摘要：基于对我国煤炭生产状况的分析，提出建立感知矿山的想法。结合已有感知矿山的理论基础，本文从感知矿山物联网的特征，物联网平台的特征阐述了物联网的可行性和优势性，在物联网建设中引入云计算，对云计算的概念，模式，优势以及具体应用进行论述，表述云计算为物联网的建成提供了手段，指出了物联网、云计算技术的广阔前景。

  　关键词：物联网；云计算；感知矿山

　　Abstract：Based on the analysis of coal production status in China, the idea of building sensing mine is put forward.. , combined with the theoretical basis of the existing perception mines, from the sensor mine network characteristics, characteristics of networking platform describes the feasibility and the advantage of the Internet of things, in the networking construction, the introduction of cloud computing, of cloud computing concept, mode and its advantages and application into discussion, expression of cloud computing for IOT built provides the means, networking, cloud computing technology and broad prospects are pointed out.
Keywords:Internet of things；Cloud computing；Perceived mine

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　引言

　　当前，煤炭仍然是我国能源利用的主体，煤炭行业的生命线，是能源安全和国民经济的重要基础产业。然而我国煤炭资源储存条件复杂，开采技术不成熟，整体机械化水平较低，煤炭生产安全监控系统技术落后，生产系统复杂，工作场所黑暗狭窄，人员集中，采掘工作面又随时移动，由于地质条件的变化会使移动的采掘工作面不断出现新情况和新问题，如不及时采取相应的有效措施，就可能会导致重大灾害事故，给安全工作带来困难，安全形势不容乐观，现有的安全生产监测监控系统，由于生产厂商和系统建设时期不同，各个系统之间没有统一的通信协议和接入技术，系统之间的数据结构差异很大，呈现多源性和异构性。国家和矿山企业对矿山安全的重视程度不断加强。对保证矿山的安全和正常生产起到了重要作用。在是在目前的装备和技术水平下，无法根除各种安全隐患，矿山灾害时有发生，缺少实时、在线、连续的监测预警装备。如何加强目前煤矿企业、集团公司、安全部门对煤矿安全生产管理，实现管理的现代化和信息化，已成为煤矿企业关心的问题，因此，应建立能够全面掌握煤矿安全生产信息的“感知矿山”系统，以便全面掌握矿区地面、井下环境信息、水文地理信息、煤层信息、巷道信息、机电设备信息及工作状态、井下人员分布及工作状态、每班产量，甚至有关灾害预防、事故救助、应急预案、安全培训等等情况。

　　1物联网

　　1.1感知矿山物联网概念和特征

　　感知矿山物联网是在煤矿综合自动化基础上的延伸和扩展应用,基于应用目的提出的感知矿山物联网模型是为了便于将物联网技术尽早使用到矿山建设与生产中去。因此,感知矿山物联网模型必须与数字矿山、矿山综合自动化的模型有很紧密的联系。

　　煤矿生产与安全保障所需的子系统众多,除骨干传输网和调度室设备外,主要生产与监控子系统多达数十个。感知矿山总体设计要求将所有这些子系统均作为矿山物联网的内容,纳入统一网络进行监测、控制与管理,实现全面的物联网矿山。因此,感知矿山物联网应用具有如下特征:

　　(1)感知层综合业务服务。无线覆盖网络必须能为井下所有移动物体提供感知服务,包括各种设备、人员、环境及工况监测等。

　　(2)移动代理与服务发现。随着感知层应用的扩大,多个系统共同组成物与物相联的WSN网络,这些系统可能是由多个厂商来实现的。因此,需要解决如标准化、服务发现、移动代理等问题,使感知矿山从开始就向着标准化的方向发展,有利于M2M设备层的移动。

　　(3)动态与静态兼容。矿山生产与安全数据从每天只需几个的静态数据发展到对动态要求很高的振动、语音、视频数据。

　　(4)统一的数据描述方法。采用元数据技术为上述对象及数据提供统一的数据描述方法,制定统一的数据结构。

　　(5)统一的数据仓库平台。根据元数据信息共享系统的结构、模块和特点,实现分布式数据组织与管理、分布式数据共享、分布式数据快速索引机制以及跨平台数据访问功能,为信息融合、信息挖掘提供良好的数据平台

　　1.2感知矿山物联网的平台特征

　　煤矿生产与安全保障所需的子系统多达数十个,要求这些子系统均为同一厂商提供是不现实的。感知矿山物联网总体设计又要求将所有这些子系统均作为矿山物联网的内容,纳入统一网络进行监测、控制与管理,实现全面的物联网矿山,显然开放的平台是非常重要的。所以该平台具有以下特征：

 

　　（1）现场感知的全面性: 基于煤矿物联网基础设施可实现井下井上信息全方位采集与接入。
　　

　　（2）信息传输的可靠性: Mesh自组网多径传输协议使得井下区域网络的数据接入更加可靠，光纤环网为井下井上的数据通信提供了保证，云计算平台为数据的集中存储和安全访问提供了可能。

