基于大數(shù)據(jù)的煤礦綜合業(yè)務(wù)管控平臺開發(fā)

張 波，趙耀忠，劉 躍，田文明，趙晉松，王 濤，劉聰睿

（1.華能伊敏煤電有限責(zé)任公司，內(nèi)蒙 呼倫貝爾 021130；2.西安西熱電站信息技術(shù)有限公司，陜西 西安 710054）

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)逐步進(jìn)入工礦企業(yè)，工業(yè)智能化發(fā)展趨勢越來越明顯。伊敏露天礦作為全國第一家煤電聯(lián)營企業(yè)，提出利用其生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，建立面向不同業(yè)務(wù)部門按需服務(wù)體系，實現(xiàn)生產(chǎn)管理、設(shè)備維修、安全監(jiān)管等全過程智能化管控[1-2]。本文以此為目標(biāo)，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立了一個信息互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)共享交換、功能協(xié)同聯(lián)動的綜合業(yè)務(wù)管控平臺。該平臺實現(xiàn)了露天礦數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理以及應(yīng)用資源的管理與運維、監(jiān)控等功能。

1 綜合業(yè)務(wù)管控平臺架構(gòu)設(shè)計

1.1 總體架構(gòu)

伊敏露天礦業(yè)務(wù)系統(tǒng)劃分為4 個區(qū)，分別為外網(wǎng)區(qū)、集團(tuán)內(nèi)網(wǎng)區(qū)、II 區(qū)和III 區(qū)（圖1）。外網(wǎng)區(qū)在互聯(lián)網(wǎng)側(cè)，主要包括人員定位、車輛定位、邊坡監(jiān)測、防疲勞駕駛等系統(tǒng)。外網(wǎng)區(qū)系統(tǒng)在外網(wǎng)運行，將相關(guān)運行數(shù)據(jù)通過安全隔離措施共享到數(shù)據(jù)中心。集團(tuán)內(nèi)網(wǎng)區(qū)為集團(tuán)企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換工具（ETL）讀取SAP 接口來獲取主數(shù)據(jù)，并存儲到數(shù)據(jù)中心。II 區(qū)為工控采集系統(tǒng)區(qū)，包括卡車、電鏟、半連續(xù)、輔助車輛、疏干水泵等設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，歷史數(shù)據(jù)的存儲，實時數(shù)據(jù)的展示等，在該區(qū)域數(shù)據(jù)的無線遠(yuǎn)距離傳輸通過虛擬私有撥號網(wǎng)絡(luò)（VPDN）實現(xiàn)。III 區(qū)為系統(tǒng)原有“卡調(diào)系統(tǒng)”“企業(yè)監(jiān)管系統(tǒng)（CIS）”“管理信息系統(tǒng)（MIS）”“運行管理移動應(yīng)用”等。

圖1 綜合業(yè)務(wù)管控平臺總體架構(gòu)Fig.1 Overall architecture of the integrated business management platform

綜合業(yè)務(wù)管控平臺建設(shè)的主要內(nèi)容為III 區(qū)系統(tǒng)，需要充分融合幾個已有系統(tǒng)，并合理優(yōu)化系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中心作為綜合業(yè)務(wù)管控平臺的重要部分，部署在III 區(qū)，其主要內(nèi)容是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)中心的自定義報表、商業(yè)智能（BI）分析展示、人工智能（AI）深度分析展示都是以Web 頁面呈現(xiàn)，發(fā)布在綜合業(yè)務(wù)管控平臺的Web 框架內(nèi)。

1.2 功能架構(gòu)

該綜合業(yè)務(wù)管控平臺業(yè)務(wù)功能（圖2）大致劃分為5 大系統(tǒng)，分別為設(shè)備管控、生產(chǎn)管控、采礦設(shè)計、礦山無人化、安環(huán)管控[3]，其他輔助功能有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理和三維可視化顯示。

圖2 綜合業(yè)務(wù)管控平臺業(yè)務(wù)功能Fig.2 Structure diagram of business function of the integrated business management platform

