传感器网络技术(WSN)、抗干扰技术、数据融合技术、多网融合技术以及应急救援和灾后重建技术等都是智慧矿山不可或缺的关键技术；王莉等[11]研究人员从空间信息技术视角提出了智慧矿山关键技术：三维模拟与虚拟现实技术、空间信息技术、云网融合技术、数据挖掘技术、智能采矿与服务技术、矿山技术规范与标准等；徐静[7]等研究人员认为物联化、互联化以及智能化是实现智慧矿山的关键，并从这“三化”出发研究了其涉及的关键技术：包括数据捕获与控制技术、数据建模与集成技术、流程整合技术以及业务流程服务技术等；张琛等[9]研究人员建议采用SOA体系结构进行智慧矿山信息化建设，提出了基于SOA的组件化架构、J2EE技术体系、中间件技术、业务协同管理技术、GIS技术等是建设智慧矿山的关键技术；徐国萍认为智慧矿山的建设技术应包括：智慧矿山框架体系与标准规范、物联网关键技术、空间数据仓库技术、GIS技术、虚拟矿井平台技术、空间分析技术、决策支持技术、安全管理技术、系统平台设计与开发技术等。

矿业信息化为智慧矿山的实现提供了基础。20世纪90年代开始，国际上很多矿业大国在矿山信息化相关技术领域取得了显著的研发成果[12]，研制了一些矿山信息管理系统：包括加拿大的TMMS系统、英国的MINOS系统和澳大利亚的MIS系统等等。20世纪90年代，信息化系统在矿山领域得到了广泛的应用。随着信息化系统在矿山领域的不断推广，许多专家学者开始关注信息化系统建设过程中遇到的问题以及信息化对矿山经营管理方面的研究[13-16]，此后人们开始将集成技术应用在矿山信息领域。

目前，许多国外公司已经研制开发了较多商业的矿山软件系统，并得到了广泛的应用。这些软件的功能不尽相同，涉及地质信息处理、矿山设计、矿山生产管理、三维可视化以及地测和通风系统等矿山安全生产的方方面面。

我国矿山信息化的研究与应用比国外较晚，20世纪80年代开始，国内的科研院校和矿山开始进行矿山信息化方面的探索。90年代开始，我国矿山信息化进程加快，一些矿山陆续引进国外的信息化系统或独立开发了相应信息化系统。由于引进和自主开发的系统没有考虑信息共享问题，造成各个系统之间形成了信息孤岛。为了解决信息孤岛现象，实现信息的集中和共享，开始研究涵盖整个矿山的综合自动化系统。进入21世纪后，国家越来越重视安全生产，加强了监测监控系统和矿井综合自动化系统方面的投入，矿山信息化平台受到越来越多的重视[17-19]。

2 矿山智能化建设存在的问题与发展方向

在“两化”深度融合的大形势下，工业领域正在迎来产业发展的巨大变革[20]。目前，矿山安全高效矿井系统的机械化程度达到90%以上，单机自动化也日趋完善，建成了一批千万吨级矿井群，并开发了生产综合自动化系统等。国家能源局规划：2020年将建成100个智能工作面，2025年将建成1000个智能工作面。而目前，我国矿山智能化的建设仍存在以下问题有待解决。

2.1 数据孤岛与各子系统之间融合困难

建设生产安全大数据集成分析平台，需要对煤矿企业中的安全、生产、设备及管理等业务环节进行全面感知，并对数据进行广泛采集、科学存储和有效分析，最终能够通过对历史数据的深入挖掘自动产生决策建议，处理人脑无法分析的繁杂海量数据以及使用人脑无法计算的分析优化方法，提出科学合理的决策建议，并能够通过不断地吸收新的数据对决策模型进行自学习自迭代。

