CN116233104A - 基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统及其监控装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及供热控制技术领域，具体涉及基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统及其监控装置，包括服务器、物联网设备、数据仓、检索工具，所述检索工具为Elasticsearch工具；所述服务器运行如下步骤：所述物联网设备报文上报到服务器端后存入到队列MQ中。本发明首先对不同的数据进行分类，并且对数据的来源进行区域划分，用户利用Elasticsearch的倒排索引方式，能够便捷地查找相对应节点的终端设备的使用状态，实现对热力系统的实时监控，能够应对更高数量级的数据处理需求，有助于提高热力系统的工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及供热控制技术领域，具体涉及基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统及其监控装置。
背景技术
城市供热系统由热源、热网和热用户三部分组成。城市供热系统是利用集中热源，通过供热管网等设施向热能用户供应生产或生活用热能的供热网络。热源又称热力的生产，主要是指生产和制备一定参数（温度、压力）热媒的锅炉房或热电厂。
经检索，申请号为201610514528的中国发明专利公开了一种供热热网远程自动集中监测监控系统，包括多个换热站、中央控制器以及客户端，多个换热站通过信号调制模块与中央控制器连接，中央控制器通过无线模块与客户端连接。又如申请号为202221569005的中国实用新型专利公开了一种热力管网统一监控系统包括热力管网控制系统、天气模块、无线抄表模块、温度监控模块、智能锁闭阀模块、服务器；所述的热力管网控制系统通过广电专线与服务器连接，所述的天气模块、无线抄表模块、温度监控模块、智能锁闭阀模块通过互联网与服务器连接。
参考上述专利，在热源区域，为了提高产热效率和安全系数以及减少浪费，会通过许多的传感器和采集装置对生产情况进行监控。随着“物联网”的逐渐普及，用于各行业内的传感器与采集装置的数量将大大超过web2.0时代的数量。面对TB级甚至PB级的海量数据，传统的处理方式已难以胜任，导致在热力生产时对各设备的监控不到位，生产效率和安全得不到保障。
发明内容
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统及其监控装置，能够有效地解决现有技术难以处理大量的监控数据的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，包括：服务器、物联网设备、数据仓、检索工具，所述检索工具为Elasticsearch工具；
所述服务器运行如下步骤：
S1：所述物联网设备报文上报到服务器端后存入到队列MQ中，通过消费报文解读数据；
S2：数据解读完毕后，按照数据属性对数据进行Bucket归类，并按照数据来源进行区域划分，然后存储到数据仓中；
S3：基于Metric对各Bucket中的数据进行聚合分析；
S4：用户向服务器发送搜索请求；
S5：对用户的请求条件进行转化，将搜索的指标和模式转化为JSON模式；
S6、使用检索工具从数据仓中进行全文检索，检索结束后向用户展示；
S7：用户根据检索结果向服务器发送对应的控制指令，改变物联网设备的工作状态。
在工作时，服务器首先对不同的数据进行Bucket分类，并且对数据的来源进行区域划分，用户利用Elasticsearch的倒排索引方式，索引每一项都有包括一个对应的属性值和属性值的各记录地址，能够便捷地查找相对应节点的终端设备的使用状态，由于是根据属性值确认记录的位置，所以Lucene比关系型数据库的的B-tree索引搜索效率要更高，进而实现对热力系统的实时监控，能够应对更高数量级的数据处理需求，有助于提高热力系统的工作效率和安全系数。
