传感器 数据库对接 I/O 采集 PLC 采集 机床联网 高级排程 事件处理 方案生成 多方案对比 交期回复 预测管理 滚动计划 外协计划 MES 二期 E-S0P 信息平台 移动平台 沟通管理 问题升级 生产追溯 全过程追溯 客退管理 客诉管理 客退管理 退货处理 MES 一期 MES 三期 系统选型建议 1 ）供应商是否有智能制造工厂整体规划以及落地的经验？ 自动测厚 裁切 生产管理 - 包装 关键实施手段 方案思路  正向追溯：可通过材料、人员、设备、作业方法、批次等信 息，查询到与这些要素相关联的所有问题产品及工单，实现 快速召回和问题处理；  反向追溯：当产品发生质量问题时， 通过产品或包装条码 可查询出物料生产商、批次、序列号，质量、工艺、超差等 数据，返工报废信息； 无纸化 设备监控 包装 裁切 压合 组合 裁切 上胶 调胶过程跟踪 - 设备数据收集 - 检验数据收集 - 生产巡检 - 异常处理 - 胶液批次追踪 - 有效期控制及预警 - 胶液合并追溯 - 物料防错追溯 - 检验控管 - 异常处理 - 在制品管理 - 设备数据收集 - 设备数据收集 - 检验数据管理 - SPC 统计过程控制 - 质量异常处理 - 设备数据收集 - 裁刀工具管理 - 检验数据收集 - 在制品追溯

无法跨集群完成大工区深度域地震数据处理、两宽一高海量数据和多工区大连片地震数据等作业任务，影响业 务推进效率。 多部门采购同类软件，单独部署，无法共享，软件利用率低，成本高。 勘探开发算力中心解决方案基于华为云实现对算力资源的灵活调度，以及专业软件和数据的统一管理，支撑各 部门之间数据成果协同与共享，提升业务效率。 背景与挑战 解决方案简介 处理 解释 储层预测 地质建模 数值模拟 方案价值 自主创新 算效提升 IT底座自主创新、极致安全 GeoEast适配鲲鹏、欧拉等，助力勘探开发专业软件 在各油田推广应用 处理效率提升8倍 （456小时->55小时） 计算池化部署，按需弹性配置，构建超强计算池，满足 大规模多工区连片处理和解释需求，地震处理效率提升 主要产品及优势 全自主创新软硬能力，丰富云服务，全系列大模型 • 全自主创新软硬能力：算力、算子、训练框架、开发平台、大模型、工程套件 多集群，计算存储分散部署规模小: 油田多套处理集群，且规模小，地震处理软件无法跨集群作业，无法支持大规模的连片处理业务。（油田只能做2-3个工区 的连片处理，大连片需要拼接处理，效率低） 新技术新方法开展难： 新的地震处理技术依赖强大的计算支持，原有集群计算规模小，难以支撑新技术的应用和开展。（原有三维目标线偏移/叠 前时间偏移等新方法大庆油田不具备处理条件） 项目背景 客户价值 地震处理能力大幅提升： • 地

化和信息化水平。各 类应用对于算力的需求不断增长，尤其是人工智能训练神经网络大模 型需要处理海量数据，大量通用大模型、专用大模型、行业大模型等 对算力提出了远超传统应用的需求，我国建设算力总规模正在稳步提 升，位居全球第二。目前算力资源主要分为中心算力、边缘算力和本 地算力。其中，智算中心在处理计算任务时面临实时性较弱与隐私风 险，而很多设备的本地算力远不能满足人工智能、大数据等技术应用 用 要求。在新型工业网络、车联网等场景中，算力基础设施需要满足实 时响应、业务灵活、任务迁移等需求，边缘算力通过下沉至数据源头、 就近处理关键任务，成为人工智能实时场景中落地的必然选择。边缘 计算具有临近数据源、减轻云端数据压力以及保护用户隐私等显著优 势。 我国产业界大力发展边缘算力设施，分散式建设进程导致算力硬 件和互联网络呈现出较大差异，异网异构资源难以高效管控与对外服 务。 推理决策、 执行计算任务、存储数据、训练模型等能力，它不仅包括硬件层面的 计算能力，如处理器的运算速度、内存容量、存储能力等，还涵盖软 件层面的算法处理能力，如数据预处理、实时分析、智能决策等算法 的效率和准确性。 边缘算力为各类实时应用提供了算力底座，通过在靠近数据供需 两侧的位置提供数据处理能力，大幅缩短原始数据传输距离，从物理 层减少延迟产生的因素，最终大幅降低端到端延迟。人工智能的训练

摘要：本文研究基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化方案，旨在提升煤矿安全管理的精准性和效率。随着 煤矿行业面临日益复杂的安全管理需求，传统的安全监测手段已经无法满足矿井环境中多变的安全挑战。基于大 数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和事故预警中的实际应用，并提出结合大数据分析与 机器学习优化安全预警系统的方案。通过对 样性和复杂性的特点，因此需要建立一套完整的大数 据治理体系，通过数据分析技术提高安全管理的精准 性和可操作性[1]。牛莉霞等则从风险治理模式出发， 探讨了大数据背景下煤矿安全风险治理的模式与方法， 强调数据采集、处理和分析在风险评估和管理中的重 要作用[2]。高晶等基于数据挖掘技术，构建了煤矿安 全管理的大数据平台，并通过数据挖掘算法分析了煤 矿安全事故的潜在风险，提出了更为高效的安全管理 方案[3]。李新在其研究中设计了一种基于大数据的嵌 的安全保障提供有力支持[5]。疏礼春提出了基于云边 一体化的煤矿安全生产风险监测预警平台，结合了边 缘计算与云计算的优势，不仅实现了数据的实时处理 和分析，还提升了系统的响应能力[6]。同时，闫姿呈 探讨了大数据在煤矿安全管理中的应用，认为大数据 可以为矿井的风险预测和应急处理提供更加精准的支 持，优化安全管理与预警决策[7]。 尽管现有的大数据技术在行业中得到广泛应用， 煤矿安全监测与预警系统的优化仍面临诸多挑战。第

