序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇云計算技術(shù)的優(yōu)勢范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，信息技術(shù)進(jìn)步成為現(xiàn)如今時代的重要話題，圖書館發(fā)展緊隨得到了越來越多的關(guān)注，而計算機(jī)云技術(shù)的推出，更是為圖書館有序、健康發(fā)展創(chuàng)造了良好的契機(jī)。

1 計算機(jī)云技術(shù)

計算機(jī)云技術(shù)，即云計算（Cloud Computing），指的是一種分布式計算技術(shù)，其最基本的概念，是經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)把龐大的計算處理程序自動分拆成海量的相對小的子程序，再通過一系列服務(wù)器對應(yīng)構(gòu)成的大型系統(tǒng)通過檢索、計算，從而向用戶提供最終處理結(jié)果。借助計算機(jī)云技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供人員可在極短時間之內(nèi)，實現(xiàn)對海量信息的處理，提供類似超級計算機(jī)一般強(qiáng)大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

2 計算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的優(yōu)勢

計算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用存在多方面的優(yōu)勢，具體表現(xiàn)為：

2.1 安全可靠

計算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用，為數(shù)據(jù)存儲問題提供了極大的安全保障。計算機(jī)云技術(shù)經(jīng)由“云”的一端為用戶提供安全可靠的數(shù)據(jù)存儲，經(jīng)對計算機(jī)云技術(shù)的應(yīng)用，用戶無需再擔(dān)心病毒入侵、數(shù)據(jù)丟失等問題。此外，憑借嚴(yán)密的權(quán)限管理，還有助于實現(xiàn)用戶相互的數(shù)據(jù)共享。

2.2 存儲數(shù)據(jù)可實現(xiàn)資源共享

計算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用，把圖書館中的圖書數(shù)據(jù)存儲于“云”的一端，通過使終端與網(wǎng)絡(luò)連接，便能夠達(dá)成對這一部分?jǐn)?shù)據(jù)信息的同時訪問或者使用，進(jìn)而有效實現(xiàn)不同設(shè)備相互的資源共享功能。

3 云計算技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用

3.1 Iaas層次的應(yīng)用

3.1.1 建立高校圖書館私有云

建立高校圖書館私有云指的是借助虛擬機(jī)技術(shù)，對圖書館已經(jīng)存在的或最新購置的IT設(shè)備進(jìn)行整合，以產(chǎn)生IT設(shè)備資源地。把圖書館現(xiàn)存或新購置的一系列異構(gòu)存儲設(shè)備轉(zhuǎn)化為云存儲，借助云平臺管理軟件對相關(guān)資源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度、劃分，為圖書館各式各樣應(yīng)用提供使用。

3.1.2 將圖書館應(yīng)用部署至高校自身信息中心

此類方式是把圖書館各項應(yīng)用均部署至高校自身信息中心的云端，即為高校圖書館的私有云。將圖書館內(nèi)所有的服務(wù)器及存儲物理設(shè)備消除掉，僅留存下客戶端及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。各項應(yīng)用均是對高校信息中心服務(wù)器資源池、存儲資源池的使用，圖書館結(jié)合每一應(yīng)用具體需求對計算使用量進(jìn)行申請。該類技術(shù)應(yīng)用手段的優(yōu)勢在于：a.可有效降低高校圖書館對服務(wù)器、物理存儲設(shè)備的運行維護(hù)成本，改善基礎(chǔ)設(shè)施使用效率；b.防止產(chǎn)生高校對圖書館IT設(shè)備資金投入缺失的問題；c.強(qiáng)化圖書館信息資源服務(wù)可靠保障，防止出現(xiàn)受IT設(shè)備老化影響造成圖書館信息資源服務(wù)斷線問題。

3.2 SaaS層次的應(yīng)用

SaaS層次的應(yīng)用是基于Internet來提供軟件服務(wù)的。生產(chǎn)商把軟件安置自身服務(wù)器上，用戶經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)定制自身需求的軟件，并根據(jù)買入服務(wù)多少、使用時間來計費。用戶無需再專門購置軟件，且不需要對軟件進(jìn)行維護(hù)，此部分工作均通過服務(wù)商來展開。服務(wù)商為用戶提供網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一并，還可向用戶提供用戶提供本地數(shù)據(jù)存儲及離線操作等服務(wù)。就好比北京某科技公司，基于廣域性網(wǎng)絡(luò)化運行環(huán)境設(shè)立起智能化的信息交互平臺，推出的“中國專業(yè)圖書館網(wǎng)――基于WEB的集群圖書館管理系統(tǒng)”有效實現(xiàn)了圖書館用戶的全自動化業(yè)務(wù)管理。

3.3 綜合層次的應(yīng)用

3.3.1 圖書館私有云

借助CALIS本地平臺，使高校圖書館快速建立自身數(shù)字圖書館云平臺，符合與相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)鏈接要求。這一本地云平臺能夠安裝于IaaS/HaaS/PaaS上，同時可部分安裝于遠(yuǎn)程公共PaaS/HaaS/IaaS上。此部分圖書館云平臺可對CALIS提供一系列服務(wù)進(jìn)行集成、獲取。此外，圖書館私有云還可對一些服務(wù)進(jìn)行開放，促進(jìn)每一館相互的資源、服務(wù)的集成與共享。

3.3.2 圖書館公共云

借助CALIS公共服務(wù)平臺PaaS、SaaS服務(wù)平臺，CALIS每一信息中心均可很好地建立起高校數(shù)字圖書館公有云。此部分公共云一方面能夠于CALIS自身云計算信息中心IssS/PaaS中架構(gòu)，一方面能夠把一些應(yīng)用置于性格云計算信息中心提供的遠(yuǎn)程HaaS上。

4 計算機(jī)云技術(shù)在高校圖書館中的發(fā)展趨勢

在知識經(jīng)濟(jì)時代，各所高校的圖書館中，在計算機(jī)云技術(shù)的有效支持下，自動化管理系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)。然而，此類數(shù)據(jù)僅僅可在本行業(yè)內(nèi)開展實用，無法為以外的行業(yè)所瀏覽、使用，如此便造成圖書館同其他行業(yè)相互產(chǎn)生一道壁壘，數(shù)據(jù)信息共享面臨極大的挑戰(zhàn)。

鑒于此，就高校圖書館管理者而言，為了提升圖書館自身數(shù)據(jù)信息使用效率，應(yīng)當(dāng)研究制定出一套圖書館自身數(shù)據(jù)信息同國家、全球圖書館的數(shù)據(jù)交流計劃，促進(jìn)計算機(jī)云技術(shù)有效應(yīng)用的同時，還可有效共享全球范圍內(nèi)的圖書館數(shù)據(jù)資源。

5 結(jié)束語

總而言之，經(jīng)對云計算技術(shù)的有效應(yīng)用，將在各所高校圖書館相互建立起一個共享的“云端”，促進(jìn)高校圖書館用戶服務(wù)模式的全面改革，給雷服務(wù)計算模式變換勢必影響著高校圖書館一系列要素的轉(zhuǎn)變，其中各方面有點必將對高校圖書館形成深遠(yuǎn)的影響。在不久的將來，計算機(jī)云技術(shù)的日趨成熟，定將進(jìn)一步促進(jìn)高校圖書館有序、健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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[2]陳征.云計算在高校圖書館中的應(yīng)用[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2015，12（01）：159-160，206.

