基于J2EE的数据发布系统设计与实现

开发基于Flex+Spring+Hibernate架构的数据发布系统,设计了一套灵活、松耦合、可扩展的数据发布系统,该系统具有数据发布功能、用户管理功能、日志管理功能,初步解决了当前数据发布中存在的问题。     

基于大数据和平行仿真的提升机故障预警研究

针对矿井提升机故障诊断容易、预警难的问题,提出基于大数据的提升机故障预警平行系统架构。首先分析提升机各子系统结构并建立提升机故障预警平行仿真系统;其次在虚拟机上建立提升机Hadoop生态系统,运用聚类算法结合关联规则算法对海量数据进行数据挖掘;最后提出了提升机安全状态评价规则,并根据故障预警结果做出系统决策。经实验验证能够达到故障预测的目的。     

分类算法在煤矿勘探数据分析系统中的比较

煤炭开采过程中需要对收集的勘探数据进行分析和研究,从中挖掘出更加有价值的信息。文章针对多种数据分类算法,研究分析他们在煤炭勘探数据分析中的作用。通过研究和比较多种分类算法在数据分析工作中的性能,找到能够更加有效地处理勘探数据的分类算法。     

智能矿山大数据关键技术与发展研究

针对我国煤矿开采过程中数据生产量大但无法将这些数据进行有效的利用,无法为煤炭开采提供可靠的数据信息支撑等问题,研究分析了大数据技术在煤炭生产工业中的应用。介绍了智能矿山大数据的基本概念、特征及价值体现,概述了国内外智能矿山大数据研究与应用现状,分析了智能矿山大数据技术发展的驱动因素和存在的阻碍;通过分析智能矿山中的数据来源、数据集成以及数据分析应用,总结了智能矿山大数据的关键技术,如数据获取技术、数据集成与融合技术、大数据分析与挖掘、大数据的数据解析应用技术等;通过分析神东智能矿山的大数据平台架构、大数据平台的物理架构以及总体架构建设中的应用案例,提出智能矿山大数据应从矿山安全管理、生产执行、经营管理等领域进行应用研究;最后给出了我国在智能矿山建设过程中的建议。     

煤矿联网数据分析模型设计与实现

根据煤矿安全监控和人员定位联网数据内容,提出了一套煤矿联网监测大数据分析架构。该架构包含瓦斯微小波动分析、瓦斯偏离均值分析、瓦斯上升趋势分析、疲劳作业分析和轨迹相似分析等5种数据分析模型,利用大数据分析技术,在海量煤矿联网监测数据中进行数据挖掘分析,找到价值高的数据,并在此基础上设计了一套为煤矿远程监管人员服务的煤矿大数据分析系统。该系统包括综合数据看板、瓦斯专项分析和人员专项分析等多个功能模块,利用散点图、面积图、南丁格尔玫瑰图等多种可视化展现方式,展现了数据挖掘分析结果。     

矿山信息关联分析平台搭建的可行性研究

为了解决矿山企业信息化各系统间数据无法互通和共享的问题,利用分布式分析架构与Spring MVC服务器端架构设计了关联分析平台。为矿山信息过载、数据集成和信息处理加工困难等问题提供了解决方案,并对平台搭建的可行性进行了研究。该平台可实现矿山各信息系统数据的关联分析,提高煤炭企业信息化系统数据的挖掘和利用率。     

Oracle远程数据库同步方法研究

对在分布式环境下的Oracle数据库实现数据同步时,涉及的几个主要问题进行探讨,通过日志分析方法,分析了日志文件的归档,采用LogMiner对Oracle归档日志进行解析,解析和重构归档日志中的SQL语句等问题。设计了一个分布式的数据库数据同步原型系统,提出了合理可行的数据同步方案,同时对该原型系统进行了实验分析。     

基于多变量监测时序的冲击地压复杂性分析

论文基于多变量时间序列相空间重构来计算数据的关联维数,以研究冲击地压监测数据的复杂程度。考虑到冲击地压监测数据含有噪声而且长度有限,对传统G-P算法进行了扩展改进,给出了改进算法求解多变量时间序列的关联维数的原理,并用于Lorenz混沌系统检验了改进算法的有效性。收集了不同冲击情况下多种监测类型的冲击地压时间序列数据,用改进G-P算法求解这些监测数据的关联维数值。研究结果表明:冲击地压监测数据具有混沌特性,而且数据关联维数越大,复杂程度越高,对应矿井的冲击破坏性越强。这为基于混沌理论预测冲击危险性提供了新方法和依据。     

煤矿机电设备关联控制与数据关联分析

随着计算机信息技术的飞速发展,煤矿企业越来越依赖于当前数字化信息带给人们的便利条件。为有效利用煤矿井下上传的数据资源,基于大数据概念,以区域煤矿集中控制系统为平台,对大柳塔煤矿井下机电设备数据进行挖掘分析,列举了几类矿井机电设备关联控制和数据关联应用,总结当前煤矿企业大数据分析利用存在的不足及未来攻关方向,为构建现代化智能矿井提供数据支持。     

矿山安全隐患辨识与预警大数据分析系统研发

为解决矿山日常安全隐患排查数据不规范、非结构化、生命周期短和利用程度低等问题,运用大数据分 析技术研究与开发矿山安全隐患辨识与预警系统。 根据矿山安全隐患大数据分析场景,在大数据平台和云计算平台 基础上规划系统整体架构、功能体系与大数据分析逻辑。 通过矿山安全隐患语料库、停用词库的构建,规范矿山常见 隐患主题词,借助词库对安全隐患进行标准化分词,运用“六何分析方法”构建以时间、地点、类型、程度、致因、责任主 体为要素的多维数据集。 针对矿山安全隐患大数据特征,运用主题挖掘、语义网络分析、关联规则、分类与预测模型完 成危险源和安全风险主题辨识、安全隐患知识图谱构建、安全隐患致因规律挖掘以及安全风险预警,借助商务智能分 析工具完成可视化系统的搭建。 系统应用于国内大型矿山企业,实现了安全隐患智能识别、诊断、预测与预警,大幅提 高安全管理人员对安全隐患认识、管理和决策能力。