KR102685110B1 - Apparatus and method for database preprocessing for unconventional oil production plants - Google Patents
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Abstract
비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치 및 방법이 개시된다. 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법은, 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 비전통 오일 생산플랜트에 설치된 복수의 센서로부터 센서 데이터를 입력받는 단계, 입력된 센서 데이터를 임시 저장하는 단계, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는 경우, 임시 저장된 센서 데이터와 이전 센서 데이터를 비교하는 단계, 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계, 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인 것으로 판단한 경우, 임시 저장된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키(key) 값을 추가하는 단계 및 키 값이 추가된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.A database preprocessing device and method for an unconventional oil production plant are disclosed. The database preprocessing method for unconventional oil production plants includes the steps of receiving sensor data from a plurality of sensors installed in the unconventional oil production plant, temporarily storing the input sensor data, and transferring it to the database for monitoring of the unconventional oil production plant. A step of determining whether sensor data exists, if previous sensor data exists in the database, a step of comparing the temporarily stored sensor data with the previous sensor data, a step of determining whether the temporarily stored sensor data is abnormal data, a step of determining whether the temporarily stored sensor data is abnormal data, When it is determined that the sensor data is abnormal data, the method includes adding a key value indicating abnormal data to the temporarily stored sensor data and storing the sensor data with the added key value in a database.
Description
본 발명은 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a database preprocessing device and method for an unconventional oil production plant.
전 세계적으로 국제 유가의 증가로 인하여 전 세계적으로 석유 자원 확보와 대체에너지 개발에 대한 경쟁이 활발하다. 캐나다는 세계 22위의 산유국으로, 최근, 오일 샌드의 채산성이 높아짐에 따라 더욱 적극적인 투자와 개발을 진행하고 있다.Due to the increase in international oil prices around the world, competition to secure oil resources and develop alternative energy is active around the world. Canada is the world's 22nd largest oil producing country, and has recently been pursuing more active investment and development as the profitability of oil sands has increased.
ICT 기술이 발전함에 따라 자원개발 분야에서도 스마트 광산, 디지털 오일 필드를 비롯하여, 정보통신 기술을 도입하고자 많은 연구가 이루어지고 있다. ICT 기술이 발전함에 따라서 모니터링 시스템이 발전하였으며, 최근에는 엔지니어가 사무실에서 현장의 모든 설비를 모니터링하고 직접 현장을 방문하지 않아도 생산 플랜트를 관리, 운영할 수 있게 되었다.As ICT technology develops, much research is being conducted in the field of resource development to introduce information and communication technologies, including smart mines and digital oil fields. As ICT technology has advanced, monitoring systems have evolved, and recently, engineers have been able to monitor all on-site facilities from their offices and manage and operate production plants without having to visit the site in person.
특히, 최근 빅데이터, 인공지능과 같은 4차산업혁명 관련 기술들이 부각되면서 자원개발의 효율성과 안정성 제고를 위한 관련 응용 기술개발이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 정보통신 기술 중 디지털 트윈은 하나의 핵심기술로 평가되고 있다. 디지털 트윈이란 단순하게 표현하면, 현실의 어떤 대상을 가상 세계에 그대로 복제한 것을 의미한다. 여기서, 복제는 현장 조사에서 취득한 단순한 데이터들이 아니라, 현실 대상의 실시간 데이터들을 취득하여 데이터의 변동성 등을 반영하여 대상의 변화 양상 등을 실제와 가깝게 모사하는 것을 의미한다. 이와 같이 구현된 디지털 트윈은 복잡한 현실의 객체 특성이나 변화를 반영하게 되므로, 대상의 현재 상태를 빠르게 진단하거나 미래 상황을 예측하는데 활용된다.In particular, as technologies related to the Fourth Industrial Revolution, such as big data and artificial intelligence, have recently emerged, the development of related application technologies to improve the efficiency and stability of resource development is being actively conducted. Among these information and communication technologies, digital twin is evaluated as a core technology. To put it simply, a digital twin means an exact replica of an object in reality in the virtual world. Here, replication refers not to simple data acquired from field research, but to acquiring real-time data of a real object and reflecting the volatility of the data to closely replicate the change pattern of the object. Since the digital twin implemented in this way reflects the characteristics or changes of objects in complex reality, it is used to quickly diagnose the current state of the object or predict future situations.
