CN113362037A - 一种基于边缘云的煤矿智能管理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于边缘云的煤矿智能管理系统及方法，包括地面系统，通信网络模块和井下系统；地面系统用于训练煤矿数据模型，并通过云技术传输至井下系统；快速通信网络用于对地面系统和井下系统提供数据传输通道；井下系统用于接受地面系统传输的训练后的煤矿数据模型，并进行应用。步骤1，在煤矿地面系统中，交互模块获取训练请求，训练模块根据训练请求进行算法模型开发训练；步骤2，将开发训练后的算法模型发送至中心云，中心云通过快速通信网络获取对应的软硬件设备接口，将开发训练后的算法模型至井下的边缘云系统；步骤3，将开发训练后的算法模型部署至井下系统进行应用。

Description

一种基于边缘云的煤矿智能管理系统及方法
技术领域
本发明属于煤矿智能化技术领域，具体属于一种基于边缘云的强实时性煤矿智能应用系统及方法。
背景技术
随着智能矿山建设的不断推进，煤矿智能应用在煤矿的生产、经营、管理等各环节不断普及。这些智能应用在大幅度提升生产效率，改善经营及管理效能方面发挥了重要作用。但是，由于煤炭业务中存在大量的特殊智能应用，例如矿井火灾预测、涌水突水预测、闸瓦间隙预测等对监测数据处理的时效性要求非常高的强实时性智能应用，给智能应用的实现提出了很多挑战。
煤炭智能算法在被应用前，必须经过长时间基于大规模数据的训练，这些训练过程会耗费大量的计算资源。因此，需要高性能的计算设备进行支撑。然而，煤矿的生产场景通常分为井下工作区域和地面工作区域。煤矿的井下工作区域狭窄，井下环境恶劣，不适合计算机服务器之类的设备进行部署，存在粉尘、散热等不利条件，只能部署一些低功耗、小体积的计算设备，这些设备的计算资源相对于智能算法的训练来讲，是远远不够的。并且，如果在井下复杂环境下专门增加满足需求的计算设备又会对井下工作环境造成影响，井下复杂多变环境也会增加计算设备的不稳定性。在地面工作区域，虽然具有部署计算资源的环境条件，但是，由于排水、通风、开采、尤其安全监测等工作需要对数据进行强实时性的处理，且这些系统都在井下运行，如果采集相关数据传送到地面进行处理后再返回井下，势必会带来较大的传输延迟，这对于上述业务来讲是不可接受的。因此，智能算法的地面训练需求和井下运行需求给应用系统的设计与实现带来了困难。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于边缘云的强实时性煤矿智能应用系统及方法，通过边缘云技术，将煤矿异构设备和系统形成的边缘云与煤矿分布式中心云结合，实现了煤矿地面生产环境智能应用和煤矿井下生产环境智能应用的并行处理，提高了煤矿智能应用的适用性、强实时性和易维护性。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，包括地面系统，通信网络模块和井下系统；
所述地面系统用于训练煤矿数据模型，并通过中心云传输至井下系统；
所述快速通信网络用于对地面系统和井下系统提供数据传输通道；
所述井下系统用于接受地面系统传输的训练后的煤矿数据模型，并通过边缘云进行应用。
优选的，还包括调度监控组件，用于监控地面系统，快速通信网络模块和井下系统的运行传输过程。
优选的，所述地面系统包括交互模块、开发模块、训练模块、智能应用推送模块、虚拟资源控制模块、编译模块、负载均衡模块、虚拟机资源管理模块、远程过程调用模块和远程方法调用模块、任务部署模块和数据源采集中间件模块；
所述交互模块用于进行人机交互；
所述开发模块用于提供算法和应用开发环境和开发功能；
所述训练模块用于训练煤矿数据模型；
所述智能应用推送模块用于将训练出的煤矿数据模型进行推送；
所述虚拟资源控制模块用于提供训练模块进行算法训练所需资源；
所述编译模块用于对训练模块的训练结果进行编译；
