本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的礦井瓦斯監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究　出處：《西安科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：瓦斯災(zāi)害的發(fā)生嚴(yán)重制約著煤炭工業(yè)的發(fā)展及經(jīng)濟(jì)效益的提高,其預(yù)防的主要措施是瓦斯預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用,瓦斯預(yù)警技術(shù)的有效性對(duì)煤礦安全生產(chǎn)具有重要意義。云計(jì)算是一種新型的計(jì)算機(jī)服務(wù)模式,利用分布式的數(shù)據(jù)處理方式,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的快速有效分析。本文在云計(jì)算架構(gòu)下,利用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征分析尋找瓦斯?jié)舛茸兓?guī)律,進(jìn)行瓦斯?jié)舛阮A(yù)警。主要研究工作如下:分析了煤炭企業(yè)搭建云平臺(tái)的實(shí)際需求。闡述了基于云計(jì)算的礦井瓦斯監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的云計(jì)算理論、服務(wù)模式、虛擬化技術(shù)、實(shí)時(shí)遷移技術(shù)及Hadoop技術(shù),從煤炭企業(yè)成本、IT運(yùn)行效率、維護(hù)、能耗及擴(kuò)展性方面進(jìn)行了需求分析。研究了瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)警模型。通過對(duì)歷史瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征分析,提取能夠反應(yīng)瓦斯?jié)舛葘?shí)時(shí)變化趨勢(shì)的參數(shù),包括97%和95%的樣本置信上限以及樣本灰色關(guān)聯(lián)度均值,對(duì)預(yù)警等級(jí)進(jìn)行劃分,劃分為預(yù)警I級(jí)和預(yù)警II級(jí),建立基于瓦斯實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析的預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)瓦斯?jié)舛劝踩A(yù)警。設(shè)計(jì)了礦井瓦斯預(yù)警的云計(jì)算模型架構(gòu),并完成了云平臺(tái)的搭建。設(shè)計(jì)了應(yīng)用于礦井瓦斯預(yù)警分析的云計(jì)算模式的物理架構(gòu)及其云計(jì)算平臺(tái)模式,規(guī)劃了云計(jì)算模式下瓦斯預(yù)警流程體系,并完成了云計(jì)算平臺(tái)搭建工作,為實(shí)現(xiàn)高效的瓦斯預(yù)警分析提供了技術(shù)支撐。實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算數(shù)據(jù)集成模式下瓦斯預(yù)警分析應(yīng)用。以云計(jì)算架構(gòu)為基礎(chǔ),構(gòu)建預(yù)警數(shù)學(xué)模型,進(jìn)行瓦斯數(shù)據(jù)處理應(yīng)用,選取寧煤集團(tuán)石炭井焦煤分公司二號(hào)礦井為研究對(duì)象,經(jīng)過實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)照分析,表現(xiàn)出了良好的適用性和有效性�；谠朴�(jì)算的礦井瓦斯監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的研究,不但能夠提高礦井瓦斯預(yù)警的可靠性,同時(shí),為煤礦企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高層次上的信息融合管理,提供了一種新的信息化思路。
[Abstract]:The occurrence of gas disaster seriously restricts the development of coal industry and the improvement of economic benefits. The main preventive measure is the application of gas early warning technology. The effectiveness of gas warning technology is of great significance to the safety of coal mine production. Cloud computing is a new computer service mode, using distributed data processing. In this paper, under the cloud computing architecture, the monitoring data feature analysis is used to find the law of gas concentration change. The main research work is as follows: the actual demand of coal enterprises to build cloud platform is analyzed. The cloud computing theory and service mode of mine gas monitoring and warning system based on cloud computing are expounded. Virtualization technology, real-time migration technology and Hadoop technology, from the cost of coal enterprises IT operation efficiency, maintenance. The energy consumption and expansibility are analyzed, and the early warning model of gas monitoring data is studied. By analyzing the characteristics of historical gas monitoring data, the parameters which can reflect the change trend of gas concentration in real time are extracted. Including the sample confidence upper limit of 97% and 95% and the mean of sample grey correlation degree, the early warning grade is divided into early warning level I and early warning level II. The early warning model based on real-time monitoring data analysis is established to realize the early warning of gas concentration. The cloud computing model architecture of mine gas early warning is designed. And completed the construction of cloud platform, designed the physical structure of cloud computing model and cloud computing platform model applied to mine gas early warning analysis, and planned the gas early warning process system under cloud computing mode. And completed the cloud computing platform for the implementation of efficient gas early warning analysis to provide technical support, the implementation of cloud computing data integration model gas early warning analysis application, based on cloud computing architecture. The mathematical model of early warning is constructed and the gas data processing is carried out. The coal mine No. 2 of Coking Coal Branch of the Carboniferous well of Ning Coal Group is selected as the research object, and the actual monitoring data are compared and analyzed. The research of mine gas monitoring and warning system based on cloud computing can not only improve the reliability of mine gas early warning, but also improve the reliability of the system. It provides a new information idea for coal mine enterprises to realize higher level information fusion management.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD712

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