일반적인 오일 생산플랜트와 달리 오일 샌드 생산플랜트의 경우, 처리 설비들이 증가함에 따라 센서의 수가 급증하게 된다. 따라서, 오일 샌드 생산플랜트의 실시간 모니터링 시스템을 구현하기 위하여, 대량의 데이터를 효율적으로 데이터베이스에 저장하여 모니터링 장치에 전달하는 기술이 필요하다.Unlike general oil production plants, in the case of oil sand production plants, the number of sensors increases rapidly as the number of processing facilities increases. Therefore, in order to implement a real-time monitoring system for an oil sands production plant, technology is needed to efficiently store large amounts of data in a database and transmit it to a monitoring device.
본 발명은 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 비전통 오일 생산플랜트의 각 설비에 설치된 다수의 센서로부터 획득되는 대량의 센서 데이터를 효율적으로 데이터베이스에 저장하고, 모니터링 장치에 전달하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention relates to a non-traditional oil production plant that efficiently stores a large amount of sensor data obtained from a number of sensors installed in each facility of the non-traditional oil production plant in a database and transmits it to a monitoring device for monitoring of the non-traditional oil production plant. It is intended to provide a database preprocessing device and method.
본 발명의 일 측면에 따르면, 데이터베이스 전처리 장치가 수행하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법이 개시된다.According to one aspect of the present invention, a database preprocessing method for a non-traditional oil production plant performed by a database preprocessing device is disclosed.
본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법은, 상기 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 상기 비전통 오일 생산플랜트에 설치된 복수의 센서로부터 센서 데이터를 입력받는 단계, 상기 입력된 센서 데이터를 임시 저장하는 단계, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 데이터베이스에 상기 이전 센서 데이터가 존재하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터와 상기 이전 센서 데이터를 비교하는 단계, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인 것으로 판단한 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키(key) 값을 추가하는 단계 및 상기 키 값이 추가된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.A database preprocessing method for an unconventional oil production plant according to an embodiment of the present invention includes receiving sensor data from a plurality of sensors installed in the unconventional oil production plant for monitoring the unconventional oil production plant, the input sensor temporarily storing data, determining whether previous sensor data exists in the database, comparing the temporarily stored sensor data with the previous sensor data if the previous sensor data exists in the database, the temporary determining whether the stored sensor data is abnormal data; if it is determined that the temporarily stored sensor data is abnormal data, adding a key value indicating that the temporarily stored sensor data is abnormal data; and the key value is It includes storing the added sensor data in a database.
상기 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 임시 저장된 센서 데이터와 상기 이전 센서 데이터의 차이가 미리 설정된 허용치를 초과하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터를 이상 데이터로 판단한다.In the step of determining whether the temporarily stored sensor data is abnormal data, if the difference between the temporarily stored sensor data and the previous sensor data exceeds a preset tolerance, the temporarily stored sensor data is determined to be abnormal data.
상기 데이터베이스 전처리 방법은, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터가 아닌 것으로 판단한 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 상기 이전 센서 데이터와 일치하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 상기 이전 센서 데이터와 일치하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터를 제거하여 중복 제거를 수행하는 단계 및 상기 데이터베이스에, 현 시점에 저장되는 데이터를 빈 데이터로 저장하는 단계를 더 포함한다.The database preprocessing method includes, when it is determined that the temporarily stored sensor data is not abnormal data, determining whether the temporarily stored sensor data matches the previous sensor data, and determining whether the temporarily stored sensor data matches the previous sensor data. If there is a match, the method further includes performing deduplication by removing the temporarily stored sensor data and storing the currently stored data as empty data in the database.
