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。
（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。
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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