煤矿调度信息化系统的架构设计与优化研究

引言

煤矿作为我国能源安全的重要基石，其生产过程复杂、安全风险极高，对调度指挥的实时性、准确性与前瞻性提出严峻挑战。传统煤矿调度系统常面临信息割裂、依赖人工经验、应急处置效率低等问题。随着工业互联网、人工智能、大数据技术的迅猛发展，构建融合贯通、智能决策的新型调度信息化系统成为提升煤矿本质安全水平和运营效率的必然选择。本研究旨在设计并优化一种深度融合多源系统、集成先进 AI 分析能力的煤矿调度信息化架构，实现从被动响应向主动预测、从事后处置向事前预防的根本性转变，为煤矿智能化建设提供核心引擎。

一、煤矿调度信息化系统现状与挑战

当前煤矿调度信息化建设虽已取得显著进展，部署了诸多独立运行的专业子系统，如人员定位、安全监控、工业视频等，然而系统间普遍存在深度协同不足的困境，数据壁垒导致调度中心难以获取全局性、实时性的矿山运行态势。尤其在应对突发险情时，信息传递迟滞、跨系统联动困难等问题凸显，严重影响应急处置效能。同时，高度依赖人工监看与经验判断的模式，在面对海量视频监控数据时效率低下，违规行为识别存在盲区；在复杂事故情境下，缺乏基于数据模型的智能决策支持，难以快速生成科学处置方案，亟需通过架构重构与技术融合实现系统性突破。

二、多系统融合贯通：构建调度信息枢纽

实现煤矿调度能力跃升的核心基础在于打破信息孤岛，构建统一、高效的信息枢纽。本架构设计重点推进人员定位系统、安全监控系统（含瓦斯、一氧化碳、风速等传感器网络）、工业视频系统、矿山安全执法网系统及调度通讯系统（有线/无线）的深度集成与业务协同。通过构建统一的数据接入平台与标准化协议，实现井下人、机、环、管全要素信息的秒级汇聚；依托消息中间件与微服务架构，确保各类告警事件、生产状态、资源位置等多维数据在调度平台内的实时流转与按需订阅。调度员得以在统一空间界面下，精准掌握人员分布、设备工况、环境参数及通讯状态，实现跨系统业务流程的无缝衔接（如瓦斯超限联动视频调取与人员撤离指令下发），形成“感知-分析-决策-执行-反馈”的信息闭环。

三、工业视频 AI 智能辅助监管与反“三违”应用

为解决人工监看不力问题并提升安全管理效能，本系统深度集成工业视频 AI 智能辅助监管监察系统，实现视频反“三违”（违章指挥、违章作业、违反劳动纪律）的自动化、智能化。该系统基于高性能边缘计算节点部署先进的计算机视觉算法，对遍布井上下关键区域的摄像头视频流进行实时结构化分析。利用深度卷积神经网络模型，系统能够自动识别多种高风险违规行为模式，如未佩戴安全帽、未按规定使用防护设备、违规跨越设备、非准入区域闯入、设备操作不合规等。一旦检测到疑似违规行为，系统立即触发实时告警推送至调度中心，并自动关联责任人信息（通过人员定位系统）、抓取证据片段、生成包含时间、地点、行为描述的违规记录报表，极大提升了安全监管的覆盖面、及时性与客观性，形成对“三违”行为的强大威慑力。

四、大数据驱动的 AI 分析与智能决策技术

调度信息化系统的最高价值在于其预测风险与辅助决策的能力升级。本架构核心在于构建矿山级大数据平台，整合历史运行数据、实时监测数据、地质信息、生产计划等多源异构信息，并运用人工智能技术进行深度挖掘与分析。在预测预警层面，构建基于时间序列分析、机器学习（如 LSTM、随机森林）的多元风险模型，实现对瓦斯异常涌出、煤与瓦斯突出、透水、火灾等重大灾害事故的早期预警，系统可自动评估风险等级并发出分级预警信号。在应急处置层面，当发生报警或事故时，大数据驱动的智能决策模块自动启动，利用知识图谱、案例推理、优化算法等技术，为调度员生成包含灾害演变模拟推演、最佳避灾路线规划、应急资源（救援队、设备）优化调度方案、关键区域断电/通风调控指令序列等要素的综合处置建议，显著缩短决策链条，提升应急效率和科学性，最大限度保障人员生命安全与矿井安全。

五、调度信息化系统架构优化路径

支撑多系统融合与智能决策的关键在于系统性架构重构，需遵循平台化、智能化与服务化三大核心原则。技术实现上采用云边协同的高可靠分布式架构，将核心平台部署于矿区私有云或混合云环境以保障强大的弹性计算与海量存储能力，同时在井口及井下关键节点部署具备本地决策能力的边缘计算网关，实现视频流结构化分析、传感器数据实时聚合及低延时响应，确保瓦斯超限等关键场景的业务连续性。数据治理层面构建全域统一数据湖，依托元数据智能管理引擎与严格的数据质量控制机制，打通人员定位、环境监测、设备运行等多源异构数据的标准化接入与融合分析壁垒，为上层应用提供高质量数据供给。应用层采用模块化微服务设计模式，将融合监视、AI 违规识别、灾害预警、应急决策、通讯调度等核心功能解耦为独立服务单元，通过标准化 API 网关实现服务间的松耦合互联与动态资源调度，大幅提升系统灵活性与功能扩展效率。安全体系贯彻纵深防御理念，覆盖网络边界防护、传输层加密隧道、细粒度访问控制及全链路操作审计，并深度集成工业控制系统安全协议，确保信息流转与指令下发的绝对可靠性。通过采用国际通用工业通信协议及开放架构设计，系统兼容各类新型感知设备与第三方平台，为未来接入数字孪生、联邦学习等先进技术预留标准化接口，最终形成可持续演进的技术生态闭环。

结论

煤矿调度信息化系统的架构优化是驱动矿山智能化转型的核心引擎，本文通过构建多系统深度融合的信息枢纽、部署工业视频 AI 智能监管体系及大数据驱动的 AI 决策模块，系统解决了传统调度中信息孤岛、监管盲区与决策滞后三大瓶颈。实践证明，人员定位、安全监控、工业视频、执法网络与通讯系统的深度贯通，实现了井下全要素数据的实时协同与闭环管控；基于计算机视觉的视频反“三违”应用显著提升了安全监管的主动性与精准度；而融合时序分析、知识图谱的智能预警与应急处置技术，更将事故防控模式从事后响应转向事前预测。该架构通过云边协同、微服务化与纵深安全防护实现技术落地，有效增强了调度的全局感知能力、风险预控能力与应急响应效能，为提升煤矿本质安全水平奠定坚实基础。未来需持续优化 AI 模型适应性，深化数字孪生等技术融合，推动调度系统向自主智能决策演进。

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