矿山安全生产物联网中的信息感知增加现实的理论与方法概览.doc

矿山安全生产物联网中的信息感知增加现实的理论与方法一：研究现状矿山综合自动化己实施了十多年，初步实现了矿山己有各种监测监控系统的网络化集成，实现了数据、语音及视频传输的“三网合一”，实现了用统一的数据库来存储各种子系统的数据，具备进一步提升为矿山物联网的基础，但是与“中国制造2025“互联网+”及“工业4. 0”的发展要求相比，还有很大的差距。据2005-2015年煤矿安全生产事故统计分析，人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件、管理缺陷等事故致因4要素中，人、物、环境3大因素导致的事故起数占总事故起数的89% 。多年来，许多矿山安全领域的专家学者都在致力于研究这些影响矿山安全的不确定性因素，提出了一些理论与方法。如对灾害源的不确定性，很多参考文献提出了多场藕合的煤矿动力灾害研究方法，以及多参量的灾害评估分级预警方法;对于设备及生产环境的不确定性，比如煤岩分界，国内外也进行了多年的研究，取得一些成果;对于人员的不规范行为也有一些分析研究困。遗憾的是，这些研究成果基本还停留在理论或实验室阶段，也就是说，基本是在各种因素可控的环境下去研究诸多非确定的因素。因此，这些研究成果很难应用到矿山现场。1.具体国内矿山物联网研究现状在体系架构研究方面，吴立新等指出应利用物联网技术建设数字矿山集成平台、矿山自动化系统、井下精确定位与导航系统以及采矿环境的智能感知系统。张申等提出感知矿山建设的核心问题为“3个感知”:感知矿山灾害风险，实现各种灾害事故的预警预报;感知矿工周围安全环境，实现主动式安全保障;感知矿山设备工作健康状况，实现预知维修。张申等在分析煤矿综合自动化的基础上，提出采用物联网技术及其平台性来实现矿山物理世界的实时控制、精确管理和科学决策，指出矿山物联网是一种开放式平台，且该平台体现在结构性平台和服务性平台2个方面。解海东等，在分析智能矿山建设现状的基础上，提出了一种基于物联网的5层智能矿山体系架构方案，并提出了基于该架构的智能矿山应用体系，指出该体系可用于指导煤矿企业建设矿山物联网系统。张科利等，提出了智能生产系统概念，在物联网技术的基础上，提出了一个弹性的智能生产系统。张长江等，指出将物联网技术应用到矿山，可以实现矿井的全面感知、智能控制和综合管理，并能较好地消除矿山企业存在的“信息孤岛”现象。孙彦景等，提出构建动态感知煤矿灾害状况、设备健康状态、人员安全环境的煤矿安全生产物联协同网络系统。在感知层研究方面，丁恩杰等，研制了具有矿工定位、周围环境信息感知及双向通信功能的智能信息终端。王继水等，针对矿山实际需求，应用物联网技术，通过建立基于ZigBee技术的无线传感器网络，实现矿山环境的在线实时监测。李继云、张春辉，分别就矿山物联网节点和数据采集终端进行了研究和设计，对矿山物联网硬件设备的开发和设计有一定的参考和指导作用。在传输层研究方而，邵国强等，针对常用的矿井WiFi通信系统、人员定位系统均采用独立布网方式而存在重复布网的问题，提出了一种将WiFi和RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)相结合的一体化矿用无线通信及人员定位管理系统设计方案。孙彦景等，设计了基于物联网的安全信息系统模型，并研发了适用于煤矿环境的综合接入网卡及环网防爆交换机。太平研究了矿山物联网的服务质量框架，用来解决矿山物联网业务服务质量保障问题。在应用层研究方而，赵安新等，设计了一套基于物联网技术的矿山机电设备远程在线实时监测和故障诊断平台，使其在保障企业安全生产中发挥重要作用。陈铎等，提出了一种基于矿山物联网的设备动态管理系统设计方案。赵志军等，指出了物联网规模化运用中的关键技术，并给出了利用智能信息处理理论的煤矿物联网架构设计方案。在工程应用方面，夹河煤矿、霍尔辛赫煤矿应用物联网技术构建井下通风、排水、应急救援三大系统，实现煤矿生产的掘进、采煤、运输、供电的无人化或少人化作业，从而形成新型煤矿安全技术体系。神华宁煤集团将物联网技术应用于数字化矿山建设中，并对物联网技术的应用成效进行了论述，同时提出了神华宁煤集团物联网技术应用研究的新方向。