8页 智能矿井数据集成平台设计方案

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第
46
卷第
12
期
2018
年
12
月
煤炭科学技术
Coal
Science
and
Technology
Vol.
46
No.
12
Dec.
2018
W1
电与自动卍
智能矿井安全生产大数据集成分析平台及其应用
毛善君
I
刘孝孔
2,
雷小锋'
，
赵仁乐
2,
张明
2,
崔希国
2
(
1
.北京大学地球与空间科学学院.北京
100871
；
2.
山东能源临沂矿业集团冇限责任公司.山东临沂
276017
；
3.
中国矿业大学
，
江苏徐州
221116)
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摘要
：
针对智能矿井建设需要监控实时化
、
系统集成化
、
数据海量化
、
控制协同化和决策在线化的实
际需求
，
提出建立高度集成的大数据分析平台
，
为决策支持和协同管控服务
在阐述煤矿大数据特征
的基础上
，
提出了服务于智能开采的大数据集成分析平台设计的具体要求
，
并对
“
一张图
”
协同管理
、
平台技术架构和数据处理流程进行了阐述;设计了由设备感知层
、
数据资源层
、
平台服务层
、
大数据分
析应用层构成的系统总体架构
；
研究了数据集成
、
知识集成等技术
，
开发了包括煤矿安全状况评估打
分子系统
、
煤矿安全问题推理解释子系统
、
诊断任务配置与管理子系统在内的安全生产大数据动态诊
断系统安全生产大数据集成分析平台在山东能源临沂矿业集团有限责任公司示范矿得到了全面应
用
，
并已运行丨年多
，
应用结果表明
，
该平台运行稳定可靠
、
效果显著
关键词
：
智能矿井
；
一张图
；
煤矿安全生产
；
大数据分析平台
；
集成管理
中图分类号汀
D67
文献标志码
：
A
文章编号
=0253-2336(2018)
12-0169-08
Research
and
application
on
big
data
integration
analysis
platform
for
intelligent
mine
safety
production
MAO
Shanjun
1
,LIU
Xiaokong'
,
LEI
Xiaofeng
3
,ZHAO
Renle
2
,
ZHANG
Ming',
CUI
Xiguo
?
(
1
.
School
of
Earth
and
Space
Science
,
Peking
I
niversity
,
Beijing
100871
,
China
；
2.
Shandong
Energy
Linyi
Mining
Group
Co.
,
Ltd.
,
Linyi
276017
,
China
；
3.
China
Universily
of
Mining
and
Technology
,
Xuzhou
221116
,
China
)
Abstract
:
Intelligent
mine
requires
real-time
monitor
and
control
,
multi-system
integration
,
massive
data
management
,
collaborative
con
trol
and
online
decision
making.
A
highly
integrated
big
data
analysis
platform
for
mine
decision
support
and
collaborative
control
is
provid
ed.
This
paper
explains
the
typical
characteristics
of
big
data
in
coal
mine,
presents
the
basic
requirements
of
big
data
analysis
integration
platform
for
intelligent
mining
,
elaborates
the
GIS
"one
map*'
collaboration
management
,
the
technology
architecture
of
platform
and
data
process
workflow.
The
paper
tilso
designs
the
overall
architecture
of
the
system
including
device
perception
layer,
data
resource
layer,
plat
form
service
layer
and
big
data
analysis
application
layer,
studies
the
technologies
of
data
integration
and
knowledge
integration
,
and
de
velops
a
big
data
dynamic
diagnosis
system
which
include
three
parts
:
coal
mine
work
safety
evaluation
and
marking
system
,
coal
mine
safety
deducing
and
interpreting
system
,
diagnosis
task
configuration
and
management
system.
Big
data
integration
analysis
platform
for
safety
production
has
been
applied
in
the
demonstration
mine
of
Shandong
Energy
Linyi
Mining
Group
Co.
,
Ltd.
,
Shandong
Province.
The
platform
has
been
running
for
more
than
one
year.
The
application
results
show
that
the
platform
is
stable
,
reliable
and
effective.
Key
words
:
intelligent
coal
mine
；
one
map
；
coal
mine
safety
production
；
big
data
analysis
platform
;
integrated
management
吉
态和动态数据的实时集成分析
，
为系统的高效运行
引
s
和安全生产提供信息支撑.煤矿数据具有典型的大
智能矿井建设和运行的重要基础就是对矿山静
数据特征
：
收稿日期
：
2018-10-22;
责任编辑:赵瑞
DOI
：
10.
13199/j.
cnki.
<»t.
2018.
12.
027
基金项目
：
国家童点研发计划资助项目
(
2017YEC0804300)
作者简介
：
毛善君
(
1964
—
)
，
更,四川成都人
，
教授
，
博士生导师
，
博士
。
Tel
：
010-62759803,
E-mail
：
sjmao@pku.edu.cn
引用格式
：
毛善君.刘孝孔.雷小锋.等.智能矿井安全生产大数据集成分析平台及其应用
：
J
；
煤炭科学技术
.2018.46(
12)
：
169
-
176.
