仓库的设计规范

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仓库的设计规范

篇一:建筑设计防火规范--厂房和仓库

3厂房和仓库

3.1火灾危险性分类

3.1.1生产的火灾危险性应根据生产中使用或产生的物质性质及其数量等因素划分,可分为甲、乙、丙、丁、戊类,并应符合表3.1.1的规定。

表3.1.1生产的火灾危险性分类

3.1.2同一座厂房或厂房的任一防火分区内有不同火灾危险性生产时,厂房或防火分

区内的生产火灾危险性类别应按火灾危险性较大的部

分确定;当生产过程中使用或产生易燃、可燃物的量较少,不足以构成爆炸或火灾危险时,可按实际情况确定;当符合下述条件之一时,可按火灾危险性较小的部分确定:1火灾危险性较大的生产部分占本层或本防火分区建筑面积的比例小于5%或丁、戊类厂房内的油漆工段小于10%,且发生火灾事故时不足以蔓延至其他部位或火灾危险性较

大的生产部分采取了有效的防火措施;

2丁、戊类厂房内的油漆工段,当采用封闭喷漆工艺,

封闭喷漆空间内保持负压、油漆工段设置可燃气体探测报警系统或自动抑爆系统,且油漆工段占所在防火分区建筑面积的比例不大于20%。

3.1.3储存物品的火灾危险性应根据储存物品的性质和

储存物品中的可燃物数量等因素划分,可分为甲、乙、丙、丁、戊类,并应符合表3.1.3的规定。

表3.1.3储存物品的火灾危险性分类

3.1.4同一座仓库或仓库的任一防火分区内储存不同火

灾危险性物品时,仓库或防火分区的火灾危险性应按火灾危险性最大的物品确定。

3.1.5丁、戊类储存物品仓库的火灾危险性,当可燃包

装重量大于物品本身重量1/4或可燃包装体积大于物品本身体积的1/2时,应按丙类确定。

3.2厂房和仓库的耐火等级

3.2.1厂房和仓库的耐火等级可分为一、二、三、四级,相应建筑构件的燃烧性能和耐火极限,除本规范另有规定外,不应低于表3.2.1的规定。

表3.2.1不同耐火等级厂房和仓库建筑构件的燃烧性能和耐火极限(h)

注:二级耐火等级建筑采用不燃材料的吊顶,其耐火极限不限。

3.2.2高层厂房,甲、乙类厂房的耐火等级不应低于二级,建筑面积不大于300m2的独立甲、乙类单层厂房可采用三级耐火等级的建筑。

3.2.3单、多层丙类厂房和多层丁、戊类厂房的耐火等级不应低于三级。使用或产生丙类液体的厂房和有火花、赤热表面、明火的丁类厂房,其耐火等级均不应低于二级;当为建筑面积不大于500m2的单层丙类厂房或建筑面积不大于1000m2的单层丁类厂房时,可采用三级耐火等级的建筑。

3.2.4使用或储存特殊贵重的机器、仪表、仪器等设备或物品的建筑,其耐火等级不应低于二级。

3.2.5锅炉房的耐火等级不应低于二级,当为燃煤锅炉房且锅炉的总蒸发量不大于4t/h时,可采用三级耐火等级的建筑。

3.2.6油浸变压器室、高压配电装置室的耐火等级不应低于二级,其他防火设计应符合现行国家标准《火力发电厂和变电站设计防火规范》gb50229等标准的规定。3.2.7高架仓库、高层仓库、甲类仓库、多层乙类仓库和储存可燃性液体的多层丙类仓库,其耐火等级不应低于二级。

