面向分布式集群的地質(zhì)鉆孔數(shù)據(jù)管理方法研究
發(fā)布時間:2023-02-06 15:47
地質(zhì)鉆孔數(shù)據(jù),簡稱鉆孔數(shù)據(jù),是國家地質(zhì)行業(yè)重要資源,具有數(shù)據(jù)量大,種類豐富,價值高等特點。針對我國鉆孔數(shù)據(jù)管理利用上存在管理模式分散,方法效率低、共享利用困難等問題,本文通過文獻研究、實驗對比、算法改進等方法研究面向分布式集群的地質(zhì)鉆孔數(shù)據(jù)管理方法,提出鉆孔數(shù)據(jù)組織與查詢優(yōu)化方法,構(gòu)建鉆孔數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,為實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效便捷的管理與利用打下理論基礎(chǔ)。面向分布式集群的鉆孔數(shù)據(jù)管理方法包括分布式集群構(gòu)建方法、鉆孔數(shù)據(jù)組織方法與鉆孔數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化方法。首先,結(jié)合鉆孔數(shù)據(jù)管理業(yè)務(wù)流程與國內(nèi)外文獻研究成果,構(gòu)建基于Citus DB的分布式集群架構(gòu)。通過節(jié)點劃分、數(shù)據(jù)分片,實現(xiàn)數(shù)據(jù)分開部署、集中管理、全面共享,同時采用Raft算法管理復(fù)制日志,實現(xiàn)多節(jié)點間數(shù)據(jù)同步,保證數(shù)據(jù)一致性。其次,針對鉆孔空間數(shù)據(jù),提出基于改進Geo Hash索引的點周邊判定算法與基于網(wǎng)格邊的均勻網(wǎng)格算法。通過計算包絡(luò)矩形篩選待判點,提高點周邊判定效率;通過保存交點坐標集的方式提高點在多邊形內(nèi)判定效率。針對鉆孔柱狀圖,實驗對比影像金字塔的重采樣算法,設(shè)計多線程切片算法,解決高分辨率鉆孔狀圖存儲、加載效率問題。針對鉆孔屬性數(shù)據(jù),設(shè)計...
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 引言
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 分布式集群架構(gòu)
1.2.2 數(shù)據(jù)組織方法
1.2.3 查詢優(yōu)化方法
1.3 研究目標與研究內(nèi)容
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 技術(shù)路線
1.5 組織結(jié)構(gòu)
2 鉆孔數(shù)據(jù)分布式集群構(gòu)建方法
2.1 鉆孔數(shù)據(jù)分布式集群
2.2 Raft數(shù)據(jù)同步算法
2.3 本章小結(jié)
3 鉆孔數(shù)據(jù)組織方法
3.1 鉆孔空間數(shù)據(jù)索引
3.1.1 Geo Hash索引判定優(yōu)化
3.1.2 點周邊查詢實驗對比
3.1.3 網(wǎng)格邊索引判定優(yōu)化
3.1.4 多邊形查詢實驗對比
3.2 鉆孔柱狀圖管理方法
3.2.1 鉆孔柱狀圖存儲方式
3.2.3 鉆孔柱狀圖影像金字塔構(gòu)建
3.2.4 構(gòu)建算法綜合評估
3.2.5 多線程切片算法
3.2.6 多線程切片實驗對比
3.3 鉆孔屬性數(shù)據(jù)組織
3.3.1 屬性數(shù)據(jù)存儲方式
3.3.2 輕量化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.4 本章小結(jié)
4 鉆孔數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化算法
4.1 改進遺傳算法的局部查詢優(yōu)化
4.1.1 種群初始化
4.1.2 適應(yīng)度計算
4.1.3 選擇算子傾斜
4.1.4 交叉算子效率評估
4.1.5 改進遺傳算法實驗對比
4.2 分布式查詢優(yōu)化
4.2.1 基于關(guān)系代數(shù)等價的查詢分解優(yōu)化
4.2.2 基于半連接操作的全局優(yōu)化原理
4.2.3 改進SDD-1算法
4.2.4 改進SDD-1算法實驗對比
4.3 本章小結(jié)
5 鉆孔數(shù)據(jù)服務(wù)平臺設(shè)計與實現(xiàn)
5.1 平臺架構(gòu)
5.1.1 運行環(huán)境
5.1.2 功能模塊
5.2 主要接口設(shè)計
5.2.1 Web GIS地圖接口
5.2.2 Map View柱狀圖可視化接口
5.2.3 Geosite Center鉆孔數(shù)據(jù)接口
5.3 應(yīng)用實例
5.3.1 Drilldata工具
5.3.2 鉆孔數(shù)據(jù)服務(wù)平臺實例
5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
參考文獻
個人簡介
第一導(dǎo)師簡介
第二導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄
致謝
本文編號:3736183
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 引言
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 分布式集群架構(gòu)
1.2.2 數(shù)據(jù)組織方法
1.2.3 查詢優(yōu)化方法
1.3 研究目標與研究內(nèi)容
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 技術(shù)路線
1.5 組織結(jié)構(gòu)
2 鉆孔數(shù)據(jù)分布式集群構(gòu)建方法
2.1 鉆孔數(shù)據(jù)分布式集群
2.2 Raft數(shù)據(jù)同步算法
2.3 本章小結(jié)
3 鉆孔數(shù)據(jù)組織方法
3.1 鉆孔空間數(shù)據(jù)索引
3.1.1 Geo Hash索引判定優(yōu)化
3.1.2 點周邊查詢實驗對比
3.1.3 網(wǎng)格邊索引判定優(yōu)化
3.1.4 多邊形查詢實驗對比
3.2 鉆孔柱狀圖管理方法
3.2.1 鉆孔柱狀圖存儲方式
3.2.3 鉆孔柱狀圖影像金字塔構(gòu)建
3.2.4 構(gòu)建算法綜合評估
3.2.5 多線程切片算法
3.2.6 多線程切片實驗對比
3.3 鉆孔屬性數(shù)據(jù)組織
3.3.1 屬性數(shù)據(jù)存儲方式
3.3.2 輕量化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.4 本章小結(jié)
4 鉆孔數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化算法
4.1 改進遺傳算法的局部查詢優(yōu)化
4.1.1 種群初始化
4.1.2 適應(yīng)度計算
4.1.3 選擇算子傾斜
4.1.4 交叉算子效率評估
4.1.5 改進遺傳算法實驗對比
4.2 分布式查詢優(yōu)化
4.2.1 基于關(guān)系代數(shù)等價的查詢分解優(yōu)化
4.2.2 基于半連接操作的全局優(yōu)化原理
4.2.3 改進SDD-1算法
4.2.4 改進SDD-1算法實驗對比
4.3 本章小結(jié)
5 鉆孔數(shù)據(jù)服務(wù)平臺設(shè)計與實現(xiàn)
5.1 平臺架構(gòu)
5.1.1 運行環(huán)境
5.1.2 功能模塊
5.2 主要接口設(shè)計
5.2.1 Web GIS地圖接口
5.2.2 Map View柱狀圖可視化接口
5.2.3 Geosite Center鉆孔數(shù)據(jù)接口
5.3 應(yīng)用實例
5.3.1 Drilldata工具
5.3.2 鉆孔數(shù)據(jù)服務(wù)平臺實例
5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
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本文編號:3736183
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