步骤S2中，所述Bucket归类方式包括电量、气量、温度、瞬时流量、压力、累积量、上报时间、通信设备物理地址。
进一步地，步骤S3中，进行聚合分析时将不同属性的数据进行分类集合，对每个集合指标进行嵌套，并进行集合聚合运算，步骤如下：
S310：将属性为特定场景的通信设备物理地址进行集合；
S320：然后再将每条数据中的上报时间区间进行集合；
S330：最后为步骤S310和步骤S320中集合后的数据进行运算。
在对数据进行Bucket分类后会得到许多个数据的集合，基于Metric对每个集合内的数据进行聚合分析，可得到如最大值、最小值、平均值等的分析结果，进而分析当前Bucket下的数据情况，若出现异常则可及时调整或加以干预。
其中，所述物联网设备包括传感器、电磁阀、摄像头。
进一步地，步骤S7中，使用基于HTTP的MODBUS协议对服务器与物联网设备建立通信。
进一步地，本发明还提供一种热力监控装置，应用于上述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，包括安装在热力设备顶端的缓冲盒，所述缓冲盒的内部设有活塞管，所述活塞管的底端与热力设备的内部连通且活塞管的顶端封闭，所述活塞管的内部安装有气压传感器，所述活塞管的顶端设有集水槽，所述集水槽的一侧连接有输水管，所述输水管上安装有电磁阀，所述电磁阀开启时输水管向集水槽输入水流。
进一步地，所述活塞管的内部配设有活塞，所述活塞管的内顶壁和活塞之间连接有顶簧，所述缓冲盒内部活塞管以外的部分为缓冲腔，所述活塞管的侧壁上设有与缓冲腔连通的泄压口。
在活塞管的外部和缓冲盒的内部之间，这一区域形成了密闭的腔体，即缓冲腔，自然状态下，缓冲腔内部的气压与外部空气的气压相同，当热力设备内部的气压初步升高时，活塞收到气压的作用力会克服顶簧的顶弹力上移，当活塞到达泄压口的位置时，热力设备内部的气体部分进入缓冲腔内，使得设备内部的气压得到舒缓，避免设备内部气压过高导致故障和险情的发生。如果设备的运转出现问题导致气压持续升高，最终缓冲腔内的气压与设备内部的气压相同时，活塞则会继续上升，此时气压值才会触发报警，而提醒工作人员开启电磁阀。
进一步地，所述热力设备的顶部和底部的相对位置均设有辅助传感器，两个所述辅助传感器用于确认气压传感器的数值是否准确。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、本发明首先对不同的数据进行分类，并且对数据的来源进行区域划分，用户利用Elasticsearch的倒排索引方式，能够便捷地查找相对应节点的终端设备的使用状态，实现对热力系统的实时监控，能够应对更高数量级的数据处理需求，有助于提高热力系统的工作效率和安全系数；
2、本发明通过设置缓冲盒对热力设备的内部气压进行缓冲，避免出现压力过大导致设备损坏甚至爆炸的情况发生，同时还能远程控制电磁阀输水对热力设备表面进行喷淋，降低设备温度，从而降低气压确保安全，进一步提高了生产过程中的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统原理图；
图2为本发明的热力监控装置的结构示意图；
图3为图2的俯视图；
图4为图3的A-A的剖视图；
图5为图4的B部分结构的放大图。
图中的标号分别代表：1、热力设备；2、缓冲盒；3、活塞管；4、缓冲腔；5、集水槽；6、输水管；7、泄压口；8、活塞；9、顶簧；10、辅助传感器。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例：基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，包括：服务器、物联网设备、数据仓、检索工具，所述检索工具为Elasticsearch工具；
所述服务器运行如下步骤：
S1：所述物联网设备报文上报到服务器端后存入到队列MQ中，通过消费报文解读数据；其中，所述物联网设备包括传感器、电磁阀、摄像头。
S2：数据解读完毕后，按照数据属性对数据进行Bucket归类，并按照数据来源进行区域划分，然后存储到数据仓中；
S3：基于Metric对各Bucket中的数据进行聚合分析；
