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云計(jì)算技術(shù)的優(yōu)勢(shì)匯總十篇

時(shí)間:2023-07-14 16:41:13

序論:好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過程,我們?yōu)槟扑]十篇云計(jì)算技術(shù)的優(yōu)勢(shì)范例,希望它們能助您一臂之力,提升您的閱讀品質(zhì),帶來更深刻的閱讀感受。

云計(jì)算技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

篇(1)

科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展,信息技術(shù)進(jìn)步成為現(xiàn)如今時(shí)代的重要話題,圖書館發(fā)展緊隨得到了越來越多的關(guān)注,而計(jì)算機(jī)云技術(shù)的推出,更是為圖書館有序、健康發(fā)展創(chuàng)造了良好的契機(jī)。

1 計(jì)算機(jī)云技術(shù)

計(jì)算機(jī)云技術(shù),即云計(jì)算(Cloud Computing),指的是一種分布式計(jì)算技術(shù),其最基本的概念,是經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)把龐大的計(jì)算處理程序自動(dòng)分拆成海量的相對(duì)小的子程序,再通過一系列服務(wù)器對(duì)應(yīng)構(gòu)成的大型系統(tǒng)通過檢索、計(jì)算,從而向用戶提供最終處理結(jié)果。借助計(jì)算機(jī)云技術(shù),網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供人員可在極短時(shí)間之內(nèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)海量信息的處理,提供類似超級(jí)計(jì)算機(jī)一般強(qiáng)大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

2 計(jì)算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的優(yōu)勢(shì)

計(jì)算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用存在多方面的優(yōu)勢(shì),具體表現(xiàn)為:

2.1 安全可靠

計(jì)算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用,為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題提供了極大的安全保障。計(jì)算機(jī)云技術(shù)經(jīng)由“云”的一端為用戶提供安全可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),經(jīng)對(duì)計(jì)算機(jī)云技術(shù)的應(yīng)用,用戶無需再擔(dān)心病毒入侵、數(shù)據(jù)丟失等問題。此外,憑借嚴(yán)密的權(quán)限管理,還有助于實(shí)現(xiàn)用戶相互的數(shù)據(jù)共享。

2.2 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)資源共享

計(jì)算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用,把圖書館中的圖書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于“云”的一端,通過使終端與網(wǎng)絡(luò)連接,便能夠達(dá)成對(duì)這一部分?jǐn)?shù)據(jù)信息的同時(shí)訪問或者使用,進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備相互的資源共享功能。

3 云計(jì)算技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用

3.1 Iaas層次的應(yīng)用

3.1.1 建立高校圖書館私有云

建立高校圖書館私有云指的是借助虛擬機(jī)技術(shù),對(duì)圖書館已經(jīng)存在的或最新購置的IT設(shè)備進(jìn)行整合,以產(chǎn)生IT設(shè)備資源地。把圖書館現(xiàn)存或新購置的一系列異構(gòu)存儲(chǔ)設(shè)備轉(zhuǎn)化為云存儲(chǔ),借助云平臺(tái)管理軟件對(duì)相關(guān)資源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度、劃分,為圖書館各式各樣應(yīng)用提供使用。

3.1.2 將圖書館應(yīng)用部署至高校自身信息中心

此類方式是把圖書館各項(xiàng)應(yīng)用均部署至高校自身信息中心的云端,即為高校圖書館的私有云。將圖書館內(nèi)所有的服務(wù)器及存儲(chǔ)物理設(shè)備消除掉,僅留存下客戶端及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。各項(xiàng)應(yīng)用均是對(duì)高校信息中心服務(wù)器資源池、存儲(chǔ)資源池的使用,圖書館結(jié)合每一應(yīng)用具體需求對(duì)計(jì)算使用量進(jìn)行申請(qǐng)。該類技術(shù)應(yīng)用手段的優(yōu)勢(shì)在于:a.可有效降低高校圖書館對(duì)服務(wù)器、物理存儲(chǔ)設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)成本,改善基礎(chǔ)設(shè)施使用效率;b.防止產(chǎn)生高校對(duì)圖書館IT設(shè)備資金投入缺失的問題;c.強(qiáng)化圖書館信息資源服務(wù)可靠保障,防止出現(xiàn)受IT設(shè)備老化影響造成圖書館信息資源服務(wù)斷線問題。

3.2 SaaS層次的應(yīng)用

SaaS層次的應(yīng)用是基于Internet來提供軟件服務(wù)的。生產(chǎn)商把軟件安置自身服務(wù)器上,用戶經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)定制自身需求的軟件,并根據(jù)買入服務(wù)多少、使用時(shí)間來計(jì)費(fèi)。用戶無需再專門購置軟件,且不需要對(duì)軟件進(jìn)行維護(hù),此部分工作均通過服務(wù)商來展開。服務(wù)商為用戶提供網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一并,還可向用戶提供用戶提供本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)及離線操作等服務(wù)。就好比北京某科技公司,基于廣域性網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)行環(huán)境設(shè)立起智能化的信息交互平臺(tái),推出的“中國專業(yè)圖書館網(wǎng)――基于WEB的集群圖書館管理系統(tǒng)”有效實(shí)現(xiàn)了圖書館用戶的全自動(dòng)化業(yè)務(wù)管理。

3.3 綜合層次的應(yīng)用

3.3.1 圖書館私有云

借助CALIS本地平臺(tái),使高校圖書館快速建立自身數(shù)字圖書館云平臺(tái),符合與相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)鏈接要求。這一本地云平臺(tái)能夠安裝于IaaS/HaaS/PaaS上,同時(shí)可部分安裝于遠(yuǎn)程公共PaaS/HaaS/IaaS上。此部分圖書館云平臺(tái)可對(duì)CALIS提供一系列服務(wù)進(jìn)行集成、獲取。此外,圖書館私有云還可對(duì)一些服務(wù)進(jìn)行開放,促進(jìn)每一館相互的資源、服務(wù)的集成與共享。

3.3.2 圖書館公共云

借助CALIS公共服務(wù)平臺(tái)PaaS、SaaS服務(wù)平臺(tái),CALIS每一信息中心均可很好地建立起高校數(shù)字圖書館公有云。此部分公共云一方面能夠于CALIS自身云計(jì)算信息中心IssS/PaaS中架構(gòu),一方面能夠把一些應(yīng)用置于性格云計(jì)算信息中心提供的遠(yuǎn)程HaaS上。

4 計(jì)算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的發(fā)展趨勢(shì)

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,各所高校的圖書館中,在計(jì)算機(jī)云技術(shù)的有效支持下,自動(dòng)化管理系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)。然而,此類數(shù)據(jù)僅僅可在本行業(yè)內(nèi)開展實(shí)用,無法為以外的行業(yè)所瀏覽、使用,如此便造成圖書館同其他行業(yè)相互產(chǎn)生一道壁壘,數(shù)據(jù)信息共享面臨極大的挑戰(zhàn)。

鑒于此,就高校圖書館管理者而言,為了提升圖書館自身數(shù)據(jù)信息使用效率,應(yīng)當(dāng)研究制定出一套圖書館自身數(shù)據(jù)信息同國家、全球圖書館的數(shù)據(jù)交流計(jì)劃,促進(jìn)計(jì)算機(jī)云技術(shù)有效應(yīng)用的同時(shí),還可有效共享全球范圍內(nèi)的圖書館數(shù)據(jù)資源。

5 結(jié)束語

總而言之,經(jīng)對(duì)云計(jì)算技術(shù)的有效應(yīng)用,將在各所高校圖書館相互建立起一個(gè)共享的“云端”,促進(jìn)高校圖書館用戶服務(wù)模式的全面改革,給雷服務(wù)計(jì)算模式變換勢(shì)必影響著高校圖書館一系列要素的轉(zhuǎn)變,其中各方面有點(diǎn)必將對(duì)高校圖書館形成深遠(yuǎn)的影響。在不久的將來,計(jì)算機(jī)云技術(shù)的日趨成熟,定將進(jìn)一步促進(jìn)高校圖書館有序、健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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[2]陳征.云計(jì)算在高校圖書館中的應(yīng)用[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2015,12(01):159-160,206.

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[4]Li Xia.Research on the CRM-based Mode of individlized information service in the university library[J].Journal of Modern information,2009,(11):162-163.

[5]王長(zhǎng),艾,姚建文.云計(jì)算環(huán)境下數(shù)字圖書館信息資源安全策略研究[J].情報(bào)雜志,2010,(3):184-186,161.

作者簡(jiǎn)介

篇(2)

中圖分類號(hào):TE319 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-7597(2013)22-0106-01

1 什么是云計(jì)算

云計(jì)算技術(shù)的實(shí)質(zhì)是將網(wǎng)絡(luò)中的各種軟硬件資源進(jìn)行集合,并對(duì)資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和分配,協(xié)同合作完成用戶提出的需求與業(yè)務(wù),其關(guān)鍵技術(shù)包括以下幾個(gè)方面。

1)虛擬機(jī)技術(shù)。

虛擬機(jī)技術(shù)就是將服務(wù)器進(jìn)行虛擬化,將多個(gè)虛擬服務(wù)器當(dāng)成一個(gè)服務(wù)器,集合多個(gè)服務(wù)器的資源,統(tǒng)一進(jìn)行分配和管理,以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和運(yùn)算。

2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。

云計(jì)算的存儲(chǔ)技術(shù)是利用分布式系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)集群的原理,整合網(wǎng)絡(luò)中數(shù)量龐大的各種類型的存儲(chǔ)設(shè)備,通過軟件集合的方式共同工作,達(dá)到向外部提供業(yè)務(wù)訪問和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的功能。目前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)主要有Google的GFS(Google File System,非開源)以及HDFS(Hadoop Distributed File System,開源),目前這兩種技術(shù)已經(jīng)成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。

3)并行計(jì)算。

并行計(jì)算是指利用大量的計(jì)算資源同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算過程來解決計(jì)算問題,可以有效的提高計(jì)算效率與處理速度。并行計(jì)算的運(yùn)行原理是將一個(gè)大的問題化整為零,分成多個(gè)小的問題,分別對(duì)這些問題計(jì)算處理,最后將計(jì)算完成的結(jié)果進(jìn)行整合處理,返還給用戶。

2 我國石油工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)分析

隨著國際石油行業(yè)的發(fā)展,國內(nèi)石油企業(yè)開始意識(shí)到信息化在企業(yè)發(fā)展中的重要性。我國的石油行業(yè)目前正在由傳統(tǒng)模式向信息化、數(shù)字化進(jìn)行轉(zhuǎn)變。信息化的企業(yè)可以為企業(yè)管理者提供更多的資源,更高效的管理模式。

企業(yè)信息化需要重點(diǎn)解決以下問題。

1)信息檢索花費(fèi)大量時(shí)間。

缺少統(tǒng)一的信息共享策劃,目前階段在企事業(yè)單位內(nèi),信息的傳輸和利用效率還比較低。例如生產(chǎn)設(shè)施的科研資料、設(shè)計(jì)資料不能有效傳遞到生產(chǎn)運(yùn)營階段,很多設(shè)計(jì)和施工階段的資料都存放在檔案館,造成生產(chǎn)運(yùn)行和維護(hù)階段沒有準(zhǔn)確資料進(jìn)行設(shè)備維護(hù),另外已建生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)施運(yùn)行的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)也無法傳遞到的設(shè)計(jì)階段。經(jīng)過數(shù)年的實(shí)踐證明,信息資源共享可以有效的提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,就國際石油企業(yè)的發(fā)展看,信息技術(shù)的應(yīng)用增強(qiáng)了企業(yè)各部門的協(xié)同工作,加快了企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的反應(yīng)能力。

2)需要全生命周期的生產(chǎn)設(shè)施管理。

項(xiàng)目的科研、設(shè)計(jì)、施工、試運(yùn)行、生產(chǎn)運(yùn)行、運(yùn)行維護(hù)各階段之間資料不能有效傳遞,造成設(shè)計(jì)的資料在生產(chǎn)階段無法利用。在運(yùn)行維護(hù)階段缺少準(zhǔn)確的資料維護(hù)設(shè)備。

3)缺少行業(yè)信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

石油行業(yè)中各級(jí)企業(yè)的地理信息資源分布一般比較分散,油田勘探開發(fā)、煉油生產(chǎn)、化工生產(chǎn)、產(chǎn)品銷售、工程設(shè)計(jì)、工程建設(shè)等部門都有各自的信息管理系統(tǒng),多個(gè)系統(tǒng)的功能重疊,企事業(yè)單位之間無法順利的共享信息資源,導(dǎo)致了系統(tǒng)的重復(fù)建設(shè)。

4)信息展示不直觀。

信息展示沒有空間信息和圖形作為載體,顯得空洞、乏味,不夠直觀。

3 云計(jì)算技術(shù)在石油行業(yè)的應(yīng)用

3.1 構(gòu)建統(tǒng)一的“數(shù)字油田”地理空間框架數(shù)據(jù)庫

建設(shè)統(tǒng)一的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫,包括各級(jí)比例尺的二維矢量數(shù)據(jù)庫、影像數(shù)據(jù)庫、三維基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫等。

3.2 制定“數(shù)字油田”建設(shè)參考標(biāo)準(zhǔn)

制定石油企業(yè)地理信息標(biāo)準(zhǔn)和生產(chǎn)設(shè)施數(shù)字化參考標(biāo)準(zhǔn),為“數(shù)字油田”的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、交換、共享、服務(wù)提供實(shí)施基礎(chǔ)。

3.3 研制“數(shù)字油田”相關(guān)模型,探索“數(shù)字油田”建設(shè)流程

分析研究石油生產(chǎn)設(shè)施全生命周期中各階段的特點(diǎn),在統(tǒng)一的地理信息框空間架上使用數(shù)字化技術(shù)深化描述石油生產(chǎn)設(shè)施科研、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行、維護(hù)和改造的過程,分別建立生產(chǎn)設(shè)施設(shè)計(jì)模型、工程建設(shè)管理模型、生產(chǎn)營運(yùn)模型、維護(hù)與改造模型等,同時(shí)探索“數(shù)字油田”建設(shè)流程,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)石油行業(yè)板塊之間的信息資源的有序流動(dòng),節(jié)約投資,延長(zhǎng)生產(chǎn)設(shè)施的壽命提高投資回報(bào)率。

