钢铁行业 PDM 系统数据使用安全解决方案 目 录 2. 钢铁行业 PDM 系统离线数据面临问题 1. 钢铁行业 PDM 系统离线数据使用现状 4. 钢铁行业数据内容安全关键技术实现 3. 钢铁行业解决方案以及目标实现策略 PDM 管理下的信息环境 3 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档知识管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / / 文档 加工数据 更改单 说明书 主模型 生产系统 PDM 管理下的信息环境 4 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / 文档 加工数据 更改单 说明书 主模型 生产系统 重点介绍 : 行业：钢铁（板、型、带材等）； 特点：与离散型装备制造等行业不同，属于流程型制造行业， 也是资本密集和设备密集型工业； 针对客户化产品的方案： MM + IPPE …… PDM 系统离线图文档数据使用现状 1 2 3 采购 文档 / 图纸 在线管理 使用者间 交流方便 • 文档审批工作流管理 • 自动通知和发布 PDM 系统图纸浏 览 (CAD 集成 ) • 文档 / 图纸 统一编 号系统化 / 标准化 • 文档历史记录管理 PDM 数据 存储 PDM 系统的统一图纸文档管理现状 PDM 系统 图文档统一管

基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化研究 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。通过对多个矿井案例的实证分析，验证该优化方案在预警准确性、响应速度 和事故预测能力方面的显著提升，显著降低误报和漏报率。研究表明，大数据技术的引入使煤矿安全管理从传统 的经验预测转向更加科学、智能的系统化管理，为煤矿生产的安全性和矿工生命安全提供更强有力的保障。 关键词：大数据；煤矿安全；监测系统；预警系统；智能化 1 中图分类号: 1 引言 传统的煤矿安全监测依赖于人工巡查、单一传感 器监控以及静态的安全管理模式，难以在复杂和动态 的煤矿环境中及时发现潜在的安全隐患。如何借助现 代科技手段提高煤矿安全监测和预警系统的智能化水 平，成为当前煤矿安全领域亟待解决的关键问题。陈 孝慈等提出大数据在煤矿安全领域的应用具备数据多 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

基于大数据的智慧油气解决方案 目录 1 智慧油气概述 .............................................................................................................. 4 2 智慧发展现状 ...................................... ................................................................................. 8 2.1.1 数据油气的理论与发展(1999---2009)………………………………………………14 2.1.2 智慧油气的探索与实践(2010-----)……………………………………………………2 ................................................................................... 43 3 大数据时代油气数据挖掘发展趋势 .........................................................................................

基于大数据的智慧勘探解决方案 · ---XXXX 技术有限公司 B 石油勘探需求分析 2 石油勘探现状分析 3 石油勘探大数据平台架构 4 石油勘探应用展示 JZTECH 君众甲匠 ◎ JZTECH Corporartion.All rights reserved 目录 . 数据搜集 ZQY 就石油工业而言，大数据一般是伴随勘探、开发、生产过程产生的原始数据和成 果数据，地震和测井数据尤为突出。 W 科偿中子 (CN) 8. ( D0 补世产装 (AC) 6 二 i 1 1 裹 1 1E 1 1 1 1 1 269 0 彩 度 深 2 70 屋 m 0 源头数据采集质量提升 我们的数据在快速增长 开发月度数据历史复算解决了历史遗留问题 采油工程数据库稳步运行 测井、动态监测数据库广泛应用 地理信息系统建立 完井报告与作业井史数字化成果形成 地质完井总结 和作业施工总结 文档库 形成 今天的我们已经开始重视大数据建设工作，并已经形成了一定层次的信息成 果………都在应用中实现着自身的价值

中占据着重要地位。但同时其具有生产环境复杂、作 业场景多样等特点，属于特殊高危行业 ［1-2］。为保障工 业稳定发展和矿山安全生产，2023年 9月，中共中央办 公厅、国务院办公厅下发的《关于进一步加强矿山安 全生产工作的意见》，指出提高科技创新支撑能力，强 化矿山安全科技支撑体系建设；健全矿山安全管理体 系，严格开展风险辨识评估并实施分级管控，提升风 险监测预警处置能力；加强矿山多灾种和灾害链综合 关键词： 矿山安全；人工智能；监测预警；矿山监管部门 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.11.005 文章编号：1007-3043（2024）11-0025-06 中图分类号：TN915.1 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 近年来矿山安全问题频发，各地政府部门高度重视对矿山的安全监管。通过分 析当前矿山安全监管现状， 析当前矿山安全监管现状，梳理了矿山安全监管监察数字化转型存在的问题。 结合人工智能、大数据等新一代技术，提出了关于矿山监管部门的矿山安全风 险智能监测预警系统。介绍了安全风险一张图、视频智能检测、风险智能识别、 风险闭环管理及应急通信调度等系统功能，阐述了视频智能分析平台和大数据 分析平台等系统功能的实现基础，为提高矿山安全监管执法水平、推进智能化 矿山建设、保障矿山安全生产提供参考。 Abstract： In

