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      大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤炭工業(yè)中的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用展望

      2020-08-11 12:41:39劉純
      關(guān)鍵詞:煤炭工業(yè)云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)

      劉純

      摘要:在總結(jié)煤炭大數(shù)據(jù)大容量、快速性、多樣性、真實(shí)性、可見(jiàn)性、價(jià)值等特征的基礎(chǔ)上,從煤炭大數(shù)據(jù)理論、煤炭大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的關(guān)系、煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方面介紹了煤炭大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀;分析了煤炭大數(shù)據(jù)的多層面不均勻采樣性、多時(shí)間尺度特性、不真實(shí)數(shù)據(jù)混雜性等新特點(diǎn)及其對(duì)煤炭大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的挑戰(zhàn);從大數(shù)據(jù)采集與管理、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)共享方面對(duì)建設(shè)煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能進(jìn)行了展望,并從應(yīng)用領(lǐng)域探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤炭工業(yè)中可能的發(fā)展方向。

      關(guān)鍵詞:煤炭工業(yè);大數(shù)據(jù);物聯(lián)網(wǎng);云計(jì)算;煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)

      隨著傳感器、計(jì)算機(jī)、通信、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等技術(shù)的發(fā)展,以及企業(yè)信息管理系統(tǒng)的不斷普及,制造工業(yè)等行業(yè)產(chǎn)生并存儲(chǔ)了大容量數(shù)據(jù),且隨時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),工業(yè)界已經(jīng)進(jìn)入了“大數(shù)據(jù)”時(shí)代,煤炭工業(yè)就是其中的一個(gè)典型代表。煤炭是中國(guó)的主體能源,其產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展至關(guān)重要,甚至關(guān)系著國(guó)家能源安全。因此,迫切需要依托物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù),采集、存儲(chǔ)和挖掘海量數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中探索解決煤炭“采掘機(jī)運(yùn)通排”中若干問(wèn)題,推動(dòng)煤炭行業(yè)由生產(chǎn)自動(dòng)化、信息自動(dòng)化轉(zhuǎn)型升級(jí)為知識(shí)自動(dòng)化。

      麥肯錫的報(bào)告顯示,就大數(shù)據(jù)的數(shù)量而言,諸如煤炭等領(lǐng)域的過(guò)程工業(yè),其數(shù)據(jù)產(chǎn)出量及可被接入的設(shè)備數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等其他行業(yè),而且增速是其他大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的2倍。然而,煤炭大數(shù)據(jù)的利用卻遠(yuǎn)沒(méi)有像當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域那樣普遍和深入,其中數(shù)據(jù)的價(jià)值還有待挖掘。本文闡述了煤炭大數(shù)據(jù)的特征及研究現(xiàn)狀,并在分析煤炭大數(shù)據(jù)新特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對(duì)煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)的發(fā)展與應(yīng)用進(jìn)行了探討與展望。

      1煤炭大數(shù)據(jù)特征

      大數(shù)據(jù)分析手段主要是圍繞大數(shù)據(jù)的“4Vs”

      (Volume———大容量,Velocity———快速性,Variety———多樣性,Veracity———真實(shí)性)特性去發(fā)展與完善的。除“4Vs”特性外,煤炭大數(shù)據(jù)還應(yīng)該加上“2Vs”,即Visibility———可見(jiàn)性(通過(guò)大數(shù)據(jù)分析使以往隱匿的重要因素和信息可見(jiàn)),Value———價(jià)值(通過(guò)大數(shù)據(jù)分析得到的信息應(yīng)該被轉(zhuǎn)換成價(jià)值)。這“2Vs”代表了煤炭工業(yè)界對(duì)于大數(shù)據(jù)所追求的目的和意義。

      (1)大容量(Volume)體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采樣頻率高(采樣間隔為毫秒級(jí))與采樣時(shí)間段長(zhǎng)(24h不間斷運(yùn)行)所帶來(lái)的大容量歷史數(shù)據(jù)。以單臺(tái)礦井通風(fēng)機(jī)為例,其數(shù)據(jù)采樣頻率為50Hz,每秒產(chǎn)生225kB數(shù)據(jù),按每年7000h工作時(shí)間計(jì)算,僅單臺(tái)通風(fēng)機(jī)每年生成6TB數(shù)據(jù)。