MAO
Shanjun,I
」
U
Xiaokong.
I.El
Xiaofeng,e/
a/.Research
and
application
on
big
data
integration
analysis
platform
for
intelligent
mine
safety
pro
duction
f
J
.
Coal
Science
and
Technology-
,2018,46(
12)
：
169-
176.
169
2018
年第
12
期
煤炭科学技术
第
46
卷
1
数据规模大煤矿企业在生产过程中产生
大量的静态和动态数据
,
特别是包括
“
水
、
火
、
瓦斯
、
顶板
”
为主的环境监测
、
设备及人员监测以及地质
测量等在内的动态数据
2
数据的种类齐全煤矿安全生产数据属于
多媒体数据.不仅包括实测值
、
平均值
、
累计值等结
构化数据
，
而且还包括矿图
、
图像
、
视频
、
音频
、
应急
知识
、
事故案例等半结构化和步结构化数据
,
并且此
类数据所占比例越来越大
。
3
数据价值密度低井下各种类型传感器和
监测设备实时运行.严密监控生产环境和设备运行
状况
，
不间断监测产生大量的数据与从中所要获取
的知识成反比
4
数据更新和处理要求快
环境监测与自动
化控制技术在煤矿生产过程中已经得到广泛使用
，
快速产生时间序列数据;智能矿井需要实时
、
快速处
理数据.为决策支持服务
因此.利用大数据分析技术动态诊断煤矿的安
全生产状况
，
预测预报发生事故的可能性就成为近
年煤炭工业研究的热点
，
并且已经取得了丰硕的成
果I
。
当前,大数据技术在煤炭工业的研究与应
用还处在初级阶段
，
存在的主要问题如卜:①主要涉
及理论
、
模式
、
架构
、
硬件环境等内容I
.而且相当
多的成果专业单一
，
主要与安全监测或设备运行状
态诊断的大数据分析有关卩"
；
②大数据分析过程
与
GIS
的关联性弱
，
缺乏基于
GIS
的涉及
“
采
、
掘
、
机
、
运
、
通
”
和
“
水
、
火
、
瓦斯
、
顶板
”
的大数据集成分
析可视化平台以及反期可靠运行的软件系统
，
不具
备具有空间关系的町视化分析界面
，
不利于对分析
结果应用的决策支持上一
”
实际上
，
智能矿井是一个复杂的巨系统,生产过
程都与地理空间有关
，
信息化建设必须满足监控实
时化
、
系统集成化
、
数据海量化
、
控制协同化和决策
在线化的实际需求,很多事故的发生都是多专业
、
多
因素综合作用的结果
。
所以
,
结合空间信息技术
,
如
何实现大数据技术与复杂系统具体业务的集成应
用
，
从而开发大数据集成分析平台
，
使之服务于智能
矿井安全生产
、
减人增效
、
管理升级等方面,是本文
研究的重点和将要解决的问题
1
智能矿井安全生产大数据集成分析平台
的总体架构设计
智能矿井安全生产大数据集成分析平台的设计
（
以下简称大数据分析平台
）
遵循
“
标准规范
、
规划
统一
、
业务协同
、
资源共享
”
的原则:智能矿井安全
生产大数据集成分析平台总体架构设计的具体要求
包括
4
层含义
1
局部和全局的兼顾:总体设计的首要视角是
要跳出局部环境的束缚和影响.站在全局互联和全
网通用的整体高度和视野
，
基于
“
一张图
”
和
“
大数
据分析
”
的思想实现统一管理的问题
2
）
业务数据的全面集成:煤矿安全生产数据包
括
3
个方面
，
其一是煤矿安全生产活动及其人员
、
设
备
、
环境的技术规范和管理制度;其二是技术要求以
及人员
、
设备
、
环境的准备情况;其三是人员
、
设备
、
环境在生产活动中的具体表现情况和状态
3
）
业务流程的再造:智能矿井不同于手工管理
、
半
信息化管理和数据孤岛严重的信息化管理模式
，
以大
数据分析的需求为依据.以安全生产管理的核心业务
流为主线.再造业务流程,确保工作流程
、
软件系统或
模块
、
数据以及相应技术之间的深度融合
4
）
企业效益的提升:在流程再造和大数据分析平
台的基础
I
促进职能变革
、
提高业务效率
、
推动体制
创新
、
降低或杜绝安全生产事故
，
最终提升企业效益
1.1
煤矿
GIS
“
一张图
”
区别于互联网
、
电子商务领域的大数据分析.煤
矿安全生产数据均具有空间属性
，
煤矿安全生产只
能在特定空间背景环境中展开因此
，
煤矿安全生
产大数据分析
，
需要在煤矿安全生产的特有空间环
境中研发分析工具
，
展示分析的数据和结果
。
GIS
“
一张图
”
""是煤矿安全生产大数据集成分析的
理想工具'
煤矿
（
；
IS
“
一张图
”
，
是煤矿空间环境数据组织
集成的统一框架.是
2DGIS
或
2D
+
3DGIS
一体化的
服务平台
，
是基于统一地理信息平台的煤矿安全生
产大数据集成和展示平台.其核心理念是
“
综合
、
集
成
”
统一管理
、
“
随时
、
随地
”
访问使用
.
