智能化矿山数据融合共享规范体系研究

王 鹏，胡而已，徐金陵，杨 林，韩培强，张冬阳

(1.应急管理部信息研究院，北京市朝阳区，100029；2.华电煤业集团有限公司，北京市西城区，100035；3.山东能源集团有限公司，山东省济南市，250000；4.陕西煤业化工集团有限责任公司，陕西省西安市，710100)

矿山智能化是国民经济高质量发展的重要组成部分，2020年，国家能源局、国家煤矿安监局等八部委联合出台了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，工信部、国家发改委、自然资源部发布了《有色金属行业智能工厂(矿山)建设指南(试行)》，为矿山智能化建设提供了顶层设计依据。然而，目前矿山智能化建设整体处于初级阶段，矿山智能化发展仍不平衡、不充分，全行业在基础理论、关键技术、标准体系等方面还存在诸多亟需攻关解决的难题[1]。特别是智能化矿山建设面临数据标准规范不统一的问题，绝大多数矿山企业原有子系统分散建设、兼容性差。由于全国范围内矿山基础数据编码不统一，设备厂商接口与协议不开放，导致系统集成难度大，在企业生产、经营、安全、管理数据中形成了“数据壁垒”和“信息烟囱”，难以实现真正的数据融合共享和智能化应用，制约了矿山智能化建设的高质量发展。

因此，亟待构建统一的数据分类编码体系，规范数据接口，开放通信协议，提升矿山数据治理水平，打通系统间壁垒，实现数据的互联互通、融合共享。目前，矿山行业现有的智能化相关标准规范主要围绕生产、安全技术和评价方法及各关键设备通用要求制定，缺少专门的基础性统一的数据标准规范。各类研究机构及大型矿山企业开展了智能化矿山数据相关的部分标准规范研制，但其工作主要是针对企业集团内部数据管理进行的局部领域标准化的尝试，缺乏国家层面系统性的统一规划设计。本文通过深入分析智能化矿山数据标准规范建设现状，提出建立全行业统一的智能化矿山数据标准规范理念，构建《智能化矿山数据融合共享规范》(以下简称《规范》)体系框架，以期为智能化矿山系列数据标准规范的制修订提供参考。

1 智能化矿山数据标准规范建设现状

1.1 基础理论研究方面

近几年，随着物联网、大数据、人工智能等技术的成熟发展，智能化矿山顶层设计和标准规范一直是业界的研究热点[2]。早期，潘涛等[3]从信息标准化的角度探讨了数字矿山建设过程的基本内容, 包括信息标准化的体系结构、分类等，按照矿山企业生产管理特点，把数字矿山的信息标准划分为总体标准、信息资源标准、基础信息标准、应用系统标准和信息技术标准；王莉[4]研究分析了矿山地理信息元数据标准建立的流程, 阐述了矿山地理信息元数据的标准框架, 设计了矿山地理信息元数据系统的总体结构和功能；谭章禄等[5]针对矿山信息化建设存在的信息孤岛，无法真正实现数据融合、业务融合以及全面智慧决策分析的问题，提出了完善智能化矿山建设标准体系的思路，总结了智能化矿山标准建设面临的挑战，初步描绘了智能化矿山标准体系及其实现路径。在智能化煤矿标准建设方面，目前国内还缺乏统筹规划和顶层设计，由此造成了交叉规定、规范不明确及重复建设等问题，王国法等[6]研究了煤矿智能化标准体系框架，提出煤矿智能化标准体系建设路径，为智能化煤矿标准体系完善及技术发展提供了重要参考。按照《煤矿智能化建设指南(2021年版)》要求, 张建明等[7]研究了智能化煤矿信息基础设施的标准体系，提出了包括基础标准、通信网络、煤矿物联、煤矿数据、信息安全等领域的标准体系框架，并给出目前急需制定的标准明细，为煤矿智能化建设中信息基础设施的升级改造提供了重要参考。另外，国内部分学者先后在智慧矿山信息标准化关键问题[8]、煤矿技术、管理标准体系[9-10]、矿山物联网标准建设[11]、煤矿安全应急管理标准体系[12]、金属非金属矿山安全标准体系[13]、智能化煤矿分类分级指标体系[14]等方面开展了广泛的基础研究。但总体看，目前智能化矿山领域的标准规范研究不够系统，缺少专门针对矿山数据标准规范的深入研究，缺少煤矿和非煤矿山一体化协调发展的思维，不利于全国范围内智能化建设的全面开展，不能满足国家层面矿山安全监管监察系统的互联互通要求。

