金 磊，付恩三，田 羽，李新鵬，杜勇志，于洪洋，王福利，周志偉

(1.國能寶日希勒能源有限公司，內蒙古自治區呼倫貝爾市，021000；2.應急管理部信息研究院，北京市朝陽區，100029)

0 引言

2021年12月，國家能源局印發了《智能化示范煤礦驗收管理辦法(試行)》(以下簡稱“驗收辦法”)，為我國煤礦智能化建設指明了方向。其中，驗收辦法中綜合管控平臺的建設是露天煤礦智能化建設的重要組成部分(該部分為4分)。驗收辦法一是要求實現全環節、全周期、全過程實時數據進行統一采集、存儲、管理、分析；二是要求具有完善的安全風險分級管控和隱患排查雙重預防機制，能夠實現邊坡、水害等多種災害監測預警與應急救援指揮調度；三是要求智能綜合管控平臺能支持大屏顯示、PC端顯示和移動端顯示。

我國科研人員對露天煤礦智能化總體建設框架和研究內容進行了規劃，張瑞新等研究人員[1]提出了智慧露天煤礦建設基本框架及體系設計；付恩三等研究人員[2-5]對智慧露天煤礦總體框架及關鍵技術進行了研究；王忠鑫等研究人員[6]提出了智能露天煤礦的總體設計，但對露天煤礦智能綜合管控平臺建設的研究較少。

寶日希勒露天煤礦是我國國內單坑最早實現生產能力達到35 Mt/a的露天煤礦。該礦立足新發展階段、貫徹新發展理念，為促進企業高質量發展，在現有智能化建設的基礎上，聯合應急管理部信息研究院，開發建設了露天煤礦智能綜合管控平臺，實現了礦山多維數據“一張圖”融合展示，建立了生產數據信息采集、傳輸、統計、決策機制，為寶日希勒露天煤礦智能化建設提供了有力支撐。

1 智能綜合管控平臺總體架構

智能綜合管控平臺的主要功能是實現數據采得到、數據用得好、數據看得見以及數據可決策的4個維度[7-11]。針對智能綜合管控平臺的建設內容，采用“云-邊-端”的總體建設思路，具體建設采用“五層兩體系”的架構模式，涵蓋端部的感知設備層、邊側的傳輸層、云上的平臺層、應用層和展示層，以及貫穿始終的安全運維體系和標準規范體系[12-16]。智能綜合管控平臺總體架構如圖1所示。

圖1 智能綜合管控平臺總體架構

(1)感知設備層。該層依托數據采集標準規范體系，采集露天煤礦各類系統數據，如：邊坡、設備(采掘、運輸、鉆爆、排土)、供電、疏干、人員、產量、視頻、氣象等實時數據和系統運行數據，實現對露天煤礦可采集系統數據的全量采集，為綜合管控平臺提供數據底座支撐。

(2)傳輸層。目前寶日希勒露天煤礦已經建立內部5G環網，為無人駕駛提供網絡傳輸通道，同時實現了數據的高速傳輸。該層在邊緣側提供邊緣計算、智能分析、資源管理和監控運維能力，部署了多臺智能采集服務器，經過對數據進行的邊緣側處理，實現了端側數據與平臺數據的互聯互通和雙向交互[17-19]。

(3)平臺層。該層包括物聯平臺、采集平臺、邊緣計算平臺。其中，物聯平臺具備設備接入、規則引擎等功能；采集平臺由設備集成、消息集成、數據集成以及API接口集成組成；邊緣平臺具備算法推送和邊緣節點管理功能。物聯平臺、采集平臺、邊緣計算平臺均由云平臺提供整體支撐。

