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如何測(cè)量實(shí)時(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)的質(zhì)量?

翻譯|行業(yè)資訊|編輯:胡濤|2024-11-05 11:04:18.820|閱讀 88 次

概述:在本指南中,我們將探討確保井場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的復(fù)雜挑戰(zhàn)。我們了解,對(duì)于許多處理復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)的開發(fā)人員來說,一些可用工具的圖表解決方案存在局限性和缺點(diǎn)。

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 石油鉆井平臺(tái)收集大量數(shù)據(jù)來支持整個(gè)運(yùn)營過程中的盈利決策——通常每個(gè)井每天的數(shù)據(jù)超過 10 TB。

然而,即使你知道要收集哪些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),在確保這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性方面仍存在挑戰(zhàn)。例如,你如何確信你的傳感器提供正確的信息并實(shí)時(shí)更新?你如何確保可視化數(shù)據(jù)沒有滯后?

在本指南中,我們將探討確保井場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的復(fù)雜挑戰(zhàn)。我們了解,對(duì)于許多處理復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)的開發(fā)人員來說,一些可用工具的圖表解決方案存在局限性和缺點(diǎn)。

SciChart – 一個(gè)跨平臺(tái)圖表庫,可實(shí)現(xiàn) Windows Presentation Foundation (WPF)、JavaScript 以及原生 iOS (Swift/Objective-C) 和 Android (Java/Kotlin),基于代號(hào)為 Visual Xccelerator® 的專有 C++ 渲染引擎。這提供了 SciChart 眾所周知的速度和性能,但另一個(gè)好處是,該引擎跨平臺(tái)提供單一共享代碼庫,用于繪制高性能科學(xué)、金融和醫(yī)療圖表和圖形,并在 DirectX、OpenGL、Metal 和 WebGL 中提供硬件加速。

到目前為止,還沒有可以在 Qt 中運(yùn)行的純 C++ 版本的 SciChart,但是,我們一直在努力為 SciChart 提供 Linux 支持。

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您真正想知道的不僅僅是如何保護(hù)您的數(shù)據(jù)、確保準(zhǔn)確性,而且還如何提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并確保利益相關(guān)者能夠看到更廣闊的視野。

實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)有其自身的挑戰(zhàn),但我們將討論這些問題并提供解決方案和見解,以幫助您對(duì)處理大型數(shù)據(jù)集的方法更有信心。

處理井場(chǎng)復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

從延遲到缺失數(shù)據(jù)集,這些都是處理井場(chǎng)復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)的常見挑戰(zhàn)。我們相信您會(huì)對(duì)其中的多個(gè)(如果不是大多數(shù))問題產(chǎn)生共鳴,我們會(huì)跟進(jìn)您需要的見解,讓您的數(shù)據(jù)重回正軌。您總是希望提供盡可能最準(zhǔn)確、最新的見解,而這正是我們?cè)谶@里為您提供幫助的原因。

缺失數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)集

您已將所有流程和傳感器都設(shè)置到位以收集數(shù)據(jù),但有時(shí)它會(huì)讓您失望!無論您的數(shù)據(jù)是缺失間隔還是損壞,數(shù)據(jù)缺口都令人沮喪。幸運(yùn)的是,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以通過一些方法將缺失的拼圖碎片拼湊在一起,我們將在本文后面討論。即使出現(xiàn)數(shù)據(jù)故障,也有辦法讓數(shù)據(jù)重回正軌并告知決策者,這些數(shù)據(jù)仍然有助于實(shí)現(xiàn)您的目標(biāo)!

數(shù)據(jù)延遲

為了確保實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性,必須將數(shù)據(jù)輸入和可視化之間的延遲保持在最低限度。但是您可以做些什么來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)呢?這通常需要中央處理器 (CPU)、內(nèi)存和圖形處理單元 (GPU) 之間的并行處理。通過以最有效的方式排列數(shù)據(jù)處理,您可以減少延遲。

數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確

不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)或無效的數(shù)據(jù)傳感器校準(zhǔn)也會(huì)給數(shù)據(jù)分析師和決策者帶來問題。一個(gè)常見的挑戰(zhàn)是確保噪聲不會(huì)干擾分布式聲學(xué)傳感數(shù)據(jù)的頻率讀數(shù)。幸運(yùn)的是,有辦法區(qū)分噪聲和質(zhì)量數(shù)據(jù),因此您可以輕松篩選出不需要的數(shù)據(jù)!我們將在下面探討如何實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

如何比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手表現(xiàn)更好

僅使用標(biāo)準(zhǔn)工具將使您與所有其他石油和天然氣公司一樣,并使您的盈利潛力停滯不前。相反,您希望利用新的指標(biāo)和覆蓋。這就是您解鎖新見解或增強(qiáng)最終用戶數(shù)據(jù)解釋體驗(yàn)的方式。但是,要做到這一點(diǎn),您需要 SciChart 等大數(shù)據(jù)軟件提供商提供的定制級(jí)別。

科學(xué)圖表
解決挑戰(zhàn)可以采取的行動(dòng)

想要避免不必要的延誤并激發(fā)團(tuán)隊(duì)的信心嗎?借助正確的見解和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平臺(tái),您可以采取措施緩解和解決當(dāng)前的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。下面,我們概述了上述常見的復(fù)雜數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)的解決方案,包括如何處理缺失數(shù)據(jù)或確定噪聲是否正在破壞分布式聲學(xué)傳感的準(zhǔn)確性。