生產(chǎn)管控主要包括運行系統(tǒng)、卡調(diào)系統(tǒng)、交接班、巡點檢、工作票、操作票[4-5]、各類智能監(jiān)測系統(tǒng)[6]、生產(chǎn)統(tǒng)計報表等，主要服務(wù)于生產(chǎn)部與調(diào)度集控。

設(shè)備管控主要包括設(shè)備臺賬管理、設(shè)備日常維修、設(shè)備定期工作、缺陷管理、技術(shù)監(jiān)督檢查、物資管理、工單管理，主要服務(wù)于檢修部和物資管理部門[7]。

采礦設(shè)計實現(xiàn)采礦專業(yè)管理功能，主要包括地質(zhì)管理、測量管理、采礦管理，主要服務(wù)于露天礦生技科的各類采礦技術(shù)人員。

安環(huán)管控主要包括班組管理、安全監(jiān)督檢查、安全培訓(xùn)、車輛人員定位、揚塵監(jiān)測等安全管理功能，服務(wù)于全體工作人員和露天礦安監(jiān)科[8]。

礦山無人化主要包括無人駕駛運輸卡車[9]、電鏟遠(yuǎn)程監(jiān)測等。

2 綜合業(yè)務(wù)管控平臺

綜合業(yè)務(wù)管控平臺采用微服務(wù)框架、容器化部署、消息隊列等技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)全面解耦和彈性擴(kuò)展，提供分布式緩存服務(wù)、消息隊列服務(wù)、數(shù)據(jù)庫集群等服務(wù)，通過提供統(tǒng)一的權(quán)限認(rèn)證、單點登錄、ETL 引擎、工作流引擎、權(quán)限引擎、負(fù)載均衡服務(wù)、消息隊列和日志服務(wù)等基礎(chǔ)服務(wù)組件，實現(xiàn)系統(tǒng)高可用性。

綜合業(yè)務(wù)管控平臺本質(zhì)是一個工業(yè)級的PaaS平臺[10-11]，它包括容器平臺、倉庫管理、開發(fā)和運維平臺以及數(shù)據(jù)中心4 部分（圖3）。

圖3 工業(yè)PaaS 平臺架構(gòu)Fig.3 Architecture of the industrial PaaS platform

1）容器平臺 基于K8s 與Docker 等開源產(chǎn)品，搭建輕量級Kubernetes 集群服務(wù)，包括容器管理、節(jié)點管理、網(wǎng)絡(luò)管理、存儲管理、插件管理以及監(jiān)控日志等功能[12-13]。將容器平臺與TPRI-DMP 平臺相結(jié)合，采用微服務(wù)框架、容器化部署方案、容器編排技術(shù)實現(xiàn)煤電企業(yè)的PaaS 平臺的容器服務(wù)能力。TPRI-DMP 平臺是華能自主知識權(quán)，基于Java語言集開發(fā)、運行、管理于一體的分布式應(yīng)用軟件開發(fā)工具，可提供工業(yè)企業(yè)云原生應(yīng)用開發(fā)的基礎(chǔ)服務(wù)和組件。

采用Rancher 作為K8s 的前端管理界面，實現(xiàn)K8s 集群和應(yīng)用容器的部署、維護(hù)和監(jiān)控。采用EFK方案實現(xiàn)容器、應(yīng)用和系統(tǒng)日志的采集，提供日志存儲、查詢、分析及可視化展示。采用Prometheus+Granfana 的組合方案實現(xiàn)對集群組件、服務(wù)節(jié)點、容器實例、服務(wù)、負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)及資源使用等各項指標(biāo)的監(jiān)控。

設(shè)計微服務(wù)架構(gòu)，建立微服務(wù)應(yīng)用開發(fā)體系和規(guī)范，開發(fā)微服務(wù)管理平臺，實現(xiàn)微服務(wù)治理和微服務(wù)健康監(jiān)控，包括業(yè)務(wù)服務(wù)注冊與管理、API 網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)安全通信、多開發(fā)語言下的服務(wù)熔斷機(jī)制優(yōu)化、業(yè)務(wù)服務(wù)均衡優(yōu)化、智能路由、灰度發(fā)布、流量管理、微服務(wù)健康監(jiān)控、流量監(jiān)控、鏈路追蹤、日志管理等。

