Data analysis system for coal special fund based on OLAP technology
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摘要: 针对煤炭企业专项资金数据整合分析功能不足的问题,设计了基于OLAP技术的煤炭专项资金数据分析系统。该系统采用HOLAP混合结构物理存储数据,以雪花模型组织事实表和维度表数据,将数据进行ETL处理后加载到多维数据集;最后采用OLAP多维分析技术实现数据分析功能和良好的用户交互,可满足专项资金数据分析需求,为企业决策提供了必要支持。Abstract: In view of problem of inadequate function of data integration and analysis of special fund of coal enterprise, a data analysis system for coal special fund based on OLAP technology was designed. The system uses HOLAP hybrid structure to realize physical storage of data, uses snowflake schema to organize data of fact table and dimension table, and loads the data into multidimensional data set after ETL processing for the data. Eventually, the system uses OLAP multidimensional analysis technology to realize data analysis function and good user interaction, so as to meet needs of dada analysis of special fund and provide necessary support for enterprise decision.
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Keywords:
- special fund /
- data analysis /
- OLAP /
- multidimensional data set
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0. 引言
在人类长期的发展历史进程中,自然灾害成为威胁人类生存与正常生活的重要影响因素。自然灾害是指以自然发生的事件或力量为主要因素而导致人员生命的损害及人类社会财产损失的事情[1]。人类每年约有10%的创造财富被各种自然灾害侵蚀[2],并且在进入21世纪后,由于人们无节制的经济活动使得全球生态环境逐渐恶化,极端气候频繁出现,全球自然灾害、人为灾害呈逐年增长趋势,同时建筑物的聚集进一步加剧了灾害的破坏性,严重威胁社会的和谐稳定[3]。中国是世界上遭受自然灾害导致损失最严重的国家之一,2020年各种自然灾害导致1.38亿人受灾,农作物受灾面积超过199 570 km2(应急管理部,2021),使得许多农村的住户受到很大影响[4]。
因灾后救援现场地势复杂、气象恶劣、道路损毁及各类次生灾害频发等复杂原因[5-6],大型装备无法抵达、现场环境难以勘测、被困人员生命安全受到严重威胁,目前在世界范围内,缺乏有效手段解决这些难题[7-8],如果对被困人员救援不及时,会给被困人员的人身安全带来威胁。据统计,事故发生后第1天被困人员救出的存活率为81%,第2天救出的存活率为53%,第3天救出的存活率为36.7%,第4天救出的存活率为19%,第5天救出的存活率仅为7.4%[9],之后被困人员救出存活率逐渐减小。因此,需要综合利用各种救援设备来提高救援的时效性和科学性。
