基于云平台组网的地震前兆观测数据采集关键技术研究

发布时间：2020-03-07 01:52

【摘要】：自20世纪60年代,我国地震前兆台网建立以来,经过近60年的发展,已经成为由1000多个观测站点、3100多套观测设备构成的庞大观测网络。面对分布全国,种类众多的观测设备,建设一套符合前兆观测实际业务需求的专用地震前兆信息管理系统,实现对庞大观测网络、异地异构的观测数据的进行管理是必不可少的。现行的“地震前兆信息管理系统”为“十五”期间研制,距今已有十多年历史,其在业务功能扩展性、维护成本和性能方面已暴露出诸多不足。近几年随着计算机科技及网络技术的迅猛发展,云技术、物联网技术等可靠、高效的数据采集、管理和处理技术越发成熟。云技术弥补了传统服务器集群在可靠性、容错性以及性能扩展性方面的不足。物联网技术在大规模异构传感器数据采集与处理方面具有独到的优势。这两项技术为地震前兆台网组网提供了全新的解决方案。本文围绕提升地震前兆设备组网效率这一目标,从前兆台网现状及发展需求出发,结合云技术与物联网技术发展现状,提出了基于云平台组网的地震前兆数据采集总体架构设计全新方案,并对自适应的设备数据采集设配技术、集群数据采集技术、数据存储技术等关键技术进行了研究。主要的工作成果如下:(1)分析了前兆设备资源特点、业务应用特点与前兆设备异构性。根据前兆台网的发展需求完成了对前兆设备组网技术原型的架构设计。(2)对基于云平台的前兆设备数据采集技术进行了研究,分析了当前设备数据采集在设备接入、数据传输和数据存储方面的需求,提出基于适配器和采集集群的前兆设备组网架构。(3)对基于适配器的采集技术进行了研究,提出了一种基于设备访问接口动态加载的自适应设备数据采集适配器设计,并完成软件系统开发。(3)在集群采集技术中完成了对数据采集任务统一调度方案的设计。设计分布式异步通信与缓存机制实现集群内的异步非阻塞式任务处理。(4)对分布式非关系型数据库ElasticSearch和HBase进行实现机制剖析,根据前兆数据存储需求与两种数据库的性能对比,选择ElasticSearch对前兆观测数据进行存储,并设计了相应的ElasticSearch存储格式与数据访问接口。最后,验证了设备适配采集、集群数据采集和ElasticSearch数据存储的技术实现,各项测试均达到预期效果。
【图文】：

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基于云平台组网的前兆设备数据采集关键技术研究区域中心、国家中心和学科中心，整体架构为一个分布式业务系统，架构如图 1数据采集、数据报送、数据管理、数据服务和系统监控等业务功能。系统运行在部le 数据库和 Suse Linux 系统的服务器上，基于 B/S 架构设计，采用 Java 语言实现间数据交换采用 Oracle 数据库复制技术，节点与节点之间系统紧耦合。

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第一章概述测系统的发展带来了机遇。因此有必要开展基于云技术的组网技术研究。基于云数据中心的集群化台网组网架构能实现在地理空间上的扁平化管理，但不改变业务功能的树状分布。同时中心集群能减少传统子台网的运行维护成本以及系统升级压力。利用中心集群的存储与计算优势，搭建数据服务与数据处理平台，提升整体数据应用效率，提高数据分析能力，拓宽数据服务途径。台网组网技术是地震监测的重要组成部分，同时也是地震科学发展的基础。实现异构观测设备快速、无缝、动态的统一接入以及集群化数据采集是台网组网技术的基础，，高效的数据采集技术能加快地震监测的反应速度，扩大地震数据的处理能力，提供强大的数据可靠性与台网设备监控能力以及减少维护成本。因此，基于云平台实现前兆台网高效组网和业务统一管理的研究和建设工作不但必要，而且日显紧迫。图 2 所示的是基于云平台的前兆台网组网总体思路。
【学位授予单位】：中国地震局地球物理研究所
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P315.72

【参考文献】