發(fā)布時(shí)間：2020-10-27 13:40

　　 近年來,隨著對(duì)智慧油氣管道的研究,在維護(hù)管道的每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要實(shí)現(xiàn)智能化。其中,在電化學(xué)保護(hù)油氣管道方面,對(duì)陰極保護(hù)裝置實(shí)現(xiàn)智能化是有待解決的問題。要實(shí)現(xiàn)陰極保護(hù)智能化管理,需要搭建一個(gè)將影響陰極保護(hù)的多種因素按區(qū)域分布式收集、存儲(chǔ)、分析的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。本文研究一種基于大數(shù)據(jù)的長(zhǎng)輸管道區(qū)域陰極保護(hù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)影響陰極保護(hù)的多因素中最重要因素——土壤的數(shù)據(jù)管理,為陰極保護(hù)參數(shù)自動(dòng)調(diào)整與電化學(xué)腐蝕預(yù)測(cè)提供良好平臺(tái)。論文首先根據(jù)影響陰極保護(hù)運(yùn)行和電化學(xué)腐蝕的土壤環(huán)境,利用數(shù)據(jù)挖掘中的粗糙集算法建立土壤腐蝕分級(jí)評(píng)價(jià)RS-EW-SPA模型。通過Python運(yùn)行模型,將土壤腐蝕分為4個(gè)等級(jí),并計(jì)算每個(gè)測(cè)試點(diǎn)處土壤腐蝕等級(jí)及各指標(biāo)因素影響度大小、排序,按需求生成不同的文件。與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及其事后局部分析評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證,表明此模型適用于油氣管道土壤腐蝕分級(jí)評(píng)價(jià)。其次,對(duì)基于Hadoop的區(qū)域陰極保護(hù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的設(shè)計(jì),包括設(shè)計(jì)總體架構(gòu),分析系統(tǒng)特點(diǎn),設(shè)計(jì)Hadoop集群架構(gòu)及搭建流程,數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)設(shè)計(jì)及多樣查詢。最后,根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)部署虛擬軟、硬件環(huán)境,再利用RS-EW-SPA模型生成的文件和收集的其他與陰極保護(hù)相關(guān)的不同類型文件對(duì)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試,在平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)文件上傳、存儲(chǔ)、分析、查詢、下載等功能。
【學(xué)位單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TE988.2;TP311.13
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的及意義
        1.1.1 研究的目的
        1.1.2 研究的意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 長(zhǎng)輸管道陰極保護(hù)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 大數(shù)據(jù)下長(zhǎng)輸管道與陰極保護(hù)研究現(xiàn)狀
    1.3 章節(jié)安排
第二章 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)簡(jiǎn)介
    2.1 大數(shù)據(jù)的基本概念
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
    2.3 Hadoop技術(shù)概述
    2.4 HDFS分布式文件系統(tǒng)概述
    2.5 MapReduce概述
    2.6 ZooKeeper概述
    2.7 Hadoop中數(shù)據(jù)倉庫Hive概述
    2.8 本章小結(jié)
第三章 區(qū)域陰極保護(hù)研究
    3.1 區(qū)域陰極保護(hù)土壤因素分析
    3.2 土壤腐蝕分級(jí)評(píng)價(jià)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 模型建立
        3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.2 特征加權(quán)
        3.3.3 特征向量化
    3.4 模型運(yùn)算
    3.5 模型驗(yàn)證
        3.5.1 指標(biāo)測(cè)試
        3.5.2 確定決策表
        3.5.3 確定指標(biāo)權(quán)重
        3.5.4 結(jié)果對(duì)比分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于Hadoop的區(qū)域陰極保護(hù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)設(shè)計(jì)
    4.1 基于Hadoop的區(qū)域陰極保護(hù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)
        4.1.1 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)
        4.1.2 系統(tǒng)的特點(diǎn)
    4.2 基于Hadoop的分布式集群設(shè)計(jì)
        4.2.1 搭建集群架構(gòu)
        4.2.2 集群搭建流程
        4.2.3 集群初始化
        4.2.4 集群?jiǎn)?dòng)
    4.3 基于Hadoop分布式集群的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
        4.3.1 HDFS存儲(chǔ)
        4.3.2 HIVE存儲(chǔ)
    4.4 基于Hive的數(shù)據(jù)查詢
        4.4.1 外部查詢
        4.4.2 分區(qū)查詢
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于Hadoop的區(qū)域陰極保護(hù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)環(huán)境準(zhǔn)備
        5.1.1 Linux環(huán)境準(zhǔn)備
        5.1.2 SSH環(huán)境準(zhǔn)備
        5.1.3 JDK開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備
        5.1.4 ZooKeeper集群環(huán)境準(zhǔn)備
    5.2 Hadoop集群搭建
    5.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
    5.4 數(shù)據(jù)查詢
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間參加科研情況及獲得的學(xué)術(shù)成果

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