DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 储层潜在损害机理分析 2.1. 碳酸盐岩储层组构分析 2.1.1. X-衍射分析 如表1及表2的X-射线衍射分析结果表明，靖边区块储层矿物组成主要为石英、方解石、白云石和粘土矿物，矿物组成变化较大；粘土矿物中主要为伊利石和伊/蒙混层，但伊/蒙间层比含量较低有潜在速敏。 Table 1 X-ray diffraction total mineral analysis results of rock samples from Ordovician carbonate reservoirs in Jingbian (% 样号 层位 石英 钾长石 斜长石 方解石 白云石 菱铁矿 黄铁矿 白铁矿 粘土矿物总量 1 马家沟 1 - - 95 2 - - - 2 2 马家沟 39 - - 9 20 - 4 - 28 3 马家沟 2 - - 94 3 - - - 1 4 马家沟 1 - - 91 7 - - - 1 5 马家沟 4 - - 92 3 - - - 1 6 马家沟 26 - - 5 3 1 38 8 19 7 马家沟 94 - - 1 2 - 1 - 2 8 马家沟 3 - - 94 - - - 3 9 马家沟 3 1 - 91 4 - - - 1 表1. 靖边奥陶系碳酸盐岩储层岩样X-射线衍射全矿物分析结果(%) Table 2 X-ray diffraction clay mineral analysis results of Jingbian ordovician carbonate reservoir rock sample 样号 层位 高岭石 (K) 绿泥石 (Ch) 伊利石 (I) 伊/蒙间层 (I/S) 伊/蒙间层比 (%.S) 样号 层位 1 1 75 23 10 1 马家沟 0 0 80 20 10 2 马家沟 1 1 71 27 10 3 马家沟 0 0 91 9 10 4 马家沟 0 0 93 7 10 5 马家沟 27 5 0 68 50 6 马家沟 0 0 79 21 10 7 马家沟 0 0 75 25 10 8 马家沟 0 0 90 10 10 表2. 靖边奥陶系碳酸盐岩储层岩样X-射线衍射粘土矿物分析结果 2.1.2. 扫描电镜分析 扫描电镜分析结果表明，堡区块储层发育有微裂缝，但基质构造致密，微裂缝中填充有伊利石和伊/蒙混层，微裂缝相互交叉错断，连通性较好，见图1。 图1. 马家沟组1号岩样扫描电镜图片 2.2. 孔渗结构分析 2.2.1. 成像测井资料分析 从图2看出，JB-1井裂缝相对最发育、裂缝渗透能力相对最强的井段为3758.5~3763.5米(横坐标60)，该段裂缝的条数多、角度高、连续性好，多为网状缝，且后期在裂缝发育的基础上，又发育有溶蚀，进一步提高了裂缝的渗透性，计算的裂缝宽度为11 μm，裂缝的孔隙度为0.02%，结合DSI处理结果综合评价为中等裂缝型储层。大部分井段无孔隙，物性较差，物性较好的储层段为3740~3743米和3759~3763.5米，全井段只有一段孔隙相对最发育，深度为3740.0~3743.0米。 图2. JB-1井3734 m~3794.5 m裂缝参数随井深变化 2.2.2. 压汞分析 实验(图3)测得JB-1井3739.96 m岩样的孔隙度为10%，排驱压力0.30646 MPa，最大孔喉半径2.400 μm，孔喉半径平均值0.7784 μm，最大汞饱和度为12.38%，退汞效率为101.914%。测试结果表明，JB-1井3739.96 m岩样为典型的低孔隙度、裂缝性储层，不均质性较强。 图3. JB-1井3739.96 m岩样压汞分析结果 2.3. 敏感性评价 2.3.1. 应力敏感性分析 测试结果(图4)表明，随围压增加，JB-1井3739.96 m岩样渗透率损害系数先增加后下降。当净压为3.5 MPa时，渗透率损害系数达到最大值，而后渗透率损害系数逐渐下降，这说明靖边构造储层岩样的应力敏感显著，应力敏感点为3.5 MPa。 2.3.2. 速敏性评价 速敏性评价结果(图5)表明，随实验流量的增加，JB-1井3739.96 m岩样渗透率没有损害，岩心无速敏，无临界流速。 图4. JB-1井3739.96 m岩样应力敏伤害评价结果 图5. JB-1井3739.96 m岩样速敏性伤害评价结果 2.3.3. 水敏感性评价 水敏感性评价结果(图6)表明，岩心渗透率随流通液矿化度下降一直很稳定，没有下降趋势，直至矿化度减小到5000 mg/L时，渗透率下降7.58%，所以该实验岩心临界矿化度10，000 mg/L。具有弱水敏性。 2.3.4. 酸敏性评价 图7表明，通土酸后岩心渗透率下降15.8%，属于弱酸敏，但计量出口端有沉淀物通出，推测为由于实验岩心过短，岩心缝(人造缝)中的GaF 2 沉淀物被部分冲出造成，实际矿藏造成的伤害可能会更高。 图6. JB-1井3739.96 m岩样水敏性伤害评价结果 图7. JB-1井3739.96 m岩样土酸敏性评价结果 2.3.5. 碱敏性评价 碱敏性评价结果(图8)表明，储层岩心渗透率随实验流体pH值的增大，渗透率基本没有变化，当实验流体pH值增大至13时，岩心渗透率下降3.2%，无碱敏。 图8. JB-1井3739.96 m岩样碱敏性伤害评价结果 2.4. 表面润湿性分析 接触角大小与油水对固体的润湿程度有关。因此，测量油–水–油藏岩石系统的接触角，可以了解油、水对油藏岩石的润湿性。测试结果表明，靖边气田岩样JB-1井3741.0 m灰岩岩样具有中等偏弱的亲水性。测定结果见图9及表3。 图9. 靖边气田JB-1井3739.96 m灰岩岩样润湿性测定结果 Table 3 Wetability test results of 3741.0 m limestone sample in JB-1 well in Jingbian gas fiel 序号 左接触角/˚ 右接触角/˚ 平均接触角/˚ 三次测定平均值/˚ 1 80.33 83.21 81.77 68.66 2 49.43 48.54 48.99 3 75.11 75.31 75.21 表3. 靖边气田JB-1井3741.0 m灰岩岩样润湿性测试结果
