工业大数据采集、处理与应用 一、了解工业大数据 二、工业大数据采集 三、工业大数据预处理 四、工业大数据建模 五、工业大数据分析 六、工业大数据可视化 七、工业大数据应用 课程目录 一、了解工业大数据  大数据的特征  工业大数据的主要来源、特点、分类，数据的应用场景  工业大数据平台架构、主要技术 知识目标 技能目标  能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模  能够阐述工业大数据的主要应用场景  能够阐述工业大数据平台的基本组成  掌握安装部署大数据平台 Hadoop 的方法 学习目标 一、了解工业大数据 • 什么是大数据 • 大数据的特征 • 数据的类型 • 数据规模的度量 • 工业大数据的来源 • 工业大数据的特征 • 工业大数据实例 • 工业企业运行流程 • 工业大数据分类 • 工业大数据应用场景 • 工业大数据应用类型 • 工业大数据应用实例 工业大数据应用实例 • 静态数据和流数据 • 批量计算和流式计算 • 工业大数据架构 • 分布式计算框架 Hadoop • 分布式文件系统 HDFS • 分布式文件系统 HDFS （一）认识工业大数据特征 （二）了解工业大数据及应用分类 （三）认识工业大数据系统架构 什么是大数据（ Big Data ）？ 麦肯锡： 大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

生态环境大数据平台整体解决方案 1.1GIS 专题图 点击击右上角工具栏上的【GIS 专题图】按钮，进入 GIS 专题图 页面，该模块主要由水环境质量、空气环境质量、声环境质量、生 态、近岸海域、污染源、环境统计七个子模块组成。如下图所示： 图 Error: Reference source not found-1 GIS 专题图 1.1.1地图基本操作 1.1.1.1 放大 放 钮功能，即可完成对地图的放大操作。通过点击地图窗口中放大镜 1 生态环境大数据平台整体解决方案 图标上的加号，在地图上框选范围，也可以按一定比例对地图进行 放大操作。如下图所示： 图 Error: Reference source not found-2 放大前 图 Error: Reference source not found-3 放大后 2 生态环境大数据平台整体解决方案 1.1.1.2 缩小 操作。通过点击地图窗口中放大镜图标上的减号，在地图上框选范 围，也可以按一定比例对地图进行缩小操作。如下图所示： 图 Error: Reference source not found-4 缩小前 3 生态环境大数据平台整体解决方案 图 Error: Reference source not found-5 缩小后 1.1.1.3 漫游 漫游功能用于当地图被放大后，地图窗口无法显示全部地图时， 对地

生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-1 查询 导出：是将查询出来的结果导出到 Excel 表中，点击【导出】 按钮，系统弹出文件下载对话框，点击【打开】按钮，直接以 EXCEL 形式打开对应的查询列表文件，点击【保存】按钮，直接将 文件保存到默认目录，点击【另存为】按钮，选择保存路径，将文 件保存在指定的目录位置，点击【取消】按钮，取消当前操作，返 回到相应页面。如下图所示： 回到相应页面。如下图所示： 1 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-2 导出 1.1.1全省生态环境生态遥感监测结果 点击全省生态环境生态遥感监测结果,进入全省生态环境生态遥 感监测结果页面，在该页面上部选择下拉框年份，称点击【查询】 按钮，系统给出符合条件的查询结果。如下图所示： 2 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-3 查询 导出：是将查询出来的结果导出到 Excel 表中，点击【导出】 ，返 回到相应页面。如下图所示： 3 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-4 导出 1.1.2各行政区生态生态环境遥感监测结果 点击各行政区生态生态环境遥感监测结果,进入各行政区生态生 态环境遥感监测结果页面，在该页面上部选择下拉框年份，称点击 【查询】按钮，系统给出符合条件的查询结果。如下图所示： 4 生态环境大数据平台整体解决方案 图近岸海域-5 查询 导出：是将查询出来的结果导出到

生态环境大数据平台建设方案 V3.0 生态环境大数据平台 建 设 方 生态环境大数据平台整体解决方案 案 目录 1 概述..................................................................................14 1.1 项目简介...................................... 生态环境大数据平台整体解决方案 1.2.5 信息透明化......................................................17 2 生态环境大数据一体化管理平台.....................................18 2.1 生态环境大数据一体化平台结构图......................18 2.2 生态环境大数据一体化管理平台架构图 生态环境大数据一体化管理平台架构图..............20 2.3 生态环境大数据一体化管理平台解决方案（3721 解决方案） 20 2.3.1 一张图：“天空地”一体化地理信息平台..........21 2.3.2 两个中心.........................................................30 2.3.3 三个体系................

