龙软科技四大专利之-GIS协同“一张图”及智能管控平台组

科创板煤炭工业软件龙头企业龙软 科技 （688078SH）是一家基于LongRuan GIS +互联网+大数据+云计算,并为智能煤矿信息化领域提供整体解决方案的高 科技 公司。其中，公司最硬核的技术及相关专利之一，是龙软 科技 凭借多年行业积累，基于自主研发的LongRuan GIS 打造的智能煤矿“一张图”。

如同百度、高德和谷歌等民用地图改变人们的出行方式一样，LongRuan GIS “一张图”综合解决方案，通过技术创新推动了煤矿传统的管理模式变革，为构建智能煤矿的信息化管理模式提供了高 科技 支持。

什么是“一张图” ？

龙软 科技 “一张图”是GIS（地理信息系统）技术在煤矿行业的创新应用。“一张图”是一种创新管理模式, 是煤矿的BI（商业智能）, 也是煤矿技术人员的SVN/GIT（分布式版本控制系统）。

“一张图”及智能管控平台是一个面向行业数据库的大型数据仓库，它通过综合信息监管来提取对业务的分析信息，且无论是原始数据还是挖掘分析后的信息，都可以通过基础服务平台向外提供服务访问和交互。具体到煤矿方面，实现了矿山“采、掘、机、运、通”相关的安全生产、监测监控、安全管理等业务和数据与基础地理数据的叠加集成、汇交更新。各业务单位分工协作、各司其职，共同构建起矿山一张图，为安全生产、动态监控、经营决策等提供多维数据支持。

突破关键技术 释放创新能量

一直以来龙软 科技 在自主创新研发方面投入巨大。截至目前，公司取得煤矿信息化、智能化领域相关专利权54项（其中发明专利31项）、软件著作权242项。研发团队瞄准了行业痛点，已逐步形成了“四大”核心专利技术组：（1）GIS协同“一张图”及智能管控平台相关专利组；（2）智能综采综掘工作面相关专利组；（3）透明化矿山相关专利组；（4）矿山新型开采方式及装备的相关专利组。

其中，第一大专利组GIS协同“一张图”及智能管控平台相关专利主要涉及六项高价值的创新型专利：（一）“煤矿分布式协同一张图系统及协同管理方法”（二）“一种矿井信息化管理多专业巷道图形的动态更新方法”（三）“一种基于时态GIS的煤矿可视化管控系统”（四）“一种交互式注记等值线数值的方法和装置”；（五）“一种参数式煤矿井下供电设计方法”（六）“一种快速生成煤层小柱状的方法和装置”。

据了解，该组专利涵盖了煤矿时空数据“一张图”协同处理及管控平台应用。

专利一“煤矿分布式协同一张图系统及协同管理方法”， 提出了煤矿多专业数据统一管理、动态即时更新和共享的方法，奠定了煤矿“一张图”系统的关键技术基础，最早形成了煤炭行业信息化建设“一张图”模式。2017年龙软 科技 基于项目研发成果申请了发明专利，并于2019年获得授权。项目技术成果“煤矿空间信息服务与管理关键技术研究及产业化应用”，获2018年中国煤炭工业科学技术一等奖。

专利二“一种矿井信息化管理多专业巷道图形的动态更新方法”， 基于煤矿“一张图”技术体系，围绕煤矿数据规范化管理和自动化处理应用问题，提出了基于协同思想的煤矿巷道图形动态更新方法，解决了煤矿地测专题图形、一通防专题图形、机电设备布置专题图形、监测监控专题图形中必不可少的巷道动态更新难题。由于巷道数据是煤矿各类专题图形的最基础内容，该专利适应于几乎所有应用“一张图”模式的煤矿专题图处理和更新，是该领域必不可少的技术方法。龙软 科技 于2020年获得该项发明专利授权。

