T∕CNCA 041-2022 基于AI的煤矿安全风险管控系统技术要求

CCSD00/09团体标准T/CNCA041—2022基于AI的煤矿安全风险管控系统技术要求中国煤炭工业协会T/CNCA041—2022前言 2规范性引用文件 3术语和定义 4缩略语 5基本要求 6总体架构 7基础设施设备要求 7.3其他设施设备 8数据采集和交换要求 8.2视频数据采集 8.3设备及系统数据采集 8.4监测数据采集 9系统功能 9.1A,场景建模要求 9.2A,识别内容 9.3岗位作业风险管控平台 9.4关键要素风险管控平台 9.6综合业务管理 9.7安全决策分析 9.8G,S集成应用 IⅡT/CNCA041—20229.11训练平台要求 10性能指标 11系统技术和安全保障系统 11.2安全管理保障 附录A(规范性)数据库结构 附录B(资料性)场景建设推荐目录 ⅢT/CNCA041—2022本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国煤炭工业协会提出。本文件由中国煤炭工业协会科技发展部归口。本文件起草单位:陕西陕煤黄陵矿业有限公司、中国煤炭经济研究会、中国煤炭工业协会生产力促进中心、西安理工大学。1T/CNCA041—2022基于AI的煤矿安全风险管控系统技术要求本文件规定了基于A,的煤矿安全风险管控系统(以下简称“系统”)的基本要求、总体架构、基础设施设备要求、数据采集和交换要求、系统功能、性能指标、系统安全技术和安全管理保障。本文件适用于基于A,技术建立安全风险管控系统的井工煤矿。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T3836.1爆炸性环境第1部分:设备通用要求GB/T3836.18爆炸性环境第18部分:本质安全电气系统的规定GB/T22240—2020信息安全技术网络安全等级保护定级指南3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1召回率recallrat,o正确的目标被识别全的程度,即识别出正确的目标与图像中所有正确的目标的比率。4缩略语下列缩略语适用于本文件。ACC:感知控制管理(A,ControlCommand)A,:人工智能(Artificial,ntelligence)APP:应用(Application)CPu:中央处理器(CentralProcessingunit)DDos:分布式拒绝服务攻击(DistributedDenialofservice)DV,:数字视频接口(DigitalVisual,nterface)G,s:地理信息系统(Geographic,nformationsystem)GPu:图形处理器(GraphicsProcessingunit)HDM,:高清多媒体接口(HighDefinitionMultimedia,nterface)HLs:基于HTTP的自适应码率流媒体传输协议(HTTPLivestreaming)HTTP:超文本传输协议(HyperTextTransferProtocol)HTTPs:超文本传输安全协议(HyperTextTransferProtocoloversecuresocketLayer)2T/CNCA041—2022,T:信息技术(,nformationTechnology),OT:物联网(,nternetofThings)JCA:J2EE连接器架构(JavaConnectorArchitecture)JMS:Java消息服务(JavaMessageService)Mbps:传输速率单位(Megabitspersecond)MQTT:消息队列遥测传输(MessageQueuingTelemetryTransport)NAS:网络附属存储(NetworkAttachedStorage)OT:操作技术(OperationTechnology)RA,D:磁盘阵列(RedundantArraysof,ndependentDisks)RESTFUL:网络应用程序的设计风格和开发方式(RepresentationalStateTransfer)RTMP:实时消息传输协议(RealTimeMessagingProtocol)RTSP:实时流传输协议(RealTimeStreamingProtocol)SAN:存储区域网络(StorageAreaNetwork)SOAP:简单对象访问协议(SimpleObjectAccessProtocol)TCP:传输控制协议(TransmissionControlProtocol)XML:可扩展标记语言(EXtensibleMarkupLanguage)XPDL:XML流程定义语言(XMLProcessDefinitionLanguage)5基本要求系统应采用主流、开放的平台应用框架,具有安全、可靠、集成、兼容、可扩展、可维护等性能,符合但不限于以下内容:a)功能模块化设计、各模块可单独使用;b)集成性,提供开放接口,便于与煤矿现有其他信息系统对接集成;c)兼容性,注重融合煤矿现有系统,实现功能互补,数据互联互通;d)可扩展性,煤矿根据自身建设要求,可扩展创新应用和场景;e)先进性、适用性,应用先进可靠技术,具有人工智能与大数据分析能力;f)支持跨平台、跨系统运行,支持电脑端和移动设备;g)规范各类信息资源元数据和编码规则,统一数据处理机制;h)安全可靠性,通过安全机制保证数据的机密性及完整性,保障各项业务应用的正常运转。