2.国外煤矿物联网研究现状近年来，国外煤矿井下无线通信也有很大发展，如加拿大、美国、德国、澳大利亚等产煤大国都对井下无线通信进行了深入研究，基本上都实现了井下无线通信。大多数矿业公司都在积极研究现代化的无线通信系统，如超低频透地系统、小灵通通信系统等技术。美国宾汉顿大学计算机系统研究室通过对物联网接口协议的研究，在2005年前后分别提出了物联网中的各类协议标准，进而规范了物联网设计的相关标准。3.煤矿物联网存在的问题物联网在煤矿安全生产领域的应用刚刚起步，还没有从顶层形成适应矿山特点的技术标准体系框架，相关的技术瓶颈问题尚未解决: 1是矿山安全感知技术落后，难以达到对人员、设备、设施和环境等信息的全面感知，比如，矿山采掘工作面生产监测与关键设备的工作状况缺乏可靠的在线感知技术手段。2是普通传感设备的密封性、耐用性、安全性等技术性能尚未满足井下特殊工况要求。3是安全生产各子系统之间关联不够，不具有互操作性。4是井下无线通信系统信号传输距离短、穿透性差等。工作面采掘机、斜巷绞车、无极绳绞车等的监控技术还不完善（三机）。 (1)缺乏低功耗智能传感器及装置。高能效是煤矿物联网传感器与装置设计的必要条件。矿山现有传感器以有线供电、传输为主，其体积及功耗大，移动、维护困难。传感器的低功耗技术一直是研究的重点，己取得了一定进展，如中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心开发的MEMS(Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统)瓦斯传感器功耗可降低30%以上。智能装置基本功能组件(通信与处理单元)可采用能量捕获组件为连续运行的物联网装置供电。(2)缺乏矿井环境能量捕获技术。煤矿井下存在很多可利用的能量，如矿井通风产生的风能，带式输送机、采煤机等产生的动能等。如果能够捕获这些能量，就可为煤矿物联网传感器节点充电。振动能量采集装置的能量密度有望从10 到30 pW/g，频率响应范围加大，可做到即插即用，有望解决煤矿采掘工作而智能装置的供电问题。(3)缺乏数据与网络安全方法。随着煤矿物联网技术的不断发展，与当前互联网一样，都会存在安全漏洞。安全方而不容许存在弱点。煤矿物联网要得到广泛应用，就需要获得企业、政府和用户的认可，但不安全的网络数据环境无法得到认可。同时由于物联网改变了物物相联的关系，数据的不安全性可能会为企业带来巨大的经济损失。不安全的网络、不保护个人隐私的网络不可能得到推广的。(4)缺乏公共服务平台。煤矿物联网最终会形成真实物理矿山、数字矿山和虚拟信息矿山的三者合一，形成一个由智能传感器、智能装备与矿山智能环境组成的Web服务平台。但目前大多数的煤矿物联网应用主要是垂直型的应用，局限在某个企业内部，属于企业信息化应用。只有形成公共服务平台，采用大数据及云计算技术，才能有效地处理海量的数据及产生的应用服务。(5)缺乏煤矿物联网相关标准。随着煤矿物联网技术的发展，矿山物联网、矿业集团物联网、省级矿山物联网和国家矿山物联网将得到大量应用，若要增加煤矿物联网的可扩展性，使更多的信息可以共享、物物互动，煤矿物联网标准是核心问题。二矿山物联网可能的发展方向从技术发展的模式来看，物联网技术的发展将呈现多种技术聚合发展的模式，如云计算、大数据与物联网的聚合发展，并在聚合发展中出现新的需求、新的研究与发明、新的市场份额。煤矿物联网主要涉及3类技术的发展。(1)嵌入式智能信息传感技术。针对矿山有限空间中的高效智能化环境感知，着重研究嵌入式智能信息感知技术，从而智能获取与矿山装备运行相关的语义数据。通过在井下环境中嵌入多种感知、计算设备，形成智能环境。该方而主要涉及新材料、新型传感器、微电子技术、语义互操作、嵌入式软件和操作系统、M2M、低功耗网络与通信、能量捕获等技术。(2)基于大数据的矿山安全生产云服务平台。研究基于大数据时空行为分析等技术，提供高可靠、高扩展、高存取性能的多矿山大数据存储模式。通过构建的基于云计算的统一服务平台，实现矿山安全生产信息的跨区域实时远程监测与共享服务。该方而主要涉及云计算(包括雾或微云)、大数据与物联网的聚合、数据发现与搜索等技术。(3)安全性。