煤矿智能安全管控大数据平台研究与应用_高山.pdf

第42卷第03期2023年03月煤炭技术Coal TechnologyVol.42 No.03Mar.2023doi:10.13301/ki.ct.2023.03.0570引言煤炭是我国的主体能源，煤炭工业是关系国家经济命脉的重要基础产业。安全是工业生产之根本，经过历年建设，辅助煤矿生产安全管控的信息化系统层出不穷，如矿山安全避险六大系统、安全双控系统、井下人员精确定位系统、机电设备故障诊断系统以及AI视频分析系统等，随着技术的进步，各类系统的智能化程度稳步提升，在一定程度上发挥了抑制事故发生的作用，与此同时多源异构海量数据得以沉淀。大数据技术经过将近20 a发展，通过在各行业落地实践与应用，成为发掘数据价值提升业务场景智能化的主流技术。当前，海量数据的持续积累与大数据挖掘技术的不断演进两者处于最好的交叉点上，如何突破对于大数据技术的低层次应用，从“多存快取”和统计分析跃升至知识建模与知识驱动，从而以认知智能构建煤矿本质安全预警“网”，成为下阶段提升大数据平台智能与效能的关键工作。1研究目标众多专家学者已在矿山智能安全大数据领域研究中取得了一定的成果。王国法、杜毅博、任怀伟等对智能化煤矿复杂巨系统逻辑关联进行研究和系统归并，提出大数据云平台、智能管控一体化系统是煤矿智能化平台的核心构成，并给出了知识图谱构建及数据交互推送方法；毛善君、刘孝孔、雷小锋等研究提出了大数据集成分析平台的架构，阐述了专家知识库的构建内容，基于OLAP的安全诊断实现方法，基于煤矿GIS“一张图”的资源集成展示功能；李爽、薛广哲、方新秋等提出了基于大数据、人工智能和机器学习技术，结合灾害衍生机理与积累优化模型知识库，针对风险评估“智能化”的实现方案；代劲、张磊、王国胤基于云模型相关理论，提出面向煤矿安全大数据的多粒度表示方法，借助粒计算中的煤矿智能安全管控大数据平台研究与应用高山1，蒋书青2，李雷2（1.开滦（集团）有限责任公司钱家营矿业分公司，河北 唐山063301；2.北京联方智慧科技有限公司，北京100193）摘要：当前煤矿安全管控大数据平台的建设应用多侧重于数据多存快取和常规统计分析，极少达到发掘数据深层价值的层次。基于此提出了一种以大数据技术为支撑，以知识图谱融合业务建模技术为中枢的煤矿智能安全管控大数据平台架构体系；提出了安全管控平台应用功能的组成结构；研究并实践了安全管控业务图谱构建、业务模型电子化和数据自适配接入三项关键技术，为矿山安全管控平台的构建提供新的思路和参考模式。关键词：安全管控；大数据；知识图谱；业务建模中图分类号：TD76文献标志码：A文章编号：1008 8725（2023）03 276 05Research and Application of Big Data Platform for Coal MineIntelligent Safety ControlGAO Shan1，JIANG Shuqing2，LI Lei2(1.Qianjiaying Mining Branch of Kailuan(Group)Co.,Ltd.,Tangshan 063301,China；2.Beijing Lianfang IntelligentTechnology Co.,Ltd.,Beijing 100193,China)Abstract:At present,the construction and application of the big data platform for coal mine safetymanagement and control mostly focus on data multi storage and caching and conventional statisticalanalysis,rarely reaching the level of exploring the deep value of data.Based on this,a big dataplatform architecture system of coal mine intelligent security management and control is proposed,which is supported by big data technology and centered on knowledge graph fusion business modelingtechnology.The structure of the application function of the security management and control platform isproposed.Three key technologies,namely,the construction of security management and control businessatlas,the electronization of business model and data adaptive access,were studied and practiced,providing new ideas and reference models for the construction of the mine security management andcontrol platform.Key words:safety control；big data；knowledge graph；business modeling276第42卷第03期Vol.42 No.03煤矿智能安全管控大数据平台研究与应用高山，等多粒度思想辅助决策分析，并监测数据预测场景中进行了实践；王鹏分析了智慧矿山安全管控平台建设瓶颈，提出了基于云平台及大数据平台的技术架构，阐述了数据治理、指标构建、视频分析和预测预警等关键技术。