张磊

(国能神东煤炭集团智能技术中心， 陕西 神木市 719315)

狭义的矿图是指反映矿井的边界、规模、矿产类型、储量等矿井资料的图纸。矿图有很多种，包含水文地质类图纸、采掘工程类图纸、机电信息类图纸、一通三防类图纸等基本类型图纸矿，这些图纸将开采的进度、位置、产量、计划等矿井基础生产信息记录下来，用于指导矿井设计、生产以及接续。传统的矿图管理仅仅是对生产信息的记录，煤矿制图管理是矿井生产经营的基础工作，传统的矿图的制作和数据管理主要以应用单机版的制图软件为主，存在数据标准、绘图软件版本不相同，部门之间图纸更新周期不统一，数据共享不便等 问题。

近年来，云计算市场发展迅速，广泛应用于政府、金融、电信、交通、制造、能源等领域，云计算的兴起给企业生产和经营数据管理提供了新的思路。云计算基于网络共享软件和硬件资源，按需为网络中的用户和系统提供服务。借助云计算技术手段，运用图形学技术、空间分析、数据挖掘等新技术，将矿井生产过程中包含的地形、煤岩层、地质构造、井巷工程、运输系统、供配电系统、供排水系统、一通三防系统等各类海量的矿井数据资源整合到一起[1]，在统一的空间坐标体系下，为矿井技术人员随时随地提供各种查询、统计服务，同时具备基本绘图能力以及矿井生产信息管理能力，必要时可以通过专业数据分析，为矿井生产决策提供辅助决策支持。

1.1 矿图云服务平台

随着云计算的兴起，各类信息系统的部署逐步从桌面客户端向”SaaS”服务模式转变，制图软件也从传统的一体式系统向面向组件和服务迁移，矿图云服务平台具备最基本的绘图功能，同时技术人员可以通过网络创建、管理和发布矿图服务。矿图云服务平台把软件开发和应用服务分开，把基础资源、软件应用转移到了远端，由专业的服务商进行模块式开发，把应用和服务按照业务功能通过组件发布到云平台，通过接口形式提供各类矿图服务功能，同时支持计算机终端、移动终端应用，把制图软件从简单的绘图工具转化为管理工具，支持数据管理、分析和计算。

1.2 矿图云服务架构

矿图云服务平台一般包括网络服务层、矿图服务层、数据服务层3层架构[2]。数据服务层提供底层的数据存取功能；
矿图服务层按照模块将具体功能封装到各个组件中，通过接口为客户端提供各种服务；
网络服务层提供服务通道，用户可以通过多种方式登录到矿图服务组件中执行相应的功能。网络服务层是云服务的核心，面向矿井生产网内所有的用户提供传统制图软件相同的绘图功能，根据区域划分，分布式管理，提供数据管理、编辑和分析服务。数据服务层是基础，存储矿图各类空间数据， 包括地质测量、水文、构造、井巷工程、机电、一通三防等生产信息，各类图形数据量大、更新快，但相互之间关系紧密，存在共同的数据基础。矿图服务层是工具，通过专业的切分，提供专业的制图、编辑和计算模块，同时各专业系统之间数据共享，打通数据壁垒，实现协同作业。

图1 煤矿服务GIS平台体系架构

矿图云服务平台在制定统一的数据标准基础上，集成矿井生产相关的各类数据，建立统一的空间数据存储引擎，通过网络化、协同化的功能应用需求，以模块式的应用开发，为矿井各专业、各部门提供数据访问、编辑和存储需求，保证了多途径数据存取的完整性和一致性。

矿图云服务平台将矿井制图功能的实现由客户端转移到了服务器端，以Web接口的形式提供矿图管理功能，支持多客户端在线协同应用的新型服务软件模式，是矿图实现在线协同编辑、修改、管理功能的核心和后台基础。

矿图云服务平台不仅仅是地图发布平台，更是一个网络版的矿图管理平台，矿井技术人员能够通过互联网绘制、编辑和发布矿图，包括对矿图数据进行浏览、查询和多人协同作业等操作，把桌面应用服务从前端转移到后台，制图人员体验到的是更多的应用服务而不是工具本身。

