亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        面向智慧油田的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)語義集成技術研究

        2016-11-15 11:34:15劉陽曾鵬于海斌
        中興通訊技術 2016年5期
        關鍵詞:信息檢索數(shù)據(jù)分析

        劉陽 曾鵬 于海斌

        摘要:認為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術在油田生產(chǎn)信息的實時獲取和即時分析等方面具有重要作用。建議引入語義技術,構建覆蓋油田勘探、開發(fā)、生產(chǎn)、運營等全流程的語義集成平臺,實現(xiàn)對智慧油田的實時分析,為油田生產(chǎn)運行參數(shù)實時優(yōu)化調整提供支持。此外,還詳細介紹了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)語義集成平臺的架構及關鍵技術,指出其將是未來智慧油田信息集成的重要發(fā)展方向。

        關鍵詞:智慧油田;語義技術;工業(yè)物聯(lián)網(wǎng);信息檢索;數(shù)據(jù)優(yōu)化;數(shù)據(jù)分析

        Abstract: Industrial Internet of things plays an important role in real time getting and analysis of the production information for the oil filed. By inducing the semantic technology, a semantic-based integrated platform can be built, including exploring, developing, producing and operating of the oil field. In this way, real time analytics of the smart oil field and real time optimization of the production parameters can be realized. Moreover, the framework and key technologies for industrial Internet of things semantic integration are detailed, and an important developing direction for information integration of the smart oil field is provided.

        Key words: smart oil field; semantic technology; industrial Internet of things; information retrieval; data analysis; data optimization

        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)制造全流程的泛在感知與控制,已經(jīng)成為企業(yè)降低人工成本,減少生產(chǎn)消耗,保證設備可靠性,提高產(chǎn)品質量,以及增強核心競爭力的主要手段。

        智慧油田是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術在油田領域的延伸與應用,其在數(shù)字油田的信息化和互聯(lián)化等基礎上,進一步實現(xiàn)了信息管理的物聯(lián)化以及智能化。

        進入高含水后期開采階段后,中國油田產(chǎn)液量大幅度上升,面臨著液油比急劇增高,地面工程難以適應,維持油田穩(wěn)產(chǎn)的措施工作量和費用明顯增加等諸多困難。因此,中國智慧油田的目標是依據(jù)油井工況、地下油藏變化及國際油價形勢實時修正注采井作業(yè)參數(shù),優(yōu)化調整采油過程,實現(xiàn)節(jié)能運行,提升油田采收率與經(jīng)濟效益。

        智慧油田的發(fā)展需要依托工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對油田生產(chǎn)信息全面控制,對覆蓋油田勘探、開發(fā)、生產(chǎn)、運營及外部環(huán)境因素等全流程的各類信息系統(tǒng)進行集成,并統(tǒng)一分析與反饋,形成閉環(huán)式智慧油田運行模式,如圖1所示。

        當前,各類油田信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)以不同形式存儲。而語義作為數(shù)據(jù)含義和關聯(lián)關系的表征技術,可實現(xiàn)對異構系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的統(tǒng)一理解及深層關聯(lián)的建立。因此,基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智慧油田數(shù)據(jù)語義集成具有廣闊的研究前景。

        1 語義集成架構

        1.1 語義集成概念

        語義集成,又稱為語義互操作,強調在一定語義下實現(xiàn)信息的互操作。文獻[1]提出了一種語義集成的定義:系統(tǒng)之間能夠消除來自于不同信息源的語義異構,從而實現(xiàn)信息的共享與集成的機制。從語義集成的定義可知語義集成具有以下3個特點:(1)信息源多樣性,互操作的信息可能會來自于兩個或以上的信息源;(2)系統(tǒng)之間可以相互理解來自對方信息的含義;(3)系統(tǒng)之間可以共享和交換信息。語義集成的關鍵在于系統(tǒng)之間可以理解信息的含義。而信息源之間產(chǎn)生的異構可以分為語法異構(數(shù)據(jù)格式不同),結構異構(不同的信息源存儲數(shù)據(jù)的結構不同),以及語義異構(同一概念在不同系統(tǒng)中有不同的語義,不同的概念在不同的系統(tǒng)中有相同的語義)。采用XML和Web Service可以很好的解決語法異構和結構異構的問題,至于語義異構的問題則可以通過本體來解決[2]。

