实时数据采集系统研究
综合录井实时数据采集及数据监控技术探讨
综合录井实时数据采集及数据监控技术探讨摘要：经过多年发展，地质录井在信息化建设方面取得了长足进步，在录井现场建立起以卫星网络为基础的信息传输网络。
在此基础上，开发实时数据采集及数据监控系统，通过采集综合录井仪各项参数，实现数据的实时发布，达到对现场工况的监控效果，对于进一步提升地质录井在油田勘探开发中的作用具有重要意义。
关键词：综合录井；数据实时采集；数据监控1 前言地质录井在油田勘探开发过程中发挥重要作用。
地质录井通过综合录井仪能够采集多种参数，实现对钻井液、钻井工程、烃类气体等实时分析，达到对钻井工程及气测显示的实时监测。
随着信息技术的发展，录井现场信息化建设程度越来越高，在录井现场配置有卫星网络，能够实现录井现场野外与基地的实时数据传输，在录井现场建立起数据实时采集及传输系统，将综合录井参数实时传送会基地，实现各项参数实时发布，达到对录井现场工程状况的监控效果，能够进一步提升地质录井信息化水平。
2 硬件情况根据录井现场实时情况，搭建系统硬件运行环境，建立井场无线网络环境，将无线WiFi覆盖到整个钻录井现场，便于井场各部门都能方便使用井场数据管理与应用系统进行实时数据监控、随钻分析行系统功能。
在基地，主要是依托现有的网络设施，完成数据存储、发布。
录井现场硬件组成如下图1所示，在综合录井仪器房，有综合录井仪路由器，通过路由器将数据采集电脑终端与综合录井仪器相连，通过专门的采集软件，就能够实时采集综合录井仪器各项参数，对数据进行分类存储，进行实时发布，从而实现综合录井数据的采集及监控功能。
图1 综合录井现场数据采集硬件组成3 综合录井仪实时数据采集功能研究实时数据采集模块由系统初始化设置、数据采集传输、辅助功能、Wits发送四部分组成，系统初始化设置为现场提供井号设置、综合录井仪型号选取、地质数据自动采集设置、地化数据自动采集设置、新技术数据自动采集设置、井场数据自动存储设置；数据采集传输包括从综合录井仪开始采集数据和向基地发送数据功能；辅助功能包括数据计算设置、A7系统数据接口、在线通讯、设置钻井作业状态、文件传输功能；Wits发送提供Wits0数据通讯功能。
基于大数据的实时数据分析技术研究
基于大数据的实时数据分析技术研究在当今信息化时代，数据已经成为了企业和组织管理的重要资源。
数据管理和分析已经成为了企业发展的重要一环。
随着互联网和物联网技术的不断进步，数据全面覆盖和数据量急剧增长，大数据处理技术的发展已经成为了一个重要的趋势。
实时数据分析技术则是近年来发展起来的技术，此文将深入探讨基于大数据的实时数据分析技术研究。
一、实时数据分析技术的概念实时数据分析技术是指在大数据时代通过数据分析技术对实时采集的数据进行分析和处理，及时获取数据价值和洞察商业机会的技术。
实时数据分析技术属于数据处理技术的一种，并且可以和人工智能等技术结合，实现更加高效、精确的数据分析结果。
二、实时数据分析技术的优点实时数据分析技术因为其具有以下的优点而备受重视：1. 时效性高：在实时数据分析技术的支持下，企业可以快速获取到最新的数据，及时掌握市场动态，从而采取更加灵活、及时的响应措施。
2. 根据实时数据采取行动：实时数据分析技术能够快速分析数据，及时发现商业机会，根据数据实时采取行动，从而可以增加企业的商业价值，提高企业的盈利能力。
3. 自动化：实时数据分析技术能够自动化地进行数据采集、预处理、分析等工作，减少人工操作，降低企业的人工成本，提高效率，节约时间。
三、基于大数据的实时数据分析技术实现的关键技术在实现基于大数据的实时数据分析技术时，需要借助一些关键技术的帮助，这些关键技术包括以下几点：1. 数据采集技术：实时数据分析技术需要精确、实时地获取数据，因此需要采用高效的数据采集技术。