(4)應用層。該層具備露天煤礦風險預警平臺、三維視頻平臺、綜合“一張圖”安全管控、二三維協同平臺、車鏟智能匹配、數據智能查詢和系統管理等功能。

(5)展示層。該層要求完全符合國家智能化驗收標準，并支持大屏顯示、PC端顯示和移動端顯示。利用三維建模、GIS“一張圖”方式呈現露天煤礦的全貌數據。同時，智能綜合管控平臺的用戶需要涵蓋集團用戶、二級單位以及煤礦用戶3個層次，根據不同用戶的不同關注點，呈現不同用戶的定制化需求。

2 智能綜合管控平臺關鍵技術

2.1 數據采集與存儲

根據露天煤礦數據類型，按照不同主題集進行劃分，每一類數據集對應多個采集器，每個主題集對應不同的采集器。此外，每一類數據實現一個采集器，同時每個采集器又能夠根據數據量的大小進行橫向擴展，提升采集性能[16]。露天煤礦數據采集數據流如圖2所示。

圖2 露天煤礦數據采集數據流

露天煤礦的實時運營會產生大量實時數據，時序采集平臺需要7×24 h實時采集，采集工具(ETL)支持直接從時序庫數據源中進行抽取，實現消息接受、消息解析、數據存儲以及數據應用，最后為業務系統應用。在數據存儲方面，關系庫存儲基礎數據、元數據、主數據、字典數據等；時序庫存儲字典類、基礎類、實時最新斷面數據，并實時最新統計計算結果數據；分析庫存儲經過加工、處理、計算后的數據，主要以分析數據為主。

2.2 二三維一體化技術

在統一的時空框架下，基于一套數據一個平臺，采用OpenGL和GDI混合渲染技術可實現對露天煤礦各類對象的二三維綜合一體化展示，并能實現二三維實時聯動。二三維一體化技術具體表現在二三維數據一體化、二三維顯示一體化、地上坑內顯示一體化。

(1)模型輕量化技術。輕量化從理論上包括絕對輕量化和相對輕量化兩大類。為了便于從低端移動設備到高性能圖形工作站上查看和傳遞三維模型，需要將原始模型進行輕量化操作，去除原始模型中為了進行參數化設計而保存的大量冗余數據。

(2)模型壓縮。模型壓縮主要針對技術數據進行壓縮，幾何數據主要由法線數據、頂點數據、索引數據、紋理坐標數據、紋理貼圖等組成。

(3)模型簡化。三維模型分為兩大類，一類為基本體，包括常見的圓柱體、球體、錐體、回轉體、拉伸體等，這些基本體在發布以后保存為矢量數據，僅需要存儲基本體的幾何參數，就可以大大降低存儲空間；另一類是曲面，需要在保證外形邊界的前提下，合并共面三角形、法向量相近邊以及頂點等。本平臺使用經典的二次誤差度量網格簡化算法，從而進一步輕量化三維模型。

(4)LOD技術。在三維模型的加載和可視化過程中，為了更方便用戶體驗，既要求加載速度又要求顯示精度，LOD(Levels of Detail)算法是一種有效的圖形生成加速方法，有助于提高復雜場景的可視化速度和交互的實時性。通過LOD算法一是能夠有效提高海量數據的三維漫游速度，二是提高三維模型可視化的真實感和美感，三是解決用戶的定位處理問題。

2.3 風險監測預警技術

根據露天煤礦接入系統的數據，構建露天煤礦綜合風險評價指標體系和預警模型，可對露天煤礦綜合風險進行評價。評價指標體系涵蓋人、機、環、管4個方面。利用熵權法、證據理論等模型對露天煤礦進行綜合評價，同時針對邊坡等系統的實時數據進行位移、速度、水位等數據的實時預測，為露天煤礦災害風險提供技術支撐。同時根據風險研判結果，進行紅、橙、黃、藍4級預警。