        本體是一個領域中概念顯示的形式化規(guī)約。本體主要是由類、屬性、實例以及公理組成[3],為不同實體之間信息的共享、重用和交互提供共同的理解。本體部署有3種不同的結構方法:單本體結構、多本體結構和混合本體結構[4]。單本體結構方法只使用一個全局本體提供可共享的詞匯表。不同來源的信息源都使用這個共同的全局本體獲得信息的語義描述,從而解決了不同信息源語義異構的問題,實現(xiàn)了不同系統(tǒng)之間的語義集成。利用該本體結構的一個比較顯著的實例是多源單接口(SIMS)[5],SIMS模型采用一個分層的術語知識庫,用節(jié)點表示對象、動作和狀態(tài)。但是單本體結構在使用時有很大的局限性,由于要使用同一個全局本體,這些信息源要提供相似領域的信息,并且不適合信息源動態(tài)變化的情況;多本體結構中,每個信息源的語義都是由自己本地的局部本體描述的,這些局部本體之間不一定共享相同的詞匯表,信息源之間的語義異構是通過不同局部本體的映射解決的。如OBSERVER系統(tǒng)就是由多個局部本體描述系統(tǒng)內不同信息源的語義。對于多本體結構而言,本體間的映射是一項很繁瑣的工作,尤其是在不同局部本體之間語義異構很嚴重的情況下。針對語義集成中單本體結構和多本體結構方法存在的缺點,又提出了混合本體結構的方法。與多本體結構相類似,混合本體結構中每個信息源的語義信息都是由他們局部本體描述的,為解決不同本體間語義異構的問題,混合本體結構又在局部本體上層構建了全局共享詞匯表,共享詞匯表也可以是一個本體[6]。

        1.2 面向智慧油田的語義集成架構

        隨著智慧油田的發(fā)展,油田開發(fā)的數(shù)據(jù)資源越來越豐富,已經(jīng)成為一個巨大的信息倉庫,各不同系統(tǒng)內數(shù)據(jù)具有半結構性、異構性以及分布性等特點,需要將數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的模式進行集成管理。為此,本文提出了面向智慧油田的語義集成的3層架構,如圖2所示。

        現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集層是智慧油田中數(shù)據(jù)的來源,其綜合考慮了國際油價、開采成本等外部因素,以及油藏結構、測井數(shù)據(jù)、注采工況等物理因素的影響。采集的數(shù)據(jù)包括了實時數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型上有文件數(shù)據(jù)以及關系型數(shù)據(jù)等?,F(xiàn)場數(shù)據(jù)采集層是該架構的基礎,為語義集成提供了數(shù)據(jù)源。

        語義集成層是實現(xiàn)智慧油田的關鍵技術,主要包括數(shù)據(jù)語義轉換、語義關聯(lián)檢索引擎以及油田領域知識庫這3個部分。其中,數(shù)據(jù)語義轉換需要對異構的油田全流程信息進行統(tǒng)一語義建模,對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一使用模式提供支持;語義關聯(lián)檢索引擎實現(xiàn)對具有關聯(lián)關系的油田各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一檢索功能,降低數(shù)據(jù)集成難度;油田領域知識庫對油田既有工藝流程、設備關聯(lián)、分析關系進行形式化描述,為語義關聯(lián)檢索以及后續(xù)應用提供支持。

        應用層實現(xiàn)對覆蓋油田勘探生產(chǎn)分析全流程的跨層跨域信息的綜合應用。

        2 智慧油田語義集成關鍵

        技術

        2.1 異構數(shù)據(jù)語義建模

        目前,針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)描述的語義模型主要有開放地理空間聯(lián)盟(OGC)提出的SensorML、萬維網(wǎng)聯(lián)盟(W3C)提出的傳感器網(wǎng)絡接入(SWE)[7]體系,又以SWE的應用范圍最廣泛。SWE對傳感Web的語義描述僅包含時間、空間和主題3大類要素,其中主題涵蓋范圍較模糊,而對于工藝流程明確的工業(yè)生產(chǎn)全過程,對主題進行更明確的劃分將有利于對數(shù)據(jù)的精準提取與使用。因此,可通過工業(yè)數(shù)據(jù)流使用模式與習慣的分析,結合熱點挖掘技術,提取出互聯(lián)生產(chǎn)元數(shù)據(jù)關鍵因素,具體包括時間、地點、使用者、操作對象、功能、操作類型以及操作描述(映射為when、where、who、which、what、how、do what)等7大類因素,實現(xiàn)全局生產(chǎn)異構元數(shù)據(jù)的語義封裝。

        2.2 油田領域知識庫

        針對油田數(shù)據(jù)海量、異構以及元數(shù)據(jù)信息語義不一致問題,在語義建模基礎上,需要解決各系統(tǒng)信息語義歧義的問題。通過對工業(yè)處理過程的抽象,構建層次化語義本體庫,構建異構數(shù)據(jù)與生產(chǎn)設備之間的時空與業(yè)務聯(lián)系,并針對領域構建基于模型與經(jīng)驗的領域知識庫,實現(xiàn)全局信息的共享與推理功能。

