基于大数据的钻井物料信息多维分析研究

摘要

石油钻井过程中需要使用大量种类和型号繁多的钻具物料，传统钻井物料管理信息系统主要是对钻井物料使用的事务性信息进行管理，缺少对钻井物料使用信息的分析和决策支持，未充分利用和发挥信息化建设所积累的大量数据信息的作用。本文采用大数据的理论和方法，深入研究基于大数据的钻井物料信息多维分析方法，以进一步提高钻井企业管理的效率。
　　第一，构建了基于大数据的钻井物料信息管理系统体系结构。采用大数据理论和方法，结合Hoop技术，以分布式存储的方式，构建基于Hardtop架构的钻井物料信息管理系统的体系结构及进行多维分析的解决方案。
　　第二，提出基于Hive的分布式数据仓库的设计和实现。通过对数据仓库的主题及事实表和维表的设计，构建相应的多维数据模型，并实现数据仓库设计。基于Hive技术设计数据仓库的抽取、转换和加载过程，通过scoop技术实现HDFS与传统关系数据库间数据的相互转移。
　　第三，研究给出基于Hadoop的钻井物料多维分析方法。对所要分析的多维数据进行切片、切块、钻取、旋转等一般操作；并实现基于MapReduce的多维分析，帮助企业决策人员从不同角度分析数据。
　　采用大数据的理论和方法处理钻井物料信息数据，能够充分发挥大数据的成本低、效率高的优势。本研究设计了基于大数据的钻井物料多维分析原型系统，为钻井企业数据分布广、数据量大、难以集成和及时分析处理等问题提供了辅助支持。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状及在石油行业的应用

1.3研究的目的和意义

1.4论文组织结构

第二章 基于大数据的钻井物料信息管理系统总体结构

2.1大数据的基本概念

2.2数据仓库、OLAP技术相关概念

2.3石油钻井钻具基础数据分析

2.4基于大数据的石油钻井物料信息多维分析系统总体结构

2.5本章小结

第三章 基于大数据的钻井物料信息数据仓库的设计和实现

3.1基于大数据数据仓库设计的主要技术

3.2基于Hive的钻井物料信息数据仓库的分析和设计

3.3基于Hive的钻井物料信息数据仓库的实现

3.4 Hive架构中 ETL 的实现

3.5本章小结

第四章 基于Hadoop的钻井物料信息多维分析

4.1多维分析主要技术简介

4.2石油钻井物料信息数据模型

4.3基于大数据的钻井物料多维分析方式

4.4基于大数据的多维分析的设计与实现

4.5本章总结

第五章 总结和展望

5.1论文工作总结

5.2进一步展望研究

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文