1.2 相关标准规范研制情况

首先，从政策法规层面，国家矿山安监局、国家能源局等行业主管部门相继制定发布了智能化示范煤矿建设、专家库管理办法、建设指南、验收办法等文件，为煤矿智能化建设提供了基础性的标准指导和遵循。另外，山西、山东、内蒙古、陕西等省(区)也相继出台了智能化建设的政策性保障措施，制定了智能化煤矿建设的时间表和路线图，为全面构建智能化矿山统一的数据标准规范体系奠定了基础。

其次，在标准规范方面，截至目前，国内已发布部分智能化矿山相关的设计和建设标准，智能化矿山部分标准规范见表1，包含国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和部分部委规范。其中，国家标准主要针对智能化矿山矿井设计及信息化系统进行规范；行业标准则侧重对单个系统通用技术及管理进行规范；政府有关监管监察部门对矿山安全监控数据采集及感知接入方面进行了规范；地方标准在智能化建设、双重预防等方面进行了规范；团体标准对智能化煤矿及工作面的分类分级、评价指标进行了规范。此外，2021年中国煤炭学会也进行了智能化煤矿标准立项，全国信息安全标准化技术委员会大数据标准工作组专门成立了矿山大数据行业组，开展矿山数据标准化工作，工业互联网产业联盟也进行了煤矿标识解析等相关标准规范的研制。

表1 智能化矿山部分标准

总之，现行智能化矿山数据标准规范体系尚不健全，且没有将煤矿和非煤矿山纳入统一的标准体系来考虑，不利于矿山行业安全监管水平的提升和全行业智能化的高质量发展。

2 智能化矿山数据融合共享规范体系构建

2.1 基本原则

(1)需求牵引、统筹规划。坚持需求导向，精准定位，立足行业、服务企业、培育产业；既要满足当前矿山智能化建设的迫切需求，又要充分考虑行业内外及上下游产业的协同发展；统筹考虑煤矿与非煤矿山、露天矿与井工矿，涵盖矿山生产、安全、经营、管理各环节；与现有国家标准、行业标准等协调一致，构建煤矿和非煤矿山全领域完整的数据规范体系。

(2)稳妥推进、急用先行。矿山智能化建设是多学科交叉的复杂系统工程。目前矿山智能化技术水平普遍不高，在发展过程中还面临诸多不确定性因素，因此需要立足实际、稳妥推进《规范》编制及实施；先行编制急切需要的、影响安全的、提高效能的规范；并且鼓励新技术、新工艺革新；同时还要避免部分企业的技术垄断，保障矿山智能化的持续健康发展。

(3)分步实施、持续迭代。《规范》编制任务重，应遵循分阶段、宽边界的原则，对智能化矿山数据规范进行整体布局、分步实施。应详细规划各阶段的相关数据规范编制任务，及时总结智能化矿山建设的最新研究成果和经验教训，对《规范》编制内容持续迭代，确保数据标准规范取得实效，切实提升矿山安全生产水平，提高智能化矿山生产效率。

2.2 体系框架

智能化矿山数据融合共享规范的体系结构如图1所示。

图1 智能化矿山数据融合共享规范体系结构

智能化矿山数据融合共享规范体系结构包括基础共性、数据编码、数据采集、数据治理、数据应用、数据安全六大专题。

其中，基础共性专题提出了矿山数据融合共享的总体要求、定义和框架，支撑规范体系结构中的其他各部分，位于体系结构的最左侧；数据编码专题主要对矿山数据进行分类、编码、元数据描述、主数据识别与管理等，是矿山数据规范的重要基础，位于体系结构的最底层；数据采集专题主要规范感知数据接入要求、数据接口方式和通信协议，是矿山数据融合共享的主要来源，位于体系结构的中间层；数据治理专题主要对数据模型、存储技术、质量管理进行规范，为矿山数据治理提供科学的管控手段；数据应用专题首先提出了数据共享的基本要求，并针对矿山智能化的具体需求，制定一系列基于智能化矿山大数据的业务应用类规范，支撑矿山行业基于全数据互联互通、全过程融合共享的智能化全面发展，位于体系结构的最顶层；数据安全专题为矿山数据融合共享各部分提供必要的数据安全保障，贯穿数据融合共享的整个流程，位于体系结构的最右侧。

