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公开(公告)号：CN119415292A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411574537.9
申请日：2024-11-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/54 , G06F40/126 , G06T9/00 , G06Q50/02 , H04N19/503 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种基于微服务架构的多模态油藏数据管理方法，涉及数据孪生领域，用以提升对大规模复杂油藏数据管理的高效率和可靠性。本发明包括：油藏数据处理微服务集获取油藏数据源更新的油藏数据；油藏数据处理微服务集分别对油藏数据中的文本数据、图像数据和视频数据进行压缩存储；油藏数据调度微服务集响应于油藏数据的更新，从油藏数据处理微服务集中获取经压缩的油藏数据更新到相应业务系统。本发明提升了多类型数据集中处理的效率，提升了多类型数据管理的可靠性和应用的可扩展性。
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公开(公告)号：CN118656772A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411148549.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N20/20 , G06F11/10 , G06F3/06 , E21B49/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种实时油藏数据流处理及其存储优化的方法，该方法包括，将采集的实时油藏数据进行格式转换和预处理，将预处理后的实时油藏预处理数据划分为时间序列数据和静态数据，对时间序列数据通过傅里叶变换和隔离森林模型实现实时分析和异常检测，根据访问频率将实时油藏预处理数据分为高频、中频和低频等级，将不同等级的数据存储于不同性能的存储介质上，再使用ARIMA模型进行数据访问动态预测，根据预测结果优化存储策略，提高数据的访问效率并节省存储成本。本发明所提供的方法，能够实时有效地识别异常数据点，对设备故障进行预警，通过数据动态访问预测优化存储资源配置，实现了实时数据处理、异常检测和存储优化的系列解决方案。
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公开(公告)号：CN118656772B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411148549.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N20/20 , G06F11/10 , G06F3/06 , E21B49/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种实时油藏数据流处理及其存储优化的方法，该方法包括，将采集的实时油藏数据进行格式转换和预处理，将预处理后的实时油藏预处理数据划分为时间序列数据和静态数据，对时间序列数据通过傅里叶变换和隔离森林模型实现实时分析和异常检测，根据访问频率将实时油藏预处理数据分为高频、中频和低频等级，将不同等级的数据存储于不同性能的存储介质上，再使用ARIMA模型进行数据访问动态预测，根据预测结果优化存储策略，提高数据的访问效率并节省存储成本。本发明所提供的方法，能够实时有效地识别异常数据点，对设备故障进行预警，通过数据动态访问预测优化存储资源配置，实现了实时数据处理、异常检测和存储优化的系列解决方案。
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