Research on the architecture and key technologies of intelligent coal mine data middle platform
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摘要: 数据中台是智能煤矿建设的数据底座，是煤矿大数据应用的基础。提出了包含数据汇聚、数据开发、数据存储、数据资产管理、数据服务等的智能煤矿数据中台建设思路；设计了智能煤矿数据中台架构，分析了数据中台的数据标准规范、大数据基础支撑、数据汇聚、数据开发、数据资源池、数据资产管理、数据服务、运维保障等功能模块；探讨了建设智能煤矿数据中台过程中高并发低时延数据处理、数据分级分类存储、数据治理、基于大数据的煤矿灾害风险模型构建等关键技术的解决方案。应用表明，智能煤矿数据中台实现了数据汇聚、数据开发，以及各类感知数据、基础数据、管理数据的分级分类存储、数据资产管理、数据建模、模型训练、数据服务等，使得煤矿多源异构数据从数据资源变为数据资产，可提供基于大数据的调度决策、灾害风险分析、设备健康诊断、预防性维护等应用，解决了煤矿信息孤岛严重、数据难集成、智能化分析水平低等问题。Abstract: The data middle platform is the data base of intelligent coal mine construction and the foundation of coal mine big data application. This paper proposes the idea of intelligent coal mine data middle platform construction, including data aggregation, data development, data storage, data asset management and data service. This study designs the intelligent coal mine data middle platform architecture, analyzes the data standard specification, big data basic support, data aggregation, data development, data resource pool, data asset management, data service, operation and maintenance guarantee and other function modules of the data middle platform. This paper discusses the solutions of key technologies such as large concurrency and low latency data processing, data classification and storage, data governance, and the construction of big data-based coal mine disaster-risk model in the process of building an intelligent coal mine data middle platform. The application shows that the intelligent coal mine data middle platform realizes data aggregation, data development, as well as the data classification and storage of various perception data, basic data and management data, data asset management, data modeling, model training and data services, etc. The platform makes the multi-source heterogeneous data of coal mines change from data resources to data assets, provides applications such as scheduling decision, disaster risk analysis, equipment health diagnosis and preventive maintenance based on big data, and solves the problems of serious information silos, difficult data integration and low level of intelligent analysis in coal mines.
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1. 杨科，李彩青，刘文杰，张寨男. 煤岩瓦斯复合动力灾害监测预警与防控技术研究进展. 工矿自动化. 2024(04): 18-32 . 
本站查看
2. 张立亚，李晨鑫，刘斌，姜玉峰. 矿山物联网区块链机制研究. 工矿自动化. 2022(08): 10-15 . 本站查看
3. 朱晓娟，张浩. 智慧煤矿中边缘计算任务分配研究. 工矿自动化. 2021(06): 32-39 . 本站查看
4. 张楠，高超，雷霄，刘智，王子奡. 地质装备的物联网技术分析与应用. 资源环境与工程. 2021(06): 935-939 . 百度学术
5. 卢新明，闫长青，袁照平. 掘进机精准定位方法与掘进机器人系统. 通信学报. 2020(02): 58-65 . 百度学术
6. 袁亮. 煤矿典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究进展. 煤炭学报. 2020(05): 1557-1566 . 百度学术
7. 李自臣，刘娟. 基于云平台的物联网多路数据处理研究. 电子测试. 2020(11): 92-93+84 . 百度学术
8. 丁恩杰，廖玉波，张雷，刘忠育. 煤矿信息化建设回顾与展望. 工矿自动化. 2020(07): 5-11 . 本站查看
9. 卢新明，阚淑婷. 煤矿动力灾害本源预警方法关键技术与展望. 煤炭学报. 2020(S1): 128-139 . 百度学术
10. 李敬兆，宫华强. 煤矿信息物理系统场景感知自配置与优化策略研究. 煤炭科学技术. 2019(04): 20-25 . 百度学术
11. 卢新明，阚淑婷. 煤炭精准开采地质保障与透明地质云计算技术. 煤炭学报. 2019(08): 2296-2305 . 百度学术
12. 杨兴科，苗霖田，段中会，李梅，崔浩源，吕婷婷，张建军. 煤炭地质云(CGC)在线地图服务技术与应用. 中国煤炭地质. 2019(08): 17-21+39 . 百度学术
13. 谭章禄，吴琦. 智慧矿山理论与关键技术探析. 中国煤炭. 2019(10): 30-40 . 百度学术
14. 李客，俞章法，郝兵，弯勇. 面向服务的矿物流程生产大数据应用研究. 矿山机械. 2019(12): 34-37 . 百度学术
15. 韩志磊，张达. 物联网技术在金属矿山的应用思考. 工矿自动化. 2018(05): 1-6 . 本站查看
16. 盛璐. 煤炭企业专网加速体系构建. 工矿自动化. 2018(09): 67-72 . 本站查看
17. 王君. 云计算平台建设与应用. 中国战略新兴产业. 2018(44): 32 . 百度学术
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