生命探测仪是基于穿墙生命探测(Though-the-Wall Surveillance,TWS)技术的发展而产生的救援设备[10]。按照探测方式可分为无源生命探测仪和有源生命探测仪。无源生命探测仪包括红外生命探测仪和音频生命探测仪,主要根据人体辐射能量与背景能量的差异、人体发出的声波或震动波等进行被动式探测;有源生命探测仪指的是雷达生命探测仪[11],通过对主动发射电磁波反射回波特征的分析,判断是否有生命体征信号。
生命探测仪是重大灾害事故之后生命搜救设备的重要组成部分,也是当前世界各国救援工作领域中最为专业与先进的搜救检测工具,在定位、探索与搜寻生命体方面发挥着不可替代的作用[12]。本文通过对比不同生命探测仪的工作原理、方法、应用场景等特点,总结现用生命探测仪存在的一些问题和缺陷,根据问题给出相关解决措施,并对生命探测仪发展趋势进行展望。
1. 生命探测仪分类
生命探测仪的种类很多,根据工作原理、使用方式、受影响因素的种类和适用场景等特点的不同,可分为雷达生命探测仪、音频生命探测仪、红外生命探测仪、静电场生命探测仪、气敏生命探测仪,对比见表1。
表 1 不同种类的生命探测仪的特点对比Table 1. Characteristics comparison of different types of life detectors生命探测仪 工作原理 主动/被动式 有/无发射
信号源影响因素 适用场景 雷达生命探测仪 电磁波的反射回波分析 主动式 有 金属物质及介电常
数较大的其他物质被困人员、被困场景金属及高介电常数物质少 音频生命探测仪 声波振动波的接收探测 被动式 无 外界环境的振动影响 外界环境相对安静,无大型器械、车辆等干扰因素 红外生命探测仪 人体辐射热量和环境的差异 被动式 无 温度 环境温度不高,被困人员被困时间短 静电场生命探测仪 静电场相吸相斥原理 被动式 无 救援场所无较强磁场干扰 救援场景较狭窄,仪器不便进入,且救援场所没有较强磁场 气敏生命探测仪 狭小空间内CO2浓度变化 被动式 无 环境中CO2浓度 环境密封且无空气流动 1.1 雷达生命探测仪
20世纪80年代末到20世纪90年代初期,出现了可以同时处理数字信号和模拟信号的处理系统,该系统通过对信号内容的处理来区别心跳信号和呼吸信号,并能同时对心跳信号和呼吸信号进行测量[13-14]。1985年,Chan和Lin使用多普勒微波设备检测距离受试者几厘米处的胸部运动来获取受试者的心肺率信息,以反映受试者的生命体征状态[13],基于这些研究和实验,发明了雷达生命探测仪。
雷达生命探测仪是利用对电磁波反射回波的分析来进行人员信息收集的工作[15]。雷达生命探测仪工作原理如图1所示。由雷达信号发生器定向集中发射电磁波,电磁波在接触到人体后会产生一定程度的变化,且波形随着人的心跳及呼吸等生命体征活动而产生不同的变化,根据雷达回波的波形来判断所探测位置是否存在幸存者[16-17],通过对人体反射回波进行解调、积分、放大及滤波等处理,获得与被困人员生理健康状况相关的特征信息[18-19]。
雷达生命探测仪主要使用超宽带雷达来确定人员位置。与传统连续波雷达相比,超宽带雷达具有抗干扰性强[20]、目标识别能力良好、超近程探测能力[21]等优势。
超宽带雷达发射信号时将微弱无线电脉冲信号分散在宽阔的频带中,输出的功率比普通设备产生的噪声低。接收信号时将信号能量还原,在还原信号的过程中会进行信号增益,即目标信号放大和噪声信号滤除;由于雷达发射脉冲的时间短,使目标可以在不同区域进行响应分离,突出目标特性,从而进行目标识别;传统连续波雷达在探测近程目标时存在盲区,而超宽带雷达的最小探测距离与距离分辨力大致相等,这一特点使超宽带雷达具有超近程探测能力。
在电磁波谱中,除了超宽带的电磁波,超低频段(依据国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)的定义可知:30~300 Hz的频率范围称为超低频段[22])电磁波穿透能力也很强,在传播过程中很少受高电阻层屏蔽的影响[23],且超低频电磁波受地形和地层情况的影响也较弱[24-25],经常在油气等矿产资源勘探、核废料探查,环境研究及地震活动性监测和预报等方面发挥重要作用[26-27]。超低频电磁探测技术主要分为人工源(主动式)[28]和天然源(被动式)[29-30]2种类型。主动式电磁探测方法虽然使用了一部分的超低频波段,但探测精度和机动性较差,所以在使用主动式电磁探测时会因为仪器性能的局限性影响实际应用效果[31]。