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作者簡介

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中圖分類號：TE319 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-7597（2013）22-0106-01

1 什么是云計算

云計算技術(shù)的實質(zhì)是將網(wǎng)絡(luò)中的各種軟硬件資源進(jìn)行集合，并對資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和分配，協(xié)同合作完成用戶提出的需求與業(yè)務(wù)，其關(guān)鍵技術(shù)包括以下幾個方面。

1）虛擬機(jī)技術(shù)。

虛擬機(jī)技術(shù)就是將服務(wù)器進(jìn)行虛擬化，將多個虛擬服務(wù)器當(dāng)成一個服務(wù)器，集合多個服務(wù)器的資源，統(tǒng)一進(jìn)行分配和管理，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理和運算。

2）數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。

云計算的存儲技術(shù)是利用分布式系統(tǒng)、計算機(jī)集群的原理，整合網(wǎng)絡(luò)中數(shù)量龐大的各種類型的存儲設(shè)備，通過軟件集合的方式共同工作，達(dá)到向外部提供業(yè)務(wù)訪問和數(shù)據(jù)存儲的功能。目前數(shù)據(jù)存儲技術(shù)主要有Google的GFS（Google File System，非開源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，開源），目前這兩種技術(shù)已經(jīng)成為事實標(biāo)準(zhǔn)。

3）并行計算。

并行計算是指利用大量的計算資源同時執(zhí)行多個計算過程來解決計算問題，可以有效的提高計算效率與處理速度。并行計算的運行原理是將一個大的問題化整為零，分成多個小的問題，分別對這些問題計算處理，最后將計算完成的結(jié)果進(jìn)行整合處理，返還給用戶。

2 我國石油工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢分析

隨著國際石油行業(yè)的發(fā)展，國內(nèi)石油企業(yè)開始意識到信息化在企業(yè)發(fā)展中的重要性。我國的石油行業(yè)目前正在由傳統(tǒng)模式向信息化、數(shù)字化進(jìn)行轉(zhuǎn)變。信息化的企業(yè)可以為企業(yè)管理者提供更多的資源，更高效的管理模式。

企業(yè)信息化需要重點解決以下問題。

1）信息檢索花費大量時間。

缺少統(tǒng)一的信息共享策劃，目前階段在企事業(yè)單位內(nèi)，信息的傳輸和利用效率還比較低。例如生產(chǎn)設(shè)施的科研資料、設(shè)計資料不能有效傳遞到生產(chǎn)運營階段，很多設(shè)計和施工階段的資料都存放在檔案館，造成生產(chǎn)運行和維護(hù)階段沒有準(zhǔn)確資料進(jìn)行設(shè)備維護(hù)，另外已建生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)施運行的生產(chǎn)經(jīng)驗也無法傳遞到的設(shè)計階段。經(jīng)過數(shù)年的實踐證明，信息資源共享可以有效的提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，就國際石油企業(yè)的發(fā)展看，信息技術(shù)的應(yīng)用增強(qiáng)了企業(yè)各部門的協(xié)同工作，加快了企業(yè)對市場的反應(yīng)能力。

2）需要全生命周期的生產(chǎn)設(shè)施管理。

項目的科研、設(shè)計、施工、試運行、生產(chǎn)運行、運行維護(hù)各階段之間資料不能有效傳遞，造成設(shè)計的資料在生產(chǎn)階段無法利用。在運行維護(hù)階段缺少準(zhǔn)確的資料維護(hù)設(shè)備。

3）缺少行業(yè)信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

石油行業(yè)中各級企業(yè)的地理信息資源分布一般比較分散，油田勘探開發(fā)、煉油生產(chǎn)、化工生產(chǎn)、產(chǎn)品銷售、工程設(shè)計、工程建設(shè)等部門都有各自的信息管理系統(tǒng)，多個系統(tǒng)的功能重疊，企事業(yè)單位之間無法順利的共享信息資源，導(dǎo)致了系統(tǒng)的重復(fù)建設(shè)。

4）信息展示不直觀。

信息展示沒有空間信息和圖形作為載體，顯得空洞、乏味，不夠直觀。

3 云計算技術(shù)在石油行業(yè)的應(yīng)用

3.1 構(gòu)建統(tǒng)一的“數(shù)字油田”地理空間框架數(shù)據(jù)庫

建設(shè)統(tǒng)一的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫，包括各級比例尺的二維矢量數(shù)據(jù)庫、影像數(shù)據(jù)庫、三維基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫等。

3.2 制定“數(shù)字油田”建設(shè)參考標(biāo)準(zhǔn)

制定石油企業(yè)地理信息標(biāo)準(zhǔn)和生產(chǎn)設(shè)施數(shù)字化參考標(biāo)準(zhǔn)，為“數(shù)字油田”的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、交換、共享、服務(wù)提供實施基礎(chǔ)。

3.3 研制“數(shù)字油田”相關(guān)模型，探索“數(shù)字油田”建設(shè)流程

分析研究石油生產(chǎn)設(shè)施全生命周期中各階段的特點，在統(tǒng)一的地理信息框空間架上使用數(shù)字化技術(shù)深化描述石油生產(chǎn)設(shè)施科研、設(shè)計、施工、運行、維護(hù)和改造的過程，分別建立生產(chǎn)設(shè)施設(shè)計模型、工程建設(shè)管理模型、生產(chǎn)營運模型、維護(hù)與改造模型等，同時探索“數(shù)字油田”建設(shè)流程，進(jìn)而實現(xiàn)石油行業(yè)板塊之間的信息資源的有序流動，節(jié)約投資，延長生產(chǎn)設(shè)施的壽命提高投資回報率。

3.4 整合各類專業(yè)信息資源，建立“數(shù)字油田”綜合資源庫

通過生產(chǎn)設(shè)施數(shù)字化建模，收集整理生產(chǎn)設(shè)施各類設(shè)計、施工和改造的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立各類專業(yè)地理數(shù)據(jù)庫，與基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫共同組成“數(shù)字油田”綜合資源庫，為生產(chǎn)設(shè)施全生命周期管理提供基礎(chǔ)。實施過程中不斷完善各類生產(chǎn)設(shè)施基礎(chǔ)信息收集、整理、數(shù)字化建模、入庫流程和方法。

