吳凡 高健祎 謝洪路 逄勃

摘? 要：隨著海上油氣勘探行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，需要在保證實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量、全面性、及時(shí)性的同時(shí)，提供高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)服務(wù)，為勘探開(kāi)發(fā)相關(guān)各應(yīng)用系統(tǒng)提供靈活的數(shù)據(jù)支撐?；趥鹘y(tǒng)架構(gòu)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，在實(shí)際應(yīng)用中存在著傳輸效率低、穩(wěn)定性差等問(wèn)題，文章提出一種基于Hadoop技術(shù)的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)，并給出了具體的實(shí)現(xiàn)方案及實(shí)施成效。

關(guān)鍵詞：油氣勘探開(kāi)發(fā);海洋石油;大數(shù)據(jù);實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù);Hadoop

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）23-0012-06

Design and Implementation of Real-time Database for Offshore Drilling and Completion Well Site Based on Hadoop

WU Fan1， GAO Jianyi1，XIE Honglu2， PANG Bo3

（1.China National Offshore Oil Corporation， Beijing? 100010， China; 2.China France Bohai Geoservices Co.， Ltd.， Tianjin? 300457， China; 3.Petro-CyberWorks Information Technology Co.， Ltd.， Beijing? 100007， China）

Abstract： With the deepening of digital transformation of offshore oil and gas exploration industry， it is necessary to provide efficient and stable data services while ensuring the high quality， comprehensiveness and timeliness of real-time data， so as to provide flexible data support for various application systems related to exploration and development. The real-time data transmission system based on traditional architecture has some problems in practical application， such as low transmission efficiency and poor stability. This paper presents a real time database system architecture of offshore drilling and completion well site based on Hadoop technology， and gives the specific implementation scheme and implementation results of this database system architecture.

Keywords： oil and gas exploration and development; offshore oil; big data; real time database; Hadoop

0? 引? 言

我國(guó)是油氣資源消費(fèi)大國(guó)，但隨著消費(fèi)的持續(xù)剛性增長(zhǎng)，油氣生產(chǎn)供應(yīng)保障能力不足。在此形勢(shì)下，我國(guó)油氣資源開(kāi)發(fā)向深層、深水和非常規(guī)等領(lǐng)域拓展已成為推進(jìn)油氣增儲(chǔ)上產(chǎn)、增強(qiáng)能源安全的必然選擇[1]。海洋油氣勘探開(kāi)發(fā)是我國(guó)實(shí)現(xiàn)石油工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略接替區(qū)，同時(shí)也是保障國(guó)家能源安全、建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略需求[2]。

長(zhǎng)期以來(lái)，由于海洋鉆井的高成本，在海上油氣勘探階段往往只有少量的探井?dāng)?shù)據(jù)來(lái)支撐油氣開(kāi)發(fā)的目標(biāo)評(píng)價(jià)，從而導(dǎo)致在海上油田開(kāi)發(fā)項(xiàng)目實(shí)施之前，對(duì)地質(zhì)油藏的認(rèn)識(shí)存在一定的不確定性。因此，在海洋石油勘探開(kāi)發(fā)過(guò)程中必須實(shí)時(shí)獲取現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜的地質(zhì)情況信息。在此背景下，如何利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提高實(shí)時(shí)決策的及時(shí)性和科學(xué)性，以提升油田的單井產(chǎn)量、最終采收率、鉆完井作業(yè)時(shí)效和油藏管理精細(xì)化水平，對(duì)增加勘探開(kāi)發(fā)的經(jīng)濟(jì)效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)[3，4]是指海上油氣勘探開(kāi)發(fā)鉆完井過(guò)程中，由傳感器實(shí)時(shí)采集的工程地質(zhì)數(shù)據(jù)，包括鉆井?dāng)?shù)據(jù)、錄井?dāng)?shù)據(jù)、測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)記錄的時(shí)間序列和深度序列實(shí)時(shí)信息，不僅可以用作實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和決策分析，還可以用作大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究，是智能油田建設(shè)的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)智能分析、智能鉆井、隨鉆決策、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)一體化等應(yīng)用場(chǎng)景的必要條件。

