1. 引言
自2015年以来，国家发布了一系列有关“互联网 + 智慧能源”的相关通知和政策，鼓励能源企业运用大数据技术，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平 [1]。本文从煤矿水害防治方面为切入点，开发煤矿水害远程监测预警系统，符合国家能源战略方针、能源科技发展方向的要求精神 [2]。本项目将利用“互联网+”大数据技术，实现煤矿防治水数字化的突破，加快推进煤矿防治水“五化”模式(管理支撑层级化、数据采集智能化、监测手段多样化、预警预报实时化、信息服务一体化)建设 [3] [4] [5] [6] [7]。以鹤岗矿业有限责任公司对其所属煤矿防治水工作的研究对象，通过数据挖掘，配合硬件设施建设，实现水情水害实时动态监测及预警，构建基于互联网 + 煤矿水害监测预警管理系统平台，提高煤矿防治水技术水平与应急管理能力，实现煤矿全生命周期的安全生产服务 [8] [9]。
2. 系统研发总体框架与实现
2.1. 系统层次架构
本次研发的系统层次架构如图1所示。系统整体架构设计分为六个基础层级，分别为用户层、系统应用层、应用管理层、软件支撑层、数据库层和基础设施层。
2.2. 实现技术架构
本次系统研发实现技术架构如图2所示。
基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统软件采用.NET平台，Oracle、ArcGIS、MVC、HTML5、Winform、DevExpress等技术和开发工具Visual Studio 2013开发。
Figure 2. Software implementation technology architecture
图2. 软件实现技术架构图
3. 系统部署及软件环境
基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统总体部署结构如图3所示。
系统总体部署结构由数据库服务器、WEB服务器和客户机三部分组成。详细说明如下(表1)：
4. 水害监测预警系统设计
4.1. 系统概况
① 系统组成
为了全方位动态监测富力煤矿水文地质基本情况，尤其是矿区范围内各主要充水含水层分布、采空区位置及积水状况、各突(涌)水点位置及水量以及矿井、采区涌水量动态变化情况，对地下水位和矿井涌水量的变化趋势做出预测，为矿井防治水的正确决策提供科学依据，因此，融合计算机技术、数据通信技术、网络技术于一体研发了“水文监测预警系统” [10] [11] [12]。
水文监测预警系统主要由以下几部分组成：
第一：数据的采集分站；包括：对水仓水位的采集、对排水管道流量的采集；对明渠流量的采集，对注浆管道的流量的采集。
第二：数据的传输分站；数据传输分站可以根据井下实际情况设计，以便很好的融接矿井的通信网络。
第三：采集的数据进行分析、处理、预警报警；采用软件解析，在将所有的采集点用平滑的曲线显示出来。
第四：数据查询端；在一个局域网里边可以任意授权，查看水文监测系统的数据，以及报表的打印。
② 系统架构
主要由地面监测中心站、远程通信适配器、井下数据通信网络、井下数据采集分站、被测物理量传感器、井下防爆电源等构成。
井下线路布置：井下通信使用MHYVP 1 × 2 × 7/0.52 (截面积为1.5 mm2)通信电缆，通信电缆从监测主站连接到井下各个监测点，线路以树形结构敷设，分主干线路和分支线路，主干线路和分支线路之间用中继器连接(图4)。
① 利用矿方现有的光纤(或者单独敷设光纤)将数据传输到地面监测主站。适用于没有建设环网且监测点比较分散，通讯距离远的矿井。
② 利用矿方现有的环网将数据传输到地面监测主站。适用于没有建设环网且监测点比较分散，通讯距离远的矿井。
③ 系统功能
a) 实时监测功能：主要是对监测各个水文要素(水位、水压、水温、流量、水质、导水状态)的数值和变化情况；
b) 遥测监测功能：主要监测水文观测孔参数(水位、水温、气象参数)；
c) 自动预警提示功能：各参数总量及变化率超过预警值自动报警，并有所选择的自动发送短信到相关领导的手机；
