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煤矿采场智能岩层控制原理及方法 被引量：23
1
作者 李化敏 王伸 +4 位作者 李东印 王文 袁瑞甫 王祖洸 朱时廷 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期127-140,共14页
煤矿采场智能岩层控制是智慧矿山及智能化开采的重要组成部分,是由"试误岩层控制"向"精准岩层控制"、由"静态岩层控制"向"动态岩层控制"发展的关键路径,是当前和今后一个时期采场岩层控制领域... 煤矿采场智能岩层控制是智慧矿山及智能化开采的重要组成部分,是由"试误岩层控制"向"精准岩层控制"、由"静态岩层控制"向"动态岩层控制"发展的关键路径,是当前和今后一个时期采场岩层控制领域的重要发展方向之一。明确了采场智能岩层控制的内涵:即运用现代信息技术、人工智能技术及方法等,以采场智能装备系统为载体,实现开采全过程的采场围岩自动化、智能化控制。采场智能岩层控制分为3个关键环节:开采过程中的环境及设备运行数据的感知与汇集、动态分析与状态判别、实时决策控制与反馈。分析了矿山数据的构成、感知汇集方法及利用方式,矿山数据的主要用途为:岩层控制效果与事故灾害特征评价的大数据关联分析、为人工智能模型提供学习样本及分析对象、作为动态数值计算的反演分析参照对象、作为数据可视化与开采实景虚拟的信息来源。给出了采场智能岩层控制的动态分析与状态判别、实时决策与控制的技术路径,提出了采场智能岩层控制的关键科学问题:(1)环境及设备运行数据的感知汇集方法与技术;(2)矿山数据实时快速分析方法与技术;(3)采场智能岩层控制的关联分析与模型;(4)矿山数据可视化与开采场景虚拟构建;(5)基于大数据的快速动态数值计算原理及算法;(6)采场智能岩层控制"感知-分析-控制-反馈"全过程算法集成与系统构建。结合工程实际介绍了基于支持向量机和动态数值计算的采场智能岩层控制初步应用。 展开更多
关键词 采场 智能岩层控制 人工智能 矿山大数据 动态数值计算
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智能煤矿数据中台架构及关键技术研究 被引量：18
2
作者 疏礼春 《工矿自动化》 北大核心 2021年第6期40-44,共5页
数据中台是智能煤矿建设的数据底座,是煤矿大数据应用的基础。提出了包含数据汇聚、数据开发、数据存储、数据资产管理、数据服务等的智能煤矿数据中台建设思路;设计了智能煤矿数据中台架构,分析了数据中台的数据标准规范、大数据基础... 数据中台是智能煤矿建设的数据底座,是煤矿大数据应用的基础。提出了包含数据汇聚、数据开发、数据存储、数据资产管理、数据服务等的智能煤矿数据中台建设思路;设计了智能煤矿数据中台架构,分析了数据中台的数据标准规范、大数据基础支撑、数据汇聚、数据开发、数据资源池、数据资产管理、数据服务、运维保障等功能模块;探讨了建设智能煤矿数据中台过程中高并发低时延数据处理、数据分级分类存储、数据治理、基于大数据的煤矿灾害风险模型构建等关键技术的解决方案。应用表明,智能煤矿数据中台实现了数据汇聚、数据开发,以及各类感知数据、基础数据、管理数据的分级分类存储、数据资产管理、数据建模、模型训练、数据服务等,使得煤矿多源异构数据从数据资源变为数据资产,可提供基于大数据的调度决策、灾害风险分析、设备健康诊断、预防性维护等应用,解决了煤矿信息孤岛严重、数据难集成、智能化分析水平低等问题。 展开更多
关键词 智能煤矿 煤矿大数据 数据中台 数据汇聚 数据治理 数据存储 数据资产 灾害风险分析
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智能化煤矿大数据治理关键技术研究、实践与应用 被引量：9
3
作者 方乾 张晓霞 +2 位作者 王霖 石磊 王雅琨 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期37-45,73,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 智能化煤矿 煤矿大数据 数据治理 数据清洗与标准化 数据资产规划 数据共享服务
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智能化煤矿数据仓库建模方法 被引量：12
4
