基于多系统支持的生产数据综合预警系统

李 超

(中煤能源研究院有限责任公司，陕西 西安 710054)

0 引言

煤矿生产的特殊性及复杂性，煤矿生产中的信息化始终难以突破传统模式，信息管理系统运行和生产管理数据分析分离，缺少预判系统[1-2]。尤其是在综采工作面生产过程中，虽然产生了大量的实时数据，并存储在一定的介质中，但数据的存储与分析对于煤矿综采生产的特殊性分析利用率较低，缺少生产管理数据的全方位采集、分析和预警系统[3-4]。

因此，需要一种基于云平台多系统数据支持的煤矿生产数据综合预警系统，构建可指导安全生产、隐患故障排除的数据综合应用系统，实现综合自动化系统数据跨系统共享、横纵向综合分析、逻辑和非逻辑关系，探索数据价值的再发现等功能。

1 大数据预警系统总体架构

基于大数据的生产预警系统的设计，需要从煤炭行业信息化建设全方位、全过程整体考虑，统一规划、统一设计、统一开发，并在统一规划的基础上分步实施、分子系统开发。以提高决策过程的科学性和效率为目的，规范或重组各项业务的审批流程，改进传统工作方式，形成电子化的流程闭环管理，并在信息系统日志数据分析的基础上，完善、优化、动态调整相应的业务流程。

1.1 总体功能框架

主要功能模块：系统需能够实现灵活的流程定制、模块组合、接口对接、权限设置、数据导入导出和报表自定义，并提供数据库直连、Web服务、Restful API等多种接口方式，提供用户、组织机构及权限对接的多种方案，对紧耦合模块采用一体化设计，对松耦合模块采用集成化设计，采用中间件技术和数据交换技术实现数据的集中与共享[5-6]。系统主要实现元数据管理、数据采集管理、数据储存管理、服务接口管理、时序数据管理、数据仓库管理、数据浏览查询、数据统计分析、数据可视化管理等主要的功能模块。

系统分层：系统分4个层次，如图1所示。①前端展示层是系统的唯一入口，以统一的用户界面提供给煤矿管理人员和相关业务人员，具有信息发布、待办、提醒等功能；②核心应用层是实现核心功能的模块，包括元数据管理、数据采集管理、数据储存管理、服务接口管理、时序数据管理、数据仓库管理、数据浏览查询、数据统计分析、数据可视化管理等管理功能。在此基础上，系统还可实现综合分析预警、多系统报警联动、工作流管理、消息推送、设备智能识别、历史故障记录查询、设备运行报表等功能模块。系统支持单服务器部署，也支持多服务器集群部署，可以参数化、快速柔性部署。并采用反射代理、负载均衡、静态化、多层缓存等技术确保系统在高并发访问时的性能。

图1 基于大数据预警系统总体架构

子系统：系统具有3个相互关联的子系统，分别为数据采集与抽取子系统、安全生产数据综合分析与应用Web子系统和移动端子系统。3个子系统的关系如图2所示。

图2 子系统的关系图

1.2 拓扑结构

系统建设的网络拓扑结构如图3所示。在公司信息中心架设数据采集、上传工作站，统一对煤矿各系统服务器的数据进行读取并统一格式后推送至云端服务器进行数据处理及存储。煤炭总公司和各下属煤矿根据权限进行数据的查看、浏览。下属煤矿移动端可通过4G或WiFi联网，经由移动端APP进行数据查看、工单填写情况反馈。

图3 系统建设的网络拓扑结构图

1.3 硬件部署方案

煤炭行业的数据特点是产生的频率快，每一个监测点一秒钟内可产生多条数据；严重依赖于采集时间，每一条数据均要求对应唯一的时间；测点多信息量大，常规的实时监测系统均有成千上万的监测点。针对以上特点，本系统将综合运用各种数据储存技术，实现高性能、高可靠、高可用的数据储存。系统采用时序数据库中的开源InfluxDB来储存各种数据。InfluxDB是开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用Go语言编写，无需外部依赖，主要依据其与时间相关的函数的灵活使用、对实时大量数据进行计算和支持任意的事件数据[7-9]。InfluxDB具有优秀的读写性能，可以为该系统大数据解决时序数据的高效储存和访问提供重要的技术平台支撑。当数据积累到相当规模后，可以进一步部署Hadoop数据集群，实现分布式的数据储存和并发处理分析[10]。

1.4 数据来源

安全类数据包括安全监测数据、火灾检测数据、矿压数据和水害数据。其中安全检测数据分为气体数据(瓦斯、一氧化碳和二氧化碳)、风速、水位和温度。水害数据具体分为水位和涌出量。生产类数据包括矿井主要设备运行参数、选煤厂主要设备运行参数、瓦斯抽采泵参数、装车系统参数、通风系统参数、主运输系统参数、主排水系统参数、压风系统参数和矿井供电系统参数。其中矿井主要设备包括：采煤机、刮板机、转载机、破碎机、顺槽胶带机、大巷胶带机、主斜井胶带机、通风机、压风机、井下主排水泵。管理类数据包括工作流数据、历史故障数据和库存数据。