所述负载均衡模块用于对已部署应用合理分配并动态调整物理资源的；
所述虚拟机资源管理模块用于在虚拟化环境下开辟为用户提供虚拟机的虚拟机资源管理模块；
所述远程过程调用模块和远程方法调用模块用于对智能应用或智能算法间功能调用的；
所述任务部署模块用于发布训练任务及部署任务的；
所述数据源采集中间件用于负责源数据获取的。
优选的，所述地面系统中还包括分布式存储资源池用于存储煤矿设备和系统的数据。
优选的，所述井下系统包括智能应用交互模块、数据源采集中间件、异构软硬件设备接口、通信模块、编译模块、边缘云控制模块；
所述智能应用交互模块用于实现应用交互功能的；
所述数据源采集中间件用于源数据获取的；
所述异构软硬件设备接口用于将异构设备连入系统网络的；
所述通信模块用于设备及系统件通信的；
所述编译模块用于对训练结果或用户的自定义功能代码进行编译形成可用的智能算法或应用的；
所述边缘云控制模块用于对边缘云进行管理和使用。
优选的，地面系统和井下系统中均包括通信模块，所述地面系统的通信模块通过通信网络模块连接井下系统的通信模块传输数据。
一种基于边缘云的煤矿智能管理方法，包括以下过程，
在煤矿地面上进行算法模型的开发训练，将开发训练后的算法模型传输至中心云；
中心云将地面上开发的算法模型传输至井下系统通过边缘云进行应用。
优选的，具体包括以下步骤，
步骤1，在煤矿地面系统中，交互模块获取训练请求，训练模块根据训练请求进行算法模型开发训练；
步骤2，将开发训练后的算法模型发送至中心云，中心云通过快速通信网络获取对应的软硬件设备接口，将开发训练后的算法模型至井下的边缘云系统；
步骤3，将开发训练后的算法模型部署至井下系统进行应用。
优选的，步骤1中具体包括以下过程，交互模块负责对用户的输入数据进行转化，根据用户操作调用训练模块。训练模块根据训练请求，调用虚拟资源控制模块开辟对应的虚拟资源并进行训练任务，在资源开辟和训练过程中会用到负载均衡模块在合适的物理机上开辟资源。训练结束后根据用户请求，调用编译模块，对训练结果进行编译并形成系统可用的智能模型，存入模型库中。最后根据用户请求，通过智能应用推送模块对算法模型进行发布。
优选的，步骤3中，部署过程中，井下操作人员依据对井下环境调整算法模型进行数据更新包括增加、减少或参数调整。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明的一种基于边缘云的煤矿智能管理系统。根据煤矿生产环境的特点，通过边缘云技术，将煤矿异构设备和系统形成的边缘云与煤矿分布式中心云结合，实现了煤矿地面生产环境智能应用和煤矿井下生产环境智能应用的并行处理，提高了煤矿智能应用的适用性、强实时性和易维护性。
本发明一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，利用云技术和虚拟化技术，分别将地面和井下工作环境下的煤矿系统和设备整合为地面边缘云系统设备和井下边缘云系统设备。这些边缘云系统设备可以暴露相应的软硬件接口，从而让地面的云中心识别，并且可以在虚拟化环境下作为单个虚拟节点进行的统一管理。另外，可通过计算机网络技术，将在中心云中完成训练的算法模型产生的镜像通过tcp连接推送至地面和井下的系统及设备中，在其中形成完整的智能应用。这些在边缘云中的智能应用可以快速处理来自井下的数据，完成业务处理、实时的做出反馈。
本发明根据煤矿地面和井下环境特点将煤矿中的系统和设备纳入边缘云，并由地面中心云统一部署管理。将算法和智能应用制作过程交由拥有大规模算力的地面系统中的中心云处理，之后再通过快速通信网络将算法和智能应用部署至煤矿地面和井下的边缘云中。
附图说明
图1为本发明一种基于边缘云的煤矿智能管理系统系统架构图；
图2为本发明一种基于边缘云的煤矿智能管理系统系统拓扑结构；