然而，在当前的矿方与煤矿设备、产品提供厂商的合作模式下，不同厂商提供的设备、产品所产生的数据标准千差万别，各厂商研发的软件系统所使用的技术栈差异巨大，通信协议和数据格式缺乏统一标准，各子系统相互之间无法方便地实现互通。各种软硬件产品厂家多、型号繁杂，市场上尚无公认的数据接入标准。系统厂商进行数据接入时，必须分别与先前系统的实现方对接数据接口和数据点表。在实际操作过程中，往往会出现点表信息不明确、有偏差的情况，数据接口存在数据不稳定以及格式不统一的情况。这些问题给系统接入工作带来很大阻碍。因此，统一接入、融合联动以及数据分析是大数据平台建设亟待解决的问题，是造成大数据平台建设的三大阻碍。智慧矿山建设亟待解决的主要问题如图1所示。

图1 智慧矿山建设亟待解决的主要问题

(1)统一接入：即如何将设备、智能设备、子系统所产生的纷繁复杂的数据按照统一标准接入进行统一管理，目前存在解决设备和传感器无法连入、数据采集过少、数据缺乏自说明、数据混乱的现状。

(2)融合联动：即如何让各子系统的数据流动起来，实现老系统、孤立系统的融合、关联。目前存在各业务子系统孤立、数据孤岛、无法进行跨维度关联及分析的问题。

(3)数据分析：即如何让矿山企业具备可以分析的数据以及进一步让数据辅助生产、让数据支持决策的能力。目前存在数据只积累不分析、无法使用数据来解决现实问题的现状。

因此，需要一个能够向下连接并统一接入各泛在感知设备、子系统、智能设备，具备云设施、传输控制、边缘计算功能，能够支持实时工况数据展示及报警功能，向上能够支撑大数据分析与AI应用的操作系统平台，以解决上述难题。

2.2 软件体系缺乏系统性的研发

随着两化融合的深入发展，对于矿山设备生产厂家来说，上位软件平台已经是必不可少的一环。然而对于智能硬件设备生产厂商来说，软件开发依然是依赖各类C/S端组态软件，从用户友好、功能完善程度、软硬件技术架构等诸多方面都无法满足矿山需求。因此，软件体系开发需要重点考虑以下问题：

(1)需要兼容多种平台，方便用户“即装即用”，有流畅的用户交互体验。传统的单机C/S架构或依赖插件的B/S架构已经无法支撑此需求；

(2)数据库存储方案需要满足多系统数据融合、海量数据的快速查询快速响应、大数据分析等需求；

(3)要保证系统的高可靠性、高可用性、高安全性。

2.3 数据资源无法进行有效利用与工具匮乏问题

矿山行业每时每刻都在积累着大量的数据资源，基于矿山业务知识的大数据分析和人工智能系统需要大量的模型和算法支撑。各高校科研院所具有大量高水平算法的建模专家，但是数据匮乏和缺乏实际试验场景是这些专家学者面临的首要问题。建模、算法实验都需要大量真实数据样本，模型修正、验证也需要真实数据进行模拟。因此，建立一个开放、安全、数据易于获取和处理的数据共享平台是解决该问题的基础。

2.4 数据传输问题

传统网络传输主要存在的问题如下：

(1)数据实时性较差，数据经过多次转发后，每次转发滞后几秒甚至几十秒，降低了数据的时效性；

(2)数据准确性较低，第三方厂商多且环节多，易出现数据漏报情况；

(3)数据可靠性较低，数据生成或报送程序由各自厂商开发，报送数据经多次转送后，其真实性无法得到保证；

(4)数据使用效能较低，数据不准确造成数据关联度和使用率不高，制约了数据的使用效能，无法进行大数据分析。

针对以上问题，建设一个向下能够实现各种感知数据的接入和设备的控制，向上为煤矿手机APP开发提供数据综合服务、时空服务、可视化服务、协同设计服务、业务流程服务和大数据分析服务等服务和工具的智慧矿山操作系统平台尤为必要。