前端应用的服务流畅度取决于后台矿图服务的支撑，同一时间段不同部门、不同专业人员在同一个平台上操作，会引起数据冲突、版本不一致等问题，通过后台权限管理对区域和图层进行控制，利用本地缓存机制、版本迭代机制等技术手段，最终将数据统一合并成唯一最新版本。

面向服务架构的矿图云服务平台涉及网络、数据库、图形等技术，其中需要重点研究多源空间数据引擎、空间查询、空间索引、图形版本管理与控制、协同管理服务器开发等。

1.3 协同工作服务机制

实现矿图云服务平台的关键之处在于如何解决多终端动态数据存储带来的数据、版本冲突等问题，以及能否对矿图数据进行协同化、在线化、实时化更新处理，因此需要在矿图服务端建设和部署协同工作服务模块。

矿图实现在线编辑、修改、管理功能需要强大、稳定的后台协同管理服务器支持，矿图云服务平台具有传统桌面平台和协同特性的服务云平台两种不同的部署方式，二者在功能模块、数据模型、可视化操作等方面具有相同的矿图内核，但在数据版本处理、用户并发的处理、数据冲突检测等方面大不相同[3]。一个典型的协同服务端如图2所示。

图2 协同服务缓冲机制

图2中，虚线展示了主要的数据传递流程，实曲线代表的是组件之间的调用过程，实直线表示的是组件对过程的支持，虚线双箭头展示了服务器和客户端的请求—反馈过程。完成端口组件在接收到连接请求时生成对应的客户端项（从客户端选项池中），通过对比协议缓冲数据和数据库数据来完成对客户端请求的应答，即无须经过记录集内存完成；
在反馈数据时同样无须经过记录集内存，例如对连接的确认、错误信息等。

由图2可看出，数据的传递过程为：数据库数据→记录集内存数据→协议缓冲和固定二进制数据。传递到客户端的数据是最后的协议缓冲和固定二进制数据。而前面的两个传递过程是访问数据库必经的数据流程，当把实体对象数据存储在关系数据库时不得不将其转换成空间对象，再将空间对象转换为传输协议格式的数据。而协议缓冲这种特殊的传输协议使得其具备表达空间对象的能力，因此在设计传输协议的同时完成了空间实体对象的 设计。

当客户端存储数据时，首先需要检查数据对应的客户项目是否存在或者关闭。如果相应的资源被占用，则数据被定义为不合法，会向系统发送错误包或者丢包提示，并且按照存储顺序，当正在占用的客户端数据操作完成后，新的客户端数据转变为合法数据并被保存，数据版本的更新并不是整体文件的更新，通过判断图纸内实体列表数量的动态变化，对应在原有的基表列表中增加记录，并将有变化的数据进行标记，在用户更新图纸版本时，仅对有变化的数据进行操作，规避了大文件存储带来的系统延迟。需要注意的是，最终的图纸形成是以时间轴最近一次版本的更新为准。因此，协同更新机制更注重数据库迭代更新的时效性。

矿图数据的种类多、数据量大，动态更新要求高，数据更新涉及部门比较多。解决海量数据管理问题，首先要解决各类数据标准问题，然后分专业、分区域对数据进行整合处理。

矿图数据标准目前有国内标准、行业标准和企业标准3大类，国内标准和行业标准覆盖了基本的制图元素，矿井生产技术的不断进步又衍生出一些新型的矿图元素，并且由于不同专业、不同技术人员使用不同的版本，导致实际成图从图形类别和名称在叫法上也有较大的差异。因此，需要全面梳理公司内部实际运作的矿图制作规范，收集图形符号、图列名称、图层命名习惯等，特别是图层命名规范，除了考虑命名标准和规范外，还需考虑各个专业在应用系统时对矿图使用的实际需求，按照部门职责、专业类型、区域划分对图层进行分类和梳理。原则上按照专业要求分为地测、采掘、机电、运输、一通三防、安全等六大类，每大类再按照部门职责和管理区域进行细分，通过建立分类体系，规范图层管理。