1? 架構(gòu)分析

1.1? 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

傳統(tǒng)石油、電力工業(yè)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理是先通過(guò)OPC、Modbus等方式將數(shù)據(jù)采集上來(lái)，然后直接將數(shù)據(jù)存到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算是直接從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中取一段時(shí)間的數(shù)據(jù)或者取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合及實(shí)時(shí)的統(tǒng)計(jì)分析。這種方式在數(shù)據(jù)傳輸、處理等任意一環(huán)出現(xiàn)問(wèn)題都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，同時(shí)也增大了數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)壓力。具體來(lái)說(shuō)，基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)存在以下幾個(gè)方面的不足：

（1）數(shù)據(jù)傳輸方面。海上鉆井平臺(tái)通常采用wits0數(shù)據(jù)傳輸標(biāo)準(zhǔn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)在采集數(shù)據(jù)以后，需要先落盤(pán)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，保存好以后再定時(shí)的向外循環(huán)發(fā)送，存在很大程度的延遲，實(shí)時(shí)性不足。

（2）數(shù)據(jù)安全方面。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)通常采用單機(jī)版本的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)SQLserver、Oracle等，在容錯(cuò)方面支持得不是很好，在災(zāi)備方面還需要離線的備份和恢復(fù)。

（3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)通常采用只能存儲(chǔ)近3年以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù)，而勘探開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)分析等需求往往需要10年以上歷史數(shù)據(jù)的支撐。同時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)只方便用來(lái)處理結(jié)構(gòu)固定的表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，不支持或者不擅長(zhǎng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。

（4）數(shù)據(jù)計(jì)算方面。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)基于SQLserver、Oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行并發(fā)讀取，批量計(jì)算能力上存在不足。在數(shù)據(jù)量達(dá)到100萬(wàn)以上需要開(kāi)始優(yōu)化，一般會(huì)進(jìn)行水平拆分，分表、分區(qū)和作業(yè)同步等操作，這樣做大大提高了邏輯的復(fù)雜性，難以維護(hù)，沒(méi)有多庫(kù)負(fù)載均衡并行計(jì)算功能。

（5）數(shù)據(jù)服務(wù)方面。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)往往采取單機(jī)部署發(fā)布形式，無(wú)法支撐高并發(fā)場(chǎng)景。

1.2? 基于Hadoop的架構(gòu)

Hadoop具有高可擴(kuò)展性和高容錯(cuò)性等優(yōu)點(diǎn)[5-7]，能夠?qū)崿F(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的低成本高效處理，可解決傳統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的不足，主要體現(xiàn)在：

1.2.1? 實(shí)時(shí)計(jì)算和分布式存儲(chǔ)

海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)采取Kafka、Kudu、Hbase、Spark及Flink等組件，基于分布式架構(gòu)，能夠同時(shí)支持實(shí)時(shí)計(jì)算和離線計(jì)算，主要體現(xiàn)在：

Kafka：分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)。在系統(tǒng)中用作于消息隊(duì)列，數(shù)據(jù)首先進(jìn)入消息隊(duì)列，達(dá)到數(shù)據(jù)的緩沖、錯(cuò)峰、解耦的功能。通過(guò)O（1）的磁盤(pán)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化，這種結(jié)構(gòu)對(duì)于即使數(shù)以TB的消息存儲(chǔ)也能夠保持長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定性能。高吞吐量的特點(diǎn)確保了即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬(wàn)的消息。

Kudu：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。Kudu獨(dú)立于HDFS，具有自有的管理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)文件系統(tǒng)，在系統(tǒng)中主要使用是存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)。采用副本方式保證數(shù)據(jù)安全，通過(guò)Raft協(xié)議來(lái)保證數(shù)據(jù)一致性。配合impala進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)做到數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)。

Hbase：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持，Hadoop MapReduce為HBase提供了高性能的計(jì)算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務(wù)和failover機(jī)制。

Spark：分布式內(nèi)存計(jì)算框架。比傳統(tǒng)的MapReduce速度提升100倍，在系統(tǒng)中主要適用于數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)挖掘，在高并發(fā)低延遲方面表現(xiàn)非常出色，面對(duì)海量數(shù)據(jù)配合impala對(duì)數(shù)據(jù)查詢(xún)寫(xiě)入性能非常好。Spark在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)方面提供了對(duì)數(shù)據(jù)流的處理加工功能，在歷史數(shù)據(jù)處理方面能夠提取批量數(shù)據(jù)進(jìn)行二次清洗，性能非常出色。

