智能化煤矿大数据平台架构及数据处理关键技术研究

随着煤矿智能化技术深度推进,其数据量级及类型均呈爆炸式增长,利用大数据技术针对煤矿多源海量数据进行集成分析与数据价值挖掘,实现动态诊断与辅助决策,成为煤矿智能化的关键。煤矿大数据平台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提供数据服务,打通感知数据和数据智能应用之间的屏障,是煤矿智能化运行的基础。针对当前煤矿大数据平台建设初级阶段缺乏成熟建设体系的现状,在分析煤矿大数据数据来源、数据特征以及处理要求的基础上,提出由数据接入层、数据存储层、数据资产管理层、数据服务层构成的煤矿大数据集成分析平台技术架构;系统研究数据接入与存储系统,主数据管理系统及数据服务系统等大数据平台关键系统,从而建立大数据平台基础框架,为大数据融合分析处理提供基础数据与资源能力;针对煤矿大数据处理要求,研究数据获取与数据标准管理,提出基于位号的煤矿数据编码标准,实现煤矿数据标准化管理,并在此基础上研究数据集成与数据治理技术与数据可视化技术,实现数据全生命周期管理;研究提出基于循环神经网络的数据预测及基于知识工程的态势感知与推理等基于人工智能的处理算法实现数据纵向和横向的智能化分析。以陕煤张家峁煤矿及陕西延长石油巴拉素煤矿为代表进行大数据平台建设与工程实践,为建设智能化煤矿大数据平台,构建煤矿数据生态提供技术参考。