为了解决上述存在的问题，加快矿山行业智能化建设的步伐，矿山行业需要通过“云(云计算+大数据+AI)、管(万兆环网+5G下井)、端(智能终端)”，打通“人(目标定位)、机(生产设备)、环(环境监测)”之间的障碍，建立能够在不同层面上通过对“人、机、环”的各子系统的综合集成、纵向贯通、横向关联、融合创新，形成矿山企业的安全、生产、经营、管理的综合性管控平台，平台可整体运行，子系统也可独立运行，平台与子系统在运行上互不影响，但在数据上能够在同一坐标空间下进行监管，这不仅有利于矿山企业内部进行协同工作，同时管理者也可以实时全面掌握井下一线生产信息，对于紧急情况下的快速反应具有重要意义。

3 数据驱动的智慧矿山建设目标与框架设计

3.1 智慧矿山建设目标

智慧矿山是智能工业物联网及软件定义技术在矿山领域的全面应用，通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建矿山物理世界与信息世界中人、机、环、管等安全和生产要素的相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统。其中，智慧矿山建设的主要目标如下所述。

(1)实现万物互联。全面感知井上和井下人、机、环等的状态，并可以随时随地对设备进行远程监测和控制。

(2)时空服务。为智慧矿山应用提供二三维一体化的位置服务，为矿山工程及设备的全生命周期管理等提供服务和工具，实现矿山数字孪生。

(3)平台融合、控制联动。通过软件定义，实现井上和井下人、机、环、管信息的强实时关联、融合与智能联动。

(4)智慧决策。利用大数据与人工智能AI等技术，迭代升级矿山安全、生产、经营的智能分析、自我学习与辅助决策。

3.2 智慧矿山框架设计

智慧矿山的建设必须基于智慧化开放共享平台，形成集成应用“一张图”的系统管理方式，以工业物联网、云计算、大数据、人工智能、移动互联、虚拟化、网络通信等技术为工具，对矿山信息化、自动化深度融合，能够完成矿山企业所有数据的精准实时采集、高可靠网络化传输、规范化集成融合、可视化展现和实时动态分析，实现生产过程自动化、安全监控数字化、数据应用模型化、生产管理可视化、过程管控智能化，并对人—机—环的隐患、故障以及危险源提前预知、预防和应急联动处置，使整个矿山具有自学习、自分析和自决策的能力。智慧矿山应用技术与系统架构如图2所示。

图2 智慧矿山应用技术与系统架构

(1)数据采集层。数据采集层是将前端感知的视频监控数据、安全监测数据、生产自动化等各类感知传感的实时数据通过分站、多功能分站、移动设备等进行集中采集。

(2)传输层。传输层是利用井下现有的工业环网、视频环网、4G/5G无线网络等将分站、移动设备等采集的数据统一进行传输。

(3)数据层。数据层统一对数据感知层的各类数据按照统一的标准进行分类存储。

(4)平台支撑层。平台支撑层是基于实时数据和业务需求，提供基础的数据抽取、数据可视化、大数据分析等，提供基础技术支撑服务、数据管理支撑服务、数据共享与交换服务以及应用与分析支撑服务。

(5)应用层。应用层是面向业务应用的服务，主要基于大数据“一张图”管理平台：包括时空GIS“一张图”的安全监测系统、时空GIS“一张图”的生产监控系统、生产执行系统、安全管理系统以及综合决策大数据分析系统。并通过调度大屏、PC应用端、门户网站、移动APP等多种方式进行体现和展示，PC端、门户和移动APP均可以基于权限控制实现企业不同用户需求。其中，平台的人机交互需要具备的特点为：一是从传统的单一工作，升级为协同工作；二是从传统的手工录入，升级为自动生成；三是从传统的菜单式提取界面，升级为立体化展示界面；四是从传统的事中报警，升级为事先预控，智能报警；五是从传统的被动查询，升级为主动提醒；六是从传统的指令逐级流转，升级为高效扁平交互；七是系统具备完整的容错设计功能。

