基于Spark平台的微震监测快速定位方法研究
来源期刊:煤炭科学技术2016年第7期
论文作者:丁恩杰 吕雅洁 胡东平 陈卿
文章页码:22 - 27
关键词:微震监测;互联网+;Spark大数据处理平台;TDOA定位;并行粒子群算法;
摘 要:针对微震监测海量震动波数据实时处理难题,提出了在Spark大数据处理平台上对大量震动数据进行处理,提出基于粒子群寻优策略的震动波震源TDOA定位的并行计算程序思路,并在3台机器组成的小型Spark集群环境下进行试验验证。试验证明了在Spark平台上做海量震动波数据处理的可行性,并且证明了与单机震源定位计算相比,此方法可以有效加快最优解的收敛速度,提高处理效率。
丁恩杰1,2,3,吕雅洁1,2,3,胡东平1,2,3,陈卿1,2,3
1. 中国矿业大学信息与电气工程学院2. 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心3. 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室
摘 要:针对微震监测海量震动波数据实时处理难题,提出了在Spark大数据处理平台上对大量震动数据进行处理,提出基于粒子群寻优策略的震动波震源TDOA定位的并行计算程序思路,并在3台机器组成的小型Spark集群环境下进行试验验证。试验证明了在Spark平台上做海量震动波数据处理的可行性,并且证明了与单机震源定位计算相比,此方法可以有效加快最优解的收敛速度,提高处理效率。
关键词:微震监测;互联网+;Spark大数据处理平台;TDOA定位;并行粒子群算法;