面向智慧礦山的工業互聯網體系架構研究

楊 磊

中信重工機械股份有限公司 河南洛陽 471039

礦 山行業作為推動我國經濟發展的重要“引擎”之一，國家已陸續出臺多項政策來促進其發展[1]。2016 年發布的《煤炭工業發展“十三五”規劃》中提出，我國要建成一批具有數字化、智能化的智慧煤礦。隨后的幾年里，智慧礦山信息系統技術規范落地，進一步指導了行業人員對于智慧礦山信息化系統的開發。2019 年，中國職業安全協會依據相關政策指導意見成立了“產業技術創新戰略聯盟”，將智慧礦山作為重點科技攻關項目，全力推動礦山產業的轉型升級。2020 年發布的《煤炭工業發展“十四五”規劃》中指出要建成智慧礦山 1 000 座以上，至此，我國智慧礦山的建設正式步入高潮。

與此同時，我國制造業智能設備、工業控制系統和網絡通信等技術水平也在不斷提升，5G 通信技術、工業互聯網、區塊鏈、數據孿生等技術與智慧礦山產生新的交融[2]。面向智慧礦山發展需求，筆者分析現有工業互聯網的研究成果[3-4]，提出了一種四層礦山工業互聯網體系架構，以滿足未來全自動化智慧礦山建設對于網絡承載的高質量要求，推動礦山行業高質量、可持續性發展。

1 智慧礦山

智慧礦山指的是自動化、安全、綠色、高效的礦山，是新一代信息技術與礦山產業深度融合的結果[5]。智慧礦山核心是圍繞工業互聯網技術，將礦山行業作業全過程緊密地連接在一起。通過新興技術與傳統技術的融合，挖掘在多維工業數據背后蘊含的規律與更深層次的意義，輔助企業對施工過程進行優化，幫助礦山產業實現高質量、高安全、可持續、高效率的發展。

(1) 智能化地質勘探 利用感知設備對建井地質信息進行全方位、高精度數據采集。隨后利用數字孿生等仿真技術，立體呈現出礦井區域的深度地質情況，為企業提供進一步的礦產資源儲備評估、礦井建設設計等應用支持。與傳統的地質測量工作方式相比，減少了測繪費用，提高了工作效率。

(2) 礦井建設 基于地質勘探的分析結果，利用人工智能等技術為礦山施工環節賦能。協同多個施工部門進行全方位數據分析，設計并優化礦井建設的具體施工結構和路線。在避免各種潛在突發事件的前提下，保證施工效率和礦山資源的最大利用率，為企業帶來可觀的經濟利潤。

(3) 智能化井下施工 智能化井下施工可以說是智慧礦山最重要和最復雜的應用場景之一。在智能化井下開采過程中，工業人員使用智能化設備、視頻監控系統與控制系統進行井上遠程施工，實現復雜環境下無人化開采和智能化物流運輸，是真正意義上的全自動化智慧礦山應用。

(4) 智能化預警 通過前端感知設備實時監測礦井地質資源信息數據，對井下氣體、土質、風速、空間進行風險因素分析，為企業提供礦井危險源辨識、事故預警等服務，從而提升礦山施工作業的安全系數。

(5) 設備故障預測 設備故障預測是工業互聯網的典型應用。工業設備普遍造價昂貴、維修復雜、部署位置分散，針對打造無人化智慧礦山的目標，基于工業互聯網等技術對智能設備提供云端故障預測和預測性維護等服務，避免無目的的維護造成不必要的經濟損失，避免設備損壞影響礦山施工的進度。

2 礦山工業互聯網內涵

礦山工業互聯網的本質是基于物聯網、云計算和機器學習等信息化技術，將礦山工業現場的開采設備、監測設備、工業人員、工業控制系統、工業作業現場環境感知設備之間進行網絡互聯，構建高效的數據采集體系，再通過對采集到的工業數據進行清洗、處理、融合和計算，最后實現礦山工業作業過程自動化、企業管理決策最優化等應用服務智能化。由此可見，礦山工業互聯網是智慧礦山建設的基石，合理的網絡結構能夠完美的契合礦山行業產業鏈，有效推進智慧礦山的發展，解決智慧礦山各生產要素，優化智慧礦山產業結構。

2.1 礦山工業互聯網現狀

現有的工業互聯網技術均著重解決網絡的實時性與可靠性等工業關鍵性能。然而，現有研究少有從網絡整體體系架構進行布局。

面向智慧礦山的工業互聯網，將會從底層設備感知、中間層網絡傳輸、數據支撐和高層服務 4 個方面提出新的挑戰。

馬來酸氟吡汀聯合美洛昔康用于前正中開胸二尖瓣置換術患者術后鎮痛的臨床觀察 …………………… 林 濤等（22）：3142

(1) 信息感知 在成規模、成鏃部署的物理/邏輯感知單元中，數據獲取、傳輸、存儲、處理成為未來礦山工業互聯網的一個挑戰。

(2) 異構互連 異構邊緣網絡和異構設備是礦山工業互聯網永遠的肢體，異構網絡下的異構設備互連互通成為工業設備設計的關鍵。

(3) 個性化業務需求 為了更好地為企業提供服務，需要深刻考慮到具體的業務服務和商業目標需求。

2.2 礦山工業互聯網應對技術

對于礦山工業互聯網的這些挑戰，提出了多種應對技術，包括虛擬技術、云計算、智能決策、大數據等。我們將這些技術可以歸結為以下 3 類：

(1) 虛擬化 虛擬化是為了解決互聯網的“僵化”問題和刺激未來網絡研究的創新而被提出來，用于構建健壯、可信、易于管理的虛擬環境，為各種各樣的虛擬網絡請求分配合適的虛擬資源，實現資源共享，提高基礎設施資源利用率。虛擬化既可實現對異構網絡和異構終端的屏蔽，又可實現對多樣化服務的統一映射。虛擬化對未來互聯網泛在性和異構性問題的解決提供了支持。