Flink：阿里提供的分布式開(kāi)源計(jì)算框架。相對(duì)于批流一體的設(shè)計(jì)架構(gòu)使用起來(lái)更加方便，在系統(tǒng)中主要的作用是實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)的監(jiān)控，以及實(shí)現(xiàn)單位時(shí)間數(shù)據(jù)寫(xiě)入量的條數(shù)計(jì)算對(duì)比檢查等工作。

1.2.2? 高擴(kuò)展性

Hadoop架構(gòu)在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。面對(duì)海上勘探開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)量日益增加，磁盤(pán)的容量要求會(huì)不斷增加，因此采用具備分布式特性的Hadoop存儲(chǔ)架構(gòu)，在增加硬盤(pán)的時(shí)候全部采用動(dòng)態(tài)擴(kuò)展空間，在不中斷業(yè)務(wù)的同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容。同時(shí)，在計(jì)算能力方面，分布式架構(gòu)在指標(biāo)閾值出現(xiàn)需要增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)的情況下，同樣也采取不中斷業(yè)務(wù)的設(shè)計(jì)架構(gòu)動(dòng)態(tài)橫向地對(duì)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行添加，可以瞬間滿足計(jì)算的需要。

1.2.3? 高效性

Hadoop架構(gòu)能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？臁adoop的高效性主要體現(xiàn)在：

（1）在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中，Hadoop系統(tǒng)架構(gòu)把所有的數(shù)據(jù)根據(jù)規(guī)定隨機(jī)寫(xiě)入不同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，以達(dá)到數(shù)據(jù)寫(xiě)入均衡;

（2）Hadoop系統(tǒng)架構(gòu)在存儲(chǔ)管理中會(huì)定期檢查存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大小，進(jìn)行數(shù)據(jù)均衡操作，達(dá)到歷史數(shù)據(jù)的均衡;

（3）由于Hadoop系統(tǒng)架構(gòu)中全部采用萬(wàn)兆網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)，再加上系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)定，數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)之間互相流動(dòng)的效率性能非常高。因此，Hadoop架構(gòu)在數(shù)據(jù)提取計(jì)算的過(guò)程中不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜或是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的情況，避免資源不均衡。

（4）高容錯(cuò)性。Hadoop架構(gòu)能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。在存儲(chǔ)方面，Kudu具備的副本平衡機(jī)制，能夠通過(guò) Raft 協(xié)議來(lái)保證數(shù)據(jù)一致性，副本數(shù)量一般采用1、3、5等基數(shù)數(shù)量，當(dāng)副本數(shù)量少于設(shè)定的數(shù)量的時(shí)候系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行副本均衡。Hbase依賴(lài)于HDFS，同樣也是通過(guò)副本形式保證數(shù)據(jù)安全性，使用均衡副本機(jī)架感知等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)平衡。此外，在Hadoop架構(gòu)進(jìn)行分布式計(jì)算的時(shí)候，一旦發(fā)現(xiàn)副本不可用的情況，Hadoop架構(gòu)系統(tǒng)將自動(dòng)切換重啟任務(wù)，獲取均衡后可用副本進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取使用。

1.3? 架構(gòu)對(duì)比

海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能要求主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)寫(xiě)入頻率高、查詢(xún)展示實(shí)時(shí)性要求高、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的查詢(xún)展示要求秒級(jí)響應(yīng)、對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)的訪問(wèn)并發(fā)性高和響應(yīng)時(shí)間短等方面;計(jì)算能力要求高則主要體現(xiàn)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率高，且需要長(zhǎng)期保存，要求數(shù)據(jù)庫(kù)具有海量數(shù)據(jù)處理能力并具有復(fù)雜SQL計(jì)算能力。

針對(duì)井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)需求，Hadoop架構(gòu)可在如下幾個(gè)方面解決傳統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)方案存在的不足，如表1所示。

2? 海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

2.1? 總體架構(gòu)

總體架構(gòu)如圖1所示。

海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)全面采集4大類(lèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)Web Service傳輸給Kafka，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)入Kafka消息隊(duì)列后緩存起來(lái)，由SparkStreaming主動(dòng)地從消息隊(duì)列獲取，然后保存到Kudu/HBase中。最終利用Restful接口，對(duì)外提供滿足Wits0、WitsML傳輸協(xié)議的數(shù)據(jù)服務(wù)。