常用的数据采集技术包括 API、消息队列、爬虫等技术。
2. 数据预处理技术：实时数据分析技术对数据的质量和处理速度都有较高的要求，因此需要对数据进行预处理和清洗，剔除无用数据，提高数据质量。
此外还需要基于数据流，对数据压缩和规范化处理。
3. 数据实时分析技术：数据实时分析技术能够快速地对数据进行分析，而且可以进行深度学习、神经网络等人工智能技术的优化，从而获得更加高效、精确的分析结果。
实时数据采集
防火墙设置
1.在数据采集系统中设置防火墙，过滤非法访问和恶意攻击。 2.对数据采集系统进行端口限制，仅开放必要端口。 3.定期更新防火墙规则，确保防护效果。 防火墙是保障数据采集系统安全性的重要设备之一。通过设置 防火墙，可以过滤非法访问和恶意攻击，保护数据采集系统的 安全性。同时，对数据采集系统进行端口限制，仅开放必要端 口，也可以减少系统被攻击的风险。定期更新防火墙规则可以 确保防护效果，避免被新型攻击手段突破。
数据采集安全性保障
入侵检测与防御
1.采用入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）进行实时监控和防御。 2.对异常行为进行实时报警，及时发现和处理安全威胁。 3.定期更新IDS和IPS规则库，提高检测与防御能力。 入侵检测与防御是保障数据采集系统安全性的重要手段之一。采用入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）可以实时监控和防御数据采集系统遭受的攻 击。对异常行为进行实时报警，可以及时发现和处理安全威胁，避免系统被攻击者入侵。定期更新IDS和IPS规则库可以提高检测与防御能力，避免被新型攻 击手段突破。 以上三个主题名称及可以帮助提高实时数据采集的安全性保障。当然，还有其他手段如数据备份、身份验证等也可以用来提高安全性保障，具体实施方案需 要根据实际情况进行选择和设计。
1.实时数据采集是指通过一定的技术手段，对需要监控的系统 或设备进行实时测量和采集数据的过程。 2.实时数据采集可以帮助企业更好地了解其业务运行情况，为 决策提供更加准确的数据支持。 随着信息化时代的到来，数据已经成为企业竞争的核心资源之 一。实时数据采集技术可以帮助企业更加快速地获取到业务数 据，及时发现问题并进行调整，从而提升企业的竞争力。实时 数据采集技术也在不断地发展和创新，未来将更加高效、智能 和自动化。 ---
数据采集系统研究背景和意义
数据采集系统研究背景和意义随着社会的不断进步，为了保障人们能够健康安全的使用各种资源，需要对各个资源供给设备实时的监控，例如电力供电系统、工业控制系统、网络等，确保这些直接关系人们生活的资源安全可靠。
国家电力监管委员会公告 2011 年第 3 号文件《2011 年供电监管报告》指出，在选取检查的 215 家供电企业中，总共发现供电质量问题涉及的企业有 133 家，这些企业存在着基础数量错误、漏录、运行事件错录以及电压监测点数不足，设置不合理等问题；一方面，造成电能质量问题的因素逐渐增加，另一方面人们对电能质量以及电能的可靠性要求越来越高；电能质量问题对电网和配电系统造成的直接危害和可能对人类生活和生产造成的损失也越来越大，电能质量的好坏直接关系到了国民经济的总体效益。
一个计算中心如果失去电源 3 秒就有可能破坏数小时的数据处理结果而造成上百万上千万的经济损失；在大型机器制造厂，1 秒的电压突降就有可能造成生产状况异常或者质量破坏。
因此一方面我们必须做好防范措施，另一方面必须要做好及时发现问题和及时解决问题的准备，这就迫切需要对供电系统能够实时准确的监控，出现问题能够及时得到通知并解决，确保出现的问题第一时间被解决，提高供电的质量。