상기 데이터베이스 전처리 방법은, 상기 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 모니터링 장치로 전달하기 위하여, 상기 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 독출하는 단계, 상기 독출된 센서 데이터에 상기 키 값이 존재하는지 여부를 확인하는 단계, 상기 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하는 경우, 현 시점에 전송될 센서 데이터가 이상 데이터임을 알리는 알람 메시지를 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계 및 상기 독출된 센서 데이터를 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계를 더 포함한다.The database preprocessing method includes reading sensor data stored in the database in order to transmit the sensor data stored in the database to a monitoring device, checking whether the key value exists in the read sensor data, If a key value exists in the read sensor data, transmitting an alarm message indicating that the sensor data to be transmitted at the current time is abnormal data to the monitoring device and transmitting the read sensor data to the monitoring device. Includes more.
상기 데이터베이스 전처리 방법은, 상기 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하지 않는 경우, 상기 독출된 센서 데이터가 빈 데이터인지 여부를 확인하는 단계, 상기 독출된 센서 데이터가 빈 데이터인 경우, 상기 데이터베이스에서 이전 센서 데이터를 독출하는 단계 및 상기 독출된 이전 센서 데이터를 현 시점의 센서 데이터로 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계를 더 포함한다.The database preprocessing method includes, when a key value does not exist in the read sensor data, checking whether the read sensor data is empty data, and if the read sensor data is empty data, transferring it from the database. It further includes reading sensor data and transmitting the read previous sensor data as current sensor data to the monitoring device.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치가 개시된다.According to another aspect of the present invention, a database preprocessing device for an unconventional oil production plant is disclosed.
본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치는, 명령어를 저장하는 메모리 및 상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 명령어는, 상기 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 상기 비전통 오일 생산플랜트에 설치된 복수의 센서로부터 센서 데이터를 입력받는 단계, 상기 입력된 센서 데이터를 임시 저장하는 단계, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 데이터베이스에 상기 이전 센서 데이터가 존재하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터와 상기 이전 센서 데이터를 비교하는 단계, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인 것으로 판단한 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키(key) 값을 추가하는 단계 및 상기 키 값이 추가된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 데이터베이스 전처리 방법을 수행한다.A database preprocessing device for a non-traditional oil production plant according to an embodiment of the present invention includes a memory for storing instructions and a processor for executing the instructions, wherein the instructions are for monitoring the non-traditional oil production plant. Receiving sensor data from a plurality of sensors installed in the oil production plant, temporarily storing the input sensor data, determining whether previous sensor data exists in the database, and determining whether the previous sensor data exists in the database. In this case, comparing the temporarily stored sensor data with the previous sensor data, determining whether the temporarily stored sensor data is abnormal data, if it is determined that the temporarily stored sensor data is abnormal data, the temporarily stored sensor data A database preprocessing method is performed including adding a key value indicating abnormal data to the data and storing sensor data with the added key value in a database.
본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치 및 방법은, 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 비전통 오일 생산플랜트의 각 설비에 설치된 다수의 센서로부터 획득되는 대량의 센서 데이터를 효율적으로 데이터베이스에 저장하고, 모니터링 장치에 전달함으로써, 사용자 환경에 제한없이 생산플랜트 설비들에 대한 실시간 모니터링이 가능하게 하고, 이상 현상에 대하여 설비 운영자가 빠르게 확인하여 안정적인 생산플랜트 운영이 가능하게 할 수 있다.A database preprocessing device and method for a non-traditional oil production plant according to an embodiment of the present invention efficiently collects a large amount of sensor data obtained from a plurality of sensors installed in each facility of the non-traditional oil production plant for monitoring of the non-traditional oil production plant. By storing it in a database and transmitting it to a monitoring device, real-time monitoring of production plant facilities is possible without restrictions on the user environment, and facility operators can quickly check for abnormalities to enable stable production plant operation. .
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링 시스템의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.
도 2는 휴먼머신 인터페이스 장치가 출력하는 화면의 예를 나타내는 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 전처리 장치가 수행하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법을 개략적으로 예시하여 나타낸 흐름도.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 전처리 장치가 수행하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법을 개략적으로 예시하여 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a monitoring system for an unconventional oil production plant according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram showing an example of a screen output by a human machine interface device.