3.5 建設(shè)“數(shù)字油田”典型生產(chǎn)營運指揮應(yīng)用

充分利用“數(shù)字油田”綜合資源庫的建設(shè)成果，與生產(chǎn)實際工作需求緊密結(jié)合，選擇數(shù)字化基礎(chǔ)好的板塊建設(shè)生產(chǎn)營運典型應(yīng)用，為全面建設(shè)集團(tuán)化生產(chǎn)營運指揮平臺積累實施經(jīng)驗。

3.6 試點實施“數(shù)字油田”

在石油上中下游選擇規(guī)模較大，基礎(chǔ)條件較好的企業(yè)，建立總部和企業(yè)兩級分布式平臺，利用“云技術(shù)、云存儲”技術(shù)，實現(xiàn)集團(tuán)內(nèi)總部和企業(yè)對基礎(chǔ)信息和運營動態(tài)的數(shù)據(jù)共享，促進(jìn)石油行業(yè)的生產(chǎn)設(shè)計、施工、運行指揮、維護(hù)等流程改造，促進(jìn)石油企業(yè)管理方式的變革。

4 結(jié)論

通過云計算技術(shù)使得在互聯(lián)網(wǎng)中可以自由的交換各種資源，比如硬件、軟件、硬件、平臺等。云計算具有虛擬化、通用性、超大規(guī)模、高可靠性等諸多特點。云計算雖然是新興的技術(shù)，出現(xiàn)的時間不長，單卻給信息界帶來了巨大的改變。雖然有了云計算后，使得人們感受到了它的方便和高效，但是這項技術(shù)也對安全提出了更高的要求。作為云計算技術(shù)的受益者，只有清楚的認(rèn)識到它在提供便捷的服務(wù)的同時所隱含的安全風(fēng)險，并且針對這些風(fēng)險和安全問題進(jìn)行有效的規(guī)避、解決，才能充分發(fā)揮云計算的優(yōu)勢，使其為我們創(chuàng)造更多的效益。

參考文獻(xiàn)

[1]劉鵬.云計算（第2版）[M].電子工業(yè)出版社，2011.

[2]吳朱華.云計算核心技術(shù)剖析[M].人民郵電出版社，2011.

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1 計算機(jī)模擬系統(tǒng)在鉆井工作中的應(yīng)用

1.1 鉆井概述

所謂鉆井就是在油田開采之前，選擇相應(yīng)的地表位置進(jìn)行向上或一側(cè)的打孔，直至到油層的位置。根據(jù)對鉆井的目的分類大致可分為區(qū)域普查井、探井、開發(fā)井以及特殊用途井等；根據(jù)鉆井的鉆入角度的不同，可以大致分為直井、定向井、水平井等；根據(jù)對鉆井的鉆入深度不同進(jìn)行分類大致可分為淺井、深井、中深井、超深井以及特超深井等。

1.2 鉆井的發(fā)展史

鉆井最開始時期是人們想獲得地下的鹽，以供人們生活所使用，在偶然的情況下獲得了地下的石油，為此人們也將利用鉆井的形式來獲取地下更多的石油，這也是我國石油工程中的第一口油井。在1521年之前鉆井的方法都是采用人工掘井的方式，從這以后才研制出人力沖擊鉆的鉆井方法，一直到1859年科技不停的發(fā)展，也研制出我國第一臺沖鉆機(jī)械，到現(xiàn)今為止，鉆井發(fā)展中經(jīng)歷了旋轉(zhuǎn)鉆、自動化沖鉆機(jī)械等一直到當(dāng)今油田工程中所使用的計算機(jī)模擬系統(tǒng)的鉆井方法，為石油工程的發(fā)展創(chuàng)造出更有利的條件。

1.3 影響鉆井的主要因素

在鉆進(jìn)下鉆的過程中，會出現(xiàn)很多因素影響下鉆的工作效率，大致可分為可控制因素和不可控制因素，每一種影響鉆井的因素都可能決定鉆井的成功與否?？煽刂埔蛩?，主要是指通過一些手段和技術(shù)能對其控制的因素，比如，在鉆井中使用的鉆頭類型、下鉆鉆壓、器械的轉(zhuǎn)速、泵機(jī)的壓力、以及地表機(jī)泵的設(shè)備等；不可控制因素，主要是只客觀存在的通過設(shè)備和技術(shù)無法改變的因素，例如，儲油層的深度、所鉆地層的可鉆性、所鉆地層的壓力、所鉆地層的巖性以及研磨性等。鉆井的成功率是石油企業(yè)重點關(guān)注的問題，為了能提高鉆井的成功率就需要對可控制的因素進(jìn)行不斷的優(yōu)化，而優(yōu)化的基本策略要根據(jù)鉆井中所涉及到的可研性、地應(yīng)力、巖性等進(jìn)行相關(guān)的優(yōu)化，尤其是對所鉆地層的參數(shù)，這將決定在鉆井過程是否能精確的達(dá)到相應(yīng)的油層位置。

1.4 計算機(jī)模擬系統(tǒng)在鉆井中的應(yīng)用

利用傳統(tǒng)的鉆井方式在鉆井的過程中，對所鉆位置的地質(zhì)情況、深度等沒有較好的數(shù)據(jù)分析，就算是有合理的管理制度，有效的指揮措施，但是在不知情的情況下進(jìn)行鉆井，也會對鉆井的效益產(chǎn)生一定的影響，巖層地質(zhì)的復(fù)雜性是無法想象的，因此，要運用鉆進(jìn)技術(shù)和優(yōu)化鉆進(jìn)的手段來提高鉆進(jìn)的工作效率。通過對多方面的優(yōu)化研究表明，利用計算機(jī)模擬系統(tǒng)將其應(yīng)用到鉆井工作中會為鉆井工作帶來很大的幫助，尤其是對不可控制因素的了解更明顯。計算機(jī)模擬系統(tǒng)主要針對鉆井施工所在地的地質(zhì)情況分析；施工方案的模擬；注水泥設(shè)計的模擬；對下鉆工具的力度掌控；對實際井眼偏離設(shè)計井眼軌道的修正；對鉆井控制的模擬；對所鉆地質(zhì)的倒向控制；對鉆頭和其他器械的選擇和參數(shù)上的配置；鉆井模擬教學(xué)等。

2 計算機(jī)油藏模擬技術(shù)的應(yīng)用

隨著社會科技的不斷進(jìn)步，油田行業(yè)的發(fā)展也在不斷的加速，同時在油田開發(fā)和勘探方面的費用也越來越高，不僅需要掌握油田開發(fā)地質(zhì)的各種參數(shù)數(shù)據(jù)，還要根據(jù)不同的地質(zhì)特征來制定相關(guān)的分布圖的模型，尤其是油藏的位置模型非常重要，要采用相關(guān)的油藏技術(shù)對其進(jìn)行三維空間定量的研究，才能有效的描述油藏的位置，進(jìn)而制作模型。所謂油藏技術(shù)，就是對油藏的流體、沉積、構(gòu)造等特征進(jìn)行三維油藏地質(zhì)的模擬。因此，油藏技術(shù)可以說是在油田開采行業(yè)中占有非常重要的地位，促進(jìn)油田行業(yè)的發(fā)展，還需要從優(yōu)化油藏技術(shù)的角度出發(fā)。根據(jù)當(dāng)今形式的發(fā)展，我國將計算機(jī)技術(shù)與油藏技術(shù)相互結(jié)合的使用稱為計算機(jī)油藏模擬技術(shù)，更進(jìn)一步優(yōu)化油藏技術(shù)，為油田行業(yè)做出巨大的貢獻(xiàn)。其中利用計算機(jī)油藏模擬技術(shù)制作較為常用的模型有黑油模型、裂縫模型、組份模型、蒸汽驅(qū)模型、化學(xué)驅(qū)模型等。

