CN109376194B - 一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储处理模块、数据分析模块和数据展示模块，数据采集模块安装在盾构机上，数据采集模块通过数据传输模块与数据存储处理模块相连接，数据存储处理模块与数据分析模块相连接，数据分析模块与数据展示模块相连接。本发明能够对盾构的全生命周期进行可视化监管，同时依据大数据技术对隧道掘进机进行优化设计、智能掘进、风险预测、状态预警、智能运维、健康管理、质量预警、成本管控等，提高了隧道掘进机的服役效率，有效降低了施工过程中的各类风险。

Description

一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台

技术领域

本发明涉及隧道掘进机远程监控的技术领域，尤其涉及一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台。

背景技术

随着城市发展不断地进步，各大城市的地铁建设、隧道建设、地下综合管廊建设等迅猛发展。作为施工建设中使用的主要设备---隧道掘进机，在施工整个过程中起着至关重要的作用。然而由于地质环境的复杂性和施工管理的不可预测性，盾构施工中发生重大塌陷等安全事故并非罕见。据统计，此类事故在过去十年内造成的损失达百亿元。在隧道掘进机的全生命周期过程中，会产生海量的科学数据资料，包括设备状态、掘进工况、地质情况等等，分析这些海量信息可以全方位了解隧道掘进机在不同阶段的变化状态，为隧道掘进机的设计、维护、服务等提供重要基础数据。因此，如何通过隧道掘进机全生命周期过程中产生的各类数据来辅助优化以及决策隧道掘进机的设计制造、智能掘进、风险预测、状态预警、智能运维、健康管理、质量预警、成本管控等，有着较高的理论价值和市场需求，然而目前仍旧处于相对空缺的状态。

发明内容

针对现有方法只是单纯地对监控数据进行展示和统计，不能提供任何辅助优化及决策支持的技术问题，本发明提出一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，能够支持对隧道掘进机的全生命周期的实时监控，以及提供辅助优化和决策支持。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储处理模块、数据分析模块和数据展示模块，数据采集模块安装在盾构机上，数据采集模块通过数据传输模块与数据存储处理模块相连接，数据存储处理模块与数据分析模块相连接，数据分析模块与数据展示模块相连接。

所述数据采集模块对隧道掘进机全生命周期的数据进行采集，数据的类型包括设备参数、工况参数和地质参数；数据采集模块通过以太网与采集设备相连接，采集设备包括PLC控制器、导向测量系统或其他控制/检测系统；所述以太网包括若干个交换机和网线，交换机分别与不同的采集设备相连接，交换机通过数据专用I/O驱动接口与数据采集模块相连接。

所述数据采集模块包括现场监控服务器、实时数据库、缓存数据库和数据传输接口，现场监控服务器与以太网相连接，现场监控服务器和实时数据库均设有若干个，实时数据库与现场监控服务器相连接，现场监控服务器与以太网的交换机一一对应；实时数据库与缓存数据库相连接，实时数据库将数据同步缓存入缓存数据库，数据传输接口与数据传输模块相连接。

所述数据传输模块为3G、GPRS或VPN，数据传输模块通过互联网与数据存储处理模块相连接；数据传输模块将数据采集模块采集的各种数据以二进制文件的格式整合后打包发送至数据存储处理模块。

所述数据存储处理模块包括数据分类单元和数据存储单元，数据分类单元与数据存储单元相连接，数据分类单元对各类数据进行分类，即标记为结构数据和非结构数据；数据存储单元用于将数据分类单元输出的数据分类存储到存储数据库，存储数据库包含结构化数据库和非结构化数据库，结构数据存储至结构化数据库中，非结构数据存储至非结构化数据库中。

所述结构数据是可由二维表结构来逻辑表达和实现的数据；非结构数据是数据结构不规则或不完整的数据，没有预定义的数据模型，不便于用数据库二维逻辑来表示的数据。

所述数据存储处理模块通过通用数据传输总线接口与数据分析模块相连接，数据存储处理模块通过防火墙与数据传输模块相连接。

所述数据分析模块包括核心数据库和云平台，核心数据库和云平台均通过公司局域网与数据展示模块相连接；数据分析模块用于对数据进行提取、清洗、分析、处理操作，数据分析模块包括设备风险感知与分析单元、地质环境感知与分析单元、设备工况全面感知与分析单元。

