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        煤礦井下人員安全監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究

        2021-07-04 02:52:24馬芳
        煤炭與化工 2021年5期
        關(guān)鍵詞:決策層應(yīng)用層模組

        馬芳

        (晉能控股煤業(yè)集團(tuán) 技師學(xué)院,山西 大同 037003)

        1 概 況

        四臺(tái)煤礦井下安全監(jiān)控系統(tǒng)沒有考慮井下工作人員的安全狀況,不具有工作人員安全狀況實(shí)時(shí)監(jiān)控功能。針對這些問題,采用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),結(jié)合該礦井下工作人員的工作現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)一套煤礦井下人員安全監(jiān)控系統(tǒng)。

        2 監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        設(shè)計(jì)的監(jiān)控系統(tǒng)的具體功能:一是能夠?qū)崟r(shí)采集井下工作人員安全情況信息;二是具有較強(qiáng)的抗干擾能力,能夠適應(yīng)井下惡劣的工作環(huán)境;三是具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析及決策能力;四是具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及調(diào)用功能;五是系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠,具有抗毀傷能力。

        2.1 總體架構(gòu)

        監(jiān)控系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)均來源于井下傳感器,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸由環(huán)網(wǎng)完成,但會(huì)傳輸很多無效數(shù)據(jù),傳輸效率較低,因此本次將數(shù)據(jù)處理工作設(shè)計(jì)在數(shù)據(jù)產(chǎn)生位置。

        為了提高監(jiān)控系統(tǒng)的工作穩(wěn)定性,保證足夠的抗毀傷性能,摒棄以往云端集中式數(shù)據(jù)處理模式,采用去中心化數(shù)據(jù)處理模式。監(jiān)控系統(tǒng)首先通過LSTM算法分析數(shù)據(jù)的有效性并存儲(chǔ)至存儲(chǔ)模塊,定期上傳分析結(jié)果至中心服務(wù)器,數(shù)據(jù)上傳頻率可調(diào)。

        監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示,主要包括邊緣感知層、霧決策層、云服務(wù)層和管控應(yīng)用層。邊緣感知層通過井下工作人員佩戴的邊緣感知傳感器完成身體狀態(tài)、運(yùn)動(dòng)情況、周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)收集,篩選有效數(shù)據(jù)。霧決策層設(shè)計(jì)在邊緣感知層的上面,采用LoRa無線通信技術(shù)將邊緣感知傳感器采集的數(shù)據(jù)接入井下環(huán)網(wǎng)光纖中,數(shù)據(jù)分析結(jié)果共享,實(shí)現(xiàn)異常信息數(shù)據(jù)的溯源功能。云服務(wù)層負(fù)責(zé)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的匯集與存儲(chǔ),并傳輸至管理應(yīng)用層,不對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和決策。管控應(yīng)用層由云服務(wù)層獲取井下人員安全狀況信數(shù)據(jù)信息,直觀展示給系統(tǒng)管理員,管理員通過管控應(yīng)用層向井下工作人員發(fā)號命令,實(shí)現(xiàn)人員的緊急調(diào)度和疏散等。

        圖1 安全監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Structure of security monitoring system

        2.2 邊緣感知層

        2.2.1 硬件設(shè)計(jì)

        邊緣感知層主要用于采集井下作業(yè)人員的安全狀況、運(yùn)動(dòng)情況以及周圍環(huán)境信息等數(shù)據(jù),并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,因此在選擇邊緣感知層的硬件時(shí)需要考慮計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力?;谝陨戏治?,選擇ARMCortex-M系列內(nèi)核處理器,兼具較強(qiáng)的硬件擴(kuò)展性能,能夠?qū)崿F(xiàn)多人員數(shù)據(jù)信息采集。對于所采集數(shù)據(jù)的分析選擇ARM Cortex-A系列內(nèi)核處理器,具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)運(yùn)算處理能力,能夠滿足邊緣感知節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的匯總與分析的要求。搭建完成的邊緣感知層的硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示,主要包括數(shù)據(jù)采集模組、運(yùn)算處理模組、顯示與輸入模組、LoRa通信模組等。

        圖2 邊緣感知節(jié)點(diǎn)硬件結(jié)構(gòu)Fig.2 Hardware structure of edge sensing node

        2.2.2 軟件設(shè)計(jì)

        邊緣感知層結(jié)構(gòu)組成中的數(shù)據(jù)采集模組擁有獨(dú)立的處理模塊,能夠?qū)⒉杉幚碇蟮臄?shù)據(jù)傳輸給運(yùn)算分析模組,控制無線通信、人機(jī)交互模組。數(shù)據(jù)采集使用的ARMCortex-M系列內(nèi)核處理器基于uC/OS,運(yùn)用C語言進(jìn)行程序編制,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析處理,之后由SPI接口將數(shù)據(jù)結(jié)果傳輸至運(yùn)算分析模組。運(yùn)算分析模組的程序運(yùn)行流程如圖3所示,主要包括數(shù)據(jù)采集驅(qū)動(dòng)程序、MySQL數(shù)據(jù)庫等。

        圖3 運(yùn)算分析模組程序運(yùn)行流程Fig.3 Operation flow of operation and module program

        2.3 霧決策層

        2.3.1 硬件設(shè)計(jì)

