智能識別

在神東煤炭集團洗選中心上灣洗煤廠，設備運行狀態、變配電設備、計量數據等六大類30項數據，通過小小的傳感器實現自動采集。這些數據經過分析模型，生成一系列歷史數據。

“通過數據，我們可依據歷史趨勢對目前或者即將發生的狀況作出判斷和決策。”上灣洗煤廠副廠長王誠說，“這種獲取數據、存儲數據、管理數據、分析數據的數據處理方式，一定程度上體現了大數據的系統架構。”

神東煤炭集團黨委書記、董事長楊鵬在未來五年規劃中強調，要推進云計算、移動互聯網、大數據等開發與應用，形成一套既利當前又惠長遠、引領行業科技進步的技術標準和規范，提升企業核心競爭力和可持續發展能力。

近年來，神東人在大數據的道路上不斷摸索，位于大柳塔煤礦的區域生產控制指揮中心實現對“五礦六井”的數據采集，錦界煤礦用數字化記憶割煤解放了礦工的雙手，上灣煤礦的“一網一站”將該礦井下信息傳輸系統全部打通……

“如果說對大數據的探索是一個求學的過程，神東煤炭集團目前還處在小學低年級階段。如果說實現大數據就是完成一篇作文，神東煤炭集團現在還在學習如何寫好漢字。”神東煤炭集團副總經理王海軍形象地做出比喻。

在王海軍看來，大數據技術的戰略意義不僅在于掌握龐大的數據信息，而且在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。“從這個角度來看，我們雖然做出了一些成績，但仍處于信息搜集和數據積累階段，未來要走的路還很長，而且有必要堅持走下去。”王海軍說。

邁出數據采集第一步

據王誠介紹，上灣洗煤廠以前也對各設備采集數據，但并沒有大數據的概念，只有實時數據，缺乏歷史數據。

歷史數據有什么作用?王誠把每一臺設備比喻為一個病人。醫學規定成年人的正常腋下體溫在36攝氏度至37攝氏度之間。但對于每一個個體而言，有的人體溫在37攝氏度屬正常;有的人體溫在36攝氏度屬正常，37攝氏度時已經有點不舒服了。這時就需要開一些藥，采取一些治療方式。

“和每個人都是差異性個體一樣，由于運轉時間、所處環境不同，每臺設備也會呈現不同特征。”王誠說，“歷史數據就是讓每臺設備都像病人一樣有了病歷。檢修人員在診斷時可以了解這臺設備的正常情況，并根據每臺設備的不同情況對癥下藥。”

2015年3月，李克強總理在全國兩會上首次提出“中國制造2025”，與此同時，上灣洗煤廠的智能化洗煤廠建設提上日程。

經過3年建設，如今，上灣洗煤廠已經實現以MES為核心的智能控制和移動集中控制。在數據采集方面，由人工數據采集向系統自動采集轉變，由實時采集數據向歷史數據轉變，形成了“儲量豐厚”的數據倉庫。

在神東煤炭集團上灣煤礦機電信息組主管李飛的辦公室，《中國煤炭報》記者看到一張“一網一站”示意圖。10個大立方體分散分布，118個小立方體擴散式分布在不同的大立方體周圍，構成一個密集的信息網。

李飛告訴《中國煤炭報》記者，這是“一網一站”的邏輯關系示意圖。大立方體代表了“一網”，即萬兆環網，小立方體代表了“一站”，即綜合分站。

綜合分站之所以“綜合”，是因為其身上有很多接口，包含了井下3G無線通信系統、人員定位系統、車輛定位系統、工業電視系統、語音廣播系統、調度指揮系統、工業自動化系統、安全監控系統在內的八大業務系統。這些系統統一接入綜合分站(“一站”)后，通過萬兆工業以太環網(“一網”)承載及回傳。

