944页40万字智能矿山项目建设整体解决方案（煤矿）2021

目   录

1 总体设计 1

1.1 项目建设背景和意义 1

1.1.1 国外发展现状 1

1.1.2 国内发展现状 3

1.1.3 矿井发展目标 8

1.2 总体技术要求 10

1.2.1 核心业务架构 10

1.2.2 业务中心规划 11

1.2.3 技术框架要求 12

1.3 总体设计思路与架构 13

1.3.1 总体设计思路 13

1.3.2 总体业务架构设计 15

2 智能矿山标准规范建设 17

2.1 引用标准与编制规范 19

2.2 元数据标准规范 22

2.3 设备层scnvbc标准规范 23

2.4 传输层标准规范 23

2.5 应用层标准规范 24

2.6 子系统接入方式及规范 25

2.7 智能矿山管控平台标准规范体系 27

3 智能矿山建设关键技术 29

3.1 一张图协同服务技术 29

3.1.1 煤矿一张图管理 30

3.1.2 协同地理信息系统 33

3.1.3 煤矿一张图协同服务 55

3.2 分布式GIS服务平台技术 63

3.2.1 服务GIS平台 64

3.2.2 分布式计算 66

3.2.3 分布式协同GIS 70

3.3 “采、掘、机、运、通”图形处理技术 73

3.3.1 地测空间管理技术 74

3.3.2 “一通三防”管理技术 78

3.3.3 生产辅助设计技术 82

3.3.4 供电设计与计算技术 87

3.4 矿山专用云服务平台技术 91

3.4.1 云平台技术概述 91

3.4.2 云服务平台技术 93

3.4.3 矿山专用云服务技术 95

3.5 统一空间数据存储及查询技术 100

3.6 多源数据集成技术 106

3.7 透明化矿山和矿区的构建技术 110

3.7.1 高精度地质体建模 110

3.7.2 巷道几何建模 116

3.7.3 地表工业广场建筑物建模 121

3.7.4 地形建模 126

3.7.5 透明化矿山倾斜摄影测量技术 130

3.7.6 基于地质模型的平、剖、三维动态修正更新技术 131

3.7.7 透明瓦斯地质三维建模技术 144

3.7.8 基于透明化矿山的煤矿多业务数据共享集成与应用 145

3.8 基于虚拟矿井的培训演练技术 146

3.8.1 虚拟矿井平台技术 148

3.8.2 培训演练协同工作及同步控制技术 149

3.8.3 安全培训专业知识库技术 149

3.9 基于大数据分析的安全生产动态诊断技术 151

3.9.1 大数据平台技术架构 151

3.9.2 大数据平台功能架构 156

3.9.3 安全生产动态诊断大数据技术 158

3.10 基于移动终端的可视化交互技术 189

3.11 工作流引擎技术 193

4 智能矿山云数据中心建设 199

4.1 元数据管理 199

4.2 主数据管理 200

4.3 数据交换系统 201

4.3.1 MPP数据库集群与传统数据库数据交换 202

4.3.2 MPP数据库集群与Hadoop系统数据交换 202

4.3.3 传统数据库与Hadoop系统数据交换 205

4.3.4 非结构化数据与Hadoop系统数据交换 205

4.3.5 低价值密度数据向高价值密度数据转换 205

4.4 大数据支撑平台 206

4.4.1 设计原则 206

4.4.2 设计思路 207

4.4.3 架构体系 209

4.4.4 数据流向 213

4.4.5 建设内容 214

4.4.6 统一数据操作接口 218

4.4.7 云存储设计 220

4.4.8 煤矿大数据分析应用框架建设 221

4.4.9 方案优势特点 227

4.5 私有云计算平台 228

4.5.1 设计原则 228

4.5.2 建设思路 229

4.5.3 基于大数据的矿井云数据中心建设 230

4.6 机房基础设施 277

4.6.1 项目概述及设计规范 277

4.6.2 模块化UPS供电方案 280

4.6.3 机房制冷方案 290

4.6.4 机柜系统及封闭冷通道系统 295

4.6.5 机房动环监控系统 302

4.6.6 机房防雷接地 319

4.6.7 机房新排风系统 325

4.6.8 机房气体消防系统 326