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
本发明提出了一种基于边缘云的强实时性煤矿智能应用系统架构及实现方法。根据煤矿生产环境的特点，通过边缘云技术，将煤矿异构设备和系统形成的边缘云与煤矿分布式中心云结合，实现了煤矿地面生产环境智能应用和煤矿井下生产环境智能应用的并行处理，提高了煤矿智能应用的适用性、强实时性和易维护性。
基于本系统架构及方法的强实时煤矿智能应用的实现，需要两个方面完成，分别是煤矿地面的系统工作和煤矿井下的系统工作。
煤矿地面的系统工作是负责对本系统管控的智能应用进行监测、控制，对中心云中的计算资源和分布式存储池进行维护、管理，对地面和井下的边缘云资源进行监测、控制。同时，负责边缘云中运行智能算法的定期地面训练，然后将训练结果推送至云端替换原有算法模型。
煤矿井下的系统工作可以使用部署有智能应用的边缘云系统和设备，通过获取智能系统处理的业务信息提升井下系统的工作效率和安全性等。并且在井下系统和设备发生变化时，能够负责其进出“边缘云”的操作，即通过边缘云控制模块将新的系统和设备纳入本煤矿智能应用系统架构，或是将弃用的系统和设备从本系统架构中删除。
本发明基于边缘云的强实时性煤矿智能应用系统架构，主要采用分布式技术，云技术，虚拟化技术，计算机网络技术等实现。如图1所示，整个系统架构主要由三部分组成：地面系统，快速通信网络和井下系统。
地面系统主要负责边缘云的管理、地面中心云的管理、煤矿地面系统和设备的数据收集、煤矿井下系统和设备的数据收集、以及地面和井下的智能应用及算法的快速训练、推送。
地面系统包括：负责和地面管理人员进行交互的交互模块，负责提供算法和应用开发环境和开发功能的开发模块，负责训练的训练模块，负责将智能应用或算法从应用仓库推送至各个设备和系统的智能应用推送模块，负责为应用部署和算法训练开辟运行资源的虚拟资源控制模块，负责对训练结果或用户的自定义功能代码进行编译形成可用的智能算法或应用的编译模块，负责对已部署应用合理分配并动态调整物理资源的负载均衡模块，负责在虚拟化环境下开辟为用户提供虚拟机的虚拟机资源管理模块，负责智能应用或智能算法间功能调用的远程过程调用模块和远程方法调用模块，负责发布训练任务及部署任务的任务部署模块，负责源数据获取的数据源采集中间件。
快速通信网络为地面系统和井下系统的数据传输通道。
井下系统主要负责将井下煤矿设备和井下煤矿系统连接至系统架构进行统一管理和调度，并收集数据。井下各个煤矿系统和各个煤矿设备，通过异构软硬件设备接口、边缘云控制模块、通信模块分别组成了井下系统边缘云和井下设备边缘云，井下设备边缘云用于在井下煤矿设备中应用训练的算法模型，井下系统边缘云用于在井下煤矿系统中应用训练的算法模型。
井下系统的内容包括：智能应用交互模块，数据源采集中间件，异构软硬件设备接口，边缘云控制模块等。
井下系统的内容包括：负责实现应用交互功能的智能应用交互模块，负责源数据获取的数据源采集中间件，负责将异构设备连入系统网络的异构软硬件设备接口，负责设备及系统件通信的通信模块，负责对训练结果或用户的自定义功能代码进行编译形成可用的智能算法或应用的编译模块，负责对边缘云进行管理和使用的边缘云控制模块。
针对煤矿井下难以部署满足智能算法训练的计算资源的问题，本发明在地面部署满足训练需求的计算资源池组成中心云，并采用分布式技术对系统收到的训练任务进行处理，通过restful请求的方式进行分发，实现负载均衡，极大提升计算资源池的稳定性。在井下则不用部署多余的物理计算资源，避免增加井下工作环境负担或影响计算资源的稳定性。
