导读:本文包含了生产数据存储论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:分布式,数据,数据存储,能源,多维,技术,架构。
生产数据存储论文文献综述写法
邹玉龙,孙士学[1]（2019）在《操作数据存储ODS在炼化生产经营分析中的研究和应用》一文中研究指出在炼化企业生产经营分析系统开发和实施过程中,为了规范应用数据,实现数据从信息到价值的提升,针对多个异构数据源的集成需求,通过研究数据集成方法,提出和设计了操作数据存储(ODS)解决方案,最终通过开发ETL工具和应用数据存储策略,达到了系统预期效果,满足了炼化企业对生产经营分析数据一致性、实时性和高效性的要求。(本文来源于《化工管理》期刊2019年26期）
王洪亮,穆龙新,时付更,刘凯铭,钱育蓉[2]（2019）在《分散存储油气生产动态大数据的优化管理与快速查询》一文中研究指出利用大数据分布式存储与并行计算、数据仓库建模等技术构建多维分析引擎数据管理平台,实现了分散存储油气生产动态大数据的优化管理与快速查询,该系统可集中管理36×10~4余口油、气、水井的生产数据,并实现秒级响应。建立了油、气、水井生产多维分析主题模型,对数据进行预处理,在中国石油天然气集团有限公司层级实现了油区生产运行跟踪、重点油田生产预警、低产井和长停井现状、分类油藏开发规律等分析应用的快速、高效响应,处理时间由原来的1 d缩短到现在的5 s;油气生产模式分析基本单元由原来的油田细化为单井,生产管理更为细致;分析结果可以按照集团公司、油气田公司、油气田、区块、单井逐级追溯,实时掌握各基本单元的油气生产动态。图8表6参25(本文来源于《石油勘探与开发》期刊2019年05期）
李博[3]（2019）在《喷涂生产监测数据的存储及特征分析》一文中研究指出喷涂作为当前热门的制造技术,广泛应用在各个行业中。喷涂所需的高温环境容易引起事故,需要对喷涂环境进行监测。另一方面,由于目前喷涂流程复杂,影响喷涂产品合格率的因素较多,需要对生产数据进行特征分析。本文针对汽车零件喷涂生产中的环境监测,利用云平台进行数据存储并从存储的数据中找出影响产品合格率的因素,并预测了在这些因素作用下产品的不合格率。首先申请阿里云ECS云平台,在阿里云服务器上搭建Node.js服务器与MongoDB非关系型数据库负责数据的存储与传输。通过python中的pymongo模块调用MongoDB中的数据,结合产品合格率进行特征分析。分析时首先进行数据预处理,处理数据中的缺失值并将数据规范化。接着采用lasso回归的方法对数据特征进行降维,从14种数据中筛选出6种影响产品合格率的主要因素;最后分别运用传统的BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络进行预测,平均绝对百分比误差分别达到18.825%和7.152%,发现对lasso回归分析得到的特征采用遗传算法优化的BP神经网络模型对产品合格率的预测有比较好的效果,为实际生产提供有科学依据的决策与支持。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
方威,马玉杰[4]（2018）在《数据分级存储技术在融媒体生产中的应用》一文中研究指出介绍并分析了湖北广播电视台现有媒资、制作、融媒体内容生产平台中各种存储的应用场景。通过数据分级存储技术的思路,探讨未来融媒体生产中存储技术的发展和应用。(本文来源于《现代电视技术》期刊2018年05期）
宋大川[5]（2017）在《水泥企业集团生产数据存储的关键技术研究》一文中研究指出我国水泥行业目前存在着产能过剩、能耗过高等问题,解决问题的关键就是淘汰落后的产能,降低企业能耗,优化生产工艺参数,提升水泥产品的质量。对水泥企业来说,生产和管理都需要越来越精细的水泥生产数据,也就面临着海量生产数据的存储和管理问题。本文在分析水泥生产数据的基础上,研究利用计算机和网络等信息技术对水泥生产数据进行科学有效的存储及管理。本文的工作主要体现在以下几个方面:(1)研究水泥工艺,对生产数据的来源进行分析,将生产数据分为原始数据、基础数据、报警数据和报表数据,总结出生产数据具有来源广、种类多和数据量大的特点。(2)综合考虑水泥企业的地理分布特点和基础网络等因素,为提高系统的可用性,研究采用分布式的存储方式进行生产数据的存储。采用磁盘阵列和双机热备技术,完成了集团总部和水泥分厂的物理存储;采用SQL server作为数据库,完成了集团总部和水泥分厂的数据库与数据表设计。(3)研究分厂数据库到集团总部数据库的数据同步技术。依照生产数据的数据特点和同步要求,设计采用SQL server复制技术和WebService技术解决了数据从分厂到集团总部的数据同步问题;为提高数据同步的可靠性,设计和开发了数据同步的监控和维护模块。(4)研究生产数据的访问控制技术。在数据访问控制方面,采用基于角色的访问控制模型对用户访问权限进行控制;在数据访问上,采用.NET叁层架构的数据访问模式进行生产数据的访问,提高了数据访问的安全性和访问数据的灵活性。该研究项目已在多家水泥企业中得到应用,为企业管理和优化控制提供了全面、高效的数据支持,提高了企业的信息化水平。(本文来源于《济南大学》期刊2017-06-01）
王卓,辛星,尹晓,常锦才[6]（2016）在《基于Hadoop的钢铁生产大数据存储平台研究》一文中研究指出大数据平台在钢铁企业的部署对产业转型和升级有重要作用。钢铁产业大数据具有明显的实时性、动态性和不确定性等特点。为应对Hadoop分布式文件系统在处理实时工业数据流显现出的一些不足,提出了基于分布式Name Node节点的HDFS。对基于分布式Name Node节点的HDFS进行了总体设计,包括Top Name Node和分布式Name Node的主要功能和工作机制。分析了分布式Name Node节点的HDFS的性能优点。提出了在虚拟化资源管理平台上搭建基于Hadoop的动态可伸缩的分布式文件存储平台。将基于知识工程的方法和基于数据驱动的方法相结合,建立了一种新的混合故障诊断模型。最后对分布式钢铁生产大数据存储平台的优势进行分析。(本文来源于《软件》期刊2016年09期）