        霧決策層的功能包括無線網(wǎng)關(guān)和霧決策兩個(gè)方面,其中LoRa無線通信是實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)關(guān)功能的硬件保障,要求能夠通過無線網(wǎng)關(guān)將霧決策層獲取的數(shù)據(jù)高速傳輸至云服務(wù)層,因此設(shè)計(jì)了以太網(wǎng)接口用于連接高速環(huán)網(wǎng)。為了保證霧決策的計(jì)算速度和能力,選用了4核4線程的Intel Pentium N420064位微處理器。圍繞上述微處理搭建了霧決策層的結(jié)構(gòu)框架,如圖4所示,主要包括LoRa通信模組、以太網(wǎng)通信模組、人機(jī)交互模組等。

        圖4 霧決策層的結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of fog decision maker

        2.3.2 軟件設(shè)計(jì)

        因霧決策層功能較多,軟件設(shè)計(jì)過程中按照功能進(jìn)行了模塊化的設(shè)計(jì),包括多個(gè)獨(dú)立的功能模塊,應(yīng)用過程中能夠直接調(diào)用各功能模塊以實(shí)現(xiàn)所要求的功能。將霧決策層劃分成如圖5所示的模塊組成,主要包括無線連接管理、數(shù)據(jù)收發(fā)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)報(bào)表處理等模塊。LoRa無線通信模組傳輸?shù)臄?shù)據(jù)需要收發(fā)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行解析,依據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)頭進(jìn)行數(shù)據(jù)管理的判斷,如果是無線連接請求,則調(diào)用無線連接管理程序;如果是正常數(shù)據(jù)交互,則調(diào)用數(shù)據(jù)報(bào)處理程序。霧決策層接收到邊緣感知層的異常數(shù)據(jù)需先存儲(chǔ)于本地?cái)?shù)據(jù)庫,之后調(diào)用數(shù)據(jù)交互模塊,上傳至云服務(wù)層并在霧決策層進(jìn)行共享。

        圖5 霧決策層模組構(gòu)成Fig.5 Composition of fog decision layer module

        2.4 云服務(wù)層和管控應(yīng)用層

        云服務(wù)層與管控應(yīng)用層重點(diǎn)服務(wù)于監(jiān)控系統(tǒng)管理人員,接受邊緣感知層和霧決策層數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)信息向管控應(yīng)用層傳輸,展示給相關(guān)管理人員,云服務(wù)層和管控應(yīng)用層設(shè)計(jì)工作主要涉及的是軟件。

        2.4.1 云服務(wù)層軟件設(shè)計(jì)

        云服務(wù)層運(yùn)行程序主要包括3層,自下而上分別為數(shù)據(jù)收發(fā)層、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層和管控應(yīng)用層接受數(shù)據(jù)的API接口層。數(shù)據(jù)收發(fā)層進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā)時(shí)無需較大的計(jì)算量,僅要求數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖畲蟛l(fā)數(shù)滿足要求,程序的編寫采用了非阻塞型的NodeJSl521;數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層的主要功能是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并將其傳輸至管控應(yīng)用層接受數(shù)據(jù)的API接口層,該過程需要大量的數(shù)據(jù)計(jì)算處理,采用了PHP開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行軟件程序的編寫。云服務(wù)層程序結(jié)構(gòu)如圖6所示。

        圖6 云服務(wù)層程序結(jié)構(gòu)Fig.6 Cloud service layer program structure

        2.4.2 管控應(yīng)用層軟件設(shè)計(jì)

        管理控制層主要功能是實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)人機(jī)交互,獲取井下人員的安全狀況、運(yùn)動(dòng)情況和周圍環(huán)境信息,管理控制層軟件控制流程如圖7所示。

        圖7 管理控制層軟件控制流程Fig.7 Software control process of management control layer

        3 應(yīng)用效果評價(jià)

        為了驗(yàn)證井下人員安全監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)效果,將其應(yīng)用于四臺(tái)煤礦進(jìn)行為期半年時(shí)間的測試試驗(yàn)工作,跟蹤記錄了監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況。記錄結(jié)果顯示,監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠,具有較強(qiáng)的抗毀傷能力;各系統(tǒng)模塊的功能均已實(shí)現(xiàn),能夠獲取井下工作人員的安全狀況的實(shí)時(shí)信息數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)得出半年時(shí)間內(nèi)檢測得到人員身體不適情況14起,以心跳速率較高為主,及時(shí)將相關(guān)人員撤離,成功避免了人員安全事故的發(fā)生。相關(guān)專業(yè)人士估計(jì),該監(jiān)控系統(tǒng)的使用,為企業(yè)節(jié)省近150萬的人員事故處理支出,取得了很好地應(yīng)用效果。

        4 結(jié) 語

        煤礦井下生產(chǎn)安全的重中之重是人員的安全。針對四臺(tái)煤礦井下人員安全監(jiān)控系統(tǒng)的問題,提出了具體的人員監(jiān)控系統(tǒng)的功能要求,完成了井下人員安全監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)的設(shè)計(jì),包括邊緣感知層、霧決策層、云服務(wù)層、管控應(yīng)用層等。并對井下人員監(jiān)控系統(tǒng)各層硬件和軟件進(jìn)行了設(shè)計(jì)。將設(shè)計(jì)完成的人員監(jiān)控系統(tǒng)在四臺(tái)煤礦進(jìn)行為期半年的測試試驗(yàn)。結(jié)果表明,人員監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠、抗毀傷能力強(qiáng),能夠?qū)崿F(xiàn)最初的設(shè)計(jì)要求,為企業(yè)節(jié)省近150萬的人員事故處理支出。

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