所述设备风险感知与分析单元通过对隧道掘进机全生命周期过程中其自身的零部件及系统参数进行分析，通过对各个关键零部件及系统状态的跟踪，结合地质信息和其他工况信息分析出隧道掘进机在各种地质及工况环境下的优化设计参数，利用优化设计参数对后期相同环境下的隧道掘进机进行设计；通过分析预测可提前制定各个零部件及系统的维修和保养计划；

所述地质环境感知与分析单元通过对勘探阶段、掘进中和掘进后的所有地质数据进行分析，地质环境感知与分析单元的过程包括施工前地质勘探、施工中的地质超前感知和盾构施工地质延时感知；施工前地质勘探的信息包括对岩土分层及其岩性特征、土石可挖性分级及隧道围岩分级、特殊土与不良地质、水文地质信息；施工中的地质超前感知主要是通过对施工中的地质进行预测分析，提前探明掌子面前方不良地质情况，并根据前方的地质情况预先制定合理的处置措施和施工预案；盾构施工地质延时感知通过对隧道掘进机行进过程中的掘进参数来分析出地质特征；

所述设备工况全面感知与分析单元通过对施工现场所有信息进行动态分析，实现对施工安全、工期、质量和成本进行预测及管控，设备工况全面感知与分析单元包括异常工况和异常状态的预警及等级分类、工期发生滞后的可能性、质量上是否有潜在不达标的隐患、是否会超出预算成本。

所述数据展示模块用于展示各盾构机的运行状态的各种数据信息；数据展示模块包括应用服务单元和应用展示单元，应用服务单元用于提供应用后端服务，对数据库中的各类数据根据应用展示单元的展示规则生成数据调用接口；应用展示单元用于调用应用服务单元提供的接口通过各种图形化界面将数据呈献给用户；数据展示模块的显示内容包括隧道掘进机总览、隧道掘进机履历、隧道掘进机监控数据、故障报警、趋势及统计分析、维护保养和施工报表。

本发明的有益效果：能够对盾构的全生命周期进行可视化监管，同时依据大数据技术对隧道掘进机进行优化设计、智能掘进、风险预测、状态预警、智能运维、健康管理、质量预警、成本管控等，提高了隧道掘进机的服役效率，有效降低了施工过程中的各类风险。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的技术架构图。

图2为本发明的网络拓扑图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图2所示，一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储处理模块、数据分析模块和数据展示模块，数据采集模块安装在盾构机上，数据采集模块通过数据传输模块与数据存储处理模块相连接，数据存储处理模块与数据分析模块相连接，数据分析模块与数据展示模块相连接。

数据采集模块用于实时采集PLC、导向系统及其他控制/检测系统的数据，对隧道掘进机全生命周期（包括生产组装、施工运行、维修保养等）的数据进行采集。数据采集模块通过以太网与采集设备相连接，采集设备包括PLC控制器、导向测量系统或其他控制/检测系统。数据采集模块采集的数据类型包括设备参数、工况参数、地质参数等。以太网包括若干个交换机和网线，交换机分别与不同的采集设备相连接。交换机通过数据专用I/O驱动接口与数据采集模块相连接。数据采集模块包括现场监控服务器、实时数据库、缓存数据库和数据传输接口，现场监控服务器与以太网相连接，现场监控服务器和实时数据库设有若干个，现场监控服务器与以太网的交换机一一对应。实时数据库与缓存数据库相连接，采集设备实时采集的数据实时存储于实时数据库，实时数据库将数据同步缓存入缓存数据库。数据传输接口与数据传输模块相连接。

数据传输模块为3G、GPRS或VPN，数据传输模块通过互联网与数据存储处理模块相连接，数据传输模块用于将所有监控数据处理打包后传送到数据存储处理模块，数据传输模块将数据采集模块采集的各种数据整合后发送至数据存储处理模块。比如以二进制文件的格式进行整合，本发明不限制具体的数据格式。