在互联网发展的过程中也滋生了大量不稳定的因素，大量垃圾信息、大量网络攻击应运而生，据赛门铁克公司 2011 年的安全状况调查报告显示，在 2011 年的 12 个月中，71%的受访企业受到网络攻击，在遭受攻击的企业中，92%的企业因为遭受到攻击而导致损失，据 Imperva 对 2011 年 6 月~11 月对网络恶意程序的分析中指出每月被检测的网络应用程序要遭受到 13 万次~38 万次不等的攻击，最高时，每小时就会遭受 3 万 8 千次攻击；为了减少因网络攻击而遭受的损失，我们应该做好网络监控工作，及时发现网络中的垃圾和破坏信息，并且及时做出处理和防范工作。
而绝大部分监控系统都要能够及时正确的获取大量监控数据，因此对一种可靠及时的数据采集系统的需求越来越迫切，本研究课题基于这一点设计了一个基于硬件获取数据的数据采集系统。
新能源汽车实时监控与数据采集系统开发
新能源汽车实时监控与数据采集系统开发随着科技的不断进步和环境保护意识的提高，新能源汽车在近年来逐渐受到人们的关注和重视。
为了更好地了解和监控新能源汽车的运行情况，并采集相关数据进行分析和研究，需要开发一套实时监控与数据采集系统。
新能源汽车实时监控与数据采集系统主要包括以下几个方面：车辆信息采集、能源消耗监测、行驶状态监控、故障诊断和数据分析等功能。
首先需要采集并记录车辆的基本信息，包括车型、品牌、车牌号、车辆识别号等。
这些信息可以帮助车辆管理人员进行车辆的登记和管理。
需要监测和记录车辆的能源消耗情况。
通过安装传感器和计量仪器，可以实时监测电池的电量和能源的消耗情况。
这些数据可以帮助车辆管理人员了解车辆的能源利用效率，并进行相应的优化措施。
然后，需要实时监控车辆的行驶状态，包括车速、里程、加速度等。
可以通过GPS定位系统和惯性传感器等设备，实时获取车辆的位置和行驶状态。
这些数据可以帮助车辆管理人员进行车辆的调度和监控，并提醒驾驶员注意安全。
还需要开发故障诊断功能。
通过监测车辆的关键参数和传感器数据，可以实时判断车辆是否存在故障，并提供相应的故障代码和诊断建议。
这有助于提早发现和解决潜在的故障问题，确保车辆的安全和可靠性。
需要对采集到的数据进行分析和研究。
可以通过建立数据库和应用数据挖掘技术，对大量的车辆数据进行分析和建模，探索新能源汽车的性能特点和优化方法。
通过比较不同车辆的数据，还可以评估不同车型和品牌的性能差异，并为用户选择合适的车辆提供参考。
新能源汽车实时监控与数据采集系统的开发，可以帮助车辆管理人员更好地了解和监控车辆的运行状况，提高车辆的利用效率和安全性。
通过对采集到的数据进行分析和研究，还可以提供一定的参考和指导，促进新能源汽车的发展和应用。
物联网环境下的实时数据采集与处理技术研究
物联网环境下的实时数据采集与处理技术研究随着物联网技术的发展，越来越多的设备和设施被连接到互联网中，形成了一个庞大的物联网网络。
这个网络涉及到很多领域，包括环境监测、工业制造、智能家居等等。
在这些应用场景中，实时数据采集和处理是非常关键的一环，这对于提高生产效率、减少资源浪费、提高工人生产安全等方面都有着重要的作用。
实时数据采集技术实时数据采集是指在特定时间内，以固定速率监测被测变量，将其量化并记录下来的过程。
在物联网环境下，实时数据采集需要采用无线传感器网络，将传感器数据通过无线信号传输到基站或云端。
常用的无线传感器网络包括ZigBee、LoRa、WiFi等。
传感器节点需要具备低功耗、采集稳定、数据传输远距离、生产成本低等特点。
在实际应用中，为了保证准确性，需要对数据进行处理和校验，防止出现噪声、漂移等情况。
此外，还需要考虑能耗和时延等问题，以保证采集过程的整体效率。
