本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的鉆井工程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析研究

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【摘要】：隨著信息化技術(shù)在鉆井行業(yè)的應(yīng)用,鉆井工程數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級增長方式,海量的鉆井工程數(shù)據(jù)的存儲、分析及利用成為當(dāng)前鉆井工程行業(yè)的一個(gè)熱點(diǎn)問題。本文利用Hadoop技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)鉆井工程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),為鉆井工程的實(shí)時(shí)作業(yè)提供指導(dǎo)。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了利用HBase分布式存儲技術(shù)對海量鉆井工程數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲,利用Sqoop工具及MapReduce分布式計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)異構(gòu)鉆井?dāng)?shù)據(jù)的導(dǎo)入。利用MapReduce分布式計(jì)算框架為存儲于HBase分布式存儲系統(tǒng)的歷史鉆井工程數(shù)據(jù)創(chuàng)建二級索引表,提升了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在歷史數(shù)據(jù)表中的檢索效率,并結(jié)合MapReduce對檢索結(jié)果進(jìn)行整合分析,從歷史鉆井工程數(shù)據(jù)表中獲取與實(shí)時(shí)鉆進(jìn)環(huán)境相對應(yīng)的鉆井?dāng)?shù)據(jù)信息,進(jìn)而獲取實(shí)時(shí)鉆進(jìn)過程的優(yōu)化參數(shù)。最后,在檢索分析獲取的優(yōu)化參數(shù)中提取鉆頭優(yōu)化數(shù)據(jù)、鉆井事故預(yù)測數(shù)據(jù)、鉆井工程事故診斷與處理數(shù)據(jù)以及鉆井軌跡數(shù)據(jù)等信息上傳至系統(tǒng)界面,對鉆井工程實(shí)時(shí)作業(yè)提供指導(dǎo)。與基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的鉆井工程軟件相比,基于Hadoop的鉆井工程數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)針對多源、分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行更加全面的分析,獲取更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果,能夠?qū)︺@井工程現(xiàn)場作業(yè)較好地進(jìn)行指導(dǎo)。
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE92;TP311.13

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本文編號：1179905