基于大数据融合的智慧矿山平台搭建与应用.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期：2024 年 01 月 15 日 作者简介：朱军（1986），男，汉族，河北唐山人，本科学历，助理工程师，从事工作为软件开发和网络规划与项目实施。-57-基于大数据融合的智慧矿山平台搭建与应用 朱 军 河北钢铁集团矿业有限公司机电检修分公司，河北 唐山 063701 摘要：摘要：随着工业 4.0 时代的到来，各行业均面临着产业升级、智能化转型的新挑战。在此背景下，智慧矿山作为一种全新的矿山生产方式，在智能化、无人化、自动化等方面取得了快速发展。但传统的智慧矿山平台存在信息孤岛问题，难以实现全业务协同及数据融合。为此，基于大数据融合的智慧矿山平台搭建方式是一种切实可行的方案，能够通过大数据融合技术，有效整合矿山各领域的各类数据资源，提高信息处理效率和决策准确度。为此，本文就以大数据融合为背景，对智慧矿山平台的搭建与应用进行深入分析。关键词：关键词：大数据；智慧矿山平台；搭建与应用 中图分类号：中图分类号：TP311 0 引言 在大数据时代的背景下，如何通过对矿山大数据的管理、应用和分析，为矿山决策提供依据，使矿山决策更加科学化、信息化、智能化，是当前急需解决的问题。在此背景下，企业需要基于大数据融合技术，以智慧矿山为目标，从不同方面分析智慧矿山平台的构建过程，明确其平台搭建要点，合理开展应用，确保平台的科学性和合理性。1 智慧矿山概述 1.1 智慧矿山基本内涵 智慧矿山是指在矿山行业全面推行智能感知、智能互联、智能控制等新一代信息技术，实现矿山各生产要素和生产过程的全面感知、互联互通与数据共享，构建起一个虚拟与现实相融合的数字矿山系统。智慧矿山建设是推进矿业转型升级、实现高质量发展的重要举措。从目前来看，国内外对智慧矿山的定义存在较大差异，国内外学者提出了不同的概念，如国内学者刘刚等将智慧矿山定义为综合运用计算机网络技术、通信技术、控制技术等现代信息技术，对煤矿生产系统进行数字化设计、网络化加工、智能化生产、远程化管理和集成化控制的一种新型矿山。1.2 智慧矿山应用现状 近年来，随着信息技术和矿业领域的快速发展，智能制造和智能矿山的理念越来越深入人心，国内矿山智能化建设的需求也越来越强烈。据统计，我国智能化矿山相关项目超过 500 个，投资规模超过 300 亿元。在政策驱动下，国内煤炭、钢铁等多个行业掀起了智慧矿山建设热潮。智慧矿山是信息化与工业化深度融合的产物。目前我国的智慧矿山建设正在处于快速发展阶段，已初步形成以自动化、数字化、信息化、智能化为核心的技术体系，以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术为支撑的新一代信息基础设施建设不断完善。煤炭企业纷纷开展了智慧矿山建设探索，形成了一批有影响的典型项目和典型模式。1.3 展望 智慧矿山是实现安全、高效、绿色矿山的必然选择，是推动我国矿山安全生产和可持续发展的重要抓手。实现智慧矿山建设，可以在以下几个方面取得突破：首先推进大数据应用，形成高效数据服务平台。统一数据标准，加强数据治理，建立面向不同行业、不同部门的大数据共享服务平台。其次加强智能化装备研发，推进关键技术突破。通过加大研发投入、建立合作平台、建立示范项目等方式，加快关键技术装备研发和应用，形成一批具有自主知识产权的技术成果。最后加强标准化建设，完善行业标准体系。制定统一的智能化开采系统设计规范和技术标准，构建统一的技术体系，促进系统之间互联互通、资源共享和业务协同。2 基于大数据融合的智慧矿山平台搭建方式 2.1 数据采集层 数据采集层的作用是采集、存储和管理各类数据，中国科技期刊数据库 工业 A-58-确保数据的准确性和实时性，具体而言，采集层主要包含传感器、可编程逻辑控制器、数据采集卡等设备，负责实时监测矿井环境、设备运行状态、人员行为等信息。在矿山信息化建设中，传感器作为采集层的关键设备，被广泛应用于矿井环境监测与控制中。可编程逻辑控制器可以对井下的温度、压力、湿度等信息进行实时监测，并将监测结果传输到数据采集卡中，通过串口或以太网等方式将数据传输至数据中心进行存储和管理。