专利三“一种基于时态GIS的煤矿可视化管控系统” ，提出了基于时态地理信息系统TGIS“一张图”和透明化矿山的煤矿二三维一体化管控平台技术和方法，奠定了煤矿可视化管控平台及透明化智能开采的关键技术基础，融合地理空间场景构建、传感数据采集与通讯、脚本化模型驱动等技术，形成了以实时、动态地理信息为支撑的矿井二维、三维可视化管控新模式。2021年龙软 科技 获得该项发明专利授权。

此外，结合煤矿地理信息系统及“一张图”平台应用中的日常需求，针对等值线生成、小柱状绘制、供电系统设计等问题，创新提出并形成了“交互式注记等值线”、“快速生成煤层小柱状”、“参数式煤矿井下供电设计”等发明专利。基于以上系列专利，公司产品可以为煤矿时空数据的处理提供更高效、便捷的处理支持，进而形成统一、规范、完整、动态更新的煤矿“一张图”时空数据库和管控平台，并最终建立“基于多维GIS或图形处理技术的煤矿可视化管控系统”，实现煤矿自动化、智能化工业控制和可视化多维地理信息的一体化集成。

公司始终从煤矿智能化需求出发，通过分布式协同一张图的理念，改变了煤炭行业传统的单机工作模式，建立了煤矿多专业业务数据的统一管理、协同处理、动态更新、可视化管控体系，并通过创新的巷道多专业更新等技术方法，提高煤矿时空数据处理的效率及完整性，解决了阻碍煤炭行业信息化、智能化建设的数据孤岛严重、跨专业无法协同、跨部门管理困难、数据实时性不高等难题，解决行业痛点，为煤炭行业信息化、智能化建设开辟了基于时空地理信息系统的“一张图”综合管控和自适应智能开采模式，给煤炭企业带来一种全新的、适应“智能矿山”信息化建设要求的新型信息化管理模式。

多应用领域推动产业升级

“一张图”协同处理及管控平台应用对象可以是单个煤矿，也可以是多级架构的煤矿企业集团，分布式架构的自身特点决定了“一张图”系列产品具有极强的适应性，可应用于多个领域与场景。无论对于大型煤矿企业集团，还是中小煤矿企业，“一张图”产品解决的统一空间数据存储和分析应用平台问题均是煤矿信息化建设中的核心问题之一，也是当前实现煤矿智能开采必须面对和解决的基础问题。

目前，公司凭借着“一张图”协同处理及管控平台相关专利技术已成功已应用于陕西陕煤黄陵矿业有限公司一号煤矿“黄陵一号煤矿矿井智能综合管控云平台”、河南煤化集团永煤集团新桥煤矿“安全生产智慧管控平台”、江苏徐矿能源股份有限公司张双楼煤矿“智能GIS“一张图”平台”、国家能源集团新疆能源乌东煤矿“基于急倾斜煤层的一张图智能管控平台”、山东能源兖煤股份东滩煤矿“智能矿山综合信息管控系统”、中煤陕西榆林能源化工有限公司大海则煤矿“生产执行系统”等智能化建设示范矿井。

实践表明，基于GIS协同“一张图”、虚拟矿井、大数据安全动态诊断等核心技术专利的研发，解决了高度一体化管控的智慧、高 科技 矿区的关键问题。“一张图”管理系统的推广与实施，将为我国智能矿山建设奠定坚实的基础，不仅能够减员增效，而且还能进一步保障矿井安全生产。龙软 科技 作为专注于行业发展的高新技术企业，具有持续、强大的创新能力，对推动我国煤炭工业安全生产技术的信息化管理具有重要的 社会 效益。

如上所述的海洋数据的总体特征，从GIS的角度来看，还有着其独特的时空特征。相对于陆地数据来讲，海洋数据普遍存在着非常典型的真三维和时刻变动的特点。

2141 海洋数据的空间类型复杂

海洋数据的空间类型相比陆地数据的复杂性主要体现在:海洋是个真三维的环境。这就使处理海洋空间问题必然要涉及3个空间坐标的问题，而不再像陆地上那样，在很多情况下只需要处理2个平面坐标。值得重视的是，第3个空间坐标的出现，不是简单意义上的增加1个坐标。即使是只考虑空间数据的存储，按照这种2:3的线性比例来看，可能新出现需要考虑和处理的空间情况也会多增加一半，而实际情况则是在更多方面，如三维的可视化等，会增加更多的麻烦。