      (2)快速性(Velocity)體現(xiàn)在高頻的數(shù)據(jù)采集。

      由于井下作業(yè)環(huán)境惡劣、24h不間斷生產(chǎn),生產(chǎn)環(huán)境安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)、各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化系統(tǒng)等的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與信息需要安全、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地傳至數(shù)據(jù)處理中心,所以每秒鐘會(huì)記錄幾千兆甚至上萬(wàn)兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。

      (3)多樣性(Variety)體現(xiàn)在異構(gòu)性和不同時(shí)間尺度、不均勻采樣。異構(gòu)性是指煤炭大數(shù)據(jù)除“采掘機(jī)運(yùn)通排”控制系統(tǒng)采集的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)外,還包括以生產(chǎn)環(huán)境在線監(jiān)測(cè)為主的視頻圖像、語(yǔ)音,以及規(guī)章制度、應(yīng)急案例文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。此外,煤炭工業(yè)采用分層次運(yùn)行方式,采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)既有高維且快速動(dòng)態(tài)采樣的壓力、流量等過(guò)程數(shù)據(jù),又有低速、不均勻采樣的灰分、硫分等指標(biāo)數(shù)據(jù)。

      (4)真實(shí)性(Veracity)體現(xiàn)在真實(shí)數(shù)據(jù)與離群點(diǎn)數(shù)據(jù)的混雜。由于煤炭掘進(jìn)、開采和洗選過(guò)程生產(chǎn)環(huán)境惡劣,測(cè)量?jī)x表或變送器受干擾嚴(yán)重,且故障頻發(fā),使得測(cè)量數(shù)據(jù)中混雜不真實(shí)數(shù)據(jù),存在離群點(diǎn)、缺失點(diǎn)等異常樣本。如重介質(zhì)選煤過(guò)程中,由于在線灰分儀運(yùn)行不穩(wěn)定,經(jīng)常導(dǎo)致灰分實(shí)際測(cè)量值出現(xiàn)大偏差,導(dǎo)致歷史數(shù)據(jù)中出現(xiàn)離群點(diǎn)。

      (5)可見(jiàn)性(Visibility)體現(xiàn)在對(duì)隱匿性問(wèn)題的建模和預(yù)測(cè)。設(shè)備性能下降、健康衰退、零部件磨損等問(wèn)題難以通過(guò)測(cè)量被量化,而大部分可見(jiàn)的問(wèn)題都是這些不可見(jiàn)因素積累到一定程度所造成的,因此需要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析使以往隱匿的重要因素和信息可見(jiàn),從而避免可見(jiàn)問(wèn)題的發(fā)生。

      (6)價(jià)值(Value)體現(xiàn)在數(shù)據(jù)密度高、價(jià)值小。

      煤炭生產(chǎn)中,系統(tǒng)經(jīng)常在某一特定且正常工況下運(yùn)行,而故障等異常工況只是偶然發(fā)生,因此大量數(shù)據(jù)均是存在冗余的正常運(yùn)行數(shù)據(jù),而反映異常的數(shù)據(jù)非常少。

      2煤炭大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀

      從20世紀(jì)90年代至今,煤礦自動(dòng)化經(jīng)歷了從單機(jī)自動(dòng)化、綜合自動(dòng)化到煤礦物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,且隨著煤炭企業(yè)信息化與自動(dòng)化的不斷提高及兩化融合的快速發(fā)展,安全監(jiān)控、人員定位、可視通信、數(shù)字化礦山、三維建模、企業(yè)資源計(jì)劃等系統(tǒng)不斷應(yīng)用,產(chǎn)生了海量、不同層次、不同類別的數(shù)據(jù)資源,為大數(shù)據(jù)在煤炭工業(yè)中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

      由于缺少針對(duì)煤炭大數(shù)據(jù)特征的分析工具及高效的計(jì)算平臺(tái)來(lái)提取隱匿的知識(shí),煤炭大數(shù)據(jù)還未充分利用,目前主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、壓縮存檔、恢復(fù)與預(yù)測(cè)分析。其中預(yù)測(cè)分析主要集中在煤炭安全生產(chǎn)領(lǐng)域,但尚處于理論研究和起步階段,沒(méi)有成功的模式和案例。

