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    礦產(chǎn)開采與勘探協(xié)同工作平臺的實現(xiàn)研究

    2022-10-12 11:24:10張大志
    中國煤炭地質(zhì) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:協(xié)同工作礦產(chǎn)勘探

    張大志

    (中國煤炭地質(zhì)總局地球物理勘探研究院, 河北涿州 072750)

    0 前言

    地質(zhì)勘探和礦產(chǎn)開采工作密切相關(guān),一方面礦產(chǎn)開采需要地質(zhì)勘探的工作成果,另一方面礦產(chǎn)開采過程中揭露的地質(zhì)現(xiàn)象也是地質(zhì)勘探工作的重要數(shù)據(jù)源?,F(xiàn)實工作中,地質(zhì)勘探與礦產(chǎn)開采又分屬于不同單位的工作領(lǐng)域,雙方工作溝通協(xié)調(diào)的密集程度,直接影響到勘探報告的質(zhì)量和礦產(chǎn)開采的工作成果[1]。怎樣將地質(zhì)勘探的成果和礦方開采揭露的地質(zhì)現(xiàn)象數(shù)據(jù)實時結(jié)合起來,使勘探人員快速得到礦產(chǎn)開采過程中揭露的地質(zhì)構(gòu)造和采空區(qū)位置等地質(zhì)結(jié)構(gòu)信息,使處理解釋人員更全面的研究相關(guān)地質(zhì)資料數(shù)據(jù),從而得出更科學的解釋成果數(shù)據(jù),提高生產(chǎn)效率,成為當今采勘領(lǐng)域新的熱點。

    1 當前礦產(chǎn)開采和勘探的工作情況

    礦產(chǎn)資源的地質(zhì)勘探采用測繪、鉆探、地球物理勘探、地球化學探礦、鉆探、坑探、采樣測試、地質(zhì)遙感等方法,在進行地質(zhì)勘探后,對勘探數(shù)據(jù)進行科學合理的處理和解釋,形成地質(zhì)剖面圖、平面圖、勘探報告等相關(guān)成果[2-4],最終指導礦產(chǎn)開采工作。礦產(chǎn)開采和地質(zhì)勘探工作之間缺乏相應的協(xié)調(diào)共享機制,主要存在以下兩方面的問題。

    1.1 勘探和礦產(chǎn)開采過程中的數(shù)據(jù)管理缺乏關(guān)聯(lián)性和完整性

    以往的地質(zhì)勘探和礦產(chǎn)開采工作相對比較獨立,勘探結(jié)果一次性提交,在提交勘探報告前,地質(zhì)勘探方需要安排技術(shù)人員查看舊工區(qū)資料結(jié)合新發(fā)現(xiàn)的地質(zhì)構(gòu)造進行研究,這些舊工區(qū)資料數(shù)據(jù)一般不集中保存,加之有時候電腦更新、人員變化等因素,往往耗費相當大的工時,也不能獲得準確、全面的歷史數(shù)據(jù),影響勘探報告的完成速度和報告質(zhì)量。

    1.2 勘探人員不能及時獲得礦產(chǎn)開采過程中揭露的地質(zhì)信息

    隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步,地質(zhì)勘探要求的頻率和準確率越來越高,很多時候勘探人員需要及時的了解礦產(chǎn)開采過程中實際揭露的地質(zhì)信息,這些資料信息往往通過郵件或網(wǎng)絡(luò)聊天工具進行傳遞,存在發(fā)送不及時、發(fā)錯、發(fā)送失敗等情況,直接影響勘探報告質(zhì)量和礦產(chǎn)開采方案,甚至造成礦產(chǎn)開采過程中遇到地質(zhì)構(gòu)造與設(shè)計不符,工作面和巷道傾角無法及時調(diào)整的嚴重后果[5]。