针对煤矿地面智能应用难以满足井下的排水、通风、开采、安全监测等工作的强实时性处理需求的问题，本系统架构利用云技术和虚拟化技术，分别将地面和井下工作环境下的煤矿系统和设备整合为地面边缘云系统设备和井下边缘云系统设备。这些边缘云系统设备可以暴露相应的软硬件接口，从而让地面的云中心识别，并且可以在虚拟化环境下作为单个虚拟节点进行的统一管理。另外，可通过计算机网络技术，将在中心云中完成训练的算法模型产生的镜像通过tcp连接推送至地面和井下的系统及设备中，在其中形成完整的智能应用。这些在边缘云中的智能应用可以快速处理来自井下的数据，完成业务处理、实时的做出反馈。
针对在复杂多变的煤矿工作环境下，可能出现的系统和设备进行数据更新或参数调整造成的智能应用的算法模型不再适用的问题，本发明在地面系统中部署了分布式存储资源池负责存储煤矿设备和系统的数据，并采取云服务的容器化技术，周期性访问存储资源的url地址，收集存储在分布式存储资源池中的煤矿系统设备的数据进行重新训练，并对生成的算法模型自动重新推送至对应的边缘系统和设备上。
针对不同软硬件平台需要对智能应用或算法进行不同架构下的编译打包的需求，本系统架构利用云技术和虚拟化技术通过虚拟资源调度器进行调度，以restful请求的方式对编译任务进行统一分发，针对需求为指定的软硬件平台进行智能应用或算法的编译打包工作，并在编译打包完成后通过软硬件接口，将结果统一推送至云端设备。
如图1和图2所示，本发明一种基于边缘云的煤矿智能管理方法，包括以下过程，
步骤1，在煤矿地面工作场景下，通过终端与本系统的交互模块进行交互，交互模块将管理人员的训练、开发、控制、编译请求传输给开发模块进行处理，开发模块再调用具体的功能模块，开启功能流程。例如，在系统中的煤流运输监控设备的算法模块需要进行更新，用户进行算法模型开发：交互模块负责对用户的输入数据进行转化，根据用户操作调用训练模块。训练模块根据训练请求，调用虚拟资源控制模块开辟对应的虚拟资源并进行训练任务，在资源开辟和训练过程中会用到负载均衡模块在合适的物理机上开辟资源。训练结束后根据用户请求，调用编译模块，对训练结果进行编译并形成系统可用的智能模型，存入模型库中。最后根据用户请求，通过智能应用推送模块对算法模型进行发布。
步骤2，系统将获取的具体运算内容发送至中心云，中心云通过负载均衡调度发布训练任务，从分布式存储资源池中调取所需的井下和地面系统设备的历史数据，并开辟满足条件的虚拟资源进行智能算法训练，训练结束得到的算法模型会存进分布式存储资源池以便提供给智能应用。
步骤3，系统在中心云进行业务处理，通过快速通信网络获取对应的软硬件设备接口，将对应的智能应用或算法发布至地面或井下的边缘云系统及设备。
步骤4，煤矿智能应用的业务数据流向。在本系统架构中，煤矿智能应用可以部署至井下和地面的边缘云系统和设备上。这些系统和设备在工作过程中接收到的数据信息会直接发送给本地的智能应用或算法模型，从而实现强实时性处理。同时，这些实时数据会通过地面和井下之间的通信网络异步传输并存储至分布式存储资源池以供新的智能应用和算法的开发。
步骤5，井下操作人员应对井下多变的环境做出调整的流程。井下操作人员根据新环境的需求对井下的系统和设备进行数据更新：增加、减少或参数调整。之后可以通过本系统的边缘云控制模块将新增的系统和设备添加进井下边缘云虚拟资源中，这样就可以将智能应用和算法部署至新的系统和设备中。

Claims (10)

1.一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，其特征在于，包括地面系统，通信网络模块和井下系统；
所述地面系统用于训练煤矿数据模型，并通过中心云传输至井下系统；
所述快速通信网络用于对地面系统和井下系统提供数据传输通道；
所述井下系统用于接受地面系统传输的训练后的煤矿数据模型，并通过边缘云进行应用。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，其特征在于，还包括调度监控组件，用于监控地面系统，快速通信网络模块和井下系统的运行传输过程。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，其特征在于，所述地面系统包括交互模块、开发模块、训练模块、智能应用推送模块、虚拟资源控制模块、编译模块、负载均衡模块、虚拟机资源管理模块、远程过程调用模块和远程方法调用模块、任务部署模块和数据源采集中间件模块；