2.4 災害風險處置流程

通過構建的風險研判指標體系和預警模型，能根據露天煤礦各類災害風險的研判結果制定露天煤礦災害風險處置流程。同時，該模型可根據不同級別的預警進行不同級別的處置。

3 應用情況

2021年11月，寶日希勒露天煤礦開始智能綜合管控平臺建設，并于2022年5月進行了試運行，運行以來取得了較好的應用效果。

(1)智能綜合管控平臺的GIS“一張圖”功能能夠展示寶日希勒露天煤礦各類系統接入的實時數據，涵蓋報警數據、車輛實時位置數據、實時產量及剝采比數據?！耙粡垐D”可以進行圖層切換和量測工具應用，進行長度、面積、體積量測。GIS“一張圖”可將全礦500多個鉆孔進行三維展示，疊加無人機影像數據和CAD采礦線框數據為露天煤礦綜合生產提供支撐?？刹殚喌V坑內車輛運行數據、司機與車輛關聯數據以及歷史軌跡回放數據。同時，通過圖層控制的方式，可以實現對邊坡、車輛、疏干水、視頻監控、電子圍欄等系統數據的顯隱展示。GIS“一張圖”實現了多系統數據的融合展示，打破了數據壁壘和系統壁壘，提升了數據融合展示效果。GIS“一張圖”綜合展示界面如圖3所示。

圖3 GIS“一張圖”綜合展示界面

(2)智能綜合管控平臺能夠提供露天煤礦三維鉆孔的實時查閱、任意位置剖面的快速剖切、道路縱斷面剖切以及礦山生產回溯等功能。礦山生產回溯通過上傳當年各月的實際剝采總量圖紙信息，利用3D Tile發布方式，通過圖層控制可實現對寶日希勒露天煤礦歷史采剝狀態的實時還原與回放。同時，也可實現對生產計劃圖紙數據的模擬推演。

(3)智能綜合管控平臺能夠提供露天煤礦各類生產數據的實時查詢，涵蓋生產采剝量的月度和年度查詢、車輛實時數據的查詢、邊坡數據查詢以及實現對車鏟的實時匹配分析。平臺通過分析車輛實時運距和鏟挖量來對車鏟的欠鏟、欠車情況進行實時計算。當通過發現某處存在欠車情況時，通過平臺進行實時測算，精確計算出需要的車輛。通過GIS“一張圖”可精準調度車輛來實現剝采計劃的高效執行，提升露天煤礦的生產效率，通過智能綜合管控平臺進行車輛調度，提升車鏟效率5%左右，大大降低了生產成本。

(4)智能綜合管控平臺通過構建風險評價指標體系和模型，可對寶日希勒露天煤礦綜合風險進行評價，并能查看寶日希勒露天煤礦整體安全態勢以及各類危險點的問題和原因，實現對各類風險及報警的閉環處置。智能綜合管控平臺自2022年5月試運行以來，各類報警數據呈現下降趨勢，以5月份數據為例，5月份卡車報警累計6萬余次，主要由于司機駕駛不規范，違規接打電話、超速等行為導致。通過建立閉環處置與管理機制，報警數量下降至8月的200余條，且治理效果明顯，提升了寶日希勒露天煤礦的整體安全水平。

(5)智能綜合管控平臺能夠實現對無人機影像數據、CAD計劃圖紙數據等底圖的統一維護與編輯、上傳、下載等功能，實現底圖數據變化的實時更新。

4 結語

露天煤礦智能綜合管控平臺的建設涉及數據采集與存儲、二三維一體化技術、風險監測預警技術以及災害風險處置流程，整體功能涵蓋GIS“一張圖”、采礦計劃、數據查詢、風險預警以及底圖管理。該平臺上線運行后，實現了露天煤礦各類系統數據的“一數一源”集中融合展示和多維數據實時查詢，提升了數據的準確性和統一性。通過構建風險評價指標和閉環管理流程機制，露天煤礦各系統的各類報警數據下降明顯。與此同時，通過對卡車和電鏟的實時匹配分析，降低了車鏟等待時間，提升車鏟效率5%以上，大大降低了生產成本。寶日希勒露天煤礦智能綜合管控平臺的建設為我國其他露天煤礦智能綜合管控平臺的建設提供了參考和借鑒。