    2 采勘協(xié)同工作平臺實現(xiàn)研究

    針對前面描述的當前礦產(chǎn)開采和勘探工作中存在的問題,要改變信息溝通不及時、不全面的狀況,就需要將礦產(chǎn)開采過程中實際揭露的地質(zhì)資料及時與勘探方共享,地質(zhì)勘探技術(shù)專家在此前提下,快速分析出更完善、更接近實際情況的勘探報告成果,反饋給礦產(chǎn)開采方做工作指導,這種地質(zhì)勘探和礦產(chǎn)開采的迭代協(xié)同工作方式,能極大提高勘探報告的準確性,最大限度地避免因勘探報告不準確而導致巷道報廢的巨大經(jīng)濟損失,從而有效提高礦區(qū)生產(chǎn)的安全性和經(jīng)濟效益。

    為了實現(xiàn)礦產(chǎn)開采、地質(zhì)勘探迭代協(xié)同工作方式,可以使用現(xiàn)代化的計算機軟硬件和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),融入“大數(shù)據(jù)”和“服務共享SaaS(Software as a Service)”的理念,構(gòu)建“礦產(chǎn)開采與地質(zhì)勘探協(xié)同工作平臺系統(tǒng)”,簡稱為“采勘協(xié)同工作平臺”。這樣不僅能夠有效地指導礦產(chǎn)開采工作,也能為國家資源管理部門和地質(zhì)教學科研機構(gòu)提供更快、更準確的地質(zhì)資料。

    “采勘協(xié)同工作平臺”可為多家礦產(chǎn)開采和地質(zhì)勘探單位共同協(xié)同使用,系統(tǒng)應確保單位用戶數(shù)據(jù)安全訪問的情況下,做到流程清晰、數(shù)據(jù)準確、易于使用。

    2.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

    用戶登錄“采勘協(xié)同工作平臺”,平臺將根據(jù)用戶所屬機構(gòu)單位和角色屬性自動為用戶分配使用權(quán)限和工作界面,系統(tǒng)對用戶每個操作都進行有效的控制,用戶在自己的工作界面操作時,在平臺上就實現(xiàn)了整個采勘過程的協(xié)同工作。如圖1所示,平臺總體功能分為以下七個功能中心。

    圖1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

    1)數(shù)據(jù)管理中心:實現(xiàn)礦產(chǎn)開采和地質(zhì)勘探的全面數(shù)據(jù)管理,不僅包括地質(zhì)勘探形成的資料數(shù)據(jù),還包括礦產(chǎn)開采過程中揭露的地質(zhì)圖文信息和音視頻信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管理包括數(shù)據(jù)采集、上傳、數(shù)據(jù)描述、校驗審核、歸檔和查詢等操作。用戶在系統(tǒng)中的角色決定該用戶對項目數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。

    2)勘探項目設(shè)計中心:管理勘探項目設(shè)計階段工作,根據(jù)勘探項目的基本情況、地理信息、開采情況、歷史勘探信息,對項目的資源、條件和工作目標進行綜合分析,形成可行的項目設(shè)計方案,經(jīng)評審后指導勘探工作。

    3)智能模型分析中心:利用數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)模型技術(shù),實現(xiàn)人工智能自動處理,快速形成更準確的預處理、預解釋中間成果,勘探技術(shù)人員根據(jù)這些中間成果進行參數(shù)調(diào)整、比對實驗等工作,最終形成處理和解釋成果[6-8]。

    4)資料處理解釋中心:根據(jù)項目設(shè)計方案,通過對勘探數(shù)據(jù)的實驗、處理、比對和解釋,并經(jīng)過反復論證和評審后,最終確定項目勘探報告。該中心實現(xiàn)整個處理解釋的相關(guān)工作界面和工作流程。

    5)數(shù)據(jù)接口中心:平臺實現(xiàn)統(tǒng)一對外接口服務,在IP地址校驗、數(shù)據(jù)權(quán)限校驗、鏈路加密、VPN(Virtual Private Network)加密隧道等安全措施基礎(chǔ)上,實現(xiàn)與其他系統(tǒng)接口對接,進行數(shù)據(jù)輸入和輸出。

    6)統(tǒng)計分析中心:對項目信息、資料數(shù)據(jù)信息、機構(gòu)信息進行綜合統(tǒng)計和查詢,為領(lǐng)導決策提供有力數(shù)據(jù)支撐。

