Petrel TM是综合了地震资料解释、测井分析、地质综合研究、地质建模、数值模拟的一体化平台，适用于各种油藏类型。利用多资料综合分析，可以精确描述油气藏及其孔渗饱等属性参数的空间分布，计算其储量、定量估算风险性、优选模型、设计井位和钻井轨迹、无缝集成生产数据和数值模拟器，发现剩余油藏和隐蔽油藏，从而降低开发成本，提高效益。
贯穿整个油藏描述的协同工作环境
综合了地球物理、测井、岩矿分析、地质统计、数值模拟等多种学科的一体化平台，贯穿整个油藏
描述过程。
集成化数据管理平台
全面支持石油行业主流软件格式，超强的数据输入输出能力，配以合理科学的数据管理模式。
Petrel使我们专注于学科研究而不是成为软件专家
Petrel 基于Windows平台，与其它Windows应用工具集成，这使得软件操作和工区管理都非常容易。
由于易用，地学家们可以专注于整理更深入的地质认识与思路，而不是成为软件专家。
快速、准确的模型更新能力
Petrel可以自动记忆创建地质模型的整个操作流程。应用新井资料，初学者也可对工作流程方便地进
行修改，并利用工作流程对建立的地质模型进行更新。
方便的多媒体、报告制作能力
通过Cut 、Paste键，用户可直接将Petrel中的任意窗口（包括3D窗口、绘图窗口、油藏剖面及统计
窗口等）的图像、图表插入PowerPoint、Word、Excel中。
虚拟现实
通过高端三维投影系统，对油气勘探开发所涉及的多种数据进行充分、实时的展示，为石油勘探与油层分析提供了身临其境的感觉。
核心系统—Core System Tools
核心系统是运行Petrel TM 和其它模块的最基本的必要条件，用户通过它来完成模块间的信息互相存储。包括2D 、3D 可视化、三维网格化、创建绘制地质图件、工作流程管理、测井曲线编辑计算、合成地震记录的制作及三维立体成像等。 2D 、3D 可视化 构造建模 地质2D 、3D 绘图
地质模型更新、不确定性分析（Workflow ） 测井曲线标准化处理
数据管理 三维立体成像 储量计算 属性相关分析
项目对照（ Reference Project Workflows ）
项目对照取代了以往版本的“第二工区” ，现在同一项目组可以用它进行合作。项目组须先建立起一个项目对照, 并在其中装载来自OpenSpirit 或者利用ASCII 加载得来的数据。Petrel 2009.1 工区中现存数据依然可用。
通过项目对照，项目组成员可以从核心项目中拷贝相关数据，以进行解释或模拟。完成自己的工作之后，将结果发布到对照项目，以供其他项目组成员使用。有了项目对照工具，在用户项目跟对照项目间可以便捷地进行数据的来回交换。请注意在Petrel 项目中出现的项目对照（如井轨迹记录，井归属，模型的层位归属，流程中的断层归属等）不会受用户跟总项目之间互动的影响。这样，用户可以便捷地移动、复制对象。
可以创建不同种类的对照项目。建议为项目组数据建立一个单独的对照项目工区，在某些情况下，可以延伸成创建不同类型的对照项目。
Petrel User
Petrel Project
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Petrel Project Petrel Project
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Petrel
Project
Petrel Project Petrel Project
Petrel Project
Data Data Data Data Data Data Data Data Data
Data Data Data
Petrel TM 工作流程管理—Process Manger
Petrel 提供工作流程管理工具，实现对油藏精细模型的管理，用户可在工区内修改和扩展工作流程的内容，应用于一个或多个项目，实现建模流程共享，进而增强技术共享。工作流程使模型的更新更快速，有效的提高工作效率。
主要特征：
分析储层关键参数的不确定性及其变化程度对储层模拟
的敏感性。
批量处理数据及图件.
记录模型建立的流程及相应的参数
更新和修改模型.
非程序化流程设计
用户可以根据建模所需直接从功能列表中选择需要的操作，组合一个全新的模拟流程，无需自己设计模拟程序。
选择多条项目以进行流程循环制图
这是程序管理器的改进，在自动绘图中
应用极广。以往的Petrel版本中有自定义
参考列表，可用于“for all icons in list”流
程循环。现在该功能得到了推广，现在
该列表可以包括几个含有不同对象的任
务栏。这一改进避免了经典的“套用循环”
中的问题。
例如，需要对一个模型内所有的关键层
位进行绘制，同时需要绘制的还有断层
及层位，针对每一系列对象会有一个新
的工作流程。右图所示的工作流程对列
表中所有的层位，断层及分层批量进行
了绘制。
Seismic Workflow—地震资料解释一体化解决方案
Petrel TM地震可视化解释系统综合了地质学和油藏工程学，快速实现地震资料剖面解释和三维立体解释、实体建模、地震数据的叠后处理及属性提取、速度分析及时深转换、构造分析及断层自动提取、瞬层属性平面成图等，全方位满足科研与生产所需的各种功能，通过地震数据网格重采样建立地震实体模型，预测有利目标。
地震资料可视化显示
合成地震记录及层位标定
地震数据叠后处理
自动构造解释
层位及断层追踪解释
Geoboey地质体雕刻
速度分析及域转换
地震重采样
储层预测及目标优选
强大的2D、3D地震资料综合解释（Seismic Interpretation）
Petrel TM 的地震资料综合解释系统结合传统剖面解释的易操作性和3D可视化解释，提供强大的和完整的一体化综合解释环境。
主要特征：
完成多种数据类型的综合解释，强大的3D体
可视化解释更精确识别各种地质现象，并实时
提供强大的一体化质量控制功能。
强大灵活的3D同相轴自动追踪和断层解释，
遇断层可自动终止。
主次关系检测使自动追踪更加透明。
独具特色的全程操作记录功能
2D测线管理及闭合差校正
在地震剖面上进行地震层位解释
Petrel TM 地震数据的叠后处理 (MultiTrace Attributes)
