基于物联网的尾矿安全监测系统研究

张元顺

（中国有色金属建设股份有限公司，北京100029）

尾矿库是金属或非金属矿山用于堆积矿石选别后排出的尾矿或其他工业废渣的场所，是矿山选矿厂生产中不可缺少的设施，可防止矿业生产中的尾矿因任意排放而危害自然生态环境。然而作为一个具有高势能的人造泥石流危险源，尾矿库存在溃坝危险，且一旦失事，容易造成重特大事故。

物联网技术可以通过各种信息传感器和射频识别技术，实时采集矿山生产过程中可能造成安全隐患的信息，通过网络的接入实现矿山安全监测的智能化感知、识别和管理，为解决尾矿库安全提供了全新的途径[1-5]。本文研究的尾矿安全监测系统即是采用物联网解决方案，以云服务、智能传感器及传感终端为基础，实现对尾矿库的微振监测、温度湿度监测的物联网化[6]，并通过云平台在线诊断与分析、结合实时的气象预报，对尾矿库的安全状态进行分析及预测报警。该系统从系统结构上主要分为基于传感器的信息采集系统和基于微服务架构设计系统。

1 基于传感器的信息采集系统

本文研究设计的尾矿安全监测信息采集系统可实现多种环境参数实时监测，并通过采集装置实时采集尾矿库的库水位、渗流量、坝体稳定性及当地降雨量的信息。

1.1 水位监测

尾矿库内通常存积着大量的尾矿浆沉淀水，通过对库内水位高低的监测可有效防范洪水的发生。本系统采用超声波液位计测量液位计距离水面的高度，并以此计算库水位的高度，然后通过自动化集录系统将测量数据上传到云平台。当水位高度或者水位涨幅超过预警值时，将对尾矿库监管人员发出预警信号。

1.2 视频监测

为了实时掌控尾矿库库区的情况和运行状况，在尾矿库重要位置安装网络摄像头，实时传输给云平台，由云平台进行数据计算分析与评价预报。当出现不安全因素时，系统发出预警信号，由监管人员采取相应措施。

1.3 坝体稳定性监测

当尾矿库要发生溃堤时，其最直观的表现为坝体出现位移和变形现象，因此及时收集尾矿库坝体位移和变形信息是坝体稳定性监测的关键。

使用高精度GPS对尾矿库的表面位移实施监测：各GPS监测点与参考点接收机实时接收GPS信号，通过数据通信网络实时发送到控制中心，通过服务器GPS解算软件解算出各监测点三维坐标，并与初始坐标进行对比，从而获得该监测点位移变化量。同时，分析软件根据事先设定的阈值判断是否进行报警。对坝体深部位变形监测，则采用固定式测斜传感器，通过在边坡打孔将传感器安装到指定位置，测量角度的变化换算出位移变化量，并将变化数据录入自动化集录系统上传到云平台。当坝体形变数据超过预警值时发出预警信号。

1.4 降雨量监测

使用雨量筒监测汛期降水情况，通过雨量计内的数据采集器对雨量数据进行处理、存储，并由通信接口将雨量数据输出给云平台，其具体功能如下:1）数据采集。主要采集监测点水位、降雨量等水文数据。2）报警功能。当水位、降雨量等数据超过报警上限时，监测点主动向中心报警。3）查询功能。通过监测系统软件可以查询各种历史记录。4）存储功能。前端监测设备具备大容量数据存数功能，监测中心数据库可以记录所有历史数据。5）远程召测。通过平台召测站点实时数据，方便相关部门及时把控监测站点状况。6）传输方式。可通过包括2G、3G、4G、NBloT、LoRa、北斗、有线等多种方式进行数据传输。降雨量检测拓扑图见图1。

图1 降雨量检测拓扑图

1.5 浸润线监测

浸润线监测是在尾矿库大坝上选择横剖面，在坝体上进行梯度钻孔，或利用浸润线观测孔（测压孔），在孔内安装孔隙水压力计（渗压计），从而监测大坝该剖面浸润线。在埋设渗压计时，需要结合尾矿库坝体实际大小、坝体类型、所处地区等因素沿着坝体设置若干个浸润线监测点，每隔一定时间采集数据，并上传到云平台。浸润线监测剖面如图2所示。

图2 浸润线监测剖面

1.6 干滩监测

干滩监测内容包括滩顶高程、干滩长度、干滩坡度。滩顶标高指沉积滩面与堆积坝外坡的交线,为沉积滩的最高点；干滩长度指由滩顶至库内水边长的水平距离；设计最高洪水位时的滩长称作最小滩长。目前，采用固定坡比法、无接触影像法、标识识别法等技术进行干滩监测，能有效对干滩长度进行监测。

安全干滩长度如图3所示。设现状库水位为Hs，通过设计沉积滩长[Lg]确定a点，测得a点标高Ha。当Ht=Ha-Hs≥[ht]时，即认为安全滩长（Ht）满足安全要求；否则，不满足。本文选择采用威海晶合红外热像技术、多目视觉技术、摄影测量技术等进行全自动非接触式监测。在坝体合适位置安装双目视觉仪，通过对最初坝体和干滩像素特性的预设置，定期获取视频图像，并通过软件内包含的双目视觉技术、摄影测量技术自动解算像素，同时结合红外热像技术得到滩顶高程和干滩长度，进而计算出干滩坡度。

图3 安全干滩长度示意

2 基于微服务架构设计系统

微服务架构设计是近年来出现的一种新的软件架构设计模式，它是将一些复杂的、大型的应用系统，根据业务功能划分原则，拆分成多个功能单一与独立的应用系统，由此实现复杂系统组件化、服务化分离。微服务架构的一个重要特点是根据组件化、服务化原则划分的微应用系统之间，通过与平台无关的通信协议，实现彼此之间的通信与调用配合，从而实现整体复杂功能[7]。

