煤矿区空天地生态大数据平台设计与应用
时间：2023-02-23 17:25:06 来源：千叶帆 本文已影响人
高 尚，李保飞
(陕西陕煤陕北矿业有限公司，陕西 榆林 719000)
煤矿资源开发利用是一把“双刃剑”，其在促进经济增长的同时，也会导致区域不同程度地出现资源耗竭、环境污染、生态破坏与区域发展衰退等问题[14]。目前国内外煤矿区普遍将5G移动网络通信技术应用于煤矿产业的智能化开采和实践过程中，在水文水资源监测、污染物监测、井下开采及安全监测等领域具备了一定的信息化建设基础，但主要以展示和保障安全为主，还未能完全做到以智能绿色为导向，缺少统一的生态大数据管控平台，建设生态大数据平台可以更好地指导矿山科学合理规划布局与绿色开采，服务矿山企业可持续发展[58]。为此，针对矿井的采掘扰动影响范围进行详细的空天地立体数据的获取、挖掘、分析，以地质环境专业技术为主导，以空天地大数据平台为依托，以多系统业务融合技术方式开展研究与设计工作，研究煤矿资源开发利用与自然资源环境之间的相互关联，以期满足监管要求、内部分析决策需要、业务创新需要的要求。
芬兰、瑞典等国家早在20世纪90年代就制定了智能矿山和无人化矿山的发展规划；
德国鲁尔集团与 PSI公司一起开发了智能矿山一体化平台；
澳大利亚部分煤矿建成了智能矿山的大数据分析系统。在国内，中国煤炭工业协会于2016年发布了煤炭工业“十三五”大数据建设指导意见，2018年工业和信息化部将着重支持煤炭智能采掘装备研发和推广应用，在此基础上加强智能矿山大数据应用研究[910]。
在理论研究方面，王国法等[11]分析了智慧煤矿的构成和建设目标，提出以形成多源异构数据处理理论方法、复杂系统智能控制基础理论及系统性维护构成的数字煤矿及智能化开采基础理论体系，为数字煤矿智能决策、精准控制、可靠性保障提供理论支撑。王金华等[12]提出了煤炭开发的升级与换代技术的发展方向，其中就包括基于互联网+的数字化、信息化矿井构建技术通过三维实景煤矿综合管理平台，实现生产、计划、调度、采掘、机电、运输、供电、排水、通风系统等信息监测监控，实时数据自动汇总处理、实时报警提示等。
2.1 研究目的
针对煤矿开采对地表生态环境的影响问题，基于大数据、5G、智能传感器技术构建“空—天—地”大数据平台，统一数据标准，制定大数据监测的范围、内容、标志性要素、核心要素，构建矿区级生态、地质、环境监测网络，实现多源多维数据的全方位感知、自动采集、分析、存储，重点研究煤矿开采对地表生态地质环境的影响，实现煤矿区生态环境数字化全局管控与决策，为煤炭行业的重大发展战略提供数据和技术支撑。
2.2 平台总体架构
空天地生态大数据平台总体架构以“透明矿井—智能开采—绿色开采—以人为本”的战略思想贯穿顶底，使用云环境、5G和物联网等技术建设基础环境，打造“空—天—地”一体化生态地质环境监测大数据平台。借助多源异构数据融合、二三维一体化技术、大数据处理分析、数据可视化、人工智能、物联感知数据接入、微服务、容器化、分布式计算、分布式存储等最新技术，打造涵盖全面、时空维度、兼顾治理的数据中台，最终借助大数据技术对数据进行挖掘分析形成成果数据存入成果库。利用科学算法将指定功能建成模型并贯穿煤矿生态开发的生命周期全过程，以此建成可灵活管理配置的平台门户。煤矿生态地质环境大数据平台总体架构示意图，如图1所示。
2.3 大数据采集内容
选取一个工作面范围的地表卫片进行详细分析，按月存储该工作面对应地表卫片及解译结果。根据使用需求具体分析、设定卫片购买时间。利用文件存储系统，分时段分区域的存储卫星遥感影像，对不同时间的生态环境进行对比研究，对生态环境的变化进行对比研究。利用无人机不定期采集矿区或重点区域内的植被、地貌、地灾等数据，形成倾斜摄影模型。大气监测数据以TSP、PM10、SO2、NO2；
降水、温度、风速、风向、湿度、气压、日照为主。地表监测数据主要包括植被(实测)、土壤、地貌、高程、水系、水质、地灾点(滑坡、裂缝、沉陷)、土地利用类型(耕地、工业厂、村庄、开发区)、矿区分布等数据。其中，地表水的监测指标包括pH、悬浮物、溶解氧、COD、BOD5、石油类、挥发酚、氨氮、总磷、氟化物、硫化物、砷、汞、六价铬、硫酸盐、氯化物、粪大肠菌群等；
工业场地土壤的监测指标包括砷、镉、六价铬、铜、铅、汞、镍；
采区土壤的监测指标包pH值、阳离子交换量、砷、镉、铬、铜、铅、汞、镍、锌；
地下数据的监测指标包括地下水(水质、水位、水温)、地质灾害、地质构造等数据；
地下水水质的监测指标包括pH、溶解性总固体、氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、挥发酚、耗氧量、氟化物、砷、汞、镉、六价铬、铁、锰、总大肠菌群、群落总数；
地下水水井水位的监测指标包括坐标、水位标高。按照不同煤矿进行分类，矿区开采数据包括井田边界、开采进度、采空区位置、含水层、关键隔水层、顶板裂隙发育高度、岩性、构造数据等数据。