实时数据处理技术实时数据处理是在采集到数据后，对其进行计算、分析、存储等操作的过程。
在物联网环境下，实时数据处理需要考虑到大数据、高速率、低时延等问题。
为此，需要不断探索新的算法和技术，提高计算效率和系统稳定性。
当前，常见的实时数据处理方法包括流式处理、复杂事件处理、机器学习等。
流式处理是以数据流为单位，使用轻量级的处理器对数据进行实时处理，适用于大数据环境下。
复杂事件处理可以对多个事件进行联合处理，能够处理更高层次的信息。
机器学习则通过模型预测和分类等方法来处理实时数据。
此外，在实际应用场景中，还需要考虑到隐私保护、安全等问题。
针对数据隐私泄露问题，可以使用数据脱敏技术，保证数据安全性。
另外，也需要加强网络安全措施，以防止黑客攻击、数据篡改等情况。
结语物联网技术的发展为实时数据采集和处理提供了全新的机遇和挑战。
通过无线传感器网络、流式处理、复杂事件处理、机器学习等多种技术的不断发展，将实时数据采集和处理提高到一个更高的层面，为实现更高效、更智能的生产和生活方式提供了更多的可能性。
车联网技术在智能交通中的实时数据采集与应用研究
车联网技术在智能交通中的实时数据采集与应用研究随着信息技术的迅猛发展，车联网技术在智能交通领域的应用日益普及。
车联网技术通过无线通信、传感器等技术手段，实现了对车辆与交通设施之间的信息交互与共享，能够提供实时的交通数据，并将这些数据应用于交通管控、智能驾驶、安全预警等方面。
本文将对车联网技术在智能交通中的实时数据采集与应用进行深入研究。
1. 车联网技术在智能交通中的实时数据采集车联网技术通过车载传感器、定位系统等设备，对车辆及交通设施进行数据采集。
其中，车辆数据包括车辆位置、速度、加速度、油耗等信息；交通设施数据包括道路状况、交通信号灯状态、路况信息等。
这些数据通过无线网络传输到交通管理中心，实现了对交通状况的实时监测和采集。
2. 车联网技术在智能交通中的数据应用2.1 交通管控车联网技术提供了大量的实时交通数据，这些数据可帮助交通管理部门进行交通管控。
通过分析车辆位置和速度信息，交通管理中心可以及时了解交通状况，并通过调整交通信号灯、实施交通限行等措施，优化道路交通流量，缓解拥堵状况。
2.2 智能驾驶车联网技术为智能驾驶提供了重要支撑。
通过车载传感器和实时交通数据，智能驾驶系统可以实时获取车辆周围环境的信息，包括车辆位置、速度、前方障碍物等。
这些信息能够帮助智能驾驶系统做出准确的驾驶决策，实现自动驾驶、自适应巡航等功能，提高驾驶的安全性和舒适度。
2.3 安全预警车联网技术还可以基于实时交通数据提供安全预警功能。
通过分析车辆位置和速度等信息，系统可以发现潜在的交通事故风险，并根据预定的安全规则，及时向驾驶人发出警报，提醒其采取相应措施避免事故的发生。
这种安全预警系统在提高交通安全性方面具有重要意义。
3. 车联网技术在智能交通中的应用案例车联网技术已经在国内外的智能交通项目中得到了广泛应用。
以中国为例，北京、上海等大城市已经建立起较为完善的车联网系统。
在北京，通过车联网技术，交通管理中心可以实时监测道路交通状况，根据实时数据进行交通管控，并向驾驶人提供实时路况信息，帮助其选择最佳行驶路线。
实时大数据分析系统的设计与应用
实时大数据分析系统的设计与应用大数据是当今社会信息化的重要标志。
与传统数据不同，大数据拥有海量的、快速增长的、高维度的、多种格式的、复杂关联和弱结构化等特点，因而需要新的方法来处理。
实时大数据分析系统就是应运而生的一种数据处理方式。
一、实时大数据分析系统的设计1.总体框架实时大数据分析系统的总体框架包括了数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析和结果输出等模块。