数据存储处理模块，用于将所有由数据传输模块传送过来的数据进行分类存储，并分别存储至结构数据库和非结构数据库中。数据存储处理模块包括数据分类单元和数据存储单元，数据分类单元对各类数据进行分类，即标记为结构数据和非结构数据。结构化数据是可以用二维表结构来逻辑表达的数据，非结构化数据是是指无法用二维表结构来逻辑表达的数据，包括文档、文本、图片、html、xml、各类报表等，通过是否可以逻辑表达进行区分。数据存储单元，用于将数据分类单元输出的数据分类存储到存储数据库。对于结构化数据存储至关系型数据库中，比如SQLServer、MySQL、Oracle等，对于非结构化数据存储至非关系型数据库中，比如Mongodb和HBase等，本发明的技术方案对数据库选型不做限制。存储数据库包含两种即结构化数据库和非结构化数据库。即结构数据存储至结构化数据库中，非结构数据存储至非结构化数据库中。可由二维表结构来逻辑表达和实现的数据为结构数据，存放于结构化数据库；非结构数据是数据结构不规则或不完整的数据，没有预定义的数据模型，不便于用数据库二维逻辑来表示的数据，非结构数据存放于非结构化数据库。数据存储处理模块包括系统数据库、盾构施工机器数据库和盾构施工管理数据库，每个数据库存储相应的数据参数。数据存储处理模块通过通用数据传输总线接口与数据分析模块相连接。数据存储处理模块通过防火墙与数据传输模块相连接。

数据分析模块用于对数据进行提取、清洗、分析、处理等操作。数据分析模块包括设备风险感知与分析单元、地质环境感知与分析单元、设备工况全面感知与分析单元。数据分析模块包括核心数据库和云平台，核心数据库和云平台均通过公司局域网与数据展示模块相连接。

元数据是用于对不同分析对象进行属性的拆解，比如设备是数据，设备的大小、重量、参数配比、颜色、履历等都是其元数据。通过对元数据的分析可以得到原始数据不同纬度各种属性的细粒度意义拆解。语义层用于隐藏原始数据中的复杂性，将数据与业务含义进行关联，赋予数据业务知识属性，比如语义层可以将“掘进效果较好”定义为“贯穿隧道且未出现沉降塌方”。OLAP引擎用于根据预先组建的多维模型，维度指的是分析角度，比如对掘进情况的分析：则地质是一个维度，掘进参数是一个维度，报警是一个维度等。一旦多维模型建立好后，用户可以快速的通过OLAP引擎从各个模型的多个角度获取分析数据。

设备风险感知与分析单元实现设备优化辅助决策，通过对隧道掘进机全生命周期过程中其自身的零部件及系统参数进行分析，比如刀盘、主轴承、电机、减速机等，通过对各个关键零部件及系统状态的跟踪，结合地质信息和其他工况信息，分析出设备在各种地质及工况环境下的优化设计参数，对于后期相同环境下的隧道掘进机可以基于此进行优化设计，从而可以指导隧道掘进机在不同环境下利用优化设计参数进行掘进。同时，通过分析预测可以提前制定各个零部件及系统的维修和保养计划，使得设备的设计和维保等更科学化和透明化。

地质环境感知与分析单元实现地质环境感知与分析，通过对勘探阶段、掘进中、掘进后的所有地质数据进行分析，具体包括施工前地质勘探、施工中的地质超前感知和盾构施工地质延时（事后）感知。其中施工前地质勘探主要对岩土分层及其岩性特征、土石可挖性分级及隧道围岩分级、特殊土与不良地质、水文地质等信息；施工中的地质超前感知主要是通过对施工中的地质进行预测分析，提前探明掌子面前方不良地质情况，并根据前方的地质情况预先制定合理的处置措施和施工预案；盾构施工地质延时（事后）感知通过对隧道掘进机行进过程中的掘进参数来分析出地质特征。通过对施工全周期的地质环境进行分析和重构，可以对地面沉降、隧道轴线偏移、掘进参数优化等进行有效的数据支撑和保障。