通过对地震数据体的叠后处理, 研究人员可以获得更清晰的构造特征和地层特征,从而更充分地利用地震信息进行油藏分析。
属性生成工具包囊括了GeoFrame 地震属性软件包的所有可用属性。该模块允许用户基于一个已存在的层面创建属性，用户可以选择是采用一个层面还是两个层面来控制解释。对于这些层面可以应用偏移量，也可以截取一个波形的某个部分，用以提高解释精确度。
遗传反演
遗传反演是基于遗传算法与神经网络算法合并的一种特殊算法，是一种新颖的非线性反演方法，它的工作原理与现有的反演方法有根本的不同，具有很强的普遍适应性与数值计算稳定性。
遗传反演算法的优势在于，在后台的遗传算法计算误差以得到用于神经网络的权重系数，遗传算法约束反演收敛性
即达到全局最小误差值的机会远远大于以往的基于反演的神经网络算法。因此，精确度是显而易见的。
Petrel TM 地震属性体透视及提取(Seismic Vlume Rendering & Extraction)
地震属性体透视及提取为用户提供高效的地震可视化解释功能。快速显示振幅、相位等各种地震属性体，并通过属性值滤波的方式，在三维空间内透视、提取各种地震属性，围绕河道或特殊岩体产生外形包络，直接计算目标体的厚度及范围。用户可以综合地震数据体、反射层及测井资料分析修改目标体，从而加深对储层的了解，减少非确定性因素。 主要特征：
应用属性透视功能可以识别异常体
通过定义特定的属性数值或选取特定的目标体提取目
标体的等值面
提取的目标体通过地震重采样到地质网格中，可作为属
性建模的约束条件
利用地震属性体透视显示河道
对从地震属性体中提取的目标体重采样，
赋目标属性值，建立属性模型
利用Structural Smoothing 、Variance 、 Iso-Frequency Component 等地震属性识别河
道
Petrel TM 地质体雕刻（Geobody Interpretation ）
PGI （Petrel Geobody Interpretation ）模块用一个崭新的交互式可视化解释模式来识别地震数据中的特征体。由于采用了艺术级别的先进的合成技术，Petrel 可以快速的把分离的body 与属性模型体结合到一起。
PGI 应用数据体合成的方式来从地震数据体中得到目标体。利用多个不同的属性可视化，用户可以合成一个特征体，并将其提取出来转换成离散目标体。提取的目标体叫…geobody?，geobody 的提取本质上来说“所见即所得”。
Petrel TM 速度模型（Velocity Modeling ）
Petrel 速度模型建立可以应用以下四类数据： 速度谱数据
层速度面、平均速度面 单井时深对数据（checkshot ） 3D 速度场数据
可以方便的对建立速度模型的数据进行质量检查，灵活的应用多种方法建立速度模型。
引入了“saved search”的过滤，可以关掉建立速
度模型不需要的井。
可以应用Dix 方法从叠加速度中计算层速度。 从CheckShots 中直接提取平均速度和层速度。 可以编辑、显示、生成层速度图。可以用层速
度赋值，建立速度模型。
加入了从合成记录提取V0，K 值的方法。 根据需要自动生成QC
数据。
盐体的提取
河道属性提取
从合成记录提取V0、K
值
Petrel TM域转换（Domain Conversion）
应用标准速度模型进行时深转换，可以自由定义每层的速度参数，转换中遵循层对层、点对点约束的原则，同时保持了断层间和层位间在时间域和深度域的一致性。
主要特征：
?提供基于层间速度和标准层平均速度的速度模型
?可以处理正逆断层的时深转换
证了时间域和深度域模型的一致性
?可以创建时间域和深度域模型，时间域的模型可以
方便地转换到深度域
?振幅体时深转换的插值算法也进行了改进，转换后
会得到一个更好的结果。
断层模型和井以及深度域地震反射层解释结果
?时深转换对角点网格的转换，是节点对节点进行的，
时深转换可以通过定义不同的速度模型，分析速度
的不确定性。
Petrel TM 地震数据重采样（Seismic Depth Conversion & Sampling ）
该模块可以根据时深转换的速度模型对地震数据体进行深度转换，把目的层段内的三维地震数据体转换到深度域，并与油藏模型的网格相匹配。
转换的地震数据同原始的数据拥有相同的操作，包括：3D自动追踪、手工解释、在2D解释窗口进行显
示和产生属性平面图。
对地震数据体进行时深转换
用地震数据对导入油藏模拟结果进行质量控制
对地震属性体进行网格化建立地震属性模型，作为油
藏建模的约束条件
可产生某一时间和深度间隔的平均地震属性或者地震
属性图
时深转换后对地震数据进行网格化并重采样
Petrel TM远程地震数据服务器（Seismic Server）
2008对于大规模的三维数据体将采用可选的远程地震数据服务器集群系统。该远程地震数据服务器将存储三维巨型地震数据体和相关的层位解释数据。通过远程地震数据服务器读取数据就像用户在本地的Petrel软件里拷贝和粘贴一个数据链接那样容易。
Petrel 可以同时访问本地和远程地震资料服务器上的数据
任何涉及位于远程地震数据服务器上的数据的操作（蚂蚁体自动断层追踪，属性提取），都会在远程地震数据服务器上运行，而不是一定要拖拽到用户的本地Petrel工作站。对于属性提取，远程地震数据服务器可以考虑节省时间，还可以并行计算——而且还有允许合作团队中任何一个人随时快速浏览数据结果的优势。
允许并行计算属性的同时远程地震数据服务器将还允许用户共享大数据体和关联的解释数据。
如果需要外出工作，可能需要用户把远程地
震数据服务器上的数据转换为本地磁盘上
的ZGY格式数据。解释数据也可以拷贝到本
地磁盘，根据需要在本地运行。
远程地震数据服务器管理工具允许系统管
理员控制远程地震数据服务器连接、创建项
目、加载数据和监控服务器状态。
标准Petrel安装会允许用户连接一个远程地震数
据服务器。要安装远程地震数据服务器需要一个
脱离开Petrel安装的独立运行的Linux安装。
600km2地震数据体带通滤波（10分钟）、方差体（10分钟）、蚂蚁追踪（25分钟）
Petrel TM 断裂系统自动分析 (Ant-Tracking)