      當(dāng)前,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國(guó)家的戰(zhàn)略資源和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要引擎,煤炭工業(yè)的安全化、綠色化、智能化發(fā)展對(duì)煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)的需求迫在眉睫。2016年7月19日,煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)V2.0在“2016夏季全國(guó)煤炭交易大會(huì)”上正式啟動(dòng),該平臺(tái)涵蓋煤炭GIS、圖解煤炭、煤炭物流、信用查詢、預(yù)測(cè)預(yù)警、數(shù)據(jù)分析、能源經(jīng)濟(jì)七大功能模塊,但仍存在數(shù)據(jù)體系不完善、采集渠道不暢通、數(shù)據(jù)時(shí)效性不強(qiáng)等問(wèn)題。

      3煤炭大數(shù)據(jù)新特點(diǎn)及研究挑戰(zhàn)

      隨著信息化發(fā)展和可編程邏輯控制器與集散控制系統(tǒng)的廣泛采用,以及安全生產(chǎn)過(guò)程管理、設(shè)備操作優(yōu)化需求的不斷增加,煤炭生產(chǎn)向大規(guī)模、集成化發(fā)展,多單元、多產(chǎn)品生產(chǎn)、動(dòng)態(tài)運(yùn)行。煤炭大數(shù)據(jù)體現(xiàn)出與廣泛過(guò)程工業(yè)大數(shù)據(jù)類似的多層面不均勻采樣性、多時(shí)間尺度特性、不真實(shí)數(shù)據(jù)混雜性的新特點(diǎn),對(duì)已有研究方法帶來(lái)挑戰(zhàn)。

      (1)多層面不均勻采樣性。煤炭生產(chǎn)過(guò)程既有高維動(dòng)態(tài)的過(guò)程數(shù)據(jù),又有不均勻采樣的指標(biāo)數(shù)據(jù),比如灰分指標(biāo)往往難以在線測(cè)量,通常通過(guò)人工化驗(yàn)獲得,而人工化驗(yàn)時(shí)間在一定范圍內(nèi)具有隨機(jī)性,導(dǎo)致數(shù)據(jù)具有大延遲和不均勻采樣的特點(diǎn)。

      現(xiàn)有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法多集中在對(duì)均勻采樣數(shù)據(jù)的分析與處理,無(wú)法對(duì)不均勻采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。

      (2)多時(shí)間尺度特性。多時(shí)間尺度體現(xiàn)在不同系統(tǒng)根據(jù)需求進(jìn)行分層采樣,進(jìn)而進(jìn)行優(yōu)化決策與控制。其中,設(shè)備層是整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的最底層,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),其通常以毫秒為單位采集設(shè)備數(shù)據(jù)(如重介質(zhì)選煤過(guò)程的入料泵變頻電流等);上一層為過(guò)程控制層,以秒級(jí)采集過(guò)程控制數(shù)據(jù)(如重介密度、合介筒液位等),并實(shí)施控制,以保證過(guò)程的關(guān)鍵變量按照給定的設(shè)定值變化,并驅(qū)動(dòng)設(shè)備狀態(tài)按指定邏輯順序變化,是穩(wěn)定生產(chǎn)的關(guān)鍵;再上一層為運(yùn)行優(yōu)化層,采集從產(chǎn)品質(zhì)量分析儀或人工化驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)得到的多種類且不均勻采樣的產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、能耗等運(yùn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)(如灰分、硫分,視頻監(jiān)控帶式輸送機(jī)運(yùn)煤表面圖像數(shù)據(jù)等),由優(yōu)化策略進(jìn)行分析計(jì)算,產(chǎn)生新的過(guò)程設(shè)定值;最上層為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理層,采集來(lái)自市場(chǎng)營(yíng)銷和售后服務(wù)與用戶的反饋數(shù)據(jù)(如市場(chǎng)對(duì)煤質(zhì)的定量與定性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)),進(jìn)行市場(chǎng)分析,從而指導(dǎo)和協(xié)調(diào)生產(chǎn)。

