【摘 要】
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针对目前安全生产隐患排查工作多依赖于人工排查的缺陷,将互联网领域的海量大数据计算处理技术应用到重大危险源异常检测问题中。以储罐区重大危险源的异常检测为例,基于Stor
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽省公共安全应急信息技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0800100)
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针对目前安全生产隐患排查工作多依赖于人工排查的缺陷,将互联网领域的海量大数据计算处理技术应用到重大危险源异常检测问题中。以储罐区重大危险源的异常检测为例,基于Storm流式处理平台,提出对实时监测数据流进行异常检测的技术处理框架,实现数据采集、数据接入、数据处理、结果输出和存储:建立各类智能传感设备实时采集装置、贮存物状态以及环境参数,通过数据接口将采集到的监测数据读取至Storm系统,再经过滑动窗口模型、字段分割、阈值判断步骤实现异常检测处理,最后输出异常数据并进行存储。该技术框架可以为工业大数据环境下
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