3.4 整合各類專業(yè)信息資源,建立“數(shù)字油田”綜合資源庫

通過生產(chǎn)設(shè)施數(shù)字化建模,收集整理生產(chǎn)設(shè)施各類設(shè)計(jì)、施工和改造的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),建立各類專業(yè)地理數(shù)據(jù)庫,與基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫共同組成“數(shù)字油田”綜合資源庫,為生產(chǎn)設(shè)施全生命周期管理提供基礎(chǔ)。實(shí)施過程中不斷完善各類生產(chǎn)設(shè)施基礎(chǔ)信息收集、整理、數(shù)字化建模、入庫流程和方法。

3.5 建設(shè)“數(shù)字油田”典型生產(chǎn)營運(yùn)指揮應(yīng)用

充分利用“數(shù)字油田”綜合資源庫的建設(shè)成果,與生產(chǎn)實(shí)際工作需求緊密結(jié)合,選擇數(shù)字化基礎(chǔ)好的板塊建設(shè)生產(chǎn)營運(yùn)典型應(yīng)用,為全面建設(shè)集團(tuán)化生產(chǎn)營運(yùn)指揮平臺(tái)積累實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。

3.6 試點(diǎn)實(shí)施“數(shù)字油田”

在石油上中下游選擇規(guī)模較大,基礎(chǔ)條件較好的企業(yè),建立總部和企業(yè)兩級(jí)分布式平臺(tái),利用“云技術(shù)、云存儲(chǔ)”技術(shù),實(shí)現(xiàn)集團(tuán)內(nèi)總部和企業(yè)對(duì)基礎(chǔ)信息和運(yùn)營動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)共享,促進(jìn)石油行業(yè)的生產(chǎn)設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行指揮、維護(hù)等流程改造,促進(jìn)石油企業(yè)管理方式的變革。

4 結(jié)論

通過云計(jì)算技術(shù)使得在互聯(lián)網(wǎng)中可以自由的交換各種資源,比如硬件、軟件、硬件、平臺(tái)等。云計(jì)算具有虛擬化、通用性、超大規(guī)模、高可靠性等諸多特點(diǎn)。云計(jì)算雖然是新興的技術(shù),出現(xiàn)的時(shí)間不長(zhǎng),單卻給信息界帶來了巨大的改變。雖然有了云計(jì)算后,使得人們感受到了它的方便和高效,但是這項(xiàng)技術(shù)也對(duì)安全提出了更高的要求。作為云計(jì)算技術(shù)的受益者,只有清楚的認(rèn)識(shí)到它在提供便捷的服務(wù)的同時(shí)所隱含的安全風(fēng)險(xiǎn),并且針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)和安全問題進(jìn)行有效的規(guī)避、解決,才能充分發(fā)揮云計(jì)算的優(yōu)勢(shì),使其為我們創(chuàng)造更多的效益。

參考文獻(xiàn)

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[2]吳朱華.云計(jì)算核心技術(shù)剖析[M].人民郵電出版社,2011.

篇(3)

1 計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)在鉆井工作中的應(yīng)用

1.1 鉆井概述

所謂鉆井就是在油田開采之前,選擇相應(yīng)的地表位置進(jìn)行向上或一側(cè)的打孔,直至到油層的位置。根據(jù)對(duì)鉆井的目的分類大致可分為區(qū)域普查井、探井、開發(fā)井以及特殊用途井等;根據(jù)鉆井的鉆入角度的不同,可以大致分為直井、定向井、水平井等;根據(jù)對(duì)鉆井的鉆入深度不同進(jìn)行分類大致可分為淺井、深井、中深井、超深井以及特超深井等。

1.2 鉆井的發(fā)展史

鉆井最開始時(shí)期是人們想獲得地下的鹽,以供人們生活所使用,在偶然的情況下獲得了地下的石油,為此人們也將利用鉆井的形式來獲取地下更多的石油,這也是我國石油工程中的第一口油井。在1521年之前鉆井的方法都是采用人工掘井的方式,從這以后才研制出人力沖擊鉆的鉆井方法,一直到1859年科技不停的發(fā)展,也研制出我國第一臺(tái)沖鉆機(jī)械,到現(xiàn)今為止,鉆井發(fā)展中經(jīng)歷了旋轉(zhuǎn)鉆、自動(dòng)化沖鉆機(jī)械等一直到當(dāng)今油田工程中所使用的計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)的鉆井方法,為石油工程的發(fā)展創(chuàng)造出更有利的條件。

1.3 影響鉆井的主要因素

在鉆進(jìn)下鉆的過程中,會(huì)出現(xiàn)很多因素影響下鉆的工作效率,大致可分為可控制因素和不可控制因素,每一種影響鉆井的因素都可能決定鉆井的成功與否??煽刂埔蛩?,主要是指通過一些手段和技術(shù)能對(duì)其控制的因素,比如,在鉆井中使用的鉆頭類型、下鉆鉆壓、器械的轉(zhuǎn)速、泵機(jī)的壓力、以及地表機(jī)泵的設(shè)備等;不可控制因素,主要是只客觀存在的通過設(shè)備和技術(shù)無法改變的因素,例如,儲(chǔ)油層的深度、所鉆地層的可鉆性、所鉆地層的壓力、所鉆地層的巖性以及研磨性等。鉆井的成功率是石油企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的問題,為了能提高鉆井的成功率就需要對(duì)可控制的因素進(jìn)行不斷的優(yōu)化,而優(yōu)化的基本策略要根據(jù)鉆井中所涉及到的可研性、地應(yīng)力、巖性等進(jìn)行相關(guān)的優(yōu)化,尤其是對(duì)所鉆地層的參數(shù),這將決定在鉆井過程是否能精確的達(dá)到相應(yīng)的油層位置。

1.4 計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)在鉆井中的應(yīng)用

利用傳統(tǒng)的鉆井方式在鉆井的過程中,對(duì)所鉆位置的地質(zhì)情況、深度等沒有較好的數(shù)據(jù)分析,就算是有合理的管理制度,有效的指揮措施,但是在不知情的情況下進(jìn)行鉆井,也會(huì)對(duì)鉆井的效益產(chǎn)生一定的影響,巖層地質(zhì)的復(fù)雜性是無法想象的,因此,要運(yùn)用鉆進(jìn)技術(shù)和優(yōu)化鉆進(jìn)的手段來提高鉆進(jìn)的工作效率。通過對(duì)多方面的優(yōu)化研究表明,利用計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)將其應(yīng)用到鉆井工作中會(huì)為鉆井工作帶來很大的幫助,尤其是對(duì)不可控制因素的了解更明顯。計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)主要針對(duì)鉆井施工所在地的地質(zhì)情況分析;施工方案的模擬;注水泥設(shè)計(jì)的模擬;對(duì)下鉆工具的力度掌控;對(duì)實(shí)際井眼偏離設(shè)計(jì)井眼軌道的修正;對(duì)鉆井控制的模擬;對(duì)所鉆地質(zhì)的倒向控制;對(duì)鉆頭和其他器械的選擇和參數(shù)上的配置;鉆井模擬教學(xué)等。

2 計(jì)算機(jī)油藏模擬技術(shù)的應(yīng)用

隨著社會(huì)科技的不斷進(jìn)步,油田行業(yè)的發(fā)展也在不斷的加速,同時(shí)在油田開發(fā)和勘探方面的費(fèi)用也越來越高,不僅需要掌握油田開發(fā)地質(zhì)的各種參數(shù)數(shù)據(jù),還要根據(jù)不同的地質(zhì)特征來制定相關(guān)的分布圖的模型,尤其是油藏的位置模型非常重要,要采用相關(guān)的油藏技術(shù)對(duì)其進(jìn)行三維空間定量的研究,才能有效的描述油藏的位置,進(jìn)而制作模型。所謂油藏技術(shù),就是對(duì)油藏的流體、沉積、構(gòu)造等特征進(jìn)行三維油藏地質(zhì)的模擬。因此,油藏技術(shù)可以說是在油田開采行業(yè)中占有非常重要的地位,促進(jìn)油田行業(yè)的發(fā)展,還需要從優(yōu)化油藏技術(shù)的角度出發(fā)。根據(jù)當(dāng)今形式的發(fā)展,我國將計(jì)算機(jī)技術(shù)與油藏技術(shù)相互結(jié)合的使用稱為計(jì)算機(jī)油藏模擬技術(shù),更進(jìn)一步優(yōu)化油藏技術(shù),為油田行業(yè)做出巨大的貢獻(xiàn)。其中利用計(jì)算機(jī)油藏模擬技術(shù)制作較為常用的模型有黑油模型、裂縫模型、組份模型、蒸汽驅(qū)模型、化學(xué)驅(qū)模型等。

2.1 黑油模型

黑油模型被油田行業(yè)廣泛的應(yīng)用,其中在砂巖油氣田的開發(fā)中經(jīng)常用到,黑油模型由三組份形成的三維三相模型,其中三組份主要包括水、氣、油等三部分組成。根據(jù)當(dāng)今的發(fā)展趨勢(shì),傳統(tǒng)的開發(fā)方案已經(jīng)不足以滿足現(xiàn)在油田開發(fā)的需求,尤其是對(duì)油田新區(qū)的開發(fā),需要對(duì)開放方案進(jìn)行處理和優(yōu)化,而通過計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)開發(fā)的黑油模型能有效的滿足當(dāng)今油田開發(fā)的需求,在油田新區(qū)的開發(fā)中得到廣泛的應(yīng)用,另外黑油模型還可利用到油田老區(qū),用來確定油田老區(qū)開采之后剩余油資源的分布,進(jìn)而達(dá)到增加油產(chǎn)量,提高油田開發(fā)的效果。除此之外,黑油模型還在地下水層儲(chǔ)氣等油礦方面得到廣泛的應(yīng)用。根據(jù)它的使用情況可以推斷出,黑油模型不僅是油藏模擬技術(shù)中使用的最廣泛的模型,同時(shí)它還是其他油礦開采模型發(fā)展的基礎(chǔ),在油田行業(yè)中的應(yīng)用極大。

2.2 裂縫模型

油氣藏的種類多種多樣,裂縫油氣藏的開采是比較多的,根據(jù)名字大概可以分析出存在裂縫之間的油氣藏。事實(shí)就是如此,裂縫性油氣藏是由滲透性比較強(qiáng)的自然裂縫和巖層延性緊密的基質(zhì)巖塊組成的,由此可以看出,這類油氣藏的開采相對(duì)比較困難一些,并不是由單一性質(zhì)的孔隙介質(zhì)組成的油氣藏,對(duì)于此類油田的開采措施也做了相應(yīng)的優(yōu)化策略。根據(jù)計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)的應(yīng)用,針對(duì)這類裂縫油氣藏的開采建立了裂縫模型的開采模式,裂縫模型主要是采用雙重介質(zhì)滲流的開采模式,對(duì)于這樣特殊的油氣藏模擬來說是非常有效的。主要應(yīng)用于華北、四川等地,根據(jù)我國的油氣藏分布情況來看,大多數(shù)的裂縫性油氣藏都處在華北、四川等一帶。較為常見的裂縫油氣藏主要由花崗巖、石灰?guī)r、變質(zhì)巖等物質(zhì)構(gòu)成。

2.3 組份模型

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,在石油工程中應(yīng)用的計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)也針對(duì)各種不同的油氣藏制定相應(yīng)的模擬技術(shù)。尤其是在針對(duì)開采難度較大輕質(zhì)油藏、凝析油氣藏以及揮發(fā)性較強(qiáng)的油氣藏等,由于這些油氣藏的油質(zhì)極其的不穩(wěn)定,甚至?xí)霈F(xiàn)物化反應(yīng)的情況。因此,針對(duì)這種不穩(wěn)定的油氣藏僅僅采用以上的模擬方式是無法來完成的,在利用油、水、氣等采用多孔介質(zhì)來描述流體流動(dòng)的情況的基礎(chǔ)上,還需要對(duì)油氣相中的烴類成分瞬間相變的程度做以了解,這種模擬技術(shù)的形式又叫組份模型。組份模型主要應(yīng)用范圍在帶油環(huán)和低水的凝析油氣藏以及純凝氣藏等開采難度比較困難的油氣藏中。組份模型在計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)的研究領(lǐng)域中是比較復(fù)雜的一項(xiàng)研究,模擬研究?jī)?nèi)容主要包括干氣、氮?dú)狻⒍趸嫉葰怏w注入以及循環(huán)注氣開采、衰竭開采等方向的研究,通過多項(xiàng)的研究可以解決在油氣藏開采中遇到的相關(guān)問題,比如:對(duì)類型的準(zhǔn)確判斷性、開采方式的選擇合理性、對(duì)流體的評(píng)介、地面分離工藝、確定開工程序、最后開采的收益情況估計(jì)等多種的分析以及相關(guān)的解決方式,對(duì)于油氣藏開采工程師來說,這無疑是給予他們最有力的依據(jù),并做出正確的開采方針。從此看來,計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)為石油工程領(lǐng)域做出了重大的貢獻(xiàn),充分促進(jìn)了石油工業(yè)的發(fā)展。

