矿井支护监测数据分析云平台设计_孙久政.pdf

矿井支护监测数据分析云平台设计孙久政，王社新，刘丕利，殷永超（龙煤集团双鸭山矿业有限责任公司，黑龙江 双鸭山）摘 要：为克服矿井支护监测系统的数据类型繁杂、设备数量庞大、数据处理速度慢等难题，提高矿井支护系统的管理和辅助决策水平，本文以双鸭山矿业有限责任公司煤矿智能化升级改造为契机，开发出了矿井支护监测数据分析云平台。该平台是按照全局数据应用的整合思维，通过 程序把信息上传到云平台数据库，通过进行逻辑处理，以及可视的方式把相对复杂、抽象的数据转化为更易理解的图形展示出来，从而实现对矿井支护系统的全面监测与管理服务。应用效果表明，该平台可以为政府监管部门、煤炭企业、科研院所等单位提供更高效的信息支持。关键词：矿井支护；煤矿智能化；数据分析；云平台中图分类号：；文献标识码：文章编号：（）随着时代的发展和信息技术的进步，大数据的分析应用开始深入各行各业。在大数据背景下，数据驱动矿井支护体系的安全发展已成为共识。但是，鉴于在矿山支护体系中监测仪器应用广泛的特点，矿井支护工作存在监测数据体量大、类型复杂、存储散乱等难题，政府监管部门、煤炭企业和煤炭行业科研人员都很难挖掘出这些复杂数据的潜在价值，限制了大数据分析技术在矿山支护系统中的应用。本文以双鸭山矿业有限责任公司矿井支护体系智能化升级改造为基础，采用 架构设计了矿井支护监测数据分析云平台，旨在提升矿井支护体系的管理和辅助决策水平。需求分析矿井支护监测数据分析云平台，是为双鸭山矿业有限责任公司矿井支护体系提供支护监测信息化数据化支撑的系统。该平台利用 接口系统把煤矿生产中使用的各种矿压仪表，诸如测压仪、顶板位移监测仪、锚杆锚索应力测力仪、支承压力分布监测仪等在线、无线矿压仪表整合到一起，通过 服务程序将所有 数据统一上传至平台服务器，通过云平台进行大数据分析处理，以及利用大屏幕把相对复杂、抽象的数据转换为人们更易理解的可视图形展示出来，既可为煤矿的安全生产提供可信的基础，又可以图表、图形、列表等多种形式展现观测设备的数据变化情况，给用户从宏观到微观的各种图形化表现方法，便于用户实时查询数据和资料。数据分析平台的设计 数据采集系统为了真实、可靠地通过数据分析云平台展示矿井的支护效果，首先，需要对各种矿压仪表监测数据进行实时采集。因此，数据采集系统是整个数据分析云平台建设的第一个源头，是分析平台设计的重要基石。数据采集系统应当融合结构化数据、半结构化数据和非结构化数据（结构化数据包括矿井支护监测的元数据、日志性访问信息、系统业务数据等，非结构化数据包括多源传感器数据、动态视频监控数据等）。结构化数据应当形成完备的人工数据收集机制，而其余的数据通过对接 接口等方法实现采集，形成完备的数据采集系统。针对结构化数据，数据采集系统中应该设有数据源模块、映射配置模块和任务管理模块，如图 所示。图 数据采集系统数据源模块应包括数据源管理系统和数据源表管理系统，数据源管理系统包括插入、编辑、删除结构等，数据源表管理系统包括导入和删除表结构。由于表在资料采集过程中涉及映射，为了防止影响采集配置文件的输出，一旦导入数据源表结构就不能修改。映射配置一般用来建立表、字段和字段映射关系、过滤条件和增量设定等，以确保矿井支护监测数据采集的约束条件，保证数据采集的真实性和DOI:10.13487/ki.imce.022908标准化。任务管理一般用来建立数据源与表、数据源与数据源的关系，并设置任务实施期限。任务配置通常包括历史监测和目标源或表建立任务关系，以确保矿井支护监测信息采集的全面性，为大数据分析做好准备。对于半结构化数据以及非结构化数据，数据采集系统也应进行全面存储，这些数据中的重要信息可以通过数据分析系统提取。数据分析系统数据分析系统是将存储在数据库中的各种矿压仪表的原始监测数据经过一系列处理和转换，最大化地开发数据，发挥数据作用的分析机制。同时，数据分析系统以数据库为基础，通过对原始的矿压监测数据进行挖掘、分析和关联，“快、准、全”实现在海量数据中挖掘出最有利用价值的信息，达到对矿山压力的变化趋势及支护结构的合理预测预报，以给企业及政府决策者提供数据支撑，为双鸭山矿业有限责任公司矿井支护体系的系统化发展提供科学依据。