d) 分类储存功能：实时处理所有监测监控数据并分类存储，利用数据库存储备份，实现数据的长期保存；
e) 诊断功能：主要诊断监测系统的自身故障诊断，如通信传输状况、传感器、分站故障分类统计；
f) 系统报表功能：实现所有数据和报表都提供打印输出功能；
g) 输出交换数据功能：根据用户定制联网需求，通过局域网、互联网等多种形式，提供输出交换监测数据；
h) 数据全网共享功能。利用集团调度中心软件，可以直接查询各级煤矿监测数据，实现监测数据的全网共享功能。
Figure 4. System network architecture diagram (optical fiber)
图4. 系统网络架构图(光纤)
4.2. 系统软件解决方案
为了稳定、可靠、高效的对井田内目前开采水平主要充水含水层水、突水点水、矿井涌水量、采区涌水量等信息的实时动态监测及数据分析处理，我们不仅仅从硬件上保证系统的可靠、稳定，而且，从系统软件上进行综合分析，优化设计，在软件层次上确保系统的稳定可靠 [13] [14] [15]。
为了满足不同现场需求，水文监测系统软件基于分布式系统架构设计。系统应用部署示意图如图5所示。
Figure 5. Schematic diagram of monitoring system software application deployment
图5. 监测系统软件应用部署示意图
5. 系统研发
5.1. 总体功能
从设计上看，基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统功能框架如图6所示。
从图6中可以看出，该预警系统主要分为信息管理及专家决策和网络发布两大子系统。其中，信息管理及专家决策子系统包括基础数据管理、监测点管理、监测数据管理、专家决策、预警管理、数据检索、统计分析、用户管理等模块；网络发布子系统包括基础数据发布、监测数据发布及查询、预警信息发布及查询。
Figure 6. Functional framework diagram of coal mine water disaster remote monitoring and early warning system
图6. 煤矿水害远程监测预警系统功能框架图
5.2. 部分成果展示
1) 登录界面
输入用户名和密码进行登录(图7)。
2) 监测数据
对监测设备传过来的数据进行查看(图8)。
Figure 8. Monitoring data display interface
图8. 监测数据展示界面
3) 预警值设置
针对监测数据进行报警值预设，数据量达到一定量以后可以进行报警值的模拟(图9)。
Figure 9. Alert value setting interface
图9. 预警值设置界面
4) 报警提醒
系统自动报警和人工报警都会有相应的短信通知(图10)。
6. 结论及展望
6.1. 结论
基于ArcGIS和大型关系数据库Oracle11g，结合大数据技术，成功研发了煤矿水文地质数据库、煤矿水害信息管理子系统、煤矿水害专家决策子系统、煤矿水害网络发布子系统，实现了煤矿水害远程监测预警系统，并且完成了系统内部测试和系统部署工作。系统具有如下特点：
① 基于大型关系型数据库，具备大数据管理能力，在数据库设计上，遵循IV范式，设计了监测点数据库、监测数据库。监测数据库能够方便地于监测设备采集的数据进行对接。
② 采用GIS平台，在静态数据管理、动态数据管理中，均以GIS平台为基础，实现数据的综合管理，具备“即见即所得”，操作在GIS平台上，实现空间位置清晰、明确。
③ 基于大数据技术，在预警模型中的主要实现大数据机器学习算法，利用历史动态监测数据，进行学习，在时间应用中，利用动态监测历史数据进行分析、学习，并形成学习模型。模型用于异常预警、预测预警中。
6.2. 展望
由于时间紧迫，开发的系统经过了内部测试，并且收集了水温等动态监测数据进行测试，但是在实际应用中难免存在各种BUG，下一步需要利用各类监测的真实数据进行测试和验证。
大数据技术方兴未艾，技术层出不穷，项目利用了机器学习算法，下一步需要在实际应用中进行检验和评价。
基金项目
河北省重点研发计划项目(20375408D)。