煤矿三维可视化系统的设计和实现

袁浩

（冀中能源 峰峰集团有限公司，河北 邯郸 056201）

1 概 况

进入21 世纪，现代高新技术的发展给矿业智能化发展带来了机遇。“智慧矿山”是指针对矿山发展需求，结合大数据、云计算、边缘计算、人工智能、地理信息系统、地学建模、建筑信息模型、物联网等方面开展技术研发，构建一套基于PLC数据集成及三维可视化显示的综合系统。三维可视化系统是其中核心部分，主要包括多维异构空间数据集成、业务数据采集分析，并展示出符合煤矿实际场景的三维GIS 地图，做到统一的三维仿真界面、统一的数据仓库、统一的管理平台、统一的数据传输。SCADA 系统为“智慧矿山”中另外一部分，可以概括为PLC 数据采集及集成联动系统，其通信分为内部通信、与I/O 通信、和外界通信。本文中提到的SCADA 将采用外界通信的OPC 协议来截获PCS 数据来源，供三维可视化系统来使用相关数据。

经各大矿井实际调研，目前煤矿三维可视化系统大部分为伪三维的设计，无法展示真实的矿井情况，更无法做到细节处理及总数据仓库的建设。煤矿所使用的自动化机械设备大部分采用PLC 来对应各个子系统的数据采集，虽可实现井上的管控能力，但存在厂家不统一，画面不统一，人员分配不集中等问题。各个矿的集控室均分布在各个生产单位，管理达不到一致性，导致在事故发生时存在互相推卸责任的问题。因此，笔者对该情况进行了深入的讨论和分析，为解决这些问题做出必要的数据统一化设计理念。

2 存在问题

目前SCADA 系统，即数据采集与监视控制系统，应用领域广泛，涉及到组态软件、数据传输链路，但针对性较强，主要针对PCS（过程控制系统）、电力自动化监控系统，而B/S 类应用系统却无法应对，例如SMS（安全监测系统），数据始终分为两部分，因此建立总数据仓库尤为重要。本文将利用先进的JAVA（面向对象编程语言）技术以及OPC（工业控制系统通信标准接口）协议来完成数据仓库的建设。

3 三维可视化系统的设计

3.1 系统总体框架

煤矿三维可视化系统主要由三维建模软件、信息处理软件、数据仓库组成，系统架构如图1 所示。三维建模软件采用基于物理的光照(PBR)技术，使用MAYA（Autodesk 建模软件）建模，利用Substance Painter 烘焙绘制贴图，再通过高精度遥感影像实时加载完成井田，最终实现整个煤矿的三维实景还原。信息处理软件分为两部分，分别是PCS（过程控制系统）数据处理软件、SMS 数据处理软件，主要完成不同数据的采集及计算。数据仓库主要通过信息处理软件计算完成的完整数据源，进行不同协议的数据整合，建设数据总仓库。

图1 煤矿三维可视化系统架构Fig.1 Coal mine 3D visualization system architecture

3.2 三维建模软件

煤矿三维模型是利用空间信息理论建立一个反映煤矿结构特征和空间分布规律的数据模型。煤矿三维模型的准确构建是煤矿智能化和无人化研究的关键。目前煤矿三维模型所完成的场景有矿井工业广场、井下巷道、煤流路线、风流路线、电流路线、采掘设备、运输设备、电力设备、网络设备等实景还原。功能性点击事件主要包含动态实时显示当前在线设备数据、查看全矿井实时工业监控视频、人员定位历史轨迹回放、安全监测数据实时数据显示、查看工作面、掘进区域状态、全矿井区域自动巡检、地质测量数据显示等，综合上述场景及功能点完成三维可视化系统三维界面展示。

煤矿三维模型的建立过程是通过激光扫描设备扫描工业广场的室内场景的激光点云，利用无人机拍摄全矿井鸟瞰总览图，拍摄井下本安型摄像头及现场勘探，获得实际场景设备及巷道总览，完成井田及外围地表高精度遥感影像实施加载，最终通过二三维数据一体化，地质模型全自动建模，完成高效同步更新。

