煤矿灾害预警数据集成管理平台研究与应用

针对深部矿井地质的复杂性与灾害的多样性,开展基于海量数据驱动的深部矿井无人化、智能化监测预警技术与装备研究是提高深部煤矿开采安全保障的有效途径。然而,目前煤矿监测系统间关联性差、数据利用率低、数据深入智能分析不够,导致煤矿防灾措施实施针对性差,可能存在防灾措施不到位或过量的现象。针对煤矿灾害监测预警的需求,提出了煤矿灾害监测预警大数据平台架构,设计了结构数据、非结构数据、时序数据等异构数据的混搭数据存储方案,从数据汇集、数据质量、数据融合、数据指标等方面设计煤矿监测数据治理方法,并提出面向煤矿灾害预警应用的多租户数据集市构建技术,从而支撑煤矿灾害分析应用的多样化数据需求。

煤矿机电装备远程监控系统的设计与实现方法

为响应国家智能化矿山的建设要求,满足煤机装备的远程监控、健康状态诊断需求,降低采煤机械生产中的故障停机率,提高设备的运行可靠性和生命周期,设计了一种煤矿机电装备远程监控系统。该系统可实现远程对煤矿采煤装备的实时无线数据通信,并通过远程监控平台系统实现对煤矿机电装备的远程监控管理、健康状态分析诊断。

基于大数据优化的煤矿智能感知应用技术

探讨了煤矿智能感知关键技术在安全生产中的应用,从煤矿生产环境监测、矿井通风与瓦斯治理、矿山救援等方面详细介绍了煤矿智能感知关键技术的应用现状。通过对各种应用场景的分析,指出了目前煤矿智能感知关键技术在实际应用中存在的问题,如传感器精度不足、数据传输不稳定、数据处理能力有限等。针对上述问题,提出了一种基于大数据的煤矿智能感知关键技术优化方案。该方案通过引入大数据技术,实现了对煤矿生产环境数据的高效存储、处理和分析;通过基于大数据的数据融合技术应用,实现了对煤矿生产环境的智能识别和预警。

大数据时代煤矿餐饮智慧管理研究

煤矿餐饮管理水平直接影响员工用餐体验,为提高管理效率与服务质量,该文以大数据时代为背景,在技术赋能路径下提出一种基于大数据的煤矿餐饮智慧管理方案。结果表明在该方案下通过各子系统的模块功能设计及应用,有利于达到预期目标。建议将该方案推广应用到同类煤矿餐饮智慧管理转型升级之中。

大数据在采煤沉陷区综合治理中的应用

围绕采煤沉陷区多源大数据、数据整合与处理、综合治理评价几个关键环节,研究多源大数据在采煤沉陷区进行综合治理的应用。基于上报数据、国家自然资源和地理空间基础信息库资源本地数据等资料,结合多时相多类型遥感动态监测信息,利用地理信息系统(GIS)、人工智能等新型技术,实现全方位、多尺度、多时相的信息采集与融合,进一步摸清特殊类型地区总体情况,设计有效的指标体系和综合评价分析方法,为采煤沉陷区的综合治理提供全面客观的数据支持和治理依据。

基于大数据分析的煤矿智能化综合管控平台的开发与应用

文中介绍了一种基于大数据分析的煤矿智能化综合管控平台。传统的煤矿管理存在许多问题,包括存在安全隐患、生产效率低等。针对这些问题,文中提出利用大数据分析技术来建立智能化综合管控平台,通过对煤矿数据进行实时监测、数据分析并建立预测模型,实现对煤矿生产过程的全面掌控和优化。基于大数据分析的煤矿智能化综合管控平台具有良好的可行性和实用性,对提升煤矿管理水平具有重要意义。