通过我们称之为“智能”蚂蚁的技术，斯伦贝谢推出了断裂系统自动分析、识别系统。该系统的原理是：在地震数据体中播撒大量的蚂蚁，在地震属性体中发现满足预设断裂条件的断裂痕迹的蚂蚁将“释放”某种信号，召集其他区域的蚂蚁集中在该断裂处对其进行追踪，直到完成该断裂的追踪和识别。而其他不满足断裂条件的断裂痕迹将不进行标注。最后，通过该技术，我们将获得一个低噪音、具有清晰断裂痕迹的数据体。
多年来，在空间上解释层面反射是可行的，但对断面的解释具有很大的主观性。在Petrel 中，通过一种先进的算法Ant Tracking 而得到的一种全新的自动断层解释工作流程克服了这种主观性。这样一来，解释员花费在3D 地震资料上的时间是对断面趋势的认识及对自动提取断片的对比，而不需要花费大量的时间来手工单个的建立断层面。
通过把解释集中在构造地质上而不是常规的拾取，自动构造解释在提高精度、地质细节和构造的认知程度及油藏认识的同时，大大地减少了常规解释的时间。
根据工作流程，自动断层拾取可以以任意比例来操作。在勘探阶段，关注的焦点是贯穿盆地的大的构造断裂系统以及识别它们对有利区带的影响。在评价、开发和/或生产阶段，随着对油藏的不断认识，在局部的范围内可采用同样的方法。但在这个时候，需要关注的是由完全不同方向构造应力形成的断层和断层系列，因为他们要或将要影响到最终的采收率。 断裂系统自动解释的优点： 提高了精度和细节
大大减少了单调的解释时间 是解释员将工作集中在构造分析上
提交客观的、可重复的和高精细的不连续的成图 与地质模型完全综合 对复杂模型的更好评价
在摆脱传统手工解释流程情况下优化
3D 地震数据的价值
在地震数据体上播撒大量的“智能”蚂蚁
产生“
Ant Tracking ”属性体
产生断层碎片
Petrel TM综合地质分析系统
Petrel为用户提供完整的地质基础研究一体化解决方案。可以进行测井解释、沉积微相划分、地层对比、储层四性关系研究等工作。用户可以在最短的时间内认识油藏，为高分辨率地质建模准备基础数据库。
属性（地震，测井）聚类分析和估算
地层对比
构造特征研究
储层特征研究
储层四性关系分析
数据分析
断层封堵性分析
表面成像
多媒体汇报系统及地质图件制作
Petrel TM属性（地震、测井）聚类分析和判断
神经网络技术是业已证明的进行数据评估和判断模型问题的技术。Petrel聚类分析基于神经网络原理，针对目前Petrel中确定性和随机性的3D属性评估技术提供了一个低成本的选择，并对测井评估、属性成图和地震分类引入了新的工作流程。
当数据之间存在一个非线性的关系时，或者当无法得到单一或两个变量来提供一个合适的对比时，神经网络技术具有独特的优势。尤其对于裂缝性油藏描述，由于裂缝网络是复杂地质力学过程的结果，所以该技术是十分重要的。
在Petrel中，神经网络技术的综合分析为测井曲线、相模型、岩石物理模型、地震属性和2D层面创立了新的工作流程。
聚类分析模块提供给用户进行神经网络分析的工具。它能够使用户先培训然后再去建立评估的模型目标。用于输入聚类分析处理的数据类型包括：
测井曲线
具有属性的层面，包括地震属性图
地震属性体
具有属性的散点
利用测井资料进行测井相的聚类分析利用地震属性进行3D
的地震相聚类分析
基于地震资料的小层划分质量控制
地层对比 — Well Correlation
建立联井地质模型，进行地层对比、划分及储层解释。在地层对比时充分考虑断层间和层位间的关系。 主要特征：
以蝌蚪图的形式显示倾向和方位角
从工区数据库中调用井数据;在地震数据上实时显示井
分层
显示合成地震记录、井曲线编辑 交互解释离散属性曲线 沿设计的井轨迹产生伪测井曲线
编辑测井曲线、或利用曲线的计算功能生成新的测井
曲线 虚曲线
虚曲线是对井剖面中的某一段曲线进行复制，产生一
个透明的曲线蒙版。在地层对比过程中，用户可以任意拖动虚曲线，进行地层对比。 曲线面板的分段显示
在联井剖面中，用户可以在断点或侵蚀位置断开某口井的曲线面板或在水平井的拐点处将其断开进行分段显示,为水平井的地层对比划分提供新的工具。 井分层
在进行地层对比过程中，用户可以锁住分层点以避免编辑中的一些误操作。 地层对比
可以利用地层专栏在井间进行颜色填充，调节设置分层，可以使用到任何级别的分层。风格设置也有了改进，用户可以自行调节井轨迹及井间分层线。
在井相关中可利用成像测井资料
分段显示水平井曲线，进行地层对比
Petrel TM 地质成图及绘图—Mapping & Plotting
强大的3D 可视化功能能够帮助用户更详尽了解断层和层位之间的关系，详细描述油藏特征，提供强大的质量控制手段。
先进的算法与绘图窗口对话框提示功能，使用户以开放式的、可视
化方式处理各种复杂的地质绘图任务。
快速进行平面图、剖面图等图件的定比例绘图，图形可以通过拷贝、
粘贴到Word 、Excel 、PowerPoint 中。 支持PDF 、CGM 矢量图件直接输出
工作流程管理也支持该模块，可以进行批量绘图。
蒙太奇绘图，增进对油藏属性的了解。
Petrel TM 体积计算 (VolumeCalculation)
烃类的体积计算可以根据层系、油水界面、实际生产数据等为条件。由于有精确的构造模型和准确的单元划分，提高了储量计算的精度。每个层系、每个断块都可以定义不同的油水面，既可以计算整个模型、也可以计算某个单独的断块或层系。
同时，可以利用蒙特卡洛法计算储量，生成储量分布曲线图，定量估算风险性。
油藏中油气水的分布范围
和需进行储量计算范围
不确定因素控制下
油藏储量累积概率分布
油藏剖面图
生产数据气泡图
Petrel TM表面成像—Surface Imaging
表面成像工具可以把地表图象覆盖在任意的层面上，包括航
拍、卫星、扫描图件、地震时间切片或属性平面图。
例如在山区地形，可以把卫星图象覆盖在3D模型上来检查设计
的井位是否满足施工的要求。
如果只有纸介质上的等值线数据，也可以通过表面成像来建立
模型，把扫描好的图象输入Petrel，然后对等值线进行数字化。Petrel TM数据分析—Data Analysis
数据分析工具可以更好地了解数据在空间分布的趋势和规律，
也可以获得各种数据间的关系.