其中数据采集模块可以通过传感器、网络爬虫、自然语言处理等技术手段将数据抓取到系统中；数据存储模块可以采用分布式存储技术，将数据存储到多台机器上，以提高系统的可扩展性、可靠性和性能等；数据预处理模块可以对数据进行过滤、清洗、加工等操作，减小数据量且提高数据质量；数据分析模块则根据用户需求设计不同的算法模型，通过对数据的挖掘和分析得到有价值的信息。
2.技术要点实时大数据分析系统的设计要注意以下几个技术要点：(1) 数据并行处理技术：由于数据量巨大，传统的串行计算方式已经不能满足需求，因此采用并行计算技术，将大数据划分为多个小数据块进行分布式计算，从而提高计算性能。
(2) 数据流技术：实时大数据分析系统需要在数据产生的同时对数据进行处理和分析，因此采用数据流技术对数据进行实时处理。
(3) 数据挖掘技术：实时大数据分析系统的目的是从数据中挖掘出有价值的信息，因此需要运用数据挖掘、机器学习等技术来发现数据之间的关联，并提取出有用的信息。
(4) 数据可视化技术：实时大数据分析系统通过将分析结果可视化，提供给用户简单易懂且直观的界面，以方便用户使用。
二、实时大数据分析系统的应用实时大数据分析系统已经广泛应用于各个领域，比如金融、医疗、交通运输、环境监测等。
1.金融行业在金融行业中，实时大数据分析可用于决策支持、风险预警、证券交易和反洗钱等方面。
例如，通过实时监测交易数据和市场数据，分析出金融市场的趋势和未来走向，从而进行投资决策。
2.医疗行业在医疗行业中，实时大数据分析可用于医学研究、疾病预测、医疗记录和药品治疗等方面。
实时数据采集系统方案
以我给的标题写文档，最低1503字，要求以Markdown文本格式输出，不要带图片，标题为：实时数据采集系统方案# 实时数据采集系统方案---## 简介实时数据采集系统是一种用于实时监控和收集数据的系统，可以采集各种类型的数据，并提供实时的数据流。
本文将介绍一个基本的实时数据采集系统方案，包括系统架构、数据采集方式、数据处理和存储等内容。
## 系统架构实时数据采集系统的架构可以分为四个主要组件：数据源、数据采集器、数据处理和存储、数据消费者。
下面将详细介绍每个组件的功能和相应技术选型。
### 数据源数据源是指需要采集数据的设备或系统。
数据源可以是硬件设备，比如传感器、监控设备等；也可以是软件系统，比如日志、消息队列等。
在实时数据采集系统中，数据源通过数据采集器发送数据到数据处理和存储组件。
### 数据采集器数据采集器是实时数据采集系统的核心组件，负责从数据源中读取数据，并发送到数据处理和存储组件。
数据采集器需要支持多种通信协议，比如TCP/IP、MQTT等，以适应不同类型的数据源。
常用的数据采集器技术包括Fluentd、Logstash等，它们提供了丰富的插件和配置选项，方便用户根据实际需求进行定制。
### 数据处理和存储数据处理和存储组件负责对采集到的数据进行处理和存储。
数据处理包括数据清洗、转换、聚合等操作，以提高数据的质量和可用性。
数据存储可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等，具体选型取决于数据规模和访问模式。
在处理和存储数据时，也可以使用流处理框架，如Apache Kafka、Apache Flink等，以满足对实时性和扩展性的需求。
### 数据消费者数据消费者是实时数据采集系统的最终用户，它们可以是各种类型的应用程序，比如实时监控系统、数据分析平台等。
数据消费者从数据处理和存储组件中获取数据，并进行相应的处理和分析。
常用的数据消费者技术包括Elasticsearch、Kibana等，它们提供了强大的搜索和可视化功能，方便用户对数据进行探索和分析。