设备工况全面感知与分析单元通过对施工现场所有信息（包括施工过程中的设备状态、工况、人员、物料、环境、能耗等）进行动态分析，实现对施工安全、工期、质量和成本等方面进行预测及管控，包括异常工况和异常状态的预警及等级分类（比如：严重预警、一般预警、轻微预警）、工期发生滞后的可能性、质量上是否有潜在不达标的隐患、是否会超出预算成本等，从而实现对盾构整个施工过程中的全方位把控，包括安全、成本、质量、进度等。

数据展示模块，用于展示各盾构机的运行状态等各种数据信息。数据展示模块包括应用服务单元和应用展示单元。应用服务单元，用于提供应用后端服务，即对数据库中的各类数据根据应用展示单元的展示规则生成数据调用接口，便于应用展示单元直接调取展现。。应用服务单元会对以数据展示模块开放API集，每个API都有对应的调用方式和格式，比如采用post方式或者get方式，数据以json串进行封装等，然后具体的数据会根据展示规则进行组织，比如提供哪些字段等，然后数据展示模块直接调用API解析其中的数据字段显示出来即可。应用展示单元，用于调用应用服务单元提供的接口通过各种图形化界面将数据呈献给用户。数据展示模块为数据管理层或应用层，可以设置在工程师工作站、监控管理工作站和移动终端上。应用层可以实现综合管理、预警管理、故障管理、报表管理、信息可视化、移动应用和数据监测管理，应用层对应的就是具体的应用业务模块，也就是可以直接给用户展现的模块，所述的综合管理、预警管理等都是根据下层提供的数据格式进行展现的。应用层通过应用服务层中的数据同步服务、风险预警服务、身份验证服务、统一用户管理服务、审核日志服务、风险预警服务和第三方系统接入服务实现相应的应用功能。应用服务层是为了对数据分析层的数据进行封装，即根据业务体系具体的应用划分（参考应用层）来对数据进行重组，因为分析层的数据如果由应用层直接调用的话，应用层需要对分析层提供的大数据量进行二次筛选，影响应用层的展示效率，通过服务层的封装后，直接根据需求调用相应的服务即可。

数据展示模块将各种处理后的数据以预先定义好的展示规则将数据呈现给用户。数据展示模块显示隧道掘进机的施工运行数据及相关参数，包括隧道掘进机总览（以地图或列表的方式显示所有隧道掘进机的位置分布）、隧道掘进机履历（显示隧道掘进机的名称、编号、类型、直径、制造厂商、生产年份、总长等基础信息）、隧道掘进机监控数据（根据隧道掘进机的不同类型实时显示隧道掘进机的当前工作状态，包括但不限于刀盘转速、刀盘扭矩、掘进状态、推进速度、推进力、泡沫系统、水循环系统等相关部件及系统）、故障报警（可以查看实时报警、历史报警及预警功能）、趋势及统计分析（显示隧道掘进机主要参数的变化趋势，同时基于数据分析模块的分析结果将各类数据进行图形化展示）、维护保养（显示保养计划及保养完成情况）、施工报表（自动生成日/周/月报表）。

具体应用时，隧道掘进机在掘进过程中，数据分析模块对地质信息进行分析预测，探明掌子面前方出现不良地质情况，比如断层、破碎带、岩性交界面、含水构造等，及时给出合理的处置措施和施工预案，司机根据方案来提前决策掘进方案，有效地降低了隧道掘进机因为不良地质而发生的掘进事故，比如机械被卡、被埋甚至机械报废的严重事故。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储处理模块、数据分析模块和数据展示模块，数据采集模块安装在盾构机上，数据采集模块通过数据传输模块与数据存储处理模块相连接，数据存储处理模块与数据分析模块相连接，数据分析模块与数据展示模块相连接；

