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1、2015年10月 第34卷第10期前瞻与综述文章编号:1000-8241(2015)10-1027-06基于大数据的管道系统数据分析模型及应用董绍华 安宇中石油北京天然气管道有限公司,北京100101摘要:以往管道企业数据分析侧重于因果关系,而在大数据时代,管道系统一系列的信息集成、管理程序、检测记录以及日常运维记录等都将通过物联网、云计算等数据网络串联起来,其数据分析方向逐渐由因果关系向非因果(关联性)关系转变。通过对大数据分析模型进行研究,得出大数据分析将是管道企业未来发展的重要趋势之一,建立了适合于未来发展的管道系统大数据管理架构模型,提出了基于大数据的管道数据算法模型,进一
2、步完善了内检测数据管理模型,并在管道泄漏和预警、管道地质灾害、管道腐蚀管理、管道内检测数据分析等方面实践应用,获得了能耗控制、灾害管理、风险控制等综合性、全局性的分析结论,对于管道大数据领域在管道行业的发展和应用具有重要意义。(图7,表2,参13)关键词:大数据;管道系统;数据分析模型;内检测数据管理;腐蚀管理中图分类号:TE972文献标识码:Adoi:10.6047/j.issn.1000-8241.2015.10.001DataanalysismodelforpipelinesystemanditsapplicationbasedonBigDataDONGShaohua,ANY
3、uPetroChinaBeijingGasPipelineCo.Ltd.,Beijing,100101Abstract:Previously,analysisonthedataofpipelineenterprisefocusedonthecausality.However,intheBigDataEra,aseriesofinformationintegrations,managementprocedures,detectionrecordsandroutineoperationandmaintenancerecordsofthepipelinesystemarelinkedup
4、bydatanetworkslikeinternetofthings(IOT)andcloudcomputing,makingthedataanalysisgraduallychangefromcausalitytonon-causalrelationship(relevance).Inthispaper,basedonstudyontheBigDataanalysismodel,itisconcludedthatBigDataanalysiswillbeoneofthemajortrendsofpipelineenterprise.Consequently,thispaperbu
5、ildsaBigDatamanagementarchitecturemodelsuitableforthefuturepipelinesystem,proposesaBigDatabasedpipelinedataalgorithmmodel,andfurtherimprovestheinlinedetectiondatamanagementmodel.Allthesemodelswereactuallyusedfordataanalysisintheaspectslikepipelineleakageandwarning,pipelinegeologicdisaster,pipe
6、linecorrosionmanagementandpipelineinlinedetection.Integratedandglobalanalysisconclusionsrelatedtoenergyconsumptioncontrol,hazardcontrolandriskcontrolhavebeenobtained,showingthesignificancesofBigDatainthedevelopmentofpipelineindustry.(7Figures,2Tables,13References)Keywords:BigData,pipelinesyste
7、m,dataanalysismodel,inlinedetectiondatamanagement,corrosionmanagement大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源数据、外部交流数据、互联网资源等。内部数据资源包泉,也是改变市场关系的重要方法。其核心就是预测,括实时管道运维数据、企业经营管理数据、内部情报支实现从随机样本向全体数据转变,从精确性向混杂性撑数据、企业内部提升数据等。数据的形式有结构化[1-2]转变,从因果关系向相关关系转变。数据和非结构化