摘" 要：在国家大力推动矿山智能化建设的背景下，文章对煤矿行业机械化向智能化转变过程中煤矿企业各部门大力建立数据平台的现状进行了研究，分析了现有技术下大量数据平台建设中存在的数据无法进行交互，从而形成数据孤岛的问题。并针对数据孤岛问题，提出了一种数据交换与资源目录管理系统，旨在满足煤矿日益增长的高效数据共享和管理需求。该系统采用分布式架构设计，确保系统的可扩展性和无缝数据交换，有望推动煤矿行业实现更高的生产力与数据共享。
关键词：智慧矿山；数据共享；数据孤岛；智能化
中图分类号：TP311；TD67" 文献标识码：A" 文章编号：2096-4706（2024）12-0100-05
Exploration on the Construction of Intelligent Mine Data Sharing and Open System
YANG Biao1， LI Liang2
（1. Shandong Energy Group Xibei Mining Co.， Ltd.， Xian" 710018， China;
2.College of Communication and Information Technology， Xian University of Science and Technology， Xian" 710054， China）
Abstract： Under the background of the countrys efforts to promote the intelligent construction of mines， this paper studies the current situation of establishment of data platforms by various departments of coal mining enterprises during the transformation from mechanization to intelligence of the coal mining industry， and analyzes the problem that a large amount of data in data platform construction with the existing technology can not interact so as to form data island. The present situation is investigated and analyzed， and a data exchange and resource catalog management system is proposed in this paper to solve the problem of data island， which aims to meet the increasing demand of efficient data sharing and management in coal mines. The distributed architecture and design of the system ensures scalability and seamless data exchange， which is expected to drive higher productivity and data sharing in coal mining industry.
Keywords： smart mine; data sharing; data island; intelligence
0" 引" 言
为贯彻落实国家发展改革委等八部委联合印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》《我国煤炭行业高质量发展总体思路、目标方向、量化标准和重点举措研究》等国家相关政策，加快我国煤矿智能化建设[1]，推动煤炭行业高质量发展，国家能源局开展了《智能化煤矿（井工）分类、分级技术条件与评价》《智能化采煤工作面分类、分级技术条件与评价》两项标准的制定工作，给出了智能化煤矿和智能化工作面分类、分级评价指标体系与评价方法，指导煤矿因地制宜地进行智能化煤矿建设，推进煤矿智能化高质量发展[2]。智能化煤矿是将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等全过程的智能化运行[3，4]。
近年来，数据成为公认的国家基础战略资源，被高度重视。2020年初《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将数据列为与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并列的生产要素，全国范围跨部门，跨区域，跨层级、跨行业、跨流域的数据大流动、基于应用场景数据治理的态势也已成型[5-7]。作为生产矿井，目前已建成供排水系统、安全监测系统、束管监测系统、顶板检测系统、水文系统、GIS一张图、主通风机监控系统等十几个业务系统，煤矿已经开始步入大数据时代[8]。由于数据越来越多，数据类型变得多样且散落在不同的系统中，如何提升数据质量并有效地利用数据这一煤矿宝贵的战略性资产，如何从海量数据中准确地挖掘出有价值的信息，已经成为生产矿井接下来面临的主要难题。西北矿业公司信息化中心数据共享与信息系统分散建设，以及信息服务难于获取和操作的矛盾越来越突出，亟须整合资源，进行数据治理，实现数据价值进行大数据挖掘分析的目标[9，10]。