2）倉庫管理 倉庫管理是工業(yè)PaaS 平臺的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，主要包括Yum 源管理、源代碼管理、Docker鏡像倉庫管理以及持續(xù)集成與交付工具。露天礦的PaaS 平臺主要運行在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)，所以需要將互聯(lián)網(wǎng)上一些Linux 工具和資源下載到企業(yè)內(nèi)網(wǎng)，建立企業(yè)內(nèi)部的PaaS 倉庫管理工具鏈[14]。

源代碼管理采用開源工具Gitlab，項目代碼可按組、人員多維度進(jìn)行管理。Gitlab 是一個分布式的版本控制工具，用來保存工程源代碼、維護(hù)代碼歷史狀態(tài)、提供多人協(xié)作開發(fā)。Gitlab 的分支合并以及分布式代碼管理機(jī)制，提高了云原生代碼的協(xié)作開發(fā)能力，具有Wiki 和Issue 跟蹤功能，提高了協(xié)作開發(fā)的溝通效率。

開發(fā)人員編寫及測試完成代碼后，需要將程序打包成Docker 鏡像，并在容器中運行。各種應(yīng)用程序的鏡像管理是一個復(fù)雜的工程，本文綜合業(yè)務(wù)管控平臺采用Harbor 管理Docker 鏡像。Harbor 是一個開源的用于存儲和分發(fā)Docker 鏡像的企業(yè)級管理工具。Harbor 相比Docker 官方的鏡像管理工具，其擁有更豐富的權(quán)限管理機(jī)制和完善的架構(gòu)設(shè)計，適用于大規(guī)模Docker 集群部署和倉庫管理。

企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的Linux 集群在安裝和維護(hù)過程中需要建立私有的工具資源倉庫，以提高在Linux 系統(tǒng)上軟件的安裝、更新、維護(hù)、升級的效率。Nexus3是一個開源的私有工具資源倉庫，能極大地簡化本地倉庫的維護(hù)，減少對外部倉庫的訪問次數(shù)。本文綜合業(yè)務(wù)管控平臺采用Nexus3 搭建Yum 私有源及npm 私有源，Yum 私有源用于內(nèi)網(wǎng)Centos 系統(tǒng)的軟件倉庫，npm 私有源用于開發(fā)平臺前端項目的Js私有倉庫。

Jenkins 是一個開源的持續(xù)集成與交付工具，基于Java 語言開發(fā)，用于監(jiān)控持續(xù)重復(fù)的軟件系統(tǒng)測試和發(fā)布工作，旨在提供一個開放易用的軟件平臺，使軟件的持續(xù)集成變成可能。本文綜合業(yè)務(wù)管控平臺采用Jenkins 作為持續(xù)集成工具，實現(xiàn)源代碼編譯、Docker 鏡像打包、測試系統(tǒng)發(fā)布的自動化，提高了系統(tǒng)的交付能力。

伊敏露天礦的PaaS 平臺上采用倉庫管理和持續(xù)集成技術(shù)，提供應(yīng)用系統(tǒng)不斷迭代的能力，支撐露天礦不斷增長的業(yè)務(wù)需求，同時能適應(yīng)不斷變化的組織機(jī)構(gòu)調(diào)整和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，為后續(xù)不斷推進(jìn)的智能礦山和大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。

3）開發(fā)平臺 本文綜合業(yè)務(wù)管控平臺采用基于Kubernates+ Istio+TPRI-DMP 的云原生架構(gòu)，通過Kubernates 實現(xiàn)Docker 容器的動態(tài)編排及資源調(diào)度，通過Istio 面向服務(wù)網(wǎng)格的技術(shù)理念實現(xiàn)微服務(wù)的連接治理、流量管控以及日志追蹤等基礎(chǔ)功能，通過TPRI-DMP 實現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)與集成。

