大数据商业世界新蓝海

如今,大数据(Big Data)一词越来越多地被提及与使用,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据.事实上,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理.随着云时代的来临,大数据引发的巨大价值正在为人们所关注并追逐. 大数据,大影响 业界将大数据的特征概括为4V:"Volume,Variety,Value,Velocity",即数据量巨大、数据类型繁多、高价值和高速度,这些特征对传统数据库管理工具提出了巨大挑战.大数据的分析因为导入数据量大、查询涉及的数据量大、查询请求多等原因而遇到不少困难,目前主要使用的产品包括InfoBright、Hadoop、YunTable、SAP Hana和Oracle Exadata等.     

数据挖掘技术在油田生产决策支持中的研究及应用

油田生产过程积累了大量的历史数据,从大量沉淀的数据环境中挖掘有用的决策信息,探索出油田生产中的规律性,能够更有效地指导生产,为石油企业提供生产决策支持。文中提出了基于油田生产数据采用数据抽取、转换和加载技术的数据仓库的构建策略以及基于多维数据集的数据挖掘的实施方案,并对包括数据仓库体系结构的设计、数据仓库的构建、多维数据集数据存储模式的优选策略、在线分析处理以及基于分层聚类分析的方法实现数据挖掘等在内的各主要环节进行了系统详细的阐述。最后结合油田生产数据,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套油田企业生产决策支持系统,并提取和挖掘出了对于油田生产决策支持有用的信息。     

图像数据压缩技术的原理及方法

多媒体数据的数据量非常巨大，如果不进行压缩，就无法在计算机中存储和传输，也无法在多媒体信息系统中处理。本文基于信息论的理论介绍了图像压缩技术的基本原理和编码方法。     

数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望

随着我国科学技术的不断进步,数字时代也逐渐到来,我国的石油工程在发展的过程中也与数字相结合,这也意味着油田工程技术中"大数据"的到来。但是面对着庞大的数据量,还有构成数据的复杂情况,传统的石油工程技术和传统的数据库技术、分析数据、预测方法都已经无法应对现阶段庞大的数据量,因此这样的情况也就推动了我国石油工程数据挖掘技术的快速发展。本文根据石油工程中挖掘技术的发展情况,阐述了数据在石油工程领域中的应用现状,并且分析其发展的状况,预测数据挖掘技术在石油工程中的未来发展前景。     

交通运输大数据应用进展

 随着交通运输服务与管理信息化、智能化的发展，行业内集中了大量丰富的数据资源。分析了交通运输大数据的特点、类型及数据量，简述了综合交通出行大数据开放云平台的构架、功能和应用效果。通过研究交通运输大数据在交通拥堵治理、高速公路智能稽查、客流统计及民航空管等方面的应用案例，指出交通运输大数据发展及应用趋势混杂性更强，分析处理结果可能会有相互矛盾的情况，随着数据量的增加，不精确性对整个分析结论的影响力变小；当数据量扩大后，简单算法可能更加实用等。     

EEG信号的彩色统计地图法

在８小时睡眠脑电波（ＥＥＧ）分析中，通常有３０×１０６的ＥＥＧ信息被记录下来，对如此巨大的数据量进行分析，是一项非常枯燥费时的工作．本文首次提出了彩色统计地图法，极大地提高了信息表达密度，从整体上给出了数据的主要特征，为睡眠分析提供了一个简捷的方法．     

基于特征提取的高光谱数据分类

目的提出高光谱数据的分类流程,以取高光谱数据对地物具有更高的光谱分辨率的优势,避其巨大数据量和波段间强相关性的弱势。方法应用辨别分析和决策面特征提取方法。结果减低了数据量,优化了高光谱信息。特征提取对高光谱信息优化处理十分有效,并达到了高维信息数据降维和高效利用的可行性。结论在一定的分类精度范围内,减低维数而不丢失信息,可以提高分类器的效能,实现高维遥感数据的优化处理和高效利用。     

视频编解码技术的应用和发展

随着计算机、多媒体和数据通信技术的迅速发展，数字视频的应用越来越广，由于数字视频数据量巨大，不利于传输、存储和播放，采用视频编解码技术，将数据以压缩的形式进行应用可以解决这一问题。数字视频编码技术是数字信息传输、存储等环节的前提，也是数字视频产业的基础。     

基于3S技术的油田三维生产管理信息系统的开发实践

基于3S技术,以三维地理信息系统软件VRMap为平台,将数字高程模型、遥感卫星图像、油田地理信息数据、野外GPS定位数据、油田地面工程三维模型、油田开发生产数据等集成,提出了一套油田三维生产管理信息系统的解决方案.该系统可操作性强、成本低,可实现油田生产信息的三维可视化管理,具有广阔的应用前景.     