污染及项目影响监测数据可分为水、气、声、固体废物、生态。矿井处理站可在线数据包括水温、流量、pH、SS、COD、氨氮，其他数据包括石油类、总锰、总砷、总汞、溶解性总固体、硫化物、氟化物。活污处理站可在线数据包括水温、流量、pH、SS、COD、氨氮、总氮、总磷、溶解氧，其他数据包括五日生化需氧量、阴离子表面活性剂、粪大肠菌群、动植物油、石油类、挥发酚。锅炉烟可在线数据包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、烟气温度、烟气流速、标况烟气量、二氧化碳，其他数据包括汞及烟囱高度、锅炉运行工况；
无组织数据则为颗粒物。声的监测数据包括东、南、西、北厂界噪声，可在线，可移动手持。固体废物的监测数据主要由矸石浸出毒性数据组成，包括pH、汞、砷、氟、铜、镍、锌、铅、镉、铬，以及矸石场处置情况(工程措施及绿化措施，分处置前、处置中、复垦后)。生态监测主要有地表沉降、植被及土壤侵蚀调查。其中，地表沉降监测包括坐标、标高、沉陷面积、裂缝长宽高；
植被包括植被类型、盖度、生物量；
植被覆盖指数；
土壤侵蚀调查包括土壤侵蚀类型、侵蚀量。
图1 煤矿生态地质环境大数据平台总体架构Fig.1 The overall architecture of the big data platform for coal mine ecological geological environment
2.4 大数据集成平台
通过数据采集平台，用户可以从不同结构的数据源中抽取数据(Extract)，对数据进行复杂的加工处理(Transform)，最后将数据加载到各种存储结构中(Load)。同时管理平台可提供丰富的管理Rest API接口和方便的管理扩展机制，方便客户集成统一管理平台并扩展自己的插件集成到平台中。
2.4.1 数据采集平台结构设计
使用数据集成ETL的集成开发工具，进行流程的开发和调试工作。开发调试完成的流程所有相关信息，统一存储到数据集成ETL资源库中，作为团队资源共享及运行时引用。开发调试完成的流程ID信息(流程引用信息)，部署到数据集成ETL服务器上。运行时，根据流程ID信息从ETL资源库中获取流程配置信息。图2为数据集成流程示意图。
图2 数据集成流程Fig.2 Data integration flow
2.4.2 数据抽取
默认情况下需提供通用的抽取功能，支持从不同数据源中抽取数据，抽取到的数据支持生成数据文件或流向管道，为后续数据处理提供输入数据；
在抽取实现过程中支持提供SQL、HQL、SHELL等不同类别的行为定义脚本，数据采集执行组件将根据定义行为脚本类型，调用相应的脚本执行来获取数据。现场调查数据采用微信小程序发送到平台，化验数据等采用Web页面数据导入或者手动输入实现。
2.4.3 数据清洗转换
数据清洗转换指进行不一致的数据转换、数据粒度的转换、数据去脏和一些转换规则的计算。平台支持批量清洗和实时清洗，针对批量离线数据进行分布式并行清洗转换，针对实时数据进行不落地清洗转换。
2.4.4 数据共享
数据共享交换平台，实现与内部、外部应用平台信息交换共享，实现跨部门信息的采集和交换，并提供各类信息的共享和使用。形成数据的中转站，使得数据开放共享，根据平台的标准提供统一的API接口，方便外部平台对接，形成统一接口规范，并支持第三方平台接入。数据集成架构如图3所示。
图3 数据集成架构Fig.3 Data integration architecture
2.5 大数据应用
2.5.1 公共业务
面向环保部门，显示各种监测及监测要素数据，提供报表和报告服务。面对应急部门，实时显示地质灾害点分布、监测数据状态，为地质灾害提供预测预警。面对自然资源部门，根据不同的土地利用目的制定生态条件、生产方式和过程耦合的生态修复技术方案。
2.5.2 管理决策业务
提供生态扰动评价指标体系构建、开采对矿区水资源影响、开采对矿区森林和植被影响、开采对地表沉陷及地裂缝影响、矿区生态地质环境动态一张图等矿区决策支持、生态地质环境演化等动态信息。
2.5.3 生产业务
生产业务包含透明矿井地质模型、巷道模型构建、地质监测信息同步映射、地质工作流程化管理。透明矿井构建面向煤矿智能开采的高精度三维动态地质模型，并实现模型的动态修正；
构建井巷模型，实现动态更新，完成统一平台下的多专业数字化、信息化、智能化支撑。
2.5.4 科研业务
在透明矿井三维可视化模型的基础上建立区域性的煤炭开采—覆岩结构—水文地质—生态环境演变的模型、信息系统、评价体系，为陕北矿业煤炭开发战略规划奠定基础。
(1)大数据平台将煤矿区数据集成，通过各类计算模型，可用于研究开采对地表生态扰动影响的核心因素分析、标志性要素及其监测方法优选，矿区相关区域水系及地下水变化及生态植被卫星监测成果分析，矿区土壤特征、植物种类及适应性研究，建立区域性的煤炭开采—覆岩结构—水文地质—生态环境演变的模型、信息系统、评价体系，为煤炭开发战略规划奠定基础。
(2)大数据平台能够实现自动采集分析生态环境地质数据、污染数据、灾害数据等，自动预测预警，自动生成面向环保部门、国土部门的报表和报告，减轻工作负担。
(3)在大数据采集涉及区域内，研究能源资源与土地资源、大气环境、水资源和生态承载能力相适应的环境承载能力，探索区域能源可持续开发利用模式。
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