2.4 蒸汽驅(qū)模型

在多種多樣的油氣藏中,其中有一種油氣藏是非常特殊的,稠油油田的油氣藏中的油質(zhì)粘稠度是非常大的,有些油氣藏的油質(zhì)稠度甚至不會(huì)出現(xiàn)流動(dòng),對(duì)于這類的油氣藏開采是十分復(fù)雜而麻煩的,而且,最重要的是不能充分的對(duì)這類油氣藏進(jìn)行開采。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國所有油田的油氣藏中有10%的油氣藏屬于這種稠油型的油氣藏,對(duì)于這種稠油油田的開采如果繼續(xù)使用常規(guī)的辦法的話,會(huì)非常浪費(fèi)資源、人力以及物力,而且還不能有效的進(jìn)行開采,比正常開采的利潤要降低的很多,依靠注水和天然的能量來開發(fā)這種類型的油田根本得不到多大的利潤。稠油油田的開采已經(jīng)被國家列為重點(diǎn)關(guān)注的問題,為此做出了相應(yīng)的研究成果。利用蒸汽驅(qū)的熱力學(xué)原理和蒸餾的作用,來對(duì)這種油質(zhì)稠度較大的油氣藏進(jìn)行開發(fā),實(shí)現(xiàn)降低油氣藏油質(zhì)的稠度,提高油質(zhì)的流動(dòng)性,進(jìn)而達(dá)到油田開采高利潤的目的,這種方式名為蒸汽驅(qū)模型。很明顯通過計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)研制的蒸汽驅(qū)模型的利用,在稠油油田開采中取得了很大的成就。蒸汽驅(qū)模型的原理是在采用方法上除了采用一般油田注熱水的方法外,還采用蒸汽驅(qū)和蒸汽吞吐的方法來實(shí)現(xiàn)降低油質(zhì)的稠度。蒸汽吞吐主要是應(yīng)用在油質(zhì)稠度較大但還達(dá)不到?jīng)]有流動(dòng)性程度的油氣藏開采中,應(yīng)用很廣泛,而蒸汽驅(qū)的應(yīng)用則是繼蒸汽吞吐更深一層的工作,主要應(yīng)用在油質(zhì)稠度特別大,甚至失去流動(dòng)性的油氣藏的開采中。就使用程度上來說,蒸汽驅(qū)的使用條件要高于蒸汽吞吐的使用條件,在使用蒸汽驅(qū)的過程中,要求油氣藏的埋藏深度不得過深,而且油氣藏的厚度要保證在10米以下,要保證在開采位置的泥巖夾層較少的地方進(jìn)行工作,否則將會(huì)對(duì)蒸汽驅(qū)造成一定的影響。因此,這也是蒸汽驅(qū)由于要求過高很少進(jìn)行實(shí)地試驗(yàn)的原因。另外,蒸汽驅(qū)模型的應(yīng)用還可對(duì)油田開采中蒸汽吞吐的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)以及對(duì)蒸汽吞吐設(shè)計(jì)最佳的吞吐周期。因此,蒸汽驅(qū)模型的采用,大大促進(jìn)了石油工業(yè)的發(fā)展,為油田工業(yè)創(chuàng)造了更多的利潤。

2.5 化學(xué)驅(qū)模型

在石油工程中,采油量與產(chǎn)業(yè)利益有著直接聯(lián)系,如何在原有的方式上增加產(chǎn)油量是我國石油工程中重點(diǎn)研究的課題。終于不負(fù)眾望,在經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)和研究之后,通過利用化學(xué)的原理達(dá)到在原有的程度上增加油產(chǎn)量,名為化學(xué)驅(qū)模型?;瘜W(xué)驅(qū)模型主要是通過對(duì)注入水中加入一些化學(xué)溶劑,目的是為了降低地下相互之間的界面張力,由于在油氣藏中有很多部分的原油都會(huì)由于界面張力的作用,使這些原油無法被開采出來,而化學(xué)驅(qū)模型可以解決這個(gè)問題,降低地表下相應(yīng)的界面張力,使得在地下被束縛的原油有重新的流動(dòng)被開采出來,直接增加了原油的采收率,這也是通過礦場(chǎng)實(shí)地試驗(yàn)以及試驗(yàn)室模擬實(shí)驗(yàn)充分證實(shí)的,是能有效增加原油產(chǎn)量的一種重要方法。但是,在使用化學(xué)驅(qū)模型的過程中還需要注意最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),就是對(duì)化學(xué)溶劑的調(diào)制,要根據(jù)不同油田的不同特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)制,化學(xué)溶劑的調(diào)制要根據(jù)計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)中所提供的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,如:液相粘度、滲透率、原油的飽和度等相關(guān)的計(jì)算,同時(shí)要結(jié)合地下的界面張力進(jìn)行分析,這個(gè)計(jì)算過程是比較繁瑣的,而后達(dá)成的目的就是要控制驅(qū)替相與被驅(qū)替相兩者之間界面張力的變化,同時(shí)還需要注意在通過化學(xué)溶劑實(shí)現(xiàn)到較小的張力之后所存在的巖石之間相互吸附的問題。

根據(jù)現(xiàn)今石油工程開采的情況分析,很多油氣藏在開采的過程中的吸附過程都會(huì)對(duì)聚合物或活性劑造成一定的損耗,在此同時(shí)也降低了段塞驅(qū)替該有的效果,而且還增加了驅(qū)動(dòng)水帶的推進(jìn)速度直接超過段塞的推進(jìn)速度,這種情況之下極有可能出現(xiàn)驅(qū)動(dòng)水超越的現(xiàn)象,這對(duì)油氣藏開采也會(huì)造成一定的影響。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國石油工程開采中,只有極少一部分油氣藏在采用這種方式進(jìn)行開采,其主要是因?yàn)榛瘜W(xué)驅(qū)模型的驅(qū)替過程比較繁瑣復(fù)雜,而且由于很多油氣藏開采工作都受到技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的限制,使得化學(xué)驅(qū)模型很少被應(yīng)用,而大多的研究成果都是從實(shí)驗(yàn)室和理論研究上得來的。但是,可以斷定的是化學(xué)驅(qū)模型確實(shí)能有效的幫助油田工程解決兩大難題。一,可以利用化學(xué)驅(qū)模型對(duì)開采堿水驅(qū)、微乳液驅(qū)、聚合物驅(qū)、活性水驅(qū)等相關(guān)的過程進(jìn)行模擬,預(yù)測(cè)相關(guān)因素的開采條件,優(yōu)化相應(yīng)的開采工作,從而達(dá)到提高開采效率的目的,是作為開采方案設(shè)計(jì)的有力依據(jù);二,對(duì)油氣藏開采中使用的驅(qū)油機(jī)的相關(guān)因素進(jìn)行了解,如,壓力的分布情況、驅(qū)油的特性、飽和度的分布情況等都是與驅(qū)油機(jī)息息相關(guān)的因素,了解這些才能掌握驅(qū)油機(jī)的整個(gè)驅(qū)油過程,進(jìn)而促進(jìn)石油工程的良好進(jìn)行。

3 結(jié)束語

本文針對(duì)于計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)在石油工程中的運(yùn)用進(jìn)行了具體的分析和研究,通過本文的探討,我們了解到,通過有效的運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù),能夠解決石油工程中的很多難題,能夠節(jié)省大量的時(shí)間,并且有助于促進(jìn)石油開采的效率,使石油企業(yè)能夠獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益,促進(jìn)石油企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,進(jìn)而推動(dòng)我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介

篇(4)

1、云計(jì)算概述

云計(jì)算是近幾年來最熱門的互聯(lián)網(wǎng)詞匯之一。自從1983年由Sun Microsystems公司提出“網(wǎng)絡(luò)是電腦”的概念,到2006年亞馬遜推出彈性計(jì)算云(Elastic Compute Cloud,EC2)的服務(wù),云計(jì)算的理念逐步從抽象走向具體。2006年8月9日,Google公司首席執(zhí)行官埃里克·施密特在搜索引擎大會(huì)(SESSan Jose 2006)首次提出“云計(jì)算”(Cloud Computing)的概念,這標(biāo)志著云計(jì)算正式登上信息技術(shù)領(lǐng)域的舞臺(tái)。

宏觀上來看,云計(jì)算是有效整合計(jì)算資源的新型業(yè)務(wù)模式,它是基礎(chǔ)的服務(wù)器虛擬化技術(shù)和基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)(IaaS,Infrastructure as a Service)兩者的結(jié)合。其本質(zhì)是使某一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算資源虛擬化并進(jìn)行整合封裝,以租用資源的方式向上層提供各種方式的服務(wù)。簡(jiǎn)單來說,就是將位于不同地點(diǎn)的計(jì)算資源在后臺(tái)整合起來,統(tǒng)一為某一需求或應(yīng)用進(jìn)行服務(wù)。

云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在,按需采用“即用即付費(fèi)”的方式分配計(jì)算、存儲(chǔ)和帶寬資源,使資源實(shí)現(xiàn)合理分配與利用;動(dòng)態(tài)擴(kuò)展功能和部署新服務(wù)的高可擴(kuò)展性,決定云計(jì)算擁有十分廣闊的應(yīng)用前景;各類資源的高利用率等。同時(shí),云計(jì)算還集成了并行計(jì)算的良好特性:分布式計(jì)算中任務(wù)分解、分別執(zhí)行、結(jié)果匯總的計(jì)算模式;網(wǎng)格計(jì)算中將地理上分布、系統(tǒng)異構(gòu)的多種計(jì)算資源互連協(xié)同解決大型應(yīng)用問題的作業(yè)模式;對(duì)等計(jì)算中計(jì)算資源的組織和發(fā)現(xiàn)方式;公用計(jì)算中將聚合計(jì)算資源封裝成公共服務(wù)的資源高用率使用模式;虛擬計(jì)算環(huán)境iVCE下用戶將富余資源按需聚合和自主協(xié)同的思想。

云計(jì)算服務(wù)包含三個(gè)層次:由底層硬件或虛擬機(jī)資源構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、構(gòu)建在云基礎(chǔ)設(shè)施上,主要用來開發(fā)各種云計(jì)算應(yīng)用軟件平臺(tái)即服務(wù)(Paas)和基于云平臺(tái)開發(fā)的各類應(yīng)用服務(wù)的軟件即服務(wù)(saaS)。

2、云數(shù)據(jù)庫

2.1 云數(shù)據(jù)庫概述

云數(shù)據(jù)庫(Cloud DB),是一個(gè)面向云計(jì)算的數(shù)據(jù)庫資源管理平臺(tái),旨在通過云計(jì)算的方式整合現(xiàn)有的大量位于Internet后臺(tái)的數(shù)據(jù)庫資源,為云計(jì)算應(yīng)用的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)級(jí)別的數(shù)據(jù)庫資源訪問、發(fā)現(xiàn)、整合等多方面問題提供通用的解決方案。

目前,云數(shù)據(jù)庫的研究工作在國內(nèi)正處于起步階段。Google、Microsoft、百度、新浪、騰訊、盛大等眾多擁有豐富數(shù)據(jù)資源或計(jì)算實(shí)力的信息技術(shù)企業(yè)正走在云計(jì)算大潮的前列。各大云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)商都在急速提升平臺(tái)優(yōu)勢(shì),拓寬合作層面,因此各企業(yè)利用現(xiàn)有的的云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算和處理,推出創(chuàng)新服務(wù),是企業(yè)和平臺(tái)供應(yīng)商的共贏之道。

2.2 云數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)

從云數(shù)據(jù)庫的實(shí)現(xiàn)原理來看,云計(jì)算采用分布式存儲(chǔ)的方式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù),采用冗余存儲(chǔ)的方式來保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的可靠性。另外,云計(jì)算系統(tǒng)需要同時(shí)滿足大量用戶的需求,并行地為大量用戶提供服務(wù)。因此,云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)必須擁有高吞吐和高傳輸?shù)奶攸c(diǎn)。1,數(shù)據(jù)管理技術(shù)必須能夠高效的管理大數(shù)據(jù)集,同時(shí)必須在規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)中找到特定的數(shù)據(jù)。云計(jì)算的特點(diǎn)是對(duì)海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、讀取后進(jìn)行大量的分析,數(shù)據(jù)的讀操作頻率遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)的更新頻率,云中的數(shù)據(jù)管理是一種讀優(yōu)化的數(shù)據(jù)管理。同時(shí)在云后臺(tái),云安全的各種措施與應(yīng)用對(duì)于保障云數(shù)據(jù)庫的安全性方面提供了可靠保證。

在應(yīng)用層面來看,云計(jì)算較目前比較常用的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在性能上存在很大的優(yōu)勢(shì)。首先,云數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上大多是非事務(wù)的,并且犧牲了一些高級(jí)查詢能力以換取更好的性能。另一方面,云數(shù)據(jù)庫通常又是非關(guān)系的,因此,云數(shù)據(jù)庫的使用上忽略了許多的規(guī)則。例如JOIN操作,這一操作在當(dāng)數(shù)據(jù)分散到不同機(jī)器上的時(shí)候會(huì)占用較長(zhǎng)時(shí)間,因此不適合云計(jì)算分布式的底層設(shè)計(jì)。

3、云數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中的應(yīng)用

將云數(shù)據(jù)庫應(yīng)用到企業(yè)的管理系統(tǒng)中,在很多問題上都能給出較好的解決方案,如將云計(jì)算的理念引入數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、基于云計(jì)算的平臺(tái)與設(shè)施在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的應(yīng)用問題、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對(duì)云計(jì)算的質(zhì)量與性能要求即評(píng)價(jià)問題、云環(huán)境下數(shù)據(jù)庫資源的安全與保密問題等。首先,基于云計(jì)算的系統(tǒng)能夠節(jié)約計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)交換器等硬件設(shè)備的購買和維護(hù)成本。同時(shí)可以為企業(yè)提供相對(duì)經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用軟件服務(wù)。

典型的云數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)一般分為兩部分:一部分為服務(wù)端,另一部分為客戶端。服務(wù)端主要是企業(yè)基于云數(shù)據(jù)庫搭建的信息管理系統(tǒng),一般架設(shè)在企業(yè)的服務(wù)器或大型主機(jī),由企業(yè)相關(guān)部門統(tǒng)一管理。客戶端主要應(yīng)用于各辦公室,辦公人員通過該客戶端進(jìn)行登陸并發(fā)出應(yīng)用請(qǐng)求,通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)至服務(wù)端,充分發(fā)揮了云數(shù)據(jù)庫的高可靠性、便捷易用性及超大規(guī)模等特點(diǎn)。

4、云數(shù)據(jù)庫在企業(yè)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)

作為一種能夠減少企業(yè)成本和提升IT靈活性的有效途徑,云計(jì)算最近得到了更多企業(yè)的關(guān)注和長(zhǎng)足發(fā)展的動(dòng)力。

