选煤厂数据分析应用架构设计与实践

摘  要：随着大数据时代的到来，数字化转型无疑是所有企业都要面临的技术和管理变革。选煤厂作为煤矿主运生产系统和装车外运的中间生产环节，是解决能源供应安全与煤炭资源低碳高效利用的重要保障，鉴于选煤行业自身的特点和数据分析需求，对适合选煤厂数据分析应用的总体架构进行研究，以“用”为核心，形成测、传、控、用的整体建设思路。并根据数据分析项目的项目管理经验，提出了一条完整的技术路线，通过项目建设实践，神东某选煤厂的数据分析应用取得了良好的建设效果。

关键词：数字化转型;架构;项目管理

中图分类号：TP391     文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）22-0151-05

Abstract： With the advent of the era of big data， digital transformation is undoubtedly a technological and management change that all enterprises must face. As the intermediate production link of the main transportation production system and loading and outward transportation of coal mine， the coal preparation plant is an important guarantee to realize the safety of energy supply and the low-carbon and efficient utilization of coal resources. In view of the characteristics and data analysis needs of the coal preparation industry， the overall framework suitable for the data analysis and application of the coal preparation plant is studied， with “use” as the core to form the overall construction idea of the measurement， transmission， control and use. According to the project management experience of the data analysis project， a complete technical route is put forward. Through the project construction practice， the data analysis and application of a coal preparation plant in Shendong has achieved good construction results.

Keywords： digital transformation; architecture; project management

0  引  言

選煤厂是煤矿主运生产系统和装车外运系统的中间生产环节。主要负责煤矿所生产原煤的破碎、筛分、分选、煤泥水处理、转运、装车等生产任务。选煤厂承担的生产任务决定了选煤厂生产系统的设备组成和工艺特点。动力煤选煤厂的工艺系统主要由给煤机、胶带机、刮板机、破碎机、筛机、分选设备、泵、风机、离心机、压滤机等近20类主运设备，单套工艺系统的主运设备的台套数在120～150台之间。这些设备不是孤立的，而是经串联、并联且具有多种反馈调节功能的系统，包括煤流系统、介质系统、煤泥水系统。选煤厂生产效率、经营成本、人员配备等运营指标依赖于生产系统的稳定和高效运行。

选煤厂的生产系统通过PLC来控制系统启停，调节工艺参数。该技术架构和管理模式已经非常成熟。后来为了进一步提高生产效率，降低员工劳动强度，实现精益化管理，在设备上安装各类传感器、仪表等代替人力点检和检测工艺参数，并提取了工控系统的过程数据，开发各类数据分析应用模块和移动APP，提高了设备故障诊断能力，生产效率明显提升，经营成本明显降低，数据的应用对管理效率的提升作用明显。但随着大数据时代的到来，硬件的存储能力和算力不断提高，为数据的深度挖掘和数据应用提供了基础条件。数据的深度挖掘和关联共享正在逐渐改变着选煤厂的生产运营管理模式，向自动化、信息化和智能化方向发展[1]，选煤厂的数字化转型迫在眉睫。

1  选煤厂数据分析与应用管理的主要功能目标

各个行业的数据分析应用都是和本行业的生产特点、管理模式息息相关。对于数据的应用没有现成的模式可用。即使是同一个行业，不同的工艺、不同的组织架构都对数据分析有着不同的需求[2]，所以，数据分析应用是企业自身为了提升管理水平、创造价值的自我实现。鉴于选煤厂的生产运营组织特点，从以下三个方面对数据分析应用的主要功能目标进行阐述。

1.1  便捷地获取工作信息

选煤厂的管理者期待着一些他所关注的管理信息可以及时地收集到，利用手机APP、PC工作站或其他显示终端可以实时查询和显示实时的、定制化的信息。而不是通过各级管理人员统计的，带有人为干预的定制化的表格或者文档。这种对各级管理人员的定制化信息服务是选煤厂数据分析应用的首要目标。

1.2  无纸化办公

选煤厂管理人员及操作岗位每天不仅要了解一些工作信息，还要处理大量的业务。例如：填写报表，事项审批，撰写报告等。无纸化办公的意义不仅让各级业务管理人员基本脱离纸质版的材料，而且利用数据库及接口程序实现各类业务数据的关联共享，让业务能轻松地关联起来。业务人员在做报表的时候不再到处“摘抄”数据，保证了数据的准确性和唯一性，从而提升工作效率，用代码形成的“业务逻辑”代替人为的经验判断。

