煤矿海量数据存在“数据孤岛”、关联性弱、因缺乏数据管理体系而导致数据质量差等问题，难以充分利用，无法为煤矿智能化提供分析决策支撑。数据仓库可满足煤矿多源异构数据集成需求，为煤矿智能化应用提供数据基础。通过分析煤矿数据类型、特点及实际数据智能化应用需求，研究了智能化煤矿数据仓库建模方法。首先，构建了智能化煤矿数据仓库分层架构，分析了原始数据层、明细数据层、基础指标层、服务数据层、公共维度层数据模型特点；其次，以综采工作面数据为例，从业务数据分析、应用需求分析、分层架构设计等方面阐述了数据仓库建模过程；再次，介绍了煤矿数据仓库中数据模型构建方法，即通过维度对齐、维度关联、维度化指标聚合等将原始数据转换为数据仓库维度模型，解决了不同维度的煤矿数据关联应用问题；最后，为解决煤矿数据仓库的可迁移性问题，提出了煤炭行业通用数据仓库+参数化ETL（抽取、转换、加载）方法的煤矿参数化数据仓库设计思路。在实验室环境下搭建了煤矿数据仓库平台，对山西天地王坡煤业有限公司综采工作面数据进行处理，并基于处理数据辅助机理模型分析、实现可视化管理驾驶舱，验证了智能化煤矿数据仓库的实用性；对比了原始数据模型与智能化煤矿数据仓库的性能指标，结果表明智能化煤矿数据仓库的数据组织度、模型复用度和迭代难易度均优于原始数据模型，且数据查询响应时间缩短50%以上。

中国煤炭科工集团科技创新创业资金专项项目（2019-2-ZD002）;中国煤炭科工集团重点项目（2021-TD-ZD001）；北京市科技计划应用技术协同创新资助项目（Z201100004520015）；

0 引言
1 数据仓库及其建模
1.1 数据仓库
1.2 数据仓库建模
2 智能化煤矿数据仓库建模
2.1 数据仓库整体架构
2.2 数据仓库建模过程
2.2.1 业务数据分析
2.2.2 应用需求分析
2.2.3 分层架构设计
2.3 数据模型构建方法
2.3.1 维度对齐
2.3.2 维度关联
2.3.3 维度化指标聚合
2.4 数据仓库迁移
3 煤矿数据仓库应用
3.1 数据仓库平台构建
3.2 实际应用
3.2.1 辅助机理模型分析
3.2.2 煤矿可视化应用
3.3 应用效果对比
4 结论

王霖,方乾,张晓霞,苏上海,施展,王雅琨.智能化煤矿数据仓库建模方法[J].工矿自动化,2022,48(04):5-13.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2021120007.