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煤炭全产业链大数据解决方案2017年8月一、前言古往今来，煤炭利用一直都是人类与自然界进行物资交换的重要环节。从封建社会的露天采矿，到现代化的机械化采煤，可以这么说，煤炭的发展史几乎与人类历史一样悠久。中国是世界上煤炭资源最丰富的国家之一。据不完全统计，我国煤炭探明总储量在9000亿吨以上，居世界第三；已知含煤面积55万多平方千米，而且煤种齐全。随着煤矿机械化、自动化和信息化程度的提高，煤矿监控、通信与监视系统的推广应用，我国煤矿事故起数、死亡人数、百万吨死亡率均大幅下降，煤矿安全生产形势明显好转。煤矿安全生产的迫切需求，促进了物联网技术在煤矿的应用，也产生了大量数据，为大数据在煤矿应用奠定了基础。二、建设背景我国是产煤大国，在实现采矿业发展的过程中，面临着企业生产管理水平低、政府监管薄弱、环境污染、行业数据资源分散等问题，阻碍了现代采矿业的快速发展。虽然通过煤矿机械化、自动化和信息化，煤矿安全生产技术和装备水平不断提高，事故防治能力不断增强。但大量采掘和运输等设备的使用，增加了运输和机电事故的概率。虽然运输和机电事故起数和死亡人数均大幅下降，但起数占比有所上升。因此，需研究煤矿物联网和大数据技术，进一步提高煤矿运输和机电事故防治能力，以满足高机械化程度煤矿安全生产需求。三、建设依据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）《内蒙古国家大数据综合试验区建设实施方案》《内蒙古自治区促进大数据发展应用的若干政策》《推进煤炭大数据发展的指导意见》《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》四、建设意义煤炭作为国家的主体能源，煤炭产业的健康发展对经济社会发展至关重要。建设煤炭大数据平台，依托互联网、云计算和大数据技术，汇集、整理和挖掘海量数据，对探索发展规律，及时、准确地分析预测产业走势，保障国家能源安全，促进行业转型升级和健康可持续发展具有重要意义。第一，基于地理数据占有的风险探矿力量会越来越大。把矿业资源的资讯收集，数据库构建，地质模型构建，矿床模型构建，矿藏储备，品质，开采条件分析模式，研判模型构建出来，再进一步应用于与大数据匹配的投资，建设，运营，乃至尾矿处置。第二，矿业衍生品和期货大数据背景下的运作。第三，会出现很多全球超大贸易商，在国与国，经济体与经济体之间，风险之间，汇率之间，衍生品之间会编织大贸易服务网络，其本质上就是国家间与经济体间的数据对接，趋势对接，价格对接，供应关系对接。第四，由全球的矿业上游到终端之间，随机根据商机和供求关系形成的大数据流动，随机联合而成的临时供应链。第五，上游的矿山的探矿，开发，采选炼，下游的加工，产能信息之间，与消费信息之间的无缝对接。第六，矿业知识产权专利大数据，和矿业全产业链技术难题大数据对接。第七，大宗商品的大数据管理，也会对到岸，期货，衍生品价格产生冲击。国际矿业的交易，是有多少年的对矿业走势的判断、观察、对冲、做空，练出来一批以数据家为核心的宽客金融队伍，这里面一定有一些善于建模型的数学家为核心的，它是一个高科技团队。第八，三大矿来看的话，想会把长协价，逼向月定价，乃至周定价，控制储备生产贸易终端大数据流，能够使他的定价权最大化。第九，产业链网络数据，带来的智慧矿业运作。总之，中国这种矿企模式---中央控制，生产为重，国内生产和供应可预期，以及国内过剩产能消耗式的运作方式，和国际矿企越来越明显的动态数据管理，动态全产业链管理，动态数据掘金模式之间，会产生巨大的冲突。五、用户需求1：数据量小、质量差。虽然煤矿监察部门已经有一定规模的安全生产相关数据，却因其数据搜集、整理等方面的能力不足，数据的完整性、规范性还存在缺陷。特别是原始、动态数据不足，难以实现全覆盖。2：部门协调性不足。煤矿安全监管对象众多，各级机构限于能力和手段，在采集企业、个人、公共安全数据、互联共享中协调能力不足，难以得到充分的授权与发挥作用。