油气田高频高并发环境下工控大数据接入与管控技术研究
胡斌1闫书杰2
摘要：随着油气田开采技术的不断进步和工业4.0的快速发展,油气田生产环境中产生的工业控制大数据具有数据量大、产生速度快、来源多样等特性。这些大数据对于油气田的智能监控、故障预测、优化生产等方面具有巨大的价值。如何确保数据的安全性和实时性,成为当前研究的热点和难点。本文针对这些问题,提出了一种2写4读的分布式部署架构和多节点数据同步技术的工控大数据接入与管控方案,实现数据的高频高并发分析和处理,并通过实际案例验证了本文提出的工控大数据接入与管控方案的有效性和可行性。实验结果表明,该方案能够高效地处理高频高并发的工控大数据,同时保证数据的安全性和实时性,为油气田的智能监控和优化生产提供了有力的技术支持。

基于工业数据库的油气生产数据采集与管理应用
张磊冯小海杨燕
摘要：本文阐述在工业数据库KingHistorian和数据采集软件KingIOServer的基础上搭建油气田生产数据管控系统。通过对数据采集、标准化接入、数据质量监测、海量数据管理、数据发布等业务应用进行实现,完成生产数据实时、动态、完整的采集与管控,促进业务管理的自动化。生产数据按应用需求进行统计、分析、标准化发布,形成信息内部共享,打破企业信息系统间的壁垒,为油气田生产异常预防和突发事件处理提供有效手段,有力提升生产决策的信息化水平。

面向业务需求的知识增强大模型生成框架技术研究
纪威宇张永姜巍
摘要：近年来,大模型技术方兴未艾,在通用领域获得长足发展。然而,在军事、政务等关键领域训练数据不足导致专业领域的大模型应用能力难以满足用户的需求,特别是针对业务需求的多类型数据检索任务,通用大模型存在瓶颈。本文提出一种知识增强的大模型跨数据检索框架,设计一种知识融合生长的大模型检索能力演进机制,利用大模型的自监督信号驱动领域知识持续生成,同时利用积累的知识持续增强大模型检索能力,在典型业务场景下开展原型系统构建与试验验证,在典型场景下检验框架对用户业务信息的查询与结果生成能力,实验结果表明,高质量的知识有助于提高大模型生成结果的精准性与有效性。


软件 . 2024(05)