1.5 Web端系统界面设计

基于大数据多系统数据支持的煤矿生产数据预警系统Web界面如图4所示，界面左侧分布的是各个功能子系统的目录导航，包括综合预警、故障诊断、设备运行及相关的数据查看、管理等。

图4 预警系统Web界面示例

2 预警系统功能

从服务于安全生产出发，大数据预警系统要做到事前提醒、事中监督、事后分析、经验汇总、辅助判断，贯穿安全生产全过程，及时、有效、准确地提醒管理者，为安全生产真正起到保驾护航的目的。

2.1 综合预警分析

预警的要求：判定设备处于工作异常状态时，系统立刻自动发出预警，预警信息推送给相应等级的责任人，要求立即排查、保养、维修；必要时启动广播、固定电话、移动电话通知现场人员注意设备故障，采取必要措施规避危险；在规定时间内故障未能清除，预警等级自动升级并将消息推送至上一级责任人，督促维修故障，直至故障清除后，预警信息自动消除，预警流程自动结束。

预警产生的依据：计算采集到的实时数据，处于数据正常阈值区间之外。

预警等级的划分：主要由安全风险、环境危害、设备故障的大小、影响范围、变化速度、持续时长等决定。

预警处理过程：系统开发中，须实现设备异常自动评判、预警信息自动推送，并综合使用多种通知手段。预警处理过程，如图5所示。

图5 预警流程图

2.2 多系统报警联动

主要功能：多系统报警联动功能主要是针对各个煤矿的通信联动。当有等级较高且有可能对现场人员产生危害的预警产生时，系统需及时通知相关工艺各环节人员时，会同时启动固定电话、移动通信、广播进行语音播报，方便人员及时了解情况，采取相应措施。

信息推送：对预警、报警信息进行分级并以弹出窗口、短信息的方式推送至相关责任人的PC端及手机移动端。Web系统负责根据预警规则产生相应的预警事件，并向多个端口进行推送，在Web端中以弹出窗口、短信息的形式进行显示，或在项目开发的APP中，采用相应的形式进行显示。

预警联动：当预警事件被识别出来后，Web端系统将把预警事件的主要参数(报警部位、报警内容文本)传给APP，根据APP的架构，采用轮训的方式访问Web端产生的报警事件表。多系统报警联动系统在接收到预警的参数信息后，根据自己系统的逻辑，实施闭环的预警联动。多系统报警联动可实现多网融合通信功能、调度台集中调度指挥、紧急呼叫、互联互通、现有扩音电话集成、音箱广播系统集成、联动报警、人员定位系统寻呼联动、综合自动化系统联动。

2.3 设备运行报表及历史故障查询

设备运行报表：设备运行报表可以根据主要设备(采煤机、刮板机、转载机、破碎机、顺槽胶带机、大巷胶带机、主斜井胶带机、通风机、压风机、井下主排水泵)运行历史数据，指定时间段选取相关参数形成设备运行报表。并绘制主要设备开停、电流、电压变化曲线图。同时对系统核心设备的历史曲线进行绘制，实现系统历史同期数据比对，方便运行工艺调整，达到高效节能。

历史故障查询：历史故障查询是对主要设备的每一次故障解决分析过程进行记录归档，形成历史案例，建立一套历史故障记录查询功能，通过计算机系统对关键词在历史数据库查询类似案例，可以对主要设备所出现的故障，辅助进行快速诊断，为缺乏经验的维修技术人员排除故障提供专业指导。

2.4 设备智能识别

设备智能识别可以通过手持移动防爆智能手机，在手机APP上读取设备固定信息(例如铭牌信息等)，同时可通过链接查询该设备实时运行数据库动态视图报表页面，查看设备的各参数曲线趋势、维修记录库和其它动态数据。通过移动端APP，设备检查及检修人员通过手持设备扫描设备二维码即可了解设备情况，查看设备运行状况和获取维修经验记录。在APP端完成设备智能识别功能的开发。对于辅助维修方面的功能，包括设备管理、维修记录、设备参数等功能，Web端应完成相关信息的闭环管理，并给APP提供数据操作的Api，APP根据Web端提供的Api进行数据的渲染。

3 结语

基于大数据多系统支持的煤矿生产数据综合预警系统有效的消除信息孤岛，增强了数据联动，提升了人机互动，强化了生产管控。系统建设了煤矿大数据预警平台，通过收集海量安全生产数据，并智能分析数据变化趋势，可精确输出辅助决策建议，有效节约了建设投资；构建了精准送达、数字化管理、智能化跟踪、闭环式督办的新型煤矿信息化管理模式，实时反馈由小时级优化至分钟级；可实现设备参数的实时采集、规范管理、深度挖掘、网络发布、移动办公的新型煤矿关键设备管理模式，达到提质增效的目的。