基于信息处理的感知矿山可视化管理平台研究

谭章禄，方毅芳

（中国矿业大学 （北京）管理学院，北京100083）

我国煤矿综合自动化建设存在感知手段单一、缺乏高速传输网络、数据共享薄弱等问题。针对上述问题，感知矿山逐渐发展成为矿山管理的研究潮流。

1 感知矿山可视化管理平台概述

1.1 感知矿山系统

感知矿山通过物联网为主的感知技术，将矿山地理地质、矿山建设、矿山生产、安全管理等的综合信息全面数字化，实现矿井、矿区的全面覆盖，对矿山的人（人员定位、无线通信）、设备（综合自动化）、环境（安全监控、矿压监控等）全面感知，动态详尽地描述并控制矿山安全生产与运营的全过程。感知矿山包括如下特征：①实时性：对矿区人员、设备、活动及环境的全面感知；②全面性：以下一代通信网络（NCN）、无线传感网为渠道，实现矿区人－物信息的互联互通；③联动性：实现数据智能分析和系统联动管控；④生动性：提供面向服务对象的、直观地信息。

1.2 问题的提出

结合感知矿山特征与矿山管理中的诸多弊端，概括出感知矿山建设的限制因素包括：①存在感知盲点，缺乏覆盖矿井的感知网络，无法保证矿井安全生产的全面性需求；②数据传输缺乏及时性，系统仍很大程度上需要手工录入，缺乏相关数据的关联分析功能；③综合自动化各个应用系统之间没有实现数据联动与信息融合，应用层面缺乏智能性。

2 感知矿山可视化管理平台的作用分析

2.1 可视化管理平台的内涵

可视化管理的发展与可视化技术息息相关，随技术的发展可视化管理的内涵外延不断扩大。感知矿山建设融合可视化管理的管理模式与技术，即建立感知矿山可视化管理平台，主要包括科学计算可视、数据可视化、信息可视化、知识可视化四个逐步深入的管理内涵。

1）传统可视化管理，其主要思想为通过视觉反应机制使管理者准确、迅速地掌握信息。通过符号、图形图像等直观的表现方式，对井下工作现场的设备摆放、操作流程等工作内容进行规范管理，如全面看板管理、现场管理等；运用计算机图形学技术、图像处理技术等，将矿井感知终端获终的信息转换为图像，并在远程终端展示。

2）科学可视化管理，将感知矿山各个管理对象的属性值抽取和表达，并转换成图形、图像、音频进行数据挖掘和信息交互处理，发现信息中管理者需要的隐含的关联与规律。

3）智能可视化管理，面向矿山管理中非空间维度的抽象信息（如不同监控数据的逻辑联系），转化为可视形式加以观察、分析，提高矿井不同管理系统间的信息联动性和数据利用效率。

4）卓越可视化管理，通过人工智能（AI）及知识发现（KDD）技术，推动管理体制和方法的改革和创新，使系统进化成为一个不断自我学习、自我完善的可视化管理模式。

可视化管理平台遵循了信息从实时采集与传递、隐性信息显性化、数据逻辑加工、人工智能的发展路线，在信息的实时传输、智能处理方面的功能不断增强。

2.2 可视化管理平台的信息作用机制

感知矿山系统通过泛在感知网络将各矿井自动化系统联合一体，对各系统、各管理层面的海量信息进行实时监控、分析与处理。结合认知科学中的加涅符号加工理论与 “瓶颈”理论，将感知矿山可视化管理平台的数据采集、传输、分析处理过程视为一个不间断的信息加工系统，其作用机制见图1。

图1 可视化管理平台的信息作用机制图

如图1所示，该信息加工系统基本原理如下。

1）对外部环境（矿井、矿区）的认知反馈即为与外部环境不断交互的信息加工过程，由感受器、效应器、加工器、记忆与神经传统组成的。感受器（感知设备终端）接收外界信息进行感觉登记，完成符号编码。

2）神经传导（泛在感知网络）负责信息在各反应机器间传输，在信号传输过程中进行衰减控制与选择过滤的作用。

3）加工器（矿井各自动化系统及数据库）对信息进行解码、存储、复制、短时记忆等初级认知加工，并将信息处理结果集中汇总至记忆—反应器（可视化管理平台）。

4）记忆—反应器对信息进行深层的加工分析（数据挖掘、知识管理），挖掘不同信息及其间的的深层内涵，同时将处理结果再次传输给加工器进行再编码。

5）各子系统将加工指令经由网络传输，触发各子系统下的感知设备等效应器执行反馈结果。

感知矿山面向矿山安全生产、经营管理等方方面面的数据，它们构成系统内部流动的信息池，信息加工系统内的数据都以符号结构完成输入、输出、转化。

2.3 可视化管理平台的建设关键

感知矿山管理需要面对来自各生产自动化系统、经营管理部门的海量数据，管理者需要花费大量的时间与精力分析、过滤数据，从信息池中寻找到有用、有效的信息。而不同层级、职能的管理者对需求有效信息的类别不同，对信息的理解角度、程度也不同。Cavanaugh（1972）通过对比实验，统计了认知过程中，不同信息材料性质或符号类型的信息加工速度与记忆容量的数据见表1。

