煤矿设备状态监测是实现煤矿企业设备“零故障”管理的重点。随着物联网、云计算等新一代信息技术在煤矿领域中越来越多的应用,煤矿设备监测数据的规模急剧增长,产生格式内容各不相同的多源异构数据。因此,对数据进行统一的描述,保证数据高效共享和使用以及利用分布式平台对数据进行高效存储是实现煤矿设备“零故障”管理亟待解决的问题。本课题围绕煤矿物联网应用中产生的多源异构数据,重点研究煤矿设备异构数据统一接入、描述及海量描述数据分布式存储方法。具体方法如下:针对煤矿物联网设备网络传输协议多样化带来的数据不易共享问题,研究消息队列技术在煤矿设备异构数据采集和传输中的应用,设计支持多传感器网络统一接入的数据集成网关。在分析常用网络传输框架的基础上,提出基于Netty的高并发网络传输框架,并结合数据传输实验分析验证多传感器网络统一接入的高效性。针对煤矿设备异构数据缺少统一描述及数据内容与信息之间的关系处理导致企业内部产生数据孤岛的问题,在分析煤矿设备异构数据特点的基础上,结合语义网技术及资源描述技术,设计煤矿设备异构数据描述模型,为设备异构数据提供统一的描述方式。通过异构设备数据资源描述实例,验证数据描述模型的可行性和通用性。为解决海量资源描述框架（Resource Description Framework,RDF）数据的存储问题,研究基于HBase的RDF数据分布式存储模型,分别设计异构数据描述模型的本体信息存储模型以及RDF实例数据的存储模型。为提高实例数据查询的效率,对以谓语为Row-Key 的 索引表进行优化设计,保证以谓语作为 Row-Key 的查询效率,同时也提升 了总体查询效率。搭建Hadoop和HBase分布式集群,将煤矿设备异构资源描述数据进行存储,分别在单机和Hadoop集群上对存储模型的加载性能进行实验评估,验证存储模型的可行性以及分布式集群的加载性能。综上所述,本文提出面向煤矿物联网设备监测的异构数据统一描述及分布式存储方案,有效解决目前煤矿物联网领域面临的数据异构问题,对煤矿企业高效数据管理有着重要意义。