2.1 黑油模型

黑油模型被油田行業(yè)廣泛的應(yīng)用，其中在砂巖油氣田的開發(fā)中經(jīng)常用到，黑油模型由三組份形成的三維三相模型，其中三組份主要包括水、氣、油等三部分組成。根據(jù)當(dāng)今的發(fā)展趨勢，傳統(tǒng)的開發(fā)方案已經(jīng)不足以滿足現(xiàn)在油田開發(fā)的需求，尤其是對油田新區(qū)的開發(fā)，需要對開放方案進(jìn)行處理和優(yōu)化，而通過計算機(jī)模擬技術(shù)開發(fā)的黑油模型能有效的滿足當(dāng)今油田開發(fā)的需求，在油田新區(qū)的開發(fā)中得到廣泛的應(yīng)用，另外黑油模型還可利用到油田老區(qū)，用來確定油田老區(qū)開采之后剩余油資源的分布，進(jìn)而達(dá)到增加油產(chǎn)量，提高油田開發(fā)的效果。除此之外，黑油模型還在地下水層儲氣等油礦方面得到廣泛的應(yīng)用。根據(jù)它的使用情況可以推斷出，黑油模型不僅是油藏模擬技術(shù)中使用的最廣泛的模型，同時它還是其他油礦開采模型發(fā)展的基礎(chǔ)，在油田行業(yè)中的應(yīng)用極大。

2.2 裂縫模型

油氣藏的種類多種多樣，裂縫油氣藏的開采是比較多的，根據(jù)名字大概可以分析出存在裂縫之間的油氣藏。事實就是如此，裂縫性油氣藏是由滲透性比較強(qiáng)的自然裂縫和巖層延性緊密的基質(zhì)巖塊組成的，由此可以看出，這類油氣藏的開采相對比較困難一些，并不是由單一性質(zhì)的孔隙介質(zhì)組成的油氣藏，對于此類油田的開采措施也做了相應(yīng)的優(yōu)化策略。根據(jù)計算機(jī)模擬技術(shù)的應(yīng)用，針對這類裂縫油氣藏的開采建立了裂縫模型的開采模式，裂縫模型主要是采用雙重介質(zhì)滲流的開采模式，對于這樣特殊的油氣藏模擬來說是非常有效的。主要應(yīng)用于華北、四川等地，根據(jù)我國的油氣藏分布情況來看，大多數(shù)的裂縫性油氣藏都處在華北、四川等一帶。較為常見的裂縫油氣藏主要由花崗巖、石灰?guī)r、變質(zhì)巖等物質(zhì)構(gòu)成。

2.3 組份模型

隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，在石油工程中應(yīng)用的計算機(jī)模擬技術(shù)也針對各種不同的油氣藏制定相應(yīng)的模擬技術(shù)。尤其是在針對開采難度較大輕質(zhì)油藏、凝析油氣藏以及揮發(fā)性較強(qiáng)的油氣藏等，由于這些油氣藏的油質(zhì)極其的不穩(wěn)定，甚至?xí)霈F(xiàn)物化反應(yīng)的情況。因此，針對這種不穩(wěn)定的油氣藏僅僅采用以上的模擬方式是無法來完成的，在利用油、水、氣等采用多孔介質(zhì)來描述流體流動的情況的基礎(chǔ)上，還需要對油氣相中的烴類成分瞬間相變的程度做以了解，這種模擬技術(shù)的形式又叫組份模型。組份模型主要應(yīng)用范圍在帶油環(huán)和低水的凝析油氣藏以及純凝氣藏等開采難度比較困難的油氣藏中。組份模型在計算機(jī)模擬技術(shù)的研究領(lǐng)域中是比較復(fù)雜的一項研究，模擬研究內(nèi)容主要包括干氣、氮氣、二氧化碳等氣體注入以及循環(huán)注氣開采、衰竭開采等方向的研究，通過多項的研究可以解決在油氣藏開采中遇到的相關(guān)問題，比如：對類型的準(zhǔn)確判斷性、開采方式的選擇合理性、對流體的評介、地面分離工藝、確定開工程序、最后開采的收益情況估計等多種的分析以及相關(guān)的解決方式，對于油氣藏開采工程師來說，這無疑是給予他們最有力的依據(jù)，并做出正確的開采方針。從此看來，計算機(jī)模擬技術(shù)為石油工程領(lǐng)域做出了重大的貢獻(xiàn)，充分促進(jìn)了石油工業(yè)的發(fā)展。

2.4 蒸汽驅(qū)模型

在多種多樣的油氣藏中，其中有一種油氣藏是非常特殊的，稠油油田的油氣藏中的油質(zhì)粘稠度是非常大的，有些油氣藏的油質(zhì)稠度甚至不會出現(xiàn)流動，對于這類的油氣藏開采是十分復(fù)雜而麻煩的，而且，最重要的是不能充分的對這類油氣藏進(jìn)行開采。據(jù)統(tǒng)計，我國所有油田的油氣藏中有10%的油氣藏屬于這種稠油型的油氣藏，對于這種稠油油田的開采如果繼續(xù)使用常規(guī)的辦法的話，會非常浪費資源、人力以及物力，而且還不能有效的進(jìn)行開采，比正常開采的利潤要降低的很多，依靠注水和天然的能量來開發(fā)這種類型的油田根本得不到多大的利潤。稠油油田的開采已經(jīng)被國家列為重點關(guān)注的問題，為此做出了相應(yīng)的研究成果。利用蒸汽驅(qū)的熱力學(xué)原理和蒸餾的作用，來對這種油質(zhì)稠度較大的油氣藏進(jìn)行開發(fā)，實現(xiàn)降低油氣藏油質(zhì)的稠度，提高油質(zhì)的流動性，進(jìn)而達(dá)到油田開采高利潤的目的，這種方式名為蒸汽驅(qū)模型。很明顯通過計算機(jī)模擬技術(shù)研制的蒸汽驅(qū)模型的利用，在稠油油田開采中取得了很大的成就。蒸汽驅(qū)模型的原理是在采用方法上除了采用一般油田注熱水的方法外，還采用蒸汽驅(qū)和蒸汽吞吐的方法來實現(xiàn)降低油質(zhì)的稠度。蒸汽吞吐主要是應(yīng)用在油質(zhì)稠度較大但還達(dá)不到?jīng)]有流動性程度的油氣藏開采中，應(yīng)用很廣泛，而蒸汽驅(qū)的應(yīng)用則是繼蒸汽吞吐更深一層的工作，主要應(yīng)用在油質(zhì)稠度特別大，甚至失去流動性的油氣藏的開采中。就使用程度上來說，蒸汽驅(qū)的使用條件要高于蒸汽吞吐的使用條件，在使用蒸汽驅(qū)的過程中，要求油氣藏的埋藏深度不得過深，而且油氣藏的厚度要保證在10米以下，要保證在開采位置的泥巖夾層較少的地方進(jìn)行工作，否則將會對蒸汽驅(qū)造成一定的影響。因此，這也是蒸汽驅(qū)由于要求過高很少進(jìn)行實地試驗的原因。另外，蒸汽驅(qū)模型的應(yīng)用還可對油田開采中蒸汽吞吐的效果進(jìn)行預(yù)測以及對蒸汽吞吐設(shè)計最佳的吞吐周期。因此，蒸汽驅(qū)模型的采用，大大促進(jìn)了石油工業(yè)的發(fā)展，為油田工業(yè)創(chuàng)造了更多的利潤。