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 描述类数据 知识展现区 知识交互区 大数据可视化 知识发现区 数据台账 信息发现区 ODS 数据多维报表 关键索引 数据魔方 大数据操纵 知识挖掘区 大数据挖掘 多维数据关联 数据 APIS 行业规则 主数据 机构内部数据 互联网数据 社会数据 数据审计 数据安全 数据质量管理 主数据管理 元数据管理 数据标准 数据治理流程 元数据 基于大数据的应用体系 基于大数据的应用体系 大数据检索 大数据关联 大数据分析 大数据预测 数 数 据 知 知 识 识 信 信 息 息 应 用 4 电力大数据概述 发电 输电 配电 售电 特性一：不可存储能源 电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。 特性二：垄断性 电力的大型基建特性注 定了电力行业的垄断性，

网 + 危 化 安 全 生 产 解 决 方 案 背景介绍 产品优势 行业案例 产品功能 产品简介 目 录 背景介绍 安全管控体系不断健全中 • 化工安全起步较晚，体制机制 相比西方发达国家较为落后， 法规体系在不断完善中 • 安全管理水平参差不齐 自动化程度普遍不高 • 自动化程度普及度不高，工艺 操作依靠人工，人员暴露风险 高 物料危险性大 程中管控出现纰漏，操作失误 都可能引发火灾、爆炸、中毒 和烧伤等安全生产事故。 工艺风险高 • 化工工艺复杂、涉及设备多为 高温、高压、特种设备，工艺 本身风险较其他行业高 人员安全能力有待提升 • 化工行业操作人员素质参差不 齐，多为训练技能不足的初高 中生，人员安全意识、操作技 能不足，操作风险较高的化工 装置，风险大，易发生各类 于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指 导意见》 ， 会议强调 ，加快推进新一代信息技术和 为落实《 “ 工业互联网 + 安全生产 ” 行动计划 （ 2021-2023 年）》 ，特制定本方案 ，应急管理部 专题 制定印发了《 “ 工业互联网 + 危化安全生产 ” 制造业融合发展 ，…… ，加快工业互联网创新发展 ， 试点建设方案》 ，坚持系统谋划、试点先行 ，打造 加快制造业生产方式和企业形态根本性变革。要求

TECHNOLOGIES CO., LTD. 数据驱动的钢铁数字化转型实践分享 技术驱动产业革命 华为数字化转型实践 技术驱动产业革命，加速数字化转型进程 • 技术驱动产业革命，目前正在进入各行业数字化、智能化的第四次工业革命 • 企业面临的共同问题是如何跨越数字化产业周期，利用智能技术踏准趋势之浪 万物感知 感知物理世界，变成数字信号 万物互联 将数据变成 Online ，使能智能化 ，使能智能化 万物智能 基于大数据和人工智能的应用 ICT 基 础 设 施 成 为 智 能 世 界 的 基 石 随着技术的发展加速，变化频率可能变得更快，周期变得更短 第一次工业革命 第二次工业革命 第三次工业革命  新动力和工业化生产  钢铁、铁路交通等  大规模制造  钢铁、石油、内燃机等  自动化生产  通信技术、互联网、个 人计算机  智能化生产  AI 供应商 员工 数据已成为核心资产，充分挖掘价值还面临诸多挑战 融合创新 海量数据长期存储 降低成本 华为流程 IT 10PB 交易类数据 40PB 分析类数据 64TB/ 天 训练数据量 自动驾驶汽车 1PB/ 天 生产数据 数字化互联工厂 多种类型数据分析 非结构数据价值挖掘 非结构化数据 （文本，图片、语音、视频等） 结构化数据 （可用数据库二维表结构实现）