4.1 降低企業(yè)運(yùn)營成本

IBM全球高效能隨需解決方案副總裁趙維義指出,云計(jì)算環(huán)境可節(jié)省為企業(yè)降低營運(yùn)成本,又具備企業(yè)營運(yùn)所需要的安全性及創(chuàng)新服務(wù)。云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)多任務(wù)同時(shí)進(jìn)行而不影響效率,因此提供的云服務(wù)可以同時(shí)由成千上萬的客戶端存取,這在很大程度上能夠降低企業(yè)的運(yùn)營成本。

4.2 影響企業(yè)的三大因素

云計(jì)算在眾多領(lǐng)域中都能發(fā)揮重要作用,這些領(lǐng)域包括企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品的試驗(yàn)、創(chuàng)新、虛擬世界、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和科學(xué)研究。云計(jì)算從深度和廣大方面都極大地影響著企業(yè)的發(fā)展。

篇(5)

中圖分類號(hào):TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2011)04-0837-01

列車運(yùn)行圖和行車時(shí)刻表是設(shè)計(jì)列車運(yùn)營調(diào)度的基礎(chǔ),對(duì)鐵路集團(tuán)的運(yùn)輸服務(wù)水平、運(yùn)營收入和車輛的周轉(zhuǎn)效率起著重要的作用。

1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

在列車的行駛過程中,希望列車在叉道口的等待時(shí)間最小,但應(yīng)同時(shí)兼顧乘客的利益和鐵路集團(tuán)的收入。因此,考慮在路口平均等待時(shí)間、路口無等待通過率和旅行時(shí)間為評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)對(duì)行車時(shí)刻表建立優(yōu)化分析模型。如鐵路全長(zhǎng)395km,共有站臺(tái)13座,叉道路口21個(gè),發(fā)車時(shí)間為7:00到19:00,單車載額1800人,平均票價(jià)20元。線路最小發(fā)車間隔90分鐘,最大發(fā)車間隔180分鐘;低峰滿載率50%,高峰滿載率80%;最小乘客候車時(shí)間指標(biāo)0.7,最小滿載率指標(biāo)0.5,最小企業(yè)運(yùn)營收入指標(biāo)0.6,叉道口等待時(shí)間指標(biāo)期望值0.8,建立該鐵路上的列車優(yōu)化模型。

2 實(shí)驗(yàn)實(shí)施的條件(所需場(chǎng)地、設(shè)備、實(shí)驗(yàn)耗材等)

實(shí)驗(yàn)硬件部分包括:各種計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、打印機(jī)、投影儀等和各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,并構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。軟件部分包括:網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)軟件、數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)軟件平臺(tái)、各種實(shí)驗(yàn)輔助工具。

數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)軟件平臺(tái)由若干種數(shù)學(xué)軟件組成,它提供各種強(qiáng)大運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)、分析、求解、作圖等功能,是實(shí)驗(yàn)室的主要組成部分。其中,MATLAB是矩陣實(shí)驗(yàn)室(Matrix Laboratory)的簡(jiǎn)稱,是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語言和交互式環(huán)境,主要包括MATLAB和Simulink兩大部分;Mathematica系統(tǒng)是美國Wolfram研究公司開發(fā)的一個(gè)功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)系統(tǒng)。它提供了范圍廣泛的數(shù)學(xué)計(jì)算功能,支持在各個(gè)領(lǐng)域工作的人們做科學(xué)研究和過程中的各種計(jì)算。它的主要使用者包括從事各種理論工作(數(shù)學(xué)、物理、…)的科學(xué)工作者,從事實(shí)際工作的工程技術(shù)人員,高等、中等學(xué)校教師和學(xué)生等。這個(gè)系統(tǒng)可以幫助人們解決各種領(lǐng)域里的涉及比較復(fù)雜的符號(hào)計(jì)算和數(shù)值計(jì)算的理論和實(shí)際問題。

3 實(shí)驗(yàn)步驟

數(shù)學(xué)模型是從現(xiàn)實(shí)原型中抽象出來的,它依賴于現(xiàn)實(shí)原型。因此,首先應(yīng)當(dāng)了解和熟悉現(xiàn)實(shí)原型,掌握并積累有關(guān)的資料和數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上才有可能對(duì)客體事物的特征、關(guān)系及變化規(guī)律作出客觀的推斷、并確定其數(shù)學(xué)模型的類型。所以實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的第一步是掌握實(shí)際問題的背景與有關(guān)的資料數(shù)據(jù),收集某些列車的票價(jià)、營運(yùn)收入、滿載率、經(jīng)過站臺(tái)數(shù)和叉道路口等數(shù)據(jù)。

建立數(shù)學(xué)模型,要從實(shí)際問題的特定關(guān)系與具體要求出發(fā),根據(jù)有關(guān)的科學(xué)理論選擇起關(guān)鍵作用的變量和常量,并區(qū)分出重要的和次要的、必須考慮的和可以忽略不計(jì)的因素。這就是說,要抓住問題的本質(zhì)特征,考察主要因素的數(shù)量關(guān)系,從而提出假設(shè)。從第一步收集的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析,抓住問題的本質(zhì)特征,進(jìn)行化簡(jiǎn)并提出假設(shè),如假設(shè)票價(jià)采用平均票價(jià),而且為一定值,不隨營運(yùn)季節(jié)的改變而改變。

對(duì)事物對(duì)象及對(duì)象之間量的關(guān)系都要進(jìn)行抽象,并用數(shù)學(xué)概念、符號(hào)、表達(dá)式等去刻劃事物對(duì)象及其關(guān)系,構(gòu)成數(shù)學(xué)模型。如果現(xiàn)有的數(shù)學(xué)工具不夠用,就要根據(jù)實(shí)際情況建立新的數(shù)學(xué)理論和方法來構(gòu)造數(shù)學(xué)模型。對(duì)第一步收集的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析,進(jìn)行數(shù)學(xué)抽象,建立相應(yīng)的列車運(yùn)營調(diào)度的優(yōu)化模型。

篇(6)

中圖分類號(hào):E8文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006-4311(2012)04-0319-030引言

后勤保障過程中的軍事運(yùn)輸行為,需要實(shí)現(xiàn)軍事效益與經(jīng)濟(jì)效益的統(tǒng)一[2],戰(zhàn)場(chǎng)情況復(fù)雜多變,實(shí)現(xiàn)軍事效益要求在規(guī)定運(yùn)輸時(shí)間內(nèi),找到最大置信水平的運(yùn)輸路徑;實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益則要求在規(guī)定運(yùn)輸費(fèi)用內(nèi),找到最大置信水平的運(yùn)輸路徑。此外,現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的交通運(yùn)輸包括眾多運(yùn)輸方式的組合,多式聯(lián)運(yùn)是指采用兩種或者兩種以上的運(yùn)輸方式,把物資從起始地運(yùn)送到目的地。因此,研究多式聯(lián)運(yùn)的運(yùn)輸路徑優(yōu)化更加貼近于實(shí)際,也更有意義。

筆者基于多式聯(lián)運(yùn),考慮當(dāng)各路段通行時(shí)間和物資中轉(zhuǎn)時(shí)間為隨機(jī)變量時(shí),在給定的時(shí)間和費(fèi)用指標(biāo)約束下,建立時(shí)間和費(fèi)用的最大置信水平的多目標(biāo)優(yōu)化模型。

1戰(zhàn)時(shí)交通運(yùn)輸路徑優(yōu)化模型

1.1 路網(wǎng)建立根據(jù)戰(zhàn)時(shí)的軍事運(yùn)輸任務(wù),建立從運(yùn)輸起點(diǎn)到終點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)圖G=(V,A,D,T1,T2,K),其中:V代表節(jié)點(diǎn)集,設(shè)節(jié)點(diǎn)總數(shù)共計(jì)n個(gè),節(jié)點(diǎn)序號(hào)采用自然數(shù)序列編碼,起點(diǎn)編為“1",終點(diǎn)編為“n”,即節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù),A代表弧的集合,即路段集合,D代表各路段的距離集合,d■■∈D,表示路段(i,j)之間第k種運(yùn)輸方式的距離,T1代表各路段的時(shí)間權(quán)集,T2代表運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換時(shí)間權(quán)集,K表示運(yùn)輸方式集合(公路、鐵路、航空等)。

在戰(zhàn)時(shí)的軍事運(yùn)輸中,必須考慮必經(jīng)點(diǎn)和禁止點(diǎn)、必經(jīng)路段和禁止路段問題。對(duì)于禁止點(diǎn)和禁止路段的處理,在賦權(quán)圖中可將與禁止點(diǎn)和禁止路段相連的路段以及自身從網(wǎng)絡(luò)圖中刪除,因此最后得到的節(jié)點(diǎn)集合V應(yīng)該是除去了禁止點(diǎn)和禁止路段包含節(jié)點(diǎn)的路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)集合,而弧集A則是除去禁止路段和與禁止點(diǎn)、禁止路段相連路段的整個(gè)路網(wǎng)路段集合。對(duì)于必經(jīng)路段,可將路段的起、止點(diǎn)轉(zhuǎn)化為必經(jīng)點(diǎn),這樣與原有的必經(jīng)點(diǎn)一起構(gòu)成必經(jīng)點(diǎn)集合,設(shè)為VM。此外,設(shè)Vk表示所有可能存在運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換的節(jié)點(diǎn)集合。

1.2 時(shí)間的確定運(yùn)輸分隊(duì)通過各路段的時(shí)間變量,以及運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換時(shí)間變量可能服從某種分布函數(shù),可以為正態(tài)分布、均勻分布等等,則時(shí)間權(quán)集集合定義為T1=t■■(i,j)∈A,k∈K,t■■表示節(jié)點(diǎn)(i,j)之間,以k種運(yùn)輸方式通過該路段的時(shí)間;T2=t■■i∈VK,m,n∈K;,t■■表示在階段i從第m種運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換到第n種運(yùn)輸方式的轉(zhuǎn)換時(shí)間,節(jié)點(diǎn)i前后運(yùn)輸方式相同時(shí),t■■=0。如當(dāng)通過某一路段的時(shí)間變量服從正態(tài)分布時(shí),可以記為t■■~N■,?滓■■2■,其中■表示節(jié)點(diǎn)(i,j)之間,以k種運(yùn)輸方式通過該路段的時(shí)間均值,?滓■■為時(shí)間的均方差;某一運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換的時(shí)間變量服從均勻分布時(shí),可以記為在t■■~U(ta,tb),其中ta和tb分別為時(shí)間的上、下界。另外一些情況下,以各種時(shí)間通過某路段或完成維修器材從一種運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換為另一種運(yùn)輸方式的的時(shí)間可能無法獲得它的準(zhǔn)確分布函數(shù),只能根據(jù)先前經(jīng)驗(yàn)獲得估計(jì)時(shí)間變量的概率(或稱為頻率)。

1.3 模型建立設(shè)X=x■■(i,j)∈A,k∈K表示起點(diǎn)到終點(diǎn)一條路徑,其中x■■∈{0,1}。如果x■■=1,則表示運(yùn)輸分隊(duì)經(jīng)過(i,j)這條路段,且采用的運(yùn)輸方式為k,否則x■■=0,則表示?。╥,j)不在這條路上或未采用第k種運(yùn)輸方式。假設(shè)維修器材在兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間只能選擇一種運(yùn)輸方式和一條運(yùn)輸路徑。

結(jié)合各路段的通行時(shí)間和維修器材運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換時(shí)間,可以得到運(yùn)輸分隊(duì)通過該路徑的總時(shí)間函數(shù)定義:T=■■t■■x■■+■t■■

多式聯(lián)運(yùn)下的運(yùn)輸費(fèi)用由各路段運(yùn)輸費(fèi)用和節(jié)點(diǎn)運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換費(fèi)用兩部分構(gòu)成。

設(shè)c■■表示采用第k種運(yùn)輸方式時(shí),單位維修器材的單位運(yùn)輸距離的資金耗費(fèi),則當(dāng)采用第k種運(yùn)輸方式時(shí),路段(i,j)間進(jìn)行單位維修器材器材運(yùn)輸所需的費(fèi)用C■■可表示為:C■■=c■■×d■■

設(shè)C■■表示在節(jié)點(diǎn)i,單位維修器材從第m種運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換到第n種運(yùn)輸方式的轉(zhuǎn)換費(fèi)用, 則可建立從運(yùn)輸起始點(diǎn)到運(yùn)輸終點(diǎn)之間,多式聯(lián)運(yùn)下的運(yùn)輸總費(fèi)用函數(shù)C可表示為:

C=■■x■■×C■■+■■C■■=■■x■■×c■■×d■■+■■C■■

這樣,當(dāng)運(yùn)輸路徑?jīng)Q策同時(shí)考慮運(yùn)輸時(shí)間和運(yùn)輸費(fèi)用目標(biāo)時(shí),就可以建立起隨機(jī)機(jī)會(huì)約束優(yōu)化模型。

min Tmin min C s.t.

