煤矿自动化与物联网技术探讨.pdf
2020 年第 9 期 信息与电脑 China Computer coal mine automation; internet of things technology 1 煤矿自动化生产中存在的问题 1.1 缺乏标准化建设 目前,大部分煤矿企业已将自动化技术应用在生产过程 中,并建设了一个新型综合自动化平台,然而在平台应用后 期发现自动化生产系统的建设方式缺乏一定的标准性,进而 降低了系统应用的广泛性。煤矿应用数据主要包括监测类模 拟量数据、自动化类开关量数据和人员定位位置数据等,国 家还没有任何一个部门或单位出具一套规范的、标准的通讯 协议或用于数据交换的数据格式协议,导致不同的厂家在矿 井实施过程中都是采用自定的数据标准、传输协议、数据存 储,导致系统的运行、维护与厂家的依赖性极高 [1]。其主要 原因有煤矿自动化生产系统在正式投入使用之前,相关技 术人员将煤矿施工及生产的所有环节及平台建设工作均委托 给网络集成商进行管理,各集成商对煤矿生产系统及煤矿设 备的认知存在差异,导致对数据的挖掘利用深度、开发的软 件水平不一样。众多信息化服务企业也没有标准,自行研发, 子系统接口处各式各样,部分系统互不兼容,数据不能共享, 进而促使其不能被合理应用于后期各项施工操作中,这样一 来,具有强开放性的服务系统便不能被缺乏标准化建设的矿 山自动化系统所应用。 作者简介贾云龙 1987,男,甘肃华亭人,本科,机电助理工程师。研究方向信息化建设。 7 2020 年第 9 期 信息与电脑 China Computer Communication 计算机工程应用技术 1.2 缺乏多角度的感知手段 智能煤矿发展,基于空间和时间的四维地理信息、泛在 网、云计算、大数据、虚拟化、计算机软件及各种网络,集 成应用各类传感感知、 数据通信、 自动控制、 智能决策等技术, 对矿山信息化、工业自动化深度融合,能够完成矿山企业所 有信息的精准适时采集、高可靠网络化传输、规范化信息集 成、实时可视化展现、生产环节自动化运行,能为各类决策 提供智能化服务的数字化智慧体,并对“人、机、环”的隐患、 故障和危险源提前预知和防范,使整个矿山具有自我学习、 分析和决策的能力。然而在当前实际应用中,其被限制在了 应用空间狭小的子系统中,感知系统中的分布式传感器和微 机电化集中传感器这两个大型的传感装置便无法充分发挥自 身拥有的感知功能,最终感知系统便只能感知小区域矿区的 真实状况。 1.3 忽略软件集成,重视硬件集成 煤矿综合自动化系统是由多个软件平台及硬件设施共同 搭建而成,企业内部也在逐渐落实三层构架与两大基础平台 相结合的理论模式,主要目的是使煤矿自动化系统中的软件 平台及硬件设施结合得更加融洽,进而充分发挥平台的自动 化控制功能,解决目前用人多、易发生安全事故和就地分散 控制存在的各设备之间相互脱节、无法充分发挥效率的缺点。 然而,现阶段建设完成的煤矿自动化系统仅有少量的软件平 台放置于其中,主要是由多种硬件设施相互集成起来,平台 本质还是一种仅拥有单一功能的网络输出系统,矿区的很多 信息只能通过多种硬件设备传输到主系统中。由于缺乏具体 集成的管理平台,系统也不能将自身的信息传达及数据处理 功能充分表现出来。 1.4 缺乏各种科学角度的结合 煤矿自动化系统应用的主要技术是自动化技术,是从多 个科学角度探掘出来的,在煤矿自动化系统中,计算机技术 是主体技术,其与监视检测技术、新型的测量技术、勘探技 术等多种开矿作业专属技术相互融合,促使煤矿作业在施工 过程中的智能性及科学性凸显出来,因此,只有搭建一个多 科学角度的煤矿自动化平台,才能实现煤矿施工的全面信息 化。然而,部分企业的系统中甚至没有在内部搭建统一的软 件平台,经过应用各种技术所得出的数据信息也不能结合起 来,去实现集中的自动化管理目标。 1.5 缺乏应用层面的信息融合 目前,煤矿自动系统发挥出的智能决策功能是片面的, 主要原因是系统的决策功能均是子系统所行使的,在矿井的 各个工作层面中,均分布着传感系统的身影,这些传感系统 所传达出的信息毕竟有限,井下子系统所传输及处理出来的 信息及数据也极其分散,相关技术人员只能将这些分散的信 息及数据进行二次收集、整合,进而再次加工处理。因此, 分散型的煤矿自动系统缺乏一定的联动性,其集成功能也不 具有任何优势,造成此状况的主要原因开发应用的集成商 未对自动化子系统搭建出统一的上层控制中心软件平台,无 法将矿井子系统中的大量数据信息融合为一个大数据体系 [2]。 1.6 没有泛在的感知网络 传统的煤矿企业井下作业分化成多个施工项目内容,每 一个环节的井下作业工作量均极为庞杂,经销作业的总工作 面积也处于较大规模范围中。