“一網一站”于2014年開始建設，2015年投入使用。“以前也會進行數據采集，但各分站相互獨立，形成信息孤島。綜合分站建立之后，所有數據集合到一個平臺上，其帶來的改變可想而知。”李飛說。

“一網一站”投入使用后，對于井下礦工而言，最大的改變就是“和地面聯系更方便了”。以前在井下如果想和井上聯系，需要通過定點設置的固定電話。現在，人人手里拿著經煤安認證的智能手機，不僅能通電話，還能下載APP、看班組微信群。

對于調度者而言，“一網一站”更是發揮了大作用。通過智能視頻系統，可以監測皮帶落煤點的煤量。一旦即將出現超量或堆煤的狀況，系統會自動發出警告，提醒調度員。崗位工也可通過現場的聲光報警及時發現、處理問題。

更有趣的是，通過“一網一站”建設，井下職工都有了自己的專屬“名片”。進入管理平臺，可以清晰地看到井下的二維線路圖，線路圖上密集分布著隨時移動的藍色小點。李飛指著藍色小點告訴《中國煤炭報》記者，每一個藍色的小點都代表了一個人。

點擊其中一個藍色小點，立即出現一個寫有個人信息的文本框，不僅清晰地記錄著該職工的姓名、工種、卡號、入井時間、入井時長，還明確標注了該職工的當前位置：距離21401輔運59聯301米，并附有相應的坐標。

“一網一站”方案采用了Zigbee及飛行時間定位技術，將定位精度控制在10米以內，做到了人員及車輛的精確定位，并且支持行走軌跡回放功能，有效支撐了井下搶險救災、人員車輛定位、安全巡檢等業務的開展。

據介紹，按照原有的定位系統，定位點覆蓋不足、盲區多，并且受RFID技術及方案的限制，只能做到區域定位，即只能知道井下人員所在的區域，而無法知道其在此區域內的具體位置。如此精度只能滿足最基本的人員管理需求，無法適應井下搶險救災的需要。

李飛告訴《中國煤炭報》記者，未來這項功能不僅要在“人”上實現，還要在“設備”上實現。點擊某臺設備，就可查看設備的基本信息與維修記錄，甚至還可以與歷史故障的維修人員直接對話。

當然，實現該設想，目前還有一定難度。以變電所為例，一個變電所一排可擺放20多臺高壓柜，對于目前的定位精度控制在正負10米的定位系統而言，無法精確辨識每一臺設備的位置。

和分散式的站點相比，“一網一站”是井下控制器集中供電，供電要求高。如果不給分站安裝后備電源，檢修期間會沒有信號。

“一網一站”的優越性在于其開放性上，未來的新系統，都可以接到“一網一站”上，借助既有的數據，實現新的功能。“今年，我們計劃增加視頻調速系統。”李飛說。

整合平臺打通數據孤島

“不同礦區的數據收集上來以后，接下來就是要思考如何將各礦的數據打通。每個礦的數據自己連成了一小片還不行，要把很多個一小片連成一大片。”王海軍說，“數據越多，預警、預測、預判的維數也就越高，為實現大數據分析提供更準確的依據。”

在神東煤炭集團區域生產控制指揮中心，集控員董哲接到了井下打來的電話——補連塔煤礦某移動變壓器發生跳閘。查看數據排除了故障可能后，董哲點擊鼠標，遠程將電送上，前后用時不到10秒。

“以前如果發生移動變壓器跳閘的情況，井下就會派人步行1個小時左右，到相應的位置把電送上。”董哲說。

這種變化，還得歸功于區域煤礦集中控制系統。于2017年6月建設完成的區域煤礦集中控制系統，可對神東礦區的大柳塔煤礦、石圪臺煤礦、上灣煤礦、哈拉溝煤礦、補連塔煤礦“四礦五井”進行集約化管理，為礦井生產提供技術支持。