作者 王霖 方乾 +3 位作者 张晓霞 苏上海 施展 王雅琨 《工矿自动化》 北大核心 2022年第4期5-13,共9页
煤矿海量数据存在“数据孤岛”、关联性弱、因缺乏数据管理体系而导致数据质量差等问题,难以充分利用,无法为煤矿智能化提供分析决策支撑。数据仓库可满足煤矿多源异构数据集成需求,为煤矿智能化应用提供数据基础。通过分析煤矿数据类... 煤矿海量数据存在“数据孤岛”、关联性弱、因缺乏数据管理体系而导致数据质量差等问题,难以充分利用,无法为煤矿智能化提供分析决策支撑。数据仓库可满足煤矿多源异构数据集成需求,为煤矿智能化应用提供数据基础。通过分析煤矿数据类型、特点及实际数据智能化应用需求,研究了智能化煤矿数据仓库建模方法。首先,构建了智能化煤矿数据仓库分层架构,分析了原始数据层、明细数据层、基础指标层、服务数据层、公共维度层数据模型特点;其次,以综采工作面数据为例,从业务数据分析、应用需求分析、分层架构设计等方面阐述了数据仓库建模过程;再次,介绍了煤矿数据仓库中数据模型构建方法,即通过维度对齐、维度关联、维度化指标聚合等将原始数据转换为数据仓库维度模型,解决了不同维度的煤矿数据关联应用问题;最后,为解决煤矿数据仓库的可迁移性问题,提出了煤炭行业通用数据仓库+参数化ETL(抽取、转换、加载)方法的煤矿参数化数据仓库设计思路。在实验室环境下搭建了煤矿数据仓库平台,对山西天地王坡煤业有限公司综采工作面数据进行处理,并基于处理数据辅助机理模型分析、实现可视化管理驾驶舱,验证了智能化煤矿数据仓库的实用性;对比了原始数据模型与智能化煤矿数据仓库的性能指标,结果表明智能化煤矿数据仓库的数据组织度、模型复用度和迭代难易度均优于原始数据模型,且数据查询响应时间缩短50%以上。 展开更多
关键词 智能化煤矿 煤矿大数据 数据仓库 数据模型 参数化数据仓库 维度对齐 维度关联
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基于工业互联网大数据的远程生产管控平台研究 被引量：3
5
作者 郝军 高文才 王旭峰 《中国煤炭》 2022年第3期50-55,共6页
随着智能化开采技术深度推进,煤矿企业的数据量及类型呈指数级增长,为了实现海量数据的集群管理和分析挖掘,构建动态诊断、决策与控制工作机制,研究了煤矿企业数据中心的建设与远程运维技术。分析了基于工业互联网大数据的远程生产管控... 随着智能化开采技术深度推进,煤矿企业的数据量及类型呈指数级增长,为了实现海量数据的集群管理和分析挖掘,构建动态诊断、决策与控制工作机制,研究了煤矿企业数据中心的建设与远程运维技术。分析了基于工业互联网大数据的远程生产管控平台总体规划,介绍了该平台的技术架构,详细阐述了集团级、矿级、工作面级3个层次的数据共享中心功能开发,以实现煤矿企业多源异构数据的接入、集成和融合。为了使不同职能的工作人员访问对应的数据资源,设计了平台权限管理,避免因权限控制缺失或操作不当引发风险。通过实际应用表明,基于工业互联网大数据的远程生产管控平台能够实现利用移动终端进行远程监测与操控等功能,为煤矿智能化运行奠定了基础。 展开更多
关键词 工业互联网 远程运维 煤矿大数据 远程监控 数据共享中心
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煤矿物联网大数据平台设计与关键技术研究 被引量：9
6
作者 王翀 陈佳林 《中国煤炭》 2022年第3期42-49,共8页
为了解决煤矿大数据应用中存在的数据采集速度慢、数据分析不及时、数据存储效率低、数据可视化体验差等问题,分析了煤矿大数据的实际需求、煤矿信息化系统和数据采集平台的发展情况,重点讨论了煤矿大数据平台建设的核心架构设计,提出... 为了解决煤矿大数据应用中存在的数据采集速度慢、数据分析不及时、数据存储效率低、数据可视化体验差等问题,分析了煤矿大数据的实际需求、煤矿信息化系统和数据采集平台的发展情况,重点讨论了煤矿大数据平台建设的核心架构设计,提出了一种基于开源技术构建的煤矿大数据平台技术。针对煤矿实际应用场景,按照数据采集技术、数据治理技术、数据分析技术和数据解释技术4个方面,着重分析和研究了包括Flume日志收集系统、Kafka消息队列系统、Flink实时流处理系统、时间序列数据库和基于Cesium.js三维地理信息可视化框架等煤矿大数据平台中的关键技术。该平台遵循工业大数据标准,可以满足政府、煤矿企业多级用户应用,已经在政府监管部门、煤矿企业取得较好的示范应用。 展开更多
关键词 智慧煤矿 物联网 煤矿大数据平台 煤矿智能化 三维地理信息系统