Figure 3 is a flow chart schematically illustrating a database preprocessing method for a non-traditional oil production plant performed by a database preprocessing device according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flow chart schematically illustrating a database preprocessing method for a non-traditional oil production plant performed by a database preprocessing device according to another embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram schematically illustrating the configuration of a database preprocessing device for an unconventional oil production plant according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.As used herein, singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as “consists of” or “comprises” should not be construed as necessarily including all of the various components or steps described in the specification, and some of the components or steps may include It may not be included, or it should be interpreted as including additional components or steps. In addition, terms such as "... unit" and "module" used in the specification refer to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. .
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다. Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링 시스템의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이다.Figure 1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a monitoring system for an unconventional oil production plant according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링 시스템은, 데이터베이스 전처리 장치(100), 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)에 설치된 복수의 센서(200), 모니터링 장치(300) 및 휴먼머신 인터페이스(HMI: Human Machine Interface) 장치(400)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, the monitoring system for an unconventional oil production plant according to an embodiment of the present invention includes a
데이터베이스 전처리 장치(100)는 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)의 모니터링을 위하여, 비전통 오일 생산플랜트의 각 설비에 설치된 복수의 센서(200)로부터 대량의 센서 데이터를 수집하여 효율적으로 데이터베이스에 저장하고, 이를 모니터링 장치(300)에 전달하는 기능을 수행한다.In order to monitor the unconventional oil production plant equipment 10, the
복수의 센서(200)는 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)에 대한 센싱을 수행하여 대량의 대량의 센서 데이터를 생성한다.A plurality of
예를 들어, 일반적인 오일 생산플랜트와 달리, 오일 샌드 생산플랜트의 경우, 처리 설비들이 증가함에 따라 센서의 수가 급증한다. 그래서, 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 전처리 장치(100)는 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)에 대한 모니터링 장치(300)의 실시간 모니터링을 지원하기 위하여, 복수의 센서(200)를 통해 획득되는 대량의 센서 데이터를 전처리하는 작업을 수행할 수 있다.For example, unlike a typical oil production plant, in the case of an oil sands production plant, the number of sensors increases rapidly as the number of processing facilities increases. Therefore, the database preprocessing
모니터링 장치(300)는 데이터베이스 전처리 장치(100)로부터 전처리된 대량의 센서 데이터를 전달받아 모니터링함으로써, 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)에 대한 실시간 모니터링을 수행한다.The
휴먼머신 인터페이스 장치(400)는 모니터링 장치(300)로부터 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)에 대한 실시간 모니터링 결과를 수신하여 출력하며, 사용자에게 각종 기능을 제공한다.The human
예를 들어, 도 2는 휴먼머신 인터페이스 장치가 출력하는 화면의 예를 나타내는 도면이다. 휴먼머신 인터페이스 장치(400)는 도 2에 도시된 바와 같이, 전체 생산플랜트를 확인하는 1개의 화면 및 선택된 설비의 세부 데이터를 확인하는 3개의 화면을 제공할 수 있다.For example, Figure 2 is a diagram showing an example of a screen output by a human machine interface device. As shown in FIG. 2, the human
즉, 휴먼머신 인터페이스 장치(400)는 비전통 오일 생산플랜트 다이어그램 화면, 설비 내 실시간 데이터 모니터링 화면, 설비 제원 화면, 데이터 그래프 시각화 화면, 사용자 간 메시지 기능 및 이상 데이터에 대한 실시간 알림 기능을 제공한다.That is, the human
여기서, 비전통 오일 생산플랜트 다이어그램 화면은, 전체 생산플랜트의 주요 데이터 및 생산 흐름을 한번에 확인 가능하도록 전체 생산플랜트에 대하여 구성된 모니터링 화면이다.Here, the non-traditional oil production plant diagram screen is a monitoring screen configured for the entire production plant so that key data and production flow of the entire production plant can be checked at once.
그리고, 설비 내 실시간 데이터 모니터링 화면은, 선택된 설비의 자세한 데이터를 표시하며, 데이터 변동을 확인할 수 있도록 현재 측정된 데이터와 함께 이전 측정된 데이터를 표시하는 화면이다.In addition, the real-time data monitoring screen within the facility displays detailed data of the selected facility and displays previously measured data along with currently measured data so that changes in data can be confirmed.