数字矿山的建设过程中会产生各种类型的数据文件，研究多源数据集成技术是避免重复采集数据、迅速推广云服务系统的关键，数据集成有3种方式：数据转换、数据驱动、数据访问。数据转换需要通过第三方程序进行格式转换，转换成符合当前系统的格式进行数据库文件导入。数据驱动的前提是异构数据互相理解，需要建立统一的数据交互规范和通用协议，平台内支持不同的空间数据相互转换，这种转换无需外部人为干预，由系平台内部数据服务器对数据进行自动解析和转换。数据访问是指云平台无需任何转换操作、无任何外挂接口，可以直接访问其他系统、其他格式的数据，平台的数据引擎可以对多源数据进行集成。综合比较上述3种数据访问模式，数据访问是最为理想的数据集成方式，能够避免数据格式转换带来的数据损耗，实现数据的开放和共享。

矿图云服务平台中所有对象均以实体的形式存在，包括点、线、多边形等基本几何图形以及这些图形的组合图形，在数据组织方面，利用空间数据引擎技术，采用图层分布式存储方式，数据组织管理结构如图3所示。

图3 GIS数据组织模型

矿图云平台的数据架构主要解决图形的的存储问题，主要涉及实体集、实体集集合、实体模板库、地图集、数据源等概念。

实体集是具有共同特征的实体对象的集合，对应3种类型的对象模型，实体集也分别有三大类，包括普通数据集、几何类型数据集、栅格数据集。

实体集集合是实体的集合，是所有实体的管理类，提供实体集的创建和编辑功能。

专题图是应用服务的核心内容，专题图是由多种相关实体集组合而成，专题图里的数据实际上是实体集对不同数据的引用，同时，实体集是公用的，赋予不同的数据意义从而组成不同的地图，地图集就是专题图的集合。

数据源代表了具有特定主题意义的数据的集合，是数据组织管理的总对象。从物理介质上看，可以是传统意义上的一个文件、数据库，也可以是提供数据服务的网络服务器等。

数据源管理除上面提到的实体集、地图集、实体模板等，另外还提供通向物理介质的数据存储、读取接口，以及高级的数据版本、历史等特性。数据源除了负责管理、组织所有相关的数据外，还负责数据连接，具体由各自类型的空间数据引擎提供，在数据连接管理器中统一管理。

矿图云服务平台建设服务于矿井生产管理，基于巷道、煤层、水文地质等数据，依据现有的工作面布置情况，在现有的服务建构基础上部署采矿设计模块，包括掘进设计、回采设计和辅助设计，以及配套的方案设计、工程设计与专业设计[4]。模块需要大量算法支撑，包括空间实体模型算法、几何数据动态算法、参数设计算法等。

基于平台录入的供电线路、供排水管路、机电设备等数据，根据系统和设备的层级关系，在现有的服务建构基础上部署机电设计模块，包括供电系统的设计与计算、供电系统图的生成、运输设备的选型、供排水系统管路的优化等。模块的搭建有效利用图纸系统内的机电信息数据，实现平面图纸和系统图纸的有效转化，同时矿井机电相关设计需要大量技术支撑，包括网络数据模型、煤矿井下设备图例实体数据结构、供电设计报告自动生成技术等。

借助平台内的通风系统、防尘防灭火系统、避灾路线、安全监测监控系统等数据，配合通风网络解算、阻力数值计算等计算方法，借助通风拓扑连动算法、预测模型、事故树分析等计算模型，实现通风专业图形的绘制和浏览，实现通风专业数值计算分析[5]，为矿井通风管理提供相关决策支持。

针对矿图管理中遇到的难题，本文通过对矿图管理系统标准规范、分布式数处理方式、云协同工作模式的深入研究，实现了基于云模式的多人协同矿图管理平台。本平台的实际意义在于运用云计算技术的部署思路，一方面统一了各专业绘图平台和矿图管理平台，消除了数据冗余和数据“孤岛”，实现了矿图数据标准化、矿图数据存储数字化、矿图更新协同化；
另一方面，结合云计算发展模式对矿图的管理模式进行了创新，矿图信息浏览、查询更加方便快捷，同时在图纸管理方面实现了无纸化办公，为矿井生产决策系统提供基础数据支持。

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