2.5 化學(xué)驅(qū)模型

在石油工程中，采油量與產(chǎn)業(yè)利益有著直接聯(lián)系，如何在原有的方式上增加產(chǎn)油量是我國石油工程中重點研究的課題。終于不負(fù)眾望，在經(jīng)過長時間的實驗和研究之后，通過利用化學(xué)的原理達(dá)到在原有的程度上增加油產(chǎn)量，名為化學(xué)驅(qū)模型?；瘜W(xué)驅(qū)模型主要是通過對注入水中加入一些化學(xué)溶劑，目的是為了降低地下相互之間的界面張力，由于在油氣藏中有很多部分的原油都會由于界面張力的作用，使這些原油無法被開采出來，而化學(xué)驅(qū)模型可以解決這個問題，降低地表下相應(yīng)的界面張力，使得在地下被束縛的原油有重新的流動被開采出來，直接增加了原油的采收率，這也是通過礦場實地試驗以及試驗室模擬實驗充分證實的，是能有效增加原油產(chǎn)量的一種重要方法。但是，在使用化學(xué)驅(qū)模型的過程中還需要注意最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，就是對化學(xué)溶劑的調(diào)制，要根據(jù)不同油田的不同特點進(jìn)行調(diào)制，化學(xué)溶劑的調(diào)制要根據(jù)計算機(jī)模擬技術(shù)中所提供的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行計算，如：液相粘度、滲透率、原油的飽和度等相關(guān)的計算，同時要結(jié)合地下的界面張力進(jìn)行分析，這個計算過程是比較繁瑣的，而后達(dá)成的目的就是要控制驅(qū)替相與被驅(qū)替相兩者之間界面張力的變化，同時還需要注意在通過化學(xué)溶劑實現(xiàn)到較小的張力之后所存在的巖石之間相互吸附的問題。

根據(jù)現(xiàn)今石油工程開采的情況分析，很多油氣藏在開采的過程中的吸附過程都會對聚合物或活性劑造成一定的損耗，在此同時也降低了段塞驅(qū)替該有的效果，而且還增加了驅(qū)動水帶的推進(jìn)速度直接超過段塞的推進(jìn)速度，這種情況之下極有可能出現(xiàn)驅(qū)動水超越的現(xiàn)象，這對油氣藏開采也會造成一定的影響。據(jù)統(tǒng)計，我國石油工程開采中，只有極少一部分油氣藏在采用這種方式進(jìn)行開采，其主要是因為化學(xué)驅(qū)模型的驅(qū)替過程比較繁瑣復(fù)雜，而且由于很多油氣藏開采工作都受到技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的限制，使得化學(xué)驅(qū)模型很少被應(yīng)用，而大多的研究成果都是從實驗室和理論研究上得來的。但是，可以斷定的是化學(xué)驅(qū)模型確實能有效的幫助油田工程解決兩大難題。一，可以利用化學(xué)驅(qū)模型對開采堿水驅(qū)、微乳液驅(qū)、聚合物驅(qū)、活性水驅(qū)等相關(guān)的過程進(jìn)行模擬，預(yù)測相關(guān)因素的開采條件，優(yōu)化相應(yīng)的開采工作，從而達(dá)到提高開采效率的目的，是作為開采方案設(shè)計的有力依據(jù)；二，對油氣藏開采中使用的驅(qū)油機(jī)的相關(guān)因素進(jìn)行了解，如，壓力的分布情況、驅(qū)油的特性、飽和度的分布情況等都是與驅(qū)油機(jī)息息相關(guān)的因素，了解這些才能掌握驅(qū)油機(jī)的整個驅(qū)油過程，進(jìn)而促進(jìn)石油工程的良好進(jìn)行。

3 結(jié)束語

本文針對于計算機(jī)模擬技術(shù)在石油工程中的運用進(jìn)行了具體的分析和研究，通過本文的探討，我們了解到，通過有效的運用計算機(jī)模擬技術(shù)，能夠解決石油工程中的很多難題，能夠節(jié)省大量的時間，并且有助于促進(jìn)石油開采的效率，使石油企業(yè)能夠獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)石油企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展，進(jìn)而推動我國社會經(jīng)濟(jì)的長遠(yuǎn)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介

篇（4）

1、云計算概述

云計算是近幾年來最熱門的互聯(lián)網(wǎng)詞匯之一。自從1983年由Sun Microsystems公司提出“網(wǎng)絡(luò)是電腦”的概念，到2006年亞馬遜推出彈性計算云（Elastic Compute Cloud，EC2）的服務(wù)，云計算的理念逐步從抽象走向具體。2006年8月9日，Google公司首席執(zhí)行官埃里克·施密特在搜索引擎大會（SESSan Jose 2006）首次提出“云計算”（Cloud Computing）的概念，這標(biāo)志著云計算正式登上信息技術(shù)領(lǐng)域的舞臺。

宏觀上來看，云計算是有效整合計算資源的新型業(yè)務(wù)模式，它是基礎(chǔ)的服務(wù)器虛擬化技術(shù)和基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)（IaaS，Infrastructure as a Service）兩者的結(jié)合。其本質(zhì)是使某一個或多個數(shù)據(jù)中心的計算資源虛擬化并進(jìn)行整合封裝，以租用資源的方式向上層提供各種方式的服務(wù)。簡單來說，就是將位于不同地點的計算資源在后臺整合起來，統(tǒng)一為某一需求或應(yīng)用進(jìn)行服務(wù)。