上述各環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生很多作業(yè)，各作業(yè)之間存在依賴(lài)關(guān)系。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)需要對(duì)這些作業(yè)進(jìn)行管理，因此需要具備任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控和日志管理功能。

2.2? 數(shù)據(jù)采集架構(gòu)

數(shù)據(jù)采集架構(gòu)如圖2所示。

數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵技術(shù)采用Kafka消息隊(duì)列技術(shù)，Kafka消息隊(duì)列本身具有高吞吐、低延遲以及彈性擴(kuò)展的特點(diǎn)，配合Spark Streaming計(jì)算框架能夠保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性。Kafka本身無(wú)狀態(tài)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)入隊(duì)列后緩存起來(lái)，由SparkStreaming主動(dòng)地從隊(duì)列獲取，這樣就避免了當(dāng)Spark Streaming故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題;Kafka能夠?qū)ο㈥?duì)列進(jìn)行消息分區(qū)，分區(qū)后的消息隊(duì)列能夠讓SparkStreaming用多個(gè)消費(fèi)進(jìn)程并行地進(jìn)行數(shù)據(jù)消費(fèi)，可以大大提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾省?/p>

對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用Web Service接入陸上數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再次通過(guò)Web Service傳給Kafka，由SparkStreaming主動(dòng)地從Kafka消息隊(duì)列獲取數(shù)據(jù)后，最終把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存入Kudu/HBase數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.3? 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)如圖3所示。

由于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)體量巨大，而且需要快速響應(yīng)，因此選擇采用基于X86集群的分布式存儲(chǔ)架構(gòu)（Kudu/ HBase），從而滿足大容量、多樣化數(shù)據(jù)的低成本存儲(chǔ)需求。

利用Kudu/HBase的分布式架構(gòu)能夠彈性擴(kuò)展，滿足海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，內(nèi)部三副本的機(jī)制能夠避免機(jī)器故障帶來(lái)的數(shù)據(jù)丟失。Kudu的批量寫(xiě)入特性，能夠在大吞吐的情況迅速高效地將數(shù)據(jù)落地入庫(kù);HBase的海量數(shù)據(jù)高速查詢(xún)特性能夠支撐億級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)的秒級(jí)響應(yīng)。同時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用較頻繁的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)主鍵或者RowKey，優(yōu)化各項(xiàng)參數(shù);并使用緩存機(jī)制，減少磁盤(pán)IO操作等。通過(guò)這些性能優(yōu)化措施，海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)完全能夠支撐對(duì)外數(shù)據(jù)服務(wù)的需求。

2.4? 數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

數(shù)據(jù)處理與計(jì)算如圖4所示。

數(shù)據(jù)處理主要是將數(shù)據(jù)輸入到處理器，通過(guò)一系列去重、轉(zhuǎn)換、校核等步驟的“處理”工作，然后以期望的格式輸出處理過(guò)的數(shù)據(jù)。它從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、唯一性、適時(shí)性、有效性幾個(gè)方面來(lái)解決數(shù)據(jù)的丟失值、越界值、不一致代碼、重復(fù)數(shù)據(jù)等問(wèn)題。

2.5? 數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)如圖5所示。海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)采用Restful API接口開(kāi)發(fā)，滿足Wits0、WitsML井場(chǎng)傳輸協(xié)議對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。這些數(shù)據(jù)服務(wù)主要分為批量數(shù)據(jù)服務(wù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)。其他應(yīng)用系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)取這些數(shù)據(jù)服務(wù)，共享海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)資源。

利用標(biāo)準(zhǔn)通用的Restful API和gRPC技術(shù)定制化開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)，便捷的URL訪問(wèn)和gRPC服務(wù)調(diào)用，能夠?qū)崿F(xiàn)一次開(kāi)發(fā)，多次調(diào)用，從而支撐廣泛的業(yè)務(wù)場(chǎng)景;并利用公司內(nèi)部數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行申請(qǐng)、審核、審批、發(fā)布和監(jiān)控等全生命周期管理。

