期刊文献+

储罐区重大危险源数据流异常检测技术框架研究 被引量:2

下载PDF
导出
摘要 针对目前安全生产隐患排查工作多依赖于人工排查的缺陷,将互联网领域的海量大数据计算处理技术应用到重大危险源异常检测问题中。以储罐区重大危险源的异常检测为例,基于Storm流式处理平台,提出对实时监测数据流进行异常检测的技术处理框架,实现数据采集、数据接入、数据处理、结果输出和存储:建立各类智能传感设备实时采集装置、贮存物状态以及环境参数,通过数据接口将采集到的监测数据读取至Storm系统,再经过滑动窗口模型、字段分割、阈值判断步骤实现异常检测处理,最后输出异常数据并进行存储。该技术框架可以为工业大数据环境下重大危险源的异常模式快速检测提供参考。
作者 郭晓明 梅鹏
出处 《科技与创新》 2018年第15期66-67,69,共3页 Science and Technology & Innovation
基金 国家重点研发计划(2016YFC0800100)
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献27

共引文献133

同被引文献19

引证文献2

二级引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部