5 智能矿山网络传输平台建设 327

5.1 企业管理网络 327

5.1.1 系统实现功能及技术参数 328

5.1.2 网络体系架构 328

5.1.3 网络节点划分 329

5.1.4 主要设备选型 330

5.2 工业控制网 386

5.2.1 环网结构 386

5.2.2 环网特点 387

5.2.3 节点划分 388

5.2.4 设备选型及技术性能指标 388

5.3 视频专网 398

5.3.1 环网结构 399

5.3.2 环网特点 400

5.3.3 节点划分 400

5.3.4 设备选型及技术性能指标 401

5.3.5 环网管理软件 411

5.3.6 工业网络综合布线 412

5.4 网络安全防护 412

5.4.1 网络安全系统架构 412

5.4.2 网络安全产品性能参数 413

6 智能矿山管控软件系统建设 457

6.1 煤矿智能监控系统建设 457

6.1.1 智能监控平台设计 457

6.1.2 智能监控平台组态软件 460

6.1.3 矿井灾害监控系统集成 464

6.1.4 煤矿井下视频监视系统 481

6.1.5 综采工作面监控系统 482

6.1.6 主煤流运输集控系统 484

6.1.7 井下排水监控子系统（接入） 490

6.1.8 矿井通风监控系统（接入） 492

6.1.9 矿井压风机监控系统 495

6.1.10 矿井水处理系统 498

6.1.11 生活水、污水处理厂监控系统 499

6.1.12 水源井水处理系统（接入） 501

6.1.13 锅炉房监控系统（接入） 502

6.1.14 主副井提升监控系统（接入） 504

6.1.15 副立井监控系统（接入） 505

6.1.16 电力监控系统 506

6.1.17 瓦斯抽放监控系统 512

6.1.18 洗煤厂生产系统（接入） 514

6.1.19 钢丝绳在线检测系统 517

6.1.20 矿井产量监测系统 518

6.1.21 机车信集闭系统 520

6.1.22 综掘工作面监控系统（接入） 523

6.1.23 其他子系统接入 524

6.1.24 系统冗余 524

6.2 煤矿安全生产执行系统建设 525

6.2.1 基于GIS的分布式协同一张图管理系统 525

6.2.2 煤矿生产调度指挥系统 624

6.2.3 基于GIS的煤矿安全管理系统 638

6.2.4 煤矿生产技术一张图管理信息系统 653

6.2.5 基于3DGIS技术的透明化矿山建设 677

6.2.6 基于虚拟矿井的培训演练系统 693

6.2.7 数据处理 752

6.3 煤矿经营管理系统建设 756

6.3.1 财务管理 756

6.3.2 办公自动化 757

6.3.3 人力资源管理 763

6.3.4 内部市场管理 764

6.3.5 供应商关系管理 768

6.3.6 销售与客户关系管理 770

6.3.7 企业安全文化管理 771

6.3.8 数字档案管理系统 773

6.4 煤矿智能分析决策系统建设 776

6.4.1 煤矿井下自然灾害预警系统 777

6.4.2 基于三维透明化矿山的空间分析预警 783

6.4.3 安全风险量化分析 785

6.4.4 生产成本分析 789

6.4.5 生产效能分析 798

6.4.6 设备效能分析 800

6.4.7 人员绩效分析 802

6.4.8 智能风险预警处置 805

6.5 煤矿移动门户系统 810

6.6 智能矿山综合门户系统 824

7 智能化管控指挥中心建设 834

7.1 调度中心功能区设备 834

7.2 大屏幕显示系统 852

7.3 智能会议系统 880

8 项目实施计划 927

8.1 项目组织与管理 928

8.2 项目进程安排 929

1.1.1 技术框架要求

智能矿山基于一套标准体系、构建一张全面感知网络、建设一条高速数据传输通道、形成一个大数据应用中心、研制一个业务云服务平台，面向不同业务部门实现按需服务，相关信息基于“一套指标、一张图、一张表”在多端（DLP大屏、PC端、智能终端、井下设备）同步多维形象展示。系统采用分层设计，智能矿山整体技术架构可以分为设备层、传输层、服务层与应用层，具体技术架构图如图1-4所示：