P{T?燮Tmin}?叟?琢 (1) ■■x■■=1 (2)

■■x■■-■■x■■=0,?坌j=2,3,…,n-1(3)

■■x■■=1(4)

■■x■■=1,■■x■■=1,?坌m=VM(5)

x■■∈{0,1} ?坌(i,j)∈Ak∈K(6)

其中:(1)式中T為運(yùn)輸分隊(duì)的運(yùn)輸總時(shí)間函數(shù)、?琢為置信水平、Tmin為優(yōu)化目標(biāo),即T的?琢悲觀值;C為運(yùn)輸分隊(duì)的運(yùn)輸費(fèi)用函數(shù)。上述優(yōu)化的含義是運(yùn)輸分隊(duì)以時(shí)間T不低于置信水平?琢,在時(shí)間Tmin內(nèi)到達(dá)終點(diǎn),且費(fèi)用要盡可能低。(2)式為起點(diǎn)約束方程表明運(yùn)輸分隊(duì)從起點(diǎn)出發(fā),只能選擇一條運(yùn)輸路段和一種運(yùn)輸方式作為運(yùn)輸?shù)缆?。?)式為中間節(jié)點(diǎn)約束方程,該約束符合中間節(jié)點(diǎn)的流量平衡要求,即運(yùn)輸分隊(duì)進(jìn)入某一中間節(jié)點(diǎn)必須還要從該節(jié)點(diǎn)出發(fā),不能停留或消失。(4)式為終點(diǎn)約束方程,該約束表明,運(yùn)輸分隊(duì)最后到達(dá)了終點(diǎn)。(5)式為必經(jīng)點(diǎn)約束方程,該約束方程表明運(yùn)輸分隊(duì)出行的路徑中必須包含每一個(gè)必經(jīng)點(diǎn)。(6)式為0-1約束。

通過求解所建立的模型,就可以搜索出給定運(yùn)輸時(shí)間要求下,運(yùn)輸費(fèi)用最小的最大的置信水平路徑。

2基于蟻群算法的模型求解

2.1 模擬求解方法各種分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生參見文獻(xiàn)[12],假定已得到了一條路徑,路段總數(shù)為m,途經(jīng)了n次運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換,由該路徑包含的各路段通過時(shí)間和維修器材運(yùn)輸方式中轉(zhuǎn)時(shí)間所得到m+n個(gè)隨機(jī)時(shí)間變量記為t1,t2,…,tm+n。則有模擬求解算法為:

Step1:給定模擬的總次數(shù)N,置i=1;

Step2:分別依據(jù)第j個(gè)時(shí)間變量的概率分布函數(shù)或經(jīng)驗(yàn)分布,產(chǎn)生滿足需求的0-1之間的隨機(jī)數(shù),進(jìn)而得到對(duì)應(yīng)的通行時(shí)間tj,其中j=1,2,…,m+n,計(jì)算;Ti=■tj

篇(7)

關(guān)鍵詞:

甩掛運(yùn)輸; 軸輻式網(wǎng)絡(luò); 掛車中心; 時(shí)間窗; 啟發(fā)式算法

中圖分類號(hào): U169.71;U492.22

文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

0 引 言

軸輻式網(wǎng)絡(luò)是道路運(yùn)輸?shù)某R娦问剑救A等[1]對(duì)該物流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行過樞紐重配置優(yōu)化研究.甩掛運(yùn)輸集汽車列車運(yùn)輸與裝卸甩掛作業(yè)技術(shù)于一體,是一種集約、高效的運(yùn)輸組織模式.常見的甩掛模式有:一線兩點(diǎn),兩端甩掛;循環(huán)甩掛;一線多點(diǎn),沿途甩掛;多線一點(diǎn),輪流拖帶[2].

現(xiàn)有文獻(xiàn)中有關(guān)帶有掛車的車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem, VRP)的研究主要分為兩類.一類問題可以被描述為:一輛貨車配備一輛或者若干輛可以與之接掛或分離的掛車組成汽車列車.針對(duì)這類問題展開的研究主要有:SEMET等[3]首次討論了“公路列車”(拖帶一輛或多輛掛車的貨車)的VRP;GERDESSEN[4]提出了VRPT(Vehicle Routing Problem with Trailers)的兩種現(xiàn)實(shí)情境;CHAO[5]將帶有掛車的VRP定義為TTRP(Truck and Trailer Routing Problem),并首次為該問題建立數(shù)學(xué)模型而不是描述性模型;SCHEUERER[6]、LIN等[79]和VILLEGAS等[1011]分別設(shè)計(jì)啟發(fā)式算法、模擬退火算法和超啟發(fā)式算法求解TTRP;DERIGS等[12]對(duì)TTRP的變形問題進(jìn)行研究;胡志華[13]為該問題建立子回路分割模型.

另一類問題則是對(duì)目前國內(nèi)所推廣的“甩掛運(yùn)輸”的研究.該類問題與前述問題的區(qū)別在于:(1)甩掛運(yùn)輸問題中牽引車僅提供動(dòng)力部分,沒有裝貨的空間,而前述問題中的貨車車頭既是動(dòng)力引擎又提供裝貨空間;(2)與前述問題拖掛分離的目的不同,甩掛運(yùn)輸中拖掛分離的目的是為了提高牽引車的利用率.雖然兩類問題都存在其現(xiàn)實(shí)意義與研究?jī)r(jià)值,但是本文的研究?jī)?nèi)容主要集中在對(duì)第二類問題即甩掛運(yùn)輸問題的研究.

在甩掛運(yùn)輸相關(guān)文獻(xiàn)中,HALL等[14]運(yùn)用基于預(yù)測(cè)路徑生產(chǎn)率的控制規(guī)則判斷在循環(huán)甩掛中何時(shí)釋放牽引車.SMILOWITZ[15]運(yùn)用嵌入列生成的分支定界法對(duì)帶有柔性任務(wù)的多資源路徑規(guī)劃問題進(jìn)行求解.FRANCIS等[16]對(duì)SMILOWITZ[15]的模型及算法進(jìn)行了改進(jìn),得到了更好的解.ZHANG等[17]對(duì)同一問題[1516]進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度研究,運(yùn)用兩階段算法對(duì)問題進(jìn)行求解,目標(biāo)是使運(yùn)輸成本最小.TAN等[18]在LEE等[19]模型的基礎(chǔ)上加入掛車約束,首次建立了甩掛運(yùn)輸問題的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用混合多目標(biāo)進(jìn)化算法得到問題的帕累托最優(yōu)解.胡志華等[20]研究集裝箱集散環(huán)境下空重箱循環(huán)甩掛的調(diào)度問題,建立混合整數(shù)規(guī)劃模型,運(yùn)用兩階段優(yōu)化方法求解該問題.繼而,胡志華[21]將該方法應(yīng)用于集裝箱碼頭間互拖的集卡甩掛運(yùn)輸調(diào)度問題.LI等[22]研究單車場(chǎng)牽引車與半掛車路徑問題(tractor and semitrailer routing problem),運(yùn)用啟發(fā)式算法得到牽引車數(shù)量和每輛牽引車的路徑,但文章缺乏對(duì)該問題的數(shù)學(xué)建模.袁野等[23]對(duì)單一客戶點(diǎn)甩掛運(yùn)輸?shù)慕_M(jìn)行了分析.

分析文獻(xiàn)可以看出,現(xiàn)有文獻(xiàn)集中在對(duì)循環(huán)甩掛和多線一點(diǎn)、輪流拖帶這兩種甩掛模式的研究上.在問題描述方面,對(duì)多線一點(diǎn)、輪流拖帶的軸輻式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)缺乏明確的定義.在建模方面,對(duì)甩掛運(yùn)輸問題的數(shù)學(xué)建模,尤其是針對(duì)不同甩掛運(yùn)輸模式的特色建模,還處于研究初期,需要進(jìn)一步完善.在算法方面,除文獻(xiàn)[1517]運(yùn)用分支定界法對(duì)問題進(jìn)行求解外,其余文獻(xiàn)主要集中在啟發(fā)式算法上.本文基于已有的研究成果,運(yùn)用啟發(fā)式算法求解軸輻式網(wǎng)絡(luò)下的集裝箱甩掛運(yùn)輸調(diào)度問題,對(duì)該種模式的問題提取和模型建立進(jìn)行深入研究.

本文對(duì)軸輻式網(wǎng)絡(luò)下的集裝箱整箱運(yùn)輸牽引車調(diào)度問題進(jìn)行研究,研究貢獻(xiàn)集中在:(1)對(duì)軸輻式集裝箱甩掛運(yùn)輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行明確的定義及闡述;(2)提出三階段啟發(fā)式算法迅速給出調(diào)度方案,保證甩掛企業(yè)實(shí)際應(yīng)用的時(shí)效性;(3)對(duì)牽引車數(shù)量,掛車中心數(shù)量、位置,掛車數(shù)量、分布,以及緊急任務(wù)數(shù)量等重要參數(shù)進(jìn)行敏感性分析,為甩掛企業(yè)經(jīng)營人進(jìn)行合理的資源配置提供參考.

1 問題描述

如圖1所示,橢圓中的軸輻式網(wǎng)絡(luò)由中央集散中心(或港口)與分布在周圍的客戶點(diǎn)、掛車中心(TrailerCenter,TC)和連接各點(diǎn)的弧構(gòu)成.牽引車的路徑閉合,即從集散中心出發(fā),最終回到集散中心.

出口集裝箱甩掛運(yùn)輸操作流程為:牽引車從集散中心出發(fā),先到TC掛一輛空掛車,再回到集散中

心的堆場(chǎng)取空箱運(yùn)至客戶點(diǎn)處,并將載有空箱的掛車甩下,然后從客戶點(diǎn)返回集散中心或者駛向下一任務(wù)的開始節(jié)點(diǎn).甩下的空掛車停留在客戶點(diǎn)處進(jìn)行裝箱作業(yè).待客戶點(diǎn)處裝箱完畢后,牽引車將從客戶點(diǎn)將重掛取回至集散中心,重箱與掛車分離,落至堆場(chǎng)等待干線運(yùn)輸.需要說明的是,為客戶點(diǎn)送空掛的牽引車和取重掛的牽引車可以不是同一輛.進(jìn)口集裝箱甩掛運(yùn)輸操作流程則與之相反.

根據(jù)集裝箱流向和客戶的需求,將牽引車的任務(wù)類型分為4種:取空箱、送空箱、取重箱、送重箱.4種任務(wù)類型兩兩組合可以形成16種任務(wù)子序列,當(dāng)某個(gè)任務(wù)子序列為兩個(gè)送箱任務(wù)相連時(shí),牽引車需要在兩任務(wù)中間訪問TC取空掛車;當(dāng)相連任務(wù)為取箱任務(wù)時(shí),牽引車需要訪問TC還空掛車.本文根據(jù)調(diào)度的不同階段,將任務(wù)分為緊急任務(wù)、普通任務(wù)和超期任務(wù).緊急任務(wù)被定義為:在本規(guī)劃期的牽引車路徑規(guī)劃完成后,企業(yè)接到的新任務(wù)或任何需要優(yōu)先于其他任務(wù)完成的任務(wù).普通任務(wù)被定義為:本規(guī)劃期內(nèi)不需要被優(yōu)先完成的任務(wù).超期任務(wù)被定義為:已經(jīng)接受客戶申請(qǐng),但因公司資源條件限制,無法在本規(guī)劃期內(nèi)完成的任務(wù).加入對(duì)緊急任務(wù)的處理是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之一.

為了日常調(diào)度的實(shí)用性和時(shí)效性,啟發(fā)式算法在解決VRP中被大量應(yīng)用.本文采用三階段啟發(fā)式算法對(duì)問題進(jìn)行求解,三階段算法分別調(diào)度緊急任務(wù)、普通任務(wù)以及超期任務(wù).在80個(gè)客戶點(diǎn)、100項(xiàng)任務(wù)、不同資源配置下的50項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,該算法均能在5 s之內(nèi)給出調(diào)度方案,極大地滿足企業(yè)在實(shí)際調(diào)度工作中對(duì)時(shí)效性的需求.

2 數(shù)學(xué)模型

在文獻(xiàn)[18]和[23]的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展,建立如下數(shù)學(xué)模型.

2.1 模型假設(shè)

一輛牽引車僅能掛一輛掛車;牽引車與掛車在各任務(wù)節(jié)點(diǎn)的掛/甩掛車時(shí)間已知且不變;所有掛車均載有40英尺的集裝箱.

2.2 參數(shù)和變量

2.2.1 參數(shù)

G=V,D為運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò);V=0,1,…,i,…,I為節(jié)點(diǎn)集合,其中節(jié)點(diǎn)0表示集散中心,其他節(jié)點(diǎn)表示客戶點(diǎn)及TC;D為節(jié)點(diǎn)之間弧的集合,Dij為兩節(jié)點(diǎn)i與j之間的路網(wǎng)距離;Ck為牽引車k的每千米油耗;K為牽引車總數(shù);M為任務(wù)總數(shù);Ma為緊急任務(wù)數(shù);Mb為普通任務(wù)數(shù);ma為緊急任務(wù)序號(hào);mb為普通任務(wù)序號(hào);

T為牽引車在規(guī)劃期內(nèi)能夠完成的任務(wù)數(shù)上限;Tma,2為所有緊急任務(wù)的結(jié)束時(shí)間;Tmb,1為第一個(gè)普通任務(wù)的開始時(shí)間;Thpm為牽引車從緊前任務(wù)h終點(diǎn)到掛車中心p,再到緊后任務(wù)m起點(diǎn)的行駛時(shí)間;Thm為牽引車從緊前任務(wù)h終點(diǎn)到緊后任務(wù)m起點(diǎn)的行駛時(shí)間;Tm為牽引車從任務(wù)m起點(diǎn)到終點(diǎn)的行駛時(shí)間;Hm,1為任務(wù)m在起點(diǎn)的操作時(shí)間;Hm,2為任務(wù)m在終點(diǎn)的操作時(shí)間;Tk,1為牽引車k開始工作的時(shí)間;Tk,2為牽引車k結(jié)束工作的時(shí)間;TEm為任務(wù)m的最早開始執(zhí)行時(shí)間;TLm為任務(wù)m的最晚開始執(zhí)行時(shí)間;NSK為送空箱任務(wù)集合;NSZ為送重箱任務(wù)集合;NQK為取空箱任務(wù)集合;NQZ為取重箱任務(wù)集合.

2.2.2 決策變量

2.3 數(shù)學(xué)模型

式(1)為優(yōu)化目標(biāo),即方案總成本最小;式(2)表示每個(gè)任務(wù)僅被執(zhí)行一次;式(3)保證所有牽引車的任務(wù)分配有序;式(4)表示所有普通任務(wù)要在緊急任務(wù)之后被完成;式(5)~(8)表示每項(xiàng)任務(wù)的時(shí)間序列,其中式(5)是同一牽引車執(zhí)行前后兩項(xiàng)任務(wù)的時(shí)間遞推;式(9)表示每輛牽引車的工作時(shí)間均在規(guī)劃期內(nèi);式(10)保證滿足任務(wù)的時(shí)間窗要求;式(11)和(12)保證每輛牽引車的路線是閉合的;式(13)~(15)表示對(duì)TC的訪問約束,式(13)中當(dāng)牽引車執(zhí)行第一項(xiàng)任務(wù)時(shí),只有涉及送掛車時(shí)才會(huì)產(chǎn)生訪問TC取掛車的情況,執(zhí)行其他任務(wù)時(shí)前后兩項(xiàng)任務(wù)均需送掛車才會(huì)產(chǎn)生訪問TC取掛車的情況.

