矿山采掘生产状态可视化管理系统设计与应用

牛玉松，王志辉，吴启明，赵军朋

（内蒙古仲泰能源有限公司伊旗分公司，内蒙古 鄂尔多斯 017000）

矿山的采掘和生产状态，涉及到地质、采矿、测量、安全等诸多方面，需要结合可视化管理系统来进行管理和控制。并在相关采掘工程开展的初期，就综合各种系统平台来开展采掘工程平面图的设计以及构建。但常用的CAD制图，只能进行二维图像的构建，面对较为复杂的矿山地层情况，就不能很好地实时反馈采掘生产状态。众所周知，人类所能接受的最直观的展现形式，就是对精密图像的描绘。因此采掘工程的可视化管理程度，就需要得到更进一步的发展。

1 矿山采掘生产状态可视化管理系统硬件设计

矿山采掘生产状态可视化管理系统，对于图像处理器有着极高的要求。针对这一情况，应对处理器电路开展设计，以加强系统硬件对于图像数据的处理功能。图像信号处理（ISP）技术，采集到的信号需要通过采集单元的建立来进一步开展[1]。选择型号为OV9650的图像处理器芯片，对图像信号进行采集和处理，图1为图像处理器电路示意图。

图1 图像处理器电路示意图

依据图1所示，图像转换器的电路还具备一定的纠错功能，且对电量的消耗十分细微，在不使用的情况下，能够做到低能耗，是一个十分成熟的硬件设施。图像转换器本身的原理就是通过捕捉图形图像的信号，转换成数据后再进一步的汇总收集，对于矿山采掘工作来说，这样的硬件系统，能够有效帮助完成对工程项目相关图纸的敲定。通过上述的电路装置构建，能够优化对图像信号的转换功能，最终实现矿山采掘生产状态可视化管理系统硬件设计。

2 矿山采掘生产状态可视化管理系统软件设计

2.1 设计矿山采掘可视化管理决策支持程序

当前，各行业所熟知的矿山采掘生产状态可视化管理系统，均基于大数据云计算平台，以及互联网等科学技术，来开展对采集到的矿山数据，进行汇总和分析的。因此，如何在矿山采掘工程中，对相关任务工作进行科学合理的制定，就需要依据工程的实际需求，来规划可视化管理的决策支持程序，实现控制采掘工程内部的动态平衡。其中，最重要的当属掘进进度、回采进度这两个指标之间的匹配程度上，基于这两个指标，需要进一步对采掘接替计划程序进行编写，程序模块数据流程如图2所示。

图2 程序模块数据流程示意图

图2作为程序模块内部数据流程的示意，实际上是为了收集整理采掘计划的相关信息，以便在可视化管理工作开展的过程中，对矿井巷道、采掘队伍、生产设备、回采工作面、掘进工作面的情况进行管理和掌握，并利用知识数据管理模块，来对各项采掘工程的规则进行管理，实现对采掘计划数据、生产数据的统计和分析[2]。这一切管理功能的实现，都离不开对专用程序的设计，通过在设计初期就完成对性能的考量，最终能够帮助可视化管理工作能够如期举行。在完成了程序设计后，更为主要的是对设计的模块进行应用，通过实际操作来发现可能存在的漏洞。测试者通过计算机登录编辑系统的界面，进入所搭载的可视化管理系统，对生产状态、工程情况以及地层实时动态等情况，进行全方位的掌握。从用户视角来讲，采掘生产可视化管理系统，除了需要能够满足对于相关数据的查询功能，更多的是对图像数据、采掘数据，以及工程请情况进行更改、添加、删除等更改编辑功能。基于各种既定的程序模块，以及互联网的强大检索能力，系统的软件版本，也在不断地得到升级，以满足用户多方位的功能需求。

同时，面对受众行业的多样化，应对系统程序在操作流程上进行简化，操作上尽量做到浅显易懂。利用简单的虚拟按钮，例如“编辑”“删除”“类别创建”等，对系统功能进行大方向的区分，且为了增强用户的使用感，可以将系统的通用端口图标的风格，设计成偏拟物化的模式，方便用户对其进行辨认和区分。

2.2 构建矿山采掘生产状态可视化统计模型

通过前文对于采掘工作可视化管理程序的数据流动情况进行分析，对矿山采掘工作的特殊性进行更加深入的认知，明晰了采掘工作、回采工作可视化的重要性。依据这一情况，对矿山采掘生产状态可视化统计模型展开构建，其公式情况如下：

在公式（1）当中，Pc(l)是指c团队，在第l年的采掘深度；Fl代表矿山在第l年的总采掘参数，DTc(l)代表团队在第年的采矿巷道开拓参数；Fdc(l)代表c团队在第l年对采矿巷道的挖掘参数，而DZc(l)则代表该团队在第l年准备继续完成的巷道挖掘参数。通过公式所建立的模型，能够进一步计算出采掘工作的现有进度情况。对影响采掘工作的掘进进度，以及回采进度等现实因素进行分析，因地制宜地对采掘工程的未来发展开展科学有效地计划。依据矿山的实际地形、地势、褶皱情况和土层情况，对每个底层的含矿量展开深入的剖析，在掌握了矿山动态平衡的基础上，推广可视化管理工作[3]。矿山的采掘生产状态，因其行业的特质而备受社会关注。

3 系统性能测试

通过将文中提出的可视化管理系统，作为本次测试的实验组，将传统的普通管理系统作为对照组。将两个系统下的智能数据库作为测试环境，通过模拟软件生成了一些随机数据。然后将海量数据带入到两个不同系统的数据库当中，以测试可视化管理系统数据库，以及普通管理系统的数据库，对于数据的处理能力，比较两大系统数据库的运行时间，具体情况如表1所示。

表1 两种数据库运行处理时间对比

通过表1能够发现，两种管理系统下的数据库，在同时代入模拟生成数据的情况下，传统管理系统的数据库在对数据的运行处理时间上，要远高于实验组的数据库，平均值相差59.83秒，并且在数据数量控制在10000条时，实验组与对照组的所需入库时间相差并不是很大，差值仅为4.91秒，但在数据数量增加到20000条时，对照组系统下的数据库仅有的优势也不再明显。对比之下，实验组系统的数据库在处理时长上更具优势，间接能够反映出可视化管理系统在性能上的优越性，有助于掌控矿山采掘工作的生产状态。

4 结语

依据对矿山采掘生产状态的剖析，对可视化管理系统进行了设计，通过对图像转换器的电路剖析，完成对硬件部分的设计，再结合互联网、云计算平台的优越性，完成了软件的更新和升级，实现了对整个可视化管理系统的总体设计，但实际的矿山采掘生产工作当中，所面临的情况是更加复杂多变，充满未知因素以及不稳定性的，这就需要通过不断开展实践活动，来对西相关系统进行升级和改造，以满足矿山工程的实际需要。