發(fā)布時(shí)間：2020-03-31 12:20

【摘要】：我國(guó)科技與經(jīng)濟(jì)技術(shù)的迅速發(fā)展,帶動(dòng)了我國(guó)企業(yè)的快速發(fā)展,企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大,然而,在企業(yè)不斷加速擴(kuò)張和發(fā)展的情況下,隨之而來(lái)的就是,企業(yè)安全生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)量,企業(yè)的安全生產(chǎn)問(wèn)題也不斷升級(jí)。隨著企業(yè)間的不斷競(jìng)爭(zhēng),安全生產(chǎn)成為企業(yè)間的最有利的競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí),由于安全事故的發(fā)生所造成的不可估量損失,使得企業(yè)對(duì)安全生產(chǎn)的渴望更加劇烈和緊迫。當(dāng)今大多企業(yè)仍然在使用比較傳統(tǒng)的企業(yè)安全管理方法,這種傳統(tǒng)的管理方法存在很多問(wèn)題:多是以經(jīng)驗(yàn)和直觀檢查為主,從而忽視對(duì)一些不能直觀觀測(cè)的安全隱患的關(guān)注;不能對(duì)當(dāng)前企業(yè)安全生產(chǎn)狀態(tài)進(jìn)行定量分析和評(píng)判,從而無(wú)法達(dá)到準(zhǔn)確預(yù)防事故發(fā)生的效果;不能有效利用企業(yè)安全生產(chǎn)過(guò)程中所產(chǎn)生的大規(guī)模量數(shù)據(jù),從而不能充分發(fā)掘大量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。為了能夠有效應(yīng)對(duì)企業(yè)安全生產(chǎn)問(wèn)題和迫切需求,首先需要建立科學(xué)規(guī)范的安全生產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,然后運(yùn)用當(dāng)下先進(jìn)的預(yù)測(cè)方法并結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),建立企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)。本課題提出了 一種基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)。首先確立指導(dǎo)思想:采用安全管理PDCA循環(huán)作為企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì)的指導(dǎo)思想;其次,在經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)研究和企業(yè)走訪等方式的基礎(chǔ)上對(duì)于企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行科學(xué)規(guī)范的建立;然后在預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,再結(jié)合預(yù)警分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)理論知識(shí),完成企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警模型的建立,包括實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警模型和預(yù)測(cè)預(yù)警模型;同時(shí),對(duì)企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、基于hadoop的分布式存儲(chǔ),數(shù)據(jù)處理ETL,預(yù)測(cè)預(yù)警分析等功能;最后利用j avaweb技術(shù)對(duì)企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并且在matlab環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警功能的驗(yàn)證。
【圖文】：

并且將這些值分解成一組相對(duì)較小的值，通常情況下，一個(gè)Ｒｅｄｕｃｅ函數(shù)會(huì)產(chǎn)生零個(gè)或逡逑一個(gè)輸出值。Ｒｅｄｕｃｅ函數(shù)可以處理超出內(nèi)存容量的值列表，主要是因?yàn)樗闹虚g值是由逡逑迭代器提供的，ＭａｐＲｅｄｕｃｅ執(zhí)行應(yīng)用程序的過(guò)程如圖２．２所示。逡逑ｚ邐用戶程序＼逡逑廣邋Ｎ邋＼邋ｆｏｒｋ逡逑Ｘ邐Ｍａｓｔｅｒ邋＼邐＼逡逑Ａｓｓｉｇｎ邋＼邋＼逡逑分塊１娜逡逑刀塊邋３邐—出文件邋１逡逑八邐用戶程序邐——＞邐Ｚ逡逑分塊４邐Ｒｅｄｕｃｅｄ邐輸出文件逡逑Ｍａｐ階段邐中間文件逡逑輸入文件體地磁盤(pán)）逡逑圖２．２邋ＭａｐＲｅｄｕｃｅ計(jì)算模型圖逡逑Ｆｉｇ．２．２邋ＭａｐＲｅｄｕｃｅ邋ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑從圖２．２中可以看到，與ＨＤＦＳ相同的是ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的計(jì)算框架也是主從框架，，逡逑ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ和ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ兩類后臺(tái)進(jìn)程支撐了整個(gè)框架，并且計(jì)算框架是由一個(gè)單獨(dú)的逡逑主節(jié)點(diǎn)ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ，再加上多個(gè)從節(jié)點(diǎn)ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ來(lái)共同組成的。Ｊｏｂ邋Ｔｒａｃｋｅｒ主要負(fù)逡逑責(zé)任務(wù)調(diào)度和集群資源監(jiān)控（將一個(gè)作業(yè)的全部任務(wù)分布在不同的ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ上執(zhí)行），逡逑并不參與具體的計(jì)算過(guò)程，ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ僅負(fù)責(zé)執(zhí)行被分配的命令。映射階段和化簡(jiǎn)階段逡逑為ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的兩個(gè)主要階段：逡逑映射階段具體操作：用戶輸入的數(shù)據(jù)被分成對(duì)應(yīng)于Ｍ個(gè)Ｍａｐ任務(wù)的Ｍ個(gè)段。每個(gè)逡逑Ｍａｐ操作的輸入是數(shù)據(jù)片段中的鍵值對(duì)＜Ｋｅｙｌ，Ｖａｌｕｅｌｄ＾集合。Ｍａｐ操作通過(guò)調(diào)用用戶逡逑定義的Ｍａｐ函數(shù)，來(lái)輸出中間值鍵值對(duì)＜１＾２，邋Ｖａｌｕｅ２＞。接下來(lái)，根據(jù)中間狀態(tài)Ｋ２逡逑對(duì)輸出數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序

數(shù)據(jù)采集管理模塊，企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析管理模塊，企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，企逡逑業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理集成管理模塊，企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)警管理模塊等劃分為該系統(tǒng)逡逑的六個(gè)主要功能模塊。將系統(tǒng)架構(gòu)圖設(shè)計(jì)為如下圖４．２所示：逡逑
【學(xué)位授予單位】：上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X922.2

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本文編號(hào)：2609068