本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著煤礦開采強(qiáng)度與深度的增加,開采過程中對于井下環(huán)境的改變,易造成煤與瓦斯突出、巷道垮塌等動力災(zāi)害事故,給井下人員以及設(shè)施帶來巨大威脅。這類事故引發(fā)因素較為復(fù)雜,發(fā)生的范圍較大且具有突發(fā)性,發(fā)生的時間、區(qū)域更是難以預(yù)測,使得防災(zāi)抗災(zāi)工作難度加大,安全生產(chǎn)狀況日益嚴(yán)峻。鑒于我國煤礦動力災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)專家資源稀缺,煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜多樣,存儲效率低下,信息孤立,不利于對數(shù)據(jù)的融合、深度挖掘以及做出有效決策等問題,本文將Hadoop云平臺應(yīng)用于煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)中,為有效的解決上述問題提供了信息平臺,為煤礦動力災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警提供了可能性。本文主要開展如下工作:(1)對煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述與分析。(2)對基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì),分析了在設(shè)計(jì)中亟需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。(3)針對煤礦微震與應(yīng)力監(jiān)測系統(tǒng)產(chǎn)生的文件種類多,文件類型不同,有的文件類型在云平臺上無法展示的問題,對煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測云平臺數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行研究,對不同類型的數(shù)據(jù)文件統(tǒng)一轉(zhuǎn)換歸類,方便煤礦用戶以及煤礦災(zāi)害預(yù)測專家及時準(zhǔn)確的查看微震與應(yīng)力監(jiān)測的信息。(4)針對煤礦微震與應(yīng)力監(jiān)測數(shù)據(jù)更新的突發(fā)性以及煤礦用戶和災(zāi)害預(yù)測專家訪問數(shù)據(jù)的隨機(jī)性問題,對煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測云平臺數(shù)據(jù)的存儲技術(shù)進(jìn)行研究,改進(jìn)優(yōu)化云存儲的副本放置策略。實(shí)驗(yàn)證明,優(yōu)化的策略能夠使副本均衡的分布在各個節(jié)點(diǎn)上,實(shí)現(xiàn)集群的負(fù)載均衡,提高存儲空間的利用率。(5)依據(jù)以上關(guān)鍵技術(shù),構(gòu)建了高性能的數(shù)據(jù)采集、存儲和處理的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)云平臺。該系統(tǒng)已經(jīng)在中國礦業(yè)大學(xué)礦業(yè)中心投入使用,實(shí)踐證明,基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了微震與應(yīng)力監(jiān)測結(jié)果的信息匯聚,方便了專業(yè)人員分析和預(yù)警,對于我國煤礦安全問題的科學(xué)解決提供技術(shù)和應(yīng)用支撐。
【關(guān)鍵詞】：動力災(zāi)害 監(jiān)測系統(tǒng) Hadoop云平臺 數(shù)據(jù)采集 云存儲 副本技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD76;TP274
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 1 緒論16-25
• 1.1 研究背景與意義16-18
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3 云平臺在煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用前景21-22
• 1.4 論文研究思路和內(nèi)容22-23
• 1.5 論文創(chuàng)新性和章節(jié)安排23-24
• 1.6 小結(jié)24-25
• 2 基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與分析25-37
• 2.1 引言25
• 2.2 Hadoop云平臺分析25-33
• 2.3 基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)需求分析33-34
• 2.4 基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)34-36
• 2.5 小結(jié)36-37
• 3 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測云平臺數(shù)據(jù)的采集37-46
• 3.1 引言37
• 3.2 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測云平臺數(shù)據(jù)采集功能37-39
• 3.3 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)文件分類39-41
• 3.4 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)存41-44
• 3.5 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)震源可視化44-45
• 3.6 小結(jié)45-46
• 4 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測云平臺數(shù)據(jù)的存儲策略46-62
• 4.1 引言46
• 4.2 煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)云存儲架構(gòu)46-48
• 4.3 HDFS默認(rèn)副本放置策略及局限性48-49
• 4.4 基于節(jié)點(diǎn)性能的副本放置策略49-57
• 4.5 實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析57-61
• 4.6 小結(jié)61-62
• 5 基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)62-75
• 5.1 基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)62-68
• 5.2 Hadoop云平臺環(huán)境搭建68-70
• 5.3 基于Hadoop云平臺的煤礦動力災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)70-74
• 5.4 小結(jié)74-75
• 6 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 總結(jié)75
• 6.2 展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 作者簡歷82-84
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集84

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;電磁輻射法預(yù)測煤巖動力災(zāi)害技術(shù)及裝備[J];煤炭工程;2010年10期

2 謝和平;電磁輻射法預(yù)測煤巖動力災(zāi)害技術(shù)及裝備[J];設(shè)備管理與維修;2003年09期

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本文編號：861128