1.3  用数据提供决策依据

面对日益合规及精细化的管理，大量的流程、文件、规定都需要去关联和考虑，工作难度日益增加，精准决策需求显著。如何实现业务的关联，对数据进行深度挖掘，是选煤厂数据分析应用的又一关键任务。如果说无纸化办公解决了业务数据化的问题，那么利用数据进行关联性研究并建模解决的就是智能决策问题。

所以，针对选煤厂数据分析应用的主要功能目标，需要明确建设思路，设计一个适合选煤厂生产组织特点的数据分析应用架构，并按照这个架构去探索大数据的应用，研究实现选煤厂的数字化转型。

2  选煤厂数据分析应用的架构设计

选煤厂的生产组织方式和管理要求决定了数据分析应用有着本身的特点。选煤厂智能化建设的目标是实现生产系统的智能控制和生产管理的智能决策。而这两者依赖于数据的获取、传输、存储、计算、建模和可视化。根据数据分析应用的常规建设方法并结合选煤厂的生产工艺特点，设计了以下架构。如图1所示。

该架构的核心在于智能应用层面的设计，能提供一个适用于选煤厂生产管理特点的应用架构，因为应用的要求决定了数据的质量要求，存储要求和通讯要求。应用层面直接关系着基础数据的调用规则，通信设施的部署要求，技术应用的范围和项目建设的规划。其中，智能门户管理提供了整体数据分析应用体系的入口界面，将单位的基本情况，系统权限，任务提醒及督办进行展示，将系统用户最需要关注的信息进行呈现。智能运行监测提供了生产系统的运行简图，可实时评价生产系统的运行质量，展现当前的运行状态。智能生产管理将各个业务模块进行集成集中，帮助业务人员处理日常事务，提供决策支持服务。智能报警管理将业务及管理人员所最关注的事件用报警进行呈现，并关联处理流程，可以让管理人员最关注的问题在超出规则界限及阀值后进行及时的报警。智慧报表平台是各类报表都以电子化的形式呈现，支持一次数据录入和数据自动调取，表格可编辑调整并自动导出。是无纸化办公的重要手段。

该架构特点是基本涵盖了生产业务相关的所有数据分析功能，实现业务独立，数据共享，不仅按照现有的数据应用需求划分了业务边界，而且按照数字化转型要求深化了业务的关联程度，实现了业务管理数字化和智能化。

3  技术路线和实现方法

3.1  技术路线

数据分析应用的架构解决了建设思路的问题，而将这种思路付诸实践且取得好的效果需要设计合理技术路线。根据数据分析项目的项目管理特点和项目管理一般经验，提出以下技術路线。如图2所示。

数据分析应用项目管理的关键是需求和技术的深度结合。建设单位从需求调研开始就要成立项目组，梳理清楚项目的建设目标，做好方案设计，明确数据来源、业务逻辑和展现样式，而不是在项目采购之后才开始介入。使用单位的项目组也要具备精通工控编程、OPC通讯、高级编程语言编程、报表工具开发和前端设计人员，尤其关键的是，项目组成员要深刻了解业务机理，才能做出企业管理人想要的数据分析功能。

3.2  重点工作

3.2.1  设备层

总体来说就是实现基础设备层“一个数据标准”建设。

（1）形成适用于选煤厂生产系统的数据采集及传感器配备方案，按照生产工艺特点、设备特点、系统故障特点、生产环境特点配置基于全过程智能感知的传感器解决方案和技术标准。

（2）基础数据的分类归集与标准化治理。按照结构化业务数据、实时数据、非结构化数据三大类进行分类归集，形成规范性技术文件，是数据标准化的“标准作业流程”。如图3所示。

3.2.2  通讯层

实现网络通信“一张网”建设。办公网、工控网、智能选煤厂通讯网“三类”网络实现安全互联。由于办公网和工控网的组网方式基本固定，智能化建设主要涉及智能选煤厂通讯网。智能选煤厂通讯网主要涉及视频数据传输，传感器数据传输，仪器仪表数据传输，单机控制器数据传输，4G/5G终端数据传输。通讯层建设的重点就是根据各类不同的终端设备数据传输要求统一设计厂级网络架构，完成现场数据向后台服务的传输，并考虑通讯带宽和网络拓扑。

（1）建设厂级主干网。主干网络为万兆网。主干网部署可网管交换机、接入交换机及配套通讯组件。主机房部署一台可网管交换机，接入交换机按照区域覆盖全厂，以星形拓扑或环状网络结构互联。主干网所有设备为一级。