      多時(shí)間尺度上的數(shù)據(jù)具有強(qiáng)自相關(guān)與互相關(guān)關(guān)系,以及時(shí)間序列相關(guān)關(guān)系,但不同時(shí)間尺度采樣使得所獲取的數(shù)據(jù)具有不均勻稀疏性,對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析方法帶來(lái)挑戰(zhàn)。

      (3)不真實(shí)數(shù)據(jù)混雜性。高維動(dòng)態(tài)歷史數(shù)據(jù)中夾雜與過(guò)程特性無(wú)關(guān)的干擾數(shù)據(jù),這是因?yàn)槭軔毫迎h(huán)境影響,煤炭實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)易受采集、傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程中的異常影響,從而混雜離群點(diǎn)甚至缺失點(diǎn)。這在不同時(shí)間尺度采樣中均存在,如過(guò)程控制層的傳感器設(shè)備故障,以及運(yùn)行優(yōu)化層的化驗(yàn)與人為讀數(shù)誤差等。

      現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析方法需要無(wú)污染的數(shù)據(jù),但不真實(shí)數(shù)據(jù)的存在不可避免。因此,如何從混雜數(shù)據(jù)中提取出反映過(guò)程特性本質(zhì)的模型,建立魯棒數(shù)據(jù)分析方法,將是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

      4煤炭大數(shù)據(jù)展望

      4.1煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)展望

      近幾年,煤炭大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展較快,具備了一定基礎(chǔ),但當(dāng)前中國(guó)煤炭數(shù)據(jù)信息采集渠道仍不暢通,數(shù)據(jù)傳達(dá)相對(duì)滯后,時(shí)效性不強(qiáng),缺少有效的分析工具及高效的分析方法實(shí)現(xiàn)煤炭大數(shù)據(jù)的價(jià)值。因此,煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集與管理、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)共享功能。

      (1)大數(shù)據(jù)采集與管理。大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù),因此需充分利用各類傳感器、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程、監(jiān)測(cè)監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)行、經(jīng)營(yíng)管理等各類數(shù)據(jù)的采集與管理。此外,標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一也是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。沒(méi)有統(tǒng)一的行業(yè)信息標(biāo)準(zhǔn),就無(wú)法整合來(lái)自不同領(lǐng)域、企業(yè)、類型的數(shù)據(jù)和信息。按照煤炭大數(shù)據(jù)建設(shè)的核心理念,建立全國(guó)煤炭數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線采集系統(tǒng),對(duì)各省市現(xiàn)有煤炭監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行整合,形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),并使各系統(tǒng)能夠以統(tǒng)一的接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,實(shí)現(xiàn)基層煤礦數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新。同時(shí),依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù),將煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)全部納入采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)各類煤炭數(shù)據(jù)的全國(guó)聯(lián)網(wǎng),構(gòu)建囊括煤炭生產(chǎn)、消費(fèi)、交易等相關(guān)信息的全國(guó)煤炭數(shù)據(jù)庫(kù)。

      (2)大數(shù)據(jù)分析。對(duì)大容量數(shù)據(jù)中知識(shí)的挖掘是大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵所在,然而,解決問(wèn)題的知識(shí)通常具有隱匿性,其不是直接呈現(xiàn)在數(shù)據(jù)里,而是呈現(xiàn)在用于揭示數(shù)據(jù)的模型中。因此,煤炭大數(shù)據(jù)的核心在于采用降維、分類與聚類、時(shí)序數(shù)據(jù)模式挖掘、數(shù)據(jù)源融合處理及關(guān)聯(lián)關(guān)系分析等數(shù)據(jù)分析方法,快速獲取、分析、處理海量的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),建立不同層次(過(guò)程監(jiān)測(cè)、故障診斷、優(yōu)化決策、控制等)的模型,從而推動(dòng)煤炭安全管理思維變革,增強(qiáng)系統(tǒng)安全觀念,推動(dòng)安全監(jiān)察監(jiān)管信息的共享,加快打通信息源壁壘,推動(dòng)數(shù)據(jù)的深度挖掘,為設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化提供理論支撐。對(duì)于容量呈指數(shù)級(jí)增加的大數(shù)據(jù),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法處理或處理過(guò)慢,因此煤炭大數(shù)據(jù)分析需借鑒已有高速的大數(shù)據(jù)建模與優(yōu)化算法,如面向大數(shù)據(jù)特征的深度學(xué)習(xí)算法等。