大数据平台产品架构 全面透视大数据平台的架构、能力与价值 2 大数据应用生命周期 大数据可视化 大数据分析计算处理 大数据存储 数据获取和治理 数据源（管理、交易、事务、传感、监控、文件……） 数据驱动决策 数据提供服务 3 大数据生态湖泊 据 数据运维 数据之源 数据生产区（原始数据） 结构化数据 文本文件 多媒体数据 描述类数据 电站持续型环境影响评估  重大灾害电站应急指挥平台  统一电价及电力营销行为分 析  电力巡检模型分析  大型活动临时配电调度管理  变电站故障及处理平台  智能巡检机器人数据管理  错峰用电定价指导分析  异常灾害电力负载应急管理  电价舆情分析 9 电力大数据 —— 城市耗电量分析 通过收集不同气候、不同时段期间以及其他关联 流媒体 数据 互联网 数据 分布式 RDB HDFS 流计算 并行批处理 Map/Reduce 资源 监控 系统 智能 部署 系统 政务 大数据 经济 大数据 财税 大数据 民生 大数据 旅游 大数据 数据适配框架 ETL 数据转换 爬虫软件 数据清洗比对 数据迁移 数据处理流程 实时采集 文件 数据库 MPP 数据库 RDB 图 数据库 键值

第一层是边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数 据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。一是 通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二 是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是 利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平 台的集成。 第二层是平台，基于通用 PaaS 叠加大数据处理、工业数据 分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。 工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据 集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新 与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七大类关键 技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS 技术、平台使能技 术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分 析技术、安全技术。 图 2：工业互联网平台关键技术体系图 1.数据集成与边缘处理技术 设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以 等各类工业通信协议和软件通信接口，实现 数据格式转换和统一。另一方面利用 HTTP、MQTT 等方式从边缘侧 将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。 边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘 分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行 数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消 除网络堵塞，并与云端分析形成协同。 2. IaaS 技术 基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实

............................................................................. 70 3.3 “采、掘、机、运、通”图形处理技术............................................................................73 i 3.3.1 地测空间管理技术 .........................495 6.1.10 矿井水处理系统................................................................................................498 6.1.11 生活水、污水处理厂监控系统................................... .....................................499 6.1.12 水源井水处理系统（接入）............................................................................501 iv 6.1.13 锅炉房监控系统（接入）....................................

厂 2 循环利用的污水处理绿色低碳标 杆 2025 年缺水城市再生水利用率达 到 国家发展改革委、住房城乡建设部、生态环境部联合发布了《关于推进污水处理减污降碳协同增效 的实施意见》。该政策文件强调了污水处理在生态文明建设中的重要性 ，并提出了具体的数字 化 改造方向和目标。 污水 & 污泥处理节能降碳 ： 推广高效节能设备 ，低碳处理工艺， 加强能源资源回收利用 ，提高污泥 热能利用效率优化负荷匹配。 02 政策激励：加大对污水处理减 污降碳升级改造项目的资金支持， 推动建立按效付费机制。 04 源头节水增效 ： 通过加强 源 头节水减排和提升污水收 集效 能 ，提高污水处理的综合 效能。 01 科技支撑 ：加大污水处理绿色 低碳关键技术攻关建设智慧水务 管理系统。推动数字技术与污 水 处理工艺的融合发展。 03 缺少数据治理分析有效途 径 智能感知 平台 02 示范性发展 建设降碳增效平台响应政策做好节能减 排环境治理和智慧化城市改造。 申请“ 国家节能减排奖”、“省 / 市节能 减排示范企业”、“中国智慧城 市创新奖” 提高污水处理的效率、降低运营成本、 提升管理水平 ，达到管理三要素 “ 数据在线” ，“运维在线”， “ 管理在线”。 响应政府政策和社会效益号 召 ，优化生产流程 ，降低能源消 耗 ，实现经济和环境效益的双

...................................................................................205 1.32.2 抗静电防尘处理................................................................................................205 ..................................................................................252 1.34.4 安全事故调查处理............................................................................................253 1.35 现有的所有业务类型数据，和外部数据。 生产运行领域自动化化与信息化有：XX 自主研发的 SCADA 集 中监控平台，IBM 风场管控 EAMsystem。对于这部分数据，大数 据平台既可以当做事件流处理，也可以作为传统静态数据批量抽取 转换加载（ETL）。 经营管控领域信息 system 有：SAP ERPsystem，达索 PLMsystem；大数据平台可以通过 SAP SLT 实时同步 SAP

面向多部门协作与信息共享应用模型................................................................69 3.4.2 基于工作流的安全信息分级处理反馈管理模型................................................70 3.5 矿井重大危险源评价指标体系和方法..................... 其他数学模型的研究与应用..............................................................................106 第四章 数据传输与集成数据处理平台......................................................................................112 4.1XX 煤矿数据传输平台 .........................176 5.3.6 矿井水处理系统..................................................................................................179 5.3.7 生活水、污水处理厂监控系统（接入）...............................