3 三階段啟發(fā)式算法

設(shè)計(jì)啟發(fā)式算法進(jìn)行求解.根據(jù)任務(wù)的待執(zhí)行緊迫程度,將其分為緊急任務(wù)、普通任務(wù)和超期任務(wù)等3種,而任務(wù)性質(zhì)的劃分則依賴于決策函數(shù)(緊迫度函數(shù)、懲罰函數(shù)和距離函數(shù)).

任務(wù)的緊迫度越高,緊迫度函數(shù)值越大;任務(wù)執(zhí)行方案對(duì)其時(shí)間窗違反程度越高,懲罰函數(shù)值越大;距離函數(shù)則是執(zhí)行該任務(wù)所需行駛的總距離.

3.1 三階段啟發(fā)式算法總體流程

算法總體思路為優(yōu)先分配緊急任務(wù),然后分配普通任務(wù),最后推遲或外包超期任務(wù),具體見圖2.

3.2 三階段啟發(fā)式算法具體步驟

3.2.1 分配緊急任務(wù)

緊急任務(wù)的緊迫度函數(shù)值相同,因此當(dāng)同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)緊急任務(wù)時(shí),分別計(jì)算各任務(wù)的懲罰函數(shù)值后再進(jìn)行分配.具體流程見圖3.

3.2.2 分配普通任務(wù)

緊急任務(wù)分配結(jié)束后,以任務(wù)的緊迫程度和子序列的懲罰函數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行普通任務(wù)的分配,具體流程見圖4.

3.2.3 外包或推遲超期任務(wù)

當(dāng)存在超出規(guī)劃期的任務(wù)時(shí),將這些超期任務(wù)推遲至下一規(guī)劃期或外包,具體見圖5.

4 算例實(shí)驗(yàn)

通過改進(jìn)文獻(xiàn)[18]中的算例,本文分別從牽引車數(shù)量、TC數(shù)量、掛車數(shù)量和緊急任務(wù)數(shù)量這4個(gè)方面驗(yàn)證算法的有效性,并分析各因素對(duì)整體調(diào)度方案的影響.

軸輻式網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)集散中心、若干個(gè)TC以及80個(gè)客戶點(diǎn)組成.TC和客戶點(diǎn)的位置隨機(jī)分布在100×100的網(wǎng)格上,集散中心位于網(wǎng)格中心.任意兩點(diǎn)之間采用歐氏距離.另外,本文的規(guī)劃期為早8:00到晚8:00(1天內(nèi)).牽引車行駛速度為60 km/h,單位掛/甩掛車時(shí)間為30 min.違反時(shí)間窗的懲罰因數(shù)a=b=1.

4.1 牽引車數(shù)量

本例共有11項(xiàng)實(shí)驗(yàn),牽引車數(shù)量從15輛逐一變化至25輛,任務(wù)數(shù)量均為100個(gè),TC有5個(gè),均勻分布在網(wǎng)絡(luò)中.每個(gè)TC的可用掛車均為6輛.

由圖6可以看出,牽引車的數(shù)量能夠直接影響任務(wù)的完成情況.當(dāng)牽引車數(shù)量上升至19輛時(shí),未完成的任務(wù)數(shù)下降至0,說明該系統(tǒng)內(nèi)牽引車最低保有數(shù)量為19輛.牽引車從15輛逐漸增多,遲到懲罰成本降幅超過提前懲罰成本的漲幅;當(dāng)牽引車數(shù)量超過20輛并繼續(xù)增多時(shí),提前懲罰成本大幅上升,并且覆蓋了遲到懲罰成本的減少,造成總懲罰成本曲線呈“U”型.

4.2 TC數(shù)量

為研究TC的地理分布對(duì)調(diào)度方案總成本的影響,設(shè)置TC數(shù)量不同的算例,共8項(xiàng)實(shí)驗(yàn),TC數(shù)量有1,3和5個(gè)等3種情況.TC分布方式有:TC1~TC5均勻分布,僅設(shè)TC1,僅設(shè)TC2,僅設(shè)TC3,僅設(shè)TC4,僅設(shè)TC5,設(shè)置TC1,TC3和TC5,設(shè)置TC1,TC2和TC4等8種.掛車在TC均勻分布,總數(shù)均為30輛.

由圖7可以看出,TC的數(shù)量和分布方式會(huì)直接影響任務(wù)的完成情況和系統(tǒng)整體調(diào)度方案.總體而言,TC數(shù)量越多,分布越均勻,牽引車行駛的總里程及方案的總懲罰成本越小.當(dāng)僅設(shè)置單一TC,且TC分布在1,3,4,5等4個(gè)位置時(shí),出現(xiàn)了未完成任務(wù).而當(dāng)TC位于2位置時(shí),總里程和總懲罰成本較其他算例更優(yōu),證明TC的選址也會(huì)影響經(jīng)營成本.

圖7 TC數(shù)量不同時(shí)的算例運(yùn)算結(jié)果

4.3 掛車數(shù)量

該算例包括5組25項(xiàng)實(shí)驗(yàn),TC數(shù)量均為1個(gè),分布方式分別為TC1,TC2,TC3,TC4和TC5.每項(xiàng)實(shí)驗(yàn)任務(wù)數(shù)量均為100個(gè),牽引車數(shù)量為20輛,每組實(shí)驗(yàn)TC的掛車數(shù)量(NT)從23輛逐漸增至27輛.

由表1可見,在各TC的掛車數(shù)量增加的過程中,當(dāng)掛車數(shù)量為23輛和24輛時(shí)以及第3組和第5組中當(dāng)掛車數(shù)量為25輛時(shí),因掛車數(shù)量難以滿足需要未能給出規(guī)劃結(jié)果.掛車數(shù)量不僅影響經(jīng)營成本,還會(huì)直接影響經(jīng)營質(zhì)量:掛車數(shù)量過少無法完成既定的任務(wù),而過多又會(huì)增加公司經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)和管理成本.

4.4 緊急任務(wù)數(shù)量

設(shè)置緊急任務(wù)數(shù)量不同的6項(xiàng)實(shí)驗(yàn),任務(wù)數(shù)均為100個(gè),牽引車數(shù)量均為20輛,TC可用掛車數(shù)均為30輛,5個(gè)TC均勻分配掛車,緊急任務(wù)的數(shù)量從0逐漸增長(zhǎng)到5個(gè).

由圖8可以看出,初期隨著緊急任務(wù)數(shù)量的增加,提前懲罰成本和遲到懲罰成本均逐漸下降,優(yōu)先處理緊急任務(wù)可以使整體方案違反時(shí)間窗的程度降低;當(dāng)緊急任務(wù)數(shù)量上升至5個(gè)時(shí),遲到懲罰成本仍保持下降趨勢(shì),但提前懲罰成本增加,導(dǎo)致總懲罰成本上升幅度較大.這說明緊急任務(wù)的數(shù)量較多時(shí),為盡快完成任務(wù),對(duì)時(shí)間窗上限的違反程度較高.

圖8 緊急任務(wù)數(shù)量不同時(shí)的算例運(yùn)算結(jié)果

5 結(jié)束語

本文建立了軸輻式網(wǎng)絡(luò)中甩掛運(yùn)輸車輛調(diào)度問題的模型,提出了基于啟發(fā)式規(guī)則的三階段調(diào)度算法.基于牽引車數(shù)量不同、掛車中心數(shù)量不同、可用掛車數(shù)量有限和緊急任務(wù)數(shù)量不同等4個(gè)類型的算例實(shí)驗(yàn),提出了配置牽引車和掛車數(shù)量以及優(yōu)化掛車中心地理位置的具體方法,并闡述了緊急任務(wù)數(shù)量對(duì)調(diào)度計(jì)劃的影響.全面剖析了甩掛運(yùn)輸系統(tǒng)調(diào)度時(shí)各因素的影響,為營運(yùn)者提供一定的決策借鑒.

未來的研究將考慮甩掛運(yùn)輸新模式下的調(diào)度優(yōu)化問題,例如牽引車對(duì)開、相遇后司機(jī)折返等.

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篇(8)

中圖分類號(hào):TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

0. 引言

云計(jì)算技術(shù)是近些年新出現(xiàn)的應(yīng)用技術(shù),能夠在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用下,將軟硬件系統(tǒng)加以整合成價(jià)值更高的分布式系統(tǒng),從而來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可靠性存儲(chǔ)以及高效處理。在當(dāng)前社會(huì)迅速發(fā)展背景下,加強(qiáng)對(duì)云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用就比較重要。云計(jì)算技術(shù)在當(dāng)前的電子商務(wù)以及IDC中心能方面都有著相應(yīng)的應(yīng)用,也發(fā)揮著積極的作用。

1. 云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)涵和主要特征

1.1 云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)涵分析

云計(jì)算技術(shù)主要是面向服務(wù)器方式來為用戶提供計(jì)算資源的,是資源交付以及使用的重要模式。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用下,從而獲得需要的資源,在云當(dāng)中的資源使用是能夠進(jìn)行無限擴(kuò)展的,對(duì)云中的資源也能隨時(shí)獲得。用戶在對(duì)云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用中,只要能掌握應(yīng)用的功能即可,結(jié)合自身對(duì)資源的需求在云計(jì)算技術(shù)下都能得到實(shí)現(xiàn)。

對(duì)云計(jì)算技術(shù)的統(tǒng)一性概念至今還沒有形成,從諸多對(duì)云計(jì)算技術(shù)的定義綜合來看,云計(jì)算主要是通過云加終端的技術(shù)模式。其中的云就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)的代稱,而終端則是服務(wù)設(shè)備,云計(jì)算是將虛擬技術(shù)作為主要的服務(wù)模式的,所以云計(jì)算并非是孤立存在的,是通過多個(gè)方面進(jìn)行綜合形成的一個(gè)概念。云計(jì)算在具體的工作中是將服務(wù)形式對(duì)網(wǎng)絡(luò)中用戶進(jìn)行提供必要計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)資源,在資源的豐富性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)資源存儲(chǔ)。云計(jì)算技術(shù)在當(dāng)前的各個(gè)領(lǐng)域中都有著應(yīng)用。

1.2 云計(jì)算平臺(tái)的主要特征分析

云計(jì)算平臺(tái)的特征體現(xiàn)得比較顯著,對(duì)底層的軟硬件實(shí)施細(xì)節(jié)進(jìn)行了屏蔽,能夠有效提供鏈接服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)接口,這樣就方便用戶和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接實(shí)現(xiàn)資源的共享。在當(dāng)前云計(jì)算平臺(tái)的不斷發(fā)展下,已經(jīng)和云計(jì)算的技術(shù)框架相符合,由于實(shí)際應(yīng)用不同,在平臺(tái)類型方面也會(huì)有著一定的差距。例如綜合性的云計(jì)算平臺(tái)主要是提供上層服務(wù)資源的,在基礎(chǔ)資源方面主要是提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的,而在虛擬化技術(shù)方面主要是提供基礎(chǔ)資源的相關(guān)服務(wù)。

但是不管是哪種類型的云計(jì)算平臺(tái),體現(xiàn)出的特征都是比較顯著的。

第一,在靈活性特征上比較鮮明,在需要的規(guī)模方面能夠按照實(shí)際需求加以調(diào)整。在對(duì)虛擬技術(shù)的應(yīng)用下,能夠?qū)崿F(xiàn)按需服務(wù)的目標(biāo),這樣就能有效地降低云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用成本,對(duì)實(shí)際的需求也能有效地保障。在云計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用下,能夠?qū)?shù)據(jù)的共享輕松地實(shí)現(xiàn)。

第二,云計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用特征還體現(xiàn)在應(yīng)用時(shí)不用關(guān)心底層實(shí)現(xiàn),只要能夠?qū)μ峁┑慕涌诩右哉{(diào)整即可完成工作,在平臺(tái)的方便性特征上就比較突出。除此之外的數(shù)據(jù)安全可靠特征也比較鮮明,云計(jì)算的數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)的安全性要能得到有效保證。

第三,云計(jì)算平臺(tái)的另一特征就是高性能特征。由于云計(jì)算平臺(tái)是大規(guī)模數(shù)據(jù)中心,在提供的服務(wù)方面也比較優(yōu)越,在資源的利用上是無限量的。云計(jì)算為用戶提供了諸多存儲(chǔ)管理的數(shù)據(jù)控件,在計(jì)算能力方面也比較強(qiáng)大,這些功能就使得在應(yīng)用過程中有著無限的資源。

2. 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)和應(yīng)用優(yōu)勢(shì)分析

2.1 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)分析

從云計(jì)算的體系機(jī)構(gòu)層面來看,云計(jì)算作為比較強(qiáng)大的云網(wǎng)絡(luò),將其和網(wǎng)絡(luò)以及服務(wù)器相連接,就能在資源上得到無限擴(kuò)大,在存儲(chǔ)能力以及計(jì)算能力都是史無前例的。從云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)層面來看,主要有幾個(gè)重要的要素(如圖1所示)。其中的云用戶端是比較關(guān)鍵的。這是用戶請(qǐng)求服務(wù)的交互界面,是對(duì)云使用的入口,通過瀏覽器進(jìn)行注冊(cè)然后登入和定制服務(wù),然后對(duì)用戶進(jìn)行管理和配置。在管理系統(tǒng)和部署工具要素上,主要是提供管理服務(wù)的,然后對(duì)云用戶實(shí)施管理,進(jìn)行對(duì)用戶授權(quán)和認(rèn)證等。也能對(duì)可用計(jì)算資源進(jìn)行管理,結(jié)合實(shí)際的請(qǐng)求來轉(zhuǎn)發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用程序,對(duì)資源的調(diào)動(dòng)和部署按照實(shí)際加以實(shí)施。

