面向煤礦安全監控的數據倉庫關鍵技術

劉海強，陳曉晶，張興華，陳向飛

（1.中煤科工集團常州研究院有限公司，江蘇 常州 213015；2.金陵科技學院 計算機工程學院，江蘇 南京 211169；3.中國礦業大學 信息與控制工程學院，江蘇 徐州 221116）

0 引言

煤炭是關系我國國計民生的基礎產業[1]。煤礦生產中的不安全因素較多，環境惡劣，事故易發。近年來，隨著開采深度進一步加大，煤礦安全隱患突出，安全事故尤其是重大、特大事故仍時有發生，安全形勢依然嚴峻[2]。

煤礦企業大多安裝了安全監控系統，隨著時間推移，存儲了大量安全監控數據。現有煤礦安全監控系統大多采用操作型數據存儲方式，主要面向事務處理，各種信息混合存儲，與煤礦安全生產密切相關的重點信息不明確，導致信息無法有效利用。另外，系統大多只具備數據采集、存儲和顯示功能，數據分析能力較差，不能提供更好的決策支持。

數據倉庫[3]是大數據技術的重要組成部分，集成了各種形式的應用系統，以事物發展的角度組織數據。數據倉庫是分析型數據存儲方式，支持數據查詢，能夠為數據挖掘和決策分析提供良好的數據支持，逐漸成為大數據時代必然的數據管理技術，特別是基于Hive 的數據倉庫技術備受關注。

大數據和數據倉庫技術被認為是實現智能礦山的關鍵技術，受到行業內研究人員的關注[1，4]。張鵬[5]提出了煤礦大數據架構，其中包括基于數據倉庫的數據存儲模型，但并沒有研究實現數據倉庫的具體方法。孟光偉[6]建立了基于大數據技術的煤礦監管服務平臺，提出使用Spark 技術實現數據統計分析，使用Hive 數據倉庫分主題存儲數據，但沒有詳細研究數據倉庫的主題、邏輯模型等關鍵技術。……