如图21所示，通过对国际流行的商业化GIS和数据库软件所采用的数据模型的对比研究，得出常用GIS系统的数据组织与管理模型。数据首先被分解成空间数据和属性数据两大类，属性数据与空间数据分开存储管理，其中属性数据用SQLServer等关系数据管理系统管理，空间数据用文件或关系数据库方式管理。空间数据的存储格式包括矢量、栅格、图像和多维表格等。此外，所谓的对象数据，则经常采用空间数据和属性数据并置的方式进行存储与管理。

对于二维数据(包括含高程的二维数据)，这种组织方式已经在无数个实例验证了它的成功，因此对它的效率和可靠度毋庸置疑。

但是目前需要处理的海洋数据，是一种真三维的数据，那么空间数据如果用关系表组织的话，就多出很大的数据量，因为原先是二维空间结构的，现在需要在二维的基础上再叠加一维，如果数据关系表设计不周到，必然会造成数据的极大冗余。数据的文件式存储暂时也许会是个更好的选择，但是需要重新制定新的文件格式，以提高三维空间数据存放的效率。

图21 GIS系统中常用的数据组织和管理模型

2142 海洋数据的时间类型复杂

与增加了第三维空间数据相比，海洋数据新增加的时间类型则要更加突出。这是因为，在常用的陆地GIS系统中，一般都不考虑或极少考虑到数据的时间变动问题，而在海洋数据中，这种情况恰好相反，时间不再作为一种属性数据的形式出现，而是成为完全并列于空间数据的重要类型之一，在多数时候，它的重要性不亚于任何一维的空间数据。

如图22所示，既然有了新的时间类型数据，必须给它赋予一个合理的重要位置，与空间数据的位置同等重要，或者至少也要比一般的属性数据更加重要。

同时，海洋数据的时间类型具有多种样式，类比于空间数据的存储格式，时间数据也有所谓的“矢量”、“栅格”、“图表”等，用更加标准的语言描述，应该是“时刻”、“时段”、“过程”等。时刻指精确到一定精度的时间节点，例如对于一般海洋常规调查的海流测量，精确到分钟的时间精度已经可以作为一个时刻出现。时段指一定时间区间内的所有结果，即具有一定的起始时刻和结束时刻，在这个时间区间中的数据都属于该时段。实际上，一个时段的平均结果或代表性效果，在更大的时间尺度上，可以作为时刻出现，例如以每月的水温测量平均值作为当月的代表，在全年的水温序列中，它仅仅是一个时间点而已。过程定义成时刻或者时段的序列。

用时间和空间做个类比:单个时刻的数据相当于空间“矢量”数据中的点;单个时段的数据相当于空间“栅格”数据中的一个像素;时刻(或时段)的不规则序列，相当于空间“矢量”数据中的线;如果时刻(或时段)的序列是规则间隔的，并且时刻序列间的时间空隙是可以忽略的，那么该过程就相当于空间数据中的“栅格”数据。仅有时间概念的话，无法组成面，因此这里没有“矢量”数据的面，所谓的“栅格”数据也只是指栅格线而已。

这样，就可以重新勾勒一下海洋数据的常用组织方法和管理模型的概念框架了(图22)。其中，空间数据已经被时空数据全面代替，需要处理的同时包含时间和空间的数据类型。关于时空拓扑的研究，目前并没有取得较大的进展，并且考虑到这种研究如果和具体的专业(如物理海洋学)结合，将专业理论、技术和方法融入到拓扑关系研究中，会更加合适。

