【摘 要】
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油气田单井生命周期是指从井的诞生到消亡的整个过程,包括钻井、测井、生产、报废等的所有业务和数据。目前,石油勘探开发数据管理存在数据可用性差、数据检索复杂、服务对象单一等问题。因此,实现以井为单位,以时间为轴线的数据管理技术研究对于石油勘探开发数据管理具有重要意义。针对以上问题本文展开了如下研究:首先,研究了基于主题域、业务流和数据流的油气田单井生命周期本体知识划分方法,参照油气田单井生命周期和领域
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油气田单井生命周期是指从井的诞生到消亡的整个过程,包括钻井、测井、生产、报废等的所有业务和数据。目前,石油勘探开发数据管理存在数据可用性差、数据检索复杂、服务对象单一等问题。因此,实现以井为单位,以时间为轴线的数据管理技术研究对于石油勘探开发数据管理具有重要意义。针对以上问题本文展开了如下研究:首先,研究了基于主题域、业务流和数据流的油气田单井生命周期本体知识划分方法,参照油气田单井生命周期和领域本体理论和业务流程,提出了以井为单位,时间为轴线的本体构建方法。其次,针对大规模油气田单井生命周期RDF数据,设计了基于分布式的数据模型。该数据模型改进了传统数据模型中的垂直划分方法,使用布隆过滤器减小连接表的大小,并在构造过程中消除了大量空表,减少了预连接的消耗。最后,根据油气田单井生命周期数据的数据模型,将SPARQL查询语句转化为Spark SQL语句,并利用遗传算法对基本图模式的连接顺序重排列,实现了查询优化,可以满足油气田单井生命周期数据的多重查询需求。本文通过数据加载时间实验和完整性检查实验,验证了数据模型的可用性;通过查询时间估算实验,验证了查询优化方法的有效性。基于以上研究成果,设计了油气田单井生命周期大数据智能管理平台架构,实现了一键查询单井数据的原型展示。
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