刘助翔[7]（2016）在《分布式大数据存储在融合新闻生产平台中的应用》一文中研究指出本文结合深圳广电的实践,介绍了在融合新闻生产的业务背景下,分布式大数据存储技术、架构和特点,实现了对融合新闻生产平台的有效支撑,对存储系统与融合生产业务的结合进行了展望。(本文来源于《现代电视技术》期刊2016年08期）
张成凤[8]（2016）在《水泥生产过程数据SQL Server存储方法研究》一文中研究指出生产过程信息管理系统是将生产过程中产生的大量实时数据和过程参数进行有效的管理和应用,在流程工业企业信息化中占有非常重要的地位。但随着系统的持续运行和数据存储量的不断增加,数据库在处理海量数据时,会出现扩展性差、并发性低等问题。本文针对某水泥企业生产过程实时数据的存储需求和数据特点,对海量数据存储技术进行了探索性的研究,主要解决工程项目中数据量不断增多带来的数据库响应性能低的问题。本文首先分析了集中式和分布式两种现行的数据存储解决方案,针对水泥企业生产过程数据采集、存储特点和数据查询需求,设计了基于SQL Server数据库的分布式数据存储系统,存储地域分散的海量生产过程实时数据。深入研究了分布式数据存储系统的数据同步技术,采用SQL Ser ver数据库事务复制机制,保证了企业总部与各分部数据信息的一致性、完整性和实时性。其次,从水泥企业生产过程数据存储周期和查询特点出发,研究SQL Server数据的索引技术、分区表、内存数据库等性能优化策略,通过对这些关键技术的研究,总结出流程工业生产过程数据存储模式和数据库性能调优的基本策略。为实现数据库系统后期维护的简单化与透明化,在Microsoft Visual Studio.NET环境下,开发了一个基于B/S模式的SQL Server生产过程数据存储维护系统。本文以某一水泥企业信息化的实际需求为背景,提出一种海量生产过程数据分布式存储模式,并总结出几种数据库性能优化策略。实际项目应用结果表明,基于SQL Server数据库的分布式数据存储模式和性能优化策略,可以对生产过程海量实时数据进行有效的存储和管理,满足实际工程项目需求。(本文来源于《济南大学》期刊2016-06-11）
李建发[9]（2016）在《技术创新“智促”能源供需有效对接》一文中研究指出今年以来，能源互联网备受关注。继《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》(以下简称“指导意见”)发布后，相关文件再次出台，为能源互联网的发展添上浓墨重彩的一笔。近日，国家发展改革委、国家能源局发布了《能源技术革命创新行动计划(2016-2(本文来源于《中国电力报》期刊2016-04-30）
覃能杰[10]（2016）在《供电公司生产数据智能存储系统应用与探讨》一文中研究指出供电公司已经开发了许多的自动化系统,能够实现设备运行监控、供电数据采集等,因此供电公司已经积累了海量的数据资源。为了提高数据资源的利用率,文章基于云计算、分布式存储、动态迁移、访问重定向等技术设计了一个智能存储系统,以提高数据的完整性、一致性、安全性,并能够根据数据使用频次动态迁移,提高数据的访问操作效率。(本文来源于《信息通信》期刊2016年01期）
生产数据存储论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用大数据分布式存储与并行计算、数据仓库建模等技术构建多维分析引擎数据管理平台,实现了分散存储油气生产动态大数据的优化管理与快速查询,该系统可集中管理36×10~4余口油、气、水井的生产数据,并实现秒级响应。建立了油、气、水井生产多维分析主题模型,对数据进行预处理,在中国石油天然气集团有限公司层级实现了油区生产运行跟踪、重点油田生产预警、低产井和长停井现状、分类油藏开发规律等分析应用的快速、高效响应,处理时间由原来的1 d缩短到现在的5 s;油气生产模式分析基本单元由原来的油田细化为单井,生产管理更为细致;分析结果可以按照集团公司、油气田公司、油气田、区块、单井逐级追溯,实时掌握各基本单元的油气生产动态。图8表6参25
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生产数据存储论文参考文献
[1].邹玉龙,孙士学.操作数据存储ODS在炼化生产经营分析中的研究和应用[J].化工管理.2019
[2].王洪亮,穆龙新,时付更,刘凯铭,钱育蓉.分散存储油气生产动态大数据的优化管理与快速查询[J].石油勘探与开发.2019
[3].李博.喷涂生产监测数据的存储及特征分析[D].内蒙古大学.2019
[4].方威,马玉杰.数据分级存储技术在融媒体生产中的应用[J].现代电视技术.2018
[5].宋大川.水泥企业集团生产数据存储的关键技术研究[D].济南大学.2017
[6].王卓,辛星,尹晓,常锦才.基于Hadoop的钢铁生产大数据存储平台研究[J].软件.2016
[7].刘助翔.分布式大数据存储在融合新闻生产平台中的应用[J].现代电视技术.2016
[8].张成凤.水泥生产过程数据SQLServer存储方法研究[D].济南大学.2016
[9].李建发.技术创新“智促”能源供需有效对接[N].中国电力报.2016
[10].覃能杰.供电公司生产数据智能存储系统应用与探讨[J].信息通信.2016