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礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集及分析應(yīng)用

所屬分類:建筑論文 閱讀次 時(shí)間:2022-02-15 10:28

本文摘要:[摘要]大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),具備全面感知、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)隱患預(yù)警及生產(chǎn)管理與安全管理智能決策支持等能力,是實(shí)現(xiàn)少人或無(wú)人化礦山的必經(jīng)階段。未來(lái)應(yīng)緊密圍繞大型設(shè)備運(yùn)行情況深度感知、數(shù)據(jù)深度挖掘、安全生產(chǎn)與管

  [摘要]大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),具備全面感知、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)隱患預(yù)警及生產(chǎn)管理與安全管理智能決策支持等能力,是實(shí)現(xiàn)少人或無(wú)人化礦山的必經(jīng)階段。未來(lái)應(yīng)緊密圍繞大型設(shè)備運(yùn)行情況深度感知、數(shù)據(jù)深度挖掘、安全生產(chǎn)與管理決策支持等核心問(wèn)題,綜合運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)及智能決策支持技術(shù),形成對(duì)礦井大型設(shè)備安全運(yùn)行的強(qiáng)大支撐和保障,為最終實(shí)現(xiàn)無(wú)人礦山奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

  [關(guān)鍵詞]礦井;大型設(shè)備;數(shù)據(jù)采集及分析

礦井設(shè)備

  1礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集的意義

  礦井大型設(shè)備(提升機(jī)、主通風(fēng)機(jī)、空壓機(jī)、主排水泵、主運(yùn)皮帶)主要擔(dān)負(fù)礦井提升、通風(fēng)、壓風(fēng)、排水、運(yùn)輸?shù)戎匾蝿?wù),是保證礦井安全生產(chǎn)最重要的裝備和環(huán)節(jié)。2002—2012年,由于工業(yè)快速發(fā)展產(chǎn)生的巨大電力需求,極大地刺激了煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,從而造就了煤炭行業(yè)的“黃金十年”。煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)投資逐年增加,礦井大型設(shè)備因此也得到了更新?lián)Q代[1]。

  2013年,隨著我國(guó)工業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型、節(jié)能減排以及新能源快速發(fā)展,煤炭行業(yè)面臨的下行壓力逐步顯現(xiàn),煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)投資逐年減少,礦井大型設(shè)備電控系統(tǒng)也開(kāi)始進(jìn)入老化期,嚴(yán)重地威脅著礦井和職工的安全。因此,研究礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集及分析應(yīng)用具有非常重大的意義。

  2礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)的建立礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)一般采用傳感器監(jiān)測(cè)獲取和人工采集錄入2種方式。原則上以傳感器采集為主,以人工采樣錄入為輔,數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)通訊接口實(shí)時(shí)提交到上級(jí)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。

  2.1礦井大型設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)礦井大型設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)主要包括:主提升絞車自動(dòng)化控制系統(tǒng)、主通風(fēng)機(jī)自動(dòng)化控制系統(tǒng)、空壓機(jī)自動(dòng)化控制系統(tǒng)、主排水泵自動(dòng)化控制系統(tǒng)和主運(yùn)皮帶自動(dòng)化控制系統(tǒng)[2]。

  2.2礦井大型設(shè)備數(shù)據(jù)采集方法根據(jù)國(guó)家煤礦安全監(jiān)察局科技和信息化司 2019年5月公布的《煤礦感知數(shù)據(jù)接入規(guī)范(試行)》,礦井大型設(shè)備數(shù)據(jù)采集分為礦井級(jí)、省市級(jí)、國(guó)家級(jí)3種類型,分別通過(guò)FTP、WebService、Socket、消息隊(duì)列等方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。

  2.2.1FTP方式

  服務(wù)器端提供FTP接口,分單位、礦井設(shè)置不同的目錄路徑、用戶名、密碼,按照規(guī)定的通訊文件格式將數(shù)據(jù)文件提交到相應(yīng)目錄,供服務(wù)器端讀取數(shù)據(jù)。