6总体架构系统宜采用云、边、端模式部署,实现数据统一治理、管控和应用。基于A,的煤矿安全风险管控系统应用框架参见图1。云端系统宜采用高可靠私有云技术,提供数据统筹分析和辅助决策服务。边、端系统宜采用煤矿本地化部署模式,提供数据采集、数据算法库、模型库、增量学习、权重更新、人工智能推理以及边缘管理等服务。3T/CNCA041—2022图1基于AI的煤矿安全风险管控系统应用框架总体系统架构共分四层,分别为感知层、传输层、平台层与应用层。基于A,的煤矿安全风险智能管控系统架构参见图2。图2基于AI的煤矿安全风险智能管控系统架构4T/CNCA041—2022应用层包括A,三违识别场景、A,算法、设备状态预警、环境监测预警、协同控制、岗位标准作业流程管理、综合防治、G,S集成应用、系统用户管理、移动APP等功能。平台层包括数据治理平台、A,算法平台、ACC平台及统一服务平台。数据治理平台应具有数据梳理、清洗、存储、分析的功能;A,算法平台应具有数据工厂、模型工厂、运营中心,具有人工智能与大数据分析的能力;ACC平台应具有智能感知、自主控制、生产管理的功能;统一服务平台应具有数据服务、感知服务、流程服务、控制服务、统一认证、G,S服务、公共开发的功能,还应提供统一的用户管理、身份认证、用户授权等功能。传输层应包含基础服务、控制中心、采集组态、数据监控中心。基础服务包括系统的用户管理和权限管理、系统性能监控、运营平台对接、日志系统等最底层的支撑性功能。数据采集服务中包括了各种协议的解析和具体的设备通信连接、异常处理等功能。控制中心中包括了控制测试、控制日志、规则配置等功能,用于控制指令的配置、测试、监控、记录等。转发配置中包含了针对不同高层应用的数据转发功能,如数据治理转发、,OT转发、感知规范转发等。采集组态应支持数据对接参数的录入功能,包括链路组态、通信设备组态、测点组态;可以对通信参数、设备地址、测点名称、类型等主要参数进行高效配置。数据监控中心具有用于数据组态后,各类数据的监控功能,如实时列表,实时趋势、历史数据查询,使用户可以方便地对已配置的数据进行查看分析。感知层具有实时采集感知类数据、设备监测类数据与实时获取业务应用系统数据、外部系统数据的功能,为数据服务层提供支撑。A,煤矿安全风险管控系统应包括:A,识别场景、A,场景建模、设备状态预警、环境监测预警、协同系统基于井下智能感知设备,围绕“人机环”构建模型库、算法库规则,实现对井下人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素的实时感知识别、系统联动报警以及设备联动控制,实现全流程管控,达到风险预控、关口前移的目标。6.4数据库结构数据库结构应符合附录A的要求。7基础设施设备要求网络满足但不限于以下要求:5T/CNCA041—2022a)采用工业以太网技术,主干网络传输带宽应不低于10000Mbps;主干网络应具有环网功能,采用冗余环形结构,网络自愈时间小于50ms;b)工业以太环网核心设备应采用三层交换机,具备路由、冗余的功能;c)具有网络异常监控与报警的功能;d)基础网络应满足数据、文件、视频等实时传输要求;e)通信网络应满足矿井无线语音通信系统传输要求;f)宜采用标准无线通信系统,支持井下语音通话、数据传输和人员位置等信息传输,宜采用4G/5G/wifi6传输,鼓励大流量、多并发应用场景采用5G无线覆盖;g)网络传输应支持TCP/,P、RTSP、websocket、HTTP等协议;h)具备网络安全防护功能,按照GB/T22240—2020的要求,满足安全等级保护,加强安全管理的要求。算力设施包括流媒体服务器、人工智能推理服务器、应用服务器、存储设备、备份服务器,应满足系统及其支撑系统所需计算和存储能力要求,如下所示。a)流媒体服务器应具有视频实时切片、RTMP和HLS协议编解码等功能,支持视频流截取、图像压缩存储、流媒体转发、云边同步等,单台服务器应支持15路以上实时视频流逐帧处理。b)人工智能推理服务器应支持主流神经网络、深度学习技术框架,支持主流目标检测、实例分割、语义分割等图像识别技术,单台服务器应满足同时15路以上视频实时逐帧分析。