作為區域煤礦集中控制系統最直觀的“中樞”——區域生產控制指揮中心，坐落在大柳塔煤礦，其管理覆蓋了四個礦井的采、掘、機、運、通各專業及洗選、人員定位、工業電視等子系統。

600平方米的區域生產控制指揮中心大廳、碩大的電子顯示器、12組工作電腦，不到10位職工遠程控制著50公里范圍內的神東礦區，監控主運輸皮帶62條、變電所78個、主要供排水泵房27個、綜采工作面15個、連采工作面11個、監測數據點位18萬余個。

區域煤礦集中控制系統的優勢不只是體現在數據收集上，還體現在數據分析對決策的影響上。神東煤炭集團信息管理中心數據部，專門負責對于區域煤礦集中控制系統中上傳的數據進行初步處理與分析。

以前，大柳塔煤礦活雞兔井有3支綜采隊同時給12煤三盤區皮帶上煤。在這一過程中，3支隊伍為了完成任務就全速推進，經常把皮帶壓死。通過數據分析，工作人員發現，如果三盤區功率轉矩大于80%，工作人員可將配采隊的順槽膠帶機直接停止。這是通過數據分析影響判斷的成功案例。

除此之外，還可以通過數據分析進行預測。通過對綜采主要設備的運行數據實時監測，進行智能關聯分析，可根據數據變化趨勢提前發現設備隱患，提前組織檢修，避免造成故障、影響正常生產。

2017年年底，信息管理中心根據既有數據做出了神東煤炭集團月度工效分析報告。該報告以大數據為原料，是經過打破、篩選、重構而成的一件新作品。全集團入井總工時、各礦萬噸工時率、綜采百平方米推進工時、掘進進尺米工時等13項數據及相關分析，在報告里一目了然。

“我們把這些分析結果下發到各礦，各礦通過分析結果進行橫向對比，找差距，以提升自己的管理水平，這樣就達到了大數據分析的目的。”信息管理中心數據部副經理張鵬說。

與此同時，“無人則安”的新模式，在區域煤礦集中控制系統投入運行以來，也顯示出優勢。以大柳塔煤礦為例，該礦共有15個變電所、53個水泵房、600多臺分散的小水泵。區域煤礦集中控制系統投入運行前，需安排130多名崗位工進行操作。如今，這些崗位已實現了無人值守和自動排水，只需調度員在地面調度室集中監控、智能分析。

培養人才是個慢功夫

和崗位工減少相對應的，是企業對高素質人才需求的增加。數據傳上來了，怎么處理、怎么分析、怎么應用?

在神東煤炭集團，有這樣一支年輕的隊伍——組建于2017年2月，共10名成員。成員年齡最大的33歲，最小的29歲。他們曾在井下從事采煤、機電檢修等不同一線工種，如今卻有著共同的崗位——神東生產數據標準化項目部研究員。

面對大數據探索缺乏人才的現狀，2017年，神東煤炭集團實行內部招聘，從報名的100多名煤炭業務骨干中，擇優選取了10名，并于2017年2月組成生產數據標準化項目團隊，計劃從零開始，將煤炭業務骨干培養成技術專家。

在信息中心的數據標準化項目部，《中國煤炭報》記者見到了該部門負責人白明亮。本科畢業于中國礦業大學(徐州)電氣工程專業的白明亮，于2007年來到神東煤炭集團石圪臺煤礦，從最基礎的井下工作干起，一干就是10年。2017年2月前還是石圪臺煤礦綜采3隊黨支部書記的他，如今已是數據標準化項目部的成員。

“其實大家都是零基礎，去年一年的時間都以學習為主。”清瘦的白明亮眸子里充滿了求知欲，“你們記者跑過很多地方，應該知道哪些企業這方面做得好，和我們說說，我們也想學習一下。”

在白明亮的辦公桌對面，坐著另一位團隊成員肖淵。肖淵桌上放著一本厚厚的《Python數據科學指南》，電腦里正播放著Python教學視頻。“我以前是學采礦的，利用辦公的空閑時間，自學了一下編程語言。”肖淵取下一只耳麥，認真地說。