3：煤矿企业信息化能力较弱，煤矿安全生产隐患主要靠人工排查，容易受到主观因素的影响，很难鉴定安全与危险状态，可靠性差。4：分析工具缺乏。由于缺少有效的分析工具和对事故进行规律认识的原因，国内煤矿安全生产的管理主要方式是“事后管理”的方式，都是在事故发生后才进行事故原因分析、责任追究、制定措施，并在分析过程中存在太多的人为主观因素，这种方式难以从源头上防止事故的发生。5：大数据专业分析人员缺乏。大数据建设的关键环节数据分析是基于预言建模和未来趋势分析，每个环节都必须依靠专业技术人员才能完成，传统的数据分析师并不具备开发预测分析应用程序模型的技能，煤矿生产安全领域的人才更是大大的缺乏。六、建设原则标准化：具有互操作性，可用性，可靠性，可扩充性，可管理性，建立一个开放式，遵循国际标准的网络系统。先进性：既要保证网络的先进性，同时也要兼顾技术的成熟性。安全性：对于安全性我们将通过对用户的区域划分，建议选用专用防火墙实现对本地资源的安全保护。扩展性：网络设计必须为今后的扩充留有足够的余地，以保护用户的投资，保证今后的网络扩充升级能力。保护投资：每个设备都进行严格的选型，在满足设计原则的功能前提下，提供最经济的设备配置方案。可管理：先进的网络管理可为多业务网络提供安全运行的基础。七、平台总体设计7.1、系统框架设计架构设计为一个平台：一个大数据平台五个层面：表现层、应用服务层、应用支撑层、核心数据层、基础层。七个服务系统：人员定位系统，监控监测系统，通信联络系统，供水施救系统，压风自救系统，紧急避险系统，尾矿监测系统。二十四个子系统：矿用4G无线移动通讯系统、大数据运输管理系统、RFID仓储管理系统、大数据管控系统、大数据实时现场岗位管理系统、大数据矿区内辅助运输系统、大数据采空区综合监测系统、大数据供排水系统、大数据地质信息管理系统、大数据水文信息管理系统、大数据井下通风系统、大数据供电系统、大数据主运输系统、大数据综合采集系统、大数据煤与瓦斯突出预警系统、大数据冲击地压预警系统、大数据煤自燃发火预警系统、大数据水害预警系统、大数据煤炭需求和价格预测系统、大数据煤炭交易风险控制系统、大数据视频监控系统、生产调度系统、井下人员定位管理系统、语音报警系统、生产日报系统。7.2、系统技术架构技术架构设计：总结为“五个一”架构。一个架构，一套服务，一个大数据云平台，一套整体应用，一套标准的接口。7.3、系统功能与模块1)大数据平台建设针对煤矿全产业链大数据特点，为实现各类数据的高效、实时传输和集成、快速处理，消除信息孤岛，统一建设了数据网络传输通道和数据处理中心。１）网络传输通道的建设。建设地面和井下部署光纤以太环型网络，同步建设有覆盖厂区主要建筑的信息发布网络，各网络之间采用可靠的安全防护设备链接。网络平台提供万兆交换、千兆主干、百兆接入的数据传输服务，各个自动化子系统和监测监控系统均通过环网进行数据传输，实现数据、视频、语音三网合一，为数据传递提供快速、稳定的传输通道。２）数据处理中心的建设。建立统一的数据处理中心，由虚拟化服务器、数据服务器和配套的在线存储、备份存储设备组成统一的数据处理资源池。通过虚拟化技术，合理划分各数据处理系统所需资源，实现资源的高度整合利用，为数据处理提供高性能的处理平台。7.3.1、矿用4G无线移动通讯系统井下巷道无线网络覆盖的超小型基站;4G网络的视频传输系统;煤矿井下移动终端定位系统（集成人员和设备定位功能）;对矿用基站，手机等井下设备进行安全防护处理;综合调度系统。7.3.2、大数据运输管理系统：实时分析出当前和过去的位置、速度、行驶里程、安全驾驶等信息，起到车船防盗、考勤管理、远程调度、危险管控的作用。车机或手机GSM/GPRSISMG移动定位系统省BOSS卫星GPSLBSInternetWEB操作(1)实时定位：对车船的位置、行驶速度、油耗、耗电量、停留时间等信息进行实时监控。(2)电子围栏：设定车船进入或离开某一区域后或者偏离航线以后会自动发出报警信息。