煤矿设备智能管理平台应用

行业概述

煤炭作为我国目前的主要能源，在中国的国民经济中占据着无法取代的地位。总体来讲，中国煤炭资源的储量占世界国家的第三位，但是，从人均占有量的角度出发，却只占到世界平均水平的50%。中国的煤炭资源的开采条件和技术水平，与世界的一些国家相比，也存在一定差距。

随着工业4.0的不断深化，煤炭行业也随之提出自动化、数字化、互联化的智能化生产需求，加之年10月以来，煤价处于煤企盈亏线以上，资本开支意愿加强，煤矿行业也进入了新的变革阶段，其中运营和流程优化、机械设备智能化等成为主要发展方向。

煤矿设备指主要用于煤矿的采掘、支护、运输、洗选等生产过程的矿山工程机械。中国作为煤炭生产的大国，每年煤炭产量巨大，煤矿机械的生产在中国有着举足轻重的作用。煤炭机械主要分为楼露天开采设备和井下开采设备，在我国，煤矿开采主要以井下开采为主，约占97%，按照设备使用功能具体分类如图1.1所示。

▲图1.1煤机设备分类

煤矿设备管理现状

对于煤矿企业来说，设备在生产过程中占有极大比重，煤矿设备事故也成为顶板事故、瓦斯事故、运输事故、放炮事故之后的又一大事故，居第5位。煤矿设备因安全性能问题酿成事故，甚至成为其他特大重大事故的诱因。

煤矿企业属于设备资产密集型行业，有对设备依赖程度高、自动化水平高、生产连续性强等特点，因此设备的运行好坏直接关系到企业的生产运行。目前煤矿企业采用的设备维护方式主要为事后维护与预防式维护，即在设备发生故障以后采取维修措施，或定期（每日，每月）针对设备进行预防式点检工作。与此同时，设备的维修过程的故障定位等问题，维修人员的维修经验也在一定程度上影响着维修效率。目前，煤矿企业设备管理主要存在问题如图2.1所示。

▲图2.1煤机设备管理问题

煤矿设备智能管理平台建设内容

煤矿设备智能管理平台建设内容规划为三个层次，分别是数字化，可视化，智能化。整体建设内容如图3.1所示。

▲图3.1煤矿设备智能管理平台建设内容

数字化建设

煤矿设备智能管理平台数字化建设主要包括以下三方面内容：

（1）企业信息化数据：煤矿企业建设发展过程中引入了各类信息化管理软件，主要包括监测监控、人员定位、供水施救、压风自救、通讯联络、紧急避险等安全避险六大系统，以及企业资源计划，智能制造执行系统等，各类信息化软件之间存在着相互独立，存在形成各类“信息孤岛”的问题。以矿山工业大数据平台为基础，将各类信息集成，通过多种手段集中展示，进行集中分析利用。

（2）设备运行及监测数据：以煤矿企业关键设备为主要对象，将设备的基础运行数据及状态数据通过相关的物联网终端进行采集，主要包括设备的运行时间，工作量大小，耗能数据，电流，电压，振动，温度等。

传统意义上的设备管理工具或软件，往往局限在业务层面和主数据层面。然而，设备本身并不是孤立存在和使用的，设备之间的生产过程相似度以及相互影响度，是设备能否正常运行的影响因素之一。同时，随着设备的大量使用，越来越多的设备传感器产生的实时数据对构建现场设备管理提供了可能性。这一切都使得设备管理的数字化基础并不是仅仅停留在对过去状态的分析，而应该包含设备的全生命周期管理。

矿山设备管理平台的数字化，除了能通过电脑、ipad等装置快速查看传统设备管理软件能够提供的各类信息，如采购日期、供应商、维修记录、保养记录、保养周期等内容；还可以实现设备的各类过程信息实现全程可追溯，如用于记录工件信息和加工参数的工况类信息，用于影响因素、过程参数、环境参数等设备健康评估的状态类信息。

（3）网络数据：大数据平台同时支持接入煤矿行业资讯，企业网站等公共网络信息，同时可基于企业云平台搭建员工技能学习平台。

可视化建设

可视化建设主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。煤矿企业工业大数据平台主要借助于大屏、手机APP、显示屏等载体，通过各类图表、报表、图形等方式，展示煤矿企业的各类运转数据。

其中，针对设备管理的可视化，具体包括可视化设备建模、可视化设备安装管理、可视化设备台账管理、可视化巡检管理等内容，表现为对企业设备进行几何建模，可以直观、真实、精确地展示设备形状、设备分布、设备运行状况，同时将设备模型与实时、档案等基础数据绑定，实现设备在三维场景中的快速定位与基础信息查询。