  2.2.2Web服務(wù)方式

  采用標(biāo)準(zhǔn)的Web服務(wù)模式,以獲取安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)配置數(shù)據(jù),所需數(shù)據(jù)為設(shè)備編碼、設(shè)備類型、安裝日期、生產(chǎn)廠家、安裝位置X、安裝位置Y、安裝位置Z)。數(shù)據(jù)采集有以下2種模式:①拉數(shù)據(jù)模式。在礦端由監(jiān)控廠家部署WebServices程序,用于提取組合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)中心端由集成廠家部署采集程序,按照數(shù)據(jù)接口規(guī)范采集數(shù)據(jù)。②推數(shù)據(jù)模式。在數(shù)據(jù)中心由集成廠家部署WebServices程序,用于接收數(shù)據(jù),在礦端由監(jiān)控廠家部署采集程序,按照數(shù)據(jù)接口規(guī)范推送數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)中心。

  2.2.3讀取礦端生成的XML文件模式

  在礦端由監(jiān)控廠家根據(jù)文件規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)生成礦端XML文件,在數(shù)據(jù)中心端由集成廠家部署采集程序,使用FTP、文件夾共享、WebServices等方式,讀取礦端XML文件。

  3礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析方法

  原始數(shù)據(jù)體現(xiàn)出量大而價(jià)值密度低的特點(diǎn),利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)獲取的各類數(shù)據(jù)在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、優(yōu)化綜合,通過(guò)挖掘、獲知來(lái)判斷設(shè)備和環(huán)境狀態(tài),發(fā)現(xiàn)異常事件和潛在危險(xiǎn)。因此,礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)深度挖掘需要對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,并注重對(duì)不同數(shù)據(jù)之間關(guān)系的挖掘,以獲取、提供所需的決策和計(jì)劃任務(wù)。這種基于多源信息的大數(shù)據(jù)融合是協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理的核心所在。

  3.1礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)類型

  礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)按照現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)類型分為模擬量及開(kāi)關(guān)量2種。其中模擬量主要是溫度、壓力、負(fù)載電流及電壓等,開(kāi)關(guān)量主要是設(shè)備保護(hù)及運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)。模擬量分為電壓型信號(hào)和電流型信號(hào)。其中,電壓型信號(hào)為弱信號(hào)傳送,易受到外界干擾源的干擾;電流型信號(hào)受外界干擾小可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離傳送。為確保遠(yuǎn)距離信號(hào)傳送的穩(wěn)定可靠,采用增加屏蔽措施或加裝變送器,可減少環(huán)境對(duì)信號(hào)的影響。開(kāi)關(guān)量傳送采用直接連接到數(shù)字量采集模塊或加裝變送器轉(zhuǎn)換再進(jìn)行傳送2種方式。

  3.2礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)特征

  規(guī)模性:礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和積累都達(dá)到了TB數(shù)量級(jí)。多樣性:礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的來(lái)源多樣性,不僅包括實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù),還包括臺(tái)賬、記錄等紙質(zhì)類數(shù)據(jù)?焖傩裕旱V井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)通過(guò)工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),需要大數(shù)據(jù)快速實(shí)時(shí)地處理各種數(shù)據(jù)。價(jià)值性:通過(guò)挖掘礦井大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系,從而發(fā)現(xiàn)規(guī)律,提前預(yù)警,將事故消滅在萌芽階段。

  3.3大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性分析

  實(shí)時(shí)性分析主要是對(duì)控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)控制系統(tǒng)設(shè)定的報(bào)警值及報(bào)警持續(xù)時(shí)間進(jìn)行分級(jí)報(bào)警,并根據(jù)不同崗位,通過(guò)語(yǔ)音、消息推送等方式對(duì)報(bào)警異常信息進(jìn)行分級(jí)提醒,確保礦井大型設(shè)備安全運(yùn)行。

  3.4大數(shù)據(jù)歷史性分析

  礦井大型設(shè)備在使用過(guò)程中,雖然能通過(guò)實(shí)時(shí)性分析發(fā)現(xiàn)即時(shí)隱患,但是大多數(shù)還是需要進(jìn)行歷史性對(duì)比分析,才能獲取決策性數(shù)據(jù)。比如主提升鋼絲繩壽命、箕斗過(guò)煤量、電機(jī)保養(yǎng)情況等,這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的歷史對(duì)比將會(huì)給礦井大型設(shè)備的預(yù)防性檢修維護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐,確保礦井大型設(shè)備安全高效運(yùn)行。