        (1)層次化語義本體庫

        層次化語義本體庫采用手工、半自動和自動的方法進行,可以根據(jù)具體情況有所裁剪,層次化語義本體庫的架構如圖3所示。

        其中,頂層是跨領域詞匯表,作為各領域表達基準表;域層為語義域本體,在工業(yè)領域按照終端使用模式進行配置;設備層是面向應用的核心本體庫,包括向上與應用的關聯(lián)和向下與語義描述的映射;語義模型為語義描述標準化框架;消歧本體庫則用以完成各層次各實體的語義歧義消除工作。

        (2)領域知識庫

        領域知識庫主要實現(xiàn)各工業(yè)裝備領域內模式知識與經(jīng)驗知識基于本體的形式化表示。以油田油井注采狀態(tài)的計算模型為例,其注采知識庫主要包括基于功圖的單井產(chǎn)量計算模型、動液面計算模型、產(chǎn)液量計算模型、泵效計算模型、平衡度計算模型等,經(jīng)驗知識方面主要包括油藏地質狀態(tài)判斷知識庫。通過對全局中各不同領域知識庫的建立,基于層次化本體實現(xiàn)生產(chǎn)全流程全局優(yōu)化的推理能力。

        2.3 時空數(shù)據(jù)流關聯(lián)檢索

        典型工業(yè)應用場景主要面向生產(chǎn)過程控制與分析人員,當出現(xiàn)特定生產(chǎn)場景時,需要綜合各系統(tǒng)內相關信息作出相應反饋。以油田抽油井優(yōu)化方案制定為例,當前的油田油井方案制定工程師需要分別到不同系統(tǒng)中手動調取油藏地質文件數(shù)據(jù)、數(shù)值模擬數(shù)據(jù)、單井小層數(shù)據(jù)以及單井實時動液面、示功圖等信息,效率低下。因此,針對這類典型的具有業(yè)務關聯(lián)的使用流程,需要開展面向關聯(lián)的快速數(shù)據(jù)檢索技術的研究。對于工業(yè)生產(chǎn)過程,主要表現(xiàn)為針對由于時空關系導致的具有上下游業(yè)務流程因果關系的關聯(lián),通過關聯(lián)檢索的實現(xiàn),解決高效獲取相關數(shù)據(jù)信息的問題。

        關聯(lián)模型的構建需要綜合時間與空間視角。如圖4所示,在時空轉換關系中,傳感器可作為連接兩個空間的橋梁,通過構建基于傳感器連接點的層次劃分來實現(xiàn)兩個空間之間的關聯(lián)。

        在圖4中,對應用系統(tǒng)在時間、空間以及功能域上逐級劃分形成語義關聯(lián)索引樹,通過生產(chǎn)過程信息匯聚節(jié)點的連接實現(xiàn)時空聯(lián)合檢索,并以元數(shù)據(jù)能力發(fā)布作為檢索入口,實現(xiàn)時空關聯(lián)檢索。以油田注采互聯(lián)生產(chǎn)過程為例,通過建立油田應用實體多層次本體命名體系來顯式標明時空與應用的關聯(lián),包括空間檢索命名、時間檢索命名和應用檢索命名體系等,繼而提供了數(shù)據(jù)的查詢與管理機制。

        基于時空語義檢索樹的語義檢索過程如圖5所示。

        數(shù)據(jù)的語義檢索,需要首先對檢索請求進行解析,可支持Web本體語言(OWL)、詞網(wǎng)(WN)和Web服務建模本體(WSMO)解析,形成檢索解析結果,與時空關聯(lián)索引樹進行匹配,最終從標準化的語義數(shù)據(jù)中進行檢索并返回檢索結果。以油田注采裝備檢索為例,當作業(yè)井中某節(jié)點壓力值發(fā)生突變后,可以通過時空關聯(lián)檢索對相同/臨近作業(yè)區(qū)塊同期抽油井、注水井的相關壓力、溫度等信息進行關聯(lián)檢索分析,進而為判斷當前作業(yè)井壓力突變的原因分析提供依據(jù)和解決方案支持。

        3 展望

        當前,中國相繼推出了“工業(yè)化信息化兩化融合”、“中國制造2025”等一系列頂層設計方案,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展日益成為人們關注的焦點。同時智慧油田概念的提出將數(shù)字油田逐漸向智慧化、高效化的開發(fā)中轉變。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基礎上,通過語義技術,將跨層跨域的數(shù)據(jù)集成變成了可能,而將語義集成技術廣泛應用在智慧油田的建設與推進中,又能夠進一步促進油田的數(shù)據(jù)信息利用更加高效、更加合理。因此,對基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智慧油田語義集成技術體系進行更加全面與深入的研究,將促進油田生產(chǎn)運行新模式的實現(xiàn)與發(fā)展。