超低频电磁生命探测仪利用人体心肌跳动时所产生的超低频电磁能进行生命探测,由于人的心跳频率较为独特,通过对获取的心跳信号频率进行分析来区别人和动物。该种生命探测手段主要适用于采空区、含水层和巷道领域的探测,还可实现透过金属和深水对人员进行定位。
1.2 音频生命探测仪
1990年,Chuang等开发了一种新型杂波自动消除的子系统,并将其应用于微波生命探测仪中,可以探测出7层砖墙(约37 cm)下被困者的生命体征。2000年1月,Chen等创建了一种新型灵敏的微波生命探测系统,可用于定位埋在地震废墟下或隐藏在各种障碍物后面的人体。该系统可通过25.4 cm厚的建筑屏障检测人体的呼吸和心跳信号[14]。2012年8月,Xu等提出了一种基于恒虚警率和聚类的生命检测方法,该方法大大提高了信噪比,可有效去除非静态杂波,且鲁棒性强,可自动、准确地提取生命特征信息[32]。
音频生命探测仪利用声波及振动波的传输原理进行工作,如图2所示。首先,使用先进敏感的微振探头(灵敏传感器)捕捉被困人员在废墟掩埋物下所发出的微弱声音,包括敲击、摩擦等声音信号。然后,将收集到的声音信号通过探头内部声音信号频率放大器放大,并通过探测仪的滤波装置降低救援现场大型机械设备及环境噪声的干扰,提高现场搜救的精度。最后,将数字信号转换为音频信号输出,用显示屏进行交互显示,反映各探头附近由于被困人员所发出声音产生的波的强度,再使用耳机接收音频信号,最终确定被困人员的大致位置[33-35]。
音频生命探测仪主要适用于人员被围困在混凝土、瓦砾或其他固体掩盖物的情况,可有效识别出幸存者所发出的微弱声音信号,从而大致确定人员实际位置,进行人员搜救工作。
虽然我国在音频生命探测仪的研发方面起步较晚,但自主研发的DVL−360全角度的音频生命探测仪性能优越,性价比高。
1.3 红外生命探测仪
红外线具有传播范围广、方向可控制且不受电磁干扰等特点,因而被广泛应用于各技术领域[36]。1930年,德国科学家研制出红外变像管,实现了红外光谱的观察[37]。1959年,第1台红外热像仪在美国芝加哥大学研制成功,并很快投入到战争中[38]。20世纪60年代,是红外热成像技术飞速发展的时代,美国德克萨斯仪器(Texas Instruments,TI)公司生产出第1台实时显示电视图像的军用红外热成像系统[39]。随着社会的发展和战争的减少,红外技术应用领域逐渐从战争慢慢转移到了对人的生命探测中。
红外生命探测仪利用物体只要温度在0℃以上就会产生热辐射的原理来探测灾后被困人员,确定人员位置,展开救援工作,如图3所示。红外生命探测仪根据人体与环境所产生红外辐射之间的差异,利用红外探测装置采集被困人员身体与周围环境的辐射热量,并根据热量的不同将物体表现为不同的颜色,最终用显示屏对所生成的画面进行显示,通过画面分辨出被困人员的位置和实际状态,即使救援现场的环境比较恶劣,红外生命探测仪也可以正常使用,所以红外生命探测仪一般在震后或灾后出现浓烟、大火或夜晚救援时视线受到阻碍或影响的情况下使用。
1.4 其他生命探测仪
1.4.1 静电场生命探测仪
静电场生命探测仪根据极性相反的静电场相互吸引的原理进行生命探测。静电场生命探测仪质量轻,携带简便,使用较为方便。由于人体可以产生有规律的静电场,在使用静电场生命探测仪时,人体产生的电场就会吸引探测仪上的天线指针。当探测仪上的天线指针发生偏转弯折时,其偏转弯折的方向就是人员所在位置方向,但是由于不同人体产生的静电场存在差异,所以静电场生命探测仪的探测效果不稳定。在人机交互领域,利用人体静电的动作探测识别技术具有成本低、无需佩戴传感器、没有视野盲点等优点,近年来逐渐受到人们的关注[40]。
1.4.2 气敏生命探测仪
气敏生命探测仪利用CO2传感器检测狭小空间内CO2的浓度变化来判断是否有幸存者。由于狭小空间空气流动性差,当有幸存者存在时,其呼出的CO2会发生富集,导致狭小空间内CO2浓度升高,当空间内CO2浓度达到1 100×10−6时,证明这片封闭空间内有幸存者。气敏生命探测仪只能在相对较为密闭且无风的环境中使用,否则可能无法达到想要的检测结果。
2. 存在的问题