针对智能化矿山数据融合共享要求，研究形成了完整的矿山数据规范体系框架，如图2所示。

图2 智能化矿山数据融合共享规范体系框架

3 智能化矿山数据融合共享规范建设关键点

3.1 构建统一数据编码体系

矿山企业传统的信息化、自动化建设是“点”的建设，各个系统相互独立、自成体系，各个系统往往采用各个厂商的数据编码标准，因此产生了一个个信息孤岛，难以实现信息共享，成为矿山企业智能化建设的障碍。在研究矿山企业的智能化建设、进行智能化规划设计过程中，需要整体、系统地进行规划，并对矿山企业的管理、安全、生产业务和工艺流程进行全面梳理。研究表明，统一矿山智能化建设的各种数据编码具有显著的必要性，同时需要将数据编码与智能化建设有机融合。

依据《信息分类和编码的基本原则与方法》(GB/T 7027-2002)、《企业信息分类编码导则 第1部分：原则与方法》(GB/T 20529.1-2006)、《企业信息分类编码导则 第2部分：分类编码体系》(GB/T 20529.2-2010)，首先要建立科学合理的智能化矿山数据分类体系，这也是编码体系的重点，并在分类的基础上进行数据编码。

分类及编码要按照系统性、稳定性、标准化、唯一性、可扩展性、适用性六大原则进行。数据分类编码的目的是为了实现对信息的分类管理，杜绝自然语言描述的不规则性和理解的二义性，便于实现计算机信息处理，以提高信息管理的效率。要政府主导、企业参与，建立全国矿山行业统一的、涵盖矿山企业所有数据的编码，满足矿山企业内部、矿山企业与其他企业之间、矿山企业与政府之间进行数据共享交换的需要，满足矿山企业智能化建设的需要。

与一般意义上的生产企业不同，矿山企业属于高危行业，对于安全管理十分重视，因此矿山企业的数据分类一级类目包括基础、管理、生产、安全四大类数据。数据编码的数据要涵盖智能化矿山业务的全过程，包括安全监测管理、生产过程控制、生产和经营管理等方面，涵盖智能化矿山业务的全数据，包括静态的基础数据以及动态的安全监测、安全管理、生产过程、生产管理、经营管理等方面的全部数据。

基础数据主要指企业的工商登记、行业准入、证照等类型的基础数据。管理数据分为经营管理和生产管理两类，经营管理包括企业的人、财、物、产、供、销等企业资源计划(ERP)类数据以及供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等类型的数据；生产管理的数据包括企业的调度、机电、地测、通风、计划等专业的生产管理数据。生产数据主要指生产过程的数据；包括采、掘、机、运、通、穿爆等各种生产系统监测、运行的实时数据。安全分为安全监测及安全管理两类，安全监测是指企业的瓦斯、顶板、水文、火灾以及设备的运行情况等实时监测数据；安全管理主要是指企业的双重预防管理、安全生产管理、应急救援管理等类型的管理数据。数据分类体系如图3所示。

图3 智能化矿山企业数据分类体系

3.2 提出矿山行业数据治理理念

智能化矿山数据治理是一个长期性、基础性的工作，包括数据架构、数据治理管理和数据存储技术等内容，其相互关系如图4所示。首先，需要有稳定的数据架构牵引。通过架构的定义，建立起统一的沟通、交流语言，保证认知理解的一致性。通过架构的统一，对智能化矿山的系统提供厂商、设备制造商、应用开发商都有一定的约束和要求，在建设新系统时，都必须遵循统一的数据架构进行系统的设计和开发。

图4 数据治理技术间的关系

基于统一的数据架构，企业可结合自身特点和架构内容，识别数据质量的薄弱点，在数据的整个生命周期内持续进行数据质量改进工作。根据企业自身要求、管理重点、创新方向等，可以识别具体的业务对象，进行相应的质量规则的设计和质量稽核的实施，确保数据质量管理能够跟企业自身发展结合起来，并通过数据质量报告的发布夯实改进。

