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石油资源是目前我国能源的重要形式，其开采的可持续发展对社会经济的可持续发展起着至关重要的作用。随着我国已探明石油储量增速的放缓以及开发速度的加快，开采难度越来越大，油田生产的经济效益越来越差。因此，在取得合理经济效益前提下努力提高采收率，成为新世纪油田发展的目标。实时监控油井设备运行情况并及时排除故障，对于提高油田采收率非常重要。在传统的油井监控方法中，多采用人工巡井，不利于油田的生产管理。本论文针对油井参数实时传输系统提出设计方案，搭建实验平台，并对方案进行实验验证。首先，深入分析了云计算技术的原理及核心技术，并将其应用于油井参数传输系统中。在传统计算模式中，油井参数传输系统的数据量过大，上位机需要经常转存数据，保存很不方便，对数据的使用复杂且很容易出错。通过使用分布式存储的方式，能够实现对油井参数传输系统海量数据的存储，Hadoop平台内嵌的HBase数据库采用冗余的方式存储数据，提高了系统的稳定性；使用MapReduce框架进行分布式并行计算，提高了油井参数传输系统实时性。其次，给出了基于无线传输技术的油井参数传输系统的关键技术实现。采用基于GPRS的无线传输方案，并针对GPRS丢包率高与油井环境下延迟高的问题，提出了基于TCP/IP协议的有限重传算法；针对GPRS网络不具备安全协议，下位机发送的数据暴露在网络中，并考虑到受下位机计算速度慢等因素的制约，本论文采用DES加密算法，提高了油井参数传输系统的安全性。最后，对油井参数传输系统进行了实验验证。在ES-6型潜油电泵井下传感器地面仪表和西门子GPRS模块MC39I中实现基于TCP/IP协议的有限重传算法，验证了基于TCP/IP协议的有限重传算法的可靠性与实时性，并使用DES加密算法对数据报进行了加密；在上位机实现了基于云架构的数据存储系统进行分布式计算，建立一个基于B/S结构的动态网站实时显示井下参数，实现了油井参数系统泛在的网络访问。