c)应用服务器应满足部署web应用系统、视频管理平台、消息中间件等的要求。d)存储设备应支持,P-SAN、NAS、FC-SAN,支持RA,D0、1、5、10;存储空间应满足90天以上视频数据存储要求。宜采用超融合服务器,支持计算、存储、交换、电源模块化设计。7.3其他设施设备井下移动监测设备满足以下要求:a)应为矿用防爆型电气设备,需符合GB/T3836.1、GB/T3836.18的要求;b)应实现地面工作站远程自动控制;c)搭载摄像机应满足使用环境下视频采集、数据传输功能,宜选用红外热成像功能;d)应具有自主避障功能,当前方有物体或人员自动停车和报警显示;e)续航能力应不少1.5h不间断运行。工作站应具备以下要求:a)CPU配置不低于6核12线程;b)内存容量不小于16GB;c)显卡宜采用专业图形卡,支持图形生成加速;d)硬盘存储容量不少于1TB;e)显示器分辨率不低于1920×1080。f)采用不间断、稳定可靠的供电电源。6T/CNCA041—20228数据采集和交换要求数据采集和交换符合但不限于以下要求:a)应具备完善数据标准规范体系,建立应用数据采集标准,具备数据滤波功能,对采集的数据进行有效性判断和过滤,提升数据质量;b)系统应具备各种感知类和监测类数据,设备数据处理模型应包括数据波动过大、数据波动过快、数据范围无效等数据异常处理,支持时序数据、结构化数据、半结构化数据、非结构化数据存储;c)应统一数据交换共享规则,数据交换接口应选用XML、JCA、webService、XPDL、RESTFUL等主流技术;d)应具有数据挖掘、数据分析、数据融合的功能。8.2视频数据采集摄像机使用按场景环境分为高清和热成像摄像机,应采用本安型摄像机。视线、光照、能见度良好区域应使用高清摄像机,受粉尘、水雾影响,能见度较低区域建议采用热成像摄像机。摄像机满足以下要求:a)产品生产许可证、合格证、防爆证、煤矿矿用产品安全标志齐全;b)像素应在400万像素以上,分辨率不低于2K;c)应具有自动光圈、自动聚焦的变焦镜头,信噪比应大于50dB;d)视频编码应支持H.264或H.265,采样帧率应不少于25帧/秒;e)编码设备硬件输入/输出接口应不少于2个10M/100M/1000M自适应网络RJ45接口,宜支持光纤接口;f)宜具有断网续传、音频采集功能;g)应具备低照度、宽动态、强光抑制、视频增强等功能,宜具有水雾穿透、自清洁等功能。视频管理系统应具有视频直播播放、历史播放的功能。满足1个月内所有视频数据的存储,3月内证据视频数据的存储。8.3设备及系统数据采集系统应具备联动控制的功能,可采集采煤机、掘进机、带式输送机等生产设备监、控系统以及提升、a)有以太网接口的,各设备应具备ModbusTCP或ModbusRTU的通信接口;b)没有以太网接口的,应配置数据采集网关设备用于和系统通信,并统一规划,P地址;c)应配有专用的网络设备用于与环网联通;d)硬件设备性能应满足应对高频率采集带来的压力;e)子系统服务器或上位机应配有双网卡、冗余电源。8.4监测数据采集系统应具备环境预警的功能,可采集监测监控系统、自然发火监测系统、水害监测预警系统、人员位7T/CNCA041—2022置监测系统、顶板动态监测系统、微震监测系统等系统数据,并满足以下要求:a)支持结构化及非结构化数据;b)支持数据交换同步,支持主流操作系统,支持国内外主流数据库;c)支持HTTP、HTTPS、TCP、JMS、SOAP、FTP、MQTT等多种协议;8.5.1语音广播装置技术要求如下:a)具备紧急呼叫、自由分区广播、远程音源下载及在线播放的功能;b)支持通过AP,接口等协议与安全监控、自动化控制系统等的底层融合联动播放对接功能;c)语音广播音量应不小于100dB;d)备用电池容量保证广播系统及各设备连续运行不低于2h。8.5.2语音广播管理系统要求如下:a)系统应对在网络内的任何语音广播进行控制,应实现单台语音广播的单独控制,支持全矿广b)支持对接应急救援、生产调度等业务系统;c)系统应设定语音广播任务,进行定时或随机播放,支持多种格式的音频文件。8.6.1声光报警装置技术要求如下:a)报警光信号宜采用断续比为1:3,交替时间宜0.8s±0.1s的红色、绿色或黄色光信号;b)报警响度应不小于100dB;c)报警光信号强度在黑暗中20m处应清晰可见;d)应提供多种接口,支持Modbus通信协议。8.6.2声光报警管理系统要求如下:a)应对在网络内的任何声光报警装置进行控制,支持单独、组合控制;b)应具有完善的信息发布库,并提供多种标准数据接口,满足对接要求。9系统功能9.1AI场景建模要求9.1.1系统应具备视频A,实时识别功能,满足综采工作面、掘进工作面、主运输系统、辅助运输系统、机电碉窒和避难碉窒、地面有关场所等的动态识别要求,包括但不限于人员行为状态、设备运行状态、作业环境变化、异常状态。