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船舶运行大数据存储与分析平台设计文献综述

 2020-04-15 15:42:24  

1.目的及意义

1. 研究的目的和意义

1.1研究目的

将大数据的知识、理念运用在船舶运行管理之中,合理高效的利用船舶在各个过程中产生的数据。通过船舶运行大数据存储与分析平台的设计,为解决现代船舶面临的诸多问题提供新思路、新方法。集中整合船舶、船舶管理部门和船舶维修机构等与船舶正常运行息息相关的各方数据,利用合理的资源高效地解决船舶运行过程中存在的现实问题,避免采取不合适、高代价或者无意义的措施,最终提高船舶运行的效率,降低维护修理的成本。

1.2 研究意义

在经济全球化的世界大背景下,各国之间的贸易也日益频繁,远洋海运一直是国际贸易中重要的一环,船舶作为远洋海运中最重要的交通工具,拥有着庞大的货物载运能力,同时也是成本最低、效率较高的一种载运工具。船舶在给人类带来极大便利的同时,也存在着很多问题困扰着航运业从业者和相关学者。在茫茫的大海之中,每时每刻都有许多来来往往的船舶在运行着,每一艘船舶上存在着推进装置、辅助装置、管路系统、甲板机械、防污染设备和遥控及自动化设备等船舶动力装置,还有许多其他必要的仪器设备,只要船舶在航行着,就有各种各样的机械设备在不断运转着。长时间的运转、不正确的操作和不合适的维护等诸多原因都不可避免的会导致机械设备的性能下降,甚至产生故障,缺乏了必要设备的工作运转,船舶就无法正常的运行,最终酿成严重的后果。

传统方法在解决船舶面临的故障诊断、状态检测和排放管理等诸多问题上存在很多局限性。随着现代船舶朝着自动化、智能化和信息化发展,船舶设备上安装的各类传感器越来越多,海事卫星也收集和传递了越来越多的信息,船岸和船船之间的交流也越来越频繁,通过这些途径积累了海量的数据,推动船舶进入大数据时代。这些数据具有四个显著的特点:数量庞大,种类繁多,处理速度快,价值密度低。通过传统的数据处理方法已经不能良好的应对这些大数据了。而通过对船舶进行大数据采集、存储、管理、计算和分析,则可找出其中蕴含的有价值的信息,为解决船舶面临的问题提供了新的途径。因此,利用云计算、云存储提供的高性能的计算和存储能力,设计与建立船舶航行大数据存储与分析平台,为船舶运行大数据的存储、管理、计算和分析提供了平台支撑,从而利用大数据更好的预防、检测和修理船舶在运行过程中产生的各种问题。

从实践之中得到的船舶运行大数据,经过分析和挖掘之后将更好地指导实践,帮助相关人员做出更好的决策,使他们的每一行动都能找到现实的依据。凭借着经过实践检验的诸多参考,机舱工作的轮机人员也能在机舱机械不断产生的海量数据中找到有价值的数据,并据此分析出相应的机械设备所处的运行工况和工作状态,并且根据数据支持和故障分析准确的判断应该采取的措施,从而能够高效处理船舶在运行过程中所遭遇的各种状况。

1.3国内外研究现状分析

1.3.1 国内外研究现状

各行各业都开始向大数据的方向迈进,众多学者也都开始将大数据的理论和理念与各自的行业相结合并争取得到实际的应用,研究人员对大数据加的未来进行了展望,都看好大数据辅助决策的前景,也对数据挖掘、数据可视化提出了期待。大数据具有公认的数量庞大、种类繁多、产生速度快和价值密度低的特点。从大数据平台的架构来说,一般可以分为数据采集、数据存储和数据分析这几层。该平台需具备海量数据采集、存储、计算的基础性支撑功能,及易扩展、高可靠性和高容错性的能力。在数据采集方面。大数据平台采集的是来源广泛的各类数据,因此该平台需适配多种数据源。在数据存储方面。该平台满足结构化、半结构化及非结构化数据存储的要求,同时,随着更多数据源的接入和时间的不断推移,该平台面临的数据量不断增长。因此该平台须具备易扩展的能力,即能通过简单的增加服务器的方式达到存储能力的扩展,从而分布式文件系统和NoSQL数据库得到了广泛运用。在数据分析方面。该平台具备海量异构数据实时和离线处理的能力,为海量数据的实时及离线分析提供分析平台。最主流的大数据处理系统是Hadoop,他包含以上的全部优点。在船舶领域,大数据平台可以实现对船舶主推进系统等机械设备的实时数据采集存储分析,并挖掘出有价值的数据,帮助相关从业人员的得出正确的结论,采取有效的措施。

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