主要特征
通过趋势分析和数据转换获得精确的模型
进行变差函数分析
快速产生交绘图和直方图
生成回归曲线和累计分布函数
连续型变量
进行简单的数据转换：输入/输出截断，对数转换，消除奇异值。
为了编辑属性的分布也可以进行更复杂的数据转换
离散型变量
相的厚度分析，垂向概率分析，计算相与地震属性的相关性.
变差函数
可以进行直观的和交互的变差分析.
定义分析参数，显示分析示意图和输入的数据
编辑变差函数模型
产生变差分布图，确定主方向和次方向
变差函数分析
分析和编辑相的垂向分布曲线状误差图卫星照片和地形数据结合，
显示油藏区域的地面形态
倾角和方位角玫瑰图
Petrel TM 断层封堵性分析—Fault Analysis
在体积上，断层虽然只占油藏的极小一部分，但断面的封堵性对整个油藏的渗透性、地下流体的流动特征具有巨大的影响。因此，断层封堵性的定量计算对油藏的产液特征的预测十分重要。Fault Analysis 能依据Petrel 建立的地质模型和统计数据，定量计算断面的传导率。模拟的属性结果可用于在ECLIPSE 模拟器中计算断面传导率。
断面封堵性分析包括以下功能： 沿断面提取断层网格的岩性数据 计算断面的渗透率、厚度和泥岩涂抹系数 基于断面上的属性和网格渗透率计算传导率 将传导率计算结果按ECLIPSE 格式输出 断层传导率是下列变量的函数： 断距大小
断层两侧地层的泥质含量 断层带的厚度 断层附近地层的渗透性
通过世界各地野外露头和油田内的样品分析,总结出断层的渗透率可通过下列公式计算：
Logk f =-4SGR-1/4*log(D)(1-SGR)5
断层面上的属性计算
进行断面的属性分析
断裂带厚度
SGR k f
断面传导率
断裂破碎带断面F4
定量描述断层的封堵性
Petrel TM GeoModeling Workflow Tools —三维地质建模系统
三维地质建模系统为用户提供了完整的地质建模一体化解决方案，开放的基于目标和基于象元的随机模拟组合技术，帮助用户建立高精度的三维地质模型，掌握、跟踪及更新日益完善的油藏模型，无缝整合油藏模拟环境，过程管理模块使用户快速更新模型，减少研究周期。
框架建模
相建模
油藏属性建模
储量计算
粗化
Petrel TM相建模— Facies Modeling
Petrel 提供了序贯指示模拟、截断高斯模拟、神经网络方法、基于目标的示性点模拟、多点地质统计学等几种用于详细表征相带分布特征的确定性和随机性相建模技术，而且可以交互使用。同时用户可以导入自己的算法和人工赋值的方法，建立沉积相模型。独有的河流相建模算法为建立河流环境和浊积环境下的沉积相模型提供了半随机技术，用户可以精确描述出各沉积时期相带的空间分布，分析沉积演化史。
指示克里金
一种基于象元的确定性算法.
序贯指示模拟
一种基于象元的随机算法，针对每种
相分别设置各自的变差函数和所占比
例，在沉积概念模型和地震属性模型
约束下建立沉积相模型.
基于目标体的建模方法
目标体相建模
河流相建模
自适应河道建模显著改善了大量井数据的建模质量和速
度。在某些特定的井中，如示踪剂监测或者动态数据反映
连通的井，可以为它们指派河道。
增加了3D属性模拟约束条件，能够使3D概率体约束到道的
生长方向和偏移方向。
截断高斯模拟
通过给定相与相之间的过渡相和方向趋势来计算相序分布。该趋势的形状和方向以及变异图函数的矩阵都可以用对话的方式交互地设置、编辑。
分级相建模（Hierarchical facies modeling）
相建模增加了一个相控的功能，相控建模不再是专指相控的物性建模了，对于离散化数据类型同样可以进行相控，这种模拟方法源于分级建模的思想，对于具有较多的相类型，尤其像大型三角洲等沉积环境，用户就可以采用从相－亚相－微相这种分布建模的方式，充分刻画出沉积相模型。
多点地质统计学相建模
由于多点地质统计学是建立在多个点的相关关系上,所以它在解决描述空间变量的连续性和变异性方面得到越来越广泛的应用.在多点地质统计学中，应用“训练图像”代替变差函数表达地质变量的空间结构性，因而可克服传统地质统计学不能再现目标几何形态的不足，同时，由于该方法仍然以象元为模拟单元，而且采用序贯算法(非迭代算法)，因而很容易忠实硬数据，并具有快速的特点，故克服了基于目标的随机模拟算法的不足。
在Petrel中，训练图像可以通过以下三个方式得到：
用布尔模型在规则的网格上建立一个简单的无条件3D模型
通过手工画相
从Petrel软件外部导入模型（如3D数字露头模型）。
利用多点地质统计学算法分区模拟建立相模型
神经网络模拟
在对单井相及地震相进行聚类分析的基础上，利用神经网络方法进行相的模拟。
Petrel TM裂缝建模（Fracture Modeling）
在裂缝油藏中，地下流体主要是在裂缝及其交织成的裂缝网络中进行。尽管我们现在用连续介质的方式描述裂缝系统，但真实的裂缝网络其实存在着很强的非均质性贺不连续性。离散的裂缝网络模型使得把地球物理、地质、油藏工程等多方面的数据整合在一起对裂缝进行系统描述成为可能。同时它是一个随时进行自身兼容性检验的模型，保证了所建立的模型的自洽性。它自身的地质统计性质而导致的不确定的信息也将使我们的决策有了更多的选择空间。
Petrel裂缝建模是基于地质概念、充分利用基底解释、断层和
成像测井的裂缝知识、通过类比野外露头建立的裂缝概念模
型、可预测裂缝成因的地震属性等各种资料，并将这些资料
转换成裂缝强度等参数，建立三维的离散的裂缝网络模型。
离散裂缝网络模型直接用裂缝片来描述裂缝系统，因此解决了传统的裂缝建模方法所遇到的各种困难。
支持井孔裂缝观测数据—井点数据
裂缝可有任意种属性，这些重要属性包括：方位角、倾角、表面积、缝径、传导系数、及充填性。
裂缝建模允许用户确定性将裂缝从一个背景下复制到另一个背景下，或者使用蚂蚁追踪结果，并把它们明确地包含在裂缝建模里。
改进了在立体图中将裂缝分组的功能，这使得在裂
缝建模中针对不同的倾角、方位角的分布，有更多的选
择方式进行相应的模拟。
可以采用面、点或者多边形作为输入，来进行确定
性裂缝建模。
裂缝可以在三维窗口中显示，并可以进行滤波，这
一点跟断层显示大体一致。
裂缝网络可用Golder?s *.FAB格式输入输出。
在ECLIPSE或其它任何模拟器中，裂缝网络被转换
成离散的双孔隙介质或者双渗透率进行模拟。
裂缝强度
离散裂缝网络
裂缝渗透率模型
单井裂缝解释裂缝分析
裂缝描述及双孔介质模型
离散裂缝网络模型
海典数据决策分析系统（BI）解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月
前言 自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！