1" 数据共享体系建设方案探索
1.1" 数据共享交换平台
1.1.1" 建设目标
数据共享交换平台在智能化矿井系统中扮演关键角色，作为多个系统之间的数据交流桥梁。其主要职责在于实现不同数据库和文件之间的高效数据交换与同步，满足分布在不同网络和操作系统环境中的各类应用系统和数据库之间的数据共享需求。该平台具备初步整合和处理采集数据的能力，通过统一的数据标准对采集的数据进行清洗和转换。这确保了数据的质量和一致性，使其能够以全量或增量的方式顺利加载到大数据处理平台中。在整个数据交换过程中，数据共享交换平台实施全程监控管理，确保数据交换过程有序进行。这有效地防范了乱交换、重复交换等问题，从而保障了数据的安全性。通过这种专业化的平台，智能化矿井系统各个组成部分能够更加高效、可靠地进行数据交互，为系统整体运行提供有力支持。图1为数据共享交互平台。
1.1.2" 系统功能
1）基本数据交换功能。平台需能结合基础大数据平台，本项目提供丰富的数据交换方式，包括直接交换、API共享交换等。
2）审批管理功能。审批管理包括目录审核、目录撤销审核、发布审核、发布撤销审核、订阅审核等功能。
3）数据分级功能。根据数据的业务类别和安全级别，将数据分级分类管理，以便明确数据的范围边界和使用方式；同时与数据授权管理相配合，实现更加细粒度的数据共享授权管理。
4）监控管理功能。监控管理提供对数据交换全过程实时监控，具体包括每一个交换业务的源信息、目标信息、交换用时、记录数、数据流量、报错信息、交换历史、当前状态等内容。
5）运维监管功能。数据交换平台为方便使用者对交换网关进行运维监控，可以实时显示每个数据交换网关的系统运行状况，从而在系统出现状况时能快速的定位问题，如节点断线、CPU运行过高、内存泄漏等问题。
6）日志管理功能。日志管理支持记录交换业务的操作信息，具体包括每一个交换业务的源信息、目标信息、交换用时、记录数、数据流量、报错信息、交换历史、当前状态等。
1.2" 数据资源目录
数据资源目录管理系统基于分布式的架构设计，采用分层架构，由展示层、业务层、存储层及交换层共同组成。图2为数据资源目录管理系统的架构设计。
其中展示层负责提供易用的操作界面，完成数据的展示及管理；业务层负责整个系统管理及业务处理；存储层负责存储业务数据，同时存储搜索索引；交换层负责数据交换，其中API网关用来完成RESTful API形式的交换，数据交换引擎用于完成其他类型数据的交换。
1.3" 数据共享开放平台
1.3.1" 架构体系
数据共享与开放平台如图3所示，该平台可以数据服务接口方式对煤矿各部门、各业务系统以及报表分析平台等实现数据开放和共享。系统可为企业微服务、微应用及其他第三方应用服务系统提供数据查询、数据比对、信息布控、数据下载、数据操作等服务接口。各部门可通过数据服务系统获取大数据处理平台中的数据资源服务，同时也可通过数据服务系统向经过授权的业务应用提供数据资源服务。
数据共享与开放平台提供完整的API发布、订阅和生命周期管理，用户只需进行简单的操作，即可快速、低成本、低风险地共享开放数据或服务。能力共享平台扮演着协助用户在其多系统间、与合作伙伴以及第三方系统之间实现跨系统、跨协议服务能力互通的关键角色。各系统通过发布和订阅服务API的方式相互开放，并对这些服务API进行统一管理和组织。在服务API的基础上，系统能够实现政府或企业内部各部门之间、以及与合作伙伴或第三方开发者之间业务能力的融合、重塑和创新。该平台提供了一种高度专业化的框架，使得用户能够在异构系统之间建立可靠的连接，通过标准化的API接口进行服务交互。此过程中，服务API的发布、订阅和管理得到有效的协调，为用户提供了一个有序而可控的环境。通过这种专业的方式，政府或企业内部的各个部门能够更加高效地整合、创新和重新构建业务能力，从而推动系统间的协同发展。
1.3.2" 功能体系
数据共享与开放平台主要包含：
1）服务中控。主要包括服务开发、服务注册、服务汇聚、服务查找、服务授权、运维管控等功能，为服务的开发和管理提供一站式便捷服务。
2）服务网关。主要提供协议转换、服务路由、服务SLA功能，为服务的运行提供高性能和高可靠的运行环境。
1.3.3" 功能要求
1）服务资源注册。服务资源注册用于对外发布的服务接口首先需要进行注册管理。
2）服务资源审核。系统提供审核功能可对服务请求方的请求信息进行审核，只有审核确认的用户，才可查看服务资源。系统提供服务资源审核功能，服务注册发布后，系统对服务接口信息进行核查、审批，批准之后，服务才可发布，审核不通过的服务退回重新修改。
3）服务资源授权。系统对服务请求方、用户、资源进行分级管理，支持服务以及目录权限控制，通过服务权限控制实现服务授权。每个请求方预先设定等级，结合数据项等级，控制用户可访问和订阅的范围，可基于行政层级、岗位、地域等进行授权。
4）服务资源发布。系统发布的服务会选择发布的目录，通过发布目录来确认发布范围，同时设置共享等级，根据共享等级来保证哪些申请方可以浏览订阅该资源。通过对共享数据访问方式的控制以及数据颗粒度控制，服务方实现对自身共享数据的管理。