车内传感网络中的实时数据采集与处理技术研究
车内传感网络中的实时数据采集与处理技术研究随着智能化技术的不断发展，车内传感网络在汽车行业中起着越来越重要的作用。
车内传感网络可以收集和处理车辆内部各种传感器所产生的实时数据，以便提供给驾驶员和乘客有效的信息和服务。
本文将重点研究车内传感网络中的实时数据采集与处理技术，探索其在汽车智能化领域的应用前景。
首先，实时数据采集是车内传感网络中的核心环节。
车内传感网络包含了各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、气压传感器、加速度传感器等，这些传感器可以实时感知车辆内部的各种状态信息。
实时数据的采集需要高效的传感器布局和数据传输系统。
传感器布局需要考虑传感器的位置与数量，以确保能够覆盖到车辆内所有关键部位并获取到准确的数据。
数据传输系统可以采用有线或无线通信技术，如CAN总线、蓝牙、Wi-Fi等，以确保数据能够及时地传输到数据处理单元。
其次，实时数据处理是车内传感网络中的另一个重要环节。
传感器所采集到的实时数据需要经过处理才能变得有用。
数据处理包括数据过滤、数据分析和数据存储等步骤。
数据过滤可以通过滤波算法和数据校正算法，去除传感器采集到的噪声和误差，使得数据更加准确可靠。
数据分析可以通过数据挖掘和机器学习算法，从海量数据中提取出有价值的信息，如车辆健康状态、驾驶行为分析等。
数据存储可以采用数据库技术和云存储技术，将处理后的数据保存下来，以备后续的数据查询和分析。
最后，车内传感网络中的实时数据采集与处理技术有着广泛的应用前景。
一方面，实时数据采集与处理可以提供给驾驶员和乘客实时的车辆状态信息。
例如，通过对温度传感器和湿度传感器采集到的数据进行处理，可以实时监测车辆内部的温度和湿度情况，并根据结果调节车内空调系统，提供舒适的驾乘体验。
另一方面，实时数据采集与处理还可以为智能驾驶系统提供重要的决策支持。
通过对加速度传感器和气压传感器采集到的数据进行处理，可以实时计算车辆的速度、加速度和重心位置，为智能驾驶系统提供重要的动力学参数，以确保驾驶的安全性和稳定性。
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实时数据采集系统研究
一、生产指挥系统实时数据采集系统的组建
1OPC接口技术。
OPC(OLEforProcessControl——用于过程控制的OLE)定义了应用Microsoft操作系统在基于PC的客户机之间交换自动化实
时数据的方法。
OPC技术基于COM/DCOM，COM透过一组一组的接口提供服务，所有COM组件的使用者必须透过这些接口来访问组件提供的功能。
OPC客户和OPC服务器实行数据交互能够采取同步方式或异步方式。
同步方式每一次读数据时读取该组中的所有项，得到返回的数据后在
采集周期内再次发出读取申请，得不到数据就不结束此进程；异步通
讯方式中，客户端把关心的数据点通知Server，并且提供一个回调函数，只相关心的数据发生变化时，OPC服务器才调用其回调函数，通知客户端做相对应的处理。
在前期实时数据采集中，绝大多数通讯方式
采用异步方式，在后期的测试中发现几个站队数据采集不上的现象。
分析原因后发现，工控机的OPCServer版本比较低，同时，数采通讯
的优先级别要远远低于工控机本身数据处理的优先级，在有大量的系
统运算时，就会出现服务缓慢或中断的现象。
南一、一大队杏V-I原稳、杏三浅冷、六大队深冷都出现了这种现象，如果改成同步通讯方式，持续地发出读取申请，又会增加工控机和数采机的负荷，针对此
问题，研发了单组同步通讯方式，它是同步通讯方式中的一个特例，
这种方式把原数据组中数据项重新分成若干组，采取少量多次的方式
