钻井液大数据人工智能云端分析平台
钻井过程技术含量高、情况复杂、影响因素多，用传统的数学建模方式已经无法解决，最适合用大数据算法和AI的深度学习算法。以数据为核心，以业务为主线，将各种外因与内因及现场环境进行数据模拟，深度学习，不断的修正过程，给出最佳的解决方案，让预测更加精确。
大数据算法和AI的深度学习算法，其实是相通的，其最大的目的是预测，以数据为核心，以业务为主线，将各种外因与内因及现场环境进行数据模拟，深度学习，不断的修正过程，给出最佳的解决方案。
运用大数据技术进行数据采集、加工、建模、分析处理、应用概念流程，把数据价值融入到钻井过程之中，从而提高数据分析处理能力和预测与决策能力。我们提出如下基于大数据的基础平台系统。系统逻辑框架共分为八大子系统。
用于协调管理平台系统各种内部组件、各种配置信息以及对外的服务。
该子系统主要需提供以客户端、Web页面或API的方式对外提供数据服务。
该子系统主要用于执行标准化、规范化的自动化数据处理业务流程。
该子系统需实现元数据管理与数据质量管理两大功能。
该系统主要负责将外部数据源数据导入中心数据库，其能有实时数据采集、手工数据采集与修正、外部数据采集管理。
该系统用于执行数据处理与数据分析工作，包括数据进行分析处理的支撑引擎、软件算法工具/平台及必要的计算硬件资源。
该子系统用于数据分析人员对分析方法、算法、模型进行研究，以及根据特定业务要求对数据进行具体分析。
该系统主要用于集中存储所有数据，数据类型包括结构化数据与非结构化数据。
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