如何解决煤矿物联网的安全与隐私保护问题，是物联网发展进程中重要兼必要环节。该方而主要涉及传感器网络安全、RFID安全、核心网安全、移动通信接入安全、无线接入安全、数据处理安全、数据存储安全、云安全、安全管理等技术。三主要技术1.信息感知在矿山“人-机-环”应用实现理论：信息感知为物联网应用提供了信息来源，是物联网应用的基础信息感知最基本的形式是数据收集，即节点将感知数据通过网络传输到汇聚节点但由于在原始感知数据中往往存在异常值、缺失值，因此在数据收集时要对原始感知数据进行数据清洗，并对缺失值进行估计信息感知的目的是获取用户感兴趣的信息，大多数情况下不需要收集所有感知数据，况且将所有数据传输到汇聚节点会造成网络负载过大，因此在满足应用需求的条件下采用数据压缩、数据聚集和数据融合等网内数据处理技术，可以实现高效的信息感知。结合感知矿山物联网的主要特征，在煤矿综合自动化建设基础上，感知矿山建设的核心问题是“三个感知”，即感知矿山灾害风险，实现各种灾害事故的预警预报 ；感知矿工周围安全环境，实现主动式安全保障 ；感知矿山设备工作健康状况，实现预知维修。“三个感知”旨在减灾保安全。为了实现“三个感知”，需要研究开发矿山特有的感知与测量技术。许多地质参数与岩层运动规律是影响矿山安全的关键因素，如地下水赋存情况、瓦斯与煤突出、岩层受力与冲击地压、采空区发火等，而目前对影响煤矿安全重要因素的感知技术还不是很成熟。电磁辐射、声发射、透地成像、微振监测、外视觉识别等技术是研制矿用感知传感器的热点技术，因此，需要加强各类新型 MEMS 传感器的研制。需要利用先进智能传感器与物联网技术对煤矿有关环境与地质参数进行实时采集，根据采集的数据与理论分析，研究煤炭资源开采尤其是深部资源开采中重大灾害的成因、预测预报理论以及防治对策等关键问题；重点研究煤与瓦斯突出、矿井突水、顶板冒落与冲击地压等发性动力灾害成灾机理、矿山重大灾害应急救援与事故分析理论与技术，为深部资源开发中重大灾害事故的预测、预报和防治提供可靠的理论基础和技术支持。此外，与煤矿生产密切相关的大型设备有很多，有些设备的运转状况会直接影响工作人员的生命安全，因而需要研究煤矿生产工作面各种设备的联动控制与煤层、顶底板的关系，建立拟人化控制模型，“三个感知结构图展基于传感器网络的煤矿井下采煤装备远程定位、煤岩识别、大型设备姿态控制等技术研究。矿工个人周围环境安全状况是保障矿工安全的重要保障，因此，还需建立覆盖煤矿井下，并与千兆工业以太网相结合的无线自组网系统。技术分析感知矿山物联网关键技术主要包括感知层技术、网络层技术、应用层技术和公共技术。感知层感知矿山物联网的感知层包括数据采集技术与接入技术2个子层。这里的数据采集是广义的，包括采集煤矿生产过程中发生的物理事件和数据，生产与安全的各类物理量、标识、音频、视频数据。感知矿山建设的核心内容中“3个感知”，主要在这一层实现。感知层中的接入技术主要是为各种分布式、移动传感器、RFID 以及其他生产与安全设备提供接入主干网的环境，主要分为有线接入和无线接入 2 种方式。有线接入可以是综合自动化系统采用的通过子系统接入方式，也可以是分布式接入方式。无线接入基本是分布式接入。目前,煤矿井下无线信道有移动通信WiFi网络、PHS网络,还有WSN网络、人员定位的RFID网络等，这些网络存在的主要问题是覆盖区域有限，只实现了局部地区的覆盖，存在监测盲点,不利于安全与减灾信息的监测；信道容量低，不利于多种信息的宽带综合应用；种类单一、重复建设，通常无线通信、人员定位、工况与环境监测分别使用不同的覆盖网络，不能形成统一的感知网络。因此，感知层的关键技术主要是构建真正符合井下需求的无线覆盖网络，开发新型的无线系统，使其适应煤矿井下长距离、多跳、宽带、自组网、低功耗的要求。网络层网络层分网络传输平台和应用平台2个子层。网络传输平台就是感知矿山物联网的主干网，利用工业以太网技术、煤矿移动通信技术、M2M技术以及矿山6Low PAN(M6Low PAN)技术，把感知到的信息实时、无障碍、高可靠性、高安全性地进行传送，因此，需要进一步研究传感器网络与移动通信网络技术、工业控制以太网技术、RFID 以及其它数据集成技术。