礦井大型設備運行數(shù)據(jù)采集淺析
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［摘要］大型設備運行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，具備全面感知、趨勢預測、風險隱患預警及生產(chǎn)管理與安全管理智能決策支持等能力，是實現(xiàn)少人或無人化礦山的必經(jīng)階段。未來應緊密圍繞大型設備運行情況深度感知、數(shù)據(jù)深度挖掘、安全生產(chǎn)與管理決策支持等核心問題，綜合運用物聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)技術及智能決策支持技術，形成對礦井大型設備安全運行的強大支撐和保障，為最終實現(xiàn)無人礦山奠定堅實基礎。
［關鍵詞］礦井；大型設備；數(shù)據(jù)采集及分析
1礦井大型設備運行數(shù)據(jù)采集的意義
礦井大型設備（提升機、主通風機、空壓機、主排水泵、主運皮帶）主要擔負礦井提升、通風、壓風、排水、運輸?shù)戎匾蝿眨潜ＷC礦井安全生產(chǎn)最重要的裝備和環(huán)節(jié)。2002—2012年，由于工業(yè)快速發(fā)展產(chǎn)生的巨大電力需求，極大地刺激了煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而造就了煤炭行業(yè)的“黃金十年”。煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)投資逐年增加，礦井大型設備因此也得到了更新?lián)Q代［1］。2013年，隨著我國工業(yè)發(fā)展轉型、節(jié)能減排以及新能源快速發(fā)展，煤炭行業(yè)面臨的下行壓力逐步顯現(xiàn)，煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)投資逐年減少，礦井大型設備電控系統(tǒng)也開始進入老化期，嚴重地威脅著礦井和職工的安全。因此，研究礦井大型設備運行數(shù)據(jù)采集及分析應用具有非常重大的意義。
2礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)的建立
礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)一般采用傳感器監(jiān)測獲取和人工采集錄入2種方式。原則上以傳感器采集為主，以人工采樣錄入為輔，數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)通訊接口實時提交到上級聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。
2.1礦井大型設備自動化控制系統(tǒng)
礦井大型設備自動化控制系統(tǒng)主要包括：主提升絞車自動化控制系統(tǒng)、主通風機自動化控制系統(tǒng)、空壓機自動化控制系統(tǒng)、主排水泵自動化控制系統(tǒng)和主運皮帶自動化控制系統(tǒng)［2］。
2.2礦井大型設備數(shù)據(jù)采集方法
根據(jù)國家煤礦安全監(jiān)察局科技和信息化司2019年5月公布的《煤礦感知數(shù)據(jù)接入規(guī)范（試行）》，礦井大型設備數(shù)據(jù)采集分為礦井級、省市級、國家級3種類型，分別通過FTP、WebService、Socket、消息隊列等方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。礦井大型設備數(shù)據(jù)采集傳輸模型如圖1所示。2.2.1FTP方式服務器端提供FTP接口，分單位、礦井設置不同的目錄路徑、用戶名、密碼，按照規(guī)定的通訊文件格式將數(shù)據(jù)文件提交到相應目錄，供服務器端讀取數(shù)據(jù)。2.2.2Web服務方式采用標準的Web服務模式，以獲取安全生產(chǎn)監(jiān)測配置數(shù)據(jù)，所需數(shù)據(jù)為設備編碼、設備類型、安裝日期、生產(chǎn)廠家、安裝位置X、安裝位置Y、安裝位置Z）。數(shù)據(jù)采集有以下2種模式：①拉數(shù)據(jù)模式。在礦端由監(jiān)控廠家部署WebServices程序，用于提取組合監(jiān)測數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)中心端由集成廠家部署采集程序，按照數(shù)據(jù)接口規(guī)范采集數(shù)據(jù)。②推數(shù)據(jù)模式。在數(shù)據(jù)中心由集成廠家部署WebServices程序，用于接收數(shù)據(jù)，在礦端由監(jiān)控廠家部署采集程序，按照數(shù)據(jù)接口規(guī)范推送數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)中心。2.2.3讀取礦端生成的XML文件模式在礦端由監(jiān)控廠家根據(jù)文件規(guī)范標準生成礦端XML文件，在數(shù)據(jù)中心端由集成廠家部署采集程序，使用FTP、文件夾共享、WebServices等方式，讀取礦端XML文件。
3礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)分析方法
原始數(shù)據(jù)體現(xiàn)出量大而價值密度低的特點，利用大數(shù)據(jù)技術對獲取的各類數(shù)據(jù)在一定準則下加以自動分析、優(yōu)化綜合，通過挖掘、獲知來判斷設備和環(huán)境狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)異常事件和潛在危險。因此，礦井大型設備運行數(shù)據(jù)深度挖掘需要對多源數(shù)據(jù)進行挖掘，并注重對不同數(shù)據(jù)之間關系的挖掘，以獲取、提供所需的決策和計劃任務。這種基于多源信息的大數(shù)據(jù)融合是協(xié)調優(yōu)化和綜合處理的核心所在。
3.1礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)類型
礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)按照現(xiàn)場信號類型分為模擬量及開關量2種。其中模擬量主要是溫度、壓力、負載電流及電壓等，開關量主要是設備保護及運行狀態(tài)參數(shù)。模擬量分為電壓型信號和電流型信號。其中，電壓型信號為弱信號傳送，易受到外界干擾源的干擾；電流型信號受外界干擾小可以實現(xiàn)遠距離傳送。為確保遠距離信號傳送的穩(wěn)定可靠，采用增加屏蔽措施或加裝變送器，可減少環(huán)境對信號的影響。開關量傳送采用直接連接到數(shù)字量采集模塊或加裝變送器轉換再進行傳送2種方式。
3.2礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)特征
規(guī)模性：礦井大型設備運行數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和積累都達到了TB數(shù)量級。多樣性：礦井大型設備運行數(shù)據(jù)的來源多樣性，不僅包括實時采集數(shù)據(jù)，還包括臺賬、記錄等紙質類數(shù)據(jù)?？焖傩裕旱V井大型設備運行數(shù)據(jù)通過工業(yè)控制網(wǎng)絡實時進入數(shù)據(jù)倉庫，需要大數(shù)據(jù)快速實時地處理各種數(shù)據(jù)。價值性：通過挖掘礦井大型設備運行數(shù)據(jù)間的相關關系，從而發(fā)現(xiàn)規(guī)律，提前預警，將事故消滅在萌芽階段。
3.3大數(shù)據(jù)實時性分析
實時性分析主要是對控制系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)控制系統(tǒng)設定的報警值及報警持續(xù)時間進行分級報警，并根據(jù)不同崗位，通過語音、消息推送等方式對報警異常信息進行分級提醒，確保礦井大型設備安全運行。
3.4大數(shù)據(jù)歷史性分析
礦井大型設備在使用過程中，雖然能通過實時性分析發(fā)現(xiàn)即時隱患，但是大多數(shù)還是需要進行歷史性對比分析，才能獲取決策性數(shù)據(jù)。比如主提升鋼絲繩壽命、箕斗過煤量、電機保養(yǎng)情況等，這些基礎數(shù)據(jù)的歷史對比將會給礦井大型設備的預防性檢修維護提供數(shù)據(jù)支撐，確保礦井大型設備安全高效運行。3.4.1對比分析。在實時數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)庫前，與前期歷史數(shù)據(jù)進行分析對比，根據(jù)對比規(guī)則完成數(shù)據(jù)分析工作，并發(fā)出預警通知，按照等級向單位負責人、分管負責人、技術人員進行分級反饋，由接收人及時進行處理并進行跟蹤。3.4.2經(jīng)驗值分析。在煤礦設計、建設、生產(chǎn)一系列過程中，從借鑒前蘇聯(lián)技術及標準，到自主形成國內技術及標準體系，對設備的選用、維修維護、運行狀態(tài)等均積累了大量的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，為礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)分析提供了數(shù)據(jù)支撐。通過與經(jīng)驗值的分析、對比，及時發(fā)現(xiàn)風險隱患并加以消除，確保礦井大型設備安全運行。3.4.3綜合分析。基于對比分析和經(jīng)驗值分析的一種方法，能更好地體現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)各類風險隱患。
4礦井大型設備運行大數(shù)據(jù)結果應用
通過自動分析并能實時給出調整策略，從主動感知能力、自動分析能力及快速處理能力出發(fā)，滿足礦井大型設備安全運行需要。
4.1設備狀態(tài)深度感知
自動化系統(tǒng)已經(jīng)具備感知能力，但總體感知能力尚不充分。通過大數(shù)據(jù)的主動感知能力，在原有感知的基礎上進行自動分析與快速處理，獲得設備狀態(tài)的深度感知。這種更精準的感知更加全面和深入，涉及礦山的人員、設備、環(huán)境、管理等各方面的動態(tài)變化，能夠確認變化發(fā)生的具體部位，如發(fā)生煙霧報警的帶式輸送機運行狀況。
4.2運行數(shù)據(jù)深度挖掘
原始的運行數(shù)據(jù)體現(xiàn)出量大而價值密度低的特點，必須通過數(shù)據(jù)分析和挖掘才能獲知對設備和環(huán)境狀態(tài)的判斷，對異常事件的監(jiān)測及對潛在危險的預警等。大型設備運行數(shù)據(jù)類型繁多，如反映各類設備工作狀態(tài)的數(shù)據(jù)；反映溫度、瓦斯?jié)舛?、壓強等環(huán)境參數(shù)的數(shù)據(jù)；反映工作人員地理位置等信息的數(shù)據(jù)。因此，深度挖掘必須具備對多源數(shù)據(jù)的挖掘能力，更重要的是注重對不同數(shù)據(jù)之間關系的挖掘。
4.3安全生產(chǎn)與管理決策支持
在狀態(tài)判斷、異常監(jiān)測、危險預警的基礎上，必須結合大型設備安全運行專業(yè)知識，自動做出合理決策，以實現(xiàn)對人員、設備和環(huán)境的調整與控制，從而保證大型設備安全高效運行。
5結語
大型設備運行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，具備全面感知、趨勢預測、風險隱患預警及生產(chǎn)管理與安全管理智能決策支持等能力，是實現(xiàn)少人或無人化礦山的必經(jīng)階段。未來應緊密圍繞大型設備運行情況深度感知、數(shù)據(jù)深度挖掘、安全生產(chǎn)與管理決策支持等核心問題，綜合運用物聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)技術及智能決策支持技術，形成對礦井大型設備安全運行的強大支撐和保障，為最終實現(xiàn)無人礦山奠定堅實基礎。
［參考文獻］
［1］姚西龍，slyve，高燕桃.我國煤炭產(chǎn)業(yè)的轉型發(fā)展研究［J］.煤炭經(jīng)濟研究，2018，38（11）：11-16.
［2］王國法，杜毅博.智慧煤礦與智能化開采技術的發(fā)展方向［J］.煤炭科學技術，2019，47（1）：1-10．
作者:楊海鵬 單位:中國礦業(yè)大學信控學院 棗莊礦業(yè)集團公司