石油鉆井平臺收集大量數據來支持整個運營過程中的盈利決策——通常每個井每天的數據超過 10 TB。

然而，即使你知道要收集哪些實時數據，在確保這些數據的準確性和可靠性方面仍存在挑戰。例如，你如何確信你的傳感器提供正確的信息并實時更新？你如何確保可視化數據沒有滯后？

在本指南中，我們將探討確保井場數據可視化準確、實時的復雜挑戰。我們了解，對于許多處理復雜科學數據的開發人員來說，一些可用工具的圖表解決方案存在局限性和缺點。

SciChart – 一個跨平臺圖表庫，可實現 Windows Presentation Foundation (WPF)、JavaScript 以及原生 iOS (Swift/Objective-C) 和 Android (Java/Kotlin)，基于代號為 Visual Xccelerator® 的專有 C++ 渲染引擎。這提供了 SciChart 眾所周知的速度和性能，但另一個好處是，該引擎跨平臺提供單一共享代碼庫，用于繪制高性能科學、金融和醫療圖表和圖形，并在 DirectX、OpenGL、Metal 和 WebGL 中提供硬件加速。

到目前為止，還沒有可以在 Qt 中運行的純 C++ 版本的 SciChart，但是，我們一直在努力為 SciChart 提供 Linux 支持。

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 您真正想知道的不僅僅是如何保護您的數據、確保準確性，而且還如何提高數據質量并確保利益相關者能夠看到更廣闊的視野。

實時處理數據有其自身的挑戰，但我們將討論這些問題并提供解決方案和見解，以幫助您對處理大型數據集的方法更有信心。

處理井場復雜科學數據的挑戰

從延遲到缺失數據集，這些都是處理井場復雜科學數據的常見挑戰。我們相信您會對其中的多個（如果不是大多數）問題產生共鳴，我們會跟進您需要的見解，讓您的數據重回正軌。您總是希望提供盡可能最準確、最新的見解，而這正是我們在這里為您提供幫助的原因。

缺失數據和不完整數據集

您已將所有流程和傳感器都設置到位以收集數據，但有時它會讓您失望！無論您的數據是缺失間隔還是損壞，數據缺口都令人沮喪。幸運的是，數據科學家可以通過一些方法將缺失的拼圖碎片拼湊在一起，我們將在本文后面討論。即使出現數據故障，也有辦法讓數據重回正軌并告知決策者，這些數據仍然有助于實現您的目標！

數據延遲

為了確保實時準確性，必須將數據輸入和可視化之間的延遲保持在最低限度。但是您可以做些什么來實現這一點呢？這通常需要中央處理器 (CPU)、內存和圖形處理單元 (GPU) 之間的并行處理。通過以最有效的方式排列數據處理，您可以減少延遲。

數據不準確

不準確的數據或無效的數據傳感器校準也會給數據分析師和決策者帶來問題。一個常見的挑戰是確保噪聲不會干擾分布式聲學傳感數據的頻率讀數。幸運的是，有辦法區分噪聲和質量數據，因此您可以輕松篩選出不需要的數據！我們將在下面探討如何實現這一點。

如何比競爭對手表現更好

僅使用標準工具將使您與所有其他石油和天然氣公司一樣，并使您的盈利潛力停滯不前。相反，您希望利用新的指標和覆蓋。這就是您解鎖新見解或增強最終用戶數據解釋體驗的方式。但是，要做到這一點，您需要 SciChart 等大數據軟件提供商提供的定制級別。

解決挑戰可以采取的行動

想要避免不必要的延誤并激發團隊的信心嗎？借助正確的見解和數據呈現平臺，您可以采取措施緩解和解決當前的數據挑戰。下面，我們概述了上述常見的復雜數據處理挑戰的解決方案，包括如何處理缺失數據或確定噪聲是否正在破壞分布式聲學傳感的準確性。

使用高性能圖表渲染引擎

劣質的圖表解決方案（例如開源平臺）難以滿足科學應用的細分數據需求。例如，處理皮米和納米等數據會稍微復雜一些。處理整數等基本操作對于確保準確的數據洞察至關重要。使用高性能 64 位庫是值得的，因為 32 位庫無法滿足您所需的精度。

另一個例子是貝塞爾曲線。貝塞爾曲線通常用于科學數據解釋，解釋和繪制曲線的方式確實會影響收集到的見解的質量。即使您輸入了正確的數據，也可能出現錯誤曲線的風險（如果沒有正確的圖表軟件解決方案，這種情況經常發生），即您可能會得出不準確的數據視覺效果。

簡而言之，使用劣質的圖表解決方案可能會降低您的工作質量。這就是為什么值得投資于功能強大、足以支持科學數據復雜需求的圖表解決方案。

確保你的傳感器正常工作

通常，數據質量取決于傳感器和數據收集機制。使用設計和測試軟件監控傳感器的效率。這可以在儀表板中運行以評估傳感器的能力嗎？

 頻率會干擾嗎？您可以探索的一個渠道是深入研究分布式聲學傳感，因為背景噪音可能會被引入其中。常見的噪音來源包括與鉆井相關的發動機和設備的振動影響。可以安裝噪音測試設備來測量和排除數據中的干擾頻率。

這將有助于讓您的數據恢復正常。

使用技術來補救缺失的數據

關聯技術（例如交叉圖或直方圖）可幫助您根據不同測井測量的可用值及其之間的關系估計缺失值或不完整值。盡管關聯技術被廣泛考慮，但這種策略并不適用于所有井場，因為它依賴于地下層的一致性。

如果相關值不合適，您可以依靠有關巖石和流體特性的核心數據，將這些數據輸入到遺漏的間隔中。您也可以查看地震數據，但日志數據通常更準確。

設置注釋和標記

為了確保識別數據質量問題，您可以設置注釋、標記、趨勢線和警報，以便在檢測到數據異常時觸發。設置數據質量算法也是值得的——甚至可以利用機器學習。這有助于消除識別常見數據質量挑戰的手動猜測，從而更快地找到數據挑戰的核心。

使用支持高低內存的渲染引擎

處理大型數據集會消耗大量內存，而縮放和平移等操作需要這些數據。

話雖如此，您可能認為您需要支持高內存的硬件。但事實并非如此。更有效的解決方案是擁有針對低內存和高內存硬件進行優化的渲染引擎。

大數據渲染系統支持您的性能的另一種方法是灌輸細節級別 (LOD) 技術，該技術在較大的縮放級別下顯示較少的細節。

簡化數據預處理

檢查數據如何發送到圖表軟件，并確定實現此目的的最佳方法。這可能需要反復試驗，但確保系統之間無縫傳輸和通信數據將有助于支持高質量、準確的實時數據。

使用多線程渲染

數據處理任務的并發性可以減少數據的延遲。但是，使用這種數據收集方法，需要 CPU 連續工作，且管道不能出現延遲或停滯。

您還可以使用提前 (AOT) 編譯。在 C++ 或 Swift 等環境中，代碼在執行前進行編譯。結果如何？這增強了對性能敏感的應用程序的優化。

如果您有任何問題需了解詳情，請聯系