基于大数据技术的四统一管理系统

杜朋浩

（贵州黔西能源开发有限公司，贵州 黔西 551500）

1 引言

国家煤矿安全监察局要求要严格控制井下作业人数，并且要实时掌控人员下井及作业分布情况。目前，全国所有的煤矿企业按照国家关于“六大系统”建设的相关要求，建设了井下人员定位系统，能够对下井人数、人员分布、下井时长等信息进行全面掌控，但是还存在区队点名后不下井、非本人捎带定位标识卡、违规篡改下井记录等现象。随着大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的不断发展，利用大数据采集分析技术，实现井下人员定位、矿灯领用、虹膜考勤、区队点名四统一管理，能够有效地实现对下井人员的精准管理，对存在异常的人员及时预警、分析，杜绝人员风险造成的事故隐患，从而提升煤矿企业安全管理水平及应急能力。

2 现状分析

目前，煤矿企业基本上都建设了井下人员定位系统、矿灯领用系统、虹膜考勤系统。这些信息化系统都是为了实现下井人员精确管理而建设的，各个系统都有自己的特点，但是由于各个系统都是独立的，数据不能做到互联互通，各系统之间没有数据联动关系，单个系统的应用对井下人员精准管理还存在一定的问题，主要表现在以下几个方面。

2.1 他人携带定位标识卡下井

人员定位系统主要是通过RFID 定位标识卡与基站之间的通讯来实现人员定位管理。当人员携带定位标识卡经过基站信号覆盖范围时，基站识别标识卡中的人员信息，并上传至上位机系统。如两人下井路线一致，很容易出现一人携带多卡下井，从而造成人员数量统计不准确的现象。

2.2 虹膜考勤确认后不下井

虹膜考勤具有唯一性生物识别功能，能够很好地对人员信息进行记录，但可能存在人员在井口虹膜考勤后不下井的现象，虽有考勤记录，但实际是没有下井作业，存在弄虚作假的现象。

2.3 定位卡损坏下井记录丢失

人员定位标识卡需要定期更换电池，如下井人员在井下作业时标识卡没电，或磕碰造成定位标识卡损坏，造成人员下井信息无法正常记录。

2.4 井下人数与考勤人数不一致

各系统之间相互独立，人员考勤与下井信息无法及时共享，经常会出现数据不一致现象。同时，异常数据分析困难，大多数还是通过各系统报表，人工进行核对，费时费力，工作效率低。

3 基于大数据的四统一管理系统

系统是通过大数据采集和分析，将基于特征标识的考勤和基于人体生物特征的考勤结合起来，解决单一系统数据不准确的问题。通过建设预警指标，存在异常的信息自动预警，减少人员数据核对工作量，有效提高矿井人员考勤和管理的准确性和科学性。

3.1 系统架构

系统后台框架为spring Mvc+spring+Mybatis，用Java 语言开发；前台框架为Bootstrap+jquery.js；后台推送到前台展示：webSocket.js。系统主要是由4 个层次组成，如图1。

图1 系统组成示意图

3.1.1 基础设施层

基础设施层主要包括人员定位、虹膜考勤、矿灯领用上位机、人员定位基站、人员定位标识卡、虹膜考勤机等基础设施。

3.1.2 数据采集分析层

主要实现相关软硬件数据的采集功能，支持数据库接入、OPC 接入、PLC 接入、文档接入等多种方式，通过Flume 搜集各系统数据，将消息Sink发送到Kafka，通过Kafka 分发给消费者：Hbase、Pgsql，实现各个系统的数据存放在同一个数据库中。此部分为各系统数据的主要来源。

3.1.3 业务应用层

主要包括数据实时监测：对人员定位系统、虹膜考勤系统、矿灯领用系统中的人员信息实时计算；区队点名：工区通过下井前点名的方式，确定当班下井人员数量及信息，并上报给调度室，由调度室确认；智能报表统计：系统对存在异常的信息进行自动提醒，自动生成考勤报表，支持Excel 导出或打印功能；历史记录查询：可按照时间段、班次、部门、人员等条件或关键词查询。

3.1.4 用户展示层

可通过PC、手机、平板电脑、本安型终端、显示屏等多种方式展示人员考勤记录及异常信息。

3.2 主要技术

3.2.1 Flume（日志收集系统）

Flume 是一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume 提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

3.2.2 Kafka（一个开源流处理平台）

Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

3.2.3 Flink

Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink 的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink 运行时本身也支持迭代算法的执行。

3.2.4 webSocket

WebSocket 是一种在单个TCP 连接上进行全双工通信的协议，使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。

3.3 主要功能

3.3.1 数据采集及分析平台

该平台主要用于数据采集及分析，平台主要功能包括：新建模型类型、新建设备模型、opc 数据抽取任务、数据库抽取任务、文件抽取任务等功能，通过将人员定位系统（交换文件抽取数据）、虹膜考勤系统（数据库抽取数据）、矿灯领用系统（数据库抽取数据）建立数据抽取任务项，实现人员姓名、身份证号、工号、下井时间、升井时间、考勤时间等主要信息的抽取及关联。

3.3.2 区队点名功能

区队下井前通过PC 端或手机端确定本班次下井人员信息，系统支持将区队所有人员导入功能，本班次下井人员信息，可通过选择的方式进行确认。同时，也可以选择外部单位人员信息。确定下井人员信息后，将本班次下井人员进行上报，最终由调度室进行确认审核。

3.3.3 智能报表分析

系统自动生成考勤记录日报表、周报表、月报表、缺勤记录等，可按照班次、部门、时间等查询人员下井信息，并以柱状图、折线图、雷达图等形式进行展示，支持Excel 导出和打印功能，取代了传统人员统计考勤记录的工作，能够科学、准确地分析人员下井记录及考勤信息。

3.3.4 人员风险分析

建立人员定位、虹膜考勤、矿灯领用、区队点名四者之间的数据关联性分析模型，对存在异常的人员进行自动预警，并分析存在的问题，以消息的形式通知管理人员。通过风险大屏将存在异常的人员信息及预警原因进行整体展示，方便管理人员确认及管理下井人员。

4 应用效果

系统已经在贵州黔西能源开发有限公司得到了应用，运行效果良好，有效地解决了人员捎卡、定位标识卡损坏、虹膜考勤后不下井等因素造成下井记录不准确的现象。基于大数据技术的四统一管理系统以科学化、智能化的手段实现了对井下工作人员的统一管理，为煤矿安全生产、人员风险管控提供了良好的基础条件。