风险辨识、分级、管控,上升到隐患的风险,就直接纳入隐患排查整治的范畴。9.1.2A,识别技术指标如下:a)召回率不小于90%;b)准确率不小于90%。9.1.3A,识别关键约束条件如下:a)检测目标遮挡率不高于20%,图像清晰可见;b)检测目标最小像素不低于75×75;c)图片或视频像素不低于1280×760。8T/CNCA041—20229.2AI识别内容A,识别内容包括综采工作面、掘进工作面、主运输系统、辅助运输系统、机电设备碉室和避难碉室以及地面有关场所6方面内容,场景建设推荐目录参见附录BO9.2.1综采工作面典型识别内容综采工作面典型识别内容包括但不限于以下情形:a)采煤机检修作业前,未断电;b)采煤机检修作业过程中,意外送电;c)采煤机、刮板输送机、转载机、破碎机发生故障,预警;d)刮板输送机拉运大块煤矸;e)采煤机割煤时,端头三角区域警戒线(电子围栏)内人员进入;f)端头煤壁处人员作业时,刮板输送机未断电闭锁;g)液压支架跟机移架作业时,刮板输送机直线度识别检测;h)液压支架跟机移架作业时,液压支架移架是否对齐识别检测;i)液压支架跟机移架作业时,电子围栏区域人员闯入;j)液压支架移架、液压支架姿态异常识别和空顶识别;k)刮板输送机运行时,链条故障识别检测;l)刮板输送机岗位工标准作业流程监测;m)锚网支护工岗位标准化作业流程监测;n)工作面端头超前支护时,超回柱识别监测;。)超前支架移架时,超前支架警戒线(电子围栏)内人员进入;p)刮板输送机运行时,刮板输送机警戒线(电子围栏)内人员进入;q)带式输送机运行时,溜煤眼堆煤;r)转载机运行时,机头堆煤识别检测;s)带式输送机运行时,落煤点警戒线(电子围栏)内人员进入;t)带式输送机机头警戒线(电子围栏)内人员作业时,未断电闭锁;u)带式输送机运行时,人员违规跨越或坐立带式输送机;v)带式输送机运行时,卷带装置警戒线(电子围栏)内人员进入;w)带式输送机卷带装置警戒线(电子围栏)内人员作业时,未断电闭锁;x)带式输送机运行时,带式输送机尾警戒线(电子围栏)内人员进入;y)带式输送机机尾警戒线(电子围栏)内人员作业时,未断电闭锁;Z)转载机运行时,转载机警戒线(电子围栏)内人员进入;aa)转载机警戒线(电子围栏)内人员作业时,未断电闭锁;bb)综采工作面在进行钻探作业时,判断钻孔角度;cc)综采工作面钻探作业时,人员进入危险区域;dd)综采工作面钻探作业时,自动统计钻杆个数及孔深;ee)泵站开关检修作业前,上级电源断电闭锁后,未悬挂警示牌;ff)泵站开关检修作业时,打开防爆接线腔端盖后,未进行验电、放电;gg)集控室操作台堆放杂物;hh)集控室人员睡岗(躺卧)、脱岗;ii)拉移设备列车时,设备列车警戒线(电子围栏)内人员进入;jj)作业人员未戴安全帽;9T/CNCA041—2022kk)非安全监控员随意挪移甲烷传感器;ll)采煤机未设置甲烷断电仪或者便携式甲烷检测报警仪。9.2.2掘进工作面典型识别内容掘进工作面典型识别内容包括但不限于以下情形:a)掘进机割煤时,警戒线(电子围栏)内人员进入;b)掘进机未停机闭锁,人员进入附近区域进行支护作业;c)掘进机运行时,机身两侧及后方危险区域有人;d)掘进机、带式输送机发生故障时,预警;e)掘进作业存在超循环、空顶作业;f)掘进机防护罩故障;g)支护作业时,掘进机突然送电;h)支护作业时,掘进机截割头未落地;i)截割作业完成后,作业人员进入锚护作业区域前,未按要求执行敲帮问顶;j)可弯曲胶带转载机运行时,人员违规跨越,不走行人过桥;k)桥式转载机运行时,人员违规桥下穿过;l)钻机钻进过程中,专职探放水作业人员上钻杆次数;m)钻进退钻过程中,专职探放水作业人员卸钻杆次数;n)在掘进工作面中,掘进机头部对处于探水作业区域内的人员数量;。)探放水钻孔施工,钻机后方警戒线(电子围栏)内人员进入;p)专职探放水作业人员探水作业中操作机器的违规性动作;q)掘进工作面进行钻探作业时,判断钻孔角度;r)掘进工作面钻探作业时,人员进入危险区域;s)掘进工作面钻探作业时,自动统计钻杆个数及孔深;t)带式输送机运行时,落煤点警戒线(电子围栏)内人员进入;u)带式输送机拉运大块煤矸/材料;V)掘锚一体机一运、二运、顺槽带式输送机煤量识别,反向调速掘锚机截割速度;w)馈电开关检修作业时,上级电源断电闭锁后,未悬挂警示牌;X)馈电开关检修作业时,打开防爆接线腔端盖后,未进行验电、放电;y)馈电开关检修作业时,特种作业人员身份识别;z)拉移设备列车时,设备列车警戒线(电子围栏)内人员进入;aa)集控室操作台堆放杂物;bb)集控室人员睡岗(躺卧)、脱岗;cc)掘进机未设置甲烷断电仪或者便携式甲烷检测报警仪;dd)作业人员未戴安全帽。