通过文献梳理,总结了雷达生命探测仪、音频生命探测仪、红外生命探测仪及其他种类生命探测仪的工作原理、技术特点、使用场景及优缺点,通过对这些资料的分析,结合实际应用得出目前所使用的生命探测仪存在如下问题。
2.1 探测仪获取信息单一,集成化低
目前使用的生命探测仪大多是通过获取1种信息进行工作,受环境因素的影响,不同生命探测仪在救援过程中的效果也各不相同。若选择了不合适的生命探测仪会降低救援效率,增加救援时间,可能错过72 h的黄金救援时间,严重威胁被困人员的人身安全。且单一信息的生命探测仪对于救援现场的指标信息获取的不够全面,无法大范围、多方面进行被困人员的探测,容易遗漏相关信息,导致被困人员无法被发现。
2.2 探测仪智能化、自动化程度不足
在生命探测仪工作过程中,生命探测的效果取决于生命探测仪本身性能及仪器操作人员的操作。在开展实际救援工作时,如果出现操作失误的情况,会影响生命探测的可靠性及信息获取的准确度。这是由于仪器不具备自主决策能力,所采集到的信息的取舍都取决于操作仪器的工作人员,由于人的操作失误和疏忽会导致一些关键信息被忽略,无法获取完全的生命探测信息,致使无法及时判断被困人员的位置,降低救援效率,严重威胁被困人员的生命安全。
2.3 探测仪零件未统型,设备维修困难
生命探测仪生产厂家不固定,即使是同种类型的生命探测仪在实际的零件设计和制造过程中也会存在一些差异,导致零件的形状、大小、组装方式各不相同。当生命探测仪出现问题时,需原生产厂家的专职人员对仪器进行维修保养和零件更换,若在实际的救援工作过程中仪器出现问题,就很难及时进行零件更换和设备维修,严重影响实际救援效率。此外,部分生命探测仪持有者为了降低仪器使用成本,不联系制造公司派遣专业维护人员进行维修,而是自己对仪器开展保养工作。但这种方式将会降低生命探测仪的使用寿命。
2.4 探测仪普遍体积大,便携性差
现在使用的大部分生命探测仪由于体积较大,无法深入到掩埋环境的内部进行生命信息的探测和获取,只能从掩埋环境的表面进行生命探测,导致探测方式及范围受限,无法深入坍塌掩埋环境的内部进行探测,即使该区域存在被困人员,也可能因为生命信号的强度较小而发生遗漏信号或忽略信号的情况,增加被困人员的危险性。且使用的生命探测仪体积大、携带不方便,在进入灾区时需要用车辆运送,但由于事故灾害可能损毁道路,影响受灾地区的交通情况,救灾车辆难以进入受灾区域,会延缓救援工作的开展,降低救援效率。
3. 研究展望
3.1 研制综合性的生命探测装置
多源信息融合是指将多个渠道、多方位采集的局部环境的不完整信息加以综合,消除多源信息间可能存在的冗余和矛盾的信息,降低其不确定性,形成对灾后环境的一种全面系统化描述的过程,从而提高智能系统的决策、规划、反映的快速性和准确性,降低决策风险,是目前信息社会必须研究的一个重要方向[41]。
单一元素的生命探测装置在探测时存在局限性和较大的探测误差,无法直接确定被困人员的具体位置。因此生命探测仪需通过多种类型指标信息同时获取的方式实现被困人员生命信息的系统探测工作,而这些不同种类信息所分析出的结果可以互相佐证,以降低外界环境因素带来的影响,提高生命探测仪的探测精度。
多源信息生命探测仪的融合工作原理如图4所示。首先,通过不同信息采集仪获取不同的指标信息,并利用融合算法对收集到的指标信息通过卷积神经网络法及现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)和正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)等方法进行融合。然后,将融合后的信息先通过双绞线传输,并将双绞线转换为网口,将信息输入到显示设备上,再进行解码和信号显示,完成长距离的信息获取和显示。最后,通过硬件级、数据级、传输级融合实现多源生命信息探测,提高生命探测效率。
但该设备的监测监控范围及准确度还需要提高,在未来发展过程中还会将振动波、气敏生命探测加入到多源融合的生命探测系统中,使得整套救援装置更加全面、实用。
3.2 研制智能化、自动化的生命探测装置
