基于輻射關系的數據行為響應機制研究

李春生,李少龍,邸京華,張可佳

(東北石油大學 計算機與信息技術學院,黑龍江 大慶 163318)

基于輻射關系的數據行為響應機制研究

李春生,李少龍,邸京華,張可佳

(東北石油大學 計算機與信息技術學院,黑龍江 大慶 163318)

在數據集成應用于構建智能化平臺過程中，隨著規模的不斷擴大，大量數據的高頻變更行為帶來的聯動影響導致平臺工作穩定性及效率出現瓶頸。為了提高平臺處理數據聯動變更業務的準確性和高效性，文中提出數據輻射模型概念，借鑒分類分析方法描述輻射行為，針對其復雜程度與輻射范圍制定出完整的行為響應規則。同時為進一步優化行為反饋效率，縮短處理時間，設計出基于時間代價優化的RD-TCO模型用于處理數據輻射行為，并完成基于輻射關系的數據行為響應機制(RDBR)，以達到增加數據處理準確度、提高數據集成平臺工作效率的目的。最后結合大慶油田某采油廠三次采油跟蹤運行數據管理平臺的實際使用情況，利用RDBR機制實現對平臺中數據集成系統的設計與改進。

數據輻射；行為響應；時間代價優化；RD-TCO模型

0 引 言

數據集成技術經過數十年的發展，已經廣泛應用于工業生產及工程施工各領域中，并發揮著舉足輕重的作用[1]。由于數據規模的擴大和開發時效性的增強，對相關生產數據準確性與高效性的需求與日俱增，于是探究數據內部聯動關系，制定迅捷有效的數據行為響應機制成為提高集成平臺工作效率的關鍵[2-4]。輻射關系的提出將數據聯動影響規則化，降低了大量數據行為變化過程中來源缺失、關系變更等現象帶來的負面影響，解決了數據集成平臺工作過程中由于數據聯動關系帶來的冗余與模糊[5]。

集成平臺對數據動態的分析與管理為企業提供了實時的數據視圖與靈活的查詢服務[6]。雖然通過制定基于標準的元數據模型實現了數據變更的協同性，但由于集成數據頻繁的行為變更與復雜的關系網絡而依舊存在以下不足：

(1)由于工程需求的多變性，導致部分數據缺失狀況嚴重或使用價值較小，造成數據來源定義模糊，數據獲取方式混亂[2,7]。

(2)部分有動態化需求的數據由于關聯數據從屬關系的變更，計量單位、語義屬性、計算方式等因素的改變，極大程度地降低了數據的準確度。

(3)當多個數據變更行為發生時，彼此之間涉及的數據模型可能存在錯綜復雜的獲取順序問題，導致集成平臺工作效率的低下[8]。

針對上述問題，設計基于輻射關系的數據行為響應機制，提出數據輻射模型表示發生行為變化數據的關系屬性及邏輯結構。通過分類分析的方法構建數據行為響應規則，設計RD-TCO模型，實現對多行為并發響應順序的優化，達到提高數據聯動變更準確率與多變更行為處理效率的目的。

1 引入數據輻射模型

數據輻射概念源于數據集成平臺工作中頻發的數據變更過程所產生的聯動影響，現將其定義為由于部分數據模型發生邏輯屬性、計算方式、數值內容等數據行為變化造成關聯數據模型屬性與功能的變更[9-10]。

在數據集成平臺中，當部分數據發生行為變化時，稱該數據為輻射源數據Ds。Ds是造成數據輻射的主要原因。將受Ds影響發生改變的數據集合稱為輻射域β，β內具體受影響的數據元素稱為輻射域影響因子φ。

