钻孔数据分析与三维可视化建模的数据集市研究

矿业是国民经济的基础,矿业的可持续发展是国民经济可持续发展的重要保证;而信息化是提高矿业生产管理水平的重要措施之一."以信息化带动工业化,以工业化促进信息化"是加快实现矿业现代化的必然选择. 矿山数据具有多维性,多源性,多时空性,多尺度性及获取手段多样化等特点,在管理和分析上具有异于一般数据的复杂性.面对日益激烈的国际国内竞争,矿山企业必须充分利用先进的计算机信息技术,为矿山企业的数据处理和不同层次的辅助管理和决策建立信息管理和决策支持系统,才能用科学的方法建立现代化矿山,综合市场需求动态和矿山生产经营现状,调整企业战略和重点,提高矿山企业生产经营管理水平和经济效益.然而,传统的OLTP系统是针对事务处理系统设计的,数据格式和描述方式并不适合决策统计分析,客观上不可能长期保存大量的数据,难以满足高效实时事务处理的要求,企业通过分析数据的长期趋势以支持决策者的长期决策行为的重要和必要性凸现出来.企业需要对大量的数据(包括历史数据)进行分析,以探索经济活动的规律和市场的运作趋势.大多数的企业不是缺少数据,而是受阻于过量的冗余数据和数据的不清洁,不一致,共享性差.而数据仓库和数据集市技术正是专门为统计分析和决策支持应用服务,可提供决策支持和联机分析应用所要求的一切数据的信息技术. 地矿点源信息系统是建立于基层地质勘探单位的基础信息系统.通过它不仅可以有效地进行多源,多类,多量,多维,多主题特征的地矿数据的集成,而且也可以实现多库(数据库,图形库,模型库,方法库和知识库)联合,多S(DBS,GIS,RS,GPS,CADS和ES)融合,实现地质矿产勘探全过程的数据资料采集,处理,管理及检索智能化,网络化,所以它是当前地矿勘探行业的通用数据平台,是综合性地矿信息系统强有力的决策支持工具.将数据仓库融入地矿点源信息系统,可以对勘探资料的综合和预处理,为地矿点源信息系统的功能应用层提供分析数据和决策手段.将数据仓库技术应用于地矿点源信息系统的建设,有利于提高和完善地矿点源信息系统的性能. 数据仓库是为了便于将企业的大量数据转化为可靠的信息,用以支持企业决策而设计建立的.数据仓库的建设是周期长,投入高的大项目,涉及的范围和投入的成本非常巨大.这对于基层勘查单位来说具有很大风险,因而是难以接受的.基层勘查单位需要从企业利益出发,希望少量投资以后在短期内看到经济效益,这就有必要在充分考虑整合的基础上从建立数据集市开始.数据集市是小型的数据仓库,是为满足某个部门的要求设计建立的.相对于数据仓库,数据集市具有建设周期短,投资小,风险低等特点.当数据集市的作用渐渐显现并被企业认可以后,可以按照"自底而上"的方法,逐步为各部门建立相应的数据集市,并最终实现数据仓库的建立. 本文在分析国内矿山企业信息管理系统建设现状和对数据仓库的需求的基础上,探索研究数据集市建设的原理,方法及实现技术等一系列问题,并设计将数据集市应用于现代矿山企业的生产管理中.本研究以地矿点源信息系统的设计原理与方法为指导,采用数据仓库理论与方法,以紫金矿山钻孔勘探数据为研究对象,研究金属矿山单位开发数据集市的设计方案,提高对勘探数据资源的利用率和勘探开发决策的可靠性. 论文的主要内容和创新点如下: 1.通过对紫金矿山长期以来积累的数据和业务需求的深入理解,明确钻孔数据集市建设的具体任务和目标,分析钻孔数据集市的主题域和维度空间,设计了钻孔数据集市的概念模型,逻辑模型和物理模型.数据集市的事实和维度设计力求涵盖钻孔数据中与储量计算和三维建模有关的有用信息. 2.在矿山勘探点源数据库的设计方案和紫金钻孔数据集市物理模型的基础上,对源数据进行提取,转换和加载(ETL),应用OWB的数据仓库工具填充钻孔数据集市的事实表和维度表,建立基于Oracle的紫金钻孔数据集市. 3.将建立的钻孔数据集市集成于GeoView三维系统,创建与钻孔三维可视化表达,钻孔数据分析与储量计算,矿体建模相关的视图,强化GeoView平台中空间数据和属性数据在三维环境中显示,属性查询的功能,并为三维矿体模型建立提供基础. 本文的研究成果对于矿山企业的信息化建设具有重要意义.可以为矿山企业提供面向数据分析的数据管理体系建设方法,有效解决矿山普遍存在的"信息孤岛"问题,实现矿山企业数据的统一集中管理,数据共享和数据交流.在建立钻孔数据集市的经验基础上,逐步建立其他部门数据集市,并最终实现矿山数据仓库的建设,开展矿山企业的数据分析处理,智能诊断,决策支持能应用,可以显著改善矿山生产经营管理,提高矿山经济效益.本文所做的工作在矿山信息系统的建设中值得借鉴.

智能数据分析与可视化预测系统设计

本文设计了一种智能数据分析与可视化预测系统,采用SpringBoot+Flask微服务架构,结合MySQL,MongoDB和Redis实现高效数据管理.系统支持多格式数据上传,自动化预处理及智能分析.基于TensorFlow/PyTorch的预...

基于大数据的智能数据采集及可视化分析系统设计与研究

随着计算机技术和互联网的广泛应用,各行各业每天都会产生海量的表单,针对大量表单回收困难,汇总任务繁琐,分析操作复杂,复用性差,表达不直观等问题,分析了智能数据采集及可视化分析系统的功能模块及业务工作流程,研究设计了一种基于大数据的智能数据采集及可视化分析系统,形成了一套科学的,智能化的数据处理,分析业务体系.可为大数据时代下智能办公,应急信息智能采集及处理提供参考.

工业数据分析与可视化系统界面设计研究

随着社会的发展,工业数据分析与可视化系统已经成为当今信息科技领域的研究热点.通过对大量真实的生产和生活场景进行深入挖掘,可以有效地了解并预测出企业在不同阶段中所需要的各种资源,本论文主要介绍了工业数据分析方法及相关技术.

数据智能分析方法,装置和系统

本申请提供了数据智能分析方法,装置和系统.本实施例以一个可视化的设备算法关联画布为基础来进行策略编排,比如通过可视化的设备算法关联画布中的元素自动生成与采集设备对应的智能分析参数等策略编排配置,实现了采集设备,算法资源等之间的一系列配置,无需再进行多个不同页面的跳转来进行策略编排配置,避免了基于不同页面进行策略编排配置所带来的繁琐,复杂,失误等缺陷,也相应提高了智能分析处理的准确度.