Kubernates 與Istio 相互集成、取長補短，共同為應(yīng)用程序提供一個集高可用、彈性伸縮、動態(tài)調(diào)度及擴(kuò)容、服務(wù)自愈等功能于一體的云原生運行環(huán)境。TPRI-DMP 通過可重用業(yè)務(wù)組件、通用微服務(wù)模塊、業(yè)務(wù)流引擎以及JWT 無狀態(tài)協(xié)議來實現(xiàn)云原生應(yīng)用的快速開發(fā)。TPRI-DMP 的整體云原生功能架構(gòu)如圖4所示。

由圖4 可見，TPRI-DMP 平臺以可重用業(yè)務(wù)組件為核心，通過業(yè)務(wù)流程設(shè)計器實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程模型的可視化編排，并通過業(yè)務(wù)流程引擎實現(xiàn)業(yè)務(wù)模型的解析與執(zhí)行。平臺中通用的功能如工作流引擎、工作流模型管理、消息待辦、附件服務(wù)、ETL 等以微服務(wù)的方式提供和部署，各微服務(wù)之間通過JWT無狀態(tài)協(xié)議實現(xiàn)認(rèn)證信息及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的交互并通過Istio 服務(wù)網(wǎng)格提供的基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)服務(wù)之間的接口注冊、動態(tài)發(fā)現(xiàn)、路由、熔斷、限流以及調(diào)用鏈追蹤等功能。

圖4 云原生功能架構(gòu)Fig.4 The function architecture of cloud native

為了提供各微服務(wù)或者應(yīng)用系統(tǒng)之間的松耦合調(diào)用，平臺通過ActiveMQ 消息隊列集群實現(xiàn)各服務(wù)之間數(shù)據(jù)的異步推送以及訂閱發(fā)布，并通過平臺中的觸發(fā)器實現(xiàn)對異步消息隊列數(shù)據(jù)變化的監(jiān)聽，并驅(qū)動相關(guān)的業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)針對該數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)處理。

為了提高系統(tǒng)的性能并且滿足各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享，平臺通過Redis 集群實現(xiàn)各分布式系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)緩存及讀寫，并借助Redis 的單線程機(jī)制來實現(xiàn)系統(tǒng)間的分布式鎖功能。

工作流引擎在開源Activiti 的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)，符合業(yè)務(wù)流程建模規(guī)范（BPMN）2.0，通過接口擴(kuò)展或者視圖等方式實現(xiàn)與行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及權(quán)限認(rèn)證等信息的整合，滿足電力和礦山行業(yè)對流程管控的定制化需求。工作流引擎采用無狀態(tài)模式進(jìn)行交互，通過獨立部署（多實例）實現(xiàn)多系統(tǒng)共享以及跨不同應(yīng)用系統(tǒng)的流程扭轉(zhuǎn)，并且可通過多租戶實現(xiàn)針對不同應(yīng)用系統(tǒng)流程的數(shù)據(jù)隔離。通過工作流模型管理服務(wù)可實現(xiàn)工作流程模型的在線設(shè)計、修改以及發(fā)布等。

統(tǒng)一權(quán)限認(rèn)證服務(wù)基于開源的統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù)（CAS）5.3 版本進(jìn)行二次開發(fā)，在其提供的基礎(chǔ)功能之上增加基于JWT Token 的無狀態(tài)認(rèn)證及傳輸模式，其認(rèn)證流程及認(rèn)證方式如圖5所示。

圖5 統(tǒng)一權(quán)限認(rèn)證流程Fig.5 The authentication process of unified authority

由圖5 可以看出，該認(rèn)證方式能夠同時為多個基于前后端分離的無狀態(tài)應(yīng)用以及基于Session 的有狀態(tài)應(yīng)用提供單點登錄認(rèn)證服務(wù)。

3 大數(shù)據(jù)中心

大數(shù)據(jù)中心包括企業(yè)的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫和用于數(shù)據(jù)挖掘分析、決策支持的數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)交換平臺，能實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、抽取、處理、存儲、挖掘、分析等功能，是企業(yè)數(shù)據(jù)的集中分析和決策支持中心。本文綜合管控平臺大數(shù)據(jù)中心作為PaaS 平臺的信息集散地，提供管控平臺所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各類型數(shù)據(jù)庫。