（2）部署二级交换机。二级交换机为主干网的下一层网络设备，作为终端设备的直接接入或中转。视频网根据摄像头部署情况在满足数据带宽要求的情况下选择千兆或万兆交换机。传感器及仪器仪表的网关设备按照就近原则接入二级交换机或主干网。单机控制器根据控制要求自行选择接入主干网交换机或二级交换机。

（3）合理选用无线通信网关。无线通信网关一般作为传感器、水表、电表的通信设备，可直接接入二级交换接或主干网。

（4）4G/5G网络部署。信号覆盖全厂，局部部署CPE实现通信方式转换。如图4所示。

3.2.3  数据层

实现数据服务“一平台”建设。建设标准化机房，服务器及云管理软件进行一次性部署，各厂按照业务需求上传指定数据目录的数据，建设标准数据库。通过数据标准化的指导性文件完成数据标准化存储，协同与关联。利用物联网、接入平台、算法模型、绩效模型支撑各类应用的开发。

（1）服务器及云平台部署。建设数据存储服务中心，部署服务器及云管理软件。

（2）数据融合与互联互通机制。通过在云端部署数据接口平台，AI算法平台（基于业务），实现下层基础数据自动采集和上层应用的数据互联，充分发挥各个业务之间的联动互通。

（3）建设标准数据库。通过IOT或智能管理平台读取基础设备层的各类数据进行标准化存储[3]。由数据管理员（DBA）统一管理，保障数据安全及正常运维。

3.2.4  应用层

厂级数据分析平台在统一的架构下进行实现，厂级数据分析应用平台分为智能门户管理，智能运行监测，智能生产管理，智能报警管理，智慧报表平台5大板塊若干项数据分析功能，并支持智能选煤厂APP，智能任务管理，看板管理和消息订阅等功能，如图5所示。

该平台可融合原有系统的基础数据和页面，读取集团及公司统建系统数据，按照统一架构形成大数据分析应用平台，支持各类数据分析决策应用，如生产组织一体化管控，产品结构策略分析，设备全寿命周期管理[4]，智能安全管理，智能经营核算等智能决策功能等。根据不同应用场景适用大屏、PC、手机APP等各类终端。

4  效果

通过对神东某选煤厂数据分析应用平台建设，主要实现了生产运营管理中的生产组织、工艺煤质、机电管理、经营分析、安全管理等厂级业务的数据分析功能。

4.1  数据关联和共享

实现了各类业务数据的关联和融合。同时建成了基础数据库，可读取第三方应用系统的和原有系统的数据并进行融合，完成基础数据的关联和共享[5]。如图6所示。

4.2  生产系统实时监控

对生产系统的生产方式、关键控制参数和重点管控对象进行了展示，让生产管理人员对生产系统的运行状况有一个直观、实时的掌握。如图7所示。

4.3  生产系统智能运维

通过对智能化选煤厂系统的服务器、PC工作站、网关、交换机、PLC、单机控制器、接口服务、发布服务等各类软件的工作状态进行监控，将工作状态数据进行提取和分析，对整个智能化选煤厂进行智能化监控和运维[6]。如图8所示。

5  结  论

通过对数据分析应用的整体架构设计，利用合理的技术路线，运用到数据分析项目管理中去，将数据“用”起来，解决运营管理中的存在的问题，对建设选煤厂生产管理的数据分析应用系统起到了关键作用。所以，针对企业本身的特点制定合理和架构和技术路线，才能更好地结合企业实际，助力企业数字化转型并提升企业核心竞争力。

参考文献：

[1] 王然风，高建川，付翔.智能化选煤厂架构及关键技术 [J].工矿自动化，2019，45（7）：28-32.

[2]徐静，谭章禄.智慧矿山系统工程与关键技术探讨 [J].煤炭科学技术，2014，42（4）：79-82.

[3] 王莉.智慧矿山概念及关键技术探讨 [J].工矿自动化，2014，40（6）：37-41.

[4] 谢广元.选矿学 [M].徐州：中国矿业大学出版社，2016.

[5] 匡亚莉.选煤工艺设计与管理（设计篇） [M].徐州：中国矿业大学出版社，2017.

[6] 戴少康.选煤工艺设计的思路与方法 [M].北京：煤炭工业出版社，2003.

作者简介：王安佳（1987.02—），男，汉族，辽宁朝阳人，主管，工程师，学士学位，研究方向：煤炭洗选智能化。