9.2.3主运输系统典型识别内容主运输系统典型识别内容包括但不限于以下情形:a)带式输送机运行时,警戒线(电子围栏)内人员进入;b)带式输送机运行时,人员违规跨越或坐立带式输送机;c)带式输送机拉运大块煤矸/材料等异物识别;d)带式输送机巷出现烟雾,煤尘浓度过大;e)带式输送机运行时,跑偏;T/CNCA041—2022f)带式输送机运行时,判断煤量轻载、中载、重载状态;g)带式输送机运行时,“水煤”判定;h)带式输送机机尾警戒线(电子围栏)内人员作业时,未断电闭锁;i)带式输送机运行时,搭接点堆煤;j)带式输送机运行时,溜煤眼堆煤;k)带式输送机运行时,皮带发生撕裂;l)作业人员未戴安全帽。9.2.4辅助运输系统输典型识别内容辅助运输系统典型识别内容包括但不限于以下情形:a)入出井口处,人员违规携带超长、超宽、超高物品;b)入出井口处,车辆违规装载超长、超宽、超高货物;c)入出井口处,检测车辆空载、重载状态;d)罐笼、架空乘人装置、轨道机车、无轨胶轮车上车点,识别人员拥挤;e)罐笼、架空乘人装置、轨道机车、无轨胶轮车上车点,清点人员人数;f)红绿灯路口处,无轨胶轮车闯红灯;g)红绿灯路口处,无轨胶轮车违规超车;h)红绿灯路口处,无轨胶轮车车牌检测;i)多人在轨道巷行走时,两人及以上并行;j)车辆经过时,提示行人避让;k)轨道运输线路上,无关车辆或人员长时间逗留;l)无轨胶轮车超速识别;m)工作面巷口,清点进入人员人数;n)作业人员未戴安全帽。9.2.5机电设备碉室和避难碉室典型识别内容机电设备碉窒和避难碉窒典型识别内容包括但不限于以下情形:a)中央水泵房、中央变电所、采区变电所等机电设备碉窒和避难碉窒,进出人员身份识别;b)中央水泵房、中央变电所、采区变电所等机电设备碉窒和避难碉窒巡检次数识别;c)中央水泵房、中央变电所、采区变电所等机电设备碉窒和避难碉窒设备、系统状态感知;d)作业人员未戴安全帽。9.2.6地面有关场所典型识别内容地面有关场所识别典型内容包括但不限于以下情形:a)调度窒、变电所、提升机房、压风机房、主要通风机房、机修车间、爆炸物品库、油库等地面场所,进出人员身份识别;b)调度窒、变电所、提升机房、压风机房、主要通风机房、机修车间、爆炸物品库、油库等地面场所,人员脱岗、睡岗(躺卧);c)调度窒、变电所、提升机房、压风机房、主要通风机房、机修车间、爆炸物品库、油库等地面场所,人员抽烟;d)地面厂区进出车辆车型、车牌;e)地面厂区车辆违规装载超长、超宽、超高货物;f)作业人员未戴安全帽。T/CNCA041—20229.3岗位作业风险管控平台系统应具有三违管理功能,通过A,和人工的方式,实现A,实时识别、实时上传与警示,形成违规台账;同时应具有通过对岗位不安全行为、岗位应知应会、岗位隐患排查、岗位作业规范、岗位作业监管(执行)、三违分布、人员年度违章类型、人员年度违章等级、高风险岗位、岗位作业考核(管控)进行智能统计分析,确定需要重点监管及加强监管岗位作业范围,实现对岗位风险管控可视化,并生成预警信息。9.3.2岗位作业风险管控评价系统应具有岗位作业风险管控评价功能,应用A,识别技术,对现场人员作业情况智能识别、判断、记录,实现岗位作业风险管控可视化;结合矿用移动端,对作业流程中任务的接受、执行进行考核,实现岗位作业过程风险管控。作业前系统播报当前执行工序、作业标准和风险管控要点;作业中,应对每道工序智能识别,对识别结果可报警并提示修正;作业后,应自动生成包含作业信息、云签名、影像资料等过程数据,应生成作业评估报告。岗位作业风险管控可视化涵盖的作业任务包括但不限于以下内容:a)拉移设备列车标准化流程指引;b)更换采煤机截齿标准化流程指引;c)检修移动变电站标准化流程指引;d)“四员两长”开工前确认标准化流程指引;e)瓦斯抽采钻场测气标准化流程指引;f)瓦斯检查标准化流程指引;g)采煤机检修标准化流程指引;h)刮板运输机检修标准化流程指引;i)转载机检修标准化流程指引;j)破碎机检修标准化流程指引;k)乳化液泵检修标准化流程指引;l)拉移设备列车时标准化作业流程指引;m)掘进机检修标准化流程指引。9.4关键要素风险管控平台系统应具有人员状态预警功能,通过对人员学历结构、人员年龄构成、人员工龄分布、人员培训、人员流动率、违章岗位、不安全行为分布进行智能统计分析,实现人员状态风险管控可视化,同时自动生成预警,并通过移动终端下发处置任务。系统应具有对各系统(通风系统、排水系统、提升系统、空压系统、瓦斯抽放系统、辅助运输系统、供电系统、皮带系统)设备运行安全态势、设备故障、设备实时报警、设备维保情况进行智能统计分析的功能。系统应具有对采煤机、掘进机、带式输送机等设备的数据采集、状态监测、智能诊断、预测预警的功能,根据已有的故障知识体系,建立各种设备故障发生的现象、模式、原因及行动等知识,建立设备技术T/CNCA041—2022标准体系,实现设备风险管控可视化,同时自动生成预警信息,并通过移动终端下发处置任务。