1）大數(shù)據(jù)中心功能 大數(shù)據(jù)中心包括MySQL集群、MongoDB 集群和Rython 實時庫，對關(guān)系型數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進(jìn)行集中整合，實現(xiàn)對礦山經(jīng)營管理、業(yè)務(wù)執(zhí)行、設(shè)備實時運行等各類數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲和管理，打通各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享。Rython 實時庫是華能自主知識權(quán)，基于C 語言開發(fā)的毫秒級、百萬點、工業(yè)級實時歷史數(shù)據(jù)庫，在國內(nèi)能源行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)中心首先需要建立業(yè)務(wù)主數(shù)據(jù)管理功能，對主數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一維護(hù)，提供公共業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問接口和同步機(jī)制，保證各業(yè)務(wù)系統(tǒng)與主數(shù)據(jù)的一致性。

搭建BI 平臺，業(yè)務(wù)人員可通過BI 分析工具以拖拽的方式自主進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終給出決策方案。BI 分析工具能夠通過完善的圖形界面與簡單的拖曳操作，完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算、可視化圖形的快速生成與配置、交互式的數(shù)據(jù)探索以及分析報告的布局與設(shè)計。

搭建AI 平臺，讓用戶能夠基于平臺內(nèi)置的數(shù)據(jù)處理及算法節(jié)點，以拖拽方式迅速完成機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等算法模型構(gòu)建，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析、未來趨勢預(yù)測等AI 應(yīng)用，幫助用戶發(fā)現(xiàn)深層數(shù)據(jù)關(guān)系，精準(zhǔn)預(yù)測未來。

2）大數(shù)據(jù)中心架構(gòu) 大數(shù)據(jù)中心由5 層架構(gòu)組成，即數(shù)據(jù)源層、集成層、數(shù)據(jù)存儲層、計算層和應(yīng)用層，大數(shù)據(jù)中心架構(gòu)如圖6所示。

圖6 大數(shù)據(jù)中心架構(gòu)Fig.6 The architecture of big data center

由圖6 可見，數(shù)據(jù)源層為接入數(shù)據(jù)中心的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)和文件數(shù)據(jù)。集成層包括數(shù)據(jù)采集器和數(shù)據(jù)同步服務(wù)，其中數(shù)據(jù)采集器負(fù)責(zé)采集各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)并傳向數(shù)據(jù)存儲層，數(shù)據(jù)同步服務(wù)負(fù)責(zé)為各業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供主數(shù)據(jù)同步接口。

數(shù)據(jù)存儲層包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分發(fā)器以及數(shù)據(jù)消費程序與主數(shù)據(jù)同步程序。數(shù)據(jù)庫包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫和實時數(shù)據(jù)庫，其中關(guān)系數(shù)據(jù)庫采用MySQL 集群，文檔數(shù)據(jù)庫采用MongoDB 集群，實時數(shù)據(jù)庫采用Rython 數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)分發(fā)器負(fù)責(zé)將傳入的數(shù)據(jù)分發(fā)至各數(shù)據(jù)庫或?qū)崿F(xiàn)與外網(wǎng)數(shù)據(jù)同步服務(wù)。數(shù)據(jù)消費程序包括關(guān)系數(shù)據(jù)消費程序、文檔數(shù)據(jù)消費程序和實時數(shù)據(jù)消費程序，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)寫入各自的數(shù)據(jù)庫。主數(shù)據(jù)同步程序負(fù)責(zé)讀取并返回數(shù)據(jù)同步服務(wù)請求的數(shù)據(jù)。

計算層使用AI 平臺工具讀取數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)并對AI 分析和BI 展示提供算力支撐。

應(yīng)用層包括AI 分析、BI 展示和自定義報表功能，支持用戶通過托拉拽方式實現(xiàn)前臺報表、BI 展示以及數(shù)據(jù)建模。AI 分析、BI 展示和自定義報表均從數(shù)據(jù)中心讀取數(shù)據(jù)，而非直接讀取業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