        參考文獻

        [1] TERRASA A N. Semantic Integration of Thematic Geographic Information in a Multimedia Context[D]. Barcelona: Pompeu Fabra University, 2006

        [2] ZHOU J, YANG H, WANG M, et al. A Survey of Semantic Enterprise Information Integration[C]// International Conference on Information Sciences and Interaction Sciences. USA, IEEE:234-239, 2010. DOI:10.1109/ICICIS.2010.5534744

        [3] GRUNINGER M, USCHOLD M. Ontologies: Principles, Methods and Applications[J]. Knowledge Engineering Review, 1996, 11(2):93-136. DOI:http://dx.doi.org/10.1017/S0269888900007797

        [4] WACHE H, VISSER U, STUCKENSCHMIDT H, et al. Ontology-Based Integration of Information-A Survey of Existing Approaches[C]// Ijcai01 Workshop on Ontologies & Information Sharing, USA, IJCAI: 108-117, 2001

        [5] ARENS Y, HSU C N, KNOBLOCK C A. Query Processing in the SIMS Information Mediator[M]// Tate A Advanced Planning Technology Aaai Press Menlo Park Ca, 1997: 82-90

        [6] STUCKENSCHMIDT H, WACHE H, VISSER U, et al. Enabling Technologies for Interoperability[C]// Information Sharing: Methods and Applications at the 14th International Symposium of Computer Science for Environmental Protection, Bonn, TZI: 35-46, 2000

        [7] SHETH A, HENSON C. Semantic Sensor Web[J]. IEEE Internet Computing. 2008, 12(4):78-83. DOI:10.1109/MIC.2008.87

        猜你喜歡
        信息檢索數(shù)據(jù)分析
        基于同態(tài)加密支持模糊查詢的高效隱私信息檢索協(xié)議
        我校如何利用體育大課間活動解決男生引體向上這個薄弱環(huán)節(jié)
        體育時空(2016年8期)2016-10-25 18:02:39
        Excel電子表格在財務日常工作中的應用
        淺析大數(shù)據(jù)時代背景下的市場營銷策略
        新常態(tài)下集團公司內部審計工作研究
        中國市場(2016年36期)2016-10-19 04:31:23
        淺析大數(shù)據(jù)時代對企業(yè)營銷模式的影響
        基于讀者到館行為數(shù)據(jù)分析的高校圖書館服務優(yōu)化建議
        科技視界(2016年22期)2016-10-18 14:37:36
        醫(yī)學期刊編輯中文獻信息檢索的應用
        新聞傳播(2016年18期)2016-07-19 10:12:06
        在網(wǎng)絡環(huán)境下高職院校開設信息檢索課的必要性研究
        新聞傳播(2016年11期)2016-07-10 12:04:01
        基于神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化信息檢索模型研究
        色一情一乱一伦一区二区三区日本 | 国产毛片av一区二区| 亚洲av精二区三区日韩| 高潮抽搐潮喷毛片在线播放| 亚洲精品久久久久久久不卡四虎| 国产免费av片在线观看播放| 亚洲一二三区在线观看| 亚洲欧洲偷自拍图片区| 精品免费在线| 亚洲日产国无码| 国产美女一区三区在线观看| 午夜一区二区视频在线观看| 亚洲一区二区三区尿失禁| 99国产精品无码| 人妻aⅴ无码一区二区三区 | 日韩一级精品视频免费在线看| 亚洲av久播在线一区二区| 久久精品女人天堂av免费观看| 亚洲精品午睡沙发系列| 狼友AV在线| 啪啪视频免费看一区二区| 亚洲成人av在线播放不卡| 中国亚洲一区二区视频| 正在播放老肥熟妇露脸| 人妻系列无码专区久久五月天| 亚洲AV无码专区国产H小说| 久草久热这里只有精品| 亚洲午夜精品一区二区麻豆av| 国产高清av首播原创麻豆| 久久亚洲sm情趣捆绑调教| 国产成人亚洲精品电影| 国产精品成人黄色大片| 亚洲视频专区一区二区三区| 国色天香中文字幕在线视频| 中年熟妇的大黑p| 另类亚洲欧美精品久久不卡| 国产精品亚洲美女av网站| 国产女主播福利在线观看| 日本少妇高潮喷水视频| 老妇女性较大毛片| 最新国产乱视频伦在线|