數據輻射模型可描述為一個五元組[11](觸發標識γ，輻射元素Rdf，業務屬性Buf，輻射域β，輻射關系α)。

觸發標識γ作為檢測數據是否發生變更行為的觸發器，默認未發生變更時狀態為0，發生變更時置為1。輻射元素Rdf是模型中發生變化的數據元素集合，具體表示形式為：

業務屬性Buf用以描述Rdf中數據元素在實際項目中代表的含義以及計量單位等具體功能。輻射域β表示受Rdf輻射的數據模型的集合矩陣，具體表示形式如下：

輻射關系α包含了輻射數據Rdf與輻射域β中對應數據元素的獲取方式。因此一個基于輻射關系的源數據模型可直接表示為：

2 輻射關系的分類

輻射關系分為數值行為輻射與關系行為輻射[12]。其中數值行為輻射較為簡單，只需考慮數值變化時對輻射數據的影響，具體包括：

數值變更。源數據模型中只有數據元素的數值發生變化，其一般表述形式為：

業務屬性變更。在項目中表達的含義發生變化，如月度數據更改為旬度數據、計量單位的變化等，可能會造成數值的連帶變更，其一般表述形式為：

關系行為輻射因源數據與輻射數據對應關系發生變化需要考慮因素眾多，較為復雜，具體包括如下兩種情況。

(1)輻射關系變更。源數據模型獲得輻射數據時對應的計算方式發生變化，其一般表述形式為：

(2)輻射源變更。輻射源的變更分為新增、刪除與替換每項變更在發生時都有可能造成對應關系的變化，其一般表述形式為：

在分析輻射源變更情況時，首先對源數據與輻射數據的對應關系進行分類。

當且僅當e→en時總有：

則認為M1和M2存在SCI型關系。

當e→en時總有：

則認為M1和M2,M3,…,Mk存在SCS型關系。

rv=linkp(e1,e2,…,et)；{e1∈Rd1∈M1,e2∈Rd2∈M2,…,et∈Rdt∈Mt}

當e1→en1,e2→en2,…,et→ent時總有：

rvn=linkp(en1,en2,…,ent)

則認為M1,M2,…,Mt和Mv存在MCN型關系。由于輻射數據模型中不同數據元素可以受多個輻射源影響，所以輻射源與輻射數據的對應關系可以是三種關系的交集。

行為響應規則的制定如下所述：

針對數值行為和關系行為具體分類情況，研究輻射數據在受到數據行為影響后的變化規律，提出如下響應規則：

Rule1：當發生輻射行為時，將觸發標識γ置為1，并判斷輻射行為如果是數值行為則進行Rule2，否則進行Rule3。

Rule2：當發生數值變更行為時，依據原有輻射關系搜索輻射域影響數據元素和業務屬性進行修改。

Rule3：判斷關系變更行為類型，如果是輻射關系的變更則進行Rule4，否則進行Rule5。

Rule4：當發生輻射關系變更時，修改輻射關系，將新的輻射關系αn賦予源數據模型。

Rule5：當變更行為是輻射源的增加時，建立新的輻射關系。如果變更行為是輻射源的刪除且關系不為MCN型，則將輻射域β內所有輻射數據元素Rdf刪除，否則判斷其他n-1個輻射源是否發生輻射關系之內的替換行為，發生則對源數據模型的輻射域和輻射關系進行修改，不發生則直接進行刪除。

當變更行為是輻射源的替換時，將原有輻射關系α從舊輻射源中剔除，如果是SCI型、SCS型，則關系α賦予新輻射源，否則建立新輻射關系。

Rule6：在Rule2、Rule4、Rule5完成之后將輻射數據模型標記為新的輻射源模型，重新進行Rule1直至觸發標識為0。

3 基于RD-TCO模型的響應執行過程

通過對輻射關系的分類以及針對性的行為響應規則設計，對數據輻射行為有了基本的處理方法。但當多個輻射行為發生時，數據模型通常會處于一個較為復雜的關系網之中，因此設計一套高效有序的響應執行模型變得至關重要[13]。將輻射關系簡化為一個執行順序有向圖G，D表示輻射關系中所有涉及的數據模型集合，F表示執行輻射響應所需時間代價的集合，因此行為響應模型的實際功能轉化為圖的路徑搜索優化問題。涉及路徑問題常使用的幾種算法其時間代價相對固定，且不能直觀地反映各頂點之間路徑序列的先后關系[14]。所以，為了提高效率，減少無謂的重復比較計算，文中提出了基于數據行為響應順序的時間代價優化算法。