5）服务资源目录。通过目录管理系统对发布的服务接口进行编目管理，服务目录可自动更新，并根据当前申请方和用户的授权范围查看可访问的服务资源。
6）服务资源监控。系统提供对服务接口的完整审计，能够详细记录业务共享服务记录，包括服务的注册、审核、授权、发布、访问等行为。
2" 建设成效
遵循国标、山东能源集团标准，通过该项目的建设，可建立生产矿井级现有的各业务系统统一的标准体系，并根据各生产矿井特点制定唯一数据标准规范体系，如图4、图5所示。
2.1" 培育数据文化
所谓数据文化是一种以客观数据为基础的文化范式，其核心特征在于通过数据进行表达、分析和决策。这种文化注重事实的客观性，强调理性思考，追求数据的精确性。在改变传统的生产矿井思维模式的过程中，数据文化要求形成大数据思维，即建立起一种以数据为主导的文化和理念。在这一文化中，数据被视为信息的核心驱动力，因此管理和决策的基础建立在对数据的深度理解和分析之上。数据文化倡导用数据来说话，将数据视为管理和决策的依据，推动组织在创新和业务发展中更为积极地借助数据。这种数据驱动的文化理念为组织提供了更为科学和客观的决策基础，使其能够更加灵活地适应不断变化的环境。
2.2" 推动数据共享
积极推动煤矿基础性数据库的完善是通过采用统一目录体系和交换框架，有针对性地集中梳理和转化形成数据资源的过程。同时，逐步建立并完善生产矿井与各煤矿（各部门）之间，以及对集团煤矿信息资源的交互转换和共享平台，以建立信息应用系统之间的协作共享机制。这一过程旨在推进各业务部门之间的跨部门协作，以及各相关职能部门和业务系统之间的联动协作。该举措的目标是为实现智慧化的服务和管理模式打下坚实基础，同时推进生产矿井教育治理体系和治理能力的现代化。通过建立有效的数据交互和共享平台，煤矿能够更加高效地整合各部门和系统之间的信息资源，实现跨业务部门的协同工作。这不仅为智能化服务提供了支持，还有助于建设现代化的治理框架，推动煤矿在信息化管理方面取得实质性进展。
2.3" 消除各类数据问题
通过将生产矿井最为重要的各信息系统数据资源进行梳理、整理、清洗、规范，建立生产矿井全局性的基础数据库平台、数据管理平台、数据标准平台、数据接口平台和数据安全监管和防护平台，消除信息化环境下的数据孤岛，为生产矿井生产、运营、管理、智能化与资源和应用系统进行深度整合打好数据基础，为系统整合、数据采集和维护、各类软件项目建设铺平道路。
2.4" 形成《生产矿井数据资产管理规范》
在促进生产矿井事业发展和信息化建设的过程中，需要从制度和管理机制两方面进行统筹和规范，以加强对生产矿井数据资产管理和信息化建设项目的有效管理。需要建立健全制度体系，明确生产矿井数据资产的所有权、使用权限和责任，确保数据的合规性和安全性。这包括确立数据采集、存储、共享和使用的规范，明确数据治理的流程和标准，以及建立相关的法规和政策框架，以规范数据资产的管理和应用。在管理机制方面，应该建立完善的项目管理体系，包括项目规划、实施、监控和评估等多个环节。通过明确项目管理的责任和流程，确保信息化建设项目的推进与生产矿井业务的需要相一致。同时，引入有效的监控和评估机制，及时发现和解决问题，确保信息化建设项目的进度和质量。通过制定《生产矿井数据资产管理规范》，可以更好地推动生产矿井事业的发展，提升信息化建设项目的管理水平，使其更加符合业务需求，实现信息化在矿井生产中的最大化效益。
3" 结" 论
矿产资源是我国经济中的重要一环，矿产企业智能化是现阶段的必然趋势。本文以解决实际中出现的数据孤岛为目标，探索一种矿井数据共享开放建设体系。从根源出发，搭建矿井数据库、数据运维、数据共享等服务平台，为矿上智能化探索提供理论方法与切实可行的实践经验。但同时由于各个煤矿现实环境存在很大的差异性，因此数据共享开放问题仍为以后矿井智能化建设的重点与难点。
参考文献：
[1] 宋一鸣，刘永红.基于人—资源—环境视角的智能矿山系统设计研究 [J].包装工程，2023，44（S1）：277-284.
[2] 王国法，庞义辉，任怀伟.智慧矿山技术体系研究与发展路径 [J].金属矿山，2022（5）：1-9.
[3] 张瑞新，毛善君，赵红泽，等.智慧露天矿山建设基本框架及体系设计 [J].煤炭科学技术，2019，47（10）：1-23.
[4] 吴群英，蒋林，王国法，等.智慧矿山顶层架构设计及其关键技术 [J].煤炭科学技术，2020，48（7）：80-91.
[5] 徐华龙.智能矿山一体化管控平台关键技术研究 [J].煤矿安全，2022，53（12）：144-149+154.
[6] 张晓霞，陈思宇，苏上海，等.矿井智能一体化管控平台设计及应用 [J].煤炭科学技术，2022，50（9）：168-178.
[7] 许夫鹏，徐京，张昭喜.基于大数据的矿井设备管理共享平台探索与实践 [J].中国设备工程，2020（S1）：281-283.
[8] 陈黎明.矿井智能化建设研究 [J].中国设备工程，2023（15）：41-43.
[9] 吴胜利.煤矿智能化矿井建设高质量发展现状及展望 [J].现代工业经济和信息化，2023，13（7）：316-318.
[10] 高凤丽.矿井煤质智能化管理系统研究与应用 [J].洁净煤技术，2023，29（S2）：702-705.
作者简介：杨彪（1980—），男，汉族，陕西咸阳人，工程师，本科，研究方向：智能化矿井信息基础设施建设；黎梁（1999—），男，汉族，陕西渭南人，硕士在读，研究方向：深度学习、智慧矿山。