3）內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)通道 數(shù)據(jù)傳輸通道（圖7）可根據(jù)流向分為從外網(wǎng)到內(nèi)網(wǎng)（以藍(lán)色線條表示）、從內(nèi)網(wǎng)到外網(wǎng)（以紅色線條表示）和雙向交互（以綠色線條表示）3 種。由圖7 可見，在外網(wǎng)到內(nèi)網(wǎng)的傳輸方向，外網(wǎng)采集服務(wù)器數(shù)據(jù)或通過接口讀取數(shù)據(jù)庫的方式將數(shù)據(jù)抽取出來并穿過網(wǎng)閘調(diào)用數(shù)據(jù)分發(fā)器，數(shù)據(jù)分發(fā)器根據(jù)指示將數(shù)據(jù)傳遞給相應(yīng)的數(shù)據(jù)消費程序，數(shù)據(jù)消費程序?qū)?shù)據(jù)存入各自的數(shù)據(jù)庫中。在內(nèi)網(wǎng)到外網(wǎng)的傳輸方向，由外網(wǎng)數(shù)據(jù)同步服務(wù)提供數(shù)據(jù)傳輸接口，外網(wǎng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過調(diào)用該接口發(fā)起數(shù)據(jù)請求，外網(wǎng)數(shù)據(jù)同步服務(wù)穿過網(wǎng)閘通過數(shù)據(jù)分發(fā)器調(diào)用內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)同步服務(wù)，并將獲取的數(shù)據(jù)返回外網(wǎng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。個人手機(jī)和專用終端通過移動應(yīng)用服務(wù)器訪問數(shù)據(jù)分發(fā)器并調(diào)用內(nèi)網(wǎng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)外網(wǎng)雙向交互。

圖7 數(shù)據(jù)傳輸通道Fig.7 The data transfer channel

4）可視化圖形展示 采用三維可視化工具，利用航測影像生成高精度二維、三維數(shù)據(jù)模型以及高精度地圖，并發(fā)布在地理信息系統(tǒng)（GIS）平臺上，本文綜合業(yè)務(wù)管控平臺的信息綜合展示界面如圖8所示，該展示界面也稱礦山一張圖。圖8 中礦山的空間位置信息，如地表地形地貌、水文地質(zhì)及地質(zhì)構(gòu)造、礦山地質(zhì)儲量、開拓開采方案、已完成的采礦工程等均得到數(shù)字化顯示。

圖8 綜合業(yè)務(wù)管控平臺的信息綜合展示界面Fig.8 Information comprehensive display interface of the comprehensive business management platform

該模塊實現(xiàn)可視化數(shù)據(jù)提取、結(jié)算、分析功能，能夠進(jìn)行礦區(qū)范圍內(nèi)采排工作面、設(shè)備、車輛、輸配電、道路等關(guān)鍵信息注記[15]；能夠進(jìn)行二、三維地圖瀏覽，包括人員定位、卡車、電鏟設(shè)備的實時信息、運行軌跡顯示，歷史軌跡查詢，報警數(shù)據(jù)顯示以及查詢；可實現(xiàn)基于GIS 的標(biāo)注、測量、方量解算功能；可實現(xiàn)當(dāng)班產(chǎn)量統(tǒng)計，地圖區(qū)域標(biāo)注、點標(biāo)注等；可提供電子圍欄管理和區(qū)域報警功能。

4 結(jié)語

數(shù)字化、信息化、自動化和智能化是我國工業(yè)企業(yè)發(fā)展的必由之路。本文以伊敏露天礦綜合業(yè)務(wù)管控平臺開發(fā)為實例，采用開放式架構(gòu)，支持高負(fù)載彈性伸縮及持續(xù)集成與部署能力的平臺，可實現(xiàn)系統(tǒng)自主建設(shè)、自主運維，實現(xiàn)了信息集中管理，充分共享，滿足智能化管理的需要?？蔀楦鞔箅姀S煤場及煤礦智能化建設(shè)提供有益借鑒。