另外,在云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)中的服務(wù)目錄要素方面,主要是用戶在獲得了相應(yīng)權(quán)限后,對(duì)服務(wù)列表進(jìn)行選擇以及定制。也能對(duì)定制的目錄進(jìn)行操作,這樣就會(huì)在用戶端的界面顯示相應(yīng)的圖表以及服務(wù)的內(nèi)容等。在監(jiān)控結(jié)構(gòu)方面主要是對(duì)系統(tǒng)資源使用情況的監(jiān)控,對(duì)節(jié)點(diǎn)的同步設(shè)置以及資源的監(jiān)控,按照資源能夠合理地分配給用戶。在服務(wù)器集群的結(jié)構(gòu)要素方面,通過管理系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際的管理,對(duì)一些計(jì)算實(shí)施高效的處理,在進(jìn)行存儲(chǔ)的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)切割算法加以應(yīng)用。

2.2 云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)分析

云計(jì)算技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用中有著諸多的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮,在具體的應(yīng)用過程中,允許用戶自定義資源使用的時(shí)間,這就對(duì)資源的閑置或者是過載問題的出現(xiàn)有了避免。并且在分布式處理以及并行式處理的特性上展現(xiàn)得比較顯著,這就對(duì)數(shù)據(jù)處理需要的時(shí)間得到了很大程度的縮短。云計(jì)算平臺(tái)能夠?yàn)橛脩籼峁┍容^安全可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心,在完善的權(quán)限管理規(guī)則以及數(shù)據(jù)備份技術(shù)等綜合性應(yīng)用下,就能對(duì)數(shù)據(jù)信息的安全完整性得到有效保障。

另外,云計(jì)算中的一些功能都是在云端的,這就在客戶端的要求得到了有效降低。在對(duì)云計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用過程中,能對(duì)不同類型以及性能的設(shè)備加以應(yīng)用進(jìn)行訪問云空間,進(jìn)行執(zhí)行相應(yīng)的操作,有的在網(wǎng)頁的應(yīng)用下就能得到有效完成。在云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用下,能夠?qū)?shù)據(jù)間的共享和傳輸也比較的方便。所以在具體的應(yīng)用過程中就有著很大的優(yōu)勢(shì)。

3. 云計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)

3.1 云計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用分析

云計(jì)算技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用范圍比較廣泛,例如在ICT業(yè)務(wù)平臺(tái)中的應(yīng)用上就發(fā)揮著重要的作用。以往的ICT運(yùn)行模式有著諸多缺陷,資源浪費(fèi)問題比較突出,在管理的效率也比較低,對(duì)實(shí)際的需求得不到有效滿足。但是在云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用下,就能夠?qū)@一業(yè)務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)升級(jí),能夠建立集中性的資源池管理的體系,對(duì)用戶能夠提供Paas、Saas等服務(wù),這樣就大大地提升了服務(wù)效率??蛻糁恍枰獙?duì)瀏覽器進(jìn)行操作就能完成數(shù)據(jù)系統(tǒng)的訪問管理,在使用上比較方便,也對(duì)這一業(yè)務(wù)的不兼容終端的問題得到了有效解決,從整體上提升了業(yè)務(wù)水平。

云計(jì)算技術(shù)在IDC數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中的應(yīng)用作用的積極發(fā)揮也比較突出。主要是在虛擬技術(shù)的應(yīng)用下,能對(duì)這一控制中心的軟硬件資源實(shí)施有效整合,對(duì)其中的各種資源實(shí)施動(dòng)態(tài)化的管理監(jiān)控等。不能為用戶提供IaaS的相關(guān)業(yè)務(wù)服務(wù),對(duì)用戶也能出租硬件資源,這樣就比較便于系統(tǒng)部署工作的完成,在資源的分配方面也能合理化地完成。在云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用作用下,能夠在計(jì)費(fèi)功能上得到充分發(fā)揮,能結(jié)合資源的使用情況實(shí)施付費(fèi),這樣就有效地對(duì)投入成本得到了降低,在管理的平臺(tái)方面也能實(shí)現(xiàn)規(guī)范化以標(biāo)準(zhǔn)化的目標(biāo)。

3.2 云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)探究

云計(jì)算技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮著積極作用,在未來的發(fā)展中,云計(jì)算技術(shù)將會(huì)有著更大的發(fā)展?jié)摿?。云?jì)算對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用以及產(chǎn)品應(yīng)用模式等方面都會(huì)產(chǎn)生很大的影響,主要的發(fā)展方向就向著手機(jī)云計(jì)算以及商業(yè)發(fā)展和時(shí)代資源這幾個(gè)方向邁進(jìn)。在移動(dòng)終端設(shè)備的迅速發(fā)展下,云計(jì)算技術(shù)的兼容性就得到了體現(xiàn),為客戶在移動(dòng)終端的服務(wù)上得到了進(jìn)一步發(fā)展,能夠?qū)⑹謾C(jī)和云計(jì)算技術(shù)得到有機(jī)結(jié)合。這樣就能更為便捷地實(shí)現(xiàn)高效云計(jì)算的應(yīng)用功能。

結(jié)語

總而言之,云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展過程中,對(duì)社會(huì)的進(jìn)步發(fā)展起到的作用也愈來愈大,在相應(yīng)的維護(hù)工作有效性以及經(jīng)濟(jì)性方面將更為重要。云計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮,將會(huì)進(jìn)一步地為這一技術(shù)的推廣起到積極作用,在社會(huì)效益上就會(huì)有更大的價(jià)值體現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

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[3]曹青.云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用及展望[J].江蘇通信,2012(2):59-62.

篇(9)

前言

云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際之后,能夠有效的提升各種新型企業(yè)的經(jīng)營管理效率,企業(yè)各管理部門整合數(shù)據(jù)資源過程中不可趨勢(shì)的環(huán)節(jié)。當(dāng)前階段,云計(jì)算技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用不但提升了企業(yè)的工作效率,而且為人們的生產(chǎn)生活帶來了極大的便利。IDC系統(tǒng)在運(yùn)行的模式是一種是融合了集中式收集和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)處理等多項(xiàng)功能單位的綜合管理系統(tǒng),其在同云計(jì)算技術(shù)融合之后,能夠有效實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值。因此,依托云計(jì)算技術(shù)的IDC系統(tǒng)在應(yīng)用于實(shí)踐后著較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)效益。

1云計(jì)算技術(shù)的概述

云計(jì)算是一種在實(shí)際應(yīng)用過程中提供便捷、可靠網(wǎng)絡(luò)訪問的全新模式,它根據(jù)使用量來進(jìn)行付費(fèi),能夠快速對(duì)計(jì)算機(jī)資源進(jìn)行有效的資源配置,并根據(jù)用戶的需要將資源快速的提供給用戶,實(shí)現(xiàn)了各種網(wǎng)絡(luò)資源的智能化服務(wù),而且,還大大節(jié)省了管理成本的投入。云數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的運(yùn)作是借助先進(jìn)云計(jì)算技術(shù)的有力支撐才得以實(shí)現(xiàn)的,在云計(jì)算技術(shù)的支撐下,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)遵從管理系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)配,實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、檢索、調(diào)用[1]。云計(jì)算技術(shù)在時(shí)下的應(yīng)用,為信息時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了全新的發(fā)展環(huán)境,鑄造了更為廣闊的發(fā)展舞臺(tái),可謂是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明,云計(jì)算技術(shù)在數(shù)據(jù)的部署和任務(wù)的調(diào)度上都具有比較強(qiáng)的節(jié)能效果,基于此開發(fā)出的綠色云數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)聚集法能夠與IDC系統(tǒng)進(jìn)行良好的融合,且取得了不俗的應(yīng)用反饋。

2云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用分析

2.1云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的應(yīng)用

所謂的IDC系統(tǒng)又稱為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心系統(tǒng),其可視為一種全新的產(chǎn)業(yè)運(yùn)作模式。從技術(shù)框架的角度看來,IDC管理系統(tǒng)是一種基于現(xiàn)有物理機(jī)房體系實(shí)現(xiàn)資源分配的綜合性數(shù)據(jù)化管理系統(tǒng)。在通信產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的建設(shè)方面,IDC系統(tǒng)一個(gè)主流的發(fā)展趨勢(shì)是整合以Hadoop為開源的云計(jì)算技術(shù)。IDC系統(tǒng)在同云計(jì)算技術(shù)結(jié)合后能夠在云計(jì)算技術(shù)的支撐下通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)加以輔助,從而有效的強(qiáng)化IDC系統(tǒng)的分布式存儲(chǔ)能力。如今,我國IDC業(yè)務(wù)在各領(lǐng)域鋪展開來,適用的企業(yè)變得越來越多,其不但能夠?qū)ヂ?lián)網(wǎng)終端數(shù)據(jù)使用效果形成有力保障,而且能夠有效的避免IDC系統(tǒng)在以往應(yīng)用中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)平臺(tái)“崩潰”現(xiàn)象??梢哉f,云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。

2.2云計(jì)算技術(shù)和IDC系統(tǒng)的構(gòu)建

云計(jì)算技術(shù)和IDC系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合能夠最大程度的發(fā)揮出兩者自身的優(yōu)勢(shì),取得做好的效益。依托云計(jì)算技術(shù)的IDC系統(tǒng)能夠?qū)⒎?wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備以及應(yīng)用軟件等資源以標(biāo)準(zhǔn)化的形式服務(wù)于客戶,具體可分為管理層、物理層、虛擬層、業(yè)務(wù)層這四種構(gòu)架形式。在構(gòu)架的物理層上包含有存儲(chǔ)設(shè)備、寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及實(shí)體服務(wù)器等內(nèi)容,這些可充分的給運(yùn)營商IDC準(zhǔn)備好物理資源,而虛擬層則是主要進(jìn)行物理層設(shè)備的虛擬化,使其成為一個(gè)總的基礎(chǔ)設(shè)施資源,這樣能夠?qū)A繑?shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),并能夠?qū)崿F(xiàn)管理好資源的分配;而在管理層上則是主要發(fā)揮管理的調(diào)控作用,實(shí)現(xiàn)對(duì)IDC業(yè)務(wù)的支持,做好計(jì)費(fèi)管理、安全管理以及動(dòng)態(tài)部署等工作。

2.3云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)

IDC系統(tǒng)是一種較為特殊的商業(yè)運(yùn)作模式,其維持正常運(yùn)作離不開云計(jì)算技術(shù)的支持??偟目磥?,云計(jì)算技術(shù)可以對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行定位處理,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和數(shù)據(jù)遷移的準(zhǔn)備。此外,云計(jì)算技術(shù)還能夠?qū)?shù)據(jù)信息處理的過程進(jìn)行高效的智能化評(píng)估,這將會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的信息查詢和調(diào)配處理做好充足的準(zhǔn)備。其中,進(jìn)行云數(shù)據(jù)管理的查詢技術(shù)應(yīng)用時(shí),也需要用到云計(jì)算技術(shù)的數(shù)據(jù)控制環(huán)節(jié)。在實(shí)際應(yīng)用中,由于進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺(tái)的服務(wù)或整合時(shí),涉及資源對(duì)象的規(guī)模非常大,而且所用服務(wù)器的數(shù)量也非常多。在不同環(huán)境和地點(diǎn)運(yùn)行IDC系統(tǒng),運(yùn)行中的服務(wù)器難以實(shí)現(xiàn)服務(wù)器設(shè)備的有效地管理。面對(duì)當(dāng)下數(shù)據(jù)資源的內(nèi)容不斷擴(kuò)容,整個(gè)IDC系統(tǒng)持續(xù)提供高品質(zhì)服務(wù)的難度越來越大,這時(shí)候云計(jì)算技術(shù)的支撐作用的應(yīng)用價(jià)值就變得尤為顯著[2]。

3云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)

對(duì)IDC系統(tǒng)有效的實(shí)現(xiàn)商業(yè)運(yùn)作和商業(yè)服務(wù)的研究,能夠了解和明確云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的應(yīng)用。就當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中實(shí)際的應(yīng)用情況而言,最具實(shí)用性和擴(kuò)展性是云數(shù)據(jù)的查詢技術(shù),其能夠在異構(gòu)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)有效的運(yùn)行,通過豐富而靈活的用戶接口,做到對(duì)不同用戶差異化需求的全方位滿足?,F(xiàn)有環(huán)境下,IDC系統(tǒng)的運(yùn)作模式存在一些的特殊性,即便擁有云計(jì)算技術(shù)的有效支撐,仍需要積極的適應(yīng)當(dāng)下發(fā)展趨勢(shì)積極的進(jìn)行探索和創(chuàng)新,以便更好的實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,不斷實(shí)現(xiàn)運(yùn)行模式的創(chuàng)新,積極的去尋找有利于鞏固現(xiàn)有運(yùn)行模式的渠道和方法。從IDC系統(tǒng)的整個(gè)發(fā)展過程看來,它是我國實(shí)現(xiàn)高科技技術(shù)做支撐進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新的一個(gè)縮影,在實(shí)現(xiàn)的過程中需要增加對(duì)相關(guān)技術(shù)內(nèi)核的調(diào)試工作,以便更好的去適應(yīng)現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的需要,更好的與企業(yè)發(fā)展進(jìn)行融合.IDC系統(tǒng)在同云計(jì)算系統(tǒng)融合后能夠達(dá)到強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的現(xiàn)實(shí)效果,從而極大的促進(jìn)了IDC系統(tǒng)的發(fā)展[3]。

4結(jié)束語

我國的計(jì)算機(jī)技術(shù)在當(dāng)下固有的科學(xué)技術(shù)中擁有無可比擬的技術(shù)優(yōu)勢(shì),這些為云計(jì)算技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)通訊領(lǐng)域的發(fā)展提供了良好的契機(jī)和廣闊的平臺(tái)。隨著我國的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在不斷擴(kuò)大,急需一種嶄新的高水平運(yùn)行管理模式來承載主機(jī)托管、資源調(diào)配、故障排除等工作,基于云計(jì)算技術(shù)的IDC系統(tǒng)能夠較好的滿足當(dāng)下的需求,呈現(xiàn)出較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]趙彤林,宗華.云計(jì)算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)研究[J].通訊世界,2016(7):76-76.

