何敏

(1.中煤科工集團(tuán)常州研究院有限公司， 江蘇 常州 213015；2.天地(常州)自動(dòng)化股份有限公司， 江蘇 常州 213015)

0 引言

在當(dāng)前智能化的時(shí)代背景下，煤礦智能化建設(shè)能夠助力煤炭產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、創(chuàng)新發(fā)展[1]，已經(jīng)在業(yè)內(nèi)達(dá)成了廣泛共識(shí)。目前一些煤礦正在開展智能化建設(shè)工作，但存在基礎(chǔ)理論研究滯后、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范體系不健全、平臺(tái)支撐作用不夠、技術(shù)裝備保障不足、高端人才匱乏等問題。為推動(dòng)煤礦智能化高質(zhì)量發(fā)展，2020年2月，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局等八部委聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》[2](以下簡(jiǎn)稱意見)。意見指出：要以數(shù)據(jù)為核心資源，推動(dòng)煤礦智能化技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用模式創(chuàng)新。鑒此，筆者針對(duì)煤礦自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化建設(shè)過程中數(shù)據(jù)治理存在的一些問題，提出了煤礦智能化建設(shè)的數(shù)據(jù)治理框架和發(fā)展路徑，以期為煤礦智能化發(fā)展提供參考。

1 煤礦數(shù)據(jù)治理存在的問題

我國(guó)煤礦自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化經(jīng)過幾十年的發(fā)展，如今已有超過90個(gè)系統(tǒng)在煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、水、電、安全、地測(cè)、調(diào)度、經(jīng)營(yíng)管理等方面得到成功應(yīng)用[3]，為煤礦生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)提供了大量的數(shù)據(jù)支撐。但是面對(duì)新時(shí)期煤礦智能化發(fā)展的需要，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)治理模式還存在一些問題亟需解決。

(1) 頂層設(shè)計(jì)弱化。煤礦眾多子系統(tǒng)是獲取各種信息數(shù)據(jù)的重要手段。對(duì)于這些子系統(tǒng)，煤礦企業(yè)更重視各子系統(tǒng)在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取與處理方面的功能，對(duì)于子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)集成標(biāo)準(zhǔn)缺少頂層設(shè)計(jì)。在沒有頂層設(shè)計(jì)的統(tǒng)一約束下，不同廠商推出的子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)千差萬別，在數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議、存儲(chǔ)格式等方面差別巨大，無形中增加了各子系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享與融合的障礙。這樣一方面導(dǎo)致信息孤島和數(shù)據(jù)重復(fù)獲取現(xiàn)象嚴(yán)重；另一方面在通過數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)點(diǎn)表進(jìn)行系統(tǒng)對(duì)接時(shí)，由于信息不明確、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一等原因，往往導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享效果不佳。

(2) 數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐能力不足。隨著煤礦自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化的不斷深入和兩化融合的快速推進(jìn)，煤礦企業(yè)積累了體量巨大、類別多樣、層次豐富的數(shù)據(jù)資源[4]，然而大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)卻沒有有效跟進(jìn)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)共享與處理有待進(jìn)一步完善[5]。現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺(tái)大多著眼于煤礦局部業(yè)務(wù)領(lǐng)域[6-7]，全局性的大數(shù)據(jù)平臺(tái)尚未建設(shè)與應(yīng)用，煤炭大數(shù)據(jù)的隱含知識(shí)還沒有被充分挖掘、價(jià)值沒有得到充分體現(xiàn)。