(3)行驶轨迹回放：行驶轨迹点可以在管理中心电子地图上回放以重现车船的行驶过程。(4)远程监控：车船安装远程可通话视频监控，实时监管/录像回放车船在行驶过程中、出入库有无违规操作。(5)紧急制动系统：在车船制动系统安装远程控制终端，如驾驶员或车船在行驶过程中发生意外，可远程控制车船停止行驶，及时处理危险，保护人员和财产安全。(6)温度监控：煤炭为可燃性矿物，在运输过程中需要实时监控货仓温度，如果超过预警线，控制中心会紧急预警，及时处理危险，减少人员和财产损失。(7)远程物流锁：当车船出库时，在车船货仓出入口安装远程物流锁，保障货物安全，避免丢失、掉包等情况发生。7.3.3、RFID仓储管理系统地磅实时监管可视化及录像可视化过磅系统称重过程减少争议，全程透明化，减少煤炭损失，降低人工监督管理成本。当煤炭车辆进入识别范围内，RFID读写器自动无接触读写，自动导入出入库信息到信息中心，终端实时查询，监控煤炭信息指导车辆停放相应位置。7.3.4、大数据管控系统基于大数据安全生产协同管理实施效果运用大数据技术，建立信息集中管控、发布的大数据管控平台。提高了整体工作效率和管理水平，发挥科技对降低成本、增加效益、促进企业健康发展的核心驱动作用。形成日产万吨综采工作面的安全高效生产格局。利用大数据手段对生产过程进行精细化管理，对安全生产调度、生产技术、安全管理等环节实现了全方位的信息管理。围绕实时数据动态变化，建立生产专业应用数据的共享与交换，形成大数据的集成和智能分析。达到整个系统高层决策、管理和生产过程无缝连接，数据管理从静态到动态，业务管理从分散到统一，管理理念从应对到预防的巨大转变。7.3.5、大数据实时现场岗位管理系统运用大数据对现场安全、生产、成本等方面进行多角度、全方位管理，形成本质安全型过程管理。在人、机、环三要素的过程管理中实现人机互补、机环互补，将员工主观失误导致的伤害降至最低；对现场岗位管理各方面，实行关键节点、程序、流程、岗位、创新控制，使各要素围绕全时空的现场岗位管理。从时间和空间的连续性，标准和流程的严密性等方面入手，以安全生产精细化管理为突破口，将国家有关安全生产法律法规、行业标准规范和柠条塔煤矿安全管理制度等落实到现场和岗位管理中。建立人员不安全行为信息化数据库，收集人员血压、体温、酒精测试等体征数据，填报情绪、睡眠等身体状态数据，并从人力资源管理系统采集持证情况、新入或调整岗位情况、休假时间等数据，由系统按照既定的判定规则进行自动判定是否可入井和安全注意事项。引入安全生产隐患排查治理信息系统，规范隐患排查、治理等５个环节，形成事故隐患闭环管理。7.3.6、大数据矿区内辅助运输系统运用精确定位技术和大数据分析手段，对矿井辅助运输车辆进行精确定位，按照各区域对车辆的需求和路况信息，优化调度车辆的运行路线，并通过无线通信系统将信息传至车辆综合信息显示屏，实现辅助运输车辆调度合理化、运行经济化。7.3.7、大数据采空区综合监测系统运用光纤、光栅传感器对煤矿采空区内部温度、气体组分、水位进行监测，消除人员检测不连续性和数据误差。随时掌握采空区致灾因素变化趋势，防止煤炭自燃，为采空区防灭火提供数据支持，使采后防灭火工作更加可靠有效。7.3.8、大数据供排水系统采用ＰＬＣ设备对供、排水泵房设备进行集中控制。由超声液位传感器连续检测水仓水位，根据水仓水位、管道水压等因素，自动控制开停水泵及其阀门。在正常水位时，各台水泵能自动轮换工作，最大涌水及突出涌水时，自动投入所需数量的水泵运行。系统具有自诊断功能，可显示各水泵及闸阀工作状况和故障。实现单点无人自控、系统分级管控、动态调节的自动化供、排水控制系统。7.3.9、大数据地质信息管理系统运用大数据手段和ＧＩＳ空间数据模型方法，以二维图形技术为基础，建立面向对象的一体化实体数据模型和可扩展的二三维可视化引擎。。为矿井巷道设计提供计算机辅助制图、计算机辅助决策、空间专业数据管理等方面的支持。实现矿井全巷道图元“组件式”的辅助设计，在此基础上设计开发“插件式”的地测、通风、水文、机电、设计等专业应用模块，