    7)公共管理中心:實現(xiàn)平臺用戶、角色、機構(gòu)和參數(shù)的管理,為用戶角色分配權(quán)限,以及實現(xiàn)系統(tǒng)日志查詢和消息提醒等功能。

    2.2 系統(tǒng)角色設(shè)計

    “采勘協(xié)同工作平臺”涉及的機構(gòu)有礦產(chǎn)開采和地質(zhì)勘探兩個類型,在角色設(shè)計方面,可以劃分決策管理、技術(shù)管理和普通技術(shù)人員等角色,各單位可以根據(jù)自身的實際情況,靈活地劃分角色和權(quán)限(表1)。

    表1 系統(tǒng)角色劃分

    2.3 采勘協(xié)同工作主要內(nèi)容

    采勘協(xié)同工作平臺的目的是為處理解釋工作提供完整的、準確的、及時的資料數(shù)據(jù),主要工作內(nèi)容步驟如下(圖2)。

    圖2 采勘協(xié)同工作主要流程示意

    1)礦產(chǎn)開采和采礦數(shù)據(jù)提交:礦產(chǎn)開采技術(shù)員收集現(xiàn)場開采中對勘探報告的驗證結(jié)果資料和新發(fā)現(xiàn)的地質(zhì)問題資料,將這些資料上傳到平臺保存,并將這些資料提交成為預審核現(xiàn)場資料。

    2)地質(zhì)勘探和勘探數(shù)據(jù)提交:勘探技術(shù)員進行地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)的采集和匯總,并將勘探資料數(shù)據(jù)提交審核。

    3)資料數(shù)據(jù)審核:技術(shù)管理人員接收到最新的勘探和采礦資料數(shù)據(jù),將資料數(shù)據(jù)審核發(fā)布。

    4)資料處理解釋:勘探技術(shù)人員根據(jù)資料數(shù)據(jù)進行處理解釋和實驗比對,形成地形剖面圖及其解釋說明等資料[9]。

    5)指導礦產(chǎn)開采和勘探工作:采勘雙方根據(jù)最新的資料處理解釋成果,優(yōu)化開采和勘探工作。

    2.4 數(shù)據(jù)庫主要實體關(guān)系

    地質(zhì)勘探項目的主體是礦產(chǎn)開采機構(gòu),承建方是地質(zhì)勘探機構(gòu),從屬于這些機構(gòu)的項目參與人員依其在項目中的角色,對不同類型的項目數(shù)據(jù)有相應的查詢和修改權(quán)限,數(shù)據(jù)的修改具有審批機制;勘探數(shù)據(jù)包括圖片、視頻、音頻、數(shù)據(jù)文件等資料,也有文本、數(shù)字等類型,各類型數(shù)據(jù)通過ID關(guān)聯(lián)形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);地質(zhì)勘探資料作為元數(shù)據(jù),為模型構(gòu)建和大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)支持(圖3)。

    圖3 數(shù)據(jù)庫實體關(guān)系ER圖

    ER圖說明了主要實體的關(guān)聯(lián)關(guān)系:

    1)機構(gòu)表保存機構(gòu)信息,分為開采型機構(gòu)和勘探型機構(gòu)。

    2)用戶表保存用戶信息和登錄信息,一個用戶從屬于一個機構(gòu),一個機構(gòu)有多個用戶。

    3)項目信息表記錄與項目關(guān)聯(lián)的開采和勘探機構(gòu) ID,與機構(gòu)表形成多對多的關(guān)系。

    4)項目資料表記錄采礦數(shù)據(jù)和勘探數(shù)據(jù),一個項目中包含多條項目資料信息。

    5)項目資料表記錄數(shù)據(jù)的提交人和審核人信息,與用戶表形成多對多的關(guān)系。

    2.5 系統(tǒng)安全設(shè)計

    本系統(tǒng)平臺可以架設(shè)在企業(yè)內(nèi)部網(wǎng),系統(tǒng)用戶可以使用硬件KEY或軟件證書建立與平臺之間SSL或IPSEC安全隧道,實現(xiàn)用戶遠程登錄到本系統(tǒng),進行各類業(yè)務操作。同時用戶在系統(tǒng)中的訪問操作權(quán)限粒度可以細化到某個菜單、某個頁面甚至某個按鈕,確保各類數(shù)據(jù)的安全訪問。

