论文面向地下工程的通风安全监测软件的设计和实现，该文是安全监测毕业论文的格式范文和安全监测和通风和面向相关研究生毕业论文范文.
【摘 要】 在智能制造的大背景下,工业互联网成为了未来工业发展的必然趋势,生产环境大数据将为其发展注入新动力,对提升传统行业的现代化生产力和改进安全生产环境具有重要的现实意义.本文着眼于地下工程领域,对通风安全监测与管理做了相应的研究,以生产环境监测为实际应用场景,基于Ja EE 与Hadoop 构建安全生产监测、管理与大数据分析相结合的互联网+ 通风安全监测软件系统.该系统主要完成了安全生产监测软件的系统、人员、监测地点、检查计划、班组的管理和检查情况的填报,以及实时监测有害气体、风量等生产环境信息,并通过大数据分析,完成及时报警和统计分析等功能,实现矿井安全生产、管理、监察的智能化.
【关键词】 安全监测 通风 及时报警 统计分析
一、研究意义
现在,企业一般都安装有生产监测监控系统,例如员工打卡系统、调度监控系统和地下工程中的有害气体遥测系统等.随着生产的发展,可能会产生越来越多的子系统,但所有这些系统基本上都相互独立,有自己独立的数据存储方式,存在“信息孤岛”的问题[1].因此,为了适应新时展的需要,需要尽快建立适应地下工程的互联网+ 的安全生产监测系统,将工作业务与监测监控系统的大量数据相结合,从而提高数据的利用率和地下工程的现代化生产水平.
在大数据热潮之下,创新安全监管监察模式必然要走大数据之路.国家积极倡导构建大数据服务平台,实现安全生产事故的预测预判和风险防控.本文研究和设计与大数据分析相结合的安全监测软件有一定的前瞻性,很有可能成为未来企业安全生产监测管理方面的发展趋势.因此,构建安全生产环境监测、管理与大数据分析相结合的互联网+ 安全生产监测软件系统,具有重要的现实意义.
二、系统概述
结合对地下工程一通三防、安全监察的调研与其它安全监测监控系统的参考,本文在通风安全生产监测软件的设计中,优先解决了系统用户与安全信息之间的业务模块设计,其次通过采集到的大量数据进行统计分析,最后能够对生产环境进行实时监测预警,提高安全生产率,进一步加强与其它系统的融合,实现地下工程通风安全的监测与管理,加强和改进安全生产的监测和智能化管理.
本系统使用Ja EE 技术和MySQL 数据库进行基于B/S 模式的管理系统的开发,并采用较新的Spring+SpringMVC+MyBatis 框架进行实现[2].系统前台使用Bootstrap 前端框架进行页面的实现,还利用了JSP 和jQuery 技术,使开发更高效,界面更友好.统计分析部分将使用Hadoop 构建大数据分析平台,利用Hive 数据仓库工具[3] 对监测信息进行数据统计分析,辅助预测井下安全生产情况.然后使用WebSocket 进行关联,实现管理与分析、报警相结合的系统.其中,Hadoop 中强大的数据管理工具—HDFS 与通过类SQL快速实现简单的MapReduce 统计工具—Hive,非常适合本系统的统计分析模块中的历史监测数据的存储与统计.
三、数据库设计
根据数据库的概念模型,系统数据库主要设计用户、角色、功能、地点（监测点）、监测点类型、检查计划、班组、测风登记和安全检查表等实体,以及检查时产生的检查记录表和大数据平台分布式存储的遥测数据历史记录表,以及存放统计结果的分析结果表.其中,实体间的主要关系有：一个角色可以按照参与的业务不同拥有多个不同的功能权限,一个角色可以属于多个用户；监测点类型主要规定了地点的级别和监测点的报警、断电和复电浓度、范围等,一个监测类型可以属于多个监测点,每个地点还可以规定它的上级地点；检查计划将检查地点、时间进行规定后,每天上班前需要对相应工段进行人员、交接班地点的录入,生成检查班组,系统会通过时间、检查人员显示检查计划及完成情况.
四、功能模块设计
本系统使用对角色的访问控制进行系统用户的管理,使功能权限与角色关联,用户再通过系统角色这个属性与功能权限关联,从而获得一定的权限.在用户登陆系统时,根据其权限显示菜单栏.在系统功能维护模块中,可以修改和添加功能的名称、图标、Url、父级功能等信息,使得系统的可维护性和扩展性大大增强,用户界面的修改、子父级功能的关系变更,以及新功能上线和与其他系统的关联都变得非常方便.另外,系统基本信息的管理包括员工、地点、监测点类型的管理,主要通过应用层对数据库进行操作,实现对信息的维护.系统在安全性和访问控制方面,还设计了登录和加密.