  3.4.1對(duì)比分析

  在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)前,與前期歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比,根據(jù)對(duì)比規(guī)則完成數(shù)據(jù)分析工作,并發(fā)出預(yù)警通知,按照等級(jí)向單位負(fù)責(zé)人、分管負(fù)責(zé)人、技術(shù)人員進(jìn)行分級(jí)反饋,由接收人及時(shí)進(jìn)行處理并進(jìn)行跟蹤。

  3.4.2經(jīng)驗(yàn)值分析在煤礦設(shè)計(jì)、建設(shè)、生產(chǎn)一系列過(guò)程中,從借鑒前蘇聯(lián)技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn),到自主形成國(guó)內(nèi)技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)體系,對(duì)設(shè)備的選用、維修維護(hù)、運(yùn)行狀態(tài)等均積累了大量的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),為礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析提供了數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)與經(jīng)驗(yàn)值的分析、對(duì)比,及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)隱患并加以消除,確保礦井大型設(shè)備安全運(yùn)行。

  3.4.3綜合分析

  基于對(duì)比分析和經(jīng)驗(yàn)值分析的一種方法,能更好地體現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)各類風(fēng)險(xiǎn)隱患。

  4礦井大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)結(jié)果應(yīng)用

  通過(guò)自動(dòng)分析并能實(shí)時(shí)給出調(diào)整策略,從主動(dòng)感知能力、自動(dòng)分析能力及快速處理能力出發(fā),滿足礦井大型設(shè)備安全運(yùn)行需要。

  4.1設(shè)備狀態(tài)深度感知自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)具備感知能力,但總體感知能力尚不充分。通過(guò)大數(shù)據(jù)的主動(dòng)感知能力,在原有感知的基礎(chǔ)上進(jìn)行自動(dòng)分析與快速處理,獲得設(shè)備狀態(tài)的深度感知。這種更精準(zhǔn)的感知更加全面和深入,涉及礦山的人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等各方面的動(dòng)態(tài)變化,能夠確認(rèn)變化發(fā)生的具體部位,如發(fā)生煙霧報(bào)警的帶式輸送機(jī)運(yùn)行狀況。

  4.2運(yùn)行數(shù)據(jù)深度挖掘

  原始的運(yùn)行數(shù)據(jù)體現(xiàn)出量大而價(jià)值密度低的特點(diǎn),必須通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘才能獲知對(duì)設(shè)備和環(huán)境狀態(tài)的判斷,對(duì)異常事件的監(jiān)測(cè)及對(duì)潛在危險(xiǎn)的預(yù)警等。大型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)類型繁多,如反映各類設(shè)備工作狀態(tài)的數(shù)據(jù);反映溫度、瓦斯?jié)舛、壓?qiáng)等環(huán)境參數(shù)的數(shù)據(jù);反映工作人員地理位置等信息的數(shù)據(jù)。因此,深度挖掘必須具備對(duì)多源數(shù)據(jù)的挖掘能力,更重要的是注重對(duì)不同數(shù)據(jù)之間關(guān)系的挖掘。

  4.3安全生產(chǎn)與管理決策支持

  在狀態(tài)判斷、異常監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)預(yù)警的基礎(chǔ)上,必須結(jié)合大型設(shè)備安全運(yùn)行專業(yè)知識(shí),自動(dòng)做出合理決策,以實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、設(shè)備和環(huán)境的調(diào)整與控制,從而保證大型設(shè)備安全高效運(yùn)行。

  5結(jié)語(yǔ)

  大型設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),具備全面感知、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)隱患預(yù)警及生產(chǎn)管理與安全管理智能決策支持等能力,是實(shí)現(xiàn)少人或無(wú)人化礦山的必經(jīng)階段。未來(lái)應(yīng)緊密圍繞大型設(shè)備運(yùn)行情況深度感知、數(shù)據(jù)深度挖掘、安全生產(chǎn)與管理決策支持等核心問(wèn)題,綜合運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)及智能決策支持技術(shù),形成對(duì)礦井大型設(shè)備安全運(yùn)行的強(qiáng)大支撐和保障,為最終實(shí)現(xiàn)無(wú)人礦山奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

  [參考文獻(xiàn)]

  [1]姚西龍,slyve,高燕桃.我國(guó)煤炭產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展研究[J].煤炭經(jīng)濟(jì)研究,2018,38(11):11-16.

  [2]王國(guó)法,杜毅博.智慧煤礦與智能化開(kāi)采技術(shù)的發(fā)展方向[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2019,47(1):1-10.

  作者:楊海鵬1,2

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