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    基于大數(shù)據(jù)的天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理體系研究

    2018-06-11 10:30:22姚衎高雅田
    科教導(dǎo)刊·電子版 2018年10期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

    姚衎 高雅田

    摘 要 研究圍繞著天然氣風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)問(wèn)題展開,使用基于Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)建適應(yīng)天然氣企業(yè)生產(chǎn)情況的管線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。對(duì)天然氣生產(chǎn)使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)以及對(duì)隨時(shí)產(chǎn)生的流式數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理并繪制成報(bào)表。采用基于大數(shù)據(jù)的天然氣風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)天然氣企業(yè)及用戶的天然氣生產(chǎn)使用數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,為天然氣的安全生產(chǎn)和使用提供保障。

    關(guān)鍵詞 Hadoop 管道運(yùn)輸 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) 肯特法

    0引言

    天然氣開發(fā)作為一個(gè)高危作業(yè)行業(yè),安全生產(chǎn)占有極其重要的地位。風(fēng)險(xiǎn)作為一種客觀存在威脅著天然氣行業(yè)的生產(chǎn)與開發(fā),而且在一定條件下也帶有某些規(guī)律性,通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)控制來(lái)提高生產(chǎn)安全,減少由于不能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)及安全隱患帶來(lái)的巨大經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)損失,保障天然氣開采和生產(chǎn)過(guò)程中的安全性。

    將Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)引入天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理中,可以快速形成動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方式,開拓安全風(fēng)險(xiǎn)工作的新途徑,也能夠?qū)嵸|(zhì)性的提高天然氣生產(chǎn)安全水平。天然氣生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)工作涉及眾多數(shù)據(jù),將大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理不但可以解決數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理效率等問(wèn)題,更是可以從海量的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)律和趨勢(shì)。

    1相關(guān)技術(shù)分析

    研究中使用了天然氣的油氣風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法Kent法,Hadoop的相關(guān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),以及Spark相關(guān)的實(shí)時(shí)處理技術(shù)。

    1.1 Kent法

    油氣長(zhǎng)輸管線評(píng)價(jià)法Kent法使用半定量的方法對(duì)管道運(yùn)輸進(jìn)行識(shí)別。其建立于獨(dú)立性假設(shè),最壞情況假設(shè),相對(duì)性假設(shè)以及在加權(quán)計(jì)算的基礎(chǔ)上。應(yīng)用時(shí),Kent法需要將管道按照標(biāo)準(zhǔn)劃分為多段,對(duì)每一個(gè)段可能引起管道失效的主要因素建立合理的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),根據(jù)每段的第三方指數(shù)、腐蝕指數(shù)、設(shè)計(jì)指數(shù)和誤操作指數(shù)四個(gè)指數(shù)的影響程度進(jìn)行管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),依據(jù)有效建立的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各個(gè)管段引起故障的重要因素逐項(xiàng)評(píng)分,然后以每個(gè)評(píng)分值與其對(duì)應(yīng)的權(quán)重相乘,將所有的有關(guān)因素評(píng)分相加得到失效總分,再與泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)相除得到相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù),并與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)指數(shù)對(duì)應(yīng)后確定風(fēng)險(xiǎn)。

    1.2 Hadoop以及Spark相關(guān)技術(shù)

    Hadoop是大數(shù)據(jù)平臺(tái),支持對(duì)海量數(shù)據(jù)分布式、準(zhǔn)確高效的處理。其中HDFS主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)操作。其強(qiáng)大的容錯(cuò)能力能夠保障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)的安全。HBase是一個(gè)面向列式存儲(chǔ)的、能夠?qū)Ρ砀窨缮炜s處理的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng),建立在HDFS之上的HBase在給用戶提供高性能的同時(shí)也能保證數(shù)據(jù)的完整性。

    Spark Streaming使用的是基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的的數(shù)據(jù)處理方式。而Kafka 是一個(gè)基于主題發(fā)布、訂閱的消息系統(tǒng)。它可以作為消息隊(duì)列,流計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。

    2實(shí)現(xiàn)原理

    2.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理體系的研究建立在大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上,分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)與安全系數(shù)的相關(guān)性,并依據(jù)Kent法和大量數(shù)據(jù)不斷調(diào)整各個(gè)指數(shù)的權(quán)重,尋找適應(yīng)于當(dāng)?shù)厣a(chǎn)情況的評(píng)價(jià)指標(biāo)。使用HDFS完善非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理方案,并結(jié)合HBase完成數(shù)據(jù)的讀、寫操作,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性管理。使用Spark Streaming和Kafka相結(jié)合的方式搭建實(shí)時(shí)計(jì)算框架,使用Kent法以及以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)實(shí)時(shí)信息進(jìn)行加工處理,實(shí)現(xiàn)天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)報(bào)表。并將所有的計(jì)算數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,以不斷的數(shù)據(jù)積累增強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)水平。