3? 海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)與成效

海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)施方案的總體思路是將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)經(jīng)海上鉆井平臺(tái)匯總后，傳輸至陸上數(shù)據(jù)庫(kù)，再利用企業(yè)端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)將其采集存儲(chǔ)。利用Web Service將鉆井平臺(tái)采集數(shù)據(jù)推送至陸上數(shù)據(jù)庫(kù)，然后將數(shù)據(jù)推送至Kafka工具，最終存儲(chǔ)至Kudu/HBase中，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。其中，在鉆井平臺(tái)端，開(kāi)發(fā)完善實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸接口，采用Wits0協(xié)議，通過(guò)Web Service把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)疥懮蠑?shù)據(jù)庫(kù);接著對(duì)陸上數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口進(jìn)行封裝，把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推送給企業(yè)端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。主要技術(shù)是利用ETL工具開(kāi)發(fā)抽取工具，抽取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并寫(xiě)入Kafka消息隊(duì)列緩存，編寫(xiě)Kafka消費(fèi)端讀取數(shù)據(jù)，然后寫(xiě)入Kudu/HBase中，最終統(tǒng)一對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)?？傮w實(shí)施方案如圖6所示。

當(dāng)前，本文提出的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)已在某能源企業(yè)成功實(shí)施，并在降低數(shù)據(jù)庫(kù)故障率、提升系統(tǒng)效率、提高歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)限等方面取得了顯著的成效。具體體現(xiàn)在：

（1）降低數(shù)據(jù)庫(kù)故障率。基于Hadoop的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)的傳輸方面提供了高可用集群方式進(jìn)行架構(gòu)部署的消息隊(duì)列方式，無(wú)單點(diǎn)故障，在傳輸過(guò)程中采用SparkStreaming方式進(jìn)行流式計(jì)算，計(jì)算過(guò)程中通過(guò)數(shù)據(jù)檢查點(diǎn)和記錄數(shù)據(jù)的更新，保證數(shù)據(jù)容錯(cuò)不會(huì)丟失數(shù)據(jù)，從而降低了停止服務(wù)的故障率;同時(shí)，利用分布式存儲(chǔ)采用副本策略保證數(shù)據(jù)安全，若是副本丟失，系統(tǒng)會(huì)及時(shí)地通過(guò)算法補(bǔ)充上丟失副本，保障數(shù)據(jù)健康狀態(tài)，在此過(guò)程中數(shù)據(jù)服務(wù)不會(huì)停滯，這種分布式存儲(chǔ)大大降低了故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)服務(wù)不可用的情況?；谝陨戏植际郊軜?gòu)，井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)整體故障率較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)故障率下降60%。

（2）提升運(yùn)行效率。首先，在傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)需先落盤(pán)再定期提供服務(wù)，數(shù)據(jù)寫(xiě)入后再讀取進(jìn)行服務(wù)會(huì)存在延遲現(xiàn)象?；贖adoop的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)全部采用流方式進(jìn)行數(shù)據(jù)服務(wù)，不考慮網(wǎng)絡(luò)因素可以做到秒級(jí)響應(yīng)，整體效率提升80%。

其次，傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)使用單臺(tái)服務(wù)器，在大數(shù)據(jù)獲取并發(fā)計(jì)算的需求時(shí)性能和計(jì)算能力明顯不足?；贖adoop的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)采用了分布式集群架構(gòu)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面采用分布式架構(gòu)常用的副本方式保證數(shù)據(jù)的安全可用，同時(shí)由于采用當(dāng)前技術(shù)先進(jìn)的存儲(chǔ)和計(jì)算平臺(tái)，在存儲(chǔ)容量，存儲(chǔ)時(shí)間以及讀取數(shù)據(jù)計(jì)算的功能方面達(dá)到了領(lǐng)先水平，在系統(tǒng)的存儲(chǔ)效率上得到提升，在存儲(chǔ)成本方面大大降低。理論上可拓展支持到PT級(jí)別數(shù)據(jù)。