矿山智能供电数据应用规范构建研究

传统的电力监控系统,存在数据标准规范不统一、系统分散建设、设备厂商接口与协议不开放、兼容性差等问题,导致系统集成和融合难度大,在矿山企业信息管理数据中形成了信息孤岛。随着智能化矿山建设目标的确立以及数据融合共享规范体系的建立,有效地打破了数据壁垒和信息烟囱,在规范体系下智能供电数据应用规范的建设也迎来了新的发展高潮。结合多年来在智能矿山供电系统建设方面的经验,总结了目前我国矿山智能供电数据应用建设面临的问题,阐明了在智能化矿山数据融合共享规范体系下智能供电数据应用规范建设的原则和框架,阐述了数据融合共享规范体系下智能供电数据应用规范建设的关键点,包括智能供电管控平台、智能变电所、智能配电装置、智能防越级跳闸系统、智能精准选漏保护系统五大专题为核心的供电数据应用规范建设的重点建设内容,形成了较为完整的数据融合共享规范下智能供电数据应用建设规范。

基于大数据平台的煤矿机电设备数据集成管理研究

随着物联网和云计算技术的广泛应用,煤矿开采正向信息化、智能化方向发展。然而,传统的煤矿数据中心面对庞大而分散的数据管理挑战,已经不再能满足智慧煤矿建设的需求。本文选用Hadoop作为煤矿设备数据管理的技术平台,包括数据采集、清洗、传输与存储等关键环节。通过采用OPC UA协议和OPC服务器完成数据采集,并利用基于MapReduce的方法进行数据清洗,以及基于Redis的低延迟数据传输架构,确保了数据的实时性和系统的读取性能,以期为智慧煤矿建设提供了新的思路和技术支持。

郭家湾煤矿智能综合管理平台应用研究

智能管理综合管理平台是矿山企业高度集约化、智能化以及平台化的现实需求,针对现阶段煤矿智能化建设过程中多以单系统应用居多,存在“数据孤岛”“信息壁垒”等诸多问题,郭家湾煤矿通过搭建智能一体化综合管理框架的思路,将新一代信息技术云计算、人工智能、大数据、物联网以及智能控制等与矿山安全生产、监测管控、运营决策等业务深度融合,提出了在不同层面将信息子系统综合集成、纵向关联、融合创新的矿山智能综合管理平台,规划了智能化管理平台的定位、架构、关键技术,实现了郭家湾煤矿建设透明矿山、智能矿山的需求。研究成果对提高企业集约化管控,减少非必要性停产,保障安全生产具有重要意义。

煤炭开采过程中的安全监测与控制技术研究

煤炭开采过程中的安全问题一直是煤炭行业关注的重点。针对煤炭开采过程中的安全监测与控制技术进行了深入研究。介绍了煤炭开采中的主要安全风险,如瓦斯、煤尘、顶板等。然后重点分析了现有的安全监测与控制技术,包括传感器技术、无线通信技术、数据分析技术等。最后提出了一种基于物联网和大数据的智能安全监测与控制系统,并对其进行了应用实践。研究表明,该系统能够有效提高煤炭开采的安全性,对促进煤炭行业的可持续发展具有重要意义。

大数据驱动下智慧采煤技术革新与提高煤矿生产研究进展

随着全球能源需求的持续增长,煤炭作为重要的能源资源,其开采效率和安全性成为了行业关注的焦点。传统的采煤方式往往面临着效率低下、安全隐患大等问题。在这一背景下,大数据技术的崛起为智慧采煤技术的发展提供了新的契机。大数据技术的应用,不仅能够实现煤矿生产数据的实时采集、处理和分析,还能够通过机器学习、深度学习等先进技术对采煤过程进行智能化优化,从而提高采煤效率、降低生产成本,并保障安全生产,研究大数据在智慧采煤技术中的应用,对于推动煤矿产业的转型升级、实现可持续发展具有重要意义。