云計算的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在，按需采用“即用即付費”的方式分配計算、存儲和帶寬資源，使資源實現(xiàn)合理分配與利用；動態(tài)擴(kuò)展功能和部署新服務(wù)的高可擴(kuò)展性，決定云計算擁有十分廣闊的應(yīng)用前景；各類資源的高利用率等。同時，云計算還集成了并行計算的良好特性：分布式計算中任務(wù)分解、分別執(zhí)行、結(jié)果匯總的計算模式；網(wǎng)格計算中將地理上分布、系統(tǒng)異構(gòu)的多種計算資源互連協(xié)同解決大型應(yīng)用問題的作業(yè)模式；對等計算中計算資源的組織和發(fā)現(xiàn)方式；公用計算中將聚合計算資源封裝成公共服務(wù)的資源高用率使用模式；虛擬計算環(huán)境iVCE下用戶將富余資源按需聚合和自主協(xié)同的思想。

云計算服務(wù)包含三個層次：由底層硬件或虛擬機(jī)資源構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、構(gòu)建在云基礎(chǔ)設(shè)施上，主要用來開發(fā)各種云計算應(yīng)用軟件平臺即服務(wù)（Paas）和基于云平臺開發(fā)的各類應(yīng)用服務(wù)的軟件即服務(wù)（saaS）。

2、云數(shù)據(jù)庫

2.1 云數(shù)據(jù)庫概述

云數(shù)據(jù)庫（Cloud DB），是一個面向云計算的數(shù)據(jù)庫資源管理平臺，旨在通過云計算的方式整合現(xiàn)有的大量位于Internet后臺的數(shù)據(jù)庫資源，為云計算應(yīng)用的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)級別的數(shù)據(jù)庫資源訪問、發(fā)現(xiàn)、整合等多方面問題提供通用的解決方案。

目前，云數(shù)據(jù)庫的研究工作在國內(nèi)正處于起步階段。Google、Microsoft、百度、新浪、騰訊、盛大等眾多擁有豐富數(shù)據(jù)資源或計算實力的信息技術(shù)企業(yè)正走在云計算大潮的前列。各大云計算平臺服務(wù)商都在急速提升平臺優(yōu)勢，拓寬合作層面，因此各企業(yè)利用現(xiàn)有的的云平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)計算和處理，推出創(chuàng)新服務(wù)，是企業(yè)和平臺供應(yīng)商的共贏之道。

2.2 云數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢

從云數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)原理來看，云計算采用分布式存儲的方式來存儲數(shù)據(jù)，采用冗余存儲的方式來保證存儲數(shù)據(jù)的可靠性。另外，云計算系統(tǒng)需要同時滿足大量用戶的需求，并行地為大量用戶提供服務(wù)。因此，云計算的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)必須擁有高吞吐和高傳輸?shù)奶攸c。1，數(shù)據(jù)管理技術(shù)必須能夠高效的管理大數(shù)據(jù)集，同時必須在規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)中找到特定的數(shù)據(jù)。云計算的特點是對海量的數(shù)據(jù)存儲、讀取后進(jìn)行大量的分析，數(shù)據(jù)的讀操作頻率遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)的更新頻率，云中的數(shù)據(jù)管理是一種讀優(yōu)化的數(shù)據(jù)管理。同時在云后臺，云安全的各種措施與應(yīng)用對于保障云數(shù)據(jù)庫的安全性方面提供了可靠保證。

在應(yīng)用層面來看，云計算較目前比較常用的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在性能上存在很大的優(yōu)勢。首先，云數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上大多是非事務(wù)的，并且犧牲了一些高級查詢能力以換取更好的性能。另一方面，云數(shù)據(jù)庫通常又是非關(guān)系的，因此，云數(shù)據(jù)庫的使用上忽略了許多的規(guī)則。例如JOIN操作，這一操作在當(dāng)數(shù)據(jù)分散到不同機(jī)器上的時候會占用較長時間，因此不適合云計算分布式的底層設(shè)計。

3、云數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中的應(yīng)用

將云數(shù)據(jù)庫應(yīng)用到企業(yè)的管理系統(tǒng)中，在很多問題上都能給出較好的解決方案，如將云計算的理念引入數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、基于云計算的平臺與設(shè)施在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的應(yīng)用問題、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對云計算的質(zhì)量與性能要求即評價問題、云環(huán)境下數(shù)據(jù)庫資源的安全與保密問題等。首先，基于云計算的系統(tǒng)能夠節(jié)約計算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)交換器等硬件設(shè)備的購買和維護(hù)成本。同時可以為企業(yè)提供相對經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用軟件服務(wù)。

典型的云數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)一般分為兩部分：一部分為服務(wù)端，另一部分為客戶端。服務(wù)端主要是企業(yè)基于云數(shù)據(jù)庫搭建的信息管理系統(tǒng)，一般架設(shè)在企業(yè)的服務(wù)器或大型主機(jī)，由企業(yè)相關(guān)部門統(tǒng)一管理?？蛻舳酥饕獞?yīng)用于各辦公室，辦公人員通過該客戶端進(jìn)行登陸并發(fā)出應(yīng)用請求，通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)至服務(wù)端，充分發(fā)揮了云數(shù)據(jù)庫的高可靠性、便捷易用性及超大規(guī)模等特點。

4、云數(shù)據(jù)庫在企業(yè)應(yīng)用的優(yōu)勢

作為一種能夠減少企業(yè)成本和提升IT靈活性的有效途徑，云計算最近得到了更多企業(yè)的關(guān)注和長足發(fā)展的動力。

4.1 降低企業(yè)運營成本

IBM全球高效能隨需解決方案副總裁趙維義指出，云計算環(huán)境可節(jié)省為企業(yè)降低營運成本，又具備企業(yè)營運所需要的安全性及創(chuàng)新服務(wù)。云計算可以實現(xiàn)多任務(wù)同時進(jìn)行而不影響效率，因此提供的云服務(wù)可以同時由成千上萬的客戶端存取，這在很大程度上能夠降低企業(yè)的運營成本。

4.2 影響企業(yè)的三大因素

云計算在眾多領(lǐng)域中都能發(fā)揮重要作用，這些領(lǐng)域包括企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品的試驗、創(chuàng)新、虛擬世界、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和科學(xué)研究。云計算從深度和廣大方面都極大地影響著企業(yè)的發(fā)展。

篇（5）

中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2011)04-0837-01

列車運行圖和行車時刻表是設(shè)計列車運營調(diào)度的基礎(chǔ)，對鐵路集團(tuán)的運輸服務(wù)水平、運營收入和車輛的周轉(zhuǎn)效率起著重要的作用。