单层乙类仓库,单层丙类仓库,储存可燃固体的多层丙类仓库和多层丁、戊类仓库,其耐火等级不应低于三级。

3.2.8粮食筒仓的耐火等级不应低于二级;二级耐火等级的粮食筒仓可采用钢板仓。

粮食平房仓的耐火等级不应低于三级;二级耐火等级的散装粮食平房仓可采用无防火保护的金属承重构件。

3.2.9甲、乙类厂房和甲、乙、丙类仓库内的防火墙,其耐火极限不应低于

4.00h。3.2.10一、二级耐火等级单层厂房(仓库)的柱,其耐火极限分别不应低于2.50h和2.00h。

3.2.11采用自动喷水灭火系统全保护的一级耐火等级单、多层厂房(仓库)的屋顶承重构件,其耐火极限不应低于1.00h。

3.2.12除甲、乙类仓库和高层仓库外,一、二级耐火等级建筑的非承重外墙,当采用不燃性墙体时,其耐火极限不应低于0.25h;当采用难燃性墙体时,不应低于0.50h。

4层及4层以下的一、二级耐火等级丁、戊类地上厂房(仓库)的非承重外墙,当采用不燃性墙体时,其耐火极限不限。

3.2.13二级耐火等级厂房(仓库)内的房间隔墙,当采用难燃性墙体时,其耐火极

限应提高0.25h。

3.2.14二级耐火等级多层厂房和多层仓库中采用预应

力钢筋混凝土的楼板,其耐火极限不应低于0.75h。

3.2.15一、二级耐火等级厂房(仓库)的上人平屋顶,其屋面板的耐火极限分别不应低于1.50h和1.00h。

3.2.16一、二级耐火等级厂房(仓库)的屋面板应采用

不燃材料。

屋面防水层宜采用不燃、难燃材料,当采用可燃防水材料且铺设在可燃、难燃保温材料上时,防水材料或可燃、难燃保温材料应采用不燃材料做防护层。

3.2.17建筑中的非承重墙外墙、房间隔墙和屋面板,当确需采用金属芯板材时,其芯材应为不燃材料,且耐火极限应符合本规范有关规定。

3.2.18除本规范另有规定外,以木柱承重且墙体采用不燃材料的厂房(仓库),耐火等级可按四级确定。

3.2.19预制钢筋混凝土构件的节点外露部位,应采取防火保护措施,且节点的耐火极限不应低于相应构件的耐火极限。

3.3厂房和仓库的层数、面积和平面布置

3.3.1除本规范另有规定外,厂房的层数和每个防火分区的最大允许建筑面积应符合表3.3.1的规定。

表3.3.1厂房的层数和每个防火分区的最大允许建筑面积

篇二:化学品仓库建设设计安全要求

危险化学品仓库设计

前言

化学品因其本质固有之毒性、易燃性、腐蚀性及反应性等危害性,无论制造、使用、储存、运输及废弃等运作过程

数据仓库项目常见管理问题

1.项目管理问题 1.企业经历过两次失败的数据仓库建设,现在是第三次,人们普遍认为这次也将会失败。项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法? 2.企业的业务系统方,即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合,比如对数据仓库的源数据申请置之不理。项目经理应该如何来应付这种情况? 3.企业的管理层变动较频繁,支持数据仓库的企业领导可能会离开,面对这种情况,项目经理应该如何应付? 4.企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库,但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战,不断给咨询人员和项目设置障碍。咨询人员应该如何来应付这种情况? 5.企业管理层希望试验系统(原型系统)具有和生产系统相同级别的数据质量。项目经理应该如何做,才能让管理层相信,试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量? 6.用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来? 7.建立好的数据几乎满足所有的成功标准。但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 2.项目需求问题 1.数据仓库项目已经开发了6个月的时间,在项目的开发过程中,数据仓库团队发现业务源系统正在被重写,业务系统在不断的变化,一个新的系统开发出来预计只有8个月的寿命。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 2.源系统和数据仓库系统同期建设。但是源系统在不断的变化中,而且源系统的开发团队没有将变化告知数据仓库团队,数据仓库团队在测试过程中出现故障才发现这些变化。这种没有告知有可能是故意的。数据仓库团队应该如何来应付这种情况? 3.数据仓库项目开始时,企业制定了一套有效的数据仓库目标。但是,随着时间的流逝,企业又制定了一些决策,采取了一些行动,这些决策和行动与最初的目标背道而驰。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 4.数据仓库项目进展十分顺利,但是根本没有办法判断项目将来是否能够成功。要想为数据仓库确立一个完全合适的目标是不可能的。企业应该如何来面对这种状况?