●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。 ●海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在 公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。 ●对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统 尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。 ●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同 一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。 ●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系 统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。 ●海典BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历 史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。 ●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。 ●海典BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海 典BI系统的用户，海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。
目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)
7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)
1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境，《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出：“在应用系统建设方面，统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统，在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上，建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统，
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
（商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案
海典数据决策分析系统（BI）解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月
前言 自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！
●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。 ●海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在 公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。 ●对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统 尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。 ●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同 一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。 ●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系 统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。 ●海典BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历 史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。 ●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。 ●海典BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海 典BI系统的用户，海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。
大数据在地理信息系统中的应用 发表时间：2019-07-23T16:36:29.037Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：靳雪春 [导读] 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。 身份证号码：512201197703***XXX 重庆市万州区规划设计研究院 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。尤其是配电网已经成为电力系统发展的关键环节，可以对电网的信息进行详细的整理。配电网的所有信息几乎都与地理环境有关，因此，采用先进的地理信息系统可以很好的对其进行管理和维护。 关键词：大数据；地理；信息系统；应用 1地理信息系统运用大数据的重要意义 从基本特征的角度来讲，大数据指的是多样化与流程化的信息资产，同时也构成了新型的处理模式。运用大数据的模式来处理信息，这样做有助于在根源上提升决策能力，与此同时也有助于优化处理流程。对于有待处理的数据与信息来讲，大数据可以为其提供更专业的实时处理，大数据本身也具备了加工与增值的特征。进入信息化的新时期后，云计算与大数据的两种技术模式密切结合在一起。这是由于，实施大数据处理的基本前提就在于分布式结构，只有借助分布式结构才能挖掘海量数据与信息。由此可见，大数据不能缺少虚拟化的云存储、分布式的数据处理及其他相关技术，只有运用综合化的云技术才能实现数据挖掘[2]。从目前来看，大数据已经适用于很多领域，具体可以支持数据挖掘电网、分布式的数据库、扩展性的存储系统、云计算平台等。从地理信息系统的角度来讲，大数据也能运用特殊技术加以处理。具体而言，处理对象包含了视频、音频与半结构化信息等。与传统技术流程相比来看，地理信息系统运用的大数据处理表现为更鲜明的技术优势，这是由于大数据处理有助于加快响应并且缩短了所需的处理时间。 2新时代下大数据信息系统的不足和问题分析 2.1大数据的储存问题 在我国的现阶段下地理空间数据的规模量呈现出喷发式的快速增长态势，但是地理的空间数据却在新时代信息技术的影响下表现出了非结构化的一些态势，因而在现代地理信息产业中地理空间数据已经非常突出了大数据的特点，所以，我们需要不断加大对大数据空间范围的储存的研究发展和更新，只有做到如此才可以更好的服务于社会，更好的服务于各个行业和领域，满足新时代下的要求。