图22 海洋数据的时空组织和管理模型

2143 海洋数据的属性数据

海洋数据的属性数据，可以分为海洋要素数据和海洋现象数据两大类，前者是海洋调查的真实测量数据，后者则是理论抽象的数据。海洋要素经常是以场的形式出现的，海洋场表现为海洋要素的连续场分布，海洋场是海洋和海洋科学的基本特点。

而关于欧拉方式和拉格朗日方式是物理海洋科学研究中的两种基本表达方式。在海洋地理信息系统中，这两种方式对于解决海洋数据，更重要的是海洋现象(如海流)的问题，具有非常重要的启发意义。其中，欧拉方式更多的是体现了一种欧拉场的表达方式，在空间场的范畴下建立海洋要素场，从而进一步揭示更多的海洋现象。例如，海洋水团的研究，则主要是从海洋要素场入手来分析水团的生消变化。在海洋地理信息系统中，这样的海洋现象应该更容易用欧拉方式来表达。而拉格朗日方式则有所不同，在拉格朗日表达方式中，场的概念被弱化了，但是海洋现象的空间位置变动成为一种更易于表现。例如，海流可以用欧拉方式表达为流场，但是持续的海流更应该用拉格朗日方式来表达，拉格朗日方式的海流在更多的时候更能体现海流研究中的很多精华，起到欧拉方式所难以达到的表达效果。

如前所述，所谓海洋现象，是指在对海洋场的分析和研究基础上，物理要素的特殊空间和时间分布规律的总称。一种海洋现象，外在表现上必然对应着某个或某些物理要素的特殊分布。所以，海洋动力学现象是其中的重点。某些海洋现象，其本身或许不发生明显的动力学变化，但是动力学的变化却必然影响和制约着其随后的发展变化。所以说，海洋动力学现象是海洋要素场的重点。

显然，海洋要素场和海洋现象概念既有联系，又有区别，经常需要在对象与场之间进行概念切换。它们的关系主要体现在:海洋场是海洋科学研究的基本对象，海洋现象相对于海洋场来说，实际上是海洋场的特征表达和概念提炼。从数学的空间变换角度看，对应着场域到局部域的变换。从对象视图到场视图的转换或逆过程，可以用特征函数(对象到场)或反函数(场到对象)建立。但是有时海洋现象也有其特殊性，不能仅仅用这种变换就能够完全解决问题。例如，基于拉格朗日描述方法的海洋现象就是另外一种思路。所以，海洋场的表达目前基本上只局限于欧拉方式下，对于基于拉格朗日的海洋现象的表达需要采用新的表达方法，如采用时空“矢量”方式来处理。

基于拉格朗日描述的海洋动力学，它在监测和预报海洋环境污染方面的特殊地位，因此一直受到广泛重视。例如，海域内污染物质(如油膜)的漂移可以认为是一种拉格朗日形式的运动。简单地说，海水的流线场才真正代表了污染物质的运动特征，海水的运动轨迹场才真正代表了污染物质可能造成的危害。认识到这一点，就可以发现它在应用层次上所具有的特殊意义。

如上所述，海洋数据有时也称为海洋时空数据，它具有三个基本特征，即时间、空间和属性特征。这也是地理信息系统处理地理空间数据的一般方法。

2144 时空数据的复杂性

相比于一般地理数据，海洋数据的时间特性和空间三维特性使得海洋地理信息时刻面对时空数据的复杂性问题，尤其是海洋数据的组织、存储和管理，如何对时间和空间重新组合，从而在原有的二维空间图层的概念上增加新的数据类型是一个重要的基本问题。

海洋时空数据除了在数量上具有大小的概念之外，在时空尺度问题上也遵循海洋科学固有的规律，因此时空数据具有自身的尺度问题和多层次问题。

2145 海洋现象的表达

海洋要素数据的表达可以通过增加时间—空间组合的方式进行表达，但海洋现象本身还涉及海洋科学研究对海洋现象的定量化刻画问题，对此，涉及海洋地理信息系统的完整化，需要对海洋现象的基本涵义做出定量的解释，进而构建它的时空表达方式。

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