在井下设备运行状态监测方面，可编程逻辑控制器主要负责对井下的电机、风机等设备进行监控，对控制系统的状态进行实时监测，并将状态信息通过串口或以太网传输至数据中心。此外，在矿井人员行为监测方面，可编程逻辑控制器（PLC）能够通过工业以太网等方式对矿井人员的行为进行实时监测。例如井下人员的行走路线、姿势、方向等信息。2.2 数据传输层 在智慧矿山平台的构建中，数据传输层是确保大数据融合结果有效性的重要环节，其主要作用是通过通信技术将海量数据传输至信息中心。而为了更好地实现数据传输，应重点关注以下几个方面。首先协议转换，由于智慧矿山平台需要将多源异构的海量数据进行汇聚、存储与处理，因此需通过不同协议间的转换，才能确保数据传输的可靠性与安全性。具体而言，可通过将各类协议进行封装、封装等，从而确保不同协议间的相互转换。其次多路复用，为了保障数据传输的稳定性与安全性，可通过多路复用技术实现数据传输。所谓多路复用技术，指的是在同一信道上同时发送多个数据流，从而有效降低通信资源消耗与通信压力。基于此，可通过数据流优化技术、信道选择技术等来实现多路复用。然后流量控制，由于智慧矿山平台涉及到各类设备和系统的运行状况，且多源异构的海量数据极易导致网络负载失衡。为此，可通过流量控制技术来实现对网络资源的合理利用与分配，从而保障平台正常运行。同时还要做好流量统计，通过流量统计技术，可对各设备的流量进行监控与统计分析，从而有效预测设备运行状况、故障以及各设备运行状态。与此同时，还可通过流量统计分析实现对设备运行质量的评估和对设备故障问题的诊断。最后网络监控，由于智慧矿山平台涉及到各类设备与系统，因此还需设置网络监控功能。具体而言，可通过对各网络链路进行监控分析来实现网络状况的实时监测与预警。2.3 数据管理层 数据管理层主要是指智慧矿山平台的核心，能够将各业务系统中的数据统一采集到平台上，并提供统一的数据展示接口，将各业务系统中的数据进行整合、分析，对矿山生产运行状态进行评估分析，为管理者提供决策支持。因此，智慧矿山平台搭建过程中，要着重围绕数据管理层进行。而在大数据融合背景下，则可以利用云计算、大数据、物联网等技术，搭建矿山大数据中心，实现对矿山各业务系统中各类数据的统一管理。在数据管理层中，采用基于 J2EE 架构开发的智慧矿山平台能有效解决传统智慧矿山平台存在的数据孤岛问题。通过构建统一的数据采集接口和统一的数据存储格式，能够为各业务系统提供统一的数据源。此外，该平台还具有强大的海量数据挖掘能力和强大的数据分析能力，能够通过对大数据进行深度挖掘和分析，进而得出各业务系统中各类数据之间存在的潜在关联关系和关联规则等信息。结合上述信息，能够实现对矿山生产运行状态、安全状态、资源状态、设备状态等信息进行实时监测与分析。2.4 平台支撑层 首先数据中心，包括网络、服务器、存储、安全设备等。网络层主要完成与数据中心的通信，包括通信协议的统一和不同系统之间数据交换的统一；服务器层主要实现服务器上应用程序的部署和运行，提供完整的基础设施服务，如数据库管理系统、数据存储服务、负载均衡服务等；存储层主要提供存储服务，如数据归档、数据备份与恢复等；安全设备主要实现服务器及网络的安全防护。其次基础设施，包括基础环境、计算环境、存储环境以及网络环境等。其中，基础设施是智慧矿山平台建设的基础，为其提供运行所需的各类软硬件资源，包括服务器、存储设备及网络设备等。计算环境是指实现各类计算功能和应用功能所需要的服务器和集群，并为应用系统提供相应的运行空间；存储环境是指对各类存储设备进行管理，以保证其正常运行；网络环境是指网络资源的部署和管理。然后支撑平台：包括技术支撑平台和工具支撑平台两部分。其中技术支撑平台包括相关软件与工具，如操作系统、数据库、中间件、服务器及应用系统等。中国科技期刊数据库 工业 A-59-工具支撑平台主要用于实现技术支撑平台提供的各类功能和服务。最后应用开发：根据智慧矿山建设需求，定制化开发各类应用系统，主要包括安全监控应用系统、生产管理应用系统、经营管理应用系统等。此外，还可根据客户需求开发新业务应用系统，如基于智能感知技术的监测监控应用系统等。