그리고, 설비 제원 화면은, 설비의 제원과 함께, 해당 설비에 대한 3차원 모델과 현장 설비 이미지를 표시하는 화면이다.Additionally, the equipment specifications screen is a screen that displays a 3D model of the equipment and an image of the field equipment, along with the equipment specifications.
그리고, 데이터 그래프 시각화 화면은, 각 설비의 시계열 데이터를 그래프로 시각화하여 표시하는 화면이다.And, the data graph visualization screen is a screen that visualizes and displays the time series data of each facility as a graph.
그리고, 사용자 간 메시지 기능은, 접속된 다양한 사용자들과 메시지를 송수신하는 기능으로, 특히, 생산플랜트 현장에 있는 작업자와 엔지니어 간의 즉각적인 의사소통이 가능한 메시지 기능을 제공한다.Additionally, the user-to-user messaging function is a function for sending and receiving messages with various connected users. In particular, it provides a messaging function that allows immediate communication between workers and engineers at the production plant site.
그리고, 이상 데이터에 대한 실시간 알림 기능은, 이상 데이터 발생 시, 사용자가 빠르게 해당 설비의 이상 현상을 파악학도록 모니터링 화면에 에러 메시지를 출력하는 기능이다.In addition, the real-time notification function for abnormal data is a function that outputs an error message on the monitoring screen when abnormal data occurs so that the user can quickly identify abnormalities in the equipment.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 전처리 장치가 수행하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법을 개략적으로 예시하여 나타낸 흐름도이다.Figure 3 is a flowchart schematically illustrating a database preprocessing method for a non-traditional oil production plant performed by a database preprocessing device according to an embodiment of the present invention.
S310 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)의 모니터링을 위하여, 비전통 오일 생산플랜트 설비(10)에 설치된 복수의 센서(200)로부터 센서 데이터를 입력받는다.In step S310, the
S320 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 입력된 센서 데이터를 임시 저장한다.In step S320, the
S330 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는지 여부를 판단한다.In step S330, the
여기서, 데이터베이스에는 센서 데이터가 시계열적으로 저장될 수 있다.Here, sensor data may be stored in time series in the database.
S340 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는 경우, 임시 저장된 센서 데이터와 이전 센서 데이터를 비교한다.In step S340, if previous sensor data exists in the database, the
S350 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 비교 결과, 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인지 여부를 판단한다.In step S350, the
즉, 데이터베이스 전처리 장치(100)는 임시 저장된 센서 데이터와 이전 센서 데이터의 차이가 미리 설정된 허용치를 초과하는 경우, 임시 저장된 센서 데이터를 이상 데이터로 판단할 수 있다.That is, when the difference between the temporarily stored sensor data and the previous sensor data exceeds a preset tolerance, the
S360 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 판단 결과, 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인 것으로 판단한 경우, 임시 저장된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키(key) 값을 추가한다.In step S360, when the
S370 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 키 값이 추가된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장한다.In step S370, the
S380 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 판단 결과, 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터가 아닌 것으로 판단한 경우, 임시 저장된 센서 데이터가 이전 센서 데이터와 일치하는지 여부를 판단한다.In step S380, when the
S390 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 판단 결과, 임시 저장된 센서 데이터가 이전 센서 데이터와 일치하는 경우, 임시 저장된 센서 데이터를 제거하여 중복 제거를 수행한다.In step S390, if the temporarily stored sensor data matches the previous sensor data as a result of the determination, the
이후, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, S370 단계로 진입하여, 데이터베이스에 현 시점에 저장되는 데이터를 빈 데이터로 저장한다.Afterwards, the
S330 단계에서 판단 결과, 데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하지 않는 경우, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 임시 저장된 센서 데이터를 바로 데이터베이스에 저장한다.As a result of the determination in step S330, if there is no previous sensor data in the database, the
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터베이스 전처리 장치가 수행하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법을 개략적으로 예시하여 나타낸 흐름도이다.Figure 4 is a flowchart schematically illustrating a database preprocessing method for a non-traditional oil production plant performed by a database preprocessing device according to another embodiment of the present invention.