(3) 數(shù)據(jù)融合分析能力不夠。時(shí)至今日，煤炭科技面臨的諸多待解難題大多涉及多種學(xué)科知識(shí)。如煤與瓦斯突出、沖擊地壓災(zāi)害事故發(fā)生機(jī)理至今仍不明確，煤礦動(dòng)力災(zāi)害的形成過程是一個(gè)復(fù)雜非線性的科學(xué)問題，涉及的學(xué)科知識(shí)包括煤層地質(zhì)條件、煤巖體變形破壞演變進(jìn)程、工程動(dòng)力動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性、采動(dòng)應(yīng)力場(chǎng)分布特征、能量場(chǎng)的時(shí)空演化等[8-10]，只有充分融合多學(xué)科知識(shí)，才可能對(duì)其有較充分的認(rèn)識(shí)。掌握這些學(xué)科前沿知識(shí)和算法模型的專家大多集中在高校和科研院所，但由于這些專家大多面臨現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)匱乏、模型算法無法得到有效性驗(yàn)證的窘境，以及煤炭行業(yè)長(zhǎng)期重硬件輕軟件的環(huán)境，導(dǎo)致多學(xué)科交叉融合分析的應(yīng)用軟件缺乏誕生條件。

(4) 泛在感知網(wǎng)絡(luò)與感知設(shè)備缺乏。煤礦井下目前沒有公共的無線感知網(wǎng)絡(luò)[11]，不能進(jìn)行多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一傳輸、無法實(shí)現(xiàn)井下空間信息感知的泛在化、不能做到礦井感知全覆蓋。傳感器被限制在各自系統(tǒng)內(nèi)部，系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性符合度較低，在需要多系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法模型構(gòu)建時(shí)靈活性和準(zhǔn)確性較差。適用于煤礦的無源MEMS(Micro-Electro-Mechanical System，微機(jī)電系統(tǒng))傳感器尚未研制成功，監(jiān)測(cè)類系統(tǒng)的傳感器大多采用有線方式連接進(jìn)行單點(diǎn)監(jiān)測(cè)，無法針對(duì)井下重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行密集性采樣，而且缺乏感知層面的數(shù)據(jù)信息融合，井下空間的真實(shí)數(shù)字場(chǎng)尚未得到全面還原。

2 智能煤礦數(shù)據(jù)治理框架

智能煤礦是基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，集成各類傳感器、自動(dòng)控制器、傳輸網(wǎng)絡(luò)、組件式軟件等，通過主動(dòng)感知、自動(dòng)分析，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的知識(shí)庫(kù)，形成最優(yōu)決策模型并自動(dòng)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)管理等環(huán)節(jié)安全、高效、經(jīng)濟(jì)、綠色的礦山[12]。智能煤礦數(shù)據(jù)治理的總體框架如圖1所示。

圖1 智能煤礦數(shù)據(jù)治理總體框架Fig.1 Overall framework of data governance in intelligent coal mine

(1) 數(shù)據(jù)源層。全面、可靠、具有時(shí)空一致性的數(shù)據(jù)源是煤礦智能化得以實(shí)現(xiàn)的重要基礎(chǔ)條件。煤礦數(shù)據(jù)按照來源可分為內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)是指由煤礦目前的綜合自動(dòng)化系統(tǒng)、井下環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、安全管理系統(tǒng)、地測(cè)系統(tǒng)、經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)等各類子系統(tǒng)采集及人工錄入臺(tái)賬的數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)是指煤礦企業(yè)外部產(chǎn)生并對(duì)煤礦業(yè)務(wù)具有指導(dǎo)和參考作用的數(shù)據(jù)，包括但不限于國(guó)家機(jī)關(guān)下發(fā)的政策法規(guī)、煤炭及相關(guān)原材料市場(chǎng)行情信息、煤礦所在地區(qū)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(包括氣象、水文、環(huán)境等數(shù)據(jù))。

(2) 數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)層。數(shù)據(jù)中臺(tái)[13]通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)煤礦海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集匯聚、處理加工、統(tǒng)一存儲(chǔ)，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從而為上層應(yīng)用提供靈活高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。其核心理念是“數(shù)據(jù)取之于業(yè)務(wù)，用之于業(yè)務(wù)”，核心思想是“數(shù)據(jù)共享”，是各類業(yè)務(wù)智能化應(yīng)用的公共數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。其需要具備數(shù)據(jù)匯聚集成、提純處理加工、服務(wù)可視化等核心功能，從而讓煤礦數(shù)據(jù)應(yīng)用變得高效、精準(zhǔn)、方便。