2.5 系统应用层 系统应用层主要用于企业的生产管理、运营管理及决策分析等。首先生产管理，利用数据集成技术，实现矿井生产管理信息的集成和共享，为领导的科学决策提供依据，同时也为现场操作人员提供安全作业指导。其次运营管理，利用数据集成技术，实现矿井运营过程中各个环节的信息整合和共享，提高矿井运营效率和安全性。然后决策分析：利用数据集成技术，将现场的实时数据进行分析和处理，并将结果进行反馈，从而实现对生产过程中各个环节的优化控制。最后，还有其余内容，如协同办公，通过对多个系统的整合和数据共享，实现业务协同办公，提高工作效率。而智能装备主要利用传感器等先进技术，实现对设备运行状态的实时监控与控制，提高设备利用率，通过各类传感器实时采集矿井各方面的数据信息，并通过数据分析技术将信息进行整合和共享，为领导决策提供参考。3 基于大数据融合的智慧矿山平台的具体应用 3.1 生产管理中的应用 生产管理是智慧矿山的核心工作之一，主要是对井下采掘作业过程进行管控，对采掘设备进行远程操作和控制，实现煤矿生产全过程的自动化。在传统生产管理模式中，通常使用人工巡检和集中控制两种方式，但随着煤矿开采深度不断加深，人工巡检不仅无法做到实时监控和分析，且在发生故障时难以及时发现、定位故障。而集中控制不仅会造成生产效率低下、人力成本增加等问题，还容易造成安全隐患。为此，可通过大数据融合技术，建立煤矿井下采掘作业智能管控平台，将井下采掘设备状态数据和图像信号进行融合，实现实时监控与分析。生产管理的主要任务包括，一是对采掘作业过程进行智能监控和分析、二是对设备故障进行智能诊断、三是对煤矿灾害预警和事故预测分析、四是对生产计划、人员调度等进行智能管理。可以通过大数据融合技术，实现井下采掘作业过程的全程监控，实现井下采掘作业设备状态的实时监测和分析，提高生产效率，保障生产质量。3.2 安全管理中的应用 安全管理是矿山生产管理中的重要组成部分，安全管理中涉及的人员、设备、环境等安全因素，需要通过大数据融合技术对其进行综合分析，并制定针对性的解决措施。以矿山生产环境为例，在整个生产过程中，不同因素均可能对其造成影响，其中主要包括温度、湿度、噪音等。通过大数据融合技术，可实现对安全隐患的全方位检测和预警，如空气质量监测系统可以实时监测空气质量和温度等参数；瓦斯传感器可以检测瓦斯浓度、温度等参数；井下环境监测系统能够实时监测井下温湿度等。另外，基于大数据融合的智慧矿山平台可实现对煤矿瓦斯、一氧化碳、温度、湿度等指标的全方位监测，并及时提醒工作人员采取相应的措施。例如当矿井出现瓦斯浓度超标时，系统会自动发出警报，并可对事故发生区域进行定位和远程报警。另外，当矿井发生一氧化碳中毒时，系统会自动发出警报并自动启动风机进行通风；当发生温度超标时，系统会自动启动温度传感器对井下温度进行监控。通过智慧矿山平台可以实现对人员、设备、环境等安全因素的全方位检测和预警。例如井下人员安全监测系统可实时监控井下人员的分布情况和活动轨迹、井下设备安全监测系统可实时监测井下设备的运行状态和运行参数。在此基础上，矿山管理人员能够根据相关数据信息对事故发生区域进行精准定位，从而有效预防安全事故的发生。4 结束语 总而言之，矿山智能化是信息化与工业化深度融合的产物，是传统矿山向智慧矿山转变的过程。企业需要以时代发展为背景，做好智慧矿山搭建工作，进而提高智慧矿山的应用效率，为我国煤矿企业持续发展奠定基础。在具体作业过程中，企业需要根据实际情况开展综合分析，了解智慧矿山平台的搭建要点，结合工程需求，合理开展作业，确保其平台的科学化和合理化，并且要将其用于实际，提高其应用效率质量。中国科技期刊数据库 工业 A-60-参考文献 1高燕霞,呼和,常懿.大中矿业:建设智慧矿山 赋能绿色发展 N.巴彦淖尔日报(汉),2024-01-11(006).2黄利飞.加快形成智慧矿山建设“湖南模式”N.湖南日报,2023-12-31(003).3李万仕,李国平,王蒙.蒋家河煤矿 5G 智慧矿山建设探索与实践 J.智能矿山,2023,4(12):30-34.4苏布德.浅析广电智慧矿山项目设计与实现 J.广播电视网络,2023,30(11):34-36.