“
持续
、
及时
”
协同
、
动态更新
，
服务于技术
、
生产
、
安监
、
防灾应急
等煤矿大数据分析展示等
：
在煤矿
GIS
“
一张图
”
框架下
，
可以实现图形及
相关属性信息的大数据协同管理
、
“
一张图
”
大数据
服务和可视化展示
1
）
“
一张图
”
大数据协同管理
。
针对矿图多专业
分离的现状,实现在线协同工作的
“
一张图
”
管理模
式.基于大数据集中存储及网络服务模式创新
，
完成
多专业
、
多终端
、
多人在线的矿图及各类业务数据的
170
毛善君等:智能矿井安全生产大数据集成分析平台及其应用
2018
年第
12
期
采集
、
录入及编辑.安全
、
稳定的数据提交
，
实现多矿
井
、
多专业的
“
一张图
”
协同集中管理
，
如图
1
所示
。
:二维协同
GIS
平台
（
包括地测
、
通风
、
机电
、
设计等了系统
）
图
1
煤矿
GIS
“
一张图
”
协同管理
Fig.
1
GIS
"one
map
”
collaborative
management
2
）
“
一张图
”
大数据服务
。
基于统一的矿图标
准规范体系及
“
一张图
”
数据库
，
采用面向服务架
构
（
SOA
实现符合
OGC
国际标准的地理空间数据
和业务数据共享接口
，
可以为煤矿安全生产大数
据的深度挖掘和与现有业务系统的集成提供坚实
3
“
一张图
”
大数据可视化
。
煤矿
GIS
“
一张
图
”
的空间框架是大数据分析最优的展示平台
。
在
“
一张图
”
的可视化框架下进行
“
以图管矿
、
以图管
量
、
以图防灾避灾
”
.在空间维度上直观地展示大数
据分析
、
动态诊断和决策结论
：
1.2
煤矿安全生产大数据分析平台
为实现通过大数据技术提升安全生产和管理水
平的目标.需要跨越部门
、
专业
，
集成
“
人
、
机
、
环
、
管
”
，
考虑历史
、
现势和未来
，
整合时间和空间维度
，
打通信息壁垒
，
深入挖掘煤矿安全生产数据背后的
关系和规律
。
为此
，
煤矿安全生产大数据分析平台
的技术架构就是重要研究内容之一°
煤矿安全生产大数据分析平台的组成框架如图
2
所示
。
底层统一接入煤矿设备
、
生产
、
安全
、
监测
、
地测
、
管理等数据并进行抽取和清洗
，
通过
Hadoop
HDFS
、
分布式数据库
HBase
和数据仓库
Hive
实现
海量数据存储访问
，
利用大数据计算引擎
Spark
和
Storm
在算法服务统一管理和算法运行统一调度框
基础,
架下
，
提供煤矿大数据算法的离线和实时计算服务.
煤矿大数据算法
统计分析
产量统计分析
采掘统计分析
销售库存分析
排水用电分析
C
动态诊谆
安全生产动态评价
高风险人群分析
高风险设备分析
高风险环境分析
（
灾害预警
肚斯突出预警
水灾预警
火灾预警
微您预警
J
…
丿
（
灾害预测模型
多元冋归模型
逐步冋归模型
随机过程模型
神经网络模型
J
…
）
平
台
监
控
算法服务统一管理
算法运行统一调度
服务管控
服务注册
服务注销
服务认证
算法组件调度
计算任务调度
服务调度
数据抽取和清洗
煤矿设备
、
牛产
、
安全
、
监测
、
地测
、
管理等数据统•接入
图
2
煤矿安全生产大数据分析平台技术框架
Fig.
2
Technical
framework
of
big
data
analysis
platform
for
coal
mine
safety
production
煤矿安全生产大数据分析平台提供了数据接
入
、
存储
、
处理和可视化展示等功能
，
如图
3
所示匚
数据引擎提供
CSV
、
TXT
、
文件文档和关系数据库等
数据进入云存储环境为大数据计算做基础准备
，
为
不同的应用场景提供了
3
种存储方式:
HBase
.Hive,
HDFS
o
为大数据的统计分析提供了
SparkSQL
分
析
、
RDD
、
DataFrame
、
DataSet
任务提交接口
；
为机器
学习和预测预报提供决策树
、
回归
、
贝叶斯分析以及
通风网络解算等算法;提供了饼状图
、
柱状图
、
雷达
图曲线图以及
GIS
专题地图等接口.使计算分析结
果能够直观展现'
1.3
大数据集成分析平台总体架构
智能矿井安全生产大数据分析平台
，
是在煤矿
GIS
“
一张图
”
基础之上构建的服务于煤矿安全生产
数据深度分析挖掘的软件平台
，
用于构建和定制面
向特定安全生产主题的大数据应用系统
，
如安全
171
摘要：

43444

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