工业物联网及云计算在当今工业现场的成功应用为选煤厂智能化管理提供了经验和借鉴，基于云平台的SCADA工业数据采集与监控系统被广泛应用到各个行业领域中，包括电力、化工以及煤矿井下生产、安全、运输、井上洗选加工等系统，选煤行业也在逐步打造智能化工业集控系统。

　　关键词：选煤;智能

　　SCADA技术和煤矿生产应用的有机结合以及煤矿工业现场硬件及通信的刚性支持，借助云平台进行智能分析预测，使得通过SACDA系统能够解决设备故障诊断、人员安全识别、在线监测监控等一系列问题，保障了企业生产过程中的安全、高效，促进了煤矿及相关产业的智能化发展，利用云计算与大数据的智能决策将成为智能选煤的重要特征，实现生产过程的安全、可靠、高效。

　　1系统概述及架构设计

　　1.1系统整体概述

　　传统工业SACDA基于C/S模式开发的系统，这种模式虽然提供直观可视化的交互界面，但是对于互联网远程操作及后期开发维护还是略有不足，对客户端系统硬件要求压力较大。B/S模式开发SCADA的系统采用Web开发架构进行搭建，使得系统对各操作系统平台具有良好的兼容性以及可伸缩性，为支持云服务器开发提供了基础。云平台将大量可利用的服务器资源进行虚拟化并形成资源池，动态地把云计算资源分配给系统应用，实现并行化和分布式计算，保障业务质量可控性以及大数据处理分析结果可视化。采用MVC架构实现视图层、逻辑层控制层的分离，具有良好的跨平台性，便于后期维护与开发，能够适应快速升级的工业物联网生产。同时所有的相关数据将保存在数据库中，利用数据库批处理技术为煤矿大数据发展有效地进行数据整合，利用算法实现洗煤厂工业数据的智能化分析及数据可视化。数据采集装置包括工业PLC、传感器以及网络摄像头等设备。网络通信层通过以太网、串口、无线网络进行数据传输，建立通过TCP/IP、OPC通信的数据服务器，完成数据的上传。

　　1.2系统架构设计

　　系统主要分为物联网设备层、智能管控层、业务服务层、用户应用层，物联网层由各子生产系统构成，其中子系统中各PLC、灰分仪、网络摄像头等数据采集设备对工业现场进行数据采集。网络通信采用光纤、以太网、智能网关传输，通过核心交换机将数据上传至服务器集群数据库中，进行备份、合成处理，分布式服务器资源池化后形成云服务器集群，管理服务器主备冗余，由UPS保障本地服务器供电可靠性，计算后的资源通过SCADA系统进行统一管理，经Internet以及集团内网传输到各用户客户端上。基于SCADA和云平台的选煤厂智能集控系统架构如图1所示。

　　2功能模块分析

　　选煤厂面对日益复杂的多维度生产与管理，通过借助选煤智能化信息云平台，对数据加工整合，有效打通生产、设备、电气、煤质、能源、消耗、绩效、运销等业务关联环节，构建出完备的综合信息集成网。平台主要由4大功能模块构成，包括选煤工艺过程优化控制系统、选煤生产调度及管理系统、人员及设备安全监控系统、智能决策管理系统，各系统下分为多个子模块，从而达到高效快捷的生产与安全管理。选煤厂智能化集控系统功能模块如图2所示。

　　2.1选煤工艺过程优化控制系统

　　洗选系统优化全过程从原煤准备开始到精煤筛选完成，包括了浅槽排矸智能优化、重介分选智能优化、粗煤泥分选智能优化、浮选过程智能优化、浓缩过程智能优化、压滤过程智能优化、煤泥干燥智能优化、定量装车智能优化等过程。原煤经破碎机破碎、脱泥筛脱泥后的原煤再经过重介质浅槽分选、浮选等环节筛掉大部分矸石尾矿。经浓缩、压滤干燥后的煤泥和矸石分别进入到374带式输送机矸石采样子系统和722带式输送机煤泥灰分分析子系统中，通过智能优化分析，经过监测废弃物和副产品尾矿煤泥中的灰分等数值，间接地为洗选生产提供高效的生产指导，保障产品的可靠性。