使用高性能圖表渲染引擎

劣質(zhì)的圖表解決方案(例如開源平臺(tái))難以滿足科學(xué)應(yīng)用的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)需求。例如,處理皮米和納米等數(shù)據(jù)會(huì)稍微復(fù)雜一些。處理整數(shù)等基本操作對(duì)于確保準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)洞察至關(guān)重要。使用高性能 64 位庫是值得的,因?yàn)?32 位庫無法滿足您所需的精度。

另一個(gè)例子是貝塞爾曲線。貝塞爾曲線通常用于科學(xué)數(shù)據(jù)解釋,解釋和繪制曲線的方式確實(shí)會(huì)影響收集到的見解的質(zhì)量。即使您輸入了正確的數(shù)據(jù),也可能出現(xiàn)錯(cuò)誤曲線的風(fēng)險(xiǎn)(如果沒有正確的圖表軟件解決方案,這種情況經(jīng)常發(fā)生),即您可能會(huì)得出不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)視覺效果。

簡(jiǎn)而言之,使用劣質(zhì)的圖表解決方案可能會(huì)降低您的工作質(zhì)量。這就是為什么值得投資于功能強(qiáng)大、足以支持科學(xué)數(shù)據(jù)復(fù)雜需求的圖表解決方案。

科學(xué)圖表

確保你的傳感器正常工作

通常,數(shù)據(jù)質(zhì)量取決于傳感器和數(shù)據(jù)收集機(jī)制。使用設(shè)計(jì)和測(cè)試軟件監(jiān)控傳感器的效率。這可以在儀表板中運(yùn)行以評(píng)估傳感器的能力嗎?

頻率會(huì)干擾嗎?您可以探索的一個(gè)渠道是深入研究分布式聲學(xué)傳感,因?yàn)楸尘霸胍艨赡軙?huì)被引入其中。常見的噪音來源包括與鉆井相關(guān)的發(fā)動(dòng)機(jī)和設(shè)備的振動(dòng)影響。可以安裝噪音測(cè)試設(shè)備來測(cè)量和排除數(shù)據(jù)中的干擾頻率。

這將有助于讓您的數(shù)據(jù)恢復(fù)正常。

使用技術(shù)來補(bǔ)救缺失的數(shù)據(jù)

關(guān)聯(lián)技術(shù)(例如交叉圖或直方圖)可幫助您根據(jù)不同測(cè)井測(cè)量的可用值及其之間的關(guān)系估計(jì)缺失值或不完整值。盡管關(guān)聯(lián)技術(shù)被廣泛考慮,但這種策略并不適用于所有井場(chǎng),因?yàn)樗蕾囉诘叵聦拥囊恢滦浴?

如果相關(guān)值不合適,您可以依靠有關(guān)巖石和流體特性的核心數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)輸入到遺漏的間隔中。您也可以查看地震數(shù)據(jù),但日志數(shù)據(jù)通常更準(zhǔn)確。

科學(xué)圖表

設(shè)置注釋和標(biāo)記

為了確保識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,您可以設(shè)置注釋、標(biāo)記、趨勢(shì)線和警報(bào),以便在檢測(cè)到數(shù)據(jù)異常時(shí)觸發(fā)。設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量算法也是值得的——甚至可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)。這有助于消除識(shí)別常見數(shù)據(jù)質(zhì)量挑戰(zhàn)的手動(dòng)猜測(cè),從而更快地找到數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的核心。

科學(xué)圖表

使用支持高低內(nèi)存的渲染引擎

處理大型數(shù)據(jù)集會(huì)消耗大量內(nèi)存,而縮放和平移等操作需要這些數(shù)據(jù)。

 話雖如此,您可能認(rèn)為您需要支持高內(nèi)存的硬件。但事實(shí)并非如此。更有效的解決方案是擁有針對(duì)低內(nèi)存和高內(nèi)存硬件進(jìn)行優(yōu)化的渲染引擎。

大數(shù)據(jù)渲染系統(tǒng)支持您的性能的另一種方法是灌輸細(xì)節(jié)級(jí)別 (LOD) 技術(shù),該技術(shù)在較大的縮放級(jí)別下顯示較少的細(xì)節(jié)。

簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)預(yù)處理

檢查數(shù)據(jù)如何發(fā)送到圖表軟件,并確定實(shí)現(xiàn)此目的的最佳方法。這可能需要反復(fù)試驗(yàn),但確保系統(tǒng)之間無縫傳輸和通信數(shù)據(jù)將有助于支持高質(zhì)量、準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

使用多線程渲染

數(shù)據(jù)處理任務(wù)的并發(fā)性可以減少數(shù)據(jù)的延遲。但是,使用這種數(shù)據(jù)收集方法,需要 CPU 連續(xù)工作,且管道不能出現(xiàn)延遲或停滯。

您還可以使用提前 (AOT) 編譯。在 C++ 或 Swift 等環(huán)境中,代碼在執(zhí)行前進(jìn)行編譯。結(jié)果如何?這增強(qiáng)了對(duì)性能敏感的應(yīng)用程序的優(yōu)化。


如果您有任何問題需了解詳情,請(qǐng)聯(lián)系


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