随着我国工业化的不断发展,对煤矿资源的开采强度相对较高,由此引发的煤矿微震事件频率也逐年增多,对煤矿产业工人的人身安全造成了危害。针对煤矿微震事件的监测与分析问题,国内外已进行了大量研究。然而,在现有系统下,对于煤矿微震时序大数据的存储和微震事件数据管理方面仍存在一些待解决的问题,需要进一步深入研究和探索。目前,通过在煤矿开采矿区广泛部署微震监测传感器是一种常见的监测方法。然而,这种方法的广泛应用也引发了一些问题。首先,大规模部署的监测传感器产生的大量微震时序波形数据无法被高效存储与管理。其次,当前对于微震事件分类仍然采用专家人工研判的方式,这种方式尽管一定程度上保证了事件分类的准确性,但效率偏低。本文研究并实现了基于HBase的煤矿微震时序大数据存储与管理系统,该系统具有六个核心模块,包括登录模块、波形数据存储模块、微震事件计算模块、微震事件分类模块、微震事件查询模块以及台站工况模块。其中,登录模块通过用户、角色、权限三者之间的关联,实现了用户身份校验以及用户权限控制。波形数据存储模块主要包括构建索引文件、多线程并发对齐与读取以及存储优化模块,为了进一步提高微震波形时序大数据的存储效率,在此模块中提出了基于HBase与Netty的煤矿微震时序大数据存储框架,该存储框架包含根据微震波形时序数据特征设计的适用于微震波形时序数据的HBase数据表结构、预分区策略以及主键优化策略,在存储子模块中的高并发处理层增加了基于Netty与Redis的数据转发中间件并进行分布式部署,为存储过程提供异步处理能力以及合理的资源调配。该存储优化框架较好地解决了高并发存储问题,有效提高了微震波形数据的存储效率。煤矿微震时序数据计算模块包括微震波判识计算、微震到时定位计算、微震事件震级计算以及微震事件能量计算,该模块为后续微震事件分类与微震事件查询模块提供数据支持。微震事件查询模块采用多维查询条件实现了对煤矿微震事件的精准查询,其中包括根据破坏类型查询、能量范围查询、事件类型查询、破坏程度查询、时间范围查询等多维度查询限定条件。微震事件分类模块包括数据预处理子模块和微震事件自动分类子模块,其中数据预处理部分对微震震级、微震能量以及微震发生位置三个变量数值进行补充与整理。微震事件自动分类子模块实现了基于随机森林算法的微震事件分类器,并在训练过程中对关键参数进行调优。通过实验验证了微震事件分类的准确率为84.39%,可以有效地为煤矿微震事件的安全管理提供技术支持。台站工况模块包括台站工况监测功能和查询台站工况信息功能。台站工况监测功能:系统设置定时任务定期监测台站工况信息。查询台站工况信息功能:用户可根据查询约束条件查询符合条件的台站工况信息,并将结果以ECharts仪表组件和表格的形式为用户显示。本系统采用B/S前后端分离架构设计。其中,底层存储媒介采用HBase分布式数据库为系统整体提供原始数据支撑,微震事件计算结果存储在关系型数据库My SQL中,Web后端由基于Java语言的Spring Boot框架搭建,算法部分基于Python语言编写,前端部分采用ECharts与Boot Strap框架,所有数据服务及数据库均部署在云服务器上提供在线服务。