图1-4智能矿山架构

在统一的时间与空间框架下，以用户为中心，遵循安全生产与经营管理业务线，采用面向服务架构（SOA），基于企业服务总线（ESB），围绕监测实时化、控制自动化、管理信息化、业务流程化、知识模型化、决策智能化目标进行相应业务应用设计。

1.1.1 核心业务架构

智能矿山业务架构是在统一的标准与规范及安全运维保障体系下，按分层设计模式，分为设备层、控制层、生产执行层、经营管理层与决策层五个层次。本次建设的主体内容为L2、L3、L4、L5层相关内容。具体层次结构图如图1-2所示：

图1-2 核心业务架构图

智能矿井建设将应用架构分为五层，自下而上分别是设备层、控制层、生产执行层、经营管理层、指挥决策层，其中设备层、控制层、生产执行层是智能化矿井建设的主要内容。智能矿山管控平台由生产执行及生产管理、调度管理、机电管理、一通三防、综合分析、应急救援等业务模块构成，系统涵盖了煤炭采、掘、机、运、通、洗选、装车各个环节，是一体化管理信息系统，并实现了和经营管理、控制监测等信息系统的数据互连。

1.1.1 总体业务架构设计

智能矿山业务架构是在统一的标准与规范及安全运维保障体系下，按分层设计模式，分为设备层（L1）、控制层(L2)、生产执行层(L3)、经营管理层(L4)与决策层(L5)五个层次(以下分别简称L1、L2、L3、L4、L5)。本次建设的主体内容为L2、L3、L4、L5层相关内容。具体层次结构图如图1-2所示。

（1）L1设备层：设备层主要负责现场信号实时采样与控制指令的执行，其主要由环境参数传感器、设备工况传感器、目标跟踪定位传感器、生产控制设备、通讯联络设备、便携式智能设备、摄像机等构成。

（2）L2控制层：围绕“安全监控实时化，过程控制自动化”目标，基于“工业以太环网+现场总线+无线”技术，基于大型组态软件集合订制开发模式，利用多种软硬件接口（OPC、modbus、DCOM、数据库、webservice、PLC、协议转换器、网络），构建全矿井同意、稳定、高效的集控平台，实现对矿山环境参数、设备工况、生产流程的集中监视，高度可靠的协同控制平台，实现对矿山环境参数、设备工况、生产流程的集中监视，高度可靠的协同控制与一体化的应急通信联络。

（3）L3生产执行层：在统一的时间与空间框架下，以安全生产为主线，用户为中心，采用面向服务架构（SOA），基于企业服务总线（ESB），对安全生产数据、业务功能、工作流程、“一张图”协同界面进行有效融合无缝集成。该服务基于组件模式开发，可灵活扩展，业务功能涵盖安全、生产、调度、机电与设计多个环节。

（4）L4经营管理层：该层主要以精细化管理为核心目标，建设ERP、CRM、SRM、OA、绩效管理等系统建立，打通与L3层数据实时交互，构建从生产需求预测、生产任务分解、生产组织执行、结果反馈、量化分析的精细化经营管理系统。

（5）L5决策层:决策分析支持以矿山各类结构化、半结构化、非结构化数据为基础，通过高效数据预处理技术解决信息元间存在的相互影响、相互印证、语义矛盾、冗余问题，综合利用数据仓库和大数据技术，实现信息多维度在线分析、挖掘和可视化表达，为安全、生产、经营提供服务。如图1-5总体架构图。

1.1.1 矿山专用云服务技术

矿山专用云服务技术是指面向煤矿行业信息化建设的需要，特别是面向大型企业集团级别的统一管控、决策分析等需求，根据矿山数据的特点，专门研发的矿山数据协同更新服务、海量矿图发布技术、海量云存储服务技术、大数据计算服务等，如图3-50所示。

图3-50 矿山专用云服务技术结构

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