以上学者的研究内容及现阶段大数据类平台的应用模式为煤矿安全生产提供了有力支撑，但相对于海量的生产、安全和经营数据，在深度挖掘数据价值和专业知识使能安全管控方面，仍有较大提升空间，主要体现在3个方面：（1）怎样让安全管控专业人员成为日常“专业知识数字化积累”的主体，而非IT技术人员一次性构建，这需要提供便捷化的实现手段及技术工具；（2）如何解决专业知识（如业务模型库）与具体业务场景的有效融合，不能只停留在运用计算机技术形成一个静态的知识图谱，而是需要实现一个智能自成长的安全管控平台；（3）如何实现数据接入汇聚的自动化，进一步减少人工介入，从而快速构建大数据资源池。本研究提出了一种以大数据技术为支撑，以知识图谱融合业务建模技术为中枢的煤矿智能安全管控大数据平台架构体系，以及应用功能组成和关键技术实践。以期在主流大数据技术和业务应用模式之上，融合创新一种认知智能型安全管控平台，推动煤矿安全管控向智能化方向继续演进。基于现阶段煤矿安全管控大数据平台建设发展现状，融合技术创新，设定3个研究目标：（1）聚焦应用，利用大数据与知识图谱技术，挖掘“人、机、环、管”安全数据，构建融合安全监测预警、大数据分析研判、多级协同双控管理和应急救援指挥的专业化安全管控平台，为安全管理业务赋能。（2）知识驱动，借鉴“认知智能”理论方法，构建知识驱动型技术架构，实现专业知识赋能业务场景，使平台具备安全管理知识持续积累能力，实现一个知识可成长的智能型平台。（3）强化管理，依托双控机制，强化多级协同，实现风险隐患超前预警，管理责任逐级落实。注重实效，优化业务流程，增强数据共享流动，挖掘关联规律，促进业务自动化。2平台总体架构智能安全管控大数据平台架构总体上分为3层，自底向上分别是基础设施层、认知智能层、安全管控应用层。基础设施层包括安全感知设备群，如井下人员精确定位、机电设备健康诊断、生产环境参数采集、视频图像采集等；网涉及WiFi6、F5G、5G；云包括弹性计算、弹性存储、弹性网络、弹性安全等能力。认知智能层包括技术底盘和知识中台，技术底盘集成一系列的技术如IoT、AI图像分析、大数据、移动应用、视频融合、GIS等；知识中台包括行业知识图谱和行业智能模型，用于构建领域业务知识体系和业务算法仓，是应用层业务场景智能的驱动器。行业知识图谱组件集包括2部分内容：（1）业务图谱，分为生产执行业务和经营管理业务两类；（2）支撑业务图谱构建的技术模块，包括知识抽取、融合、构建、推理。行业智能模型组件集包括3部分内容：（1）智能建模引擎，它主要是向业务人员提供一个可视化的建模工具，用于模型不断创建积累；（2）业务模型仓，用于对积累下的业务模型进行分门别类的管理，辅以机器学习算法仓；（3）成果应用组件，包括用于将模型直接输出为可视化应用功能的成果转化引擎，用于将应用成果共享给外部系统的成果共享引擎。安全管控应用包括4个系统，分别是智能安全融合监测预警系统，它基于三维GIS一体化呈现安全要素和安全预警；多级协同安全双控系统，构建安全风险分级管控和隐患排查治理业务应用；安全要素分析研判系统，以大数据技术为支撑，实现各类安全数据分析研判功能；应急救援指挥调度系统，以应急预案为纽带整合其他安全要素，实现应急指挥全流程闭环处置体系。煤矿安全管控大数据平台架构图如图1所示。3平台应用功能组成多级协同安全双控系统。面向集团、分子公司及矿井基层单位，支持多级统一流程协作。通过监控中心大屏、个人工作电脑、移动终端等途径为各级安全管理人员按权限分别提供系统中的业务功能。功能上包含安全风险管控、隐患排查治理、标准化质量控制、不安全行为管理、决策分析、重点工作安排、安全文件管理、系统管理等。智能安全融合监测预警系统。综合一张图接入了人员定位、安全双控、安全监测、水文监测、主运主提、AI视频分析等安全类数据资源。依托三维GIS空间图，既实现了安全资源的融合监测，又实现了安全资源的关联预警，满足企业全面安全管控的需求。安全要素分析研判系统。依托大数据技术，通过对安全相关数据进行汇聚、存储、治理、挖掘，帮助管理者分析安全规律以及潜在的安全风险和隐患。分5个模块向管理者提供深度分析预警，包括综合安全分析、安全监测分析、人员定位分析、水文监测分析、安全双控分析。277第42卷第03期煤矿智能安全管控大数据平台研究与应用高山，等Vol.42 No.03图谱构建模块的上游是大数据平台，为实体抽取融合引擎提供数据资源。图谱构建模块的下游是安全预警一张图，是图谱价值在业务场景中的体现。业务专家首先使用可视化的图设计器构建安全知识图1煤矿安全管控大数据平台架构应急救援指挥调度系统。实现应急救援相关资料管理、应急专家和救援队伍管理、应急救援物资管理、在线指挥等功能。具体包括：指挥场所、制度建设、应急保障、应急避险、应急广播、应急预案、应急演练、应急物资及战备物资明细、在线指挥等。4关键技术及应用场景（1）煤矿安全管控业务图谱构建技术知识图谱是一种用于知识表示的方式，是人工智能的一个分支，是实现认知智能的核心技术之一。矿山经过多年信息化建设，各类专业化的信息系统中积累了大量数据，特别是煤矿安全数据，在数据到知识的转化层面，其存在形式呈现静态化和碎片化。因此需要整理安全管控业务实体，包括危险源、风险点、风险库、风险清单、风险辨识计划、风险辨识任务、隐患、隐患管理流程、隐患治理方案等，以知识图谱为技术依托构建安全管控业务图谱。基于业务图谱，信息化系统中的预警功能将更具有体系特征，预警事项具备以点及面的关联能力，可帮助业务人员发现横向面更广的潜在问题。煤矿安全管控业务图谱构建技术的实现路径如图2所示。图2图谱构建技术实现路径多级协同安全双控系统智能安全融合监测预警系统（时空一张图）安全要素分析研判系统应急救援指挥调度系统安全管控应用生产执行任务行业知识图谱知识中台技术底盘认知智能平台采掘、机电、运输、安监、调度、洗选认知推理认知构建认知融合认知抽取行业智能模型经营管理业务ERP、数字仓储、移动办公、作业成本、在线培业务模型仓智能模型