基于大数据的智慧油气解决方案 目录 1 智慧油气概述 .............................................................................................................. 4 2 智慧发展现状 ...................................... ................................................................................. 8 2.1.1 数据油气的理论与发展(1999---2009)………………………………………………14 2.1.2 智慧油气的探索与实践(2010-----)……………………………………………………2 ................................................................................... 43 3 大数据时代油气数据挖掘发展趋势 .........................................................................................

基于大数据的智慧勘探解决方案 · ---XXXX 技术有限公司 B 石油勘探需求分析 2 石油勘探现状分析 3 石油勘探大数据平台架构 4 石油勘探应用展示 JZTECH 君众甲匠 ◎ JZTECH Corporartion.All rights reserved 目录 . 数据搜集 ZQY 就石油工业而言，大数据一般是伴随勘探、开发、生产过程产生的原始数据和成 果数据，地震和测井数据尤为突出。 W 科偿中子 (CN) 8. ( D0 补世产装 (AC) 6 二 i 1 1 裹 1 1E 1 1 1 1 1 269 0 彩 度 深 2 70 屋 m 0 源头数据采集质量提升 我们的数据在快速增长 开发月度数据历史复算解决了历史遗留问题 采油工程数据库稳步运行 测井、动态监测数据库广泛应用 地理信息系统建立 完井报告与作业井史数字化成果形成 地质完井总结 和作业施工总结 文档库 形成 今天的我们已经开始重视大数据建设工作，并已经形成了一定层次的信息成 果………都在应用中实现着自身的价值

大数据平台产品架构 全面透视大数据平台的架构、能力与价值 2 大数据应用生命周期 大数据可视化 大数据分析计算处理 大数据存储 数据获取和治理 数据源（管理、交易、事务、传感、监控、文件……） 数据驱动决策 数据提供服务 3 大数据生态湖泊 据 数据运维 数据之源 数据生产区（原始数据） 结构化数据 文本文件 多媒体数据 描述类数据 描述类数据 知识展现区 知识交互区 大数据可视化 知识发现区 数据台账 信息发现区 ODS 数据多维报表 关键索引 数据魔方 大数据操纵 知识挖掘区 大数据挖掘 多维数据关联 数据 APIS 行业规则 主数据 机构内部数据 互联网数据 社会数据 数据审计 数据安全 数据质量管理 主数据管理 元数据管理 数据标准 数据治理流程 元数据 基于大数据的应用体系 基于大数据的应用体系 大数据检索 大数据关联 大数据分析 大数据预测 数 数 据 知 知 识 识 信 信 息 息 应 用 4 电力大数据概述 发电 输电 配电 售电 特性一：不可存储能源 电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。 特性二：垄断性 电力的大型基建特性注 定了电力行业的垄断性，

TECHNOLOGIES CO., LTD. 数据驱动的钢铁数字化转型实践分享 技术驱动产业革命 华为数字化转型实践 技术驱动产业革命，加速数字化转型进程 • 技术驱动产业革命，目前正在进入各行业数字化、智能化的第四次工业革命 • 企业面临的共同问题是如何跨越数字化产业周期，利用智能技术踏准趋势之浪 万物感知 感知物理世界，变成数字信号 万物互联 将数据变成 Online ，使能智能化 ，使能智能化 万物智能 基于大数据和人工智能的应用 ICT 基 础 设 施 成 为 智 能 世 界 的 基 石 随着技术的发展加速，变化频率可能变得更快，周期变得更短 第一次工业革命 第二次工业革命 第三次工业革命  新动力和工业化生产  钢铁、铁路交通等  大规模制造  钢铁、石油、内燃机等  自动化生产  通信技术、互联网、个 人计算机  智能化生产  AI 供应商 员工 数据已成为核心资产，充分挖掘价值还面临诸多挑战 融合创新 海量数据长期存储 降低成本 华为流程 IT 10PB 交易类数据 40PB 分析类数据 64TB/ 天 训练数据量 自动驾驶汽车 1PB/ 天 生产数据 数字化互联工厂 多种类型数据分析 非结构数据价值挖掘 非结构化数据 （文本，图片、语音、视频等） 结构化数据 （可用数据库二维表结构实现）

钢铁行业 PDM 系统数据使用安全解决方案 目 录 2. 钢铁行业 PDM 系统离线数据面临问题 1. 钢铁行业 PDM 系统离线数据使用现状 4. 钢铁行业数据内容安全关键技术实现 3. 钢铁行业解决方案以及目标实现策略 PDM 管理下的信息环境 3 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档知识管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / / 文档 加工数据 更改单 说明书 主模型 生产系统 PDM 管理下的信息环境 4 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / 文档 加工数据 更改单 说明书 主模型 生产系统 重点介绍 : 行业：钢铁（板、型、带材等）； 特点：与离散型装备制造等行业不同，属于流程型制造行业， 也是资本密集和设备密集型工业； 针对客户化产品的方案： MM + IPPE …… PDM 系统离线图文档数据使用现状 1 2 3 采购 文档 / 图纸 在线管理 使用者间 交流方便 • 文档审批工作流管理 • 自动通知和发布 PDM 系统图纸浏 览 (CAD 集成 ) • 文档 / 图纸 统一编 号系统化 / 标准化 • 文档历史记录管理 PDM 数据 存储 PDM 系统的统一图纸文档管理现状 PDM 系统 图文档统一管