还有一个重要的问题急需解决，就是地理信息系统中关于大数据的共享、保护、应用和管理问题，与此同时怎样重复的对大数据空间进行研究和处理都具有非常重要的意义。只有不断地加大对地理系统的实践和研究，才能充分的保证我国大数据地理信息系统的发展和对各个行业所产生的积极健康的作用。 2.2数据处理 现代地理信息产业所使用的地理信息系统可以基于多种不同途经来对超大量数据信息进行汇总，但是对于超大量数据信息的组织、处理、加工以及储存等技术相对较为落后，导致据大量的数据无法通过有效组织、处理以及加工后形成有效数据产品，这会对我国地理信息产业在新时期的健康发展带来很大程度的影响。现阶段社会各行业中的地理信息用户要求地理信息产业要进一步提高数据实时更新率，这也意味着在大数据时代下的地理信息系统要不断提高自身的计算能力，而加强大数据技术在地理信息系统中的实践应用已成为解决数据处理问题的主要途径，这也是确保地理信息系统可以满足我国地理信息产业发展要求的基础保障。 3大数据在地理信息系统中的具体应用 3.1高效储存 现代信息技术的高速发展正在使计算机硬件的生产成本不断降低，尤其是计算机存储设备成本的不断下降，对于地理信息系统实现大数据量的数据储存有着重要作用，尤其是当前个人计算机标配硬盘容量基本可以达到1TB左右的情况下，地理信息系统单个普通的磁盘阵列服务器的容量大约可以达到30TB左右。鉴于地理信息系统对于应急保障、实时导航以及分析决策等方面有着十分广泛的应用前景，所以大数据时代下地理信息产业要进一步提高地理信息系统的数据储存效率，否则会对整个地理信息系统的运行效率及使用性能产生过大的影响，因此，大数据时代下地理信息系统首先必须具备相对高效的储存能力。 3.2提升电网规划水平 大数据在配电网运行中的指导作用基于大数据的配电网规划方法，首先需要利用区域经济数据集成短、中、长期负荷预测结果，结合GIS关于设备空间、地理空间、拓扑空间和电物理空间的分析得到负荷空间分布，同时重点考虑所在区域分布式能源的发展情况（中长期预测结果），然后综合负荷空间分布结果和分布式能源发展情况得到配电网网架结构规划结果，最后核实验证网架结构方案的灵活性、科学性和可扩展性。 基于大数据的配电网规划方法利用丰富的数据信息，如历史电力数据、工业数据、经济数据、市政数据和环境数据等，融合先进的设计理念，将更完善的地理信息系统、更复杂多元化的分布式供电理念、更先进全面的可靠性理念注入配电网规划思路中，从单一目标规划转变到多元目标优化规划，为进一步提升配电网规划水平和建设一流智能配电网起到促进作用。 3.3充分利用数据库优势 将大数据运用在地理信息系统当中，数据量表现处持续快速增长的形势，如果地理信息产业想要达到系统运用提出的要求，就必须要进一步拓展和更新数据库。目前地理信息系统在构建的过程中通常会选择关系型数据库，在硬件改进的基础上能够对于这种类型的数据库实施分割以及非标准化的延伸处理，这样方便其能够符合我国地理信息产业发展的条件。通常情况下来讲数据库硬件更新成本不低，同时整个数据库服务设备性能以及容量也没有办法达到其发展提出的要求，并且数据库分割必须要经过编辑程序才可以达到非结构化数据保存和使用的条件，因此，大数据应用在地理信息系统当中一定要拥有较强的可延伸性以及拓展性。 3.4信息处理伸缩性与拓展性 基于大数据时代的发展环境中，地理信息系统的基础性信息量的扩展速度快速，这就要求数据库应当实现进一步的扩展与优化，而在目前数据库的应用过程中，数据库中较为常用的信息类型是关系类型，在硬件优化上也有着非常重要的作用，有助于数据库的扩展，计算机设备的优化要求大量的资金作为支持，同时，服务器的运行性能、数据库容量的扩展在空间上都具有一定的局限性，因此，数据库的分割拓展不再适用于非结构化信息上，并且要对程序进行相应的修改，这一情况就会导致部分环节的程序与信息模型不再具有独立性，而非
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
企业决策分析系统解决方案 客户需求分析 企业数据分析与决策支持需求的有效满足往往需要一个强有力的决策分析系统的支持，以便在系统中整合各项功能，并为企业用户提供一个统一的系统应用环境。企业对决策分析系统的具体需求一般可总结为以下几个方面： 统一应用门户 系统为企业进行数据分析与决策支持提供系统应用的统一门户。 统一资源管理 对系统中的各种应用资源可进行统一管理，如报表的发布，文档的上传管理等。 有效的权限控制 决策分析系统涉及到企业核心运营数据等商业敏感信息的分析与利用，因此需要有严格的权限控制机制。系统不但可控制用户有权限使用的功能，还能够控制用户所能查询分析的数据。 面向数据分析与决策支持的业务应用功能 系统能为用户提供面向数据分析与决策支持的多种应用手段或功能集成，以满足用户从不同角度进行数据分析的需要，如报表统计分析、关键绩效指标分析、olap多维分析、数据采集与汇总分析等等。 良好的可扩展性 系统具有良好的可扩展性，不但能满足用户的一些个性化定制功能，还能依据企业决策分析需求的不断发展变化，进行系统升级改进与功能扩展。 润乾企业决策分析系统解决方案 针对上述需求，润乾在深刻洞悉与充分理解国内企业商业智能需求以及多年商业智能项目实施经验的基础上，推出了“润乾RBP（RAQ Business Platform）决策分析平台”产品，并基于此产品为企业级用户提供一套完整的决策分析系统解决方案。润乾RBP决策分析平台可满足用户以下需求： 统一应用平台 系统为B/S架构，通过Web浏览器即可访问登录系统，为用户提供一个统一的系统应用平台环境。 资源中心 润乾RBP决策分析平台具有“资源中心”功能模块，为用户提供统一的资源管理界面，可进行目录管理、资源发布、资源授权，其中资源类型支持报表、自写HTML文章、静态文档（Word、Excel、PPT等）。 灵活全面的权限管理机制 润乾RBP决策分析平台为用户提供了一套完善灵活的权限管理机制。通过对机构、角色、用户、参数四者的有效管理与关联，为用户实现系统功能级、资源级、数据级三个层级的全面有效控制。即分别可以控制用户有权限访问的功能、可以查看的报表与文档资源、有权限查询检索与浏览的业务数据。 丰富的数据分析与决策支持应用功能 平台为用户提供了报表与统计图分析、个人首页分析面板定制、Dashboard企业信息仪表盘、报表订阅与推送、数据采集与多级填报汇总分析等丰富的应用功能，充分满足用户数据分析与决策支持的需要。 系统扩展 润乾RBP决策分析平台是润乾的标准化产品，能够与润乾其他BI系列产品进行深度整合，如即时报表、润乾调度器等等，以满足用户的不同应用需求。同时平台提供各层面的丰富接口，具有灵活的功能扩展性。二次开发与个性化定制 基于解决方案的产品化、系统丰富的接口、界面组件化，润乾还可为用于提供系统的二次开发与个性化功能定制服务，如报表应用开发、界面定制等等，有力提升客户系统应用价值。
决策支持系统解决方案
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目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)
7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