在业务模块中,检查工作先进行计划的安排,相关负责人新建计划时,选择工段后,系统可自动检索出对应检查地点的列表供选择,实现二级联动查找.每天开工前需要进行排班（即录入班组信息）,每个工段一天三个班次都会安排一个班组进行对应工段所有监测点的检查（包括、和等有害气体）.检查人员进行填报时,可以看到他所在工段当班的检查计划,以及检查的填报情况,可以对填报有误的记录进行修改、对调度员没有审查的记录进行提醒等.检查人员填报后,当班调度员可以及时查看,有问题则进行上报,调度员需对每条记录进行审核,审核之后将保存调度员的信息和审核时间.测风登记时,测风员将测量数据进行录入,主要包括时间、地点、断面(m2)、风表风速(m/s)、有害气体浓度(%)和温度(℃ ),系统通过风表风速和选择的风表类型生成校正风速(m/s),校正风速再乘上断面计算出风量(m3/min),风量和有害气体浓度相乘计算出有害气体量(m3/min).队干和调度员可对测风登记的记录进行审核,有问题及时上报、处理.安全检查登记时,安监员将安全检查时发现的问题、类型、单位、地点、建议解决的办法和时间进行登记,之后安监员可对安全检查登记的问题进行复查.在该模块中,所有的查询功能均可以进行各种条件组合查询和分类查询,
物联网监测设备采集的数据会实时保存到系统数据库中,及时报警模块进行实时监测,大数据分析平台将定时进行抽取.其中,业务模块中产生的所有历史数据也会进行统计分析与及时报警模块的监测,使得物联网监测与人工检查可以互相弥补.另外,报警信息的管理与业务模块相类似.
五、及时报警
用户登录时即与报警服务器建立了连接,报警服务器实时监测,一旦有报警,立刻向在线的所有相关用户发送报警信息,提醒用户进行处理.该部分的实现主要让客户端通过WebSocket 与服务端建立长连接,只要有一个用户在线,服务器就会开启报警信息轮询的线程,一旦发现有报警信息写入数据库,立刻向所有在线的相关用户发送报警消息.利用WebSocket 优点是：只需要服务器开启一个线程就可以实现报警,不需要每个用户都进行轮询,减轻服务器的压力.其中,报警信息是通过触发器监测数据库的气体监测信息表生成的,有数据插入即进行超限判断,将超限的数据进行分类后写入到报警信息表.相关人员接到报警时,及时对报警信息进行查看、处理,并填写处理情况.
六、统计分析
数据是由传感器和人工检查填报提供的,系统实现该模块需要三步.第一步,数据收集,主要使用了基于Hadoop的数据采集系统Flume 从系统数据库中实时抽取,它需要引入flume-ng-sql-source 开源插件和MySQL JDBC 驱动,然后配置.conf,在bin 目录下启动,即可开启定时抽取.第二步,借助Hive 数据仓库工具在Hadoop 平台进行数据的清洗与统计.数据清洗,首先要在仓库中建立外部表,其优点在于元数据和表数据存储在不同的地方,在删除外表时,只是删除了外表的元信息,即表结构,但表数据依然在HDFS 目录中.其次对收集的数据进行清洗.最后将清洗好的数据存入到包含了扩展字段（即year、month、day、hour）的分区表中,加快之后的统计分析工作.数据统计主要是通过HiveQL 进行,该部分的执行过程是：通过JDBC 接口将HiveQL 提交到Hive-Server2 服务,通过解释、编译完成查询计划,再通过执行器处理完成的计划,最后由MapReduce 调用、执行,将结果输出到系统数据库中.第三步,进行前台展示,生成的统计图表主要有：有害气体堆叠图、检查日平均图、报警情况统计图和风量、瓦斯、温度的对比图等,它们可以辅助相关管理人员、技术人员进行安全生产工作的评估和通风与有害气体关联性的分析,以及瓦斯爆炸事故的预判等.
七、总结
安全监测软件系统能够让企业科学规范的管理安全生产,及时对生产环境进行监测并辅助进行安全事故的预判等,为企业提供了便利,降低了维护成本,保障了生产的安全,是一项重要的系统工程.目前,本文设计实现的软件系统已成功通过测试,对提高地下工程的安全生产能力具有实质性的作用.
下一步,将在系统的智能化、综合性方面进一步完善,引入机器学习,实现对监测环境的预测,提升安全生产率；加强企业中与安全生产相关的应用系统的融合,实现安全生产监测的综合管理.
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参考文献：
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