同时，对于智能化矿山建设过程中遇到的丰富的数据类型、复杂的数据应用场景，不但需要稳定的数据架构、持续的数据质量管理，也需要能够满足不同场景下数据存储的技术要求和规范。数据存储的技术方案直接影响到不同数据类型的存储方式、数据仓库的设计和性能，继而对数据模型的搭建、数据应用的开发均产生影响。因此，要做好数据治理，面向不同使用的数据存储场景也需要统一探讨与规划，输出一套适应智能化矿山建设要求、满足不同数据使用场景、技术路线清晰、指导性强的数据存储技术规范。

3.3 形成数据安全思维

传统安全的发展经历了通信安全、计算机安全、网络安全、信息安全、数据安全多个阶段，2021年《数据安全法》的出台使得数据安全有法可依、有章可循，为数字化经济的安全健康发展提供了有力支撑。与传统安全相比，数据安全更加关注内外部防护、数据合规使用、用户隐私保护、业务及应用安全合规等问题，需要采用各种技术和管理措施，保证数据的机密性、完整性和可用性。因此，在矿山智能化的建设过程中，应树立以数据为中心的安全防护理念，以保障重要数据为核心，做好数据分类分级管理，基于数据安全治理过程，对数据通用安全、数据生命周期各阶段安全、数据安全能力、技术工具、组织建设与制度流程等方面进行规范，实现数据全生命周期保护。数据安全主要建设内容如图5所示。

图5 数据安全主要建设内容

4 智能化矿山数据融合共享规范重点建设内容

4.1 基础共性

基础共性专题主要规范智能化矿山数据融合共享的总体要求、定义和体系，包括总则、术语和体系架构3部分。

(1)总则。明确《规范》总体建设目标和总体建设要求，提出整个规范体系的通用性、指导性要求，确定规范编制的深度和广度，规定规范编制的标准化要求。

(2)术语。用于统一《规范》相关概念和技术等，为其他各部分规范的制定和矿山大数据研究应用提供支撑，包括智能化矿山数据领域术语相关定义、范畴、实例等规范。

(3)体系架构。构建《规范》体系，阐明各专题之间的逻辑关系，指明基础共性、数据编码、数据采集、数据治理、数据安全和数据应用各专题的主要编制任务，明确各具体数据规范的关键标准化领域、技术方向及规范主要内容。

4.2 数据编码

数据编码规范子体系主要规范智能化矿山数据分类和编码，包括数据编码导则、数据分类及编码规范、元数据规范、主数据规范等部分。

(1)数据编码导则。规范智能化矿山数据分类和编码的基本原则，建立科学合理的数据分类体系，明确数据范畴、数据资源间逻辑层次关系。其中，重点梳理矿山企业的生产、安全、管理等业务数据，建立科学合理的智能化矿山数据编码体系。

(2)数据分类及编码规范。规范智能化矿山生产、安全、管理全业务、全过程数据的具体分类和编码，包括分类原则、分类方式、编码原则、编码结构及编码细则等。其中，按照矿山数据所属权和业务域的分类原则，重点开展智能化矿山安全类、生产类数据的分类及编码规范编制工作。

(3)元数据规范。统一智能化矿山元数据的规范化描述，包括元数据识别、分类、组成、属性、一致性要求、扩展原则和方法、管理维护等内容。其中，重点开展智能化矿山地质保障、生产控制、智能化综合管控、监测预警等业务元数据的规范编制。

(4)主数据规范。构建统一的智能化矿山主数据管理规范，形成主数据共识、通过建立主数据的分类、主数据名称、数据格式、值阈、主数据准入规则以及代码集，建设智能化矿山主数据模型。其中，重点建立与矿山安全监测和安全管理相关的主数据模型，为安全生产风险监测预警、智能化综合管控平台等提供基础支撑。

4.3 数据采集

数据采集规范子体系主要规范智能化矿山数据采集要求，包括感知数据规范、通信接口与协议规范等部分。

(1)感知数据规范。规范智能化矿山的数据感知要素需求，主要包括矿山企业基础数据、安全数据、生产数据和管理数据的名称、类型、格式、更新频率等要求。其中，重点规范采、掘、机、运、通等系统关键设备和环境监测的感知数据基本要求。

(2)通信接口与协议规范。规范智能化矿山数据采集、传输、融合、分析过程中的接口方式和通信协议基本要求，明确不同通信接口协议之间的转换规则，保障数据高效、有序、精准传输。其中，重点开展采煤工作面、掘进工作面、露天采场和尾矿库等作业场景的设备接口与通信协议规范编制，实现各子系统互联互通。

