术手段，全面提高煤矿安全管理水平，如表 2 所示。 在数据处理方面，利用大数据平台的强大计算能 力，结合数据清洗、去噪和标准化技术，确保采集的 数据符合预设的质量标准。通过构建统一的数据处理 框架，将不同来源和类型的数据进行整合，形成具有 高度一致性的可用数据集。 表 2：基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化实验数据 具体数据处理过程如下： 1、数据清洗与去噪 数据清洗的目标是去除异常值、缺失值、冗余数 滤波） Kalman 滤波是一种最优估计算法，能够有效去除 数据中的噪声，其基本公式为： 其中： 为当前状态的估计值； 监测设备 监测参数 数据采集 频率 (Hz) 采集数据 范围 数据处理方法 清洗后的 数据值 预测结果 风险评 估等级 数据来源 传感器 A 气体浓度 10 0.1ppm - 5.0ppm 数据清洗、去噪 0.8 ppm 高风险 高 井下气体传感 器 传感器 另一个难题。煤矿安全监测系统需要处理来自多个数 据源的大量数据，包括实时监测数据、历史数据、地 理信息以及视频监控数据等。这些数据量庞大且复杂， 传统的数据处理方法难以满足实时分析的要求。如表 3 所示，因此，采用分布式计算平台和并行处理技术， 能够大幅提高数据处理效率。另外，机器学习和深度 学习算法的引入，能够帮助系统更好地从复杂数据中 提取有价值的信息，从而提高预警的准确性和时效性。 表 3：基于大数

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 数据库 列式 数据库 Spark 其他 Hadoop 生态 政法 大数据 DAC 数据总线 实时分析 选矿 捡矿 洗矿 储运 冶炼 成型 铸模 16 大数据交换汇集平台 构造大数据的数据之源 17 大数据交换汇集平台核心价值 开发环境 用直观且以角色为基础的图 形用户界面，管理数据处理， 提供拖拽功能，源系统访问 和可自定义的元数据树 互联互通 相较于其它解决方案， WYDC 数据管理能够实时或批量地在 更多的平台上链接更多数据源 集成设计 用可视化端到端的事件 设计器，建立和编辑数 SASST91000640SS1T*12 曙光 A-620r-G AMD6136*2(x8)2.4GHZ 4G*16 SASST91000640SS1T*12 DataNode 数量 5 台 67 台 每天数据处理量 1T 8T 数据处理时间 9 小时 17.5 小时 单服务器计算能力 22.756G/ 小时 6.987G/ 小时 对比结论 ETL 产品数据计算能力是同类 ETL 产品数据计算能力的 3.257 倍

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 和推理过程需要大量算力，鉴于各领域终端设备自身算力较低，智算 中心实时性较差，边缘算力成为未来承载人工智能应用的重要载体。 在智能驾驶过程中，车辆需实时处理来自车载传感器及周边环境 的数据。边缘算力系统下，路侧单元（RSU）与车载单元（OBU）通过 5G 等高速通信技术紧密协作，并依托边缘节点的 AI 推理能力实现低 时延数据处理。例如，在复杂路口，路侧的摄像头和传感器可提前感 知其他方向车辆、行人的动态信息，并利用边缘算力在本地进行初步 处理和分析，再通过边缘算力系统快速将关键信息传输给即将进入路 口的车辆 OBU。车辆结合自身传感器数据与边缘 数据安全，激励边缘节点共享算力，确保数据交易的可信性。二是通 过边缘算力系统形成异构计算新架构，边缘算力系统通过整合 CPU、 GPU、FPGA 等不同类型芯片的计算能力，满足多样化任务需求。工业 质检中的图像识别和数据处理任务可由不同芯片协同完成，进而提升 处理效率。同时，采用动态负载均衡算法，依据各节点负载情况，智 能分配任务，防止部分节点过载，提高整体组网性能。三是通过 6G 网络形成泛在算力资源，6G 网络为边缘算力系统提供“全域覆盖、

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。 一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助 制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技 OPC、CAN、Profibus 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。 相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应 用可以自动适应业务量的变化。 多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不 同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。 4. 数据管理技术 数据处理框架：借助 Hadoop、Spark、Storm 等分布式处理 9 架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。 数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法 对

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 ...................................................................................289 7.1.3 地质保障数据处理系统......................................................................................290 7.1.4“一通三防”管理信息系统 煤炭工业发展的既定方针。目前，国内已经形成数十个大型煤炭集 团，也已经形成管理或生产的四级架构（生产矿井、分公司、集团 公司、国家行政管理部门），但其管理模式和方法较为落后，没有 形成集成的数据处理和决策支持平台，信息化程度低下，与国家“两 化融合”的战略方针不相适应。 上述问题的存在使得我国煤矿安全生产形势没有本质的好转， 1 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 大量

