根据煤矿安全生产业务需求及智慧矿山发展要求，新型的煤矿数据中心需满足对同一时空坐标体系下煤矿海量、多元数据的高效处理、缓存、计算、存储与发布。针对传统煤矿数据中心各类数据离散存储，数据集成、业务应用及数据分析难度大等问题，设计了一种基于Hadoop的煤矿数据中心架构。采用Storm实时数据流引擎进行数据实时计算，并应用MapReduce、Spark实现批处理计算和内存计算，解决高频时序数据存储与海量数据计算问题；采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现文件的可靠存储，并采用HBase分布式

研究了基于Hadoop的矿用电力设备监控保护系统。给出了电力参数计算方法和基于ARMA的时间序列预测算法,设计并实现了一种专门为煤矿设计的集继电保护、综合测控、数据通信和历史数据分析预测功能于一体的矿用综合保护系统。实验结果显示,该系统是一种高效实用、可扩展性强和易于部署的矿用电力设备监控保护系统。

文章结合数据仓库和联机分析处理技术,设计一种煤矿历史数据分析系统,实现对历史数据的挖掘,为煤矿业主提供相应的决策信息,保证煤矿的安全生产。

介绍了一种基于J2EE规范的煤层顶板突水预警WebGIS系统的设计思想和实现方案,实现互联网上的煤层顶板突水监测预警作业。系统采用了基于J2EE三层架构的设计思想,利用Ajax技术和EJB组件技术实现系统的表现层和业务逻辑层,实现了煤矿井下实时水情数据监测和分析,包括历史数据曲线、实时数据曲线;水情监测数据的存储与检索;先进的地图浏览功能,矿图监测、水质监测;各类矿图信息的地图化管理,方便用户浏览、查询等;应急预警等功能。系统将前端表现和业务逻辑分离,拓宽了传统模式中多用户并发访问和海量空间数据