(3) 數(shù)據(jù)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)的深度分析與智能化應(yīng)用是煤礦實(shí)現(xiàn)智能化的核心。煤礦各類業(yè)務(wù)管控智能化的實(shí)現(xiàn)需要在融合智能決策支持模型和算法的基礎(chǔ)上，開發(fā)出滿足業(yè)務(wù)智能化需求的應(yīng)用系統(tǒng)。這些應(yīng)用系統(tǒng)不僅需要實(shí)現(xiàn)單一業(yè)務(wù)管控的智能化，更重要的是實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)管控的協(xié)同智能化，并具備完善的容錯(cuò)糾錯(cuò)能力，能通過不斷自學(xué)習(xí)迭代優(yōu)化提高智能化水平[14]。

(4) 基礎(chǔ)設(shè)施層?；A(chǔ)設(shè)施是指數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)交互與展示設(shè)備、智能化控制執(zhí)行設(shè)備等重要的基礎(chǔ)資源，其將為智能煤礦數(shù)據(jù)源的獲取、數(shù)據(jù)中臺(tái)的運(yùn)行、數(shù)據(jù)應(yīng)用的智能化實(shí)現(xiàn)提供重要支撐。

3 智能煤礦數(shù)據(jù)治理發(fā)展路徑

3.1 完善煤礦全局全息信息數(shù)據(jù)采集

在完善數(shù)據(jù)的齊全性上，需要對(duì)重要信息數(shù)據(jù)的缺位進(jìn)行補(bǔ)齊。隨著煤礦智能化和災(zāi)害防治研究的逐步深入，一些重要信息數(shù)據(jù)的缺乏成了瓶頸問題，新的數(shù)據(jù)采集技術(shù)與裝備需求日益強(qiáng)烈，如井下空間位置服務(wù)技術(shù)、采掘前端近距離的透明精準(zhǔn)地質(zhì)信息探測(cè)裝備與解釋技術(shù)、高精度易標(biāo)校的膠帶在線稱重裝備、開采擾動(dòng)致使地質(zhì)通道演變的動(dòng)態(tài)探測(cè)技術(shù)、礦井災(zāi)害源的高分辨探測(cè)技術(shù)與智能傳感器等。

在數(shù)據(jù)屬性的完備性上，需要實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時(shí)空屬性同步。對(duì)來自不同源頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，只有在統(tǒng)一的時(shí)空維度上才可能獲得精準(zhǔn)的分析結(jié)果。而煤礦目前廣泛采用的工業(yè)以太網(wǎng)本質(zhì)上不是時(shí)間確定的網(wǎng)絡(luò)[15]，無法提供精準(zhǔn)的時(shí)間同步服務(wù)，因此，必須根據(jù)不同業(yè)務(wù)對(duì)時(shí)間同步精度的不同要求，采用相應(yīng)的時(shí)間同步技術(shù)，保障相關(guān)大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間維度的一致性。同時(shí)通過井下空間位置服務(wù)技術(shù)的研發(fā)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的空間屬性同步。

3.2 構(gòu)建適宜煤礦的數(shù)據(jù)中臺(tái)

亟需制定煤炭行業(yè)層面的統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并在此基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建適應(yīng)煤礦數(shù)據(jù)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)中臺(tái)，逐步將煤礦現(xiàn)有子系統(tǒng)從底層數(shù)據(jù)獲取直到上位機(jī)軟件處理與分析的垂直應(yīng)用模式，更替為“底層——設(shè)備獲取數(shù)據(jù)、中層——數(shù)據(jù)中臺(tái)提供數(shù)據(jù)服務(wù)、上層——數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行智能化管控”的扁平化數(shù)據(jù)治理模式，從而提高數(shù)據(jù)的靈活調(diào)用、自由組合能力，解決信息孤島和數(shù)據(jù)重復(fù)獲取問題。煤礦數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)具備以下能力。