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user: 3. 储层保护钻井液技术 3.1. 屏蔽暂堵设计 根据孔渗结构参数分析结果，设计屏蔽暂堵方案设计如下 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]： 按“2%~3%刚性粒子 + 2%纤维堵漏剂(可选) + 1.5%充填粒子 + 1%~2%软化粒子”的规则，来确定各类暂堵剂比例。 根据实验室现有各种暂堵剂的固相颗粒粒度分布测定结果，并综合考虑产品质量、成本的因素，推荐用细目碳酸钙(600目和800目，粒径分布见图10(a)和图10(b))为刚性粒子，油溶性树脂为充填和软化粒子。设计结果见表4。 图10. 细目碳酸钙粒径分布测试结果 Table 4 Shielding temporary blocking design schem 储层 孔喉直径平均值 μm 刚性颗粒平均 直径/μm 软化、充填粒子 平均直径/μm 纤维状暂堵剂 平均直径/μm JB-1井3739.96 m 2.40 1.63 0.81 1.63 JB-2井5226.4 m 0.30 0.20 0.10 0.20 JB-3井4507.5 m 11.2 7.47 3.73 7.47 表4. 屏蔽暂堵设计方案 3.2. 解水锁剂优选 考察了不同表面活性剂对靖边气田JB-1井3739.96 m灰岩岩样润湿性的影响(表5)，以优选出高效解水锁剂。测试结果表明，SD-905能显著降低JB-1井3739.96 m灰岩岩样的润湿角，有利于减少“液珠”存在，降低水锁损害，并能增加驱油动力，有利于提高采收率。 Table 5 Effect of surfactants on the wettability of the limestone surface of 3739.96 m in well JB- 测试样品 蒸馏水 0.4%OP-10 0.4%ABS 0.4%SD-905 0.4%JDJSS 接触角/˚ 68.66 10.17 25.87 5.25 16.28 表5. 表面活性剂对JB-1井3739.96 m灰岩表面润湿性的影响 3.3. 抗高温碳酸盐岩储层保护钻井液配方 基于屏蔽暂堵设计及解水锁剂优选，并结合其他抗高温处理剂优选，构建了抗温达 210 ℃ 的低固相储层保护钻井液配方：2.5%膨润土浆 + 0.7%流型调节剂SDKP + 6%酚醛树脂SMP-I + 4%褐煤树脂SPNH + 4.0%磺化沥青FT3000 + 2%高效润滑剂SD-505 + 0.3%SD-905 + 0.8%硅氟降粘剂SDF-26 + 3.0%NaCl + 3%细目碳酸钙 + 2.5%双溶性树脂JDSZ + 2%超细纤维DL-93 (记为JDDGX210配方)。 对JDDGX210进行室内碳酸盐岩储层岩心污染实验评价，分别测试其在210℃下污染前后、不同状态下的渗透率，得到该配方的应力敏感性、酸敏性、碱敏性、水敏性等达到现场钻井要求。 JDDGX210配方对碳酸盐岩储层岩心污染前后的结果(表6)表明，JDDGX210配方污染后，在污染端形成致密封堵带，渗透率回复率仅为8.02%；切去0.6 cm后，渗透率回复率为90.88%，表明钻井液侵入的深度浅，屏蔽暂堵效果好。 Table 6 Evaluation results of JDDGX210 formula carbonate reservoir protection performanc 污染前渗透率 (×10 −3 μm 2 ) 污染后渗透率 (×10 −3 μm 2 ) 渗透率恢复率 % 切去0.6 cm后渗透率 (×10 −3 μm 2 ) 切去0.8 cm后渗透率 恢复率/% 43.64 3.50 8.02 39.66 90.88 表6. JDDGX210配方碳酸盐岩储层保护性能评价结果
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user: 4. 结论 1) 靖边奥陶系碳酸盐岩储层岩样粘土矿物中主要为伊利石和伊/蒙混层，且储层发育有微裂缝，但基质构造致密，微裂缝中填充有伊利石和伊/蒙混层，微裂缝相互交叉错断，连通性较好。 2) 靖边构造储层不均质性强，裂缝发育情况差别较大，平均孔隙度较低，属于典型的低孔隙度、裂缝性储层。 3) 靖边构造储层应力敏感和水锁损害性较为严重，水敏、盐酸敏、土酸敏感性损害相对较弱，无速敏和碱敏。 4) 基于屏蔽暂堵设计和解水锁剂优选构建的抗高温碳酸盐岩储层保护钻井液体系具有优良的储层保护效果。
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user: 摘 要 通过对东海平湖气田衰竭式开发过程中存在的问题进行分析归纳，认为气井井口压力低迷、主力气井产量递减明显、高产水气井贡献微弱等是制约目前气田稳产的主要因素。由于气田已经处于开发中后期，绝大多数气井的井口压力已经接近平台流程压力，针对气井井口压力低迷的问题，提出了单井流程降压技术以及平台流程降压技术；针对高产水气井贡献微弱的问题，提出了气举阀排水采气以及油管穿孔排水采气技术。实际矿场应用效果表明，流程降压技术以及排水采气技术应用效果较好，是海上凝析气田开发中后期保产稳产的主要技术手段。 关键词 :海上凝析气田，产量，压力，流程降压，排水采气 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 气田开发现状 平湖气田位于我国东海西湖凹陷保俶斜坡带上，距离上海市南汇嘴东南方向365 km，总面积240 km 2 ，主要包括放鹤亭、八角亭、中山亭、团结亭等地质构造。平湖气田自上而下钻遇的地层为第四系东海群，新近系上新统三潭组，中新统柳浪组、玉泉组及龙井组，古近系渐新统花港组和始新统平湖组及宝石组。平湖组为主要的烃源岩，含油气层系主要分布在古近系花港组和平湖组，其中花港组主要为含油层系，平湖组主要为含气层系。平湖组气藏中、上段储层孔隙度为17%，有效渗透率范围210~459 × 10 −3 μm 2 ，物性分析结果为中孔、中渗储层；平湖组下段孔隙度在10%~13%之间，有效渗透率在19~161 × 10 −3 μm 2 之间，物性分析结果为低孔、中低渗储层。 平湖气田自1999年投产以来，一直采用衰竭式开发方式生产，经过20多年的开发，目前气田天然气综合采出程度目前已经达52.77%，部分层位的采出程度已经超过70%。近年来，气田产量递减明显，大多数井的井口流动压力已经接近或者低于平台的流程压力，气田已经步入开发的中后期阶段。因此，如何保产、稳产以及解决气田出水问题是气田面临的主要难题以及亟待解决问题，这同时也是制约提高气田采收率的重要因素 [ 1 ]。
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user: 2. 气田面临的主要问题 凝析气田开发中后期，产量递减、气井高含水以及井筒积液等是目前普遍存在的开发难题 [ 1 ]，而海上油气生产平台由于平台地面条件的限制、海上作业成本高昂、海管入口压力高等，导致很多陆上气田的排采以及储层改造工艺难以实施 [ 2 ]，因此面临的问题尤其严峻。目前平湖气田面临的主要问题如下： 1) 井口压力低迷 由于平湖气田采用衰竭式开发方法，地层压力没有外来能量补充而持续下降，导致气井产能也持续下降，经过20多年的开发，目前绝大多数气井井口油压普遍接近流程压力，甚至有部分井的井口压力已经低于平台的流程压力，导致进入不了生产流程而停喷。 2) 主力气井产量递减明显 在气田开发过程中，随着气田地层能量的持续下降，平湖气田主力气井产能下降非常明显，根据统计结果，平湖气田放鹤亭构造放一断块下层系四口主力气井的总日产气量已经由2015年底的60.57 × 10 4 m 3 下降至20119年底的29.51 × 10 4 m 3 ，下降幅度高达51.2% (如图1所示)，对平湖气田的产量影响较大。 图1. 平湖气田四口主力气井2015~2019年产量对比图 3) 出水气井贡献微弱 在开发的过程中，平湖气田先后有5口生产井持续大量出水，出水后产量快速下降，随之停喷。这些出水井停喷后，平台工艺仍然实施了大量复产措施，然而在这些出水井中，仅放鹤亭构造放一断块上层系的B2井能够间歇式放喷生产，并且生产持续时间较短；而另外4口井生产时率极低，多次放喷均很难复活，绝大多数时间处于关井状态。