篇(10)

1 引言

煤礦行業(yè)作為我國的一種重要的傳統(tǒng)能源行業(yè),在國民經(jīng)濟(jì)、人民生活等眾多領(lǐng)域中起著舉足輕重的作用。但現(xiàn)階段我國的煤礦企業(yè)普遍存在著監(jiān)控的建設(shè)水品嚴(yán)重的滯后。而與其相對(duì)的是近些年來,計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)革命性的發(fā)展與爆炸式的傳播,使得信息技術(shù)滲透了人們生活的每個(gè)角落。在很多地方已經(jīng)將信息技術(shù)這種重要的輔技術(shù)作為一種衡量現(xiàn)代化水平的標(biāo)準(zhǔn)。

而現(xiàn)階段我國的煤礦企業(yè)基本上受制于信息系統(tǒng)不發(fā)達(dá),從而使得各個(gè)部門之間缺乏高效的數(shù)據(jù)共享,同時(shí),系統(tǒng)內(nèi)部的各個(gè)應(yīng)用之間也難以連通,不利于系統(tǒng)集成,致使系統(tǒng)內(nèi)溝通繁瑣。不止如此,缺乏有效的監(jiān)控技術(shù)也使得領(lǐng)導(dǎo)缺乏及時(shí)有效的數(shù)據(jù)用于推斷預(yù)測(cè)企業(yè)的發(fā)展與行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。這些問題在一定程度上嚴(yán)重的制約了我國的煤礦行業(yè)發(fā)展,利用現(xiàn)有的信息技術(shù)完全可以大大改善這種現(xiàn)象。因此,將監(jiān)控的技術(shù)引入我們煤礦行業(yè)勢(shì)在必行。而將云計(jì)算技術(shù)引入煤礦行業(yè)可以有效的將信息資源集中到各個(gè)管理機(jī)構(gòu),從而推進(jìn)煤礦行業(yè)的監(jiān)控建設(shè),促進(jìn)煤礦行業(yè)的發(fā)展,保證煤礦企業(yè)的生產(chǎn)安全。

2 云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

云計(jì)算技術(shù),是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式,通過云計(jì)算技術(shù),可以按需將共享的軟硬件資源和信息提供給計(jì)算機(jī)和其他設(shè)備。從圖1可以看出,云計(jì)算技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要取決于數(shù)據(jù)計(jì)算的能力和分布式計(jì)算能力,即簡(jiǎn)單的說為計(jì)算與計(jì)算能力??梢钥闯鲈朴?jì)算技術(shù)能將很多應(yīng)用、數(shù)據(jù)通過傳感器采集,將海量的信息高效的收集并處理,進(jìn)而提取出有用的信息進(jìn)一步用于企業(yè)信息的融合、推理和決策進(jìn)而完成煤礦企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)。因?yàn)樵朴?jì)算技術(shù)的擁有各類的應(yīng)用,不同種類的數(shù)據(jù)能通過不同的傳感器,監(jiān)測(cè)方法等手段獲取,能適用于煤礦行業(yè)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的統(tǒng)一管理。由于云計(jì)算技術(shù)具有高性能,并且易擴(kuò)展的硬件虛擬化技術(shù),能夠提高資源的利用效率。而云計(jì)算技術(shù)吸引人的地方在于它所提供的這種計(jì)算和計(jì)算能力幾乎是無限的,而且相當(dāng)廉價(jià)。

由于云技術(shù)擁有上述優(yōu)點(diǎn),一些大公司在云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域也做出了各種成功的嘗試:(1)谷歌公司作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的巨擎在云計(jì)算技術(shù)方面也是不甘示弱,其搜索引擎分布在200多個(gè)地區(qū)超過百萬臺(tái)服務(wù)器上。其云計(jì)算技術(shù)的規(guī)??梢娨话?,而這些設(shè)備的數(shù)量還隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展在迅速的增長(zhǎng)著。其推出的云計(jì)算技術(shù)主要有三個(gè)技術(shù):分別是Google file system(GFS),MapReduce,BigTable。GFS技術(shù)是由Google公司開發(fā)的一個(gè)大型的分布式文件系統(tǒng),即在云計(jì)算技術(shù)中起到了計(jì)算的作用。它是系統(tǒng)的中客戶端、主服務(wù)器以及數(shù)據(jù)塊服務(wù)器;MapReduce技術(shù)能將大量異構(gòu)數(shù)據(jù)使用map函數(shù)對(duì)任務(wù)進(jìn)行分解然后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行各個(gè)相應(yīng)的子任務(wù),而后通過收集得到的信息,最終得到進(jìn)過分析的結(jié)果。這種技術(shù)就能使得在海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)中能將十分復(fù)雜的分析分解成任意個(gè)子任務(wù)從而靈活的調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)化;BigTable技術(shù)是一個(gè)大型的分布式數(shù)據(jù)庫,是以GFS,MapReduce作為基礎(chǔ)的,它設(shè)計(jì)的目的是管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。(2)Amazon公司使用簡(jiǎn)單計(jì)算服務(wù)和彈性計(jì)算云,提供計(jì)算和計(jì)算服務(wù)。將這這類服務(wù)作為產(chǎn)品向有需要的企業(yè)提供有償服務(wù),并且取得了客觀的收入。從一個(gè)側(cè)面反映出現(xiàn)今時(shí)代企業(yè)對(duì)信息產(chǎn)品的需求;(3)IBM公司為客戶提供了“藍(lán)云”計(jì)算平臺(tái),是一種方便簡(jiǎn)潔的云計(jì)算技術(shù)平臺(tái)。(4)微軟也推出了Windows Azure中文名為藍(lán)天的操作系統(tǒng),是一種在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下打造的一款新云計(jì)算技術(shù)平臺(tái)。

而我國云計(jì)算技術(shù)在2008年之后迅猛的發(fā)展了起來。2008年,IBM在無錫建立了云計(jì)算技術(shù)中心,也是中國首個(gè)云計(jì)算技術(shù)中心,而后在北京也成立的大中華區(qū)云計(jì)算技術(shù)中心,阿里巴巴也在南京建立國內(nèi)首個(gè)用于電子商務(wù)的云計(jì)算技術(shù)中心。廣東電子工業(yè)研究院在廣東東莞建立云計(jì)算技術(shù)平臺(tái)。

3 基于云計(jì)算技術(shù)的煤礦企業(yè)監(jiān)控體系的構(gòu)建

煤礦企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要滿足有以下三方面的要求:(1)煤礦企業(yè)自身的管理需要;(2)上級(jí)部門的管理需要;(3)各個(gè)企業(yè)、部門之間的信息共享。由于不同煤礦企業(yè)所需要的監(jiān)控信息系統(tǒng)功能不完全相同,而從企業(yè)本身以及上級(jí)部門對(duì)信息系統(tǒng)的要求也是各有側(cè)重。因此在設(shè)立云計(jì)算技術(shù)信息系統(tǒng)時(shí),就不得不考慮到不同對(duì)象所需求的功能。

對(duì)于煤礦企業(yè)來說,信息系統(tǒng)一般需要有:(1)對(duì)生產(chǎn)的管理。對(duì)生產(chǎn)情況的綜合匯總,生產(chǎn)的計(jì)劃、調(diào)度等環(huán)節(jié)的管理,同時(shí)對(duì)于生產(chǎn)過程的監(jiān)控等功能。(2)對(duì)監(jiān)控的監(jiān)控。對(duì)于一些危險(xiǎn)氣體(瓦斯,一氧化碳)的監(jiān)控,井下的溫濕度,風(fēng)速等的監(jiān)測(cè),井下人員的情況的記錄等功能。(3)對(duì)于人員的管理。對(duì)于煤礦企業(yè)員工的信息的匯總與統(tǒng)計(jì)等功能。(4)對(duì)于資金的管理。(5)對(duì)于企業(yè)的管理。這方面類似于一般公司的情況,通過將獲得的生產(chǎn)、安全信息及時(shí)的分析匯總給相應(yīng)的管理人員提供更直觀的信息。幫助領(lǐng)導(dǎo)做出更正確的選擇。(6)方便信息的交流。在同一平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)各個(gè)部門,單位的信息共享,提高信息的使用率,有效的簡(jiǎn)化手續(xù)。

而對(duì)于上級(jí)管理部門則需要系統(tǒng)具有除了安全的監(jiān)控、和資源的共享外。還要能將平臺(tái)上所有的資源的整合功能。

而基于云計(jì)算技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng),由于一般情況下,我國煤礦企業(yè)缺乏這類高素質(zhì)人才的儲(chǔ)備,同時(shí)如果自己建立云計(jì)算技術(shù)平臺(tái)花費(fèi)不菲。且一般情況下,煤礦企業(yè)沒有大量需要保密的信息,因此可以選擇一個(gè)云服務(wù)商來為企業(yè)服務(wù),這種情況能大大的減少花費(fèi)并且能得到高質(zhì)量的產(chǎn)品。但如果需要有高度的保密性,則需要自己搭建一個(gè)云計(jì)算技術(shù)平臺(tái),也就是私有云。這種私有云是只有授權(quán)的成員才可以使用的一種云計(jì)算技術(shù)系統(tǒng),能夠很好的保障數(shù)據(jù)的安全性和服務(wù)的質(zhì)量。

當(dāng)前云服務(wù)商提供的云儲(chǔ)存業(yè)務(wù)主要有:(1)微軟的SQL Data Services,其具有很好的擴(kuò)展性,但比較難以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理;(2)谷歌的App Engine Datastore,它所支持的數(shù)據(jù)類型比較寬泛,能適用于不同類型數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存,但具有一定的封閉性,在這個(gè)系統(tǒng)內(nèi)建立的應(yīng)用只能用這個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存,而其他平臺(tái)的應(yīng)用不能與之連接;(3)亞馬遜的SimpleDB,這個(gè)平臺(tái)相對(duì)起步較晚,但相對(duì)谷歌的平臺(tái)它能實(shí)現(xiàn)與其他應(yīng)用進(jìn)行連接;(4)IBM的Oracle等。這些云儲(chǔ)存平臺(tái)都十分的安全可靠,并且具有可擴(kuò)展,完全適用于當(dāng)前煤礦行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)需要能直接使用,且價(jià)格適中。

選擇好了云服務(wù)商后,可以通過VPN(虛擬專用網(wǎng))將煤礦企業(yè)的信息進(jìn)行傳輸。由于VPN具有安全高效的特點(diǎn),利用VPN組建的煤礦企業(yè)的信息系統(tǒng)傳輸網(wǎng)絡(luò),在成本較低的情況下能將數(shù)據(jù)信息安全快速的進(jìn)行傳輸。快速的將用戶與基于云計(jì)算技術(shù)的信息系統(tǒng)平臺(tái)連接在一起。從而構(gòu)建成一個(gè)完整的基于云計(jì)算技術(shù)的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。

4 云計(jì)算技術(shù)在煤礦企業(yè)信息化中的作用

由于云計(jì)算技術(shù)的特點(diǎn)與我國煤礦企業(yè)的監(jiān)控發(fā)展要求是一致的,十分適合煤礦企業(yè)的發(fā)展需要,在煤礦企業(yè)的監(jiān)控建設(shè)中能起到如下作用:

(1)有效的降低成本,現(xiàn)在我國的煤礦企業(yè)都是相對(duì)較大的企業(yè),監(jiān)控的投資相對(duì)來說比較龐大。而如果使用云計(jì)算技術(shù),在支付少量費(fèi)用的情況下,能減少硬件設(shè)備的購買及更新?lián)Q代,不在要購買價(jià)格昂貴的服務(wù)器和大容量的計(jì)算器,也不用支付對(duì)于這些設(shè)備維護(hù)的一些投入,比如維護(hù)人員,設(shè)備,空間等等費(fèi)用。

(2)穩(wěn)定的服務(wù)器運(yùn)行,現(xiàn)在煤礦企業(yè)的一些相關(guān)數(shù)據(jù)都是儲(chǔ)存在服務(wù)器上,如果服務(wù)器故障,可能造成煤礦企業(yè)數(shù)據(jù)的丟失。而在云計(jì)算技術(shù)情況下,由于是龐大的服務(wù)器連接而成的網(wǎng)絡(luò)使得由于某臺(tái)服務(wù)器的故障而造成的數(shù)據(jù)丟失在很短時(shí)間內(nèi)能將數(shù)據(jù)拷出,再開啟其他服務(wù)器而后完整的拷貝先前的數(shù)據(jù)。因此能大大降低由于服務(wù)器運(yùn)行故障而帶來的影響,實(shí)現(xiàn)幾乎是無間斷的安全服務(wù)。

(3)煤礦企業(yè)信息的有效整合,在云計(jì)算技術(shù)模式下,煤礦企業(yè)之間能構(gòu)筑成共同的信息資源的同享空間,使得更多的煤礦企業(yè)享受到云計(jì)算技術(shù)的“福利”,分?jǐn)偙O(jiān)控帶來的成本,大幅度提高信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

5 結(jié)束語

云計(jì)算技術(shù)作為一項(xiàng)革命性的技術(shù),在許多行業(yè)中都有著巨大的發(fā)展空間及應(yīng)用價(jià)值。在煤礦企業(yè)監(jiān)控中引入云計(jì)算技術(shù)技術(shù)有著明顯的優(yōu)勢(shì),通過這個(gè)技術(shù)的實(shí)踐,它在簡(jiǎn)化管理,加強(qiáng)安全監(jiān)控等方面具有不可比擬的優(yōu)勢(shì),十分適合我國煤礦企業(yè)的發(fā)展。利用云計(jì)算技術(shù)能實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦資源的合理開發(fā)利用,使得煤礦行業(yè)能可持續(xù)發(fā)展。

將云計(jì)算技術(shù)引入到煤礦企業(yè)的監(jiān)控建設(shè)中是一種十分有前景的嘗試,可以預(yù)見的云計(jì)算技術(shù)能推進(jìn)我國煤礦企業(yè)的升級(jí)。但作為一個(gè)長(zhǎng)期復(fù)雜的建設(shè)工程,在這個(gè)建設(shè)過程中定會(huì)有一些困難的出現(xiàn)。希望通過相關(guān)部門的共同努力,讓基于云計(jì)算技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)能早日實(shí)現(xiàn),并且進(jìn)一步推進(jìn)我國煤礦企業(yè)的發(fā)展。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 劉正偉, 文中領(lǐng), 張海濤. 云計(jì)算技術(shù)和云數(shù)據(jù)管理技術(shù)[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2012, 49(18). 26-31

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