系统应具有环境监测数据分析、数据综合展示、预测预警、A,规则引擎配置的功能,应生成决策信息,下发处置任务。通过对各灾害(火灾、瓦斯、水灾、煤尘、顶板等)监测系统数据、重大风险分布、隐患分布、重点区域灾害情况进行智能统计分析,实现环境风险管控可视化,同时自动生成预警信息,并通过移动终端下发处置任务。系统应具有管理状态预警功能,通过对组织机构配置、安全生产标准化、安全投入、安全生产责任制、应急管理、重大隐患治理、安全生产红线管理进行智能统计分析,实现管理状态风险管控可视化,同时自动生成预警信息,并通过移动终端下发处置任务。系统应具备协同控制功能,通过协同控制模型将识别的异常情况进行智能分析,并将分析结果的控制命令下发,实现与自动化系统、广播通信系统、单兵装备联动控制,并将事件区域视频自动切换到主控画面,同时通过移动终端下发事件处置任务。对于易发生风险区域,通过广播系统播报等措施温馨提示工作人员;当识别风险时,系统应通过声光报警进行预警告警,提示人员注意;当识别隐患时,系统应通过声光报警进行报警,提示人员处置,并通过移动终端下发处置任务,联动采、掘、运等生产系统停机闭锁。9.6综合业务管理系统应具有应急救援管理功能,包括应急预案管理、应急演练、应急资源管理、应急资料查看等内容,支持对应急救援的预防、准备、响应、恢复全链条式闭环管理。系统应具有培训管理功能,包括培训计划、培训记录、考试计划等内容,满足煤矿随时查询培训内容,组织培训考核等要求。系统应具有巡检管理功能,实现计划、执行、跟踪闭环管理,支持web、APP方式应用。应利用A,视频识别对巡检规范化进行监测。系统应具有瓦斯抽采作业管理功能,具有对钻探数据智能识别查看功能,具备智能分析、辅助设计、系统应具有探放水作业管理功能,具有钻探(探测)数据智能查看识别功能,可自动识别钻孔数量、角度、深度、速度、时间等参数,具备钻探(探测)辅助设计、辅助验收、物探关联验证等功能。9.7安全决策分析系统应对风险点、瓦斯、水、火、粉尘、顶板等灾害、不安全行为和隐患闭环管理、安全标准化达标等进行分析、辅助决策和立体展示。形成煤矿安全风险评估报告,辅助决策者进行安全绩效指标分析,识别关键问题和薄弱环节。9.8GIS集成应用系统应具备G,S集成应用与可视化展示能力。系统应具备二维、三维一体化展示能力,能够根据煤矿空间数据变化,动态修正三维地质模型;应具备隐蔽致灾因素分析能力,能够根据生产接替进程,动态判断地质灾害因素,并及时预警;应具备基于地质的四维时空推演能力。T/CNCA041—20229.9系统用户管理系统用户管理应包含用户管理、机构管理、角色管理、菜单管理、部门管理、APP菜单管理、岗位管理、岗位作业环节管理、参数设置等权限管理,应支持不同用户,权限不同。移动APP应包含实时动态监测、预警信息推送、岗位风险作业可视化管控、系统风险可视化管控等功能。工作人员通过移动APP可随时查看矿井的环境监测数据、设备运行数据、人员位置数据;相关人员可通过移动APP接收预警信息并处理;移动APP应支持作业流程标准化指引,规范人员作业流程,提示并指导作业人员标准化操作,协助管理者实现对人员岗位和系统风险分级管控管理。训练平台要求如下:a)应提供全流程、端到端的A,开发与推理服务,包括数据采集、数据处理、模型训练、模型部署、模型调用、运行监控,并依托“端—边—云”协同的数据回流、增量学习和大数据分析技术,实现模型的持续优化和运营分析;b)应支持CoCo、,mageNet、VoC等数据集格式的标注和转换,更好的复用数据样本;c)应包含丰富的技术方向与模型类型,包括图像分类、物体检测、语义分割、实例分割、目标跟踪、d)应兼容国内外主流A,框架,如Tensorflow、Pytorch、Caffe、PaddlePaddle、Mindspore等,便于模型更好的建立;e)应兼容主流硬件算力平台,包括CPU、GPU、NPG、DPU、BPU,并对上层应用透明,丰富用户的硬件选型;f)应支持海量数据的分布式多机多卡训练、矿山碎片化场景的实时识别能力;g)应面向A,零基础用户推出场景模型开发工作流,用户基于工作流无需专业算法人员参与,即可开发自己专属模型。应支持从算法管理,训练任务配置及参数调优,到模型开发和效果评估,最终模型测试发布的A,服务开发全过管理。具体内容如下所示:b)应对模型训练或推理依赖的运行时环境,通过镜像方式统一管理;c)应提供可视化、标准化的训练平台;d)针对不同A,能力的人员,应设有手动构建和自动构建功能;e)应建设模型共享交换平台,用户可按照采、掘、机、运、通等场景,模型适配的硬件类型、测试时长、稳定性/准确性等各类指标,进行查询和预览。