交通指挥中心大数据信息化GIS地理信息系统及信息化服务系统 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月
目录 第1章前言 (5) 第2章可行性分析 (7) 2.1 目的及意义 (7) 2.2 指导思想 (7) 2.3 社会经济效益 (8) 第3章XX市道路交通管理的现状、分析及对策 (10) 3.1 XX市道路交通基本状况及存在的问题 (10) 3.2 基本对策 (11) 第4章交通交警指挥中心的构成 (13) 第5章设计依据 (15) 第6章设计方案 (17) 6.1 交通地理信息系统 (17) 6.1.1 系统概述 (17) 6.1.2 系统特点 (17) 6.1.3 框架结构 (18) 6.1.4 地图基础服务 (21) 6.1.5 GIS应用分析 (23) 6.1.6 数据采集要求 (25) 6.1.7 基础地图地理信息 (26) 6.1.8 地图图层数据采集 (26) 6.1.9 数据录入建库 (35) 6.1.10 电子地图开发内容 (38) 6.1.11 平台接口 (40) 6.1.12 性能设计 (41) 6.2 110/122/119接处警系统 (42) 6.2.1 概述 (42) 6.2.2 系统总体介绍 (45) 6.2.3 系统开通前期准备及环境要求 (53) 6.2.4 售后服务及承诺 (56) 6.3 交通信号控制系统 (58) 6.3.1 前言 (58) 6.3.2 系统原理简述 (59) 6.3.3 系统基本构成 (60) 6.3.4 控制系统软件主要特点 (66) 6.3.5 交通信号控制的方式 (69) 6.4 网络监控系统 (79) 6.4.1 系统构成 (80) 6.4.2 系统原理简述 (80) 6.4.3 设备选型说明 (81) 第1章打印 (199)
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop 是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。 3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。 4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS 是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟
期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala 为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE服务，并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。很多企业比如银行流水作业很多，数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库，借由中间商处理底层数据，然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表，接入处理数据，尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多，使用也较为广泛。以星环大数据帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。由于星环也是处理hadoop下的hive数据库，其本质都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驱动，这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。将这些驱动拷贝到BI工程下面，然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接，最后通过连接进行数据查询。关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能hadoop是底层，hive是数据库，上述案例采用的是FineIndex （cube连）连接，用的是hiveserver的方式进行数据连接的；数据连接成功之后，将hive数据库中的表添加到业务包
数据中心是用特定设备在互联网上传输、存储数信息的场所，数据中心的规模以设备运行耗能的多少来衡量，规模越大，运营成本越高，2010年之前，我国的数据中心一般规模较小，主要布局在东部沿海地区，2010年之后,一些大规的数揖中心开始在中西部地区布局,位于贵州省中部的贵安新区(国家级新区,位置见图7)因气候凉爽，用电成本较低、自然灾害少等优势,吸引了数十个大规模数据中心在此集聚，快速发展成为我国南方最大的数据中心基地。 （1）说明我国东部沿海地区建设数据中心的主要优势。（6分） （2）分析数据中心在贵安新区集聚的有利条件与集聚发展的益处。(10分) （3）如果把数据中心的数据比喻为“原料”,指出贵安新区利用这些“原料”可以发展的产业。（4分） （4）东部沿海地区的一些数据中心开始采取节能降耗措施。你认为目前贵安新区的数据中心是否有必要这样做？请表明观点并解释原因。(4分) 数据中心是用特定设备在互联网上传输、存储数信息的场所，数据中心的规模以设备运行耗能的多少来衡量，规模越大，运营成本越高，2010年之前，我国的数据中心一般规模较小，主要布局在东部沿海地区，2010年之后,一些大规的数揖中心开始在中西部地区布局,位于贵州省中部的贵安新区(国家级新区,位置见图7)因气候凉爽，用电成本较低、自然灾害少等优势,吸引了数十个大规模数据中心在此集聚，快速发展成为我国南方最大的数据中心基地。 （1）说明我国东部沿海地区建设数据中心的主要优势。（6分） （2）分析数据中心在贵安新区集聚的有利条件与集聚发展的益处。(10分) （3）如果把数据中心的数据比喻为“原料”,指出贵安新区利用这些“原料”可以发展的产业。（4分） （4）东部沿海地区的一些数据中心开始采取节能降耗措施。你认为目前贵安新区的数据中心是否有必要这样做？请表明观点并解释原因。(4分)