智慧能源大数据云平台建设方案 互联网 + 、大数据、云计算、物联网 + 智慧能源内涵 为适应文明演进的新趋势和新要求，人类必须从根本上解决文明前行的动力困扰，实现能源的安全、 稳定、清洁和永续利用。智慧能源就是充分开发人类的智力和能力，通过不断技术创新和制度变革，在能 源开发利用、生产消费的全过程和各环节融汇人类独有的智慧，建立和完善符合生态文明和可持续发展要 求的能源技术和能源制度体系， 产消 费制度变革上。 目录页 CONTENTS PAGE 项目背景与挑战 1 大数据平台核心优势 4 大数据平台体系架构 2 大数据平台功能介绍 3 01  现状分析  政策背景  平台趋势  平台技术 项目背景与挑战  解决之道  平台优势  平台特点  战略地位 能源大数据云平台解决方案 我国能源现状分析 01 管理体系不完善 能源效率低 能源消费大 能源管理体系不完善，无能源效标 准 KEY WORD KEY WORD KEY WORD 伴随着人类生产力的高度发展，能源消耗的日益增加，由此带来的地区环境和全球环境急剧变化。 能源大数据云平台解决方案 智慧能源管理平台—物联网数据服务政策支持 01 国内  十三五规划纲要《建设现代能源体系》建立健全节能管理、监察、服务、“三位一体”的节能管理体系  《中华人民共和国节约能源法》（发改环资 [2008]2306

工业大数据采集、处理与应用 一、了解工业大数据 二、工业大数据采集 三、工业大数据预处理 四、工业大数据建模 五、工业大数据分析 六、工业大数据可视化 七、工业大数据应用 课程目录 一、了解工业大数据  大数据的特征  工业大数据的主要来源、特点、分类，数据的应用场景  工业大数据平台架构、主要技术 知识目标 技能目标  能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模 能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模  能够阐述工业大数据的主要应用场景  能够阐述工业大数据平台的基本组成  掌握安装部署大数据平台 Hadoop 的方法 学习目标 一、了解工业大数据 • 什么是大数据 • 大数据的特征 • 数据的类型 • 数据规模的度量 • 工业大数据的来源 • 工业大数据的特征 • 工业大数据实例 • 工业企业运行流程 • 工业大数据分类 • 工业大数据应用场景 • 工业大数据应用类型 工业大数据应用类型 • 工业大数据应用实例 • 静态数据和流数据 • 批量计算和流式计算 • 工业大数据架构 • 分布式计算框架 Hadoop • 分布式文件系统 HDFS • 分布式文件系统 HDFS （一）认识工业大数据特征 （二）了解工业大数据及应用分类 （三）认识工业大数据系统架构 什么是大数据（ Big Data ）？ 麦肯锡： 大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

白皮书 数据中心空气治理 白皮书 2 EATON www.eaton.com.cn 引言 随着全球数字化和智能化进程的加速，数据中心作为数字时代 的基础设施，其重要性日益凸显。据 QYResearch 调研显示，全球 数据中心市场规模在 2024 年已突破 1871.4 亿美元，机柜数大约 1900-2000 万个；其中，中国数据中心总规模超过 840 万标准机架， 算力总规模位居全球第二。 算力总规模位居全球第二。 然而，数据中心在为社会经济提供强大算力支持的同时，也面 临着诸多环境挑战，其中室内空气治理问题尤为突出。数据中心内部 的空气质量直接关系到供配电及暖通基础设施、 ICT 设备、通信设备 等关键硬件的稳定运行，以及数据的安全性和业务的连续性。 以 UPS（不间断电源）为例，作为数据中心最关键、最核心的 基础设施之一，随着 UPS 故障率上升，设备维修频率提高，零部件 更换更频繁，这会大幅增加运维费用和复杂度，并带来巨大的业务中 更换更频繁，这会大幅增加运维费用和复杂度，并带来巨大的业务中 断风险。 波洛蒙研究所的研究发现，55% 的数据中心计划外中断和 UPS 系统故障有关。根据 Ponemon 调查显示，数据中心宕机成本每分 钟已增加到约 8851 美元。假设一个数据中心因 UPS 故障每年多发 生 1 小时宕机，则损失约为 53.1 万美元。同时，频繁宕机还会影响 数据中心的声誉，导致客户流失，造成长期的隐性损失。 欧盟“关于限制在电气和电子设备中使用某些有害物质的指令”

基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化研究 摘要：本文研究基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化方案，旨在提升煤矿安全管理的精准性和效率。随着 煤矿行业面临日益复杂的安全管理需求，传统的安全监测手段已经无法满足矿井环境中多变的安全挑战。基于大 数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和 事故预警中的实际应用，并提出结合大数据分析与 机器学习优化安全预警系统的方案。通过对多个矿井案例的实证分析，验证该优化方案在预警准确性、响应速度 和事故预测能力方面的显著提升，显著降低误报和漏报率。研究表明，大数据技术的引入使煤矿安全管理从传统 的经验预测转向更加科学、智能的系统化管理，为煤矿生产的安全性和矿工生命安全提供更强有力的保障。 关键词：大数据；煤矿安全；监测系统；预警系统；智能化 1 中图分类号: 。陈 孝慈等提出大数据在煤矿安全领域的应用具备数据多 样性和复杂性的特点，因此需要建立一套完整的大数 据治理体系，通过数据分析技术提高安全管理的精准 性和可操作性[1]。牛莉霞等则从风险治理模式出发， 探讨了大数据背景下煤矿安全风险治理的模式与方法， 强调数据采集、处理和分析在风险评估和管理中的重 要作用[2]。高晶等基于数据挖掘技术，构建了煤矿安 全管理的大数据平台，并通过数据挖掘算法分析了煤