而煤矿自动化系统中的感知网 络系统是由无线点作为原始驱动力,在各个环节的井下作业 工作面中均覆盖有感知系统,在井下工作台内部均由大规模 的无线系统覆盖,因此,被无线系统覆盖的工作面存在大量 的盲区,很多煤矿企业自动化系统仅是将井下的各种传感系 统与电缆相连接,这种集中化的监测方式只能探知井下的大 概境况,并不能呈现扩散模式接收感知网络传达及处理的各 种信息数据,也无法实现自身对井下感知系统的全方位控制。 传统的自动化感知系统仅由执行器及传感器构建而成,这种 单一的感知形式,仅能作用于片面的矿区工作界面,而井下 作业的工作量均较为庞杂,且流动性极强,若是矿井下没有 泛在的感知网络,在进行各种具有强流动性的井下作业之时, 系统将无法深入探究其流动规则,在实施施工操作时所产生 的各种危险信息将无法被发觉,危险源将一直存在,久而久 之,源头得不到有效防控,将发生严重的施工事故 [3]。 2 煤矿感知物联网概述 2.1 煤矿物联网技术的系统构架 煤矿感知物联网系统是在煤矿自动化感知系统中融入了 物联网技术,其网络结构也较为简单,主要由三个功能层面 构建而成,即感知层、传输层和应用层,这种综合型的功能 系统在矿山系统中成为一个巨大的工作台,将矿井的各项施 工作业进行了有机的结合,相关技术人员还可以在此系统中 研发新型的数据中心控制软件平台,进而将感知的各种数据 及信息统一收集起来,然后实行综合型的管理。感知系统检 测得出的各种信息便能集结成一个超大容量的信息源,将这 些信息集结成整体,并全部由物联网上的中心管理软件平台 进行信息二次加工处理,从而完成对煤矿生产及施工整体过 程的管控 [4-5]。 2.2 基于物联网的生产信息和环境信息智能采集 物联网在信息化中的应用,主要是通过安全生产要素实 时监控平台对安全生产重点行业中生产过程、作业场所和安 全要素的各种安全指标信息进行现场数据采集和连续性实时 监控,通过研究嵌入式柔性架构的智能传感器终端,覆盖企 业的生产过程、作业场所、安全要素,实时采集和记录多源 隐患物联信息。主要内容包含以下几方面。 (1)基于嵌入式柔性架构的智能传感器终端。通过特 定传感器(红外温度传感器、可燃气体传感器、烟雾传感器、 8 2020 年第 9 期 信息与电脑 China Computer Communication 计算机工程应用技术 流量传感器)和基于嵌入式 ARM 柔性架构的变送器,输送 信号和采用统一的信号接口输出,并通过现场总线或网络传 送到上层智能网关设备。 (2)RFID 识别技术。研究利用电子标签对关键人员、 物品和设备进行区分;在安全生产监管流程中的关键环节设 置 RFID 读写设备,这样就可通过 RFID 技术在生产过程中对 关键人员、物品及设备进行识别,实现对安全生产智能监控。 (3)宽带无线接入及无线智能传感器柔性组网技术。 构建智能传感器网络,在保证传统现场 CAN 总线和以太网 通信的前提下,根据安全隐患监测与防控物联网实际组网要 求,通过数据终端的标准串行接口挂接不同的无线通信模块 (无线通信、ZigBee、WiFi、蓝牙等),快速组建无线智能 传感器网络。 2.3 煤矿感知物联网中的模块平台 煤矿感知物联网系统主要有以下几个大型平台相互融合 而成,各平台间均行使着各自的职能。 第一,硬件平台。它是系统中的硬件组成部分,所发 挥的功能具有超强的实用性,主要组成平台模块的结构分为 两个,首要结构是重心网络结构,所包含的信息资源容量为 千兆,另外一种硬件结构是感知网络,分布于矿区井下作业 平台各处,能够起到良好的施工监管及信息监测功能。第二, M2M 应用平台。它是一种集成中心控制软件平台,在煤矿 感知物联网系统中属于一种具有强控制能力的管理软件,相 关技术人员将此软件搭建在感知物联网系统平台上,便可以 将此系统的所有与生产及管理有关的软件均统一放置在M2M 应用平台上,进而实行综合管理。 3 结 语 目前,物联网技术及自动化技术已经被广泛应用在多个 生产领域中,煤矿企业在原先自动化的生产方式中结合了物 联网技术,进而促使自身企业的生产安全得到了充分保障。 所谓物联网技术,就是以互联网技术为结构骨架,进而在其 中设立专门的用户端,而企业的各种产品将在其中得以延展, 使得用户端、用户及物品三者之间能够建立密切的关联,最 终完成企业任务的一种新型技术,能够全面推进煤矿现代化 生产的发展进程。 参考文献 [1] 张健 , 朱志刚 , 邱云鹏 . 基于集装箱运输的物联网技 术应用 [J]. 港口科技 ,201921-2. [2]陈刚.物联网技术应用下的智能物流监管平台研究[J]. 现代科学仪器 ,20193181-184. [3] 陈要求 . 中等职业学校物联网技术应用专业建设探索 与实践 [J]. 广东教育 职教 ,2019828-29. [4] 罗丹 . 技工院校物联网技术应用专业建设的探讨 [J]. 中国多媒体与网络教学学报 ,20195145-146. [5] 张兴超 . 智能建筑中的物联网技术应用分析 [J]. 中国 科技信息 ,20201103. 9