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摘要：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。
主权项：1.一种实时油藏数据流处理及其存储优化的方法，其特征在于，包括：S10、采集实时油藏数据；S20、对所述实时油藏数据进行预处理得到实时油藏预处理数据；S301、将实时油藏预处理数据划分为时间序列数据和静态数据，所述静态数据包括地质数据、地震数据和地表数据，所述时间序列数据包括生产监测数据和油井监测数据；S302、对连续的时间序列数据，使用快速傅里叶变换算法计算频谱，得到实时频谱数据；S303、对于离散时间序列数据，使用离散傅里叶变换算法计算频谱，得到实时频谱数据；S40、利用隔离森林模型对所述实时频谱数据进行异常检测得到异常检测结果，并进行报警；S50、根据实时油藏数据被访问频率，将所述实时油藏预处理数据和所述异常检测结果中的异常类别数据存储于不同存储介质；S60、利用基于时间序列的预测算法，预测实时油藏数据未来被访问频率，并根据实时油藏数据未来被访问频率优化存储结构。
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百度查询： 西安电子科技大学 实时油藏数据流处理及其存储优化的方法
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