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推进智慧矿山,共建五大系统

撰写: 2020-02-21 浏览 : 80

在疫情发展之前,关于推进智慧矿山的讨论已经进行了很多年。已经有具备技术能力的企业开始实践智慧矿山的建设,取得了令人瞩目的成果。智慧化的热潮已经在各行各业掀起来了。未来,矿山的作业中,一线作业人员将越来越少,矿山会越来越安全,采矿会越来越高效。

新冠疫情的爆发,对全国的工业生产和社会经济活动造成了极大的冲击。在矿业系统内,也因为隔离的需要,众多的矿山至今没有复工复产;具备复工条件的矿山企业,为了加强人员的防护,也是投入了很大人力、物力,必然造成生产成本的上升。

1)系统设备层

智慧矿山系统首先要感知、采集数据,因此智慧矿山系统的最底层应包括与矿山生产环境、生产过程监测相关的各种传感器、监控视频、监控音频,比如粉尘、烟雾、水、气等的监测设备,为智慧矿山提供原始数据;另一方面,这也是执行各类操作的地方,因此也有包括掘进、开采、机电、探测等设备的综合自动化系统。由此可见,设备层在智慧矿山中关乎矿山人员的安全,是非常重要的一层。

2)传输与汇接层

智慧矿山的原始数据,都需要经无线、有线的网络以及工业以太网,传输到分析处理数据主机或机房,因此网络传输层应覆盖整个矿山。主机接到数据后,需要处理各个类型的接入方式、接入协议。比如,物联网设备的数据用消息队列遥测传输处理,传统工业自动化设备的数据用ModbusOPC处理,而自定义ETL组件或开源工具Sqoop可以处理文本类型的以及传统关系型数据库的数据,等等。最后,Hadoop分布式文件系统可以用来保存这些数据。保存时,应区分非结构化数据、半结构化数据、结构化数据。

3)数据分析层

由于智慧矿山中的数据量非常大,而且结构各不相同,需要多种数据分析方法、分析组件,所以,可以增加基于Docker技术的容器层,从而在统一基础计算平台中同时运行多种异构分析业务应用。其上,大规模并行处理之类的数据分析工具(比如TeradataGreenplum)能够处理高密度价值的结构化数据;Hadoop框架的上层组件HiveImpala能够分析半结构化数据、海量结构化数据;而实时流计算工具StormSparkStreaming能够处理测控数据、非结构化数据。

4)数据可视层

智慧矿山系统应能够用表格、统计图等多种方式展现数据,并且针对其中的异常数据发出警报,以便矿山管理人员利用。矿山管理人员一般不懂得编程,因此数据的提取和查询、报表的制作都应尽可能简单、可视化,还可以以三维技术、虚拟现实的形式展现。

5)决策控制层

智慧矿山的最后一层应能指挥矿山生产的所有环节,所以功能有应急救援、应急演练、调度指挥通信、经营管理决策,等等。本层可应用人工智能技术,不断学习管理人员针对各种情况的决策,从而向管理人员推荐决策、预计决策的效果。

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