数据分析系统主要处理半结构化数据和非结构化数据，其流程如图 所示。该系统在具备数据采集系统的前提条件下，将庞杂无序的矿井支护监测数据进行采集储存。需要时数据分析人员可通过适当的统计分析方法对这些存储的历史数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化。而数据处理过程是通过大数据技术从各种各样海量数据中提取对特定群体有价值和有意义的数据，并在大量无序的、难以理解的矿井支护监测数据中找到关键词，然后将各类数据通过关键词引导的方式储存在数据库中，最后，数据分析人员根据各种需求，对二次存储的数据加以分析汇总，得出围岩的变形特性及其他信息，并将数据处理结果提交给数据大屏可视化展示系统。图 数据分析系统 数据展示系统数据大屏可视化展示系统是互联网大背景下的一种数据分析应用的显示平台，是一种大数据应用的可视化分析与报表系统，通过将计算机上的大数据以折线图、柱形图、饼状图等多种直观可视化的数据表现形式在大屏幕上显示出来，实现更加直观的效果；同时，该系统可根据不同人的社会属性赋予他们不同的访问权限，提高煤炭安全生产能力，帮助行业实现宏观调控，实现企业利润最大化，从而使双鸭山矿业有限责任公司的矿井支护体系达到一个新的高度。平台实现及应用效果分析基于上述总体设计逻辑架构实现的矿井支护监测数据分析云平台，其前端研发主要采用 技术、技术、技术、技术、技术以及 等技术，系统后端技术开发采用 技术、技术、及 语言等技术。该平台实现了双鸭山煤矿基础信息数据与煤矿智能辅助生产系统监控数据的高效整合，平台的应用效果如图 所示。上述研究成果，为地方各级政府监管机构、煤炭生产企业、高校及科研院所等机构的统计分析提供了数据支撑，显著提高了煤炭企业的科学化管理水平及社会经济效益，为煤炭行业的可持续发展做出了贡献。主要体现在以下几个方面：政府监管部门。能够通过平台连续、实时、在线监测和评估矿井支护结构的“健康”状态，及时掌握煤矿生产运营动态和安全管理水平，进而推动政府与企业数据的有效融合与共享互通，为政府应急管理与安全生产决策提供数据支撑。煤炭企业。该系统能为煤炭企业提供一体化服务。通过矿井支护监测数据分析云平台，将数据加以整合和分类，从而为企业及时进行预报和预警，引导煤炭企业安全、高效生产。煤炭行业科研机构。可借助矿井开采过程中庞大的数据优势及云计算平台的大数据资源优势，实现大数据分析和煤炭行业的深度融合。通过搭建矿井支护监测数据分析云平台，为以大数据驱动的煤炭运行监测与服务、煤炭运行安全等煤炭行业大数据应用提供技术支撑。基本信息 支架压力柱形图 三维应力云图 工作面倾向压力曲线图图 结语通过大数据分析等信息化技术辅助决策是保障双鸭山矿业有限责任公司安全生产的重要手段。笔者设计的双鸭山矿业有限责任公司矿井支护监测数据分析云平台，内容涵盖了数据采集、数据分析和数据展示等，能够对矿井支护监测数据进行深度关联分析，挖掘出潜藏于海量繁杂数据中的规律，满足政府监管部门、煤炭企业、煤炭行业科研机构等不同用户对数据挖掘和管理的不同需求，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互换、数据共享奠定基础。由于该平台的开发难度较大，且许多功能尚未完善，可以在备采工作面回采过程中进一步收集矿井支护数据，不断提高该平台的预警预报与远程监测能力，从而为政府、煤矿、科研机构提供更好的服务。参考文献：汪杰，王春华，李晓华，等煤炭行业大数据分析云平台设计研究煤炭工程，（）：张海涛，薛翔面向烟草行业研发应用的大数据分析平台计算机应用与软件，（）：陈俊峰，王剑锐，刘橙通信工程技术中的光纤网络应用中国新通信，（）：冯青林，石振文，叶鹏切顶成巷 在线监测系统设计及工程应用山西煤炭，（）：张野，籍雨彤，卢紫薇，等吉林省人参产业大数据分析平台建设研究信息与电脑（理论版），（）：刁照峰，卢紫薇，籍雨彤，等吉林省人参产业大数据分析平台的设计与实现长春工程学院学报（自然科学版），（）：刘香兰煤矿安全生产大数据分析与管理平台设计研究煤炭工程，（）：李建君，张璇，姜伟光，等基于大数据分析的油田 风险预警系统研究现代职业安全，（）：作者简介：孙久政（），男，山东东阿县人，博士研究生，高级工程师，从事煤炭开采技术管理工作。