（3）提升歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)限。傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)間周期方面非常受限制，這主要是由傳統(tǒng)架構(gòu)的服務(wù)器存儲(chǔ)硬盤(pán)大小及操作系統(tǒng)對(duì)硬盤(pán)支持大小的所導(dǎo)致的。企業(yè)在目前只能存儲(chǔ)將近3年的完整數(shù)據(jù)，如需要?dú)v史數(shù)據(jù)可能需要離線數(shù)據(jù)進(jìn)行手動(dòng)回復(fù)，增加了操作難度，費(fèi)時(shí)費(fèi)力?；贖adoop的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面采用分布式存儲(chǔ)，把寫(xiě)入的壓力分散到集群不同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上，大大提高了存儲(chǔ)的并發(fā)能力，可以隨時(shí)橫向增加服務(wù)器存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的功能，數(shù)據(jù)可以長(zhǎng)時(shí)間大容量的保存，實(shí)測(cè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)可以達(dá)到2 000臺(tái)服務(wù)器。在實(shí)施基于Hadoop架構(gòu)的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)之后，隸屬數(shù)據(jù)存儲(chǔ)將由傳統(tǒng)系統(tǒng)的短期臨時(shí)存儲(chǔ)提升到無(wú)限拓展的長(zhǎng)時(shí)限存儲(chǔ)。

4? 結(jié)? 論

文章設(shè)計(jì)一種基于Hadoop的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)Kafka、Web Service、SparkStreaming等技術(shù)實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集傳輸;通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)傳輸服務(wù)器建立數(shù)據(jù)通信，接收數(shù)據(jù)后存儲(chǔ)于基于Hadoop環(huán)境架構(gòu)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中;對(duì)外支持Socket和Restful API接口方式的數(shù)據(jù)服務(wù)，并支持Wits0和WitsML兩種井場(chǎng)傳輸協(xié)議。該系統(tǒng)的實(shí)施，能夠從全局提供涵蓋鉆、錄、測(cè)、試四大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、服務(wù)等全流程的一體化解決方案，覆蓋鉆完井作業(yè)全生命周期，確保海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高效采集、無(wú)縫流轉(zhuǎn)、統(tǒng)一管理和互聯(lián)共享。

基于Hadoop技術(shù)的海上鉆完井井場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，將有利于在海上油氣勘探開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和高效決策，有效支撐鉆完井風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)，以減少?gòu)?fù)雜井況及事故，實(shí)現(xiàn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控，為基于大數(shù)據(jù)分析的虛擬地球物理、智能勘探、智能工程建設(shè)、智能化生產(chǎn)、智能化設(shè)備等應(yīng)用領(lǐng)域提供強(qiáng)大的多模式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)能力。該架構(gòu)具有良好的推廣應(yīng)用前景，可廣泛應(yīng)用于各類(lèi)海上油氣勘探信息化應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王陸新，潘繼平，楊麗麗.全球深水油氣勘探開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀與前景展望 [J].石油科技論壇，2020，39（2）：31-37.

[2] SINGHAL M.Issues and approaches to design of real-time database systems [J].SIGMOD Record，1988，17（1）：19-33.

[3] 陳錫榮.中國(guó)石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)研究 [J].現(xiàn)代化工，2019，39（6）：1-5.

[4] 李陽(yáng)，廉培慶，薛兆杰，等.大數(shù)據(jù)及人工智能在油氣田開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望 [J].中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，44（4）：1-11.

[5] DEAN J. MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters [J].Symposium on Operating System Design & Implementation，2008，51（1）：107-113.

[6] GHEMAWAT S，GOBIOFF H，LEUNG S T.The Google File System [J].ACM SIGOPS Operating Systems Review ACM，2003，37（5）：29-43.

[7] CHANG F，DEAN J，GHEMAWAT S，et al. Bigtable：a distributed storage system for structured data [C]//USENIX Symposium on Operating System Design and Implementation （OSDI06）.Seattle：USENIX：2006：205-218.

作者簡(jiǎn)介：吳凡（1988—），男，漢族，黑龍江慶安人，工程師，碩士研究生，研究方向：石油地質(zhì)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)管理;高健祎（1992—），女，漢族，黑龍江哈爾濱人，中級(jí)工程師，碩士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)管理及平臺(tái)建設(shè);謝洪路（1984—），男，漢族，天津人，工程師，本科，研究方向：錄井工程及油氣勘探開(kāi)發(fā)信息化;逄勃（1981—），男，漢族，遼寧東港人，高級(jí)工程師，博士研究生，研究方向：大數(shù)據(jù)、自動(dòng)控制、人工智能。