“團隊剛成立，主要任務就是多學習，先了解神東煤炭集團現有的165個信息系統，了解公司業務架構。”王海軍說。在他看來，培養人才不是短平快的政績工程，必須踏踏實實下慢功夫。

1年的時間，數據標準化項目部通過采購、圖書館借閱等方式，學習相關書籍60多本，累計收集并學習相關科技論文261篇，考察學習3次，實行內部調研11次，參與內部培訓10次。

2017年，數據標準化項目部從神東煤炭集團各系統中提取數據項2萬多項，并在國家級核心期刊發表了《基于大數據分析的煤礦綜采生產數據應用》等3篇文章。目前，已完成了前期數據現狀調研，進入數據標準設計階段。今年，數據標準化項目部計劃重點實施團隊建設、數據治理、共享平臺建設，并在有條件的基礎上適當考慮簡單的數據分析應用。

“大數據建設，人才是第一保障。沒有人，什么事也做不成。”王海軍說，“未來，我們還計劃組建第二個團隊，尋找數據分析工程師，購買專業數據分析軟件，成立數據分析專家隊伍。”

存在挑戰期待更好解決

“一些懂大數據、懂計算機的人才，并不了解煤炭行業。咱們煤炭行業懂煤炭的人才，又極度缺乏大數據方面的經驗。”王海軍說，“在產業人才問題上，僅有企業的力量是不夠的，需要國家層面進行產業化培訓。”

對于大數據建設而言，除人才隊伍建設外，神東煤炭集團面臨的挑戰還有很多，小到最基礎的井下傳感器制作商缺乏，大到數據標準缺失等。

傳感器作為大數據建設的“細胞”級單位，是收集數據最前端、最基礎的設備。但在煤炭行業中，并沒有太多企業有此方面需求，導致市場需求不足。外加井下傳感器需要特殊的煤炭行業安全驗證，制作商少之又少。不少特定的傳感器，如油樣傳感器等，在國內鮮有廠家制作。

在數據應用方面，國內尚缺乏大型綜合分析軟件控制平臺。

目前神東煤炭集團區域控制系統所使用的，是德國PSI公司的軟件平臺。“目前的大型綜合分析軟件控制平臺，好用的都是國外的。”王海軍說，“國內正在加大平臺的開發應用力度，未來國內平臺有望成為主流。”王海軍說。

在數據標準化問題上，目前煤炭行業缺乏數據標準。中國煤炭工業協會信息化分會副會長陳養才告訴《中國煤炭報》記者，煤炭行業要實現大數據，最根本是要實現整個行業的標準統一。“神東礦區條件優越，基礎較好，但全國各礦區條件不同，科研攻關、投入等跟不上。從煤炭行業現狀來看，在全行業實現大數據尚缺乏基礎。”陳養才說。

“我們現在做的一些標準化工作，也是在為未來煤炭行業的數據標準做鋪墊。”王海軍說。

礦井的數字化實現了基礎數據向上層的直接傳輸，一方面，防止了下層數據造假;另一方面，也對上層領導的數據分析與運用能力提出了更高要求。

“大數據不僅難在技術方面，更難在文化、思維方式的改變上。大數據應用之后，領導的觀念、職工的素質、管理模式與管理流程都要發生顛覆式改變。”陳養才說。

2017年12月，在中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習時，習近平總書記指出，善于獲取數據、分析數據、運用數據，是領導干部做好工作的基本功。

“如今提倡企業轉型升級，無論是轉型成煤制油、煤制氣還是煤制烯烴，最基本的煤炭還是要挖的。”王海軍說，“煤炭如何挖?還是要在升級上下功夫。大數據的建立，從系統到平臺，從數據流到業務流，再到模型指導，將極大改變未來煤炭行業的發展方式。”