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user: 3. 开发技术对策 3.1. 流程降压 由于海上平台的天然气要经常长距离的海管输送至陆地终端，因此对入管压力是有一定的要求的，如流程压力达不到入管压力则需要用压缩机来增压。海上生产平台的流程压力的大小限制了气井的井口流出压力，单井的井口流出压力又与该井的废弃地层压力息息相关，进而影响着整个气田的最终采收率。因此通过降低流程压力可以达到降低废弃地层压力，进而延长生产井寿命，提高气田采收率的目的 [ 3 ] [ 4 ]。 根据海上生产平台降压对象的不同，平湖气田目前实施的流程降压又可以进一步细分为：单井流程降压和平台流程降压。 3.1.1. 单井流程降压 一般来说，海上生产平台的所有气井的最小井口流动压力是一致的，均为平台的流程压力，在气田生产后期，当气井的井口流动压力低于平台流程压力时，气井由于无法进入平台生产流程而停喷。由于平湖气田的海上生产平台既有油井又有气井，油井的流程压力又比气井的流程压力低，因此，当气田某一口气井的井口流动压力率先降至平台流程压力时，在经过适当的流程改造之后，可将该气井转接至油井的生产流程继续生产，从而将该井的井口流动压力降低至油井的流程压力，进而达到单井流程降压的目的。 平湖气田气井流程压力目前为3.8 MPa，经过单井降压后，单井的井口流动压力可以降低至1 MPa，经单井流程降压后，气井单井的井口流动压力下限降低幅度高达73.68%。 3.1.2. 平台流程降压 平湖气田生产平台最初设计的流程压力为9.6 MPa，早期是依靠气藏自身的能量进行衰竭式开采，2010年大部分主力气井的井口流动压力均已经接近9.6 MPa的流程压力线，因此从2010年12月至2014年9月，平台气井生产流程历经多次优化调整 [ 5 ]，流程压力逐步降至6.5 MPa，通过生产流程优化继续进行降压的空间已经非常有限。2014年，在气藏研究人员建议下，平湖平台现场对湿气压缩机进行了加载试运行，测试入口压力最低可达3.8 MPa，通过试运行发现，经过流程降压后，低压气井成功实现自喷复活，并且相同气嘴下，正常生产的气井井口产量也有一定的提升。2017年，平台再次进行流程改造，将两台湿气压缩机串联，理论上做到可以将气井流程压力降低至1.8 MPa，从而使得大部分井的生产寿命再次延长。 3.2. 排水采气 由于气田处于开发中后期，目前地层压力普遍处于较低水平，导致气井积液周期明显变短，如不及时将积液排出，将导致气井井筒加载，井下工具腐蚀以及井筒液体回流导致对地层的二次伤害等，最终还将导致气井水淹。由于气田开发后期，气井的地层压力较低，仅仅依靠气井自身能量很难将气井井筒中的积液携带出来，因此人工辅助排液是最为常用的手段之一 [ 6 ]。常见的人工复制排液技术包括：气体伴注排液技术、间歇关放排液技术、气举排液技术以及采气排液技术等 [ 7 ] - [ 12 ]。 根据作业措施的不同，平湖气田目前所实施的排水采气技术又可以进一步细分为：气举阀排水采气以及油管穿孔排水采气。 3.2.1. 气举阀排水采气 对于生产管柱带有气举阀的气井，当气井出水无法自喷生产后，气井产量和井口流动压力持续下降，在海上平台，通常将气井井口产出的天然气经过分离器分离后，通过气举管柱回接至产水气井的气举管柱上，用气举泵将气体通过气举管柱和气举阀注入至该井的井筒中，充分利用气体的膨胀，以较短时间来排出井筒中的积液，降低井筒负载，加大地层的生产压差，从而达到排水采气的目的。 3.2.2. 油管穿孔排水采气 对于部分投产较早的生产井，由于生产管柱中没有下入气举阀的气井，当气井出水后，不能直接使用气举阀来排水采气，如动管住大修井的话，成本非常高昂，而现有排水采气工艺又难以满足实际生产需要，如没有其他措施的话，将导致气井水淹关井。油管穿孔排水采气技术 [ 13 ] 试验思路来源于气举排水工艺，孔眼作用相当于简易气举阀，该技术有效的解决了海上生产平台不动生产管柱，也无需下入井下气举工具，只需通过在油管适当位置穿孔，从油套环空中注入气体，气体经过穿孔将油管中的液体举升出来，从而达到排水采气的目的。该方法操作起来简单、高效，很好解决了海上生产平台不动管柱气举排水采气的难题。
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user: 4. 应用效果评价 4.1. 流程降压效果评价 B7井为平湖气田放鹤亭构造放二断块的一口生产井，在2014年以后由于持续出水，同时一直没有天然气产出，因此一直处于关井状态。2017年初，对该井实施单井降压，将该井井口接入平台油系统的生产流程，井口最低流动压力由原来的3.8 MPa降至1 MPa，措施实施后该井成功复活，日产气量逐渐上升，最大恢复至2.8 × 10 4 m 3 ，之后缓慢降低，至2018年6月，该井再次停喷。期间累计增产天然气668 × 10 4 m 3 ，累计增产凝析油1166 m 3 ，效果良好，该井措施前后生产曲线如图2所示。 图2. B7井单井流程降压前后生产曲线 平湖平台气藏的生产流程最初的设计压力为9.06 MPa，2010年时，由于大多数主力气井井口压力均已接近流程压力线，经相关技术人员研究讨论，遂对平台天然气生产流程实施了流程降压，经过多次优化调整，平台流程压力由初始的9.06 MPa降至6.5 MPa，主力气井得以继续稳定生产，至压力降至6.5 MPa时，该阶段累计增产天然气达11.43 × 10 8 m 3 ，措施效果显著。 4.2. 排水采气效果评价 B1井为平湖气田放鹤亭构造放一断块的一口生产井，该井长期带水生产，产水量为6~8 m 3 /d，但是由于气田已经处于生产中后期，该井地层压力已经下降至较低水平，导致无法有效的将井筒中的积液带出，而平湖平台每年7~10月份都会由于台风影响而短暂的关井，该井每次关停之后重新开启均比较困难，喷活时间持续增加。由于该井在2010年大修时，根据研究人员要求和建议，预先在该井生产管柱中下入了气举阀，因此在该井开启困难时实时间歇性气举，排出井筒积液后又重新恢复自喷生产，很好了解决了井筒积液的问题。 B2井为平湖气田放鹤亭构造放一断块的一口生产井，该井的主要产气层位为P3 1 和P3 2 层，下部的P3 3 层测井解释为含气水层，2014年初，由于产量持续下降，井口流动压力降至流程压力而停喷，气井修井补孔打开P3 3 层。自从补孔P3 3 层之后，该井大量出水导致暴性水淹停产，之后多次进行间歇关放排液间断生产，生产时率较低。由于P3 3 层与其主力产气层P3 2 层距离过近，工艺工程师研究发现如采用封堵水层的措施，可能会存在将P3 2 层同时堵住的风险，因此不建议采用堵水措施；同时由于该井生产管柱中未提前下入气举阀，如想要采用气举阀来气举排水采气就要进行动管柱大修作业，而海上平台气井大修作业费用昂贵。经相关技术人员讨论研究，决定对该井实施油管穿孔作业。油管穿孔作业措施实施后，经过连续气举，该井成功复活，生产时率也恢复至水淹之前的水平，产气量稳步下降，截止到2019/12/31，该井累计增产天然气已达1850 × 10 4 m 3 ，累计产水高达6.06 × 10 4 m 3 ，并且目前日产气仍保持在1 × 10 4 m 3 以上，产量和压力均较稳定(生产曲线见图3)，排水采气效果较好。 图3. B2井油管穿孔措施前后生产曲线