S4：用户向服务器发送搜索请求；
S5：对用户的请求条件进行转化，将搜索的指标和模式转化为JSON模式；
S6、使用检索工具从数据仓中进行全文检索，检索结束后向用户展示；
S7：用户根据检索结果向服务器发送对应的控制指令，改变物联网设备的工作状态。
在工作时，服务器首先对不同的数据进行Bucket分类，并且对数据的来源进行区域划分，用户利用Elasticsearch的倒排索引方式，索引每一项都有包括一个对应的属性值和属性值的各记录地址，能够便捷地查找相对应节点的终端设备的使用状态，由于是根据属性值确认记录的位置，所以Lucene比关系型数据库的的B-tree索引搜索效率要更高，进而实现对热力系统的实时监控，能够应对更高数量级的数据处理需求，有助于提高热力系统的工作效率和安全系数。
其中，步骤S2中，所述Bucket归类方式包括电量、气量、温度、瞬时流量、压力、累积量、上报时间、通信设备物理地址。
进一步地，步骤S3中，进行聚合分析时将不同属性的数据进行分类集合，对每个集合指标进行嵌套，并进行集合聚合运算，步骤如下：
S310：将属性为特定场景的通信设备物理地址进行集合；
S320：然后再将每条数据中的上报时间区间进行集合；
S330：最后为步骤S310和步骤S320中集合后的数据进行运算。
在对数据进行Bucket分类后会得到许多个数据的集合，基于Metric对每个集合内的数据进行聚合分析，可得到如最大值、最小值、平均值等的分析结果，进而分析当前Bucket下的数据情况，若出现异常则可及时调整或加以干预。
步骤S7中，使用基于HTTP的MODBUS协议对服务器与物联网设备建立通信。通过无线通讯的方式控制物联网设备的工作状态，能够及时调整设备的工作情况，提高工作效率，同时避免故障发生。
本发明还提供一种热力监控装置，应用于上述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，包括安装在热力设备1顶端的缓冲盒2，缓冲盒2的内部设有活塞管3，活塞管3的底端与热力设备1的内部连通且活塞管3的顶端封闭，活塞管3的内部安装有气压传感器，活塞管3的顶端设有集水槽5，集水槽5的一侧连接有输水管6，输水管6上安装有电磁阀，电磁阀开启时输水管6向集水槽5输入水流。
本发明中，热力设备1包括锅炉和其他产热设备。在工作时，活塞管3与热力设备1的内部连通，若热力设备1内部的气压过高而无法通过服务器的智能调控加以控制时，气压传感器对热力设备1内部的气压进行实时监测，服务器对气压传感器的数据进行分析后察觉这一问题，通过报警提醒工作人员开启对应区域的电磁阀，输水管6与供水管网连接，电磁阀开启后向集水槽5内输水，水流从集水槽5内流出，较为均匀地向四周流淌，对热力设备表面进行降温，同时一定程度上对热力设备的内部进行降温，降低设备内部的气压，避免发生险情和故障。
进一步地，活塞管3的内部配设有活塞8，活塞管3的内顶壁和活塞8之间连接有顶簧9，缓冲盒2内部活塞管3以外的部分为缓冲腔4，活塞管3的侧壁上设有与缓冲腔4连通的泄压口7。
在活塞管3的外部和缓冲盒2的内部之间，这一区域形成了密闭的腔体，即缓冲腔4，自然状态下，缓冲腔4内部的气压与外部空气的气压相同，当热力设备1内部的气压初步升高时，活塞8收到气压的作用力会克服顶簧9的顶弹力上移，当活塞8到达泄压口7的位置时，热力设备1内部的气体部分进入缓冲腔4内，使得设备内部的气压得到舒缓，避免设备内部气压过高导致故障和险情的发生。如果设备的运转出现问题导致气压持续升高，最终缓冲腔4内的气压与设备内部的气压相同时，活塞8则会继续上升，此时气压值才会触发报警，而提醒工作人员开启电磁阀。
上述设计通过增加缓冲腔4的方式给热力设备1在气压异常时提供一个缓冲的区域，同时在无法继续缓冲时还可通过喷淋的方式降低设备温度从而降低气压，显著提高了设备的安全系数，通过自动控制或者人工控制的方式进行调控，避免出现故障。对于电磁阀的控制，也可由服务器智能操控，无需人工干预也可实现目的。