应用平台主要实现各种数据信息集成，包括统一数据描述、统一数据仓库、数据中间件技术、虚拟逻辑系统构建等，在此基础上构成服务支撑平台，为应用层各种服务提供开放的接口。应用层应用层分为 2 个内容 ：一是综合自动化，即对矿山各生产安全子系统的实时监控，保障矿山的正常运行，或称作矿山 MES 层，包括在调度指挥控制中心以太网上设计多台操作员站，用于监控子系统，如综采工作面监控子系统、主运输集控子系统、地面供电监控子系统等，以及对煤矿生产过程的优化管理 ；二是高层应用，即管理决策与应用，主要是各种软件应用模块。它可应用于矿山安全生产形势评估、煤矿灾害预警与防治、煤矿安全隐患排查、矿山资源环境控制及评价 ；煤矿供应链管理；大型设备故障诊断；实现对整个矿山的优化管理与安全动态跟踪。根据矿山具体应用的不同，这些模块可增减。标准建设感知矿山物联网是物联网的一个重要应用方面。感知矿山物联网标准包括感知矿山物联网 M2M 接口标准、感知矿山物联网信息 ( 数据 ) 描述标准。无线覆盖网络必须能为井下所有移动物体提供感知服务，包括各种设备、人员、环境及工况监测等，真正实现物与物相联需要的各层之间 M2M 标准，以适应设备层移动。2.增强现实在矿山“人-机-环”应用增强现实技术是将虚拟物体或信息加入到真实环境中，实现虚拟环境与真实环境的结合。随着科学技术的不断更新和发展，增强现实技术将为煤矿安全生产提供新的技术手段。增强现实技术是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。增强现实技术，不仅展现了真实世界的信息,而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。增强现实提供了在一般情况下，不同于人类可以感知的信息。利用 AR 技术可以同时实现对物联网主体的识别、定位、信息显示与各类交互操作。在 AR 环境里能实现各种不同类型的物联网主体交互，其基本方式可分为视觉交互和物理交互。视觉交互包括虚实物体相互间的阴影、遮挡、各类反射、折射和颜色渗透等。物理交互包括虚实物体间运动学上的约束、碰撞检测和受外力影响产生的物理响应等。在物联网中要实现主体之间自然的交互，需要通过传感设备获取数据以确定用户对主体发出的行为指令并给出相应的反馈，其中数据手套作为一种用户手部传感设备，可以实时精确地获取人手的动作与姿态，佩戴方便舒适，可以在某些有用户参与的物联网应用环境中实现更为自然的主体交互。物联网中的某些真实物体可以在其可视表面的适当部位附加具有唯一性的二维平面标识物，其对应的数据库中保存有该物体的类型、属性及状态等相关信息。在物联网应用中，通过 AR 技术采用模式识别的方法对二维平面标识物进行图像匹配，即对摄像机采集的图像进行预处理之后，利用模板数据库中储存的图像模板和采集到的图像进行匹配，得出匹配结果，识别出二维平面标识物，从而获取对应物体的类型、属性、状态、空间位置等所需要的相关信息。3.雾计算技术雾计算简单来说就是比较底层的网络化计算。雾计算与云计算相比更强调其实时性。以瓦斯超限断电为例，煤矿安全规程要求当瓦斯监测仪监测到甲烷超限时，应立即控制断电。然而是什么原因造成的甲烷超限?是个别点还是一个区域?是不是干扰误报?是不是瓦斯传感器失限等?这些问题都难以判断。尽管煤矿安全规程规定“每秒必须对甲烷超限断电功能进行测试”，但也难以防比瓦斯传感器误报情况的发生。利用雾计算，可以将相邻的几个瓦斯传感器和其他相关传感器作为信息源来判断各个瓦斯信息源的可信度、识别瓦斯超限区域、绘制瓦斯场的分布、给出是否断电及断电范围的决策。 显然，类似这样的底层计算在矿山有大量的需求。与云计算相比，雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由更为底层的嵌入式系统、网络及分散的异构计算资源组成。雾计算通过强化独立节点间的局部实时交互和分布式智能，使节点具备自组织、自计算、自反馈的计算功能，将众多的局部应用的数据处理和应用程序分布在网络边缘的本地设备，而非集中在数据中心，从而更加广泛地适应矿山不同的应用形态和服务类型。矿山雾计算平台在矿山物联网中所处的位置如图所示。雾计算平台可以通过软件定义网络的方式对不同异构网络的雾计算进行调度、配置，也可以实现子系统的监测控