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user: 5. 结论 1) 针对海上凝析气田开发中后期普遍存在的产量、压力低迷，产量无法持续等一系列问题，提出了适用于海上油气生产平台上便于操作的单井降压以及平台流程降压方法，使得当气井井口流动压力降低至平台设计流程压力时，再次通过单井降压或者平台流程降压来延续气井寿命的方法，从而使得整个气井的产量和寿命得以持续； 2) 对于海上凝析气田的高产水气井，由于井筒积液以及地层出水问题导致长期贡献微弱或者处于关井状态的产水气井，提出了在海上石油生产平台上易于操作的气举阀气举排水采气措施以及油管穿孔气举排水采气措施，该措施实施后，成功盘活了高产水气井，有效降低了气井的水侵风险，为海上气田排水采气技术指明了方向。
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user: 摘 要 长期以来，抽油机井系统效率分析和评价指标都没有统一的方法和标准，因此，本文针对目前抽油机井系统效率理论极值开展研究，在系统效率评价方法模型的基础上进行单因素分析和综合影响关系分析，应用实例进行综合评价，摸索出了一套简洁而方便的抽油机井系统效率评价方法，为相关技术部门和不同采油生产单位合理制定措施方案提供了强有力的技术支撑。 关键词 :抽油机井，系统效率，极值，评价 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 概述 有杆泵抽油是国内外石油工业传统的机械采油方式之一，也是至今一直在机械采油方式中占绝对主导地位的人工举升方式。目前国外对抽油机井系统效率评价方法研究很少，国内已经有了一些研究，如文献 [ 1 ] 通过分析后，直接提出抽油机系统效率极限值是38.4%。也有文章认为，抽油机系统效率的理论上限值为49%，理论下限值为41% [ 2 ]。但实际测试表明 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，有大量抽油机系统效率已超过此值，一些抽油机系统已达到50%乃至60%以上。传统的系统效率理论极限与现实情况相左，因此，需要找出一种能够反映多种因素对系统效率影响的评价方法。 抽油机系统效率的主要影响因素有包含油藏物性、设备性能、举升参数组合等 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，现有的抽油机井系统动态仿真理论 [ 10 ] 存在以下几点不足：其描述的仿真算法计算复杂，需要大量的单井数据，不能体现系各个因素对系统效率影响的大小，不方便现场使用。我们在抽油机系统效率方面进行了多年的研究工作，在抽油机井的举升设计、工况诊断、系统效率分析等方面积累了丰富的经验，并形成了初步的有关设计、诊断测试、系统效率参数敏感性分析的方法。但由于每口井井况的不同，如何运用一种简洁而方便的评价方法准确地反映抽油机井工况的好坏、系统效率的高低、提高潜力的多少，是本文深入探讨的问题。 本方法主要为了深入研究提高抽油机井系统效率技术，并通过对系统效率潜力的分析，实现单井和区块抽油机井系统效率的科学评价，对现场实施提高抽油机井系统效率措施目标提供科学准确、符合现场实际和技术经济性良好的评价指标，从而指导现场的方案设计和措施实施，提高各级技术管理、操作部门对抽油机井系统效率现状及潜力的认识水平，最终实现全油田抽油机井采油技术高水平管理、应用的目的。
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user: 2. 系统效率评价方法模型 2.1. 模型适用范围 本模型假设： ① 均质油藏，含水饱和度恒定； ② 非超低渗油层，非超稠油； ③ 忽略岩石和水的压缩性； ④ 油气两相的压力相同； ⑤ 拟稳态流动； ⑥ 普通型游梁式抽油机； ⑦ 井下摩擦正常； ⑧ 泵工作正常； 本模型适应于直井、定向井，非稠油热采井(50℃脱气原油粘度 < 500 mPa∙s)，日产液量 < 200 m 3 /d，生产气油比 < 640 m 3 /t井。 2.2. 单因素分析结果 单因素分析得到的影响抽油机井系统效率的主要因素包括：冲程、冲次、井深、泵径、粘度、含水、气油比、产量、有效举升高度。为细化分类，将影响因素分为三类：一是油井自然因素，包括井深、粘度、含水、气油比、井身结构；二是人为可调因素，包括冲程、冲次、泵径、泵深、杆柱组合、电动机功率；三是与油井自然因素和人为可调因素都有关系的，包括产量、有效举升高度。 单因素分析显示：抽油机井的系统效率与原油粘度、含水、生产气油比为单变关系，即随粘度、生产气油比的增大而降低，随含水的增大而升高。因此可以对此三因素进行综合分析，确定具体影响。 人为可调因素(冲程、冲次、泵径、泵深、杆柱组合、电动机功率)为求取效率极值的必要条件，将考虑进对油井自然因素(粘度、含水、气油比、井身结构)分类的过程内。 2.3. 系统效率与影响因素的综合关系 根据单因素分析，进行系统效率与影响因素的综合关系分析。 ① 计算 Q = 10 t / d ， f w = 0 时的效率与粘度、气油比之间的对应关系，构建无因次新物理量–油气综合量Zru (1)，利用图形归一化，构建新的无因次物理量油气综合量，利用最小二乘原理进行回归，构建系统效率与油气综合量的关系(2)，最终得到效率与粘度、生产气油比关系(3) (4) (5)。 Z r u = R R max (1) η = 0.384 e − 1.2987 Z r u (2) Z r u = R R max (3) R max = − 1 × 10 − 5 u 0 2 − 0.0219 u 0 + 364.4 (4) 式中： Q——产液量，t/d； fw——含水率； R——生产气油比，m 3 /m 3 ； Rmax——最大生产气油比，m 3 /m 3 ； η ——系统效率； Zru——油气综合量； u 0 ——粘度，mPa∙s。 ② 当 Q = 10 t / d 时，将 f w = 20 % ， f w = 40 % ， f w = 60 % ， f w = 80 % 的油气综合量Zru与系统效率关系在同一坐标内对比，得到不同含水时油气综合量Zru与系统效率的关系如图1。 图1. 不同含水时，油气综合量Zru与系统效率的关系 ③ 利用归一化和最小二乘原理，得到系统效率与油气水综合量Zruf的关系曲线如图2所示。 图2. 系统效率与油气水综合量Zruf的关系 对应关系式为： η = 0.36 e − 1.2783 Z r u f (5) 式中：Zruf——油气水综合量。 油气水综合量Zruf为： Z r u f = Z r u / Z r u m a x (6) 式中：Zrumax——最大油气综合量。 最大油气综合量Zrumax与含水的对应关系式为： Z r u m a x = 0.1301 f w 2 − 0.0942 f w + 1.0342 (7) 油气综合量Zru为： Z r u = R R max (8) 对应不同的含水， R max 公式不同： f w = 0 ， R max = − 1 × 10 − 5 u 0 2 − 0.0219 u 0 + 364.4 (9) f w = 0.2 ， R max = − 2 × 10 − 5 u 0 2 + 0.0148 u 0 + 446.67 (10) f w = 0.4 ， R max = − 1 × 10 − 4 u 0 2 + 0.1228 u 0 + 576.53 (11) f w = 0.6 ， R max = − 1 × 10 − 3 u 0 2 + 0.1793 u 0 + 762.01 (12) f w = 0.8 ， R max = − 4 × 10 − 3 u 0 2 + 0.5591 u 0 + 1160.6 (13) ④ 产量不同情况下，改变产量，得到不同产量下的效率 η 与油气水综合量Zruf的对应关系如图3所示。 图3. 不同产量下，系统效率与油气水综合量的关系