4 智慧矿山业务应用

4.1 智慧生产应用

智慧生产以高效生产为目标，以采煤与掘进为主线。在各生产及辅助生产控制子系统数据的互联、融合与分析的基础上，通过大数据、云计算、AI等分析算法，对整个生产系统的安全、生产效率与效益等进行深度关联分析，形成矿井更加安全、节能、高效的具体可执行方法，实现矿井“生产过程协作、安全高效协同”的科学化、准确化、精细化和智慧化管理。具体包括：生产过程实时监控、生产系统协同控制、设备安全和生产安全的动态诊断、产出效能分析的生产效能动态诊断。

以矿井智能通风系统为例，能够利用现代通信技术、监测监控技术及自动化控制技术，进行矿井通风网络、实施方案的优化以及风量和风速的智能实时控制。通过通风参数的在线实时监测，感知井下不同区域通风状态，依据在线风网解算结果及安全规程要求，进行通风设施的智能调控。

4.2 智慧安全应用—自定位瓦斯巡更系统

自定位瓦斯巡更系统与井下人员定位系统、矿井GIS系统以及煤矿安全监控系统结合，做到瓦斯巡检工作的定人、定点、定时，可减少及避免人为因素对数据真实性的影响，同时实现多系统的融合，开启井下设备的物联网服务。该系统采用高精度、免标校的TDLAS激光气体检测技术、无线自组网多跳技术、精确定位技术实现井下瓦斯巡更管理。主干网采用1000 M以上工业以太环网，由KJJ368环网交换机搭建，无线激光甲烷便携仪将信息数据通过无线基站上传到工业环网，最终数据汇总到中心站软件。

4.3 智能管控

4.3.1 智慧矿山生产指挥系统

智慧矿山生产指挥系统利用时空“一张图”对矿井空间对象数据、业务属性数据以及安全、生产实时历史数据进行综合集成、数据融合和展示，提供人员管理、安全监控、生产过程监控等位置化联动服务与应用，实现二维以及三维地理空间下矿井场景的浏览以及生产业务数据的查询、统计和智能分析，进而实现矿井安全生产信息与采掘工程、地质环境、采掘状态的动态关联、综合化管理、自动化管理与智慧化管理，直接服务于矿山安全生产指挥与决策。矿井智能管控运行界面如图3所示。

4.3.2 综合分析智能决策系统

综合分析智能决策是利用时空“一张图”平台和矿山大数据分析平台，通过对全矿井空间数据、实时数据、业务数据的全面集成、有机融合和综合分析，为安全、生产、经营和管理提供综合分析和智能诊断，为企业安全生产、降本提效、节能环保、经营决策提供科学依据和保障措施。

4.3.3 智能移动APP系统

智能移动APP系统在功能设计上主要以数据展示和信息的快速录入为主，包括首页、系统和设置。首页中以全矿井组态图展示生产动态，包括主要设备的运行、生产参数、安全情况等。系统中按照智慧安监、智慧生产、生产执行、经营管理、智慧决策将安全、生产、经营、决策等子系统模块进行分类，并通过智慧决策将各系统融合分析结果进行展示。

图3 矿井智能管控运行界面

5 结语

智慧矿山的建设和发展必须以数据为支撑，通过对人、设备、环境等多源异构数据的全面感知、统一规范、交叉融合显示，打破数据之间的物理障碍，实现信息世界和物理世界的实时信息融合。在此基础上，借助互联网、云计算、人工智能等工具激活矿业工程数据的价值，为矿山企业的生产管理和决策提供支持，彻底打破传统矿山行业粗放的生产管理模式，实现采矿生产过程中的优化配置，通过打造矿山企业“智能大脑”，让矿山生产“看得见、管得了、控得住”，引领矿山行业新一轮的“工作方式的革命”。