在灾后复杂环境条件下,对生命探测仪的使用和操作失误可能会使得探测仪获取不到想要的信息或达不到想要的效果。因此,需要研制出带有部分自主决策权的智能化、自动化生命探测仪。结合深度学习技术,用大量样本对探测仪进行训练,使其具备自主决策能力,即使在人为使用和操作出现偏差的情况下也可由探测仪本身的决策权来保留被忽略的关键信息,规避可能产生的不良影响和后果。
智能化、自动化的生命探测装置在未来生命探测仪的发展和研究方面具有很大的价值和意义。智能化生命探测仪的优势在于探测仪将会具备自主判断与决策功能,可根据环境条件的不同采取不同的探测方式。若是可以深入到废墟内部,就可将废墟内部的构造扫描绘制出相应的实际模型,方便救援人员判断救援工作的开展是否会对被困人员造成二次伤害,且可利用所携带的红外摄像头对废墟内部的实际情况进行实时的监测监控。
3.3 进行探测仪零件的统型工作
针对同类型生命探测仪在设计和零件构造方面存在差异,导致设备出现故障后维修和保养困难的问题,需在设备零件及内部构造的设计制造方法上采取相应措施,如邀请相关方面的专家组进行座谈会,协商制定生命探测仪生产标准,实现特定装备零配件的统型,做到无论哪个工厂生产的探测仪配件都可以互通互用,从而大幅度降低设备维修的难度,提高灾后救援效率。在仪器使用后也可以立刻进行规范的保养工作,不用将仪器寄回厂家进行保养,延长仪器使用寿命,降低应急救援成本。
3.4 保留设备功能,尽量缩减体积
在轻微降低设备探测性能或保证探测设备性能的情况下,尽可能缩小探测设备的体积,提高生命探测设备的便携性,让搜救人员可以将设备随身携带,增加生命探测仪的探测范围。但是要实现这样的功能需要考虑以下2个方面:① 对生命探测仪的外壳和核心电路板进行研究,充分利用空间,在保证基本功能的前提条件下从物理方面进行生命探测仪体积的缩减,提高其便携性。② 当仪器被携带进去掩埋环境中时,传输信号会受到干扰,所以需要保证在长距离的无线信息传输中信号的强度及信号传输的稳定性,即增强生命探测仪的鲁棒性。
4. 结语
使用生命探测仪开展生命探测工作,需要根据实际救援的场景及不同生命探测仪的使用特点选取合适的生命探测仪。为了适应灾后复杂多变的恶劣环境,未来可进一步研究多源信息融合的生命探测仪,通过对多种不同生命信号的收集,提高生命探测的效率;通过算法训练赋予生命探测仪自主决策权,实现生命探测仪的智能化;讨论编制生命探测仪相关特殊装备零件生产规程,减轻生命探测仪维修和保养的难度,延长仪器使用寿命;通过对生命探测仪的研究,提升其便携性,扩大生命探测仪的探测范围。通过提升生命探测仪的环境适应性、多源信息融合探测的能力、生命探测的范围等充分发挥生命探测仪的灾后人员救援能力。
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期刊类型引用(8)
1. 孙吉平. 基于SF_6质量浓度变化特征的煤矿火灾状态识别分析. 山西煤炭. 2025(01): 42-49 . 百度学术
2. 李延河,万志军,于振子,苟红,赵万里,周嘉乐,师鹏,甄正,张源. 基于PSO-SVR的掘进工作面风温预测. 煤炭科学技术. 2025(01): 183-191 . 百度学术
3. 王斌,贾澎涛,郭风景,孙刘咏,林开义. 基于多特征融合的煤自燃温度深度预测模型. 中国矿业. 2024(02): 84-90 . 百度学术
4. 邓军,李鑫,王凯,王伟峰,闫军,汤宗情,康付如,任帅京. 矿井火灾智能监测预警技术近20年研究进展及展望. 煤炭科学技术. 2024(01): 154-177 . 百度学术
5. 曹富荣,吴学松,李军,付天予,刘佳伟,李志辉,杨小彬. 基于机器学习的多气体指标煤自燃温度预测. 煤矿安全. 2024(04): 106-113 . 百度学术
6. 薛凯隆,崔欣超,祁云,齐庆杰. 基于DBO-SVM的采空区煤自燃危险性预测. 沈阳理工大学学报. 2024(06): 85-90 . 百度学术
7. 贾澎涛,张杰,郭风景. 基于GAT-Informer的采空区煤自燃温度预测模型. 工矿自动化. 2024(11): 92-98+108 . 本站查看
8. 赵春光,周李兵,高鹏,刘军伟. 基于改进PSO算法的煤矿相机参数优化设计. 煤矿机电. 2023(05): 1-6 . 百度学术
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