(1) 數(shù)據(jù)匯聚集成和管理能力。應(yīng)具備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚整合和完善能力，數(shù)據(jù)接入、轉(zhuǎn)換、寫入或緩存的集成化運(yùn)營(yíng)能力，基于煤礦業(yè)務(wù)流的數(shù)據(jù)解釋能力，快捷的數(shù)據(jù)目錄定位所需數(shù)據(jù)的能力，可視化任務(wù)配置能力，安全性高的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限分配能力，在公有云、私有云、邊緣計(jì)算等平臺(tái)的靈活部署能力。

(2) 數(shù)據(jù)提純處理加工能力。應(yīng)構(gòu)建規(guī)范化、擴(kuò)展性強(qiáng)、緊密結(jié)合煤礦業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系，完善數(shù)據(jù)的智能映射能力，形成面向煤礦業(yè)務(wù)流的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)，建立健全完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系。

(3) 數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)能力。應(yīng)搭建方便、快捷的數(shù)據(jù)調(diào)用環(huán)境，降低煤礦智能化應(yīng)用的數(shù)據(jù)獲取難度；采用滿足高并發(fā)訪問需求的數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)；具備煤礦業(yè)務(wù)歷史批量數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的高效分析能力，并能提供友好的數(shù)據(jù)可視化服務(wù)。

3.3 研發(fā)融合智能決策的數(shù)據(jù)應(yīng)用

以煤礦數(shù)據(jù)中臺(tái)大數(shù)據(jù)服務(wù)為基礎(chǔ)、云計(jì)算和邊緣計(jì)算平臺(tái)為承載，通過人工智能和專家知識(shí)庫(kù)等的有機(jī)結(jié)合，研發(fā)系統(tǒng)、全面、協(xié)同的煤礦智能化應(yīng)用，建立健全煤礦業(yè)務(wù)智能協(xié)同管控支撐體系，是實(shí)現(xiàn)煤礦智能化的關(guān)鍵。這些應(yīng)用系統(tǒng)需在以下主要方面實(shí)現(xiàn)突破。

(1) 知識(shí)計(jì)算能力。煤礦智能決策支持的關(guān)鍵在于業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)知識(shí)計(jì)算的準(zhǔn)確性，而知識(shí)計(jì)算的核心基礎(chǔ)是構(gòu)建知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方式分為手工構(gòu)建和自動(dòng)構(gòu)建兩大類。手工構(gòu)建是通過專家知識(shí)在一定的準(zhǔn)則下構(gòu)建知識(shí)模型與體系結(jié)構(gòu)；自動(dòng)構(gòu)建是依靠知識(shí)工程、大數(shù)據(jù)、人工智能等理論與技術(shù)，自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中采集與提取概念、屬性、關(guān)系和實(shí)例等知識(shí)[16]。煤礦知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建應(yīng)通過2種方式的有機(jī)結(jié)合來提高知識(shí)計(jì)算的準(zhǔn)確性，因?yàn)槿狈ο闰?yàn)知識(shí)的指引，自動(dòng)構(gòu)建的知識(shí)庫(kù)難以做到百分之百準(zhǔn)確，在進(jìn)行煤礦安全方面的智能決策時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果。應(yīng)充分發(fā)揮煤礦專家先驗(yàn)知識(shí)的準(zhǔn)則和方向作用，利用人工智能、大數(shù)據(jù)的高效率和發(fā)現(xiàn)新知識(shí)的優(yōu)勢(shì)，做到二者有機(jī)融合，構(gòu)建出高準(zhǔn)確性的煤礦知識(shí)庫(kù)，為煤礦智能決策提供可靠支持。

(2) 智能化協(xié)同能力。煤礦是一個(gè)復(fù)雜的巨系統(tǒng)，全面的智能化依賴于全業(yè)務(wù)系統(tǒng)的整體智能協(xié)同運(yùn)作。而目前煤礦不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的智能化發(fā)展水平參差不齊，其中通風(fēng)、掘進(jìn)、輔運(yùn)的智能化程度相對(duì)較低，難以做到全面均衡的整體智能化協(xié)同。因此，煤礦的智能化應(yīng)用開發(fā)需按照“強(qiáng)項(xiàng)縱深創(chuàng)新、短板橫向快進(jìn)”的原則進(jìn)行，從而加快推進(jìn)煤礦智能化的整體協(xié)同能力。