基于大数据技术的煤矿机电设备故障诊断与维修策略研究

随着煤矿机电设备的广泛应用,故障诊断与维修策略的研究变得日益重要。基于大数据技术,探讨了在煤矿机电设备故障诊断与维修策略中的应用和优势。通过分析大量的实时数据和历史故障数据,提出了一套基于大数据的故障诊断与维修策略模型,并进行了实际案例分析,验证了该模型的有效性和可行性,为煤矿机电设备故障诊断与维修策略提供了新的思路和方法。

煤矿开掘机电的智能维护与故障诊断研究

随着煤炭开采技术向智能化、自动化方向发展,煤矿开掘机电设备的智能维护与故障诊断技术成为保障煤矿安全、高效运行的关键。本文基于现有的煤矿设备智能维护与健康管理技术研究,探讨了煤矿开掘机电的智能维护和故障诊断技术的发展现状与未来趋势,提出了一套基于大数据分析、人工智能和物联网技术的智能维护与故障诊断系统。

智能化煤矿大数据治理关键技术研究、实践与应用

针对智能化煤矿建设过程中存在的“数据孤岛”现象严重、数据质量低、数据治理体系缺乏、数据赋能不够充分等问题,分析了智能化煤矿大数据治理的基本需求,研究了智能化煤矿的数据采集和存储、数据清洗与标准化处理、数据资产规划、数据共享交换等关键技术。结合小保当煤矿数据治理现场实践情况,提出了基于工业互联网体系的智能化煤矿大数据治理总体技术架构,该架构功能与智能化煤矿大数据治理的基本需求相对应,向下实现多源异构感知数据的接入、集成和融合,向上为各种煤矿智能化应用开发提供数据服务,中间沉淀煤矿各类业务指标、模型算法,形成煤矿重要的数据资产。基于不同的数据接入协议,通过数据接入存储服务统一接入煤矿各系统的数据;通过数据清洗与标准化服务实现数据加工,提升数据质量;采用分层治理架构将数据转换为体系化的分层数据资产;通过数据共享服务将数据资产以标准接口的方式提供给其他系统使用,实现数据价值落地。从煤矿单系统应用、矿井级应用和公司级系统应用全方面展示智能化煤矿数据治理成果在不同业务场景下的实践应用情况,智能化煤矿大数据经过统一的数据治理之后,能够实现数据的融合应用,打破数据孤岛,提升数据质量,形成煤矿独有的数据资产,为煤矿生产运营提供重要价值。

基于HBase与Netty的煤矿微震时序大数据存储优化

在当前智能煤矿场景中,大量煤矿微震传感器所产生的时序数据呈爆炸式增长,进而对现有的存储系统及性能都有了更高的要求。目前已经存在基于分布式列族数据库HBase能够存储工业时序大数据的实例,但是由于没有考虑到特定业务场景中数据的特征关联问题,现有的策略仍然无法较好地满足煤矿微震波形时序数据的特定存储需求。针对上述问题,基于分布式存储系统HBase,利用煤矿微震波形时序数据的特征,提出了基于HBase与Netty的煤矿微震时序大数据存储性能优化(CM^(2) TS-HBase),分成四个部分,分别为数据采集层、数据预处理层、数据中转层以及数据存储层。其中,数据采集层分为离线部分与实时部分,离线部分即存储在数据中心硬盘中的历史微震时序数据文件,实时部分即部署在某煤矿的多个微震波形传感器通过网络实时地向数据预处理层进行数据缓冲;数据预处理层实现对波形时序数据的文件进行对齐、解析以及序列化操作。根据煤矿微震波形时序数据特征提出了适用于微震波形时序数据的HBase数据表结构、预分区策略以及主键优化策略,有效地解决了数据存储过程中出现的数据热点问题以及数据分散问题;数据中转层提出了基于Netty与Redis的数据转发中间件平台为整个存储体系提供异步处理机制,较好地解决了高并发存储问题;数据存储层是基于分布式数据库HBase作为存储体系的底层存储媒介。最终根据真实数据集的存储耗时证明了相较于原生存储方法(HBase API)与基于金融时序数据存储优化(FTBase),CM2T S-HBase在煤矿微震时序数据的存储性能有了明显提高。