浅谈数据仓库中的元数据管理技术

浅谈数据仓库中的元数据管理技术 孙力君仇道霞方峻峰宋楠 山东省烟草公司信息中心 摘要:数据仓库是数据库的发展方向之一,对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念,重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源,并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。 关键词:数据仓库;元数据; 1. 引言 随着市场竞争的越来越激烈,烟草行业的信息化建设不断的深入发展,全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识,明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”,逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求,走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程,初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局,既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求,也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。 随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展,人类能更容易获得自己需要的数据和信息,由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分,因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用,具有非常重要的意义。 元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分,元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据,它贯穿数据中心构建、运行和维护的整

个生命周期。同时,在数据中心构建的整个过程中,数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节,均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。 通过元数据管理,形成整个系统信息数据资的准确视图,通过元数据的统一视图,缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据,梳理业务元数据之间的关系,建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义,形成企业范围内一致、统一的数据定义,并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施,通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式,使山东烟草在市场竞争中保持优势。 总的来说,元数据管理平台集成相关的元数据,形成企业的全局数据视图,提供企业级共享元数据的平台,是烟草业务系统的基础设施,对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述 目前有关数据仓库的概念有多种,其中最经典的,引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的,他指出:“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合,用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库,是因为随着信息时代的到来,如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策,许多企业都选择了数据仓库,利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工

数据仓库中元数据的管理

数据仓库中元数据的管理M etadata M anagem en t i n a Data W arehouse 同济大学计算机科学与工程系(上海200092) 史金红 吴永明 【摘要】 介绍了数据仓库中四种基本类型的元数据,说明了不同类型元数据的收集和维护方法,并着重对分布式元数据的集成和管理进行了详细的阐述。 关键词:数据仓库,数据商场,决策支持,元数据 【Abstract】 T h is p ap er in troduces fou r typ es of m etadata and the m ethods of co llecting and m ain tain ing them.It focu ses on the m etadata m anagem en t and in tegrity. Key words: da ta warehouse,da ta mart, dec ision support,m etada ta 1 引言 随着社会的发展和计算机技术的进步,人们已不满足于用计算机只作简单的数据处理和事务处理。进一步用现有的数据进行分析和推理,从而为决策提供依据的需求导致了决策支持系统(D SS)的出现。90年代以来计算机技术、网络技术和数据库技术的迅速发展为D SS提供了必要的技术环境, OL T P和办公自动化普遍应用积累的大量数据为D SS提供了必要的数据基础,日趋激烈的市场竞争促进了各级管理和决策人员对D SS的实际需求,因此自从1991年W.H.Inm on提出数据仓库的概念和1993年E.F.Codd提出OLA P概念以来,已有许多商品化的数据仓库管理系统和联机分析处理工具软件面市。以上诸因素的共同作用促成许多公司、机构纷纷为提高自己的竞争能力建立数据仓库系统以进行决策支持。 元数据是成功的数据仓库的重要组成部分,它可以帮助数据仓库项目小组明确而全面地理解潜在数据源的物理布局以及所有数据元的业务定义,帮助数据仓库用户有效地使用仓库中的信息,帮助数据库管理员了解某些表的变化将对数据仓库产生怎样的影响以及不同商业过程对应的应用等等。项目小组在开发过程中应当识别元数据并将它收入到元数据商店中,实施适当的过程捕作企业数据结构和应用的变化,从而修改相应的元数据,并向用户提供适当的工具访问元数据。 2 元数据的基本类型 元数据按照其用户可以分为技术元数据和商业元数据。技术元数据提供给数据仓库的技术人员,数据仓库技术人员在仓库的开发和维护中使用这类元数据。商业元数据是商业用户在仓库中寻找他们所需商业信息的一个辅助。但是,技术人员可能也需要访问几种类型的商业元数据,如和商业用户讨论信息需求和建立企业的数据模型。同样,商业用户也需要尝试高水平的技术元数据。 元数据按其内容可以分为四个基本类型: 1)关于数据仓库潜在数据来源的信息,包括现有的业务系统、可得到的外部数据和目前手工维护的信息。例如,一个组织可以从中识别数据来源的潜在仓库数据源有:几个现有的应用程序,由财务部门保存的基于PC机的电子报表,从某一卖主处购买的销售数据,目前由顾客服务部门在纸上保存的顾客联系记录。 2)关于数据模型的信息,包括业务实体、关系、企业规则和企业数据模型。 3)关于业务数据与仓库数据结构间的映射信息。只要那些来源中的一个数据元与仓库建立了映射关系,就应该记录下这些数据元间的逻辑联系以及发生的任何变换或变动。 4)关于数据仓库中信息的使用情况。了解这类信息对更好地调整仓库性能、更多地利用现有查询以及理解仓库中的信息怎样用于解决企业问题是很重要的。 3 元数据的收集和维护 在适当的时间收集适当的元数据是成功实施元数据驱动的数据仓库的基础。为保证较高的准确

