發(fā)布時(shí)間：2020-10-09 12:23

　　 隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于煤礦生產(chǎn)活動(dòng)中,煤礦井下設(shè)置了大量的異構(gòu)復(fù)雜傳感器,這些傳感器用于生產(chǎn)過(guò)程、安全環(huán)境、人員、設(shè)備等的實(shí)時(shí)監(jiān)控,導(dǎo)致傳感器采集到的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)別的增長(zhǎng)。為了指導(dǎo)安全生產(chǎn),海量的煤礦安全監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)需要進(jìn)一步的挖掘和利用。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)技術(shù)已經(jīng)不能滿足礦山大數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)需求。而云計(jì)算技術(shù)具有的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和分布式并行處理能力為礦山安全監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。本文將Hadoop應(yīng)用于煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)之中,為了提高礦山海量數(shù)據(jù)挖掘的效率,從監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自身和云平臺(tái)調(diào)度算法兩個(gè)方面研究安全監(jiān)控云平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法。本文主要開(kāi)展如下工作:(1)對(duì)礦山物聯(lián)網(wǎng)、Hadoop云平臺(tái)及其資源調(diào)度算法進(jìn)行了綜述。(2)對(duì)煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了闡述,結(jié)合淮北礦業(yè)集團(tuán)安全監(jiān)控系統(tǒng)闡述了煤礦安全監(jiān)控時(shí)間序列的采集與存儲(chǔ)。為了提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。結(jié)合集團(tuán)實(shí)際情況,對(duì)煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行介紹,針對(duì)經(jīng)過(guò)壓縮的煤礦安全監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),提出一種基于分段插值的數(shù)據(jù)解壓縮方法,該方法對(duì)每?jī)蓷l數(shù)據(jù)記錄的時(shí)間差進(jìn)行分段,在每一段插入兩條記錄之間的隨機(jī)值,有效地填補(bǔ)了缺失的數(shù)據(jù);針對(duì)煤礦安全監(jiān)控時(shí)間序列中存在的異常值等,提出了安全監(jiān)控時(shí)間序列清理方法,該方法對(duì)數(shù)據(jù)中不同種類的異常值進(jìn)行了清理,提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。(3)礦山安全監(jiān)控云平臺(tái)是分布式的異構(gòu)云平臺(tái),而Hadoop默認(rèn)調(diào)度策略的同質(zhì)化假設(shè),無(wú)法根據(jù)集群節(jié)點(diǎn)的綜合計(jì)算能力強(qiáng)弱動(dòng)態(tài)調(diào)整其任務(wù)份額,可能導(dǎo)致優(yōu)勢(shì)節(jié)點(diǎn)資源浪費(fèi)、劣勢(shì)節(jié)點(diǎn)資源吃緊的問(wèn)題;而且為所有任務(wù)分配的資源是統(tǒng)一規(guī)格的,可能導(dǎo)致出現(xiàn)大量的碎片資源,造成異構(gòu)集群下Hadoop任務(wù)調(diào)度性能下降。針對(duì)這一問(wèn)題,結(jié)合異構(gòu)的礦山安全監(jiān)控云平臺(tái),設(shè)計(jì)了一種基于相似度分析的自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度策略,該策略可以根據(jù)作業(yè)的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況以及節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力的優(yōu)劣,自適應(yīng)調(diào)整任務(wù)的資源份額大小。實(shí)驗(yàn)證明,在異構(gòu)集群下,優(yōu)化的調(diào)度策略能夠提高作業(yè)的執(zhí)行效率,縮短作業(yè)的執(zhí)行時(shí)間并且提高集群資源利用率。
【學(xué)位單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TD76
【部分圖文】：

圖 3-4 掘進(jìn)工作面瓦斯傳感器的設(shè)置Figure3-4 Setting of Methane Transducer on Driving Face，煤礦企業(yè)都按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的要求安裝并完善了煤礦測(cè)系統(tǒng)在井下設(shè)置了大量的傳感器，可以采集本礦的示，以淮北礦業(yè)集團(tuán)安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控預(yù)警綜合監(jiān)管系統(tǒng)集團(tuán)下屬有 26 個(gè)煤礦，每個(gè)煤礦都安裝配備了安全感器采集的數(shù)據(jù)傳送上來(lái)之后，經(jīng)過(guò)統(tǒng)一的瓦斯數(shù)據(jù)縮過(guò)程，形成了瓦斯監(jiān)控時(shí)間序列，統(tǒng)一存儲(chǔ)在數(shù)數(shù)據(jù)的集成。數(shù)據(jù)庫(kù)又分為歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模式，在瓦斯歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中選取大量的具有代表性的的瓦斯數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與識(shí)別，以此建立分類器要求。然后將此建立的分類器用到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)導(dǎo)決策預(yù)警。知識(shí)庫(kù)分類器決策預(yù)警瓦斯預(yù)

該測(cè)點(diǎn)表示的是 S518 工作面：“分站號(hào)”+“D”+“通道號(hào)”查表得知，該測(cè)點(diǎn)表示的是 S5）測(cè)點(diǎn)的定義格式為：“分站號(hào)”1 通道開(kāi)出量測(cè)點(diǎn)，查表得知，該監(jiān)控系統(tǒng)需要 24h 不間斷運(yùn)行 產(chǎn)生一個(gè)安全監(jiān)控文本文件，該據(jù)值以及測(cè)點(diǎn)的狀態(tài)，文件名稱測(cè)點(diǎn)狀態(tài)”。時(shí)間戳是“年月日時(shí)傳感器測(cè)點(diǎn)不同的狀態(tài)，以模擬感器斷線，“2”代表傳感器調(diào)報(bào)警，“5”代表模擬量下限超限 時(shí) 26 分 30 秒淮北礦業(yè)集團(tuán)蘆嶺

7 Measuring Point Concentration Curve of Methane Transduc圖 3-8 Ⅱ415 工作面溫度傳感器（032A16）曲線 Measuring Point Concentration Curve of Temperature Transd瓦斯測(cè)點(diǎn)出現(xiàn)了若干個(gè)在濃度 2%左右的“脈沖”調(diào)校，2%就是調(diào)校用的標(biāo)準(zhǔn)氣樣的濃度。另外由傳感器性能產(chǎn)生干擾的各種因素，比如溫度、煤塵輸、存儲(chǔ)和處理的過(guò)程中可能存在的傳感器和傳導(dǎo)致傳感器出現(xiàn)斷線或故障、局礦之間的通信中斷

【參考文獻(xiàn)】

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