油氣物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理的研究
本文關(guān)鍵詞:油氣物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理的研究
更多相關(guān)文章: 油氣生產(chǎn) 物聯(lián)網(wǎng) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)完整性
【摘要】:隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在油氣生產(chǎn)中的應(yīng)用不斷深入,安裝于井場(chǎng)的儀表通過檢查、測(cè)量、分析、計(jì)算所得到的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)由RTU上傳至井控SCADA系統(tǒng),以便對(duì)油氣生產(chǎn)過程進(jìn)行數(shù)據(jù)展示、遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)被存放在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中,為了便于管理和組織這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),需要將這些基于標(biāo)簽存儲(chǔ)的工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),利用這些分析型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)告警和預(yù)警等決策,便于查詢和二次決策。本文針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分類處理和管理過程設(shè)計(jì)了應(yīng)用服務(wù)層和生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集層之間的開放式結(jié)構(gòu)——實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。首先,以油氣物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的組織、發(fā)布、生產(chǎn)單元分類處理為需求,在深入考慮實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在油氣物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)及存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,研究了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)功能以及如何劃分系統(tǒng)模塊,同時(shí)分析了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理過程中的不足,包括存儲(chǔ)過程中數(shù)據(jù)量敏感、存儲(chǔ)成本高,數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用的頻度相對(duì)固定、不易調(diào)整,數(shù)據(jù)丟失后,難以恢復(fù)等問題。其次,對(duì)目前基于多線程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行了性能測(cè)試,性能測(cè)試包括基準(zhǔn)測(cè)試,負(fù)載測(cè)試和持續(xù)性測(cè)試。重點(diǎn)分析了負(fù)載測(cè)試中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的主要功能區(qū)單井檢測(cè)頁(yè)的健康度、最大響應(yīng)時(shí)間、最小響應(yīng)時(shí)間、平均響應(yīng)時(shí)間以及響應(yīng)錯(cuò)誤碼。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,由于采集及處理環(huán)節(jié)的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的多線程處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的方式導(dǎo)致了系統(tǒng)的響應(yīng)速度會(huì)隨著用戶數(shù)的增加而變的很慢,為了加速數(shù)據(jù)處理和響應(yīng)的實(shí)時(shí)速度,本文設(shè)計(jì)了一套基于Hadoop平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理及轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。最后,對(duì)比目前常見的幾種保證數(shù)據(jù)完整性的算法,結(jié)合油氣物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)完整保護(hù)的需求,選用MD5算法進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分組,從而加快實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理速度并保證歷史數(shù)據(jù)完整性,完成系統(tǒng)數(shù)據(jù)向上層的快速、準(zhǔn)確傳輸。
【關(guān)鍵詞】:油氣生產(chǎn) 物聯(lián)網(wǎng) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)完整性
【學(xué)位授予單位】:蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TE4;TP391.44;TN929.5
【目錄】:
- 摘要7-8
- Abstract8-11
- 第1章 緒論11-16
- 1.1 引言11
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
- 1.3 課題來源項(xiàng)目介紹12-14
- 1.4 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排14-16
- 第2章 油氣物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求分析16-32
- 2.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的特征16-17
- 2.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的組織及管理17-18
- 2.3 油氣生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與傳輸18-21
- 2.3.1 SCADA系統(tǒng)19
- 2.3.2 油氣生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流向19-21
- 2.4 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式21-22
- 2.5 主要應(yīng)用服務(wù)功能22-23
- 2.5.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù)22-23
- 2.5.2 自定義數(shù)據(jù)抽取23
- 2.6 性能測(cè)試結(jié)果及分析23-31
- 2.6.1 性能測(cè)試基礎(chǔ)知識(shí)23-24
- 2.6.2 測(cè)試流程與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備24-26
- 2.6.3 基準(zhǔn)測(cè)試26-27
- 2.6.4 負(fù)載測(cè)試27-29
- 2.6.5 持續(xù)性測(cè)試29-31
- 2.7 本章小結(jié)31-32
- 第3章 物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)設(shè)計(jì)32-40
- 3.1 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)32-33
- 3.2 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)介紹33-35
- 3.2.1 MapReduce計(jì)算框架33-34
- 3.2.2 Hadoop分布式文件系統(tǒng)34-35
- 3.2.3 Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)35
- 3.3 系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)35-39
- 3.3.1 整體架構(gòu)35-36
- 3.3.2 運(yùn)行環(huán)境及角色分配細(xì)節(jié)36-37
- 3.3.3 Log日志處理37-38
- 3.3.4 定時(shí)調(diào)度38-39
- 3.4 本章小結(jié)39-40
- 第4章 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理程序的設(shè)計(jì)40-53
- 4.1 數(shù)據(jù)采集層設(shè)計(jì)40-42
- 4.1.1 基本描述40-41
- 4.1.2 獲取標(biāo)簽類設(shè)計(jì)41
- 4.1.3 Mapper類設(shè)計(jì)41-42
- 4.1.4 Reducer類設(shè)計(jì)42
- 4.1.5 RedisClient類設(shè)計(jì)42
- 4.2 應(yīng)用服務(wù)設(shè)計(jì)42-47
- 4.2.1 日數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換43-44
- 4.2.2 告警轉(zhuǎn)換44-45
- 4.2.3 執(zhí)行流程45-46
- 4.2.4 轉(zhuǎn)換規(guī)則算法46-47
- 4.3 歷史數(shù)據(jù)完整性47-51
- 4.3.1 問題分析47
- 4.3.2 Hash 函數(shù)及 MD5 算法47-48
- 4.3.3 數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)48-49
- 4.3.4 測(cè)試結(jié)果分析49-51
- 4.4 實(shí)驗(yàn)執(zhí)行結(jié)果51-52
- 4.5 本章小結(jié)52-53
- 總結(jié)與展望53-54
- 參考文獻(xiàn)54-58
- 致謝58-59
- 附錄A 攻讀學(xué)位期間所參與的項(xiàng)目59
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