第三步，若T(k+1)=T(k)，得到最優執行順序，算法終止，否則返回第二步。

RD-TCO模型的引入如下所示。

應用時間代價優化算法進行RD-TCO模型的構建。對圖1所示的執行順序有向圖G1進行執行順序求解。

圖1 執行順序有向圖G1

針對數值行為和關系行為具體分類情況，構建初始狀態矩陣T(0)和關系矩陣R(0)：

對關系矩陣R(0)：

此時將節點V2加入路徑，即V1到V3的路徑需經過V2。

插入節點V2加入路徑：

將方法推廣至T(1)和R(1)中所有元素，得到時間代價矩陣T(1)和關系矩陣R(1)：

顯然有T(1)≠T(0)，需要繼續執行順序優化，利用上述方法得到時間代價矩陣T(2)和關系矩陣R(2)：

其中，p表示圖的稀疏程度。

時間T可以表示為：

表1 RD-TCO模型與一般傳統方法性能比較表

由此可見，基于時間代價優化的RD-TCO模型在復雜行為關系執行順序的問題上具有高效緊湊的優勢[15]。

4 設計實例

以RD-TCO模型為基礎，設計數據輻射行為響應機制，對油田施工中的生產數據及相關作業歷史數據的聯動變更進行更新與修改，應用在大慶油田某采油廠地質大隊、作業大隊等相關單位。選擇較為有代表性的采油區塊月度注入數據進行說明，如表2所示。

表2 采油區塊月度注入動態數據表

表2選取了區塊月度注入動態數據模型中若干數據元素，既包括受多個輻射源影響的視吸水指數、注采比，還有模型內部輻射的開井率等，因此極具代表性。為了提高效果的直觀性，選取6個變更樣本，如表3所示。

根據輻射類型將樣本進行分類，可知1、2號樣本屬于數值變更，5號屬于業務屬性變更，3號屬于輻射關系變更。4、5號分別屬于MCN型、SCI型輻射源變更。

分析6個樣本的輻射關系和涉及數據元素估算具體行為執行時間代價，根據RD-TCO模型計算出最優化執行順序為：

V1→V2

V1→V4→V3

V1→V4

V1→V4→V3→V5

經過上述分析計算可知，當輻射行為的并行發生量增至1 000條時，傳統方法較基于輻射關系的行為響應機制語句執行頻度高出約56%，所以該機制對于數據執行效率具有較為明顯的提升。

表3 數據行為變更樣本表

將上述樣本實驗應用于另外20余個輻射關系模型，其中17個模型在實際運行過程中未出現系統崩潰和數據錯誤問題，2個模型運行過程中出現系統崩潰，經工作人員排查，系計算機硬件問題，1個模型發生數據錯誤問題，屬于人工錄入錯誤。由此可見基于輻射關系的行為響應機制可以應用于數據集成平臺等領域。

根據基于輻射關系的行為響應機制開發的數據管理平臺已經正常工作，憑借對聯動數據變更高效而準確的處理受到了應用單位的較好評價。

5 結束語

文中提出了基于輻射關系的數據行為響應機制，定義了數據輻射基本概念，對輻射關系中數據元素進行結構化的描述，采用分類分析的方法對數據行為進行了分類并設計了針對分類情況的響應規則，同時根據多輻射關系特征引入基于時間代價優化算法的RD-TCO模型完成了行為響應機制并節約了響應的時間成本，實現了提高集成數據聯動反應準確度與效率的目的。

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Research on Response Mechanism of Data Behavior Based on Radiation Relationship

LI Chun-sheng，LI Shao-long，DI Jing-hua，ZHANG Ke-jia

(College of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

In the process of applying data integration in building an intelligent platform,with the continuous expansion of scale,the high frequency change of large amounts of data has caused a bottleneck in the work stability and efficiency of the platform.In order to improve accuracy and effectiveness in data linkage model,a radiation relationship is proposed and referring to classification analysis method,rules of behavior response for different situations is formulated,drawing up a complete response rule based on its complexity and radiation range.At the same time,the RD-TCO model is designed to optimize the feedback efficiency and shorten time cost of response,finishing the response mechanism of data behavior based on radiation relationship.To achieve the purpose that increase the accuracy of data and improve the efficiency of the data integration platform.Finally,in combination with the three oil recovery operation platform of a production plant in Daqing Oilfield,the design of data integration system in the platform via RDBR mechanism is implemented.

data radiation;behavioral response;optimization of time cost;RD-TCO model

2015-09-11

2015-12-11

時間：2016-05-25

黑龍江省科學基金項目(F2015020)

李春生(1960-)，男，博士，教授，博士生導師，研究方向為人工智能及其應用、模式識別與人工智能；李少龍(1990-)，男，碩士研究生，通訊作者，研究方向為人工智能與信息處理技術。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20160525.1706.032.html

TP312

A

1673-629X(2016)06-0146-05

10.3969/j.issn.1673-629X.2016.06.032