智能化煤礦數據倉庫建模方法

王霖，方乾，張曉霞，蘇上海，施展，王雅琨

（1.煤炭科學研究總院有限公司，北京 100013；2.煤炭資源高效開采與潔凈利用國家重點實驗室，北京 100013）

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隨著大數據、人工智能、物聯網等技術的高速發展，煤礦智能化建設進程得到極大推動，煤礦生產模式發生極大轉變[1]。在該過程中，煤炭行業數據量呈現爆炸式增長，而傳統的煤礦數據處理方式中，煤礦主數據、實時監測監控類數據、管理業務類數據及決策分析數據各自離散存儲，數據集成、業務應用及數據分析難度大，無法有效滿足煤礦企業在自動化、信息化業務層面的應用需求，更無法滿足智慧化決策分析需求[2]，具體體現在以下3 個方面。

（1）“數據孤島”現象。當前數據共享和交換大多仍采用人工方式，缺乏數據處理系統之間的業務協同，時效性差，且數據仍以分散和弱關聯方式存在，系統效率低，無法滿足智慧礦山建設需求[3]。

（2）數據關聯性弱。井下局部系統雖然實現了運行數據的采集、分析、展示功能，但沒有進行相互關聯，難以挖掘開采過程的動態演進規律，無法實現大數據應用[4]。

（3）缺乏數據管理體系，數據質量差。煤礦內部系統眾多，各類數據間沒有統一標準[5]，缺乏數據管控體系等，導致煤礦大數據質量較差[6]。

上述問題本質上是由煤礦缺乏統一數據管理造成的。如何將煤礦大數據有效組織起來，打破底層子系統數據與上層智能化應用之間的屏障，成為亟待解決的問題[7]。對此，許多學者提出了建設智能化煤礦數據倉庫的思路。……