表1 不同类别信息符号的加工速率与记忆容量对比（Cavanaugh）

由表1可得，对不同性质的信息，加工速率随记忆容量的增大而提高，由于不同信息刺激的加工时间与其表达的平均特征数量成正比，平均特征数量大的信息类型需要的加工时间更长，所需记忆容量更大。可以定义，不同信息类型的加工理解速度为S，记忆容量为Q，信息表示的特征数量为C，信息加工的有效时间为T，对比第i种与第j种信息类型的加工结果（分别有α与β个信息特征）。

在管理者个人既定的认知水平下，不同信息的表达特征数量比R（c）与有效加工时间比R（t）之间，若R（c）＞R（t），即等比时间内第i种信息比第j种信息可以表达多的信息特征，这样利用第i种可视化管理的表达与加工方式就是有助于人们更迅速、更有效地理解信息。以数字／随机图形的信息类型为例，由表得有效加工时间比R（t）为0.98，而随机图形除了表达数字信息的“数值大小”信息特征外，还可以表达对趋势、对比判断、完成度等信息特征，数据挖掘与计算机图形技术的融合还可以表示更多维度的信息表征，R（c）远大于R（t），图形可以比数字更有效地实现管理者的需求。

由此，感知矿山可视化管理平台建设的关键在于充分发掘数据特征，迅速准确地完成效用分析，且信息加工结果、人机交互过程需要“智能”地体现人的管理需求偏好。通过人工智能系统、数据挖掘技术，寻找感知矿山中各个系统之间数据的关联和隐形内涵，借助图形渲染、组态等技术完成可视化展示，提高了感知矿山信息的易解程度、准确性。

3 感知矿山可视化管理信息平台的建设

3.1 感知矿山可视化管理平台的框架构建

矿山的感知管理需要面对开拓、掘进、采煤、运输、排水、洗煤、供电、通风、安全、通信、计划经营、销售、人员管理、环境监测等多个环节，涉及设备、人员、环境、电力、巷道等一万多个管理对象，每天产生。根据前文阐述的信息加工机制原理和可视化管理内涵，构建了如图2所示的感知矿山可视化管理平台的结构。系统从信息源采集数据到信息终端接受系统反馈包括四个紧密联系的处理层。

3.1.1 感受器与效应器——数据采集层

数据采集层负责将感知终端的现场实况信息进行记录，具体包括智能仪表、视频摄像、水位计、录音设备、运输定位、物料二位码、煤仓料位计、远程产量控制、采掘控制、变电、人员定位、通风、瓦斯和风速等相关的监测和自动控制系统，以及相关的传感器、执行器、读卡器、红外感应器、激光扫描器和探测器等。

3.1.2 神经传导网络——泛在感知网络

泛在感知网络负责数据传输功能，主要由千兆工业以太网、交换机、路由器、IP电话、网关、接口、信号发射器和天线等组成，实现数据的传输和短时储存。

数据采集层与泛在感知网络层中，系统中间件、系统接口结束、通讯协议、网络信息安全技术、编码和技术标准等是支持该两层信息处理功能运作的辅助技术。

3.1.3 加工器——数据中心与各子系统

数据中心将网络传输来的信息统计、存储并编辑为一定结构的数据，再提供给数据对应的功能子系统。数据中心包括数据逻辑结构、数据仓库、数据立方体、数据汇集和整合、数据挖掘、可视化抽象和可视化映射，实现数据的存储、整合、结构转换、数据可视化抽象和映射转换，保证数据的快速、安全的整合和信息的可视化，为客户提供所需求信息和知识。各子系统包括生产管理、安全调度、经营决策、成本控制、人事管理等矿山各个管理层面的内容。

3.1.4 记忆－反应——可视化管理平台

可视化管理平台层将下层各个子系统的数据进行集成与可视化展现，借助数据挖掘实现隐形管理内涵显性化的转化，并通过各子系统集成平台将发出的管理指令在各子系统中完成数据联动管理。

由于不同应用层面的系统面对不同的管理对象与管理环境，系统之间运行多源异构数据，因此在可视化管理平台中，通过数据融合技术对多源异构数据的转化、信息标准的制定、子系统之间以及系统与可视化平台之间的接口技术，这些都是提升可视化管理平台数据共享、联动的重要内容。可视化管理平台在子系统的数据、图元管理要素本体之间建立映射模型，为此问题提供了有效解决途径。

