面向低渗透型油井的大数据光盘存储与挖掘技术的研究

摘要

近年来在石油工业领域大力推广数据存储技术和数据挖掘技术。一方面，油田企业正在进行信息化改革，积累了大量的生产数据，对于这部分数据需要进行科学的管理。另一方面，随着数据挖掘理论的研究与发展，数据挖掘技术从实验室走向了现实应用，在商业、工程技术等方面获得了广泛的应用。对于油田企业来说，建立综合型存储系统将会解决海量数据管理的问题，而数据挖掘技术则可以在海量数据中提取出有用的信息和知识，更好的为油田的发展提供帮助。
　　本文旨在完成油田数据存储系统设计和数据挖掘应用设计，主要研究工作如下：
　　（1）分析了油田方面给出的数据存储需求，结合光盘库、PLC等硬件平台，设计了油田海量光盘数据存储系统结构。存储系统分成四个层次，分别是客户应用层、服务管理层、数据存储层和数据采集层。
　　（2）以现有的UDF光盘文件系统为基础，从提高光盘扫描速度和增强光盘刻录容错这两个方面对UDF文件系统进行改进并优化。
　　（3）根据油田生产业务实际需求，讨论了油田数据仓库的总体设计方案，同时给出油田数据仓库事实表和维度表的结构设计。
　　（4）根据油田生产数据的特点，研究了基于密度的聚类分析算法——DBSCAN。利用空间索引技术对DBSCAN算法进行优化，使其在处理大规模数据时的时间性能增强，为油田生产数据挖掘应用打下基础。
　　（5）利用改进后的聚类算法实现了两类油田数据挖掘应用：油井分类和油藏分类，利用聚类得到的结果为油田提出了生产开发决策建议。
　　本文通过研究数据存储和数据挖掘两方面的应用，构建了油田数据管理的模型，实现了油田生产数据从采集到存储的一整套流程，并利用数据挖掘技术从生产数据中提取到了反映油井和油藏的规则与知识，为决策者优化生产制度、提高生产效率提供了可靠依据。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

注释表

第一章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本文研究的主要内容和创新点

1.5 论文组织结构

第二章 光盘存储与数据挖掘技术原理

2.1 光盘存储技术

2.2 光盘库技术

2.3 文件系统

2.4 PLC技术

2.5 数据挖掘技术

2.6 数据仓库技术

2.7 油田海量数据光盘存储和挖掘结合的可行性分析

2.8 本章小结

第三章 油田数据光盘存储系统设计

3.1 油田数据存储系统架构设计

3.2 服务管理层设计

3.3 数据存储层设计

3.4 光盘文件系统设计

3.5 数据采集层设计

3.6 本章小结

第四章 数据挖掘聚类算法的研究与改进

4.1 聚类分析方法

4.2 基于密度的DBSCAN聚类算法

4.3 空间索引技术

4.4 R*-索引优化研究

4.5 空间索引技术与DBSCQAN算法的结合

4.6 实验与分析

4.7 本章小结

第五章 油田数据仓库设计

5.1 数据仓库需求分析

5.2 数据仓库的数据分析

5.3 数据仓库的逻辑模型设计

5.4 本章小结

第六章 油田数据挖掘应用实现

6.1 聚类分析工具的设计和实现

6.2 基于聚类分析的油井分类应用

6.3 基于聚类分析的油藏分类应用

6.4 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 工作总结

7.2 研究展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文