?可视化设备建模：指采用3D建模技术，对设备零件、设备部套、设备整机进行3D建模，建立零备件和设备的3D模型库，展示整机、部套、零件之间的层次关系，实现人与场景中3D对象的交互。

?可视化设备安装管理：指对备安装进行三维建模，并把三维场景与计划、实际进度时间结合，用不同颜色表现每一阶段的安装建设过程。

?可视化设备台账管理：指通过建立设备台账及资产数据库，并和三维设备绑定，实现设备台账的可视化及模型和属性数据的互查、双向检索定位，从而实现三维可视化的资产管理，使用户能够快速找到相应的设备，以及查看设备对应的现场位置、所处环境、关联设备、设备参数等真实情况。

?可视化巡检管理：指巡检任务从制定、分配、下发、接收、执行、考核等全部工作都可以远程控制、无线实时同步，从而实现巡检过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理,使用户及时发现设施缺陷和各种安全隐患。

智能化建设

在数字化与可视化实现的基础上，进一步实现煤矿企业设备管理的智能化，通过相关数据支撑，做出战略与战术决策，实现企业设备管理的科学性。

通过预防性的分析和预警，一方面可以帮助维修技术人员提前安排一些重要的预防维修措施，以防止宕机的情况出现；另一方面，通过对预防维护的智能调度，企业可以有充分的时间为设备升级或更新做准备。

煤矿设备工业大数据平台的智能化，依托于实时准确的数据采集技术，检测设备、部件的运行状态，对设备的运行状态和生命周期使用寿命进行统计，对异常设备和接近使用寿命的设备进行预警。通过智能分析设备运行的数据，为设备维护管理人员提供精确维修对策方案选项，真正减少不可预测因素对生产的影响，如设备性能劣化、精度衰减、能力损失、结构性偏差、自然老化等，彻底改变被动等待维修，实现由经验性维修到预防性、预测性维修的转变。

煤矿设备管理工业大数据应用方案

方案整体架构

▲图4.1煤矿设备工业大数据平台建设方案架构

主要涉及的煤矿设备

围绕煤矿的“采、掘、机、运、通、排水”六大系统，矿山工业大数据平台目前支持接入掘进机械、采煤机械、液压支架、刮板输送机、刮板输送机、矿井提升设备、矿山排水设备、矿井通风设备、矿山压气设备、破碎机械等设备，通过对设备的电流、电压、振动、温度、各类声音信号、耗能量、压力等运行数据进行监测，并将数据上传云平台进行分析，预测设备的发展状态。

数据采集与传输

?采集的数据类型主要包括：

（1）能源消耗数据：通过智能电表、气表、水表等设备，采集设备运行过程中的能源消耗。

（2）设备运行数据：采集设备的开停状态，运行时间，工作量，工作效率等数据。

（3）设备状态数据：通过采集设备的电流、电压、各类声音等信号，对设备的运行状态进行判断，诊断设备故障的情况，并对故障的发展情况进行预测。

（4）煤矿企业现有信息化系统数据：企业在实现信息化过程中引入的各类企业管理，生产控制，仓储管理等各类信息化软件产生的各类数据。

（5）煤矿各类安全系统数据:主要包括监测监控、人员定位、供水施救、压风自救、通讯联络、紧急避险等安全避险六大系统以及企业的其他安全管理系统。

（6）环保监测数据:包括企业建立的环保检测系统与社会公共环保监测信息。

（7）与煤矿企业相关的外部数据根据煤矿企业的实际需求，有选择性地进行接入:包括企业网站信息，天气数据，上级管理部门网站信息

?数据集成与边缘处理技术：

（1）设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。

（2）协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

（3）边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

本平台统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高监测预警的准确性和时效性。预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。将现存有关运行业务系统中的历史数据和时效数据，通过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数据库等方式采集起来，在本平台上复用。支持外接数据的上传导入处理。可以将企业单位或定点监测机构的数据通过同样的方式采集起来，在本平台上复用。支持非结构化数据，即搜索引擎数据、社交媒体数据、地理空间数据和音视频数据等。

数据存储

通过IOT-Gateway和linker，进行数据上传，采用企业工业云平台进行数据存储。存储空间可根据企业实际需求进行扩充。

数据分析

大数据的难点来自于数据类型多样、要求及时响应和数据的不确定性。煤矿工业云平台包括了种类多样的算法库，并搭建了建模平台来解决这一问题。

?数据分析算法：采用批量数据处理系统，借助于深度学习、知识计算和可视化等大数据分析技术，通过对数据的批量处理挖掘其中的价值来支持决策和发现新的洞察。运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。

?机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。

▲图4.2鹏海软件建模平台

分析结果展示与应用

通过数据采集、传输、分析过程，结果通过多种方式进行输出，如本地大屏幕、电脑显示屏、手机APP等。

▲图4.3结果输出主要展示方式