为了确保调控时的精准度，在热力设备1的顶部和底部的相对位置均设有辅助传感器10，两个辅助传感器10用于确认气压传感器的数值是否准确。两个辅助传感器10监测热力设备1内部的气压，在开启电磁阀之前，服务器先索引对应的热力设备1区域的两个辅助传感器的数据，通过两个辅助传感器10确认该热力设备的气压是否过高，若两个辅助传感器10的数据与活塞管3内部的气压传感器的数据相同或相近，则确认执行开启电磁阀，若两个辅助传感器10的数据与活塞管3内部的气压传感器的数据相差较大，则停止开启电磁阀，并提醒工作人员前往排查。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的保护范围。
Claims (8)
1.基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，其特征在于，包括：服务器、物联网设备、数据仓、检索工具，所述检索工具为Elasticsearch工具；
所述服务器运行如下步骤：
S1：所述物联网设备报文上报到服务器端后存入到队列MQ中，通过消费报文解读数据；
S2：数据解读完毕后，按照数据属性对数据进行Bucket归类，并按照数据来源进行区域划分，然后存储到数据仓中；
S3：基于Metric对各Bucket中的数据进行聚合分析；
S4：用户向服务器发送搜索请求；
S5：对用户的请求条件进行转化，将搜索的指标和模式转化为JSON模式；
S6、使用检索工具从数据仓中进行全文检索，检索结束后向用户展示；
S7：用户根据检索结果向服务器发送对应的控制指令，改变物联网设备的工作状态。
2.根据权利要求1所述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，其特征在于，步骤S2中，所述Bucket归类方式包括电量、气量、温度、瞬时流量、压力、累积量、上报时间、通信设备物理地址。
3.根据权利要求2所述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，其特征在于，步骤S3中，进行聚合分析时将不同属性的数据进行分类集合，对每个集合指标进行嵌套，并进行集合聚合运算，步骤如下：
S310：将属性为特定场景的通信设备物理地址进行集合；
S320：然后再将每条数据中的上报时间区间进行集合；
S330：最后为步骤S310和步骤S320中集合后的数据进行运算。
4.根据权利要求1所述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，其特征在于，所述物联网设备包括传感器、电磁阀、摄像头。
5.根据权利要求1所述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，其特征在于，步骤S7中，使用基于HTTP的MODBUS协议对服务器与物联网设备建立通信。
6.一种热力监控装置，应用于如权利要求1-5任一项所述的基于Elasticsearch的物联网大数据热力监控系统，其特征在于，包括安装在热力设备（1）顶端的缓冲盒（2），所述缓冲盒（2）的内部设有活塞管（3），所述活塞管（3）的底端与热力设备（1）的内部连通且活塞管（3）的顶端封闭，所述活塞管（3）的内部安装有气压传感器，所述活塞管（3）的顶端设有集水槽（5），所述集水槽（5）的一侧连接有输水管（6），所述输水管（6）上安装有电磁阀，所述电磁阀开启时输水管（6）向集水槽（5）输入水流。
7.根据权利要求6所述的热力监控装置，其特征在于，所述活塞管（3）的内部配设有活塞（8），所述活塞管（3）的内顶壁和活塞（8）之间连接有顶簧（9），所述缓冲盒（2）内部活塞管（3）以外的部分为缓冲腔（4），所述活塞管（3）的侧壁上设有与缓冲腔（4）连通的泄压口（7）。
8.根据权利要求6所述的热力监控装置，其特征在于，所述热力设备（1）的顶部和底部的相对位置均设有辅助传感器（10），两个所述辅助传感器（10）用于确认气压传感器的数值是否准确。
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| CN116233104B (zh) | 2023-07-21 |
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