油井参数传输技术：基于云架构与GPRS的研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于云架构与GPRS技术的油井参数传输技术，旨在提高油井的采收率和监控效率。论文深入研究了云计算技术的原理和核心特性，如分布式存储（Hadoop平台上的HBase数据库）和MapReduce框架，以解决传统监控系统中数据处理的不便和错误。此外，针对GPRS无线传输的高丢包率和延迟问题，论文提出了基于TCP/IP协议的有限重传算法，并结合DES加密算法增强数据安全性。实验验证了这些技术的有效性和实时性，实现了油井参数的可靠传输和分布式云存储，同时也支持动态网站实时展示井下参数，实现了网络访问的普遍性。关键词包括油井、参数传输、云计算、GPRS。" 这篇论文详细阐述了在当前能源形势下，石油资源的重要性和油井管理的挑战。为了提高采收率和优化管理，作者研究了如何利用云计算技术改进油井参数的实时传输系统。云计算的核心在于分布式存储和并行计算，通过Hadoop的HBase数据库处理大量数据，提高系统的稳定性和数据处理效率。MapReduce框架则提升了系统的实时响应能力。 在无线传输方面，论文聚焦于GPRS技术，分析了其丢包率高和延迟问题，并提出了基于TCP/IP协议的有限重传算法来改善这些问题。同时，由于GPRS网络的安全性不足，论文采用了DES加密算法，确保下位机发送的数据在网络中的安全性，克服了下位机计算速度慢的限制。 实验部分，作者在实际的潜油电泵井下传感器和GPRS模块中实施了TCP/IP协议的有限重传算法，证明了算法的可靠性和实时性，并应用DES加密确保数据安全。在上位机，建立了基于云架构的数据存储系统，采用B/S结构的动态网站实时展示井下参数，使得油井参数的网络访问变得无处不在。 这篇论文为油井监控提供了创新的解决方案，通过结合云计算和无线通信技术，提升了油井参数的传输效率和安全性，对石油行业的现代化管理具有重要的实践意义。