      (3)大數(shù)據(jù)共享。依靠某個(gè)企業(yè)單一數(shù)據(jù)樣本很難實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值,需建立全國(guó)煤炭行業(yè)各類數(shù)據(jù)匯總的總平臺(tái),使本行業(yè)各類信息平臺(tái)與電力等其他行業(yè)相關(guān)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)接入與共享,充分發(fā)揮行業(yè)協(xié)會(huì)、煤炭企業(yè)、科研院所、信息技術(shù)廠商等各方力量。

      4.2煤炭大數(shù)據(jù)應(yīng)用展望

      煤炭工業(yè)應(yīng)根據(jù)自身大數(shù)據(jù)特點(diǎn),結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)在建模、控制與優(yōu)化技術(shù)方面研究成果,利用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已建立的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái),推進(jìn)煤炭行業(yè)各級(jí)部門間數(shù)據(jù)的共享,面向煤炭安全生產(chǎn)、過(guò)程優(yōu)化與決策、控制、故障診斷進(jìn)行應(yīng)用實(shí)踐。

      (1)基于大數(shù)據(jù)的煤礦智能無(wú)人開采。通過(guò)積累各類地質(zhì)構(gòu)造、煤巖煤質(zhì)、大型采掘設(shè)備等的大數(shù)據(jù)樣本,構(gòu)建各類開采條件下的智能開采模型。

      (2)基于大數(shù)據(jù)的煤礦災(zāi)害預(yù)警與防治。通過(guò)積累煤礦大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)樣本,可探索基于大數(shù)據(jù)的煤礦事故預(yù)警方法,將大數(shù)據(jù)用于煤與瓦斯突出、沖擊地壓、水害、火災(zāi)等煤礦事故預(yù)警。

      (3)基于大數(shù)據(jù)的煤礦設(shè)備故障診斷。通過(guò)監(jiān)測(cè)煤礦設(shè)備振動(dòng)、聲音、溫度、功率等設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),研究關(guān)鍵設(shè)備異常狀態(tài)與設(shè)備故障的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的煤礦設(shè)備故障診斷。

      (4)基于大數(shù)據(jù)的行業(yè)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)。通過(guò)積累煤炭市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)、供需企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、港口鐵路運(yùn)輸數(shù)據(jù)、國(guó)際大宗商品市場(chǎng)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)及下游行業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)等,進(jìn)行煤炭需求與價(jià)格預(yù)測(cè)。

      (5)基于大數(shù)據(jù)的煤礦生產(chǎn)全流程一體化。通過(guò)不同時(shí)間尺度、不均勻采樣,可充分挖掘設(shè)備層、過(guò)程控制層、運(yùn)行優(yōu)化層、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理層不同層級(jí)內(nèi)與層級(jí)間的隱匿性知識(shí),設(shè)計(jì)集全流程生產(chǎn)指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo)、過(guò)程設(shè)定值與控制規(guī)律的優(yōu)化控制方法,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全流程一體化,從而降低煤炭生產(chǎn)的能耗與物耗,提高產(chǎn)品質(zhì)量。

      5結(jié)語(yǔ)

      煤炭大數(shù)據(jù)還處于理論探索階段,已建立的煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái)尚未能挖掘大數(shù)據(jù)隱含的價(jià)值。同時(shí),煤炭大數(shù)據(jù)的多層面不均勻采樣性、多時(shí)間尺度特性、不真實(shí)數(shù)據(jù)混雜性的新特點(diǎn)對(duì)大數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的挑戰(zhàn)性問(wèn)題,是煤炭大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)一步研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。在煤炭行業(yè)開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用,利用煤炭大數(shù)據(jù)平臺(tái),探尋煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律,探索煤炭行業(yè)科學(xué)管理方法,成為煤炭乃至整個(gè)能源行業(yè)發(fā)展的必然要求和必經(jīng)之路。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 李學(xué)龍,龔海剛.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)綜述[J].中國(guó)科學(xué):信息科學(xué),2015,45(1):1-44.

      [2] 馬小平,胡延軍,繆燕子.物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)在煤礦安全生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J].工礦自動(dòng)化,2014,40(4):5-9

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