所述交互模块用于进行人机交互；
所述开发模块用于提供算法和应用开发环境和开发功能；
所述训练模块用于训练煤矿数据模型；
所述智能应用推送模块用于将训练出的煤矿数据模型进行推送；
所述虚拟资源控制模块用于提供训练模块进行算法训练所需资源；
所述编译模块用于对训练模块的训练结果进行编译；
所述负载均衡模块用于对已部署应用合理分配并动态调整物理资源的；
所述虚拟机资源管理模块用于在虚拟化环境下开辟为用户提供虚拟机的虚拟机资源管理模块；
所述远程过程调用模块和远程方法调用模块用于对智能应用或智能算法间功能调用的；
所述任务部署模块用于发布训练任务及部署任务的；
所述数据源采集中间件用于负责源数据获取的。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，其特征在于，所述地面系统中还包括分布式存储资源池用于存储煤矿设备和系统的数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，其特征在于，所述井下系统包括智能应用交互模块、数据源采集中间件、异构软硬件设备接口、通信模块、编译模块、边缘云控制模块；
所述智能应用交互模块用于实现应用交互功能的；
所述数据源采集中间件用于源数据获取的；
所述异构软硬件设备接口用于将异构设备连入系统网络的；
所述通信模块用于设备及系统件通信的；
所述编译模块用于对训练结果或用户的自定义功能代码进行编译形成可用的智能算法或应用的；
所述边缘云控制模块用于对边缘云进行管理和使用。
6.根据权利要求1所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理系统，其特征在于，地面系统和井下系统中均包括通信模块，所述地面系统的通信模块通过通信网络模块连接井下系统的通信模块传输数据。
7.一种基于边缘云的煤矿智能管理方法，其特征在于，包括以下过程，
在煤矿地面上进行算法模型的开发训练，将开发训练后的算法模型传输至中心云；
中心云将地面上开发的算法模型传输至井下系统通过边缘云进行应用。
8.根据权利要求7所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理方法，其特征在于，具体包括以下步骤，
步骤1，在煤矿地面系统中，交互模块获取训练请求，训练模块根据训练请求进行算法模型开发训练；
步骤2，将开发训练后的算法模型发送至中心云，中心云通过快速通信网络获取对应的软硬件设备接口，将开发训练后的算法模型至井下的边缘云系统；
步骤3，将开发训练后的算法模型部署至井下系统进行应用。
9.根据权利要求7所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理方法，其特征在于，步骤1中具体包括以下过程，交互模块负责对用户的输入数据进行转化，根据用户操作调用训练模块。训练模块根据训练请求，调用虚拟资源控制模块开辟对应的虚拟资源并进行训练任务，在资源开辟和训练过程中会用到负载均衡模块在合适的物理机上开辟资源。训练结束后根据用户请求，调用编译模块，对训练结果进行编译并形成系统可用的智能模型，存入模型库中。最后根据用户请求，通过智能应用推送模块对算法模型进行发布。
10.根据权利要求7所述的一种基于边缘云的煤矿智能管理方法，其特征在于，步骤3中，部署过程中，井下操作人员依据对井下环境调整算法模型进行数据更新包括增加、减少或参数调整。
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