数据仓库元数据管理

1.1.1 第一章元数据概论 企业的计算机系统每年会产生很多数据,很多企业面临着这样的困境,难以有效的管理大量的、繁杂的、不一致的数据,并方便地访问、利用这些数据进行辅助决策。 建立数据仓库提供一个方法,把数据转化为有用的、可信赖的信息,支持商业决策。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。元数据(Metadata)就是数据的数据,用于建立、管理、维护和使用数据仓库。。元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿于建立数据仓库的整个过程。 元数据使得用户可以掌握数据的历史情况,如数据从哪里来?流通时间有多长?更新频率是多大?数据元素的含义是什么?对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下,在瞬间万变的商业环境下,元数据可以更好的支持需求的变化,降低项目风险。 通常把元数据分为技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metadata)。技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据,这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库;业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库的数据,提供了良好的语义层定义,业务元数据使业务人员能够更好的理解数据仓库分析出来的数据。 元数据贯彻于建立数据仓库的整个过程,不只是ETL过程需要元数据的支持。 图1 元数据的应用 在使用元数据的同时,随着数据仓库市场的发展,业界出现许多数据仓库管理和分析的工具,各种工具使用不同的元数据标准来表示和处理,不同系统之间的迁移、数据交换变得困难。于是,我们希望用一种单一的元数据标准,使得各种组织的元数据具有单一的元模型(MetaModel),因此,需要建立一种标准使得不同的数据仓库和商业智能系统之间可以相互交换元数据。 1.1.2 第二章元数据标准 1.1. 2.1 一、元数据标准CWM OMG于2001年颁布元数据标准CWM 1.0(Common Warehouse Metamodel Version 1.0)。CWM定义一个描述数据源、数据目的、转换、分析的元数据框架,以及定义建立和管理数据仓库的过程和操作,提供使用信息的继承。 目前宣布支持CWM的厂商包括:IBM、Oracle、Hyperion、Dimension EDI、Genesis IONA、HP、NCR和Unisys等。 CWM基于3个工业标准: UML - Unified Modeling Language,OMG建模标准; MOF - Meta Object Facility,OMG建立元模型和模型库的标准,提供在异构环境下的数据交换的接口; XMI - XML Metadata Interchange,OMG元数据交换标准。 UML在CWM中得到充分的应用,担任3个不同的角色: 1),UML用来做为与MOF对应的meta-metamodel。UML相当于MOF Model,,UML Notation和OCL(Object Constraint Language),被用来做为建模语言、图形符号、约束语言,

