Resumen Los datos de detección de fugas de alta frecuencia generados por el sistema SCADA han llevado a un aumento en el volumen de datos, lo que dificulta el almacenamiento y la utilización eficiente de los datos de series temporales. Por lo tanto, con el fin de optimizar el efecto de gestión de almacenamiento integrado de datos de múltiples fuentes en el sistema SCADA de oleoductos y gasoductos, se estudió la aplicación de la tecnología de lago de datos en tiempo real en el sistema SCADA de oleoductos y gasoductos y se propone un método de gestión de datos para el sistema SCADA de oleoductos y gasoductos basado en la tecnología de lago de datos en tiempo real. Este método se dirige al aumento en el volumen de datos causado por los datos de detección de fugas de alta frecuencia en el sistema SCADA. La tecnología de lago de datos en tiempo real se utiliza en el sistema SCADA de oleoductos y gasoductos para almacenar directamente en tiempo real los datos de series temporales de detección de fugas generados por el sistema SCADA en la base de datos de series temporales OpenTsDB del lago de datos. Realiza un almacenamiento rápido de datos y asegura la disponibilidad y el tiempo real de los datos; además, el lago de datos utiliza un algoritmo de minería de datos basado en el algoritmo K-means mejorado y un método de almacenamiento de fusión de datos de múltiples fuentes basado en el algoritmo BIRCH para clasificar y fusionar el almacenamiento de datos de múltiples fuentes, con el fin de mejorar la utilización de los datos. Tras la prueba, la tecnología de lago de datos ha mostrado buena estabilidad en grandes volúmenes de datos y escenarios de alta concurrencia después de aplicar el sistema SCADA. El tiempo promedio para la detección y localización de fugas en oleoductos utilizando datos del sistema SCADA es de aproximadamente 0.275 s, que es 0.125 s menor de lo esperado y tiene una buena eficiencia en la detección de fugas.
Huang et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.