基于A,数据服务,提供数据上传、A,增量采集等多种数据回流方式,提供人工或团队标注、智能标注、数据存储和版本管理等智能服务。具体内容如下所示:a)应具备数据手动上传和自动采集功能,为模型标注、训练和测试提供数据基础;b)应具备数据处理能力,通过多种数据预处理算法,从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽T/CNCA041—2022取生成有价值、有意义的数据,用于模型的训练和验证;c)应具有线上标注功能,屏蔽各类标注工具带来的差异;d)降低标注成本,包括但不限图像分类、物体检测、实例分割、语音识别、文本分类等标注类型;e)应建设数据共享交换平台,通过共享数据方式,最大程度复用已有数据集,避免数据集重复制作;10性能指标技术指标如下所示:a)计算引擎支持流批一体、支持实时流并提供精准实时的结果查询、支持实时数据运算结果秒级查询,具备拓展功能,支持自定义上下游数据源和计算方法等功能;b)技术框架支持动态替换上层计算引擎和下层数据存储;c)数据存储应支持不低于3种格式;d)具备中小集群自动扩缩容能力和任务智能调度能力,支持不低于集群最大限制数据2倍的任务灵活调度;e)具备大数据任务的高可用和故障自修复能力。功能指标如下所示。a)系统应具备多种异构异源数据的入湖工作,且支持不低于5种形式异构数据源,满足各数据可视化展示。b)系统应依据国家和地方数据采集标准,设计涵盖井下业务过程的数据域,形成对应数据域下的数据治理标准。c)系统应具有数据安全共享能力,通知应支持数据秒级查询。d)系统应具有可视化数据处理能力,支持拓展模型、知识图谱等数据服务,通知支持可视化操作功能。e)系统应支持集群异常和计算任务异常在1min内报警,保证异常在20min内恢复。f)系统支持主流人工智能算法模型,包括目标检测、实例分割、姿态识别、目标追踪、车牌识别、人脸识别、周界防护等常用A,识别算法。应满足智能识别服务高并发、本地化的需求;应具有识别模型库、业务模型库及镜像管理功能。g)系统应包含A,算法平台,具有模型的原始数据管理、数据标注、模型开发、模型训练以及模型的测试发布全流程功能,支持模型一键部署;具备A,模型提供完整的生命周期管理、自定义异常配置规则、状态监测监控;具有A,模型与矿端视频一键关联功能;具有优秀模型共享推荐功能。11系统技术和安全保障系统安全技术保障包括但不限于物理环境安全、网络和通信安全、边界安全、终端安全、云安全、应用系统安全、数据安全、装置及设备安全、处置恢复安全等重点安全防护对象及场景,提供安全保障软硬件配T/CNCA041—2022套设施及服务。应采取包括但不限于固件安全增强、漏洞修复加固、补丁升级管理、安全监测审计、加强认证授权、部署DDoS防御体系、工业应用程序安全、主机入侵监测防护、漏洞扫描、资源访问控制、信息完整性保护的安全措施,保障核心数据的安全流转和平台的正常运行。清晰划分网络安全区域边界,建立健全隔离措施,采用深度解析工控通信协议的异常监测、网络审计等手段,实现工控系统通信网络安全。对操作系统、数据库管理系统等系统软件,应采用操作系统内置或第三方提供的诊断及监视程序对CPU、内存、任务处理、输入输出等设备运行情况进行监视和管理,保管好运行日志。对网络、软硬件设备、数据库、机房设备、供电及接地系统、消防系统等进行日巡检和定期检查、测试,并作好记录。及时做好应用软件系统的纠正性维护、适应性维护工作和修改后的测试工作;对于软件的完善性维护、预防性维护,应分析研究后提出并实施。建立权限分级管理制度,对网络设备和安全专用设备以及操作系统和数据库系统进行安全配置,对网络层和系统层进行访问控制。建立访问权限,对数据库用户与系统管理用户的权限进行分离;系统管理员应及时关闭和删除不必要的默认账户及测试账户;账户不应公用,新建账户应修改默认登录密码。系统登录密码应不少于16位,且应包含数字、字母及特殊字符。制定完整的使用、运行、维护制度,并应有相应技术与安全管理文档、手册。T/CNCA041—2022附录A (规范性)数据库结构数据存储应包含关系型数据库、NoSQL非关系型数据库、TSDB时序数据库以及缓存数据库。系统中各子系统以及应用服务需要进行数据持久化时应提供如下数据库配置,具体配置项如表A.1所示。