煤矿安全大数据特征及治理方法体系研究

高效分析利用煤矿安全大数据,对于提高煤矿的安全管理水平和生产效率具有重要意义。目前煤矿安全大数据治理存在数据特征不明、治理方法不清等问题,针对该问题,着重分析了煤矿安全大数据特征,得出煤矿安全大数据具有5V特征,即数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety)、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity),此外还具有结构化程度不一致的特征。介绍了可应用于煤矿安全管理中的主要数据治理方法及模型,并分为单变量方法、多变量统计分析方法、智能模式识别方法、系统动力学模型和综合集成模型五大类。从主体和客体的视角,提出了煤矿安全大数据治理方法体系,认为数据治理方法的选择必须与智慧矿山的主体、客体的数据治理目标相契合。基于主体的治理方法选择:根据数据主体的需求、层次、担负的任务及安全管理目标确定数据治理具体内容;基于客体的治理方法选择:根据客体对象的时效性、吞吐量要求及安全管理目标确定数据治理具体内容。最后得出煤矿安全大数据治理方法的确定需要在统一目标和统一标准下,根据作用域和作用对象的不同,满足共性和个性需求。

基于数字孪生的煤矿智能管控平台架构研究与实现

为完成煤矿智能化升级转型,对煤矿智能开采现状进行了分析,提出基于数字孪生的煤矿智能管控平台的概念。该平台以数字孪生技术为核心,结合GIS、建模、仿真等关键技术,融合应用物联网、大数据、云计算及人工智能,赋予数据空间维度信息,使数字矿山与物理矿山之间进行实时交互,忠实地复现物理矿山整个生命周期的运行状态与轨迹,推动煤矿传统生产全面升级,向数字化、智能化转型。实际应用测试表明,该平台提高了煤矿数据采集、存储、传输和分析的能力,降低了安全事故发生概率,能有效为数字孪生和智能管控煤矿生产各个环节的深度融合提供服务。

基于大数据的煤矿云联网监控系统的设计与实现

研究的煤矿安全生产云联网监控系统运用了云计算和大数据的技术成果,将现有井上、井下各类监测系统组成多网融合的平台,设计上层数据软件平台,对系统的整体架构方案进行研究,研发系统数据接口,实现多系统数据的采集、上传与融合,搭建安全生产数据云联网存储平台,使生产和决策更加科学化,向煤炭开采的少人化和无人化过渡,为实现智慧矿山奠定了基础。

大数据技术助力煤矿安全管理的几点思考

信息时代的到来不仅为我国煤矿企业的发展和管理提供了更多的机会,同时对煤矿企业的安全管理提出了更新的要求。本文基于当前大数据背景的发展形势,分析大数据技术对于我国煤矿企业安全管理的积极作用,立足于我国煤矿企业的发展现状,反思其在安全管理当中存在的不足,利用大数据技术的优势,探究煤矿企业将大数据技术应用到安全管理当中的有效策略,以期发挥大数据技术对于煤矿安全管理的强化作用。

大数据在煤矿输煤设备故障预警系统中的应用研究

为避免煤矿输煤设备发生故障带来经济损失和人身威胁,研究了大数据在煤矿输煤设备故障预警系统的应用。硬件方面设计故障预警和智能视频监控模块;软件方面采集煤矿输煤设备各类大数据,使用ZigBee无线网络传输数据,采用VMD-PE方法完成煤矿输煤设备远程实时监控和故障诊断,实现煤矿输煤设备故障预警。实验结果表明:该系统的ZigBee无线网络通信性能较优异,满足预警实时性要求;不同煤矿输煤设备故障诊断结果与实际结果基本一致,且预警用时较少;该系统具有优良的早期预警能力和抗干扰能力。