煤矿大数据项目简介

煤矿大数据项目简介XX科技股份有限公司编制目录一、 煤矿大数据背景 3二、 煤矿大数据客户情况及市场情况 31. 客户情况 32. 市场情况 5三、 技术选型 6四、 项目团队构成 7五、 团队成员技能需求 7

煤矿大数据背景为充分发挥“互联网+”的优势，在2015年的人大会议上，李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此，国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+的指导意见》。那么随着“互联网+”的不断提出与深化，越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络，那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机，那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业，是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局,也要顺势而为。煤矿大数据客户情况及市场情况客户情况我们都知道，煤矿行业是一个高危系数频发的危险行业，因为它涉及煤矿井下的一些运营机制。煤炭的开采就是其中最难的地方，而它又是这个行业不断发展的来源与保障。目前中国煤矿行业最黄金的十年已经过去，这是大家普遍知道的一个共识。随着对煤炭的需求越来越大，我国的煤炭市场的产能也已经严重过剩，在2013年的时候，中国的煤炭需求总量为38亿吨，但实际上产能已远远超过这个数值，达到了40亿以上的数值。因此许多的地方为了不影响本地方的经济发展，更加大肆地开采煤炭资源，包括允许一些非法的煤矿进行生产。造成的结果就是我国的煤矿生产产值更加的扩大化，煤矿的超额生产也产生了超额的利益，但随之而来的就是煤矿行业的安全系数越来越低，危险系数直线升高。乱挖乱采的现象也越来越严重。例如在2016年的10月31日,重庆市永川区金山沟煤矿有限公司发生了一起特别重大的瓦斯爆炸事故,造成了33人遇难。根据国务院发布的通报中指出，事故发生的原因是该矿越界违法生产区域以掘代采工作微风作业导致瓦斯爆炸积聚。违章放炮引起瓦斯爆炸。事故暴露出违法组织生产、采用落后淘汰的以掘代采采煤工艺违规生产、逃避安全监管、安全管理混乱、违规越界生产区域恢复生产没有验收等突出问题。又比如2016年的12月3日，内蒙古自治区赤峰市元宝山区宝马矿业有限责任公司发生爆炸事故。爆炸事故已造成32人遇难,多人受伤。经初步确认为瓦斯爆炸事故。对涉及的相关人员以非法采矿罪、重大责任事故罪为由进行了刑事拘留。关于瓦斯爆炸事故的案件在我国的煤矿行业中，不定时的发生。可以说，瓦斯爆炸事故就像一颗会不定时的炸弹一样，一不留神的就会偷走珍贵的生命。市场需求在不断下滑，企业经营压力越来越大，煤矿企业的安全生产与成本管理上的矛盾与日俱增。每一项都出现了可大可小的问题。还有另一方面的是来自于环保的压力，我们都知道煤炭清洁技术做得不到位的话，会影响空气质量、大气环境。所以在2014年的时候国家能源局已经要求了要将煤炭使用量控制在亿吨,未来的形式对于煤矿行业来说遇到了不一样的危机或挑战。总的来说，我国煤矿行业的目前发展现状不容客观，需要企业实施进一步的改革与治理，从管理层面下手，依托现在的“互联网+"资源、依托煤矿大数据技术多方面多角度地进行煤矿数据的挖掘与处理。市场情况“互联网+"已经被广泛应用，那大数据同样如此。煤矿大数据本着分析具体问题得出具有研究性价值的方向来看，在“互联网+"时代已然将二者结合起来了。在煤矿这个行业、领域里，需要将互联网的大方向技术和其思维模式应用进来，二者形成的附加值对煤矿的安全生产有着至关重要的作用。它的基础还停留在单一系统的数据管理应用层次，各个系统之间虽然硬件可以互通，但信息形式单一，只是简单的采集与收纳，未能形成依托大数据技术而有的平台。换句话说就是未能让大数据技术在煤矿基础安全信息技术面前得到有利辅佐。各个系统之间所形成的大数据未能够得到充分的利用，即对煤矿的大数据技术还没有得到充分的挖掘与利用。煤矿行业的发展有一部依托于井下的劳动成果，那么在我们的井下作业，现在也已依托大数据建立起了基本的煤矿井下安全生产机制。井下的生产与分析数据主要来源于分布在井下建立的基站，它包括传感器和摄像头等。这样的数据主要是为了监测井下瓦斯的浓度、风速、温度、浓度，还有门风开关的环境等参数或者位置信息。这些数值的记录都是为了煤矿井下安全而充分建立的。煤矿的大数据分析是利用了大数据挖掘与分析等处理技术、大数据与云计算之间的算法与联系来进行计算与处理的。它分析的是煤矿智能化、生产专业化、信息合理安全化这方面的内容，利用一些类似于传感器等这些智能装备产物来对煤矿行业所建立起来的物理世界进行感知与关联，从而使井下与地上建立了一套交互图机制。二者间的密切配合才能使网络连接，进行数据的传送与联系，进而对煤矿的安全生产达到科学决策、准确分析、有效预防的目的。从技术发展的角度来看，它所需要的技术使用需要符合它所提供的计算和存储方式。针对“互联网+”和大数据在其他行业产生的聚合增值效果来看，煤矿的大数据应用分析也对此提出了新的要求与发展策略。有了新的需求就自然会有新的解决之道，在新的创新应用大数据技术的前提下，煤矿行业的大数据技术也应得到普遍的开发与具体的应用。技术选型CDH/FlumeKafka 数据采集，结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源CDH/HDFS 文件类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HBASE 格式类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HIVE 数据清洗HADOOP 基础架构CDH/SPARK 离线数据开发及处理FLINK 实时数据开发及处理CDH/SPARK 数据服务及安全CDH/YARN+CM 数据负载及集群管理CDH/HIVESparkML 数据分析及智能TABLEAU 针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表ELASTICSEARCH 针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索HADOOPYARN 针对数据服务及安全类应用的定制开发提供微服务运行环境技术管理工具项目团队构成姓名性别学历职称专业工作单位项目中的分工每年工作时间(月)签字成员A男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限公司项目管理12成