采集，以牺牲部分采集效率为前提，既保证数据采集不中断，又极大
的减小了工控机和前置机的负荷。
2DDE接口技术。
DDE是一种动态数据交换机制（DynamicDataExchange，DDE）。
使用DDE通讯需要两个Windows应
用程序，其中一个作为服务器处理信息，另外一个作为客户机从服务
器获得信息。
客户机应用程序向当前所激活的服务器应用程序发送一
条消息请求信息，服务器应用程序根据该信息作出应答，使用共享的
内存有应用程序之间实行数据交换。
数采前置机将通过以上几种接口
方式从工控机（Server端）采集到数据写入实时数据库，形成基础数
据，创建生产信息数据仓库，再通过数据整合，形成可供各层面人需
要的生产信息。
3web发布。
采集的各种数据被分门别类的存储到数据库中，通过将各个装置的流程、重要装置、关键参数控制点、重要数据实行合理布局，做成高仿真的工艺流程图，并将流程图中的数据与实时数据库中的数
据源相关联，每隔固定周期刷新一次，使得生产人员能够在网络中的
多个终端实时监测生产过程。
当前，我们公司范围内的任何单位的终端，为了防止公司的生产数据泄密，我们给不同单位加了一定的访问
权限。
二、存有问题及运行效果
当前，生产指挥系统的实时数据采集系统还存有一定问题：工控机对
外通讯服务版本低。
在前置机和工控机的通讯服务方式中，DDE是微软早期开发支持的一种通讯技术，因为现在微软转而支持OPC接口技术，而使DDE处于一个停滞不前的发展状态，导致当前DDE通讯速度要明
显低于OPC。
DDE的服务机制也比较脆弱，在生产指挥系统中813、BENTLY等系统都使用DDE服务，导致在这部分的数据采集中更容易出
现问题；在实施力控系统数据采集的时候，因为技术人员很了解力控
软件的开发过程，将力控的系统服务实行了升级改动，使对外通讯水
平达到数采的基本要求，才保障通讯的正常实行，所以，技术相对落
后的力控系统对数据采集以及以后的采集水平的升级也是一种制约；
当前OPC技术比较成熟，但我们装置中工控机的控制系统大都是90年
代左右的产品，OPCSever的技术也已经大大落后，我们不得不采用一
些小的技术措施，在不影响工控机本身的数据处理速度的前提下，降
低它系统资源的需求量，以满足数采需求。
鉴于以上几种情况，建议
将生产装置中的控制系统实行升级或改造，保证系统对大量系统运算
处理更迅速，对异常事件反应更即时。
人工录入部分数据量大。
系统中有人工录入机32台，人工数据录入
点1202个，要求每小时录入的数据是854个，每八小时和二十四小时
录入的是348个，从一定水准上加重了岗位人员的劳动强度，建议在
检修改造中将这些点实行改造，加装能够远传的二次表，实现自动采集，以减少劳动强度，避免人工录入误差。
从总体上来说，实时数据
采集系统在生产中发挥的作用还是有目共睹的。
系统投入运行后，天然气分公司生产装置的实时数据实现网上不间断
浏览，一方面便于生产管理者即时掌握生产数据，使公司生产技术分
析更具有科学性和准确性，提升生产管理水平，具有一定的社会效益；另一方面通过这些即时可靠的生产数据，能即时发现问题并解决问题，保证装置的平稳运行，使之创造更多经济价值。
与此同时，在此基础
上建立的信息平台实现生产计划、调度指挥、生产运行、过程监控、
工艺技术、管网运行、生产安全、质量管理等专业业务管理，使企业
的生产信息采集、传输、存储和加工处理在相对一致的环境下，统一
考虑、综合优化，提升整个公司的管理水平，加速了我们油田向数字
化油田迈进的进程。
打破了以往的以手工记录和电话上报数据的信息
流模式，缩短了信息沟通的时间，提升了工作效率，信息资源得到了
充分的共享，极大地提升反馈速度及生产管理效率。
实时数据采集系统研究。