　　（3）信息处理的智能性: 除传感器节点自身智能性不断增强外，云计算平台面向服务的体系架构SOA、平台即服务PaaS、软件即服务Saas、基础设施即服务IaaS等理念使一体化平台在数据共享、信息处理方面更加智能化。

　　（4）系统功能的集成性: 基于云计算虚拟化技术，将硬件、网络、存储、应用虚拟化，屏蔽各子系统平台的异构性，可将井下环境监测!机电设备监控!人员定位等功能集成一体，满足安全生产对信息资源的集成与共享需求。

　　2云计算

　　物联网使得物和物之间建立起连接，伴随着互联网覆盖范围的增大，整个信息网络中的信源和信宿也越来越多；信源和信宿数目的增长，所带来的后果必然是网络中的信息也会越来越多，即在网络中产生大数据；而这些大数据的内在价值的提取、利用则需要用超大规模的云计算技术来支撑。充分利用好大数据需要使用云计算技术。煤矿综合自动化对煤矿安全生产水平提升作用有限的最主要原因就是只对数据进行了显示和归类，对数据内在联系和内在价值挖掘不足。而矿山物联网建立后，数据越来越丰富既是挑战也是机遇。这是因为数据越多，数据所隐含的内在关系也越清晰、越容易发掘。特别是对煤矿井下环境、灾害、人员活动高度耦合的大系统而言，数据越多，灾害预警模型维数也就可以更高，预警预报也就越准确。高维的灾害预警模型需要计算能力高且具有弹性的云计算技术提供计算支撑。

　　2.1云计算的核心思想

 

　　是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户提供按需服务

　　2.2云计算的主要服务模式

　　（1)基础设施即服务(IaaS)：消费者基本无需搭建IT基础设施，而是通过网络按需获取计算资源、存储资源、网络资源等基础资源。这种基础资源通常由云服务商以虚拟化方式提供，因此又称作虚拟资源。IaaS具有伸缩性好，按需使用的特点。

　　(2)软件即服务（SaaS）：用户无需购买软件，而是通过网络来使用云服务商提供的软件，当然也可以定制软件来满足企业的使用需要，SaaS具有低成本，统一维护，快速展开应用等特点。

　　(3)平台即服务（PaaS）：即提供软件开发平台服务，服务商将软件研发的平台以，PaaS的模式提交给软件开发用户，可为用户提供在线的软件开发!测试，在线部署等功能。可见PaaS是SaaS模式的一种特殊应用。因此，PaaS具有与SaaS相同的特点。

　　2.3云计算优势

　　由于云计算仍处于其发展的早期阶段，其定义还在不断的发展和完善之中。在本文中，我们把云计算看作是一种大规模分布式计算模式；通过云计算可以形成一个抽象的、虚拟的、可动态扩展的资源池，该资源池可以通过网络向用户按需提供计算能力、存储能力、开发平台和软件等服务。与传统的计算模式相比，云计算有以下几个主要特征：

　　(1)能够整合大规模异构计算资源。传统的分布式计算一般仅能应用于一个小范围的计算网络（如局域网），且对计算资源的同构性要求较高，难以处理在计算和存储能力、操作系统、开发平台等方面存在很大差异的计算资源。而通过云计算则可以整合分布在一个广阔地域内的、分属于若干个组织的计算资源，形成一个功能非常强大的计算和存储平台。另外，云计算并不要求计算设备在硬件或软件上具有很强的共性，绝大部分计算设备都可以被整合成为云计算平台的一部分。

　　(2)易于动态扩展。可扩展性是云计算与传统计算模式相比的最大优势之一。由于云计算能够集成硬件种类、网络类型、操作系统、件平台等各不相同的各种计算设备，因此，在需要时云计算平台的计算和存储能力可以得到方便和快速的扩展。与传统计算平台需要几天甚至几个星期的系统升级时间相比，云计算平台的升级一般仅需要几分钟，且可以在不影响系统整体运行的情况下动态进行。此外云计算平台可以建立在现有的硬件基础上，在升级时也只需按照需求增添相应的设备，而不需要像升级传统计算平台那样将设备完全更换，从而可节省大量硬件购置成本。

　　(3)虚拟化与服务.虚拟化也是云计算的一个重要特征。无论一个云计算平台实际整合了多少计算设备，在用户看来其就是一个单一实体，也是获得计算服务的唯一接口，由于应用了虚拟化技术，云计算平台既可以将多个计算任务放在同一台功能强大的设备上运行,也可以将一个计算任务拆分成若干部分，分别在多台设备上运行，这样就可以最大限度地利用系统内的闲置计算资源。通过利用虚拟化技术，云计算平台可以根据客户的需求动态分配计算资源和构造系统平台。若干设备的故障不影响云计算平台整体运行，也不会中断向用户提供服务。

　　(4)有很强的规模经济效益。经济效益是推动云计算研究与应用的重要动力。数字矿山系统中存在大量闲置的计算和存储资源。利用云计算可以将闲置资源整合，减少在信息设备上的投入。在需要升级时，云计算平台的投资一般也大大低于传统计算平台。