　　2.2选煤生产调度及管理系统

　　选煤生产调度及管理系统包括生产调度指挥、煤质化验检测、生产安全管理、存储运输管理、选煤计量管理、高低压供电管理、工业电视大屏以及其他单机自动化管理。374矸石采样子系统中，采样机构通过PLC进行控制，PLC控制柜安装在距离采样机间隔1个过道的位置，采样操作主要由远程和就地2种工作模式，当要对设备检修时由现场工人将开关打到就地位上，此时远程就无法控制采样机，并且就地指示灯亮起;远程操作时开关打到远程位上，此时远程操作开启，远程指示灯亮起，由工作人员进行远程操作。若采样出现故障，则故障指示灯亮起，并根据故障原因不同，相应的超时、偏移、跳闸指示灯会亮起。整个采样操作在实时监控下进行，确保采样机在正常的情况下及确认现场无人存在安全隐患后再进行操作，确保了操作的准确性，保障了人员及设备的安全。

　　2.3人员及设备安全监控系统

　　智能视频监控模块是实现选煤厂安全监控中的重要部分，对设备和人员都起着重要的安全保障作用，视频监控模块通过结合硬件设施和软件算法，利用高清实时监控和视频图像识别等技术，有效地保障设备的正常运行以及现场人员安全。基于深度学习的图像识别技术已经在各行业中实现了广泛的应用，视频监控智能分析完成了视频检索、行为预判、人脸识别等一系列智能应用。人脸识别正是利用深度学习进行图像识别中的一个成功的应用，通过大量的图像数据以及加入企业内部人员人脸图像，让机器进行具有特征化的深度学习，构建人脸特征模型，实现对人脸图像的准确捕捉。通过不同角度和地点捕捉工作现场视频帧中的人脸图像，与后台人脸数据库进行对比，实现准确的人员识别，加强工作人员的定位管理以及工作现场的安全把关。不仅如此，若现场识别到有工作人员在设备附近，会反馈回后台，并暂时关闭远程操控功能，实现了远程安全控制双保险。

　　2.4智能决策管理系统

　　智能决策管理系统包括产品结构优化、产品指标预测、经营管理分析、生产建议指标、柔性订制生产、成本智能管理、绩效智能管理和信息安全管理。智能决策远程运维遵循产品及设备全生命周期管理理念，将运维服务通过云平台延伸至专业运维团队，通过云平台、大数据和人工智能的应用，实现选煤生产、销售管理、信息管控的智能分析与决策，更好地提升选煤服务和运维水平，提高选煤厂的运行高效性，提高了企业经济效益的可靠性。

　　3现场应用情况

　　现选煤厂内配备有原煤配洗、精煤配装等完善的配套系统，自动化及网络平台基础设施已经基本搭建完成，在此基础上洗选废弃物子系统存在着产品监控盲区、矸石采样需人工采样、煤泥灰分仪相关数据不能实时上传等问题，导致影响生产效率，人工灰分化验无法有效指导生产等弊端，存在着很大的安全隐患。基于云平台的SCADA洗煤厂智能监控系统主要用于实现选煤厂关键岗位数据采集，视频监控，信息发布，通过数据采集平台可以将不同数据统一采集到云服务器数据库中，实现对所有数据的集中管理，不影响现有各系统的运行。建立SCADA数据采集平台和数据发布平台。实时采集现场数据，并且通过视频监控保障设备的工作状况，完成选煤厂生产及安全部门对关键岗位的进行监测监控需求。SCADA系统数据报表管理界面如图3所示。

　　4结语

　　基于云平台的SCADA洗煤厂智能集控系统结合了当今较为先进的云计算技术和SCADA数据采集系统，融合了数据分析算法和大数据技术，完成了通过云平台SCADA系统实现远程数据访问与在线监测监控，为煤矿以及洗煤厂等工业现场实现无人值守和智慧矿山的建设提供了新的思路，该系统同时也推动了企业的信息化平台发展，为企业创造了经济价值，提高了企业的科技实力。云平台计算是基于海量的数据进行分析，从而得到有效指导，单独的洗煤厂中的数据只提供了其自身系统中的数据，如何利用好多个洗煤厂的数据进行大数据分析，得到更普适性的工业指导，是今后需要进一步研究的问题。

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　　作者：赵琰 王然风 樊民强 单位：太原理工大学 矿业工程学院