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user: 3. 系统效率综合评价应用实例 应用本模型，对华北油田某区块进行了油井系统效率控制图绘制和单井系统效率评价，计算步骤和应用情况如下： 某区块基础数据和生产数据见表1。 Table 1 Data of example oil well 序号 井号 日产液量 (m 3 /d) 气油比 含水 (%) 油压 (MPa) 套压 (MPa) 动液面 (m) 泵径 (mm) 冲程 (m) 冲次 (min −1 ) 1 C102-10 8 1 3 0.5 0 1400 38 4 4 2 C102-18 18 1 0.8 0.5 0 1721 38 4 4.8 3 C102-19 18 1 0.12 0.5 0 1505 38 4 4.8 4 C102-22 17 1 0.1 0.5 0 1913 38 4 4.8 5 C102-23 14 1 9.4 0.5 0 1995 38 4 4.8 6 C102-25 4 1 0.4 0.5 0 1837 38 4 4.8 表1. 示例油井基础数据和生产数据表 计算步骤： 1) 对每口井的单项数据与系统效率关系进行分析，从而可以找出系统效率影响曲线； 2) 综合考虑各因素，通过计算 Q = 10 t / d ， f w = 0 时的效率与粘度、气油比之间的对应关系，建立综合影响因素量Zruf，找出最大生产气油比与粘度的对应关系，利用最小二乘法，得到Zru与系统效率的关系曲线。同理改变Q的值，可得到不同产量下的效率与油气水综合量的关系。 3) 利用上述步骤得到单井系统效率理论上限、当前系统效率，并与现场提供系统效率对比如表2，从而得到各井的效率潜力值和效率实现率如表3。基于系统效率实现率的分析基础上，可以对各单井或不同生产区块进行系统效率的综合评价，采取相应措施提高抽油机井系统效率及系统效率实现率。 Table 2 Comparison of theoretical upper limit of system efficiency and current system efficiency and on-site system efficienc 序号 井号 系统效率理论上限 当前系统效率 现场提供系统效率 1 C102-10 35.41 14.84 13.79 2 C102-18 34.03 27.77 26.91 3 C102-19 29.82 26.89 27.92 4 C102-22 31.1 21.51 20.78 5 C102-23 36.37 35.8 35.14 6 C102-25 36.31 14.35 14.49 表2. 单井效率理论上限、当前效率、现场提供效率对比表 Table 3 System efficiency potential and realization rat 序号 井号 效率潜力 效率实现率(%) 1 C102-10 21.62 38.94 2 C102-18 7.12 79.08 3 C102-19 1.9 93.63 4 C102-22 10.32 66.82 5 C102-23 1.23 96.62 6 C102-25 21.82 39.91 表3. 单井效率潜力、效率实现率
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user: 4. 结论 本模型提出了无因次物理量Zru的概念，通过单因素和综合影响分析，得出抽油机井单井系统效率理论上限值，根据实测系统效率计算最高系统效率实现率，并由系统效率实现率的高低进行抽油机井潜力的评价分析，实现了单井和区块抽油机井系统效率的科学评价，对现场实施提高抽油机井系统效率措施提供科学准确的理论依据。该方法的评价实施应用，可以更好地对抽油井挖潜增效，有效降低油田企业的生产成本，实现当前低油价国际环境下的油田可持续发展，对油田的提质降耗、原油增产具有十分重要的意义。
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user: 摘要 电子商务频繁，在线交易量指数式增长，要求网络处理平台不断扩容升级。针对在线交易中心，服务器配置不准确，适应性差的问题，本文研究一种基于排队论的服务器配置方法。首先，采用G/M/c的排队论模型对交易请求的处理过程进行仿真建模，给出交易请求响应时间的估算公式，由此设计交易服务速度的计算方法。然后，通过实验建立服务器服务速度与服务器物理配置之间的对应关系，给出服务器物理配置的决策方案。实际应用表明，本文方法相可满足各种在线交易的服务器集群配置需求。
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user: 1. 引言 移动互联网的普及，使得人们可以通过无处不在的互联网进行金融业务，大大地增加了参与在线交易的用户基数。另一方面，电商也在不断地推出各类活动，例如双十一、六一八大促等，进一步地提升在线交易的规模。然而瞬时猛增的交易量，不可避免给现有部署的服务器更大的处理压力，从而产生宕机，卡顿，延迟巨大这些问题。最近，我们受北京捷软公司委托，开展项目“金融大数据实时流式计算及存储架构”研究，旨在针对金融领域产生的大数据进行实时的流式计算，对其进行高效存储和管理，提出适应于金融大数据的计算模型和存储架构，构建实时流式计算平台。然而在构建交易平台的时候，旧有的服务器在性能和数量上难以承受交易请求到达数量增加带来的压力。为了解决这些问题，对服务器配置的改造和升级就被提上了日程。 服务器扩容和改造升级一直是计算机应用领域的一个研究热点。早期的服务器配置估算主要采用TPC、SPEC和HPCC等的服务器评测体系的方式。例如刘文清 [ 1 ] 应用TPC评测体系给出数据库服务器和应用服务器配置的估算方案。陈英达 [ 2 ] 利用TPC和SPEC两类评测体系对服务器配置的估算方式开展了详细的研究，并给出相应的估算方法。然而TPC、SPEC和HPCC这些方法忽视了交易请求存在多种到达规律，也无法描述交易系统处理交易请求这一动态的过程，无法保证服务器配置计算的准确度。为了克服上述缺点，有人利用排队论建立交易请求处理过程的仿真模型。