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面向煤矿安全监控的数据仓库关键技术

刘海强 陈晓晶 张兴华 陈向飞

刘海强,陈晓晶,张兴华,等. 面向煤矿安全监控的数据仓库关键技术[J]. 工矿自动化,2022,48(4):31-37, 113.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010053
引用本文: 刘海强,陈晓晶,张兴华,等. 面向煤矿安全监控的数据仓库关键技术[J]. 工矿自动化,2022,48(4):31-37, 113.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010053
LIU Haiqiang, CHEN Xiaojing, ZHANG Xinghua, et al. Key technologies of data warehouse for coal mine safety monitoring[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(4):31-37, 113.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010053
Citation: LIU Haiqiang, CHEN Xiaojing, ZHANG Xinghua, et al. Key technologies of data warehouse for coal mine safety monitoring[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(4):31-37, 113.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010053

面向煤矿安全监控的数据仓库关键技术

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010053
基金项目: 江苏省博士后科研资助计划项目(2021K399C);江苏省高等学校基础科学(自然科学)面上项目(21KJD440001);金陵科技学院博士科研启动基金项目(jit-b-202128)。
详细信息
    作者简介:

    刘海强(1986-),男,山东泰安人,讲师,博士,研究方向为矿山物联网,E-mail:hqliu86@163.com

  • 中图分类号: TD67

Key technologies of data warehouse for coal mine safety monitoring

  • 摘要: 针对煤矿安全监控系统因采用操作型数据存储方法而导致无法有效利用海量数据,且数据分析能力较差等问题,研究了面向煤矿安全监控的数据仓库关键技术。根据煤矿安全监控业务需求,提出了煤矿安全监控数据仓库的功能结构,设计了超限分析、调校分析、异常数据分析、测点网络中断分析和人员管理分析五大业务主题。采用事实星座模型建立了煤矿安全监控数据仓库的逻辑模型,分主题设计了事实表和维度表,采用SQL Server建立了数据仓库物理模型。根据煤矿安全监控数据仓库特点,提出了数据抽取、转换和加载策略,采用不同的数据抽取规则分主题进行数据抽取,对不同来源的数据进行格式转换、清洗和排序,在数据加载过程中进行预加载、加载和加载后处理操作。

     

  • 图  1  数据仓库体系结构

    Figure  1.  Structure of data warehouse

    图  2  煤矿安全监控数据仓库功能结构

    Figure  2.  Functional structure of coal mine safety monitoring data warehouse

    图  3  超限分析主题逻辑模型

    Figure  3.  Logical model of overrun analysis subject

    图  4  调校分析主题逻辑模型

    Figure  4.  Logical model of calibration analysis subject

    图  5  异常数据分析主题逻辑模型

    Figure  5.  Logical model of abnormal data analysis subject

    图  6  测点网络中断分析主题逻辑模型

    Figure  6.  Logical model of analysis subject for measuring point network interrupt

    图  7  人员管理分析主题逻辑模型

    Figure  7.  Logical model of personnel management analysis subject

    图  8  煤矿安全监控数据仓库ETL实现流程

    Figure  8.  ETL realization flow of coal mine safety monitoring data warehouse

    图  9  煤矿安全监控数据仓库数据抽取流程

    Figure  9.  Data extraction flow of coal mine safety monitoring data warehouse

    表  1  煤矿安全监控数据仓库主题

    Table  1.   Subjects of coal mine safety monitoring data warehouse

    主题主题描述
    超限分析 对超限测点配置、超限程度、超限原因、超限测点的安全性等进行分析
    调校分析 对调校测点配置、调校频率等进行分析
    异常数据分析 对瓦斯浓度变化异常的时间、异常数据、异常原因、异常趋势等进行分析
    测点网络中断分析 对测点配置及测点网络中断程度、原因等进行分析
    人员管理分析 对人员工作职责和工作能力等进行分析
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    表  2  超限分析主题事实表

    Table  2.   Fact table of overrun analysis subject

    字段名称字段描述数据类型
    MineName 矿名 Varchar(20)
    TpName 测点号 Varchar(10)
    Location 测点位置 Varchar(20)
    Type 类型名 Varchar(10)
    StartTime 超限开始时间 datetime
    EndTime 超限结束时间 datetime
    MaxValTime 超限最大值时间 datetime
    MaxVal 超限最大值 real
    LastTime 超限持续时间 real
    AverageVal 超限平均值 real
    Data 数据序列 Varchar(500)
    Reason 超限原因 Varchar(500)
    Staffnumber 值班人员编号 Real
    Operation 操作 Varchar(500)
    下载: 导出CSV

    表  3  超限分析主题测点维度表

    Table  3.   Monitoring point dimension table of overrun analysis subject

    字段名称字段描述数据类型
    MineName矿名Varchar(20)
    TpName测点号Varchar(10)
    Location测点位置Varchar(20)
    下载: 导出CSV

    表  4  超限分析主题类型维度表

    Table  4.   Type dimension table of overrun analysis subject

    字段名称字段描述数据类型
    Typebh 类型编号 Int
    Type 类型名 Varchar(10)
    WarnGate 预警门限 real
    AlarmGate 报警门限 real
    MaxR 量程最大值 real
    MinR 量程最小值 real
    Units 单位 Varchar(10)
    下载: 导出CSV

    表  5  超限分析主题原因维度表

    Table  5.   Reason dimension table of overrun analysis subject

    字段名称字段描述数据类型
    Reasonbh原因编号Int
    Reason原因名称Varchar(20)
    下载: 导出CSV

    表  6  超限分析主题操作维度表

    Table  6.   Operation dimension table of overrun analysis subject

    字段名称字段描述数据类型
    Operationbh操作编号Int
    Operation操作名称Varchar(20)
    下载: 导出CSV

    表  7  超限分析主题工作人员维度表

    Table  7.   Personnel dimension table of overrun analysis subject

    字段名称字段描述数据类型
    Peoplebh人员编号Int
    Name姓名Varchar(10)
    Department部门Varchar(10)
    Title职称Varchar(20)
    Capacity工作能力Varchar(50)
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-01-25
  • 修回日期:  2022-04-11
  • 网络出版日期:  2022-03-29

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