煤炭大数据研究及发展方向

谭章禄, 马营营

谭章禄,马营营.煤炭大数据研究及发展方向[J].工矿自动化,2018,44(3):49-52.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017110059
引用本文: 谭章禄,马营营.煤炭大数据研究及发展方向[J].工矿自动化,2018,44(3):49-52.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017110059
TAN Zhanglu, MA Yingying. Research on coal big data and its developing directio[J]. Journal of Mine Automation, 2018, 44(3): 49-52. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017110059
Citation: TAN Zhanglu, MA Yingying. Research on coal big data and its developing directio[J]. Journal of Mine Automation, 2018, 44(3): 49-52. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017110059

煤炭大数据研究及发展方向

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(61471362)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Research on coal big data and its developing directio

  • 摘要: 介绍了煤炭大数据的来源及特征,分析了当前煤炭大数据应用现状;阐述了煤炭大数据平台化发展对于煤炭大数据应用的意义,分析了煤炭大数据平台建设过程中在数据共享、数据质量、安全性、专业人才等方面存在的问题,提出建设煤炭大数据平台应进行顶层设计、完善煤炭数据标准体系、培养专业人才、合理设计平台框架。
    Abstract: Source and characteristics of coal big data were introduced, and present application situation of the coal big data was analyzed. Significance of platform development of the coal big data to its construction was expounded, and some problems existed in construction of the coal big data platform were analyzed about data sharing, data quality, safety, professionals and so on. It was pointed out that constructing the coal big data platform should make top-level design, improve standard system of coal data, train professionals and rationally design platform framework.
  • 期刊类型引用(6)

    1. 张贝贝,罗松飞. 基于STFT改进图像增强算法的模糊指纹痕迹检验技术. 山东理工大学学报(自然科学版). 2025(04): 41-46 . 百度学术
    2. 王泰基. 基于ITLBO-AFSA优化FCM算法的矿井图像增强. 工矿自动化. 2024(S1): 25-28 . 本站查看
    3. 孙继平,李小伟. 基于图像内凹度的矿井外因火灾识别及抗干扰方法. 煤炭学报. 2024(07): 3253-3264 . 百度学术
    4. 曹成名,李浩东,王腾飞. 声音增强技术在煤矿采空区勘探中的应用. 电声技术. 2024(08): 17-19 . 百度学术
    5. 张海庆. 不同天气条件下光学图像清晰度实时增强研究. 自动化与仪器仪表. 2024(11): 39-42+47 . 百度学术
    6. 丁文博,云龙. 基于RetinaNet深度网络的煤矿带式输送机异物智能识别方法. 中国煤炭. 2024(S1): 75-81 . 百度学术

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-03-09

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