Derek [ 3 ] 等人将单台服务器系统视为M/G/1/N排队模型，用于发现适用于各种服务时间分布的最佳配置，通过实验可得，该模型可以更好地提供如何投资于增加服务器速度的策略。Young [ 4 ] 等人将单台服务器系统提供的服务建模为M/M/1排队模型，求出服务请求的平均响应时间的公式，实验表明，该方法有效地提高了服务器配置策略的准确率。然而Derek和Young仅仅是对单台服务器系统的情况进行探究，缺乏对多台服务器系统情况的分析。为了克服以上缺点，Hamzeh [ 5 ] 等人将云服务器建模为M/G/c/c+r的排队系统，基于该模型他们求得请求响应时间和其他重要的绩效指标，用于运营商确定服务器数量，将单台服务器系统的排队论建模推广到多台服务器系统，在进行数值实验和仿真验证之后，可以表明，该文献所提出的近似方法能为系统中的平均任务数，阻塞概率，立即服务概率以及响应时间分布特征(例如均值，标准差，偏度)提供高精度的结果。Junwei等人 [ 6 ] 将多服务器系统视为M/M/c排队模型，在此基础上得到新到达的服务请求的等待时间的概率密度函数，提高响应时间计算的准确度。YJ [ 7 ] 等人将有限容量的云服务器系统建模为M/M/c/K排队系统，论证了系统容量控制和利用率对等待时间，丢失概率和最终到达率的各种性能的影响，实验表明，相比传统方法，该文献提出的最佳利润控制策略可以使得云提供商在服务器数量上做出更为准确的决策。Jing等人 [ 8 ] 将多服务器系统视为M/M/c排队模型，在考虑到市场需求，请求的工作量，服务器级协议，服务器的租赁成本，能耗成本等诸多因素的基础上，提出了利润最大化的最优配置策略，实验表明，该配置策略优于传统方法。廖倩文 [ 9 ] 将多服务器的云计算中心看作为一个M/M/c排队问题，利用泊松分布描述批量到达云计算中心的用户服务请求变化特点，建立基于排队论的批量到达系统模型，然后给出系统稳态运行指标的计算方法，给出云中心的服务器配置的参考意见。张江强 [ 10 ] 在该文献的基础上，建立了具有两类用户请求的排队模型，分析系统的稳态概率分布、平均队长和平均响应时间等性能指标，提出云计算中心的服务器数量的优化方案。 虽然以上文献都利用排队论在一定程度上提升服务器配置估算的准确度，但都是将交易请求的到达规律简单地假设为泊松分布，适应性较差，与日趋复杂的在线交易环境不符，也没有探究服务速度与服务器物理配置之间的对应关系，无法形成服务器配置估算的标准流程。 因此，本文通过分析在线交易请求特点，提炼交易系统设计过程中存在的问题，首先采用G/M/c的排队论模型对交易系统进行仿真建模，给出交易系统性能计算公式，然后通过实验得到服务器服务能力与服务器硬件配置之间的对应关系，最终给出服务器配置方案。经实验可知，该方法可以适应多类实际交易系统设计问题的需要。
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user: 2. 在线交易过程和问题提出 2.1. 在线交易系统框架 图1为在线交易处理系统框架，用户向交易系统发出交易请求，在交易系统内部排队，继而形成任务队列，交易请求在被交易系统处理后，存储于数据库服务器当中。这里将从单机架构和集群架构进行分析。当c = 1时，该系统为单机架构，当c > 1时，该系统为集群架构。单机架构，顾名思义，交易请求的整个处理过程都是运行在一台服务器上。在为单机架构的交易系统配置服务器时，只需要考虑服务速度这一要素。集群架构，与单机架构相对应，同时有多台服务器处理交易请求。因此，在为集群架构的交易系统配置服务器时，既需要考虑服务器速度，还需要考虑服务器的数量。为了突出重点，我们做出了以下假设：1) 单机架构的交易系统，其处理效率由服务器的处理速度决定；2) 集群架构的交易系统，其处理效率由服务器的处理速度和个数决定。 2.2. 交易系统设计中存在的问题 在线交易系统的设计过程中，存在着以下几个难点。1) 高峰时期交易请求规模大：随着互联网+的推广，在线交易业务猛增，在线交易存在短时间高并发的现象。例如淘宝的双十一购物节，12306的春运放票等等。以天猫2019年的双11为例，活动当天，订单创建峰值达到54.4万笔/秒。体现在0点这一时刻，购买商品的用户同时向淘宝平台发出交易请求，海量的交易请求蜂拥而至，呈现爆发的态势，给在线交易平台产生了巨大的压力。因此，在为交易系统配置服务器的时候，首先需要考虑的便是其高峰 图1. 在线交易处理系统框架 时期的承受能力。2) 高实时性：为了保证发起在线交易请求的用户的良好的体验，在线交易请求的处理完成时间必然是越短越好。如果交易系统处理交易请求的时间超过3秒钟，停留在支付界面的用户会有明显的延迟感。因此，在线交易请求的处理是一项具有极高实时性的业务。3) 交易数据到达随机没有规律：发送交易请求的用户彼此之间是独立的个体，因此促使不同用户提出在线交易请求的因素也是多种多样。在设计交易系统的过程中，非常有必要找出高峰时期交易请求的到达规律。4) 交易请求处理规则繁多：金融在线交易的形式越来越多，支付手段也极为丰富，给用户带来了极大的便利，但同时也存在着各种交易风险，如用户信息泄漏、交易信息被篡改等，给用户的利益带来严重的损害。本项目在对交易请求的特点进行分析之后，为每一类交易请求都制定了10个以上的风险规则。同时，这么多的风险规则这也增加了交易请求的处理复杂度。5) 处理服务器的选型和配置困难：本文是围绕着交易系统的服务器配置展开研究的，因此，处理服务器的选型便是重中之重。 2.3. 研究动机 本文的研究基于“金融大数据实时流式计算及存储架构研究”这一项目，旨在针对金融领域产生的大数据进行实时的流式计算，并对其进行高效存储和管理，提出适应于金融大数据的计算模型和存储架构。该项目的具体目标是建立基于Cassandra的流大数据数据库，构建实时流式计算平台，支付机构总量1亿个人客户以上，确保每日高峰时期每秒并发10，000笔交易持续两小时，满足系统的平均响应时间w小于2秒，连续运行三十日以上。同时还要根据10个以上的交易规则，判断风险分数，即时提交给交易系统，进行交易风险事件判断，实现风险事故比率在万分之一以下，显著提升在线交易质量。然而在构建交易平台的时候，旧有的服务器在性能和数量上满足难以承受交易请求到达数量增加带来的压力。为了达成这些目标，我们有必要对服务器配置的扩容和改造升级展开研究。