图2 感知矿山可视化管理平台系统总体框架

3.2 VOFAR信息处理模型

感知矿山可视化管理平台的建设关键为如何对矿山管理中的海量信息进行筛选，提取复核管理需求、具备可视化价值（表达更多信息特征）的数据，通过数据挖掘从中寻找所需的管理内涵并实现可视化表达。结合面向对象程序设计、数据挖掘RDV模型（周宁）和统计学原理等，可以构建适于矿山管理特点的可视化管理平台的VOFAR数据模型，该模型共分为五个要素。

3.2.1 管理对象（Objects）

矿山管理覆盖人财物、产供销等各个方面活动，从应用性、管理需求度的维度分析管理对象信息特征的复杂程度，确定可视化管理的对象集合Oi｛O1，O2，O3……On｝。

3.2.2 管理属性（Attributes）

每个管理对象拥有许多属性，主要属性决定管理对象的主要性质。通过主成分分析、聚类分析和专家诊断，筛选出反应对象性质的重要属性，比如井下电力设备引起故障和安全问题的主要属性有电流、电压、负荷、噪音、振动等，并由此确定管理属性特征向量Aα（Aα1，Aα2，Aα3……Aαn），其中α＝1，2，……n。同一个管理对象在不同应用范畴的中具有不同的主属性，这种管理属性的多元性是数据共享的基础。

3.2.3 原始数据（Raw materials）

根据确定的管理属性，从各子系统和感知终端采集数据初始值Rα（Rα1，Rα2，Rα3……Rαn）。依据数据挖掘、系统接口协议与数据编码标准，对相关数据的结构、关系、变化、主要特征等数据特征关系完成原始数据存储、整合、语义转换，建立管理属性与数据特征之间的关联集合，整理后的原始数据可以向各模块功能提供所需的管理对象特征的数据集合｛Aα，Dα｝｛（Aα1，Dα1），（Aα2，Dα2），（Aα3，Dα3）……（Aαn，Dαn）｝。

3.2.4 可视化管理功能（Functions）

根据管理属性与数据间的关联集合，考虑管理对象在常态、异常、紧急状况下的数据特征，和体现管理对象运行状况的关键指标变化倾向，归纳数据的变化规律并从中发掘隐藏的管理功能，如运行状态显示、统计分析、预警预报、趋势预测、模拟实验等。

3.2.5 管理功能与可视化表达方式的映射关系（Visulization）

从时间维度、空间维度、逻辑维度、图元类别进行划分，建立数据可视化表达方式与数据特征的映射模型Vα（Vα1，Vα2，Vα3……Vαn），通过映射模型可以将任一数据特征Dα映射为某种可视化表达图元或方式，从而通过Oi→Aα→Dα→Vα实现了可视化管理对象属性与可视化管理表达的数据转化。

信息提取（感知矿山设备终端——可视化管理平台）：基于面向管理对象的思想对矿山管理对象进行选择与分析，围绕管理需求筛选、确认管理要素需要被可视化的管理属性，并采集属性相关的原始数据。同时，借助数据挖掘技术析取其中的有用信息，根据所需的管理功能，采用可视化技术建立数据图元与管理需求的映射管理，最终将可视化图片图像、视频等可视化表达方式向管理者展现。

信息反馈（可视化管理平台——感知矿山设备终端）：管理者利用可视化管理平台获取感知矿山管理各层面信息进行管理决策，可视化平台通过数据与管理需求的映射管理将管理需求转化为数据指令，进而对管理属性的状态进行调整，从而最终将管理需求作用于管理对象。同时，再次经由信息提取过程将工作结果反馈至可视化管理平台的管理人员，实现对管理过程与结果的管控。

4 建设感知矿山可视化管理平台的意义

1）感知矿山可视化管理平台从矿山实际管理要求出发，对井上、井下重要环节及数据进行实时监视监控、预防预警、反馈管理信息和技术信息，并进行可视化展现，提升矿井管理的现场管控能力。

2）感知矿山可视化管理平台拥有覆盖全面矿区的泛在感知网络，精确感知生产安全、经营管理各节点方面信息，实现人员和生产过程的全面惊喜管理，提高安全生产和资源利用率。

3）感知矿山可视化平台集成了矿井生产自动化、管理信息化各系统各功能的数据，实现企业的人财物、产供销等环节的数据共享与分析，利用多源异构数据融合技术建立关联数据信息的联动模型，实现系统与设备之间的操作联控、远程控制和远程维护，提高系统智能化管理水平。

4）感知矿山可视化平台面向煤炭企业不同管理层级的需求，通过数据挖掘建立数据与管理功能的映射管理与数据联动关系模型，定位相应管理层次、管理职位后对其所关心的管理信息、关键指标进行重点分析和主动“推送”，提高可视化管理模式下对管理者偏好的表现和执行程度。

5 结论

本文从信息处理角度阐述了感知矿山可视化管理平台的作用机制，并探索了可视化管理平台的构建方法与信息加工模型。可视化管理平台有助于解决现今矿山管理日益突出的多源异构数据集成、数据联动管控薄弱与管理者认知滞后的问题，实现感知矿山实时性、全面性、智能性、认知性的需求。

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