　　2.4云计算在矿山物联网中的应用

　　矿山是一个复杂的动态时空巨系统，其地理空间要素、资源环境信息和生产经营信息的内容广泛、综合、复杂、变化迅速。下面分析感应矿山信物联网平台的应用需求，结合云计算的虚拟化、平台管理、海量分布式存储、数据管理等关键技术，叙述基于云计算的数字矿山信息平台的优越性。

　　(1)数据的分布式存储与管理

　　海量矿山数据的可靠存储:面对数字矿山在生产过程中产生的海量数据，云计算采用分布式存储的方式来存储，并采用冗余存储与高可靠性软件的方式来保证数据的可靠性。GFS将节点分为3类角色：服务器、数据块服务器与客户端。客户端首先访问主服务器，获得将要与之进行交互的数据块服务器信息，然后直接访问数据块服务器完成数据的存取。由于客户端与主服务器之间只有控制流，而客户端与数据块服务器之间只有数据流，可以极大地降低主服务器的负载，进而提高系统的整体性能。因此云计算可以满足数字矿山信息平台对海量数据存储的需要。

　　.多源、异质、异构矿山数据的统一管理:矿山系统存在大量多源、异质、异构的数据，这些数据很多以独立的形式存在，即使在同一个矿企内部，不同部门之间这种现象也普遍存在。这些信息孤岛的存在对于矿山企业中数据的统一管理，各部门间的协调配合造成诸多不便，同时造成数据库的重复建设，人力、财力的浪费。云计算的数据管理技术能够满足数字矿山信息平台对多源、异质、异构的矿山数据进行处理和分析的需要。

　　(2)基础数据专业化分析处理

　　海量基础数据必须经过处理才能增值利用，所以数字矿山必须支持丰富的数据处理方法库，云计算可以为数字矿山计算提供高性能的并行处理能力。并提供并行编程模式使并行算法的开发变得简单方便，MapReduce能够将数字矿山业务逻辑与并行计算的复杂细节划分开来。屏蔽底层实现细节#赋予开发人员强大的并行应用开发能。

　　(3)异构资源的集成与管理

　　异构资源的整合优化:数字矿山各信息系统大多是基于本业务或本部门的需求，存在不同的平台!应用系统和数据格式，导致信息与资源分散，异构性严重，横向不能共享，上下级间纵向贯通困难。云计算可以充分整合数字矿山的业务数据信息与计算资源，建立业务协同和互操作的信息平台，满足数字矿山对信息与资源的高度集成与共享的需要。与网格计算采用中间件屏蔽异构系统的方法不同，云计算利用服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化与桌面虚拟化等多种虚拟化技术，将各种不同类型的资源抽象成服务的形式，针对不同的服务用不同的方法屏蔽基础设施、操作系统与系统软件的差异。

　　基础设施资源的自动化管理：数字矿山的基础设施规模庞大，数量众多且分布在不同地点，同时运行着多种应用。云计算主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，云计算从一开始就支持广泛企业计算，普适性更强，因此云计算更能满足数字矿山信息平台中数据中心建设的需要，云计算的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作。方便进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化，智能化的手段实现大规模系统的可靠管理。

　　总结

　　感知矿山物联网是保证煤矿安全生产的新型综合信息系统，“人、机、物”三元世界在信息空间中交互融合，使得整个矿山形成一个整体，为数字化矿山的实现提供了依据。通过监测监控系统，能够即时获得井上井下的信息，为矿井安全生产提供了保障。

　　云计算是构建物联网的重要组成部分，通过集成大量异构的分布式计算资源，云计算平台具有强大的计算和存储能力。建设矿山物联网!利用云计算对大数据进行挖掘和处理的最终目的是提高煤矿安全生产水平，而对数据的建模、分析、挖掘直至安全预警不可能仅仅依靠计算机程序，同时我们需要更多的实践经验去证实，去尝试。

　　矿山物联网建设后必将使煤炭企业产生本质上的变化，融合信息化数字化技术的矿山不仅能改善矿井管理，提高生产效率，还能提升矿井安全性，具备预警功能。虽然我们现在只是处于研究阶段，但随着科技的进步，研究方法的成熟矿山物联网将会越来越完善，功能越来越完备。

　　参考文献
　　[1] 张申,丁恩杰.感知矿山物联网的特征与关键技术[J].工矿自动化,2010（12）:17-21
　　[2] 晏光华.云计算在数字矿山中的应用[J].计算机与数字工程,2011（9）:168-171
　　[3] 裴忠民，李波，徐硕.基于云计算的煤矿物联网一体化平台体系架构[J].煤炭科学技术,2012（40）:168-171
　　[4] 张申，刘鹏，张彭.感知矿山物联网云计算应用探索[J].煤炭科学技术,2012（40）:5-8
　　[5] 马小平，胡延军，缪燕子.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究[J].工矿自动化,2014（40）:6-9
　　[6] 陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术[J].计算机应用,2009（29）:2562-2566
　　[7] 刘相逢，张飞舟，肖文军，等.基于物联网技术的感知矿山应用研究[J].计算机工程与科学,2014（36）:566-570

作者：中国矿业大学　万苏波 王劲松

编 辑：兰天