    數(shù)據(jù)庫方面,PostgreSQL可以實現(xiàn)本地機房同步備份和異地機房異步備份,確保數(shù)據(jù)安全。

    所有中間件和業(yè)務應用服務,都采用集群部署,實現(xiàn)高可用,確保系統(tǒng)7×24小時正常運行。

    3 采勘協(xié)同工作平臺實現(xiàn)技術(shù)

    3.1 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

    考慮到系統(tǒng)的復雜性和擴展性需要,采勘協(xié)同工作平臺系統(tǒng)采用基于Spring Cloud的微服務架構(gòu),各微服務獨立部署,也可以部署到Docker容器中,微服務的啟停不會相互干擾,實現(xiàn)熱升級;系統(tǒng)具有可擴展性,針對業(yè)務微服務的處理能力以及業(yè)務交易的積壓情況,可增加或刪減某個微服務應用節(jié)點,做到硬件資源按需分配。這樣可以充分利用已有硬件資源,提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力。從技術(shù)架構(gòu)看,平臺劃分為以下5層服務:

    1)數(shù)據(jù)存儲層:平臺數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存放在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中,其他的如地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)文件、圖片、流媒體音視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存放在分布式文件服務中。

    2)微服務層:該層是在Spring Cloud架構(gòu)基礎(chǔ)上,將采勘協(xié)同工作封裝成小而自治的服務,平臺根據(jù)業(yè)務的邊界來確定服務的邊界,每個服務只專注自己邊界之內(nèi)的功能;平臺審批工作統(tǒng)一采用支持BPMN(Business Process Model and Notation)2.0規(guī)范的Flowable工作流引擎,并將其封裝成微服務,統(tǒng)一受Spring Cloud架構(gòu)管理。

    3)網(wǎng)關(guān)控制層:內(nèi)部通過OAuth(Open Authorization)2.0頒發(fā)Token令牌實現(xiàn)授權(quán),為不同角色分配訪問權(quán)限;外側(cè)通過Spring Cloud Gateway實現(xiàn)應用服務的門戶訪問控制,通過Alibaba Nacos中間件實現(xiàn)微服務的注冊、發(fā)現(xiàn)、配置、健康檢查等工作。

    4)前端展現(xiàn)層:用戶交互界面采用Vue前端技術(shù)架構(gòu)開發(fā),可以為采礦人員和勘探人員提供媒體資料采集手機App,便于進行多媒體資料的采集,平臺頁面風格統(tǒng)一,方便各類用戶業(yè)務操作。

    5)接入分發(fā)層:系統(tǒng)通過Nginx實現(xiàn)均衡負載和SSL安全連接訪問,也可以為不同機構(gòu)單位派發(fā)物理密鑰KEY,通過VPN隧道和加密技術(shù)登錄訪問系統(tǒng)。

    3.2 系統(tǒng)軟件選型

    考慮到擴展性和SaaS云平臺的建設(shè)需求,平臺中間件選型要遵循安全性和開放性的原則,盡量選用廣泛使用的開源協(xié)議軟件,操作系統(tǒng)選用Linux,開發(fā)語言選用Java,采用Spring Boot對微服務進行封裝,用Java Spring Cloud分布式架構(gòu)實現(xiàn)微服務治理;關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建議使用開源的PostgreSQL數(shù)據(jù)庫,它不僅有較強的穩(wěn)定性、支持高并發(fā)讀寫、好的擴展能力,還具有豐富的數(shù)據(jù)類型,如Json、數(shù)組、bitmap等數(shù)據(jù)類型,便于平臺建設(shè)和后期維護。

    以下是中間件選型推薦,都采用開源免費授權(quán)協(xié)議,都支持集群部署方式(表2)。

    表2 中間件選型

    3.3 人工智能在勘探項目的應用

    本系統(tǒng)平臺是基于“SaaS”服務共享理念進行構(gòu)思,將積累多個單位多個項目的海量資料數(shù)據(jù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學習,建立和優(yōu)化大數(shù)據(jù)模型,并將模型應用于項目數(shù)據(jù)中,進行地球物理數(shù)據(jù)的分析與解釋,大幅度提升數(shù)據(jù)分析解釋的客觀性和可靠性[10-12],技術(shù)人員在此基礎(chǔ)上進行人工處理、比對和解釋,在最少的時間內(nèi)得到最佳的處理成果。