指标 ，实现生产效率的提升。 • 实现无人化生产管控 • 提高设备智能化程 度 NeuSeer 1.0 的应 用 需要大 量 行业实践 总结典型应用场景 根据项目需求 高度定制 数据处理流程不完整 数据分析的价值打折 要发展装备应用开发 和数据分析的工具平台 NeuSeer 1.0 的反 思 典型应用场景 • 针对设备：预测性维护 • 针对产线：故障检测与诊断 • • 实现无人化生产管控 • 提高设备智能化程 度 基于寄云工业物联网产品和大 数据产品， 构建半导体装备的 工艺监测 、 异常检测 、 配方 和集群管理。 • 国产化替代 • 数据处理性能提高数十倍 NeuSeer 2.0 的应用案 例 要继续聚焦行业场景， 进一步研发沉入行业的标准化产品 要进一步实现 IT 数据与 OT 自动化的真正融合 要构建开放生态，结合合作伙伴的优势， 的供应商、厂商和部门 ， 因此数据通常是分散的。 这使得数据采集和汇总变得复杂。 2. 数据缺失和不准确：数据不完整或不准确可能 妨碍能源管理的决策和绩效评估。这可能由于数 据延迟、设备故障、数据处理过程 中的 错误等原 因引起。 3. 资源限制：能耗管理需要大 量的 人力、物力和 财力资源 ，特别是在数据采集和处理方面。 4. 人员参与度低： 由于能耗管理需要组织内部 各个部门的参与

保障能源安全稳定 维护可靠的电力供应 ， 以 支持国家能源安全。 如何实现中国的“双碳” 目标？ 新型电力系统面临新能源不确定性、分布式资源协调难、数据处理融合不足、决策实时性要求高、安全韧性挑战大等“成长 烦恼”。而大模型凭借强大的数据处理与模式识别、 出色的上下文学习与推理、多模态融合潜力等能力 ，成为破局关键 ，助力解 决系统难题。 数据 “爆炸 ”与融合困境 ： 海量 至毫秒级完成决策 ，传统方法算力瓶颈凸显 安全韧性要求提升 ： 面临物理 、 网络 、 气候等 多 据处理需求迫切 ，价值挖掘不足 决策实时性要求严苛 ： 复杂优化问题需在秒级甚 强大的数据处理与模式识别能力 ，有望从海 量数据中洞察运行规律 出色的上下文学习与推理能力 ，可辅助甚至 优化复杂决策过程 多模态融合潜力 ，整合文本、 时序、 图像 等 多元信息 ，实现全景感知

不满 24 小时生产的油井时率进行 原 因分类，仅仅因分类标准侧重 点不 同，就要重复采集两次。 ZQY ① 相同数据不能共用 专业应用服务方面 - 数据不能共 享 中国油井停产井数据处理 十停产井数据初始化 开兰共粉生地 开大升估法州 当 日 未 开 共 维 轴 7 三口机开 开 关 井 数 据 检 查 → 鳞并审被 ⑥ZQY.All rights 数据校验 数据清洗 数据解析 接口配置 文件配置 数据中心共享平台 ZQY 数据端 数据处理 批量处理 并发处理 数据缓存 数 据 源 ZQY 系 ( 它 三 数 采 系 ( 行 负载均衡 公众出行接口 服务器群 云计算管理区 云管理平台 虚拟化管理平台 数 据 分 发 数据处理服务集群 Web 终端 移动用户 集点 Virtualization 网络插卡 HMIM OAP ◎ZQY.All rights reserved. VPN VPN VPN

勘探开发算力中心 目前业界主流的勘探开发地学专业软件的计算硬件资源适配具有生态门槛，间接影响计算底座多元化发展与资 源共享。存算网资源未统一规划，资源云化进度慢、成本高。 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 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： • 地震数据处理达到15000km²，能力提升一倍以上； • 最大单工区处理面积从400km²提升到2000km²； • 最大探测深度从5000米提升到8000米以上； • 地震数据处理叠前深度偏移环节效率成倍增加 地震处理新方法新技术上云应用： • FWI 和 Q-XX应用算法云化部署应用 • 通用应用 行业应用 高性能服务器 业务场景 应用平台 云资源池 高性能计算池 华为云数据中心 … … E9000 GPU服务器 RH5885H RH2288 OceanStor 数据处理 数据解释 油藏模拟 数据收集 桌面办公 成像可视化 认知系统 智慧勘探开发 / 智慧油气田 / 智慧管网 05 油气勘探数据存储 背景与挑战 数据规模百倍增长 性能要求高 可靠性需求高

视频：灰度图 边缘检测 • 音频：带通滤波 降噪 • 视频 ： CNNs 神经网络 • 音频 ： STFT 短时傅里叶变换 • 实现叶片结冰、断裂、雷击、 裂纹等损伤的识别 音视频数据处理流程 失效叶片扫塔声音： 刺耳高频噪声 正常叶片扫塔声音 视频检测结果 - 有冰（夜间） 音频处理示例 视频处理示例 视频检测结果 - 有冰（雾天） 视频检测结果 - 无冰 视频检测结果 依托华能新能源智慧运维中心， 基于成熟的数据集成技术、 数据仓库、 BI 和 大数据采集、 存储、 处理与分析技术进行搭建数据处理系统。 华能新能源智慧运维中心 数据平台架构 目 录 1 背景 2 数字化感知 3 运行状态评估 4 研究展望 运行状态评估