(3) 深度學(xué)習(xí)能力。深度學(xué)習(xí)能力是煤礦成為數(shù)字化智慧體的重要支撐[3]。無論是煤礦待解科學(xué)難題的理論創(chuàng)新探索，還是煤礦業(yè)務(wù)智能管控效率的優(yōu)化提升和整體協(xié)同策略機(jī)制的匹配改進(jìn)，深度學(xué)習(xí)都有很大的應(yīng)用空間。把深度學(xué)習(xí)算法和技術(shù)融入煤礦業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)中，將極大地提高應(yīng)用系統(tǒng)自主更新和優(yōu)化升級(jí)的能力，從而助力煤礦智能化的實(shí)現(xiàn)。

3.4 夯實(shí)煤礦數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)設(shè)施保障

煤礦數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)設(shè)施是實(shí)現(xiàn)煤礦智能化的基本保障，根據(jù)煤礦智能化發(fā)展的現(xiàn)狀，筆者認(rèn)為在基礎(chǔ)設(shè)施方面，以下幾點(diǎn)仍有待加強(qiáng)。

(1) 搭建層次豐富的數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)。搭建云計(jì)算與邊緣計(jì)算相結(jié)合的煤礦數(shù)據(jù)計(jì)算支撐平臺(tái)體系。利用云平臺(tái)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)計(jì)算能力，解決煤礦海量數(shù)據(jù)的高效計(jì)算、智能決策支持算法的快速迭代優(yōu)化、多業(yè)務(wù)協(xié)同的及時(shí)并行計(jì)算等問題。邊緣計(jì)算意味著煤礦的智能化控制將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而不必交給云端完成，從而大大提升處理效率，使煤礦智能化控制指令得到快速響應(yīng)。

(2) 研發(fā)井下無線自組網(wǎng)通信系統(tǒng)。通過研究具有高帶寬、低延時(shí)、大容量、透明傳輸?shù)忍攸c(diǎn)的煤礦無線通信技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)自發(fā)現(xiàn)、自路由、自優(yōu)化、自治愈等功能，為煤礦感知設(shè)備的無線互聯(lián)互通提供可靠的無線傳輸網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一傳輸和井下感知網(wǎng)絡(luò)的泛在化，解決井下局部有限空間范圍內(nèi)大量傳感器接入和傳感器就地互聯(lián)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的難題。

(3) 研制微功耗傳感器。煤礦現(xiàn)有傳感器以有線供電和傳輸為主，只能按照煤安要求安裝數(shù)量有限的傳感器，不能實(shí)現(xiàn)對(duì)井下空間信息數(shù)據(jù)的全面監(jiān)測(cè)。因此，需要通過微功耗感知技術(shù)、超低功耗無線通信技術(shù)的研究，開發(fā)無源、免人工標(biāo)校、低成本的感知設(shè)備，從而在有限的成本投入下實(shí)現(xiàn)大量傳感器的布設(shè)，解決井下重點(diǎn)區(qū)域密集性采樣難題。

4 結(jié)語

煤礦智能化是煤炭工業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代趨勢(shì)。數(shù)據(jù)作為煤礦智能化的核心資源，其獲取與利用的好壞關(guān)乎煤礦智能化的實(shí)現(xiàn)程度。筆者在分析煤礦自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化建設(shè)過程中數(shù)據(jù)治理的一些不完善之處基礎(chǔ)上，提出了煤礦智能化建設(shè)的數(shù)據(jù)治理框架和發(fā)展路徑。煤礦智能化數(shù)據(jù)治理提升是一項(xiàng)長(zhǎng)期而復(fù)雜的系統(tǒng)工程，業(yè)內(nèi)各界應(yīng)秉持開放、合作、共贏的理念，共同為煤礦智能化的發(fā)展添磚加瓦，從而提高煤炭產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。