所述数据存储处理模块包括数据分类单元和数据存储单元，数据分类单元与数据存储单元相连接，数据分类单元对各类数据进行分类，即标记为结构数据和非结构数据；数据存储单元用于将数据分类单元输出的数据分类存储到存储数据库，存储数据库包含结构化数据库和非结构化数据库，结构数据存储至结构化数据库中，非结构数据存储至非结构化数据库中；

所述数据分析模块包括核心数据库和云平台，核心数据库和云平台均通过公司局域网与数据展示模块相连接；数据分析模块用于对数据进行提取、清洗、分析、处理操作，数据分析模块包括设备风险感知与分析单元、地质环境感知与分析单元、设备工况全面感知与分析单元；

所述设备风险感知与分析单元通过对隧道掘进机全生命周期过程中其自身的零部件及系统参数进行分析，通过对各个关键零部件及系统状态的跟踪，结合地质信息和其他工况信息分析出隧道掘进机在各种地质及工况环境下的优化设计参数，利用优化设计参数对后期相同环境下的隧道掘进机进行设计；通过分析预测可提前制定各个零部件及系统的维修和保养计划；

所述地质环境感知与分析单元通过对勘探阶段、掘进中和掘进后的所有地质数据进行分析，地质环境感知与分析单元的过程包括施工前地质勘探、施工中的地质超前感知和盾构施工地质延时感知；施工前地质勘探的信息包括对岩土分层及其岩性特征、土石可挖性分级及隧道围岩分级、特殊土与不良地质、水文地质信息；施工中的地质超前感知主要是通过对施工中的地质进行预测分析，提前探明掌子面前方不良地质情况，并根据前方的地质情况预先制定合理的处置措施和施工预案；盾构施工地质延时感知通过对隧道掘进机行进过程中的掘进参数来分析出地质特征；

所述设备工况全面感知与分析单元通过对施工现场所有信息进行动态分析，实现对施工安全、工期、质量和成本进行预测及管控，设备工况全面感知与分析单元包括异常工况和异常状态的预警及等级分类、工期发生滞后的可能性、质量上是否有潜在不达标的隐患、是否会超出预算成本。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，所述数据采集模块对隧道掘进机全生命周期的数据进行采集，数据的类型包括设备参数、工况参数和地质参数；数据采集模块通过以太网与采集设备相连接，采集设备包括PLC控制器、导向测量系统或其他控制/检测系统；所述以太网包括若干个交换机和网线，交换机分别与不同的采集设备相连接，交换机通过数据专用I/O驱动接口与数据采集模块相连接。

3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，所述数据采集模块包括现场监控服务器、实时数据库、缓存数据库和数据传输接口，现场监控服务器与以太网相连接，现场监控服务器和实时数据库均设有若干个，实时数据库与现场监控服务器相连接，现场监控服务器与以太网的交换机一一对应；实时数据库与缓存数据库相连接，实时数据库将数据同步缓存入缓存数据库，数据传输接口与数据传输模块相连接。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，所述数据传输模块为3G、GPRS或VPN，数据传输模块通过互联网与数据存储处理模块相连接；数据传输模块将数据采集模块采集的各种数据以二进制文件的格式整合后打包发送至数据存储处理模块。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，所述结构数据是可由二维表结构来逻辑表达和实现的数据；非结构数据是数据结构不规则或不完整的数据，没有预定义的数据模型，不便于用数据库二维逻辑来表示的数据。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，所述数据存储处理模块通过通用数据传输总线接口与数据分析模块相连接，数据存储处理模块通过防火墙与数据传输模块相连接。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的隧道掘进机远程监控平台，其特征在于，所述数据展示模块用于展示各盾构机的运行状态的各种数据信息；数据展示模块包括应用服务单元和应用展示单元，应用服务单元用于提供应用后端服务，对数据库中的各类数据根据应用展示单元的展示规则生成数据调用接口；应用展示单元用于调用应用服务单元提供的接口通过各种图形化界面将数据呈献给用户；数据展示模块的显示内容包括隧道掘进机总览、隧道掘进机履历、隧道掘进机监控数据、故障报警、趋势及统计分析、维护保养和施工报表。

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