1 實驗內(nèi)容

在列車的行駛過程中，希望列車在叉道口的等待時間最小，但應(yīng)同時兼顧乘客的利益和鐵路集團(tuán)的收入。因此，考慮在路口平均等待時間、路口無等待通過率和旅行時間為評價指標(biāo)時對行車時刻表建立優(yōu)化分析模型。如鐵路全長395km，共有站臺13座，叉道路口21個，發(fā)車時間為7：00到19：00，單車載額1800人，平均票價20元。線路最小發(fā)車間隔90分鐘，最大發(fā)車間隔180分鐘；低峰滿載率50%，高峰滿載率80%；最小乘客候車時間指標(biāo)0.7，最小滿載率指標(biāo)0.5，最小企業(yè)運營收入指標(biāo)0.6，叉道口等待時間指標(biāo)期望值0.8，建立該鐵路上的列車優(yōu)化模型。

2 實驗實施的條件（所需場地、設(shè)備、實驗耗材等）

實驗硬件部分包括：各種計算機(jī)、服務(wù)器、打印機(jī)、投影儀等和各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，并構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。軟件部分包括：網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)軟件、數(shù)學(xué)實驗軟件平臺、各種實驗輔助工具。

數(shù)學(xué)實驗軟件平臺由若干種數(shù)學(xué)軟件組成，它提供各種強(qiáng)大運算、統(tǒng)計、分析、求解、作圖等功能，是實驗室的主要組成部分。其中，MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）的簡稱，是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分；Mathematica系統(tǒng)是美國Wolfram研究公司開發(fā)的一個功能強(qiáng)大的計算機(jī)數(shù)學(xué)系統(tǒng)。它提供了范圍廣泛的數(shù)學(xué)計算功能，支持在各個領(lǐng)域工作的人們做科學(xué)研究和過程中的各種計算。它的主要使用者包括從事各種理論工作（數(shù)學(xué)、物理、…）的科學(xué)工作者，從事實際工作的工程技術(shù)人員，高等、中等學(xué)校教師和學(xué)生等。這個系統(tǒng)可以幫助人們解決各種領(lǐng)域里的涉及比較復(fù)雜的符號計算和數(shù)值計算的理論和實際問題。

3 實驗步驟

數(shù)學(xué)模型是從現(xiàn)實原型中抽象出來的，它依賴于現(xiàn)實原型。因此，首先應(yīng)當(dāng)了解和熟悉現(xiàn)實原型，掌握并積累有關(guān)的資料和數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上才有可能對客體事物的特征、關(guān)系及變化規(guī)律作出客觀的推斷、并確定其數(shù)學(xué)模型的類型。所以實驗內(nèi)容的第一步是掌握實際問題的背景與有關(guān)的資料數(shù)據(jù)，收集某些列車的票價、營運收入、滿載率、經(jīng)過站臺數(shù)和叉道路口等數(shù)據(jù)。

建立數(shù)學(xué)模型，要從實際問題的特定關(guān)系與具體要求出發(fā)，根據(jù)有關(guān)的科學(xué)理論選擇起關(guān)鍵作用的變量和常量，并區(qū)分出重要的和次要的、必須考慮的和可以忽略不計的因素。這就是說，要抓住問題的本質(zhì)特征，考察主要因素的數(shù)量關(guān)系，從而提出假設(shè)。從第一步收集的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析，抓住問題的本質(zhì)特征，進(jìn)行化簡并提出假設(shè)，如假設(shè)票價采用平均票價，而且為一定值，不隨營運季節(jié)的改變而改變。

對事物對象及對象之間量的關(guān)系都要進(jìn)行抽象，并用數(shù)學(xué)概念、符號、表達(dá)式等去刻劃事物對象及其關(guān)系，構(gòu)成數(shù)學(xué)模型。如果現(xiàn)有的數(shù)學(xué)工具不夠用，就要根據(jù)實際情況建立新的數(shù)學(xué)理論和方法來構(gòu)造數(shù)學(xué)模型。對第一步收集的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析，進(jìn)行數(shù)學(xué)抽象，建立相應(yīng)的列車運營調(diào)度的優(yōu)化模型。

篇（6）

中圖分類號：E8文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-4311（2012）04-0319-030引言

后勤保障過程中的軍事運輸行為，需要實現(xiàn)軍事效益與經(jīng)濟(jì)效益的統(tǒng)一[2]，戰(zhàn)場情況復(fù)雜多變，實現(xiàn)軍事效益要求在規(guī)定運輸時間內(nèi)，找到最大置信水平的運輸路徑；實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益則要求在規(guī)定運輸費用內(nèi)，找到最大置信水平的運輸路徑。此外，現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的交通運輸包括眾多運輸方式的組合，多式聯(lián)運是指采用兩種或者兩種以上的運輸方式，把物資從起始地運送到目的地。因此，研究多式聯(lián)運的運輸路徑優(yōu)化更加貼近于實際，也更有意義。

筆者基于多式聯(lián)運，考慮當(dāng)各路段通行時間和物資中轉(zhuǎn)時間為隨機(jī)變量時，在給定的時間和費用指標(biāo)約束下，建立時間和費用的最大置信水平的多目標(biāo)優(yōu)化模型。

1戰(zhàn)時交通運輸路徑優(yōu)化模型

1.1 路網(wǎng)建立根據(jù)戰(zhàn)時的軍事運輸任務(wù)，建立從運輸起點到終點的網(wǎng)絡(luò)圖G=（V,A,D,T1,T2,K），其中：V代表節(jié)點集，設(shè)節(jié)點總數(shù)共計n個，節(jié)點序號采用自然數(shù)序列編碼，起點編為“1"，終點編為“n”，即節(jié)點的總個數(shù)，A代表弧的集合，即路段集合，D代表各路段的距離集合，d■■∈D，表示路段（i，j）之間第k種運輸方式的距離，T1代表各路段的時間權(quán)集，T2代表運輸方式轉(zhuǎn)換時間權(quán)集，K表示運輸方式集合（公路、鐵路、航空等）。

在戰(zhàn)時的軍事運輸中，必須考慮必經(jīng)點和禁止點、必經(jīng)路段和禁止路段問題。對于禁止點和禁止路段的處理，在賦權(quán)圖中可將與禁止點和禁止路段相連的路段以及自身從網(wǎng)絡(luò)圖中刪除，因此最后得到的節(jié)點集合V應(yīng)該是除去了禁止點和禁止路段包含節(jié)點的路網(wǎng)節(jié)點集合，而弧集A則是除去禁止路段和與禁止點、禁止路段相連路段的整個路網(wǎng)路段集合。對于必經(jīng)路段，可將路段的起、止點轉(zhuǎn)化為必經(jīng)點，這樣與原有的必經(jīng)點一起構(gòu)成必經(jīng)點集合，設(shè)為VM。此外，設(shè)Vk表示所有可能存在運輸方式轉(zhuǎn)換的節(jié)點集合。

