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石油钻井信息系统中多维分析的设计
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:计算机应用与软件
  • 时间:0
  • 页码:16-19
  • 语言:中文
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川大学工商管理学院,四川成都610064
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(70771067)
  • 相关项目:基于自组织数据挖掘的CRM客户分析研究
作者: 何跃|叶学芳|
中文摘要:

近年来,石油资源开发的技术难度、投资额度和风险程度日益增高。如何正确地处理和有效使用石油钻井数据,快速生成针对不同石油钻井分析需求主题的信息,已经成为棘手的问题。结合川东钻探公司的实际情况,提出了基于关系数据库的数据仓库和多维分析模型。模型以石油钻井分析需求为导向,从数据仓库的结构、数据组织及多维分析的基本概念和分析动作等方面着手,创建了适用于川东钻探公司的石油钻井生产信息多维分析系统,实现了正确地处理和有效地使用历史数据,快速地生成了针对不同石油钻井需求主题的信息,为用户提供多角度、快速、直观的视图及预测,为企业经营者及时发现生产中的问题,调整组织新的生产措施,提供了辅助决策依据。

英文摘要:

Technical difficulty,investment amount and risk level on development of oil and gas resources are increasing in recent years. How to deal with and utilise the oil wells information correctly and effectively,and how to rapidly generate the information aiming at different demand themes on oil wells analysis have become the knotty issue.Based on actual situation at Eastern Sichuan Drilling Company,this paper presents the data warehouse of oil wells based on relational database and the multi-dimensional analysis model.Taking the demand of oil well analysis as the guide,and commencing from the aspects of the structure of data warehouse,data organisation and the basic concept of multi-dimensional analysis as well as the action of analysis,the model created the multi-dimensional analysis system for oil well production information suitable for the Company,realised the correct processing and effective use of historical data,and quickly generated the information for different oil wells demand themes.It provides multi-perspective,fast and intuitive view and predictions,and helps the businessmen to timely discover the problems in production,to adjust and organise new production countermeasures by providing assistant decision basis.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463