论文： 一决策分析系统建设的内容及目标 决策分析系统利用现代信息技术和决策分析方法，通过建立数据库和分析模型，为企业的决策者提供及时、可靠的业务信息，帮助决策者对企业未来经营方向和经营目标进行量化的分析和论证，从而对企业生产经营活动作出科学的决策。 决策分析系统建设的目标主要包括数据仓库系统和辅助决策支持系统两个方面。其总体目标是利用intetnet技术WEB技术、数据仓库技术、信息安全技术，构建企业综合信息传递与信息共享的“综合信息库”的基本框架；以综合信息资源为重点，对信息进行数字化，数据库化及网络化开发，将分散的综合信息数据库进行标准链接，结构优化，规模扩容，网络互联，信息共享和综合应用开发，提高综合信息资源的系统性，权威性，适用性，及时性与共享性。形成企业信息资源的集成加工，交换发布，决策咨询，技术支持中心。逐步形成企业经营监测预警系统，模型预测系统，领导辅助决策支持系统等一批应用系统，为企业管理与调控，提供信息支持和决策支持。 内容：数据仓库系统包括：①信息资源建设；②数据集市建设；③基本功能建设（包括六项：1.信息查询2.全文检索3.常规统计分析4.联机分析处理5.数据挖掘6.信息发布与服务）。辅助决策支持系统包括：①建模工具层；②模型集成层；③综合分析层； 二谈信息系统运作效益分析中的显性效益 企业信息化对企业带来的效益可分为显性效益和隐形效益，显性效益是可以反映在会计账目上的，而隐形效益是不能通过会计账目反映出来的，但却对企业利润有影响。另外，由于成本的降低能导致利润的增长，所以成本降低也是企业效益的一个来源。\\其中，显性效益包括： ①增加销售收入。企业通过信息系统的电子商务功能可以进行网上的新品发布、新品宣传、新品促销、市场需求调研和企业文化传播，还可以方便的管理客户关系，为客户提供售前，售中和售后的个性化服务，巩固已有客户和吸引更多客户。电子商务的信息收集功能，可以使企业迅速掌握市场、客户需求、政策法规等的变化，在第一时间做出反应，调整生产和销售策略，紧紧抓住市场机会，增强市场营销能力，扩大产品销售范围和销售对象，增加销售收入。同时，由于网上广告覆盖面广，持久性强，多媒体技术的应用富有感染力，费用比传统媒体要低，所以，能降低市场营销费用。 ②合理配臵企业资源。企业信息系统如ERP的实施，更能合理的配臵和利用现有的生产能力和原材料，减少资源闲臵和浪费，提高了生产能力，增加有效产能。传统生产过程中，由于只能靠经验确定生产能力、资源配臵、产品产量等之间的关系，往往造成能力剩余或产量不足或资源浪费。信息系统通过一定的数学模型，根据订单组织生产，科学确定主生产计划，既能充分利用生产能力，又能优化原材料、能源和人员之间的配比，达到协调运作的效果。 ③消除交易成本使企业有效产量增加。交易成本是在商品分销和批发过程中产生的成本，它是市场价格高出企业出厂价格的那一部分，是中批发商的利润来源。交易成本虽不反应在企业的生产成本中，但它影响了市场的需求与供给，进而影响到企业的有效产量。有效产量是在利润最大化下的产出，也是能够销售出去的产出。 在通常情况下，企业的供给将随着价格的上升而上升，同时成本也会随着上升。在竞争性市场中，企业只是价格的被动接受者，其边际成本的变化反应了企业供给的变化。随着产品销量的增加，交易成本会增加。交易成本叠加到生产成本上后会使企业的边际成本上升更快，因而当边际成本达到与价格相等时，企业的有效产量会相对较低。 如果企业采用电子商务作为产品销售手段，就可以消除产品流通的中间环节，把交易成本降低到可以忽略为零的程度。这时，企业虽然仍只能接受市场价格，但有效产能将增大，所以，销售收入将增加。 ④降低要素配臵成本同时使企业效益增加。企业还可以使用电子商务系统作为生产过程中的要素配臵手段，进行网上物品采购，供应商关系管理、网上人才招聘、网上技术引进和网是融资等，提高要素配臵的方便性和及时性，降低要素配臵成本以及要素本身的成本，使企业效益增加。 ⑤节省库存成本，企业可以利用信息系统缩短投入品采购和成品供应提前期，加快库存周转，维持较低库存，节省库存成本。库存成本包括物品保管成本和资金占压成本，广义上，还包括资金的机会成本以及由于价格和利率波动所带来的资金贬值部分。
简介： 九成医院决策与分析平台软件（HDA）是专为医院决策层、管理层量身定做的大数据分析性平台，为医院院长、副院长、科室主任在医院日常运营过程中的科学化决策提供数字依据和决策辅助工具，让管理者及时全面掌握医院经营状况，科学决策。 四川九成信息技术有限公司与中国医学科学院医学信息研究所共同研发的基于企业应用集成（EAI）、数据仓库、商业智能等技术的工具级、系统级、平台级软件。HDA是以医院管理为主题的行业商业智能平台，通过对医院的HIS、LIS、PACS、HRP等业务系统中庞大数据进行ETL数据挖掘、数据仓库多维处理和统计分析，将数据转化为知识，以仪表盘、图形多种方式进行多维展示，提供详细报表以钻取深度信息。
1、监管医院运行状况 院领导使用系统院长驾驶舱，监管医院当前运行状况。 院领导常问相关人员： 而应用这一功能，院领导就可随时随手查看到相应的信息。 院长驾驶舱 ?本月收入是多少？门诊病人量？ ?起止本月医院的目标完成情况如何？
医疗科主任驾驶舱 2、进行医院经济效益、质量管控指标分析 医院领导在管理中常常遇到： 针对这些问题，院领导可通过指标分析功能，对一组动态指标进行分析，从而直接、全面地掌握各方面情况，做到心中有数。 医院经济效益管理指标 ? 经济效益好不好？ 社会效益好不好？ ? 质量控制是否达标？病人满意度如何？ ? 设备效能如何？药占比是否达标？
医院经济效益管理指标 医院手术质量管控指标分析 3、报表口径统一、按核算科目与会计科目分类展现 领导需要某部分 指标报表时： 而应用报表查询系统功能，只要选定报表、选定指标，选定分析期、对比期，点击分析，就可轻松得到分析表、分析图。 ? 各个科室报表口径不一致，哪一个是对的呢？ ? 不断地记录所查数据、寻找运算方法；
云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。 应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。 服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。 5、高性能 由于云服务网络中的流量模型发生了变化，随着整个云平台相关业务的开展，业务
地理信息可视化大数据系统分析 1、前言 伴随着IT技术的飞速发展，人类社会已步入信息化时期，人类活动和社会经济发展所累积的专业知识和工作经验依靠智能化技术积累成大量的数据资源。步入二十一世纪，随着互联网技术、移动互联和物联网技术的盛行，数据资源正展现为类型和经营规模的迅速扩大，比如中国电商企业淘宝公司每日均值约有6000万账号登录和20亿PV，沪深两市每日4个钟头的交易时间会产生三亿条以上逐笔成交数据，腾讯企业各种数据储存量（经压缩解决后）超出100PB。大量数据资源为数据发掘和剖析从而发觉和运用数据使用价值出示了前所未有的机会，大数据时期早已来临。 1980年，知名未来学者阿尔文·托夫在《第三次浪潮》一书里写到：假如说IBM的服务器打开了信息化改革的序幕，那么“大数据”才算是第三次浪潮的华彩协奏曲。自2009年开始，“大数据”变成了互联网信息技术行业的流行词汇。在2011年，美国知名咨询管理顾问公司麦肯锡明确提出大数据时期的见解：“数据，早已渗入现如今的每一个制造行业和业务职能行业，称之为重要的生产要素”。同一年三月，美国奥巴马政府部门就在白宫网站更新了《大数据研究和发展倡议》，将为此投入两亿美金以上资产，用以产品研发大数据重要技术，以占领数据资源综合利用的主阵地。诸多征兆莫不说明大数据身后潜在着极大的使用价值。那么，究竟什么叫大数据？百度百科界定大数据或称海量资料，指的是所涉及到的材料规模巨大到没法透过现阶段主流工具软件，在有效时间内做到获取、管理、解决并梳理变成协助企业运营决策更积极目的的新闻资讯。 具体来说，大数据关键有4个特性：一是数据规模极大，从TB级別上升到PB级別上述；二是数据种类繁杂，包含网络日记、视频、照片、地理位置信息等多种类型数据；三是使用价值相对密度低，以视频为例子，持续无间断监控过程中，可能有效的数据仅仅有一两