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油田勘探开发云平台数据存储模型研究与实践
被引量：
9
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作者
谯英
李代先
周少丹
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期128-133,共6页
油田勘探开发过程中采集的数据越来越多,传统的Java EE技术已经不能满足油田勘探开发的业务需求。本文结合HDFS分布式文件系统,提出了基于Hadoop的云平台数据存储结构模型,实现油田勘探开发数据的统一存储、查询、灾备和预警等功能,大...
油田勘探开发过程中采集的数据越来越多,传统的Java EE技术已经不能满足油田勘探开发的业务需求。本文结合HDFS分布式文件系统,提出了基于Hadoop的云平台数据存储结构模型,实现油田勘探开发数据的统一存储、查询、灾备和预警等功能,大大提升多表联合查询效率、消除多个数据库间的数据孤岛等问题。以6×10^(4)多口注入井所产生的数据记录为样本实现18个分散的数据库快速查询和管理优化,查询和分析效率提升了3倍左右,数据分析的时间从开始的10 min压缩到5 s,数据查询所需时间为秒级。通过建立油田勘探开发数据多维分析模型,实现了对储层的参数预测、流体性质识别、岩性识别等方向的宏观管理分析,满足高效的分析需求。该模型具有安全可靠性高、数据处理速度快、扩展性好等特点。
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关键词
油田勘探开发
云存储结构模型
非格式化数据
分布式文件系统
HADOOP
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题名
油田勘探开发云平台数据存储模型研究与实践
被引量：
9
1
作者
谯英
李代先
周少丹
机构
西南石油大学计算机科学学院
中国石油长庆油田分公司第二采气厂
出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期128-133,共6页
基金
国家青年科学基金项目“基于遥感大数据的汾渭平原空气质量时空特征及其驱动力研究与模拟”(62002286)
油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金项目(PLN2021-23)。
文摘
油田勘探开发过程中采集的数据越来越多,传统的Java EE技术已经不能满足油田勘探开发的业务需求。本文结合HDFS分布式文件系统,提出了基于Hadoop的云平台数据存储结构模型,实现油田勘探开发数据的统一存储、查询、灾备和预警等功能,大大提升多表联合查询效率、消除多个数据库间的数据孤岛等问题。以6×10^(4)多口注入井所产生的数据记录为样本实现18个分散的数据库快速查询和管理优化,查询和分析效率提升了3倍左右,数据分析的时间从开始的10 min压缩到5 s,数据查询所需时间为秒级。通过建立油田勘探开发数据多维分析模型,实现了对储层的参数预测、流体性质识别、岩性识别等方向的宏观管理分析,满足高效的分析需求。该模型具有安全可靠性高、数据处理速度快、扩展性好等特点。
关键词
油田勘探开发
云存储结构模型
非格式化数据
分布式文件系统
HADOOP
Keywords
oilfield exploration and development
cloud storage structure model
unformatted data
distributed file system
Hadoop
分类号
TE319.2 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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出处
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1
油田勘探开发云平台数据存储模型研究与实践
谯英
李代先
周少丹
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
9
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