    2.2 Kent法的優(yōu)化

    將生產(chǎn)地點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、裝載后,利用原始的相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),并調(diào)整相關(guān)指數(shù)權(quán)重形成可以不斷依據(jù)現(xiàn)實(shí)情況更新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系,在調(diào)整權(quán)重時(shí)應(yīng)注意以下幾項(xiàng)。

    (1)基于Kent法的應(yīng)用情況以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)情況,需要更改某些相關(guān)指標(biāo),例如國(guó)內(nèi)的管線大氣腐蝕情況與國(guó)外的情況相差巨大,國(guó)內(nèi)管道運(yùn)輸以埋地為主,不考慮大氣腐蝕。

    (2)對(duì)于已經(jīng)發(fā)生過(guò)安全風(fēng)險(xiǎn)的管道數(shù)據(jù)加以注重,并根據(jù)當(dāng)時(shí)的評(píng)價(jià)結(jié)果是否準(zhǔn)確來(lái)調(diào)整:如果評(píng)價(jià)結(jié)果正確,則需要加固當(dāng)前權(quán)重的穩(wěn)定;如果評(píng)價(jià)結(jié)果并不能夠匹配歷史數(shù)據(jù),就需要不斷調(diào)整指數(shù)權(quán)重,不斷接近歷史結(jié)果。

    (3)在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)調(diào)整權(quán)重時(shí),應(yīng)過(guò)濾掉不適用的數(shù)據(jù),例如:有人蓄意破壞、罕見的氣候環(huán)境等極端情況影響導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果不正確,這類數(shù)據(jù)的可預(yù)估性太低,不值得去消耗大量的運(yùn)算力做無(wú)意義的事情。

    (4)隨著天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理的不斷糾正,隨時(shí)都有可能添加或減少指標(biāo),對(duì)于權(quán)重較低的指標(biāo)可以被剔除,管理人員也應(yīng)該能夠加入新的指標(biāo)增加風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的正確率。

    2.3風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的架構(gòu)

    結(jié)合海量的天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù),風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理采用了分布式、分層結(jié)構(gòu),整體上將系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)層、模型層、數(shù)據(jù)處理層、應(yīng)用層四層結(jié)構(gòu)。

    數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)主要分為采集數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)是管道的第三方指數(shù)、腐蝕指數(shù)、設(shè)計(jì)指數(shù)、誤操作指數(shù)以及有關(guān)的Kent評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。結(jié)果數(shù)據(jù)涵蓋歷史評(píng)價(jià)結(jié)果,評(píng)價(jià)方案,評(píng)價(jià)因素、評(píng)價(jià)人員和最終實(shí)際結(jié)果等基本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)層使用HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù),利用HBase數(shù)據(jù)工具將數(shù)據(jù)整理入庫(kù)。

    模型層針對(duì)Kent法建立評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型,結(jié)果數(shù)據(jù)模型、評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)模型等基礎(chǔ)模型,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)層的訪問(wèn)獲取數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理并將數(shù)據(jù)提供給其他層使用。

    數(shù)據(jù)處理層是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵,其根據(jù)上文的Kent法優(yōu)化方案,處理相關(guān)數(shù)據(jù)模型,不斷優(yōu)化評(píng)價(jià)算法并將算法建立模型,針對(duì)不同生產(chǎn)地點(diǎn)建立不同的模型以適應(yīng)更多區(qū)域。實(shí)時(shí)計(jì)算框架將不斷生產(chǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,并將計(jì)算得到的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)層中,在用戶需要時(shí)提供給用戶。

    應(yīng)用層是最外層,主要負(fù)責(zé)與用戶交互,根據(jù)數(shù)據(jù)模型將評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示,因?yàn)槭褂昧藢?shí)時(shí)計(jì)算框架,能夠完成實(shí)時(shí)報(bào)表。設(shè)置配置文件使管理者能夠配置指數(shù)相關(guān)信息,使系統(tǒng)更加靈活。

    3結(jié)語(yǔ)

    基于大數(shù)據(jù)的天然氣風(fēng)險(xiǎn)管理體系研究的應(yīng)用前景并不局限于天然氣風(fēng)險(xiǎn),其主要針對(duì)的是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域。例如在金融領(lǐng)域,任何金融公司都需要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),大數(shù)據(jù)解決方案能夠利用有效的評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)一步評(píng)價(jià)信貸風(fēng)險(xiǎn),在一定程度上幫助金融公司提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。使用Hadoop等解決方案可以分析海量的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)不斷確定風(fēng)險(xiǎn)狀況,使企業(yè)在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)做出更好、更明智的選擇。相信隨著自動(dòng)監(jiān)控評(píng)價(jià)系統(tǒng)的逐步研究,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)類型多樣化、數(shù)據(jù)保留時(shí)間的加長(zhǎng)勢(shì)必會(huì)形成更加完整的自動(dòng)監(jiān)控,實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 陳璽,馬修軍,呂欣.Hadoop生態(tài)體系安全框架綜述[J].信息安全研究,2016,2(08):684-698.

    [2] 李爽.基于Spark的數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京交通大學(xué),2015.

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