S410 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 모니터링 장치(300)로 전달하기 위하여, 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 독출한다.In step S410, the
예를 들어, 데이터베이스 전처리 장치(100)는 데이터베이스에 시계열적으로 저장된 센서 데이터를 최초 시점부터 순차적으로 독출할 수 있다.For example, the
S420 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 독출된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키 값이 존재하는지 여부를 확인한다.In step S420, the
S430 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하는 경우, 현 시점에 전송될 센서 데이터가 이상 데이터임을 알리는 알람 메시지를 모니터링 장치(300)로 전송한다.In step S430, if a key value exists in the read sensor data, the
S440 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 독출된 센서 데이터를 모니터링 장치(300)로 전송한다.In step S440, the
여기서, 모니터링 장치(300)는 수신된 센서 데이터에 포함된 키 갑을 확인하여 수신된 센서 데이터가 이상 데이터임을 인식할 수 있다.Here, the
S450 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하지 않는 경우, 독출된 센서 데이터가 빈 데이터인지 여부를 확인한다.In step S450, if the key value does not exist in the read sensor data, the
S460 단계에서, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 독출된 센서 데이터가 빈 데이터인 경우, 데이터베이스에서 이전 센서 데이터를 독출한다.In step S460, the
이후, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, S440 단계로 진입하여, 독출된 이전 센서 데이터를 현 시점의 센서 데이터로 모니터링 장치(300)로 전송한다.Thereafter, the
S450 단계에서 판단 결과, 독출된 센서 데이터가 빈 데이터가 아닌 경우, 데이터베이스 전처리 장치(100)는, 독출된 센서 데이터를 바로 모니터링 장치(300)로 전송한다.As a result of the determination in step S450, if the read sensor data is not empty data, the
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이다.Figure 5 is a diagram schematically illustrating the configuration of a database preprocessing device for an unconventional oil production plant according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치(100)는 프로세서(110), 메모리(120), 통신부(130) 및 인터페이스부(140)를 포함한다.Referring to FIG. 5, the
프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 처리 명령어를 실행시키는 CPU 또는 반도체 소자일 수 있다.The
메모리(120)는 다양한 유형의 휘발성 또는 비휘발성 기억 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 ROM, RAM 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 본 발명의 실시예에 따른 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법을 수행하는 명령어들을 저장할 수 있다.For example, the
통신부(130)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다.The
인터페이스부(140)는 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스 및 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.The
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.Meanwhile, the components of the above-described embodiment can be easily understood from a process perspective. In other words, each component can be understood as a separate process. Additionally, the processes of the above-described embodiments can be easily understood from the perspective of the components of the device.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Additionally, the technical contents described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiments or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes optical media (magneto-optical media) and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc. A hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention have been disclosed for illustrative purposes, and those skilled in the art will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes, and additions will be possible. should be regarded as falling within the scope of the patent claims below.
10: 비전통 오일 생산플랜트 설비
100: 데이터베이스 전처리 장치
110: 프로세서
120: 메모리
130: 통신부
140: 인터페이스부
200: 복수의 센서
300: 모니터링 장치
400: 휴먼머신 인터페이스(HMI: Human Machine Interface) 장치10: Non-traditional oil production plant equipment
100: database preprocessing unit
110: processor
120: memory
130: Department of Communications
140: Interface unit
200: plurality of sensors
300: monitoring device
400: Human Machine Interface (HMI) device
Claims (6)
상기 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 상기 비전통 오일 생산플랜트에 설치된 복수의 센서로부터 센서 데이터를 입력받는 단계;
상기 입력된 센서 데이터를 임시 저장하는 단계;
데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 데이터베이스에 상기 이전 센서 데이터가 존재하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터와 상기 이전 센서 데이터를 비교하는 단계;
상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계;
상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인 것으로 판단한 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키(key) 값을 추가하는 단계;
상기 키 값이 추가된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 모니터링 장치로 전달하기 위하여, 상기 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 독출하는 단계;
상기 독출된 센서 데이터에 상기 키 값이 존재하는지 여부를 확인하는 단계;
상기 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하는 경우, 현 시점에 전송될 센서 데이터가 이상 데이터임을 알리는 알람 메시지를 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계; 및
상기 독출된 센서 데이터를 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계를 포함하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법.
