大数据技术在油气勘探的应用方案.pptx
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大数据技术在油气勘探的应用方案.pptx
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而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍,石油行业销售ERP系统管理8600万吨/年的成品油销售业务,年处理3450万张单据,勘探与生产方面有24万口油气水井;炼油与化工方面有1119套炼化装置业内人士指出,“石油工业是信息工业”,很少有其他工业领域像石油工业这样更依赖于数据,社会趋势,行业趋势,大数据时代,2023/8/20,Inspurgroup,数据量大:
以地震波反射方式来收集海量数据为例,每次采集的二维数据可达12TB,三维数据可高达几百TB甚至PB级,四维数据将更加庞大,石油物理勘探的地震波法所得到的数据量非常庞大,是现今三大大型计算领域之一,计算量大:
以叠前时间偏移为例,一个地震道的输出需要至少1000万道甚至更多(偏移孔径决定)的输入道,每一个点要做两次均方根运算以及两次加法运算,振幅补偿两次乘法运算。
以1毫秒采样,6秒数据为例,实现一道偏移需要1000000x60002(平方+加法+乘法)次数学运算,计算量和需要处理的数据量都极其巨大!
油气勘探大数据,2023/8/20,Inspurgroup,解决性能主要途径,并行计算,传统计算模式,关注问题,发展趋势?
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自动实现大规模数据分布并行计算,高效实现大规模数据读取,高可扩:
在可用的计算机集簇间分配数据完成计算任务,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中,高效性:
能够在节点之间动态地移动数据,以保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,高容错性:
自动保存数据的多份副本,并且能够自动将失败的任务重新分配,经济性:
系统软件开源,应用软件开发简化。
通过X86系列组成的集群系统,和小型机相比成本优势明显,2023/8/20,Inspurgroup,基于大数据一体机的油气勘探技术架构示意,2023/8/20,Inspurgroup,大数据一体机物理示意,可根据负载需求扩展节点,理论上数据节点数量可扩至4000个,存储容量可相应增长,至少满足PB级大数据分布存储在Hadoop技术框架的基础上提供并行处理及IO优化可实现户外计算应用单节点可支持配置:
8路CPU,128G内存,32TB硬盘,浪潮大数据应用-卡口与智能交通,监控卡口1,监控卡口2,监控卡口3,监控卡口4,1亿/天车行轨迹,2300万车辆信息,9000千万人口,3000万驾驶员,卡口信息:
牌号:
鲁F123*车型:
解放j6p颜色:
蓝色位置:
济南经十山大路口方向:
自西向东时间:
2013.2.58:
45:
30,全省17地市交通卡口每天采集行车记录数将近1亿条,云计算数据中心,根据牌号比对车辆行驶信息查找嫌疑车辆,监控卡口.,大数据的分析计算,车牌号,车型,颜色,距离,.,卡口信息,卡口信息,卡口信息,卡口信息,卡口信息,数据调取,数据调取,计算结果,浪潮大数据应用-推荐服务,浪潮大数据应用-淘宝天猫双11数据分析,税务云平台,350.4亿元天猫商城241.9亿元淘宝集市108.5亿元,阿里官方公布,淘宝和天猫销售额350.19亿,2013年全国双十一数据,C2C模式暂不收税,税务云平台仅采集天猫商城交易明细数据。
电商大数据采集云平台双十一运行情况,浪潮大数据应用-电商平台税务局端数据比对,2013年10月份杭州市B2C网店(天猫)销售和申报数据比对:
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