程序聚合 软件案例 基于非煤矿山的汛期监管监控预警系统-汛期监管监控预警管理系统

基于非煤矿山的汛期监管监控预警系统-汛期监管监控预警管理系统

2025-10-16 16:12:42
行业:企业内部管理、企业服务(saas)
载体:云服务/云平台
技术:Java、Vue、MySQL Workbench

业务和功能介绍

一、立项背景与目标​
(一)立项背景​
非煤矿山(如采石场、金属矿)汛期易发生滑坡、泥石流、采空区积水等灾害,传统监管依赖人工巡查,存在覆盖范围有限、风险识别滞后、预警响应不及时等问题——单次巡查需 2-3 天,暴雨天气无法开展,灾害发生后1小时内难汇总现场数据,导致救援延误。同时,监管部门缺乏统一数据平台,各矿山监测数据分散,难以实现跨区域协同管控,亟需数字化系统打通 “监测-预警-处置” 链路。​
(二)立项目标​
安全目标:实现滑坡、积水等风险提前1-3小时预警,灾害事故发生率降低60%;​
效率目标:人工巡查频次减少50%,预警信息传达时间从30分钟缩短至5分钟;​
管理目标:整合 100% 矿山监测数据,支持跨部门协同处置,形成闭环管理。​
二、软件功能及核心功能介绍​
(一)整体功能框架​
涵盖实时监测、智能预警、应急处置、数据统计、矿山档案五大模块,配套权限管理与日志审计功能。​
(二)核心功能​
多维度实时监测:接入雨量计、水位传感器、位移监测仪等设备,实时采集降雨量(精度 0.1mm)、采空区水位(误差≤5cm)、边坡位移(分辨率 0.1mm)数据,支持视频监控画面联动,异常数据标红提醒。​
分级智能预警:预设三级预警阈值(蓝色/黄色 /橙色/红色),系统自动比对监测数据,触发预警后生成短信 / APP 推送,同步推送至矿山负责人、乡镇监管员、县级应急部门,附风险点位置与处置建议。​
应急处置闭环:支持在线发起处置任务(如 “疏散作业人员”“加固边坡”),实时追踪任务进度,上传处置现场照片,灾害后自动生成处置报告,归档监测数据与处置记录。​
三、核心业务流程​
传感器每 10 分钟采集数据,上传至系统监测模块;​
系统比对数据与预警阈值,若降雨量超 50mm/24h,触发黄色预警;​
5 分钟内推送预警信息至相关人员,同步生成应急任务;​
矿山负责人 15 分钟内确认接收,组织人员撤离并反馈进度;​
监管部门通过视频监控核查撤离情况,指导现场处置;​
雨停后 24 小时内,矿山提交处置报告,系统归档数据,流程闭环。​
四、功能路径描述​
监测数据查看:登录系统→进入“实时监测”→选择矿山名称→查看传感器数据与视频画面→异常数据点击查看历史趋势;​
预警处置:接收预警通知→进入“应急处置”→查看风险详情→认领任务→上传处置照片→提交完成反馈;​
数据统计:管理员登录→进入“数据报表”→选择时间范围(如“近1个月”)→筛选预警类型/矿山→生成监测数据汇总表→支持导出PDF;​
矿山档案管理:进入“矿山档案”→新增/编辑矿山信息(如开采范围、风险点位置)→上传地质勘察报告→保存归档。

项目实现

一、整体架构与设计思路​
采用 “边缘感知 - 云端中枢 - 应用协同” 三层架构:边缘层负责传感器数据采集与本地预处理;云端层分数据中台(存储 / 计算)、业务中台(预警 / 处置逻辑);应用层面向矿山、监管部门提供定制化界面。设计核心:一是边缘 - 云协同,弱网时边缘端缓存数据(支持 72 小时离线存储),网络恢复后自动同步;二是基于地理信息系统(GIS)整合矿山空间数据,实现风险点可视化定位;三是采用事件驱动架构,确保预警信息实时流转。​
二、各模块技术栈​
边缘层:传感器接入用 MQTT 协议,边缘网关基于Go语言开发(轻量低耗),本地数据缓存用 Redis;​
云端层:数据中台用 Kafka(消息队列)、HBase(时序数据存储)、Flink(实时计算);业务中台用 Spring Cloud 微服务,Flowable 实现处置流程编排;GIS 引擎用 SuperMap;​
应用层:Web 端用Vue3+ECharts(数据可视化),移动端用uniapp(跨平台适配);预警通知集成阿里云短信/APP 推送 API;​
运维层:Docker 容器化部署,Prometheus+Grafana 监控系统性能,ELK 栈日志分析。​
三、“我” 负责的模块与结果​
负责边缘数据采集模块+预警规则引擎,核心成果:​
开发多协议适配接口,支持雨量计、位移仪等8类设备接入,设备连接成功率从88%提升至 99.3%;​
设计边缘端数据清洗逻辑(过滤异常值、补全缺失数据),数据有效率达98.7%,减少云端计算压力;​
搭建可视化预警规则配置界面,支持自定义阈值(如“1 小时降雨量≥20mm 触发蓝色预警”),规则生效时间从2小时缩短至10分钟;​
模块上线后,日均处理监测数据12万条,预警信息推送延迟≤3 秒,误报率控制在 5% 以内。​
四、难点、坑与解决方案​
难点 1:山区弱网环境下数据上传中断​
坑:初期数据仅实时上传,断网后数据丢失率达15%​
解决方案:在边缘网关实现本地缓存 + 断点续传,按“先缓存后同步”策略,断网数据回收率提升至100%。​
难点 2:不同品牌传感器数据格式不统一​
坑:每新增传感器需开发适配代码,适配周期超3天​
解决方案:设计通用数据解析模板,支持用户自定义字段映射,新设备适配时间缩短至 30 分钟,兼容12个品牌设备。​
难点 3:预警规则复杂导致误报 / 漏报​
坑:初期单维度阈值判断,暴雨时误报率达 20%​
解决方案:引入多维度决策(降雨量 + 边坡位移 + 历史灾害数据),基于XGBoost算法优化预警模型,误报率降至 5%,漏报率为0。

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方向: 前端-跨端开发、后端-Java、
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