随着煤矿开采强度与深度的增加,开采过程中对于井下环境的改变,易造成煤与瓦斯突出、巷道垮塌等动力灾害事故,给井下人员以及设施带来巨大威胁。这类事故引发因素较为复杂,发生的范围较大且具有突发性,发生的时间、区域更是难以预测,使得防灾抗灾工作难度加大,安全生产状况日益严峻。鉴于我国煤矿动力灾害预警预报专家资源稀缺,煤矿动力灾害监测系统数据量大且复杂多样,存储效率低下,信息孤立,不利于对数据的融合、深度挖掘以及做出有效决策等问题,本文将Hadoop云平台应用于煤矿动力灾害监测系统中,为有效的解决上述问题提供了信息平台,为煤矿动力灾害的监测预警提供了可能性。本文主要开展如下工作:(1)对煤矿动力灾害监测系统的研究现状进行了综述与分析。(2)对基于Hadoop云平台的煤矿动力灾害监测系统总体设计,分析了在设计中亟需解决的关键技术问题。(3)针对煤矿微震与应力监测系统产生的文件种类多,文件类型不同,有的文件类型在云平台上无法展示的问题,对煤矿动力灾害监测云平台数据采集技术进行研究,对不同类型的数据文件统一转换归类,方便煤矿用户以及煤矿灾害预测专家及时准确的查看微震与应力监测的信息。(4)针对煤矿微震与应力监测数据更新的突发性以及煤矿用户和灾害预测专家访问数据的随机性问题,对煤矿动力灾害监测云平台数据的存储技术进行研究,改进优化云存储的副本放置策略。实验证明,优化的策略能够使副本均衡的分布在各个节点上,实现集群的负载均衡,提高存储空间的利用率。(5)依据以上关键技术,构建了高性能的数据采集、存储和处理的煤矿动力灾害监测系统云平台。该系统已经在中国矿业大学矿业中心投入使用,实践证明,基于Hadoop云平台的煤矿动力灾害监测系统实现了微震与应力监测结果的信息汇聚,方便了专业人员分析和预警,对于我国煤矿安全问题的科学解决提供技术和应用支撑。