    4 “采勘協(xié)同工作平臺”應用場景

    4.1 避免因數(shù)據(jù)缺失、溝通不足造成對老礦區(qū)內(nèi)采空區(qū)的誤判

    有些老礦區(qū)因經(jīng)歷過小煤窯亂開采而存在比較多的采空區(qū),采空區(qū)遺留煤柱、邊角煤以及水、火、瓦斯等致災因素,對現(xiàn)代化礦產(chǎn)開采和井下人員生命安全造成極大的威脅。

    利用三維地震物探的方法一般能夠采集到采空區(qū)的情況,數(shù)據(jù)資料上會有相應的反映,在處理解釋過程中,技術(shù)人員注意到某個區(qū)域斷距突然變大而消失、斷層傾角近于直立等類似采空區(qū)的情況,但會因為沒有相應平臺而只能口頭或電話告知,增加工作失誤的幾率,平臺的建立能夠有效的避免這種情況的發(fā)生。

    利用“采勘協(xié)同工作平臺”,各環(huán)節(jié)人員能將采勘各環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)記錄在系統(tǒng)中,同時也能閱覽其他同事的項目數(shù)據(jù),避免因信息不足造成的誤判,避開采空區(qū)設(shè)計采面,為安全礦產(chǎn)開采提供更安全的保障。

    4.2 實現(xiàn)經(jīng)驗數(shù)據(jù)共享,提高解釋精度

    在處理解釋勘探資料過程中,揭露小斷點位置在常規(guī)地震解釋中是忽略的,實際生產(chǎn)過程中研究發(fā)現(xiàn),因目的層較厚而上下鄰層較薄,導致在上下輔助層位上反射是中斷的,這種情況就需要根據(jù)相鄰層位反射中斷來判斷是否有斷層存在。使用“采勘協(xié)同工作平臺”在同一地區(qū)進行補充精查勘探,可以隨時查閱相鄰區(qū)域的歷史地質(zhì)勘探成果,快速確定小斷點的精確位置。

    4.3 實現(xiàn)勘探資料自動預處理,提高工作效率

    “采勘協(xié)同工作平臺”將不同時期、不同勘探和開采單位的資料有序地保存起來,在空閑時,系統(tǒng)根據(jù)預先設(shè)置的經(jīng)驗參數(shù)和機器學習算法進行模型訓練,優(yōu)化勘探資料處理模型。當新的資料提交后,在處理人員指令下系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行模型預處理,系統(tǒng)將快速生成出更客觀的預處理解釋結(jié)果,處理解釋人員在此基礎(chǔ)上進行校驗、修正和補充,快速產(chǎn)生處理解釋成果。

    5 結(jié)論

    通過多年的實踐經(jīng)驗,總結(jié)出當前地質(zhì)勘探與礦產(chǎn)開采工作的需求,創(chuàng)新性地提出了利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)在地質(zhì)勘探與礦產(chǎn)開采協(xié)同工作中的應用設(shè)想,形成了“采勘協(xié)同工作平臺”的概念,在協(xié)同工作平臺實現(xiàn)方案方面,本文對用戶角色進行了簡要的分析,梳理了地質(zhì)勘探與礦產(chǎn)開采雙方協(xié)同辦公的主要工作內(nèi)容,歸納出7個功能模塊中心,梳理了勘探項目、機構(gòu)用戶和資料數(shù)據(jù)的實體關(guān)系,提出了基于大數(shù)據(jù)、SaaS云平臺的分布式組成架構(gòu),模擬了協(xié)同工作平臺的工作場景。該方案的實現(xiàn)和應用,將極大提高勘探效率和勘探成果的可靠性,從而為地質(zhì)勘探與礦產(chǎn)開采雙方提升經(jīng)濟效益和社會效益。

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