数据仓库元数据管理

数据仓库元数据管理 余友波 数据仓库之路原创资料 https://www.360docs.net/doc/ac13686988.html,

1.1.1 第一章元数据概论 企业的计算机系统每年会产生很多数据,很多企业面临着这样的困境,难以有 效的管理大量的、繁杂的、不一致的数据,并方便地访问、利用这些数据进行辅助 决策。 建立数据仓库提供一个方法,把数据转化为有用的、可信赖的信息,支持商业 决策。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。元数据(Metadata)就是数据 的数据,用于建立、管理、维护和使用数据仓库。。元数据管理是企业级数据仓库 中的关键组件,贯穿于建立数据仓库的整个过程。 元数据使得用户可以掌握数据的历史情况,如数据从哪里来?流通时间有多长?更新频率是多大?数据元素的含义是什么?对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下,在瞬间万变的商业环境下,元数据可以更好的支持需求的变化,降低项目风险。 通常把元数据分为技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metadata)。技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据,这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库;业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库的数据,提供了良好的语义层定义,业务元数据使业务人员能够更好的理解数据仓库分析出来的数据。 元数据贯彻于建立数据仓库的整个过程,不只是ETL过程需要元数据的支持。 图1 元数据的应用 在使用元数据的同时,随着数据仓库市场的发展,业界出现许多数据仓库管理 和分析的工具,各种工具使用不同的元数据标准来表示和处理,不同系统之间的迁 移、数据交换变得困难。于是,我们希望用一种单一的元数据标准,使得各种组织 的元数据具有单一的元模型(MetaModel),因此,需要建立一种标准使得不同的 数据仓库和商业智能系统之间可以相互交换元数据。 https://www.360docs.net/doc/ac13686988.html,

(整理)数据仓库与元数据管理

数据仓库与元数据管理 1. 前言 在事务处理系统中的数据,主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库(DW)技术的不断成熟,企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来,对于这样一个复杂的企业数据环境,如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。 本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义;然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况;最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。 2. 元数据 2.1 元数据的概念 按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据;元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metadata)。 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据,是用于开发和管理数据仓库使用的数据,它主要包括以下信息: ●数据仓库结构的描述,包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容; ●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式 ●汇总用的算法,包括度量和维定义算法,数据粒度、主题领域、聚集、汇总、 预定义的查询与报告; ●由操作环境到数据仓库环境的映射,包括源数据和它们的内容、数据分割、数 据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全(用户授权和存取控制)。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统

数据仓库和元数据管理

数据仓库和元数据管理 在事务处理系统中的数据,主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库(DW)技术的不断成熟,企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库是一种面向决策主题、由多数据源集成、拥有当前及历史总结数据、以读为主的数据库系统,其目的是支持决策。数据仓库要根据决策的需要收集来自企业内外的有关数据,并加以适当的组织处理,使其能有效地为决策过程提供信息。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来,对于这样一个复杂的企业数据环境,如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。 解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。元数据是关于数据、操纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息,其主要目标是提供数据资源的全面指南。元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源以及抽取和转换规则等,而且整个数据仓库系统的运行都是基于元数据的,是元数据把数据仓库系统中的各个松散的组件联系起来,组成了一个有机的整体。本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义;然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况;最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。 建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据;元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metadata)。 元数据使得用户可以掌握数据的历史情况,如数据从哪里来?流通时间有多长?更新频率是多大?数据元素的含义是什么?对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下,在瞬间万变的商业环境下,元数据可以更好的支持需求的变化,降低项目风险。 通常把元数据分为技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metadata)。技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据,是用于开发和管理数据仓库使用的数据,它主要包括以下信息:数据仓库结构的描述,包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义,以及数据集市的位置和内容;业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式;汇总用的算法,包括度量和维定义算法,数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告;由操作环境到数据仓库环境的映射,包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全(用户授权和存取控制)。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。 业务元数据主要包括以下信息:使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名;访问数据的原则和数据的来源;系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息;具体包括以下信息:

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