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user: 3. 交易系统仿真建模 3.1. 在线交易过程的排队论假设 在交易系统中，用户请求源源不断的到来，并被c台服务器处理，这一过程可以视为一个排队过程。本文研究的交易系统内的c台服务器是同构的。我们利用排队论的相关理论工具来研究在线交易过程 [ 11 ]，特别关注以下几个变量参数： c，服务窗口个数，即服务器个数； λ ，交易请求到达速度，即单位时间内交易系统平均到达的交易请求个数； μ ，服务速度，即单位时间内一个服务器能够处理完成交易请求的平均个数； w，交易请求在系统中平均逗留时间，即交易请求响应时间。 3.2. 在线交易请求到达规律建模 在非高峰时期，用户的行为不容易受外界影响，故可以认为每一条交易请求到达交易系统的事件是随机并且独立同分布的，我们可以假设单位时间内到达系统的交易请求个数服从泊松分布。在高峰时期，用户容易受到外界事件的影响，整个用户群体的趋向性较为明显，表现为集中地在同时在一个较短的时间段内提出交易请求。由于本文的研究目的是因为业务大增，提出服务器扩容升级的方案，所以我们聚焦研究高峰时期在线交易的规律。相较于非高峰时期，高峰时期的交易请求到达规律存在以下特点：1) 数据到达的规模较大；2) 数据到达的规模是可预见的，在某一个相对较小的范围内波动；假设泊松分布的参数为 ，实际的物理含义则是单位时间内到达系统的交易请求的平均个数，其期望和方差均为 λ ，显而易见的是，它无法满足对数据离散程度有更进一步要求的场景。又因随着 λ 值的增大，泊松分布可近似为正态分布，而正态分布优点在于我们可以通过调整描述离散程度的参数 σ 来拟合数据分布的离散程度。因此在本文中，我们假定高峰时期的交易请求到达规律符合正态分布。我们定义 X ( y ) 为 ( y ′ ， y ′ + y ) 时间内到达交易系统的交易请求个数，它服从参数为均值为 λ y ，标准差为 σ y 的正态分布，其累积分布函数为： P ( X ( y ) ≤ k ) = { 0                                                                         ( k < 0 ) ∫ − ∞ k 1 2 π σ y e ( − ( x − λ y ) 2 2 ( σ y ) 2 ) d x               ( k ≥ 0 ) (1) 图2. 交易请求个数的正态分布 图2为交易请求个数的在高峰时期的分布，其中 λ = 10 ，即交易请求到达速度为10， σ = 0.5 ，即正态分布的标准差为0.5，y = 1，图中只呈现了 0 ≤ X ( y ) ≤ 20 时的概率分布。从图2可以看到，高峰时期，当交易请求个数服从“很陡”的分布时，正态分布可以很好地描述这类分布情况。 3.3. 交易处理的服务规律建模 一般而言，不妨假设每一个服务器的执行时间 Y 1 ，服从参数为 μ 的负指数分布，意为一个服务器在单位时间内处理的平均交易请求个数为 μ ，即3.1节所提到的服务速度为 μ ，其累积分布函数如下： P ( Y 1 ≤ y ) = { 1 − e − μ y           ( y ≥ 0 ) 0                           ( y < 0 ) (2) 3.4. 排队性能指标的计算 在3.1和3.2节中，假设高峰时期，交易请求的到达分布服从正态分布。在3.3节我们假设服务时间服从负指数分布。因此，整个交易系统的服务过程可以认为是G/M/c排队系统 [ 11 ]，即交易请求到达分布服从平均到达速度为 λ 的正态分布，其相应的间隔时间分布函数为 A ( y ) ，服务时间服从参数为 μ 的负指数分布。其中， λ 为单位时间内，交易系统到达的交易请求平均个数， μ 为单位时间内，单个服务器所能处理的交易请求平均个数，即3.1节所提的服务速度，c为交易系统的服务器个数， σ 为标准差。 根据公式(1)，可以求得高峰时期交易请求到达间隔时间 Y 2 的累积分布函数 A ( y ) 为： A ( y ) = P ( Y 2 ≤ y ) = 1 − P ( Y 2 > y ) = 1 − P ( X ( y ) = 0 ) = 1 − ∫ − ∞ 0 1 2 π σ y e ( − ( x − λ y ) 2 2 ( σ y ) 2 ) d x   ( y > 0 ) = ∫ 0 + ∞ 1 2 π σ y e ( − ( x − λ y ) 2 2 ( σ y ) 2 ) d x   ( y > 0 ) (3) 受文献 [ 12 ] 的启发，可得G/M/c系统的交易请求响应时间w的计算公式可近似为： w = α c c μ ( 1 − α ) + 1 μ (4) 其中， α 为如下函数 f ( α ， μ ， λ ， c ) = 0 时的解，并且 α 在区间(0，1)， f ( α ， μ ， λ ， c ) = 0 存在唯一解，函数f的解析公式如下： f ( α ， μ ， λ ， c ) = − α + ∫ 0 + ∞ e − ( c μ − c μ α ) y A ′ ( y ) d y = ∫ 0 1 ∫ 0 1 [ − α + x 2 − x λ y − σ 2 y 2 2 π σ 3 y 4 e − ( ( x − λ y ) 2 2 ( σ y ) 2 + ( c μ − c μ α ) y ) ] d x d y (5)
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user: 5. 交易系统服务器的物理性能配置 在第4节中，已经求出了符合要求的交易系统服务速度(单机和集群)，即服务能力要求，但是这个服务速度指标 μ 不能直接对应服务器的硬件配置参数，即不能根据 μ 的值直接去升级或购买新的服务器，因为升级或购买新的服务器时，只能依据服务器硬件的主频，或每秒执行指令的条数作为主要指标依据 [ 13 ]。为了解决这个问题，我们可以利用已有的多台、多类型计算机设备，通过实验来确定 μ 和服务器的硬件配置之间的对应关系。 5.1. 单机交易服务速度m和硬件配置性能指标实验数据 我们采用多台配置不同的Dell服务器进行试验，其指令执行速度从200，000，000次浮点加法计算/秒到700，000，000次浮点加法计算/秒不等，内存32GB，总存储量1TB，运行的操作系统为Red Hat Linux，交易系统运行于大数据处理平台Storm上 [ 14 ]，数据库采用Mysql。交易请求数据通过Java的模拟测试框架Mockito生成，模拟生成的数据会被交易系统使用，平均每一个交易请求会需要五次查询和一次数据库插入操作。为了测试在不同配置的服务器上的交易系统的极限服务速度，我们预先将100万个交易请求读入内存当中，并测试其处理完全部交易请求所需的时间，得出平均服务速度。 我们用服务器每秒所能执行的指令条数 ρ 来量化服务器本身的物理配置。因而，求解服务器配置问题可以转化为：已知低要求，低配置场景下的μ-ρ对应关系，推导出高要求高配置场景下的μ-ρ对应关系。在实际研究工作中，我们已有的、老旧的服务器往往在性能上远远无法满足与日俱增的在线交易需求，因此如何根据已有的、低端服务器资源，分析推导出服务速度 μ 和指令执行速度 ρ 的对应关系是必须解决的问题。 为了建立服务速度 μ 和指令执行速度 ρ 的对应关系，我们利用同济大学高性能计算中心的十台配置不同的机器上运行交易系统程序，得到表1中的试验数据，指令执行条数的单位是10 8 浮点加法指令数/秒，服务速度的单位是交易请求个数/秒。 Table 1 Correspondence tabl 指令执行条数 服务速度μ 1.7193 1397 2.1840 1644 2.8314 2218 3.3457 3128 4.2321 4099 4.9637 5219 5.4400 6033 6.0268 7110 6.5293 7836 6.8268 8281 表1. 对应关系表 表1为指令执行速度 ρ 和服务速度 μ 的对应关系所制成的表格。