大数据与物联网

物联网与大数据技术的融合与应用

随着现代社会科技的飞速发展，物联网技术与大数据技术也日趋成熟。现如今，随处可见的传感器设备、云存储技术、云计算技术等已经让物联网技术的应用推向了一个新的高度。而大数据技术也在不断地发展和完善，其应用领域越来越广泛，涉及到了从医疗、金融、交通到教育等各个领域的数据分析，成为促进社会进步的重要推动力之一。而当这两种技术得以融合，其推动力将会变得更加强大。因此，本文将探讨物联网与大数据技术的融合与应用。

一、物联网技术的基本概念

物联网是指通过互联的庞大物体网络，对周围的环境和人进行监测、控制和感知，并将信息传输到互联网上，以便对系统进行自主运行和管理的一个系统。从本质上来说，物联网技术是一种新兴的网络技术，通过无线通讯技术、云计算、大数据、传感器网络等各种技术手段，将不同的物体连接在一起，实现相互通信和数据共享。

二、大数据技术的基本概念

大数据是指在一定的时间内产生的海量数据，这些数据可以用于数据挖掘、预测分析、决策支持等各方面，这些数据一般要求通过高效的数据处理和存储技术进行处理。目前，大数据技术已经形成了一整个完善的生态圈，包括数据分析、数据可视化、机器学习等各种技术。

三、物联网与大数据技术的融合

物联网可以通过采集各种数据来获取实时信息，而大数据技术可以通过对这些数据进行分析、挖掘和预测，从而获得更加深入的结论和预测。两者的融合，不仅能够实现数据全面性和实时性，还可以通过大数据技术的支持，让物联网系统实现更深入的分析和判断。 例如，在智能交通领域中，物联网通过安装感应器对车辆进行实时监控，所获得的数据可以作为大数据的原始数据，分析驾驶员的行为、车辆之间的交通状况等信息。而通过大数据技术的预测分析，智能交通系统可以在交通拥堵、事故等紧急情况发生时，及时作出对策，以提高交通的效率和安全性。

四、物联网与大数据技术的应用

1、物联网与大数据技术在城市管理中的应用

2019·

07摘要：我国的物联网产业近年来得到了迅速发展，新形势下，物联网产业的产品和种类都在不断增加，因此物联网需要处理的数据

也十分庞大。现在很多物联网工作者面临的最大难题就是如何将大数据技术合理的运用到物联网产业中，实现大数据技术在物联网产

业中的价值。本文就对大数据和物联网之间的关系和应用进行分析与讨论，以推动物联网的应用与发展。

关键词：物联网；大数据；智能处理；应用

中图分类号：TP391文献标识码：ADOI编号：10.14025/ki.jlny.2019.07.068孙月1，全秋浩2，马云飞2，李田3

（1.吉林省气象探测保障中心；2.吉林省气象信息网络中心；3.吉林省气象服务中心，吉林长春130000）

1我国物联网产业的发展趋势

从我国1999年启动对于物联网核心技术———传感网技术

的研究开始，物联网在近些年就进入了快速发展期。截至目前，我国物联网已经初步形成体系，并且在国家层面受到了重视，

得到了政府多项政策的支持。在交通、电力、安防等方面的应用

已经趋向于成熟，未来物联网将会成为推动我国经济社会智能化的重要力量。物联网的发展离不开数据，随着感知设备的不

断增加，物联网所获取的信息呈现井喷式增长，科学的使用云计算等大数据处理技术，保障和优化数据分析中的信息传递和

信息交换，进而帮助物联网真正的走向商业。

新时期的物联网发展，将会在数据信息处理上做进一步的提升，传统的数据处理技术已经无法满足日益增长的物联网信

息，因此就要对其进行对应的研究和开发。2大数据与物联网产业的关系

大数据是指一个数据类别和总量特别大的数据集合，目前

所研究的大数据技术就是从获得的大数据中快捷、高效的提取所需信息的一种技术。物联网中的大数据分析，不仅仅是指数据本身总量大，更是采集数据的工具和存储种类的多样性。大

数据处理技术既要满足可以解决复杂数据的难题，另一方面又可以通过多次数据的分析实现对未来合理的预测。2.1大数据是物联网产业的基础

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大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新，大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料，其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值，而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行，标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。

在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者，物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等，无一不是物联网的应用范畴。同时，在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化。

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煤矿大数据与物联网

孙继平

（中国矿业大学（北京），北京 100083）

摘要：按事故类别分析了2004年—2013年全国煤矿事故，顶板、瓦斯、运输、水害、机电、爆破、火灾事故起数和死亡人数占比分别为52.7%和36.8%，11.3%和29.7%，16.9%和11.3%，3.1%和8.1%，4.1%和2.5%，2.7%和1.9%，0.4%和1.9%；顶板事故起数和死亡人数最多；瓦斯事故起数居第3位，死亡人数居第2位，但2005年和2013年死亡人数最多；运输事故起数居第2位，死亡人数位第3居；煤矿各类事故起数和死亡人数均大幅下降；瓦斯和顶板事故起数占比明显下降，但运输和机电事故起数占比有所上升，需进一步加强运输和机电事故防治。探讨了大数据在煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警，煤矿重大关键设备故障诊断，煤炭需求和价格预测等方面的应用。探讨了物联网在矿用安全标志准用产品管控、煤矿重大关键设备管控与远程维护、煤矿设备材料管控、防碰撞、持证上岗与专人操作管控等方面的应用。

0 引言

随着煤矿机械化、自动化和信息化程度的提高，煤矿监控、通信与监视系统的推广应用，我国煤矿事故起数、死亡人数、百万吨死亡率均大幅下降，煤矿安全生产形势明显好转。煤矿安全生产的迫切需求，促进了物联网技术在煤矿的应用，也产生了大量数据，为大数据在煤矿应用奠定了基础。

1 煤矿事故分类分析

根据2004年—2013年《全国煤矿事故分析报告》，本文按事故类别分析了2004年—2013年全国煤矿事故。10年期间，我国煤矿共发生死亡事故19870起，死亡33200人。其中，顶板事故10468起，死亡12226人，分别占52.7%和36.8%，事故起数和死亡人数均最多；瓦斯事故2239起，死亡9861人，分别占11.3%和29.7%，事故起数位居第3，死亡人数位居第2，但2005年和2013年死亡人数最多；水害事故623起，死亡2690人，分别占3.1%和8.1%，事故起数位居第5，死亡人数位居第4；火灾事故84起，死亡634人，分别占0.4%和1.9%，事故起数和死亡人数位均居第7；运输事故3366起，死亡3757人，分别占16.9%和11.3%，事故起数位居第2，死亡人数位居第3；机电事故818起，死亡820人，分别占4.1%和2.5%，事故起数位居第4，死亡人数位居第5；爆破事故531起，死亡635人，分别占2.7%和1.9%，事故起数和死亡人数均位居第6；其他事故1745起，死亡2577人，分别占8.8%和7.8%。2004年—2013年全国煤矿各类事故起数及占比如表1所示，2004年—2013年全国煤矿各类事故死亡人数及占比如表2所示。