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智慧煤矿数据驱动检测技术研究 被引量：9
7
作者 潘红光 裴嘉宝 侯媛彬 《工矿自动化》 北大核心 2020年第10期49-54,共6页
数据驱动检测技术是智慧煤矿发展的有效组成部分,其在无需知道智慧煤矿大数据系统精确解析模型的情况下完成对未来对象系统行为的预测。针对智慧煤矿的生产运行智能化、安全生产本质化、运营模式科学化等难题,分析了数据驱动检测技术在... 数据驱动检测技术是智慧煤矿发展的有效组成部分,其在无需知道智慧煤矿大数据系统精确解析模型的情况下完成对未来对象系统行为的预测。针对智慧煤矿的生产运行智能化、安全生产本质化、运营模式科学化等难题,分析了数据驱动检测技术在煤矿设备故障诊断、胶带运输异物检测、煤矸检测辨识等3个方面的应用现状。展望了数据驱动检测技术在这3个方面的发展趋势:①模糊数学与人工神经网络应更加有效融入煤矿设备故障诊断中;②视频防抖、图像分割及目标检测技术应更加有效融入胶带运输异物检测中;③分拣机器人、计算机视觉及图像识别技术应更加有效融入煤矸检测辨识中,提高算法普适性将是煤矸图像识别发展的方向之一。 展开更多
关键词 智慧煤矿 智慧煤矿大数据系统 数据驱动 设备故障诊断 胶带运输异物检测 煤矸检测 视频防抖
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煤矿智能化标准体系框架与建设思路 被引量：145
8
作者 王国法 杜毅博 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期1-9,共9页
煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。建立健全煤矿智能化标准体系,强化基础性、关键共性标准的制修订是智能化煤矿建设基础和指南。针对煤矿智能化标准建设仍处于初级阶段,缺乏统筹规划顶层设计,造成交叉规定,规范不明确及... 煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。建立健全煤矿智能化标准体系,强化基础性、关键共性标准的制修订是智能化煤矿建设基础和指南。针对煤矿智能化标准建设仍处于初级阶段,缺乏统筹规划顶层设计,造成交叉规定,规范不明确及重复建设等问题,构建煤矿智能化标准体系框架,提出煤矿智能化标准体系建设路径,为智能化煤矿标准体系完善及技术发展提供参考。首先对煤矿智能化标准体系建设现状及其立项与发展情况进行分析,并通过对比工业互联网标准体系,明确煤矿智能化标准体系建设需求和重点任务;在深入研究煤矿智能化技术架构的基础上构建煤矿智能化标准体系总体框架,包括总体类标准、设计规划类标准、基础设施与平台类标准、煤矿智能化系统类标准、智能装备与传感器类标准、评价及管理类标准、安全与保障类标准7个部分,并分析各类标准研究方向;基于煤矿智能化标准体系框架对其中重点领域研究和标准制定任务进行分析阐述,提出详细的智能化标准建设方案;最终对煤矿智能化标准体系建设的思路和关键任务进行分析,明确建设目标和方向,提升煤矿智能化标准的整体支撑作用,促进煤炭产业发展。 展开更多
关键词 智能矿山 标准体系 技术架构 煤矿云与大数据 发展路径
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煤矿安全大数据特征及治理方法体系研究 被引量：3
9
作者 陈孝慈 李东海 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期52-58,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 智慧矿山 煤矿安全大数据 数据特征 数据治理目标 数据治理方法选择 时效性 吞吐量
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基于HBase与Netty的煤矿微震时序大数据存储优化
10
作者 丁琳琳 王智涵 +2 位作者 顾英豪 王凯璐 包鑫阳 《中国矿山工程》 2023年第5期29-35,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 煤矿微震大数据 时序数据 分布式存储 高并发事务处理 预分区策略
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