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龙图腾网获悉东华大学申请的专利基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116821733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310376603.0，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法是由章昭辉;章鹏;王鹏伟设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法在说明书摘要公布了：本发明的一个技术方案是提供了一种基于动态钻井的大规模流数据采样方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于动态钻井的大规模流数据评估方法，其特征在于，利用上述的大规模流数据采样方法从原始流数据集采样获得样本集，基于样本集对原始数据集的价值特征进行评估。基于矿产钻井勘探思想，本发明提出一种动态钻井采样方法，该方法以井为分析单元，动态改变井的大小和位置，准确定位离散数据的位置和范围。进一步提出了一种新的流数据价值评估模型，该模型从离散、集中和整体三个维度基于动态钻井采样方法获得的样本集对原始流数据集进行评估，对大数据价值评估有重要的研究意义。

本发明授权基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态钻井的大规模流数据采样方法，其特征在于，用于对流数据S进行采用，流数据S表示为：S＝{idi,timei,valuei|1≤i≤Nandi∈N+，式中，idi为第i条流数据到达的顺序，timei为第i条流数据到达的时间，valuei为第i条流数据值，所述大规模流数据采样方法包括以下步骤： 步骤1、以井为分析单元，确定流数据中离散数据位置和范围，其中，第i个井记作Wi，第i个井的大小记为WSi，原始流数据集中采样井的个数记作WN，则Wi内数据表示为： Wi＝{idj,timej,valuej|1≤j≤WSiandj∈N+},1≤i≤WN 步骤2、计算获得井间隔，其中，第i个井间隔记作WIi，第i个井间隔大小记作WISi，则第i个井间隔WIi表示为： WIi＝{idj,timej,valuej|idwi_max+1≤idj≤idwi+1_min-1} 式中，idwi_max为第i个井内所有流数据的最大的id，idwi+1_min为第i+1个井内所有流数据的最小的id； 步骤3、利用偏态系数SK确定井的离散程度，若井内流数据的分布是对称的，则偏态系数SK等于0；若偏态系数SK明显不等于0，则表明井内流数据的分布是非对称的，其中，偏态系数SK为正，则为右偏分布，偏态系数SK为负，则为左偏分布； 若第i个井的井内流数据的分布是非对称的，且第i个井内偏态系数表示为SKi，则有：若SKi∈[-0.5,0.5]，则第i个井的离散程度较小；若SKi∈-∞,-1or1,+∞，则第i个井的离散程度较大，称为高度偏态分布；若SKi∈-1,-0.5or0.5,1，则认为是中等偏态分布； 步骤4、使用偏态系数动态调整采样率和井间隔，假设当前为第i个井，初始的采样率为pinit，则调整后的采样率p表示为： 调整后的第i个井间隔大小WISi表示如下： 式中，WISinit表示第i个井的初始井间隔大小； 步骤5、通过皮尔逊相关系数和变异系数相结合的算法动态调整井的大小： 将具有代表性的井记录在井集合中，然后用滑动窗口接受新到的流数据，遍历井集合，将滑动窗口的大小设置为井集合中不同井的大小，通过计算井集合中井和滑动窗口的皮尔逊相关系数和变异系数，确定井的大小； 步骤6、动态钻井采样： 在井内进行类内无偏采样以及类间偏倚采样，其中，在类间根据偏态系数大小动态提升少数类的采样率；在井间隔内，采用等距离采样，降低采样流数据的访问率，根据步骤5所记载的动态调整井的大小算法，准确定位离散数据范围，然后根据偏态系数动态调整井间隔大小，动态定位离散数据位置。

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