生态环境大数据平台整体解决方案 1.1.1 系统架构 1.1.2 建设内容 1.1.2.1 现场端 企业现场端建设内容包括刷卡排污总量控制仪、智能电动闸门、 流量计、超标留样仪、门禁系统、视频监控系统等，总量仪主要用 于污染源企业现场排污量的计算和刷卡排污，实现对污染源企业排 1 生态环境大数据平台整体解决方案 污的主动控制，转变目前被动化、粗放化的总量管理模式。 在企业排口主 为排污收费、排污权交易管理打下良好的基础。 1.1.2.3 移动端 手机端移动智能应用，实现对废气企业、废水企业、污水处理 厂三类企业的实时数据查看、报警信息提醒、历史报警记录查询、 2 生态环境大数据平台整体解决方案 排放统计信息查看、GIS 定位、远程控制等功能，可以让工作人员 随时随地直观了解企业位置信息，全面掌握企业排放情况，达到总 量控制全有效的目的。 1.2大气污染防治监督检查随机抽查系统 抽查，形成任务列表，并能根据任务列表生成导航路径；企业现场 检查可根据系统提供的模版形成检查记录单，实现监督检查流程化、 信息化，并能实现检查、发现、治理过程的闭环管理，为环境治理 改善长效机制提供有利保障。 3 生态环境大数据平台整体解决方案 1.2.1 系统架构 1.2.2 建设内容 1.2.2.1 移动 PAD 抽查系统 系统提供随机抽查、列表抽查、地图抽查，提供多种抽查的方 式选择待检查的企业生成监督检查任务，并可通过系统提供的导航

7690/bgzdh.2024.06.001 基于工业大数据的火炸药应急管理平台 汪成运 1，魏志丰 1，金松涛 2，王家峰 2，包邻琦 2 (1. 中国五洲工程设计集团有限公司，北京 100053；2. 成都福立盟科技有限公司，成都 610052) 摘要：针对火炸药生产制造过程中的安全性与突发事故处置，应用信息化软件设计一种应急管理系统平台。通 过使用工业大数据信息化的手段，使用数据跨网传输、3 维 维数字孪生、应急通信融合等技术，建设完备的事故应急 管理系统。结果表明：该系统在保证信息安全性的前提下，能实现应急管理信息的快速传递，提高火炸药生产过程 中的安全性以及对事故的反应处理能力。 关键词：应急管控系统；事故应急管理；工业大数据；跨网传输 中图分类号：TJ55；TQ560.8 文献标志码：A Explosive Emergency Management Platform Based on Industrial Big 于火炸药事故的严重性，火炸药生产过程中的安全 性与突发事故处置能力需要重点研究与提升。 随着现代信息技术的高速发展，大数据、云计 算、人工智能等技术的日益成熟[2]，积极进行信息 化转型，实现产业的优化升级，模式的创新与改革， 将是火炸药企业升级转型的发展趋势。 针对火炸药生产过程中安全性和突发事故处置 问题，基于工业大数据设计了应急管理系统平台[3]， 包括网络硬件环境、基础数据管理系统、软件系统 和关键技术等建设内容。

基于工业大数据的发电行业数字孪生管理系 统 基本情况 1. 承担单位基本情况 哈尔滨电气科学技术有限公司（简称哈电科技）是由哈尔滨电气 股份有限公司（简称哈电股份）牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 基于以上挑战，本项目搭建哈电发电特色工业互联网应用技术平 台（简称工业互联网平台）打通发电设备从数据接入、存储、管理、 算法建模开发到端平台应用的各个环节，提供统一的数据接入、管理 服务，提供大数据支持和智能算法运行环境，支持以开放的模式开发 工业 APP，打通信息孤岛；基于工业互联网平台，搭建发电行业关键 设备数字孪生管理系统，以管理壳为载体，打通发电设备生产侧及产 品侧各环节数字孪 采用静态接口参数输出、数据模拟插值运算等方法进行降阶处理，在 确保数字孪生体镜像性的同时，实现系统模型实时性的提升。同时数 字孪生降阶模型具备一定扩展性， 根据项目未来需求，可结合云端、大数据流及数据库分析等数据 挖掘、深度学习和硬件在环技术，通过多次迭代及自身优化，大幅度 降低由于复杂工况、测量信息匮乏等造成的关键零部件状态误判，实 现目标机体寿命预测与评估的精确性与实时性。