(2) 云計算 云計算源于“Google 101 計劃”，它遷移存儲和計算到“云”，以構建一個“計算公用設施”，創立了一個新的全球資源共享模式——“租用模式”。云計算主要解決泛在性問題，同時為異構性和智慧性問題的解決提供支持。

(3) 機器學習 獲得感知與狀態信息數據以后，使用機器學習技術分析獲取的知識，執行智能決策，并根據決策結果采取行動措施。機器學習主要解決工業互聯網的智慧性問題。

3 礦山工業互聯網體系架構

基于傳統工業互聯網體系架構的經驗和思路，面向智慧礦山發展需求，提出由設備感知層、網絡傳輸層、數據支撐層和虛擬服務層組成的四層結構模型，各層內容及層間關系如圖 1 所示。

圖1 礦山工業互聯網四層結構模型Fig. 1 Model of four-layer architecture of mine industrial internet

3.1 設備感知層

圍繞礦山作業人員、礦山現場環境和智能設備等對象，基于物聯網等技術，為上層移動設備定位、礦山作業環境監測、井下視頻傳輸和人員狀態監測等業務提供狀態感知、數據采集服務。同時，設備感知層還承載了上層應用服務的響應場景，例如：智能開采設備的動態路徑優化、作業現場環境預警、工業設施故障預測等。

3.2 網絡傳輸層

面向智慧礦山的工業網絡是一種多種技術、多種設備共存的復雜分布式網絡，其拓撲結構如圖 2 所示。該拓撲結構由核心網和邊緣網絡組成，其中邊緣網絡包含了工業以太網、工業無線網絡、現場總線系統和其他異構網絡等。網絡傳輸層的作用是基于以上邊緣異構網絡，將下層設備感知層采集到的前端感知數據傳輸至數據支撐層。

圖2 面向智慧礦山的工業網絡拓撲結構Fig. 2 Topology of industrial internet for intelligent mine

3.3 數據支撐層

數據支撐層根據工業用戶信息、業務信息、物聯網信息和共享交換信息等提供以下幾種服務：

(1) 數據處理 對從網絡傳輸層獲取到的工業現場感知數據進行數據清洗、過濾等操作。

(2) 數據存儲 建立數據倉庫，儲備數據為上層應用提供支持，包含實時數據、關系數據和面向上層應用的數據庫等。

(3) 數據融合 利用人工智能或大數據等技術，綜合分析多種信息源采集到的數據，以獲取更多有用的信息，輔助工業人員及工業控制系統進行決策判斷和行動規劃。

3.4 虛擬服務層

基于云計算技術，構建虛擬服務層遷移工業應用服務到“云”，并創建一個像“服務公共設施”一樣的工業服務資源提供模式，形成計算能力強、靈活性高的應用服務層。虛擬服務層主要研究智能化應用融合和工業應用資源虛擬化。

(1) 智能化應用融合 利用人工智能、大數據等技術，提供定制化、智慧化、可拓展的應用服務，在應用服務的業務個性化保障基礎上，提升礦山工業互聯網應用的多元化，如：礦山設備故障診斷、故障預測、工業人員健康評估、礦井施工優化控制、安全預警、企業經營管理決策等智能化應用服務。

(2) 工業應用資源虛擬化 鑒于工業應用的不斷增加和創新，需要對各種應用資源進行抽象，建立統一的虛擬服務標識，便于服務資源的編址、訪問和獲取。應用資源虛擬化是為各種異構的應用資源建立統一虛擬標識的過程。虛擬服務標識能夠支持動態變化的應用資源，以實現在服務層對應用資源的統一管理和控制。采用虛擬服務標識后，用戶通過服務標識來獲取應用服務，使得獲取服務不再依賴于傳輸過程，用戶只關心服務質量，而不用關心服務的獲取方式、服務的提供位置等。服務資源虛擬化過程示意如圖 3 所示，需要對虛擬服務標識 Virtual Service Identifier (VSID) 進行細化，形成一系列可單獨訪問的服務原語 (VSID1，VSID2，…，VSIDn)。

圖3 工業應用資源虛擬化示意Fig. 3 Sketch of virtualization of industrial resource

4 結語

通過智慧礦山建設發展需求引出了礦山工業互聯網的概念和內涵，提出了礦山工業互聯網的四層體系架構，并對內容進行了闡述。礦山互聯網的發展是一個長期的過程，我們必須面向企業實際業務需求，確保礦山工業產業鏈的安全、高效和綠色的發展，同時結合最新信息技術，提高智慧礦山的智能化水平。