In the database preprocessing method for a non-traditional oil production plant performed by a database preprocessing device,
In order to monitor the unconventional oil production plant, receiving sensor data from a plurality of sensors installed in the unconventional oil production plant;
Temporarily storing the input sensor data;
determining whether previous sensor data exists in the database;
If the previous sensor data exists in the database, comparing the temporarily stored sensor data with the previous sensor data;
determining whether the temporarily stored sensor data is abnormal data;
When it is determined that the temporarily stored sensor data is abnormal data, adding a key value indicating that the temporarily stored sensor data is abnormal data;
storing sensor data to which the key value is added in a database;
Reading sensor data stored in the database to transmit the sensor data stored in the database to a monitoring device;
checking whether the key value exists in the read sensor data;
If a key value exists in the read sensor data, transmitting an alarm message indicating that the sensor data to be transmitted at the current time is abnormal data to the monitoring device; and
A database preprocessing method for a non-traditional oil production plant comprising transmitting the read sensor data to the monitoring device.
상기 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계는,
상기 임시 저장된 센서 데이터와 상기 이전 센서 데이터의 차이가 미리 설정된 허용치를 초과하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터를 이상 데이터로 판단하는 것을 특징으로 하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법.
According to paragraph 1,
The step of determining whether the data is abnormal is,
A database preprocessing method for a non-traditional oil production plant, characterized in that when the difference between the temporarily stored sensor data and the previous sensor data exceeds a preset tolerance, the temporarily stored sensor data is determined as abnormal data.
상기 데이터베이스 전처리 방법은,
상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터가 아닌 것으로 판단한 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터가 상기 이전 센서 데이터와 일치하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 임시 저장된 센서 데이터가 상기 이전 센서 데이터와 일치하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터를 제거하여 중복 제거를 수행하는 단계; 및
상기 데이터베이스에, 현 시점에 저장되는 데이터를 빈 데이터로 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법.
According to paragraph 1,
The database preprocessing method is,
If it is determined that the temporarily stored sensor data is not abnormal data, determining whether the temporarily stored sensor data matches the previous sensor data;
If the temporarily stored sensor data matches the previous sensor data, performing deduplication by removing the temporarily stored sensor data; and
A database preprocessing method for an unconventional oil production plant, further comprising the step of storing currently stored data as empty data in the database.
상기 데이터베이스 전처리 방법은,
상기 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하지 않는 경우, 상기 독출된 센서 데이터가 빈 데이터인지 여부를 확인하는 단계;
상기 독출된 센서 데이터가 빈 데이터인 경우, 상기 데이터베이스에서 이전 센서 데이터를 독출하는 단계; 및
상기 독출된 이전 센서 데이터를 현 시점의 센서 데이터로 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 방법.
According to paragraph 1,
The database preprocessing method is,
When a key value does not exist in the read sensor data, checking whether the read sensor data is empty data;
If the read sensor data is empty data, reading previous sensor data from the database; and
A database preprocessing method for a non-traditional oil production plant, further comprising transmitting the read previous sensor data as current sensor data to the monitoring device.
