基于云计算的矿井瓦斯监测预警系统设计研究
本文关键词：基于云计算的矿井瓦斯监测预警系统设计研究 出处：《西安科技大学》2015年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：瓦斯灾害的发生严重制约着煤炭工业的发展及经济效益的提高,其预防的主要措施是瓦斯预警技术的应用,瓦斯预警技术的有效性对煤矿安全生产具有重要意义。云计算是一种新型的计算机服务模式,利用分布式的数据处理方式,实现大数据的快速有效分析。本文在云计算架构下,利用监测数据特征分析寻找瓦斯浓度变化规律,进行瓦斯浓度预警。主要研究工作如下:分析了煤炭企业搭建云平台的实际需求。阐述了基于云计算的矿井瓦斯监测预警系统的云计算理论、服务模式、虚拟化技术、实时迁移技术及Hadoop技术,从煤炭企业成本、IT运行效率、维护、能耗及扩展性方面进行了需求分析。研究了瓦斯监测数据预警模型。通过对历史瓦斯监测数据特征分析,提取能够反应瓦斯浓度实时变化趋势的参数,包括97%和95%的样本置信上限以及样本灰色关联度均值,对预警等级进行划分,划分为预警I级和预警II级,建立基于瓦斯实时监测数据分析的预警模型,实现瓦斯浓度安全预警。设计了矿井瓦斯预警的云计算模型架构,并完成了云平台的搭建。设计了应用于矿井瓦斯预警分析的云计算模式的物理架构及其云计算平台模式,规划了云计算模式下瓦斯预警流程体系,并完成了云计算平台搭建工作,为实现高效的瓦斯预警分析提供了技术支撑。实现了云计算数据集成模式下瓦斯预警分析应用。以云计算架构为基础,构建预警数学模型,进行瓦斯数据处理应用,选取宁煤集团石炭井焦煤分公司二号矿井为研究对象,经过实际监测数据的对照分析,表现出了良好的适用性和有效性。基于云计算的矿井瓦斯监测预警系统的研究,不但能够提高矿井瓦斯预警的可靠性,同时,为煤矿企业实现更高层次上的信息融合管理,提供了一种新的信息化思路。
[Abstract]:The occurrence of gas disaster seriously restricts the development of coal industry and the improvement of economic benefits. The main preventive measure is the application of gas early warning technology. The effectiveness of gas warning technology is of great significance to the safety of coal mine production. Cloud computing is a new computer service mode, using distributed data processing. In this paper, under the cloud computing architecture, the monitoring data feature analysis is used to find the law of gas concentration change. The main research work is as follows: the actual demand of coal enterprises to build cloud platform is analyzed. The cloud computing theory and service mode of mine gas monitoring and warning system based on cloud computing are expounded. Virtualization technology, real-time migration technology and Hadoop technology, from the cost of coal enterprises IT operation efficiency, maintenance. The energy consumption and expansibility are analyzed, and the early warning model of gas monitoring data is studied. By analyzing the characteristics of historical gas monitoring data, the parameters which can reflect the change trend of gas concentration in real time are extracted. Including the sample confidence upper limit of 97% and 95% and the mean of sample grey correlation degree, the early warning grade is divided into early warning level I and early warning level II. The early warning model based on real-time monitoring data analysis is established to realize the early warning of gas concentration. The cloud computing model architecture of mine gas early warning is designed. And completed the construction of cloud platform, designed the physical structure of cloud computing model and cloud computing platform model applied to mine gas early warning analysis, and planned the gas early warning process system under cloud computing mode. And completed the cloud computing platform for the implementation of efficient gas early warning analysis to provide technical support, the implementation of cloud computing data integration model gas early warning analysis application, based on cloud computing architecture. The mathematical model of early warning is constructed and the gas data processing is carried out. The coal mine No. 2 of Coking Coal Branch of the Carboniferous well of Ning Coal Group is selected as the research object, and the actual monitoring data are compared and analyzed. The research of mine gas monitoring and warning system based on cloud computing can not only improve the reliability of mine gas early warning, but also improve the reliability of the system. It provides a new information idea for coal mine enterprises to realize higher level information fusion management.
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD712
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，本文编号：1407818
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