从表1中我们可以看到，当服务器的指令执行速度提升之后，其服务速度也会随之提升，但不是简单的线性关系。 5.2. 通过数据拟合获得μ-ρ解析关系 多项式函数拟合因其计算过程简便，模型容易理解，和对于小数据量拟合效果好而被广泛的应用于离散数据点的曲线拟合 [ 15 ]。 在本文中我们应用多项式函数来对数据进行拟合，我们定义执行速度 ρ 和服务速度 μ 之间存在如下近似关系： ρ = p 0 + p 1 μ i + p 2 μ 2 + ⋯ + p M μ M = ∑ i = 0 M     p i μ i (9) 在经过多次试验之后，我们发现，当M = 3时，多项式函数对于数据的拟合效果最好。系数p 3 ，p 2 ，p 1 和p 0 的值可以通过最小二乘法得出，分别为8.57 × 10 −12 ，−1.56 × 10 −7 ，15.32 × 10 −4 和−0.03。因此，μ-ρ的对应关系可以由公式(10)来表示。 ρ = 8.57 × 10 − 12 μ 3 − 1.56 × 10 − 7 μ 2 + 15.32 × 10 − 4 μ − 0.03 (10) 5.3. 服务器硬件配置的最终确定 如果采用单机服务器，根据我们项目的要求，规定高峰时期，交易系统能够在交易请求到达速度为10，000条每秒的情况下，将请求响应时间w控制在2秒之内。从4.3.1节可知，单机服务器的目标服务速度 μ 为1.15万个交易请求/秒。将1.15万个交易请求/秒代入公式(10)，可得单机服务器的目标性能应当达到9.98 × 10 8 次浮点加法指令数/秒。 又因集群环境中，交易系统的服务器数量可以有很多的选择，而在确定不同数量的服务器个数之后，服务速度的计算方式都是相同的。因此，当c等于2，4，8乃至100等情况时，服务速度的计算方式都是相同的，事实上配置任意个服务器的数量都可以，原理是相同的。 因此，若采用集群服务器，不妨以服务器个数c = 8的集群环境为例，给出集群环境下，服务器配置的最终确定方案。从4.3.2节可知，当c = 8时，集群环境的单台服务器的目标服务速度 μ 为1450个交易请求/秒。将1450个交易请求/秒代入公式(10)，可得服务器的目标性能应当达到1.89 × 10 8 次浮点加法指令数/秒。 5.4. 项目实际应用效果 通过以上的研究，无论是单机或者是集群架构，我们最终都可以确定服务器的配置。“金融大数据实时流式计算及存储架构”项目已经结题，并生成相关验收报告。我们的研究已经通过专家评审，符合项目委托方的要求，受到客户的满意，已证明确实可以指导服务器配置扩容和改造升级。
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user: 6. 结束语 本文提出了一种基于排队论的在线交易系统的服务器配置决策方法。在该方法中，我们利用排队论来对交易请求的处理过程进行建模，求出交易请求平均响应时间的计算公式，根据公式推导，给出服务器的服务速度的计算算法，接着，本文通过实验求出低要求，低配置场景下服务器的服务速度与服务器物理配置之间的对应关系，借助多项式拟合，计算得到高要求，高配置场景下的服务器物理配置。针对传统排队论建模产生的不准确、不令人满意的问题，我们假设交易请求的到达规律符合正态分布，相比负指数分布，正态分布更符合高峰时期交易请求的到达规律。为了提升该模型的可用范围，我们利用排队论的G/M/c模型来进行建模，该模型适用于多种交易请求的到达规律，通过该模型得出的计算公式可同时应用于单机与集群环境的服务器配置。但是，在复杂的分布式环境的服务器配置扩容与改造升级方面，还不完善，下一步将充分利用排队论网络模型增强服务器配置决策的适用范围和准确度。
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user: 摘要 面对贵州大学学生因缺乏校园生活经验而产生的问题，从在校学生实际需求出发，提供一个协助日常学习生活的APP平台。采用Google发行的APP开发软件Android Studio，基于Java环境进行开发，经过软件立项及方向选择、原型设计、UI设计、框架的搭建、开发、上线准备等过程，最终实现一个具有完整功能的APP，主要包括信息的存储与查找、实现简单的交流模块、导入学生课程信息、实现用户等级区分四大功能。APP主题和UI采用贵州大学元素，具有明显的贵州大学校园学习生活特色。
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user: 1. 引言 随着时代的发展，智能手机在我们生活中越来越普及，如今越来越多的安卓手机APP出现在人们的生活中，并且，每一款APP都有各种各样的功能。不知不觉间，我们的生活习惯和方式已经被手机APP改变，人们对手机的依赖越来越大。对于高校的大学生来说，在学习和生活过程中也需要用到各类软件，有些软件是学生必须有的，比如说进学校的系统，还有学校为了便于管理学生开发的软件等。“贵大校园易”这款软件从实际出发，为学生交流和课程管理等方面给使用者带来极大便利，并且这个手机APP为贵州大学特制，是具有贵州大学特色的一款软件 [ 1 ]。
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user: 2. APP项目需求 2.1. 功能需求分析 简单来说，需求分析就是告诉开发者，用户需要实现什么功能、达到什么目的、解决什么问题。在进行需求分析的时候，应当积极主动地与客户进行沟通，从而理解用户的目标，使得项目的开发始终围绕用户来开展。 功能需求是软件需求的主体，因此在开始开发软件之前，必须了解清楚用户的需求和需要，需要与用户多交流，从而确定接下来要开发的软件需要实现和完成的具体功能。 在贵州大学，不管是刚刚步入大学校园的大一新生还是其余的在校学生，在生活和学习过程中都会遇到不少问题，对于他们来说缺少可以解决当下遇到问题的方法和途径，并且对学校部门的管理和功能不了解，本软件在这样的需求之下，来确定了这款软件需要实现的具体功能： (1) 信息的存储与查找：主要将毕业学生或者在校学生对于个别问题或者事件比较有权威的解答等信息储存起来，方便其他学生对于此类信息的查找。 (2) 实现简单的交流模块：让学生在软件上自主的交流，类似于常见的社交软件，并从中获取自己需要的有用信息。 (3) 导入学生课程信息：将学生学习课程表导入软件中，方便学生日常上课查找教室与寻找任课教师。 (4) 实现用户等级区分：对于学生与老师这两个不同用户，给予不同的操作权限。 2.2. 非功能需求分析 非功能需求分析用于补充功能需求分析，主要包括用户使用时对于软件性能方面的要求以及软件运行环境的要求。 (1) 易操作性：软件的用户针对不同的人群，软件的基本操作都与人们日常生活中经常使用的软件的基本操作相同，所以本软件简单的操作可以适用于不同的人群。 (2) 美观性：一个软件的美观性是提升用户体验感的基本要求，本软件在设计软件的界面时使用了大量的贵州大学的元素，给使用者带来视觉上亲切的体验感。 (3) 可维护性：随着不同人群对APP的使用，系统会出现各种不足，所以，在进行系统设计时，需要考虑是否方便维护，在APP出现漏洞和问题时，需要精准及时的维护。所有的维护记录都应该记录在系统日志中，在出现相同问题的时候，能够提供指导 [ 2 ]。