Spring Cloud是一套基于Spring Boot进行分布式系统开发设计的微服务架构框架系统，它具有完善的服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等机制，这些功能都可以用Spring Boot做到一键启动和部署。本项目设计即基于Spring Cloud微服务框架进行设计，实现了尾矿安全监测物联网系统中数据采集、数据存储、数据告警、数据统计、数据展示等各方面微服务应用，其结构框架如图4所示。

图4 尾矿监测微服务架构设计

2.1 数据采集微服务

数据采集微服务系统是指本项目采用的各种PLC、RTU、视频监控及其他专用设备将监测实时数据、设备运行状态数据、视频监控数据等各种数据接入尾矿监控平台系统中。其中，维保运行状况PLC数据采集采用Kep Sever作为OPC服务器与各种型号PLC设备相连，微服务采用OPC UA方式读取Kep Sever应用开发接口采集数据。RTU则是主要通过4G、NBLoT方式进行数据传输，在服务端采用Netty NIO多线程技术与异步传输模式，负责监测传感器数据的采集、协议解析、数据校验、数据上报等功能，并提供Restful服务接口供其他微服务调用。

此外，由于国内各地的尾矿库呈现出数量多、规模小、筑坝环境复杂的特点，许多尾矿库建设观测点不易于架设光纤和无线点对点回传，因此，本文所述的尾矿库数据传输采用多种通信方式结合回传：1）在传输数据量较大的监测点采用尾矿库间铺设光纤进行数据传输。2）在传输视频监控图像时，由于对实时画面质量的要求较高、视频监控点分布比较分散、变动位置的情况较多，但视频点的安装位置又大多较为开阔，因此采用点对点无线回传信息。3）在传输数据量不大且通信效果较好时，通过互联网互传。另外，增加1个4G/GSM，将数据转换为4G/GSM信号进入移动通信网，再接入互联网上传至云服务平台。

综上，数据采集微服务是在获取到各个监测点传输的数据时，及时判断是否产生数据超阈值告警和设备运行告警。用户可以使用智能手机、平板电脑和PC机等客户端实时对尾矿库的安全进行查看，有效地提高了工作效率。具体流程图5所示。

图5 数据采集微服务数据告警处理流程

2.2 数据存储微服务

数据存储微服务主要解决时序数据存储、视频文件存储、业务数据存储等。由于存储数据类型、结构差异较大，本项目针对不同结构数据分别采用了不同技术进行存储。

单个监测点每个传感器每分钟产生1条数据，对于大规模应用的尾矿实时监测项目而言，每天会产生上千万条数据。这种数据量如果采用普通的关系型应用数据库（Oracle、MS SQL）处理会产生大量的维护成本。针对此问题，本项目应用基于时间序列的非结构化数据库Open STDB进行存储。Open STDB是基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库，可以完整地收集和存储上亿数据点并支持秒级数据监控，其主要应用于大规模监测实时数据存储与查询，支持秒级数据序列存储。Open STDB提供并行数据采集TCollector组件，其主要功能是运行所有的采集者并收集数据，完成所有发送数据到TSD的连接管理任务，并提供简单高效的开发接口，包括Java、Python、C等。在Tcollector下，可以使用任何语言编写采集者，只需要采集者有可执行权限，并把数据以标准输出即可。采集者位于采集器目录下，Tcollector会遍历每个数字目录并执行这些目录下的采集者。

视频图像存储采用文件存储模式，根据视频产生的位置、时间进行路径命名，存储时间长度按10 min进行分割。这样避免了文件过大带来的读取过慢与写入爆仓灾难，用户可以根据摄像头编号、视频采集时间等快速读取。维保服务数据存储采用一般关系型数据库，本项目采用的是免费的MySQL数据库。

2.3 平台应用微服务

平台应用微服务主要为用户的数据查询、告警处理、设备维保等需求提供服务平台：1）监测点状态监测提供监测点选择、监测点实时数据、监测点历史数据、监测点设备运行状态等多种方式查询；2）尾矿告警管理针对各种级别的数据超过阈值、设备运行故障、人员闯入等提供告警界面管理；3）维保服务管理为用户提供维保人员、维保时间、维保内容等方面记录。本项目尾矿监测点数据运行维护系统截图如图6所示。

图6 尾矿监测点数据运行维护系统截图

2.4 数据展示微服务

数据展示微服务提供了一个云端的数据展示服务，可对数据进行显示、存储、分析、报警、分享至客户端等。用户可通过个人终端如手机、平板电脑、PC机等实时查看各个监测点的情况，并通过数据变化的曲线图、柱状图等对数据进行基本分析；当监测点的设备上传的数值超过一定的阈值或设备掉线时，可通过短信或邮件的方式实时提醒管理人员，让管理人员在最短的时间内获取尾矿库的安全情况。本项目尾矿监测大数据面板展示系统截图如图7所示。

图7 大数据面板展示尾矿系统截图

3 结语

传统的尾矿库安全监测系统通常采用数据采集基站和服务器对数据进行接收和处理，但是对于国内大部分中小型尾矿库来说，这种模式存在维护成本高、建设投入大的问题。物联网技术结合云计算方式能将尾矿库的检测数据传输到云服务器，通过物联网大数据平台对数据进行存储并分析。用户可使用手机、平板电脑、PC机等个人终端进行访问获取云服务器的信息。将该系统投入尾矿安全监测的实际使用中不仅可有效降低尾矿库监测的建设投入，还可以很好地提高尾矿库监测的工作效率，大大提高尾矿库的安全性和稳定性。