表A.1数据库配置项表配置项名称配置项描述配置类型(示例)关系型数据库类型数据库,p字符串:XXX.XXX.XXX.XXXdatasource.port数据库端口数据库名字符串:dbname数据库用户名字符串:username数据库密码字符串:passwordnosql.type文档型数据库类型数据库,p字符串:XXX.XXX.XXX.XXXnosql.port数据库端口数据库名字符串:dbname数据库用户名字符串:username数据库密码字符串:passwordtsdb.type时序数据库类型字符串:influx时序数据库,p字符串:XXX.XXX.XXX.XXXtsdb.port时序数据库端口数字:8086时序数据库用户名字符串:usernametsdb.password时序数据库密码字符串:password缓存数据库类型字符串:redis缓存数据库地址字符串:XXX.XXX.XXX.XXX缓存数据库端口缓存数据库序号数字:0缓存数据库密码字符串:password连接池最大活动数cache.jedis.pool.max—等待可用连接的最大时间T/CNCA041—2022表A.1数据库配置项表(续)配置项名称配置项描述配置类型(示例)最大空闲连接数cache.jedis.pool.min—id最小空闲连接数在timeout时间内如果没有数据交互,redis侧将关闭连接A.2功能库系统应满足系统数据应用,数据库中应包含表A.2中的功能库表。表A.2功能库表表名功能说明alarmcenterinfo-报警信息表alarmcenterinfovideo--报警信息视频表alarmcenter-log报警接口日志表analysis-output数量统计表dealinfo-联动停机表equipment-info设备表gpu-info推理服务器表gpu-port-config推理服务器端口表hardwarearch-硬件类型表inspect-five-decision五定表inspect-measure-detail常规检查项明细表inspect-measure-templete常规检查项模板表inspect-plan巡检计划表inspect-plan-measure巡检计划常规检查项表inspect-plan-risk巡检计划抽查表inspect-plan-routine巡检计划测定作业表inspect-record巡检记录表inspect-record-measure巡检记录常规检查项inspect-record-person巡检记录人员inspect-record-riskinspect-record-routine巡检记录抽查巡检记录测定作业表inspect-routine-detail巡检测定作业细节表inspect-routine-templete巡检测定作业模板表leader-duty-info领导排班表T/CNCA041—2022表A.2功能库表(续)表名功能说明linkage-info报警配置表linkage-info-alarm报警配置广播表linkage-info-alarm-log报警配置广播日志表linkage-info-deal报警配置联动表linkage-info-deal-log报警配置联动日志表linkage-info-equipment报警配置设备表linkage-info-equipment-log报警配置设备日志表linkage-info-interface报警配置接口表linkage-info-interface-log报警配置接口日志表linkage-info-position报警配置人员定位表linkage-info-position-log报警配置人员定位日志表linkage-info-scene报警配置场景表linkage-info-scene-log报警配置场景日志表linkage-info-transducer报警配置传感器表linkage-info-transducer-log报警配置传感器日志表modelinfo-模型表monitorinfo-监测点表position-alarm人员定位报警表position-user人员定位人员表position-user-location人员定位表position-xj人员定位巡检表-场景表--场景细节表sensor-analog模拟量传感器表--历史报警表sensor-his-analog历史模拟量传感器表sensorhistransducer--历史传感器表--实时报警表sensorrealtransducer--实施传感器表sensorstation-分站表sensorswitch-streaming-info开关量传感器表视频服务器表alarmcenterinfoitem--报警信息辅助表alarmcenter-info-person报警人表T/CNCA041—2022表A.2功能库表(续)表名功能说明alarm-report传感器报警统计表alarmrule-三级管控报警规则表alarmrulealarm--三级管控报警表alarm-rule-alarm-log三级管控报警日志表A.3业务数据库系统应具备业务数据库,包含风险数据库、安全生产标准化管理体系信息库、安全知识库、法律法规库、作业标准流程库、事故库、考试培训库等,如表A.3~表A.7所示。表A.3风险数据库表名称功能说明risk