基于SaaS的矿震远程预警系统关键技术初探

被引：5

作者：

刘鹏 ^{[1
]}

张申 ^{[1
]}

巩思园 ^{[2
]}

张国鹏 ^{[1
]}

丁恩杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心

[2] 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室

来源：

工矿自动化 | 2012年 / 38卷 / 05期

基金：

中国博士后科学基金; 中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

矿震预警; 云计算; 软件即服务; 专家分析; 多源数据; 并发接收;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD76 [矿山安全监测系统];

学科分类号：

081903 ;

摘要：

现有的矿震预警系统都是以独立形式运行于各矿区,相互之间没有关联,重复投资严重,且矿震数据海量繁杂,仅依靠现场分析无法满足实时预警需求。文章基于感知矿山物联网示范工程(夹河矿),对采用云计算SaaS模式构建的矿震远程预警系统关键技术进行了相关研究:首先给出了系统整体框架,然后重点探讨了该系统所涉及的三个关键技术,包括基于SaaS的矿震预警专家分析软件架构、多源SaaS数据库构建技术以及基于MapReduce的并发数据过滤接收技术。现场应用表明,所构建的系统已基本具备全国统一远程矿震预警系统的架构,能满足多矿区远程矿震预警的基本要求。

引用

页码：1 / 5

页数：5

共 11 条

[1]

冲击矿压防治理论与技术[M]. 中国矿业大学出版社 , 窦林名,何学秋著, 2001

[2]

矿山地震学引论[M]. 地震出版社 , (波)[S.J.吉博维奇]SlawomirJerzyGibowicz,(波)[A.吉耶科]AndrzejKijko著, 1998

[3]

Building DistributedApplications Architecture Strategies for Catching the Long Tail. CHONG F,CARRARO G. http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa479069.aspx . 2006

[4]

Multi-tenant Databases for Software as a Service:Schema-Mapping Techniques. AULLACH S,GRUST T,JACOBS D,et al. Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data . 2008

[5]

Towards Automatic Optimization of Mapreduce Programs. BAHU S. Proceedings of the1st ACM Symposium on Cloud Computing . 2010

[6]

Variability Modeling to Support ustomization and Deployment of Multi-Tenant-Aware Software as a Service pplications. R.Mietzner,A.Metzger,F.Leymann et al. Proceedings of the 2009 ICSE Workshop on Principles of Engineering Service Oriented Systems . 2008

[7]

MapReduce:Simplied Data Proce-ssing on Large Clusters. Dean J,Ghemawat S. Proceedings of the 6th Symp.Operating System Design and Implementation(OSDI04) . 2004

[8] 物联网与感知矿山专题讲座之二——感知矿山与数字矿山、矿山综合自动化 [J].