油田产量预测系统

运用预测模型和数据库管理一体化技术，面向油田已有的数据库数据、包容各种预测方法．建立了油田生产的计算机预测系统，以提高预报效率和数据管理水平，并为制订生产规划提供依据．应用表明，该系统具有推广和实用价值．     

大数据，新技术下的商业“炼金术”

大数据时代来临 ·什么是大数据？ 首先来看一组数字。据全球权威市场研究机构IDC预测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍。如果以现有全球人口来进行均摊的话，每个人可以摊到2TB（1TB-1024GB）的数据。可以看出，这确实是一个令人咋舌的数字，足以看到大数据的浪潮之迅猛、需求之迫切。     

数字化生产指挥系统在长庆油田集输中的应用

长庆油田数字化生产指挥系统是：集油气集输、安全环保、重点作业现场监控、应急抢险、辅助生产保障为同一平台的运行指挥系统。主要负责对数字化前端传来的实时数据进行汇总、分析和处理，并将一部分实时数据转变成管理数据，提供给不同岗位的管理人员，是油田公司的数据集散中心。     

油田产量预测系统

运用预测模型和数据库管理一体化技术，面向油田已有的数据库数据、包容各种预测方法。建立了油田生产的计算机预测系统，以提高预报效率和数据管理水平。并为制订生产规划提供依据。应用表明，该系统具有推广和实用价值。／     

图像压缩技术及其应用

图像压缩技术及其应用赵杰（电子与信息工程系）由于图像包含的信息量异常丰富，要表示图像所需的数据量也非常巨大，若要对连续采集的图像进行实时远程传输，则为常规信道带宽所无法接受。多媒体数据库的实现和一些产业部门的应用，都要求在磁盘上存储大量的图像数据，这...     

远程教育多媒体信息压缩方式传输速度探讨

远程教育的关键是信息的传输问题,特别是多媒体信息的传输。由于传输的多媒体信息量巨大,与当今慢速的网络环境不相适应,怎样解决远程教育系统中传输速度较慢的问题已是目前远程教育系统中的一个重要课题。本文就目前远程教育WEB服务器库中教学多媒体信息普遍存在的压缩方式、传输速度较慢的问题进行了探讨。1　信息压缩算法和途径未经压缩的数据信息通常要占据巨大的存储空间。例如,一幅640×480的256色(8位)图象的数据量约为300KB,65536色(16位)图象的数据量约为600KB,至于视频文件,其数据量更是巨大。因此,必须对多媒体信息进行数…     

JPEG、MPEG标准简介

多媒体数据的数据量巨大，如果不对它进行压缩，是无法在计算机中存储和传送的，也无法在多媒体信息系统中处理．几十年来，人们已经研究了许多种数据压缩的方法．文章着重介绍了静态图像压缩标准JPEG和动态图像压缩标准MPEG，这两个标准为我们的使用带来很大的方便。     

无线通讯技术在偏远油区的应用

随着油田的开发，偏远油区的数据监控、视频监控在油田的安全生产、管理中发挥着重要作用，而无线通讯技术的应用已逐渐成为各种监控系统的主要链路方式。本文对目前广泛应用的几种无线通讯技术的进行简单介绍，分析偏远油区的地理环境及生产环境对无线通讯技术应用的影响。并对应用无线网桥技术进行的平台视频监控项目中的成功应用做简单介绍。     

海上油田生产水的水质分析与优化处理

在海上石油开采过程中，往往通过将油田生产水处理合格后进行回注向地层补充能量，此举可以提高油田采收率，还可以避免生产污水排放入海造成海洋环境污染。然而如何使回注的生产水满足油田回注水质要求，以防止集输系统、井筒腐蚀和结垢，使回注水对地层的伤害最小化，一直是油田生产水处理的难题。根据海上某油田生产的实际情况，分析了其水质状况，并提出了相对应的优化措施。     

计算机信息自动化技术在油田企业的应用分析

在现代油田企业的建设与发展中，计算机信息自动化技术的运用是提高油田生产管理效率、提高油田生产自动化、促进油田综合成本控制目标实现的关键。为了实现我国油田企业综合技术水平的提高，本文对计算机信息自动化技术在油田企业的应用进行了简要的论述与分析。     

无线通信技术在油水井动态监测中的应用

介绍一种新颖的井下无线数据通信技术，将它应用在井下状态监测装置中，能在油水井正常生产状态下长期连续监测井下生产状态及井下工具工作状态，并能随时获取测试数据，解决井下生产动态监测的长期性、实时性与陆上油田低成本应用之间的矛盾。其获得的长期监测数据与短期的传统不稳定试井所获取的数据相比，可获取更多的储层信息及井下工具状态变化情况，为油田开发措施制定和提高油气采收率提供新的技术支撑。