为了达到实际展示效果，采用了光照技术，又称PBR 技术，基于物理原理和微平面理论建模的着色/光照模型，以及使用从实际应用场景中测量的表面参数，来准确表示矿井中的材质渲染理念，其中渲染方程作为渲染领域中的重要理论，主要描述光能在场景中的流动，是渲染中不可感知方面的最抽象的正式表示。渲染方程可以表示为：

根据该技术做出的实际效果如图2 所示，光影效果叠加显示。

图2 内部场景设计图Fig.2 Internal scene design

根据煤矿AUTOCad 图纸情况，通过属性获取对象名称，对象再获取实体名称，实体绑定场景节点，用颜色区分出各场景，主要场景包括工作面、采空区、积水区、实际地理图层等，进行区分后各场景绑定井田地理信息，完成场景全覆盖还原真实场景显示。

在实际勘探过程中，在细节问题上也做出了相应处理，例如井下工作人员的模型处理。所有的井下工作人员均配有呼吸器、口罩、矿灯、人员定位卡等，所以为达到逼真及实际还原的理念，从设计的原本路线出发，对人物模型进行细致化设计处理，如图3 所示。

图3 人物模型设计Fig.3 Character model design

3.3 信息处理软件的设计

信息处理软件主要采集终端分为两部分，即PCS 数据和SMS 数据。在当今煤矿发展过程中，越来越趋向于机器代替人工，PLC 成为了主流的工业控制手段，PLC 数据源具有稳定性高，数据传输能力强，地面控制机器是使用PLC 的关键因素，文中所提到的PCS，即process control systems，也就是工业中经常用到的过程控制系统，其中就包含基于PLC 的整合SCADA，即监控与数据采集系统。同时为了保障安全，除了PCS 数据来源外，还存在着安全监测、人员定位等非控系统，保证井下安全生产环境及确定人员所在位置，该类系统统称为SMS，即Safety Management System，也就是安全监测系统。

为了打通整个矿井的数据接入，PCS、SMS 是必不可少的关键数据来源，因此需要将不同的协议综合处理，通过不同的技术手段来进行采集和计算融合，如图4 所示。

图4 信息处理软件总览设计Fig.4 Overview design of information processing software

煤矿现阶段PCS 数据主要由PLC 进行采集，通过井下环网上传至地面上位机，由上位机组态界面来实现监控，即控制管理。前文所提到的组态软件繁多，分布在各个生产单位，导致了一系列兼容性问题，因此需要对PLC 进行整合，即SCADA 理念，建立统一的PCS 管理模式。众所周知组态厂家繁多，例如组态王、winCC、力控等，而OPC 协议为主要采集控制协议，汇集各组态系统的点位为一体，给工业控制领域提供了一种标准数据访问机制，将硬件与应用软件有效地分离开来，是一种典型的数据交换标准接口和规程，主要解决过程控制系统与其数据源的数据交换问题，可以在各个应用之间提供透明的数据访问。采用KEP Server 通过OPC 协议将PCS 数据进行采集，得到对应数据值进行实际数据比较计算，从而获取实际设备运行采集值。

煤矿的SMS 数据主要来源于井下环境监测和人员定位，通过调研了解，大部分煤矿应用厂家普遍对外传递TXT、JSON、XML 来接入第三方获取相应数据，所以选用JAVA 来作为资源表现层的状态转化，InputStreamReader 类是从字节流到字符流的桥接器，它使用指定的字符集读取字节并将它们解码为字符。

根据上传数据对接协议，编制逻辑处理业务，使用SpringBoot 架构，搭建基础平台，采用Swing作为C/S 操作界面，通过api 接口对外传递获取的TXT、Json、XML 格式文件。TXT 文本的传输实现主要流程为创建InputStreamReader 进项TXT 文本转换，使用BufferedReader 包装InputStreamReader，创建StringBuffer 字符串，通过readLine 来读取流数据，使用while 循环进行字符串拼接来解析出数据对应值，如图5 所示。