4.4 数据治理

数据治理规范子体系主要规范智能化矿山数据治理要求，包括数据架构规范、数据存储技术规范、数据质量管理规范等部分。

(1)数据架构规范。规范智能化矿山数据架构总体设计要求，包括数据模型设计、数据主题域框架定义、数据资源分布与管理等内容。其中，重点编制生产、安全领域的数据模型设计规范，提出数据治理平台建设基本要求。

(2)数据存储技术规范。规范智能化矿山数据存储的基本框架、存储规划、存储体系、存储规则、存储方式、技术要求、灾备要求和安全运维等，保证数据的完整性、准确性、可靠性和可用性。通过数据融合、集中管理构建数据存储基本框架，重点规范不同数据规模、使用频率、使用特性、服务时效的数据存储要求，满足云、边、端数据存储和灾备需求。

(3)数据质量管理规范。规范智能化矿山数据在采集、传输、使用和维护过程中的质量管理，包括数据质量描述、数据质量识别、数据质量评价、数据质量控制、数据质量报告等相关要求。围绕数据完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性、有效性等需求，重点对数据质量的衡量和描述进行规范，研究数据清洗、转换、加工、数据质量监控技术要求。

4.5 数据安全

数据安全规范子体系主要规范智能化矿山数据安全要求，包括数据分级定级规范、数据安全规范等部分。

(1)数据分级定级规范。依据矿山数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后对矿山生产经营和上级部门监管监察带来的影响，制定数据分级定级规范，包括分级原则、分级依据、定级要素、定级方法等内容。其中，重点从影响范围、持续时间、可恢复性、数据敏感度等维度对智能化矿山数据进行分级定级。

(2)数据安全规范。规范智能化矿山数据全流程的安全管理要求，包括数据采集安全、传输安全、存储安全、处理安全、交换安全、销毁安全等内容，明确数据安全管理的组织架构及职责，保障数据的完整性、保密性、安全性和合规使用。其中，重点对采集、传输、存储、交换的数据安全过程进行规范，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力等方面对数据安全能力进行规范。

4.6 数据应用

数据应用规范子体系主要规范智能化矿山数据应用要求，包括数据共享规范、数据应用规范等部分。

(1)数据共享规范。规范智能化矿山数据共享流程及技术管理相关要求，明确数据的共享原则、共享格式、共享方式、检查要求等内容，规范数据提供者、管理者、使用者等各角色在数据共享流程中的职责与任务，保障数据共享安全。其中，重点梳理智能化矿山数据共享流程及技术管理要求，从共享数据组成、数据实体格式、数据共享目录等方面对共享数据进行基本约定，规范数据共享服务方式、目录服务、数据接口模型等内容，从数据共享准备、共享磋商、共享过程、销毁等流程规范数据共享安全相关内容。

(2)数据应用规范。基于各类智能化矿山数据应用场景，围绕矿山安全、生产、经营、管理等业务需求，按照“成熟一个发展一个”的原则，编制系列数据应用规范。其中，重点开展智能化矿山数据分析、指标数据、地质保障、大数据风险监测、分级预警与处置、AI分析与应用、机电设备健康管理、矿山智能供电与能耗管理、综合管控平台、云计算数据中心、智慧园区、应急指挥等具体规范编制。

5 结论

(1)矿山智能化发展还处于起步阶段，相关标准规范研制工作滞后，特别是缺乏涵盖煤矿和非煤矿山的全行业统一的数据标准规范体系，不利于智能化建设中各子系统的互联互通，严重制约了矿山智能化实际效能的提升。

(2)建设智能化矿山数据融合共享规范是实现矿山大数据治理的基础，需要构建涵盖智能化矿山业务全过程，包括矿山生产、安全、管理全数据的统一数据编码体系，运用先进的数据治理理念和数据安全思维，研制智能化矿山数据融合共享规范。

(3)提出了智能化矿山数据融合共享规范框架，阐述和研究了共性基础、数据编码、数据采集、数据治理、数据安全和数据应用六大专题内容，初步形成了较为完整的智能化矿山数据规范体系，认为该体系能为智能化矿山建设过程中的数据共享应用提供基础平台和技术牵引。