명령어를 저장하는 메모리; 및
상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,
상기 명령어는,
상기 비전통 오일 생산플랜트의 모니터링을 위하여, 상기 비전통 오일 생산플랜트에 설치된 복수의 센서로부터 센서 데이터를 입력받는 단계;
상기 입력된 센서 데이터를 임시 저장하는 단계;
데이터베이스에 이전 센서 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 데이터베이스에 상기 이전 센서 데이터가 존재하는 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터와 상기 이전 센서 데이터를 비교하는 단계;
상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인지 여부를 판단하는 단계;
상기 임시 저장된 센서 데이터가 이상 데이터인 것으로 판단한 경우, 상기 임시 저장된 센서 데이터에 이상 데이터임을 나타내는 키(key) 값을 추가하는 단계;
상기 키 값이 추가된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 모니터링 장치로 전달하기 위하여, 상기 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 독출하는 단계;
상기 독출된 센서 데이터에 상기 키 값이 존재하는지 여부를 확인하는 단계;
상기 독출된 센서 데이터에 키 값이 존재하는 경우, 현 시점에 전송될 센서 데이터가 이상 데이터임을 알리는 알람 메시지를 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계; 및
상기 독출된 센서 데이터를 상기 모니터링 장치로 전송하는 단계를 포함하는 데이터베이스 전처리 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 비전통 오일 생산플랜트에 대한 데이터베이스 전처리 장치.In the database preprocessing device for an unconventional oil production plant,
Memory for storing instructions; and
Including a processor that executes the instructions,
The command is:
In order to monitor the unconventional oil production plant, receiving sensor data from a plurality of sensors installed in the unconventional oil production plant;
Temporarily storing the input sensor data;
determining whether previous sensor data exists in the database;
If the previous sensor data exists in the database, comparing the temporarily stored sensor data with the previous sensor data;
determining whether the temporarily stored sensor data is abnormal data;
When it is determined that the temporarily stored sensor data is abnormal data, adding a key value indicating that the temporarily stored sensor data is abnormal data;
Storing the sensor data to which the key value is added in a database;
Reading sensor data stored in the database to transmit the sensor data stored in the database to a monitoring device;
checking whether the key value exists in the read sensor data;
If a key value exists in the read sensor data, transmitting an alarm message indicating that the sensor data to be transmitted at the current time is abnormal data to the monitoring device; and
A database preprocessing device for a non-traditional oil production plant, characterized in that performing a database preprocessing method including transmitting the read sensor data to the monitoring device.
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110087476A1 (en) * | 2008-06-16 | 2011-04-14 | Patrick James Calvert | Method and apparatus for configuring oil and/or gas production system |
KR101387968B1 (en) * | 2012-10-29 | 2014-04-22 | 메타빌드주식회사 | Method for analysing field data of plant based on condition analysing rule |
KR20140063921A (en) * | 2012-11-19 | 2014-05-28 | (주)한국플랜트관리 | System for monitoring dynamic measurement data of plant structure |
KR20180095346A (en) * | 2017-02-17 | 2018-08-27 | 타이아(주) | System for monitoring spot equipment using local active black box and method therefor |
KR102427205B1 (en) * | 2021-11-22 | 2022-08-01 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for generating training data of artificial intelligence model |
KR20230086369A (en) * | 2021-12-08 | 2023-06-15 | 한국해양과학기술원 | Apparatus and method for controlling USV(Unmanned Surface Vehicle) for structural monitoring of offshore power plants |
KR102594835B1 (en) | 2022-12-08 | 2023-10-30 | 한국지질자원연구원 | System and method for optimizing oil sands production process through monitoring of physical properties |
KR102618023B1 (en) * | 2022-12-23 | 2023-12-27 | 앤츠이엔씨 주식회사 | Failure prediction diagnosis system and method through pattern analysis according to failure type |
-
2023
- 2023-12-21 KR KR1020230188615A patent/KR102685110B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110087476A1 (en) * | 2008-06-16 | 2011-04-14 | Patrick James Calvert | Method and apparatus for configuring oil and/or gas production system |
KR101387968B1 (en) * | 2012-10-29 | 2014-04-22 | 메타빌드주식회사 | Method for analysing field data of plant based on condition analysing rule |
KR20140063921A (en) * | 2012-11-19 | 2014-05-28 | (주)한국플랜트관리 | System for monitoring dynamic measurement data of plant structure |
KR20180095346A (en) * | 2017-02-17 | 2018-08-27 | 타이아(주) | System for monitoring spot equipment using local active black box and method therefor |
KR102427205B1 (en) * | 2021-11-22 | 2022-08-01 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for generating training data of artificial intelligence model |
KR20230086369A (en) * | 2021-12-08 | 2023-06-15 | 한국해양과학기술원 | Apparatus and method for controlling USV(Unmanned Surface Vehicle) for structural monitoring of offshore power plants |
KR102594835B1 (en) | 2022-12-08 | 2023-10-30 | 한국지질자원연구원 | System and method for optimizing oil sands production process through monitoring of physical properties |
KR102618023B1 (en) * | 2022-12-23 | 2023-12-27 | 앤츠이엔씨 주식회사 | Failure prediction diagnosis system and method through pattern analysis according to failure type |
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