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石油钻井平台收集大量数据来支持整个运营过程中的盈利决策——通常每个井每天的数据超过 10 TB。

然而，即使你知道要收集哪些实时数据，在确保这些数据的准确性和可靠性方面仍存在挑战。例如，你如何确信你的传感器提供正确的信息并实时更新？你如何确保可视化数据没有滞后？

在本指南中，我们将探讨确保井场数据可视化准确、实时的复杂挑战。我们了解，对于许多处理复杂科学数据的开发人员来说，一些可用工具的图表解决方案存在局限性和缺点。

SciChart – 一个跨平台图表库，可实现 Windows Presentation Foundation (WPF)、JavaScript 以及原生 iOS (Swift/Objective-C) 和 Android (Java/Kotlin)，基于代号为 Visual Xccelerator® 的专有 C++ 渲染引擎。这提供了 SciChart 众所周知的速度和性能，但另一个好处是，该引擎跨平台提供单一共享代码库，用于绘制高性能科学、金融和医疗图表和图形，并在 DirectX、OpenGL、Metal 和 WebGL 中提供硬件加速。

到目前为止，还没有可以在 Qt 中运行的纯 C++ 版本的 SciChart，但是，我们一直在努力为 SciChart 提供 Linux 支持。

SciChart 最新版下载

您真正想知道的不仅仅是如何保护您的数据、确保准确性，而且还如何提高数据质量并确保利益相关者能够看到更广阔的视野。

实时处理数据有其自身的挑战，但我们将讨论这些问题并提供解决方案和见解，以帮助您对处理大型数据集的方法更有信心。

处理井场复杂科学数据的挑战

从延迟到缺失数据集，这些都是处理井场复杂科学数据的常见挑战。我们相信您会对其中的多个（如果不是大多数）问题产生共鸣，我们会跟进您需要的见解，让您的数据重回正轨。您总是希望提供尽可能最准确、最新的见解，而这正是我们在这里为您提供帮助的原因。

缺失数据和不完整数据集

您已将所有流程和传感器都设置到位以收集数据，但有时它会让您失望！无论您的数据是缺失间隔还是损坏，数据缺口都令人沮丧。幸运的是，数据科学家可以通过一些方法将缺失的拼图碎片拼凑在一起，我们将在本文后面讨论。即使出现数据故障，也有办法让数据重回正轨并告知决策者，这些数据仍然有助于实现您的目标！

数据延迟

为了确保实时准确性，必须将数据输入和可视化之间的延迟保持在最低限度。但是您可以做些什么来实现这一点呢？这通常需要中央处理器 (CPU)、内存和图形处理单元 (GPU) 之间的并行处理。通过以最有效的方式排列数据处理，您可以减少延迟。

数据不准确

不准确的数据或无效的数据传感器校准也会给数据分析师和决策者带来问题。一个常见的挑战是确保噪声不会干扰分布式声学传感数据的频率读数。幸运的是，有办法区分噪声和质量数据，因此您可以轻松筛选出不需要的数据！我们将在下面探讨如何实现这一点。

如何比竞争对手表现更好

仅使用标准工具将使您与所有其他石油和天然气公司一样，并使您的盈利潜力停滞不前。相反，您希望利用新的指标和覆盖。这就是您解锁新见解或增强最终用户数据解释体验的方式。但是，要做到这一点，您需要 SciChart 等大数据软件提供商提供的定制级别。

解决挑战可以采取的行动

想要避免不必要的延误并激发团队的信心吗？借助正确的见解和数据呈现平台，您可以采取措施缓解和解决当前的数据挑战。下面，我们概述了上述常见的复杂数据处理挑战的解决方案，包括如何处理缺失数据或确定噪声是否正在破坏分布式声学传感的准确性。

使用高性能图表渲染引擎

劣质的图表解决方案（例如开源平台）难以满足科学应用的细分数据需求。例如，处理皮米和纳米等数据会稍微复杂一些。处理整数等基本操作对于确保准确的数据洞察至关重要。使用高性能 64 位库是值得的，因为 32 位库无法满足您所需的精度。

另一个例子是贝塞尔曲线。贝塞尔曲线通常用于科学数据解释，解释和绘制曲线的方式确实会影响收集到的见解的质量。即使您输入了正确的数据，也可能出现错误曲线的风险（如果没有正确的图表软件解决方案，这种情况经常发生），即您可能会得出不准确的数据视觉效果。

简而言之，使用劣质的图表解决方案可能会降低您的工作质量。这就是为什么值得投资于功能强大、足以支持科学数据复杂需求的图表解决方案。

确保你的传感器正常工作

通常，数据质量取决于传感器和数据收集机制。使用设计和测试软件监控传感器的效率。这可以在仪表板中运行以评估传感器的能力吗？

频率会干扰吗？您可以探索的一个渠道是深入研究分布式声学传感，因为背景噪音可能会被引入其中。常见的噪音来源包括与钻井相关的发动机和设备的振动影响。可以安装噪音测试设备来测量和排除数据中的干扰频率。

这将有助于让您的数据恢复正常。

使用技术来补救缺失的数据

关联技术（例如交叉图或直方图）可帮助您根据不同测井测量的可用值及其之间的关系估计缺失值或不完整值。尽管关联技术被广泛考虑，但这种策略并不适用于所有井场，因为它依赖于地下层的一致性。

如果相关值不合适，您可以依靠有关岩石和流体特性的核心数据，将这些数据输入到遗漏的间隔中。您也可以查看地震数据，但日志数据通常更准确。

设置注释和标记

为了确保识别数据质量问题，您可以设置注释、标记、趋势线和警报，以便在检测到数据异常时触发。设置数据质量算法也是值得的——甚至可以利用机器学习。这有助于消除识别常见数据质量挑战的手动猜测，从而更快地找到数据挑战的核心。

使用支持高低内存的渲染引擎

处理大型数据集会消耗大量内存，而缩放和平移等操作需要这些数据。

话虽如此，您可能认为您需要支持高内存的硬件。但事实并非如此。更有效的解决方案是拥有针对低内存和高内存硬件进行优化的渲染引擎。

大数据渲染系统支持您的性能的另一种方法是灌输细节级别 (LOD) 技术，该技术在较大的缩放级别下显示较少的细节。

简化数据预处理

 检查数据如何发送到图表软件，并确定实现此目的的最佳方法。这可能需要反复试验，但确保系统之间无缝传输和通信数据将有助于支持高质量、准确的实时数据。

使用多线程渲染

数据处理任务的并发性可以减少数据的延迟。但是，使用这种数据收集方法，需要 CPU 连续工作，且管道不能出现延迟或停滞。

您还可以使用提前 (AOT) 编译。在 C++ 或 Swift 等环境中，代码在执行前进行编译。结果如何？这增强了对性能敏感的应用程序的优化。

如果您有任何问题需了解详情，请联系