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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