图5 TXT 处理流程Fig.5 TXT processing flow

综上所述，两种数据来源通过不同的传输形式，汇聚入库是在信息处理软件的研发中所要实现的内容，最终实现两种数据进入同一个数据库中进行存储，并供给三维可视化界面调用显示。

3.4 数据仓库的设计

应用SQL Server 2014 关系型数据库完整存储煤矿系统中的各种数据，如图6 所示，信息处理软件中分为PCS、SMS 数据来源，但是关键部分在于后续写入数据库的过程。PCS 数据由KEP Server 集成，实现JAVA 与PLC 之间的通信,中间需要借助KEP Server，在KEP Server 中设置地址变量，采用基于纯JAVA 封装的j-interop 的utgard 开源项目，来完成与KEP Server 通讯过程。

图6 OPC 结构图Fig.6 OPC structure diagram

循环读取：Utgard 提供了一个AccessBase 类来循环读取数值。

批量读取：通过组(Group)，增加项(Item)到组，然后对Item 使用read()。

由此完成OPC 数据读取，使用druid 阿里开源数据连接池，将PCS、SMS 数据进行格式化后写入SQL Server 2014，完成数据总仓库的集成写入。

4 煤矿三维可视化系统的实现

前面分别阐述了三维模型的建立、信息处理软件的设计及数据总仓库的设计，以及最终想要达到的具体实现，JAVA 负责数据处理的同时也负责了数据的展示，接下来将阐述具体实现和融合。

在梧桐庄矿根据设计思路进行了相关实现，在前期设计的基础上使数据与三维建模进行融合，达到部分预期效果。具体实现流程为使用组态WEB中间件发布组态画面至B/S 页面，通过http 静态页面的形式内嵌入三维模型中，然后从API 接口获取数据仓库信息，连接至三维模型中，实现设备实时数据展示，在IIS 中部署的数据接口，从数据仓库中获取安全监测、人员定位数据，连接至三维模型实体建模中，最终完成三维可视化系统的建设。

通过无人机低空航拍完成工业广场真实建筑绿化场景的采集，核心作业场所如井下变电所、水泵房、工作面及相关设备等通过360°无死角拍摄技术完成场景采集，然后结合cad 图纸所标注的井田地理信息，例如巷道钻孔逆断层等复杂地质数据，通过UE4 及激光扫描技术完成照片级建模，如图7所示。

图7 井田地理信息Fig.7 Geographic information of mine field

三维可视化系统主要集成梧桐庄矿井下运输系统、地面储运系统、主提升系统、给水排水系统(包括中央泵房、上加压泵房、下加压泵房、八采泵房)、通风压风系统(包括主扇系统、压风系统、南风井通风压风系统)、制冷系统及电力监控、视频监控、人员定位、安全监控系统的数据，集整个梧桐庄矿数据为一体，可直观的观察到每个地点、每个区域的动态数据情况，提高自动化管控效率。系统中具有整套地面煤炭运输系统的流程走向及井下整个煤流系统的工艺走向路径，并可自动浏览从入井到出井、从出煤到装车的整个动态走向，更加快速直观的了解梧桐庄矿的整个工艺流程。图8 中所展示的的压风机数据，为此次系统建设中较为典型的一个场景。

图8 压风机总数据集成Fig.8 Total data integration of compressor

5 结语

在智慧矿山的道路上，建立大数据可视化平台是必经之路，完善的数据集成、优良的传输能力、以及真实还原的三维模型都是不可缺少的部分。本文在设计之初考虑了诸多因素，为达到实际效果，对三维模型进行了增添编辑功能，实现了鼠标选择、移动、旋转、缩放、拉伸等效果，数据集成上也运用了较为先进的JAVA 和OPC 的结合实现，达到了帮助煤矿统一数据、实现集中管控的目的。当然，该系统还在不断改进研发过程中，想完全达到预期目标还有一段路要走。