1.2 時間的確定運輸分隊通過各路段的時間變量，以及運輸方式轉(zhuǎn)換時間變量可能服從某種分布函數(shù)，可以為正態(tài)分布、均勻分布等等，則時間權(quán)集集合定義為T1=t■■（i，j）∈A，k∈K，t■■表示節(jié)點（i，j）之間，以k種運輸方式通過該路段的時間；T2=t■■i∈VK，m，n∈K；，t■■表示在階段i從第m種運輸方式轉(zhuǎn)換到第n種運輸方式的轉(zhuǎn)換時間，節(jié)點i前后運輸方式相同時，t■■=0。如當(dāng)通過某一路段的時間變量服從正態(tài)分布時，可以記為t■■~N■，?滓■■2■，其中■表示節(jié)點（i，j）之間，以k種運輸方式通過該路段的時間均值，?滓■■為時間的均方差；某一運輸節(jié)點運輸方式轉(zhuǎn)換的時間變量服從均勻分布時，可以記為在t■■~U（ta，tb），其中ta和tb分別為時間的上、下界。另外一些情況下，以各種時間通過某路段或完成維修器材從一種運輸方式轉(zhuǎn)換為另一種運輸方式的的時間可能無法獲得它的準(zhǔn)確分布函數(shù)，只能根據(jù)先前經(jīng)驗獲得估計時間變量的概率（或稱為頻率）。

1.3 模型建立設(shè)X=x■■（i，j）∈A，k∈K表示起點到終點一條路徑，其中x■■∈{0，1}。如果x■■=1，則表示運輸分隊經(jīng)過（i，j）這條路段，且采用的運輸方式為k，否則x■■=0，則表示?。╥，j）不在這條路上或未采用第k種運輸方式。假設(shè)維修器材在兩個節(jié)點間只能選擇一種運輸方式和一條運輸路徑。

結(jié)合各路段的通行時間和維修器材運輸方式轉(zhuǎn)換時間，可以得到運輸分隊通過該路徑的總時間函數(shù)定義：T=■■t■■x■■+■t■■

多式聯(lián)運下的運輸費用由各路段運輸費用和節(jié)點運輸方式轉(zhuǎn)換費用兩部分構(gòu)成。

設(shè)c■■表示采用第k種運輸方式時，單位維修器材的單位運輸距離的資金耗費，則當(dāng)采用第k種運輸方式時，路段（i，j）間進(jìn)行單位維修器材器材運輸所需的費用C■■可表示為：C■■=c■■×d■■

設(shè)C■■表示在節(jié)點i，單位維修器材從第m種運輸方式轉(zhuǎn)換到第n種運輸方式的轉(zhuǎn)換費用， 則可建立從運輸起始點到運輸終點之間，多式聯(lián)運下的運輸總費用函數(shù)C可表示為：

C=■■x■■×C■■+■■C■■=■■x■■×c■■×d■■+■■C■■

這樣，當(dāng)運輸路徑?jīng)Q策同時考慮運輸時間和運輸費用目標(biāo)時，就可以建立起隨機(jī)機(jī)會約束優(yōu)化模型。

min Tmin min C s.t.

P{T?燮Tmin}?叟?琢 （1） ■■x■■=1 （2）

■■x■■-■■x■■=0，?坌j=2，3，…，n-1（3）

■■x■■=1（4）

■■x■■=1，■■x■■=1，?坌m=VM（5）

x■■∈{0，1} ?坌（i，j）∈Ak∈K（6）

其中：（1）式中T為運輸分隊的運輸總時間函數(shù)、?琢為置信水平、Tmin為優(yōu)化目標(biāo)，即T的?琢悲觀值；C為運輸分隊的運輸費用函數(shù)。上述優(yōu)化的含義是運輸分隊以時間T不低于置信水平?琢，在時間Tmin內(nèi)到達(dá)終點，且費用要盡可能低。（2）式為起點約束方程表明運輸分隊從起點出發(fā)，只能選擇一條運輸路段和一種運輸方式作為運輸?shù)缆?。?）式為中間節(jié)點約束方程，該約束符合中間節(jié)點的流量平衡要求，即運輸分隊進(jìn)入某一中間節(jié)點必須還要從該節(jié)點出發(fā)，不能停留或消失。（4）式為終點約束方程，該約束表明，運輸分隊最后到達(dá)了終點。（5）式為必經(jīng)點約束方程，該約束方程表明運輸分隊出行的路徑中必須包含每一個必經(jīng)點。（6）式為0-1約束。

通過求解所建立的模型，就可以搜索出給定運輸時間要求下，運輸費用最小的最大的置信水平路徑。

2基于蟻群算法的模型求解

2.1 模擬求解方法各種分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生參見文獻(xiàn)[12]，假定已得到了一條路徑，路段總數(shù)為m，途經(jīng)了n次運輸方式轉(zhuǎn)換，由該路徑包含的各路段通過時間和維修器材運輸方式中轉(zhuǎn)時間所得到m+n個隨機(jī)時間變量記為t1，t2，…，tm+n。則有模擬求解算法為：

Step1：給定模擬的總次數(shù)N，置i=1；

Step2：分別依據(jù)第j個時間變量的概率分布函數(shù)或經(jīng)驗分布，產(chǎn)生滿足需求的0-1之間的隨機(jī)數(shù)，進(jìn)而得到對應(yīng)的通行時間tj，其中j=1，2，…，m+n，計算；Ti=■tj

篇（7）

關(guān)鍵詞：

甩掛運輸； 軸輻式網(wǎng)絡(luò)； 掛車中心； 時間窗； 啟發(fā)式算法

中圖分類號： U169.71；U492.22

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

0 引 言

軸輻式網(wǎng)絡(luò)是道路運輸?shù)某Ｒ娦问?，胡志華等[1]對該物流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行過樞紐重配置優(yōu)化研究.甩掛運輸集汽車列車運輸與裝卸甩掛作業(yè)技術(shù)于一體，是一種集約、高效的運輸組織模式.常見的甩掛模式有：一線兩點，兩端甩掛；循環(huán)甩掛；一線多點，沿途甩掛；多線一點，輪流拖帶[2].

現(xiàn)有文獻(xiàn)中有關(guān)帶有掛車的車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem， VRP）的研究主要分為兩類.一類問題可以被描述為：一輛貨車配備一輛或者若干輛可以與之接掛或分離的掛車組成汽車列車.針對這類問題展開的研究主要有：SEMET等[3]首次討論了“公路列車”（拖帶一輛或多輛掛車的貨車）的VRP；GERDESSEN[4]提出了VRPT（Vehicle Routing Problem with Trailers）的兩種現(xiàn)實情境；CHAO[5]將帶有掛車的VRP定義為TTRP（Truck and Trailer Routing Problem），并首次為該問題建立數(shù)學(xué)模型而不是描述性模型；SCHEUERER[6]、LIN等[79]和VILLEGAS等[1011]分別設(shè)計啟發(fā)式算法、模擬退火算法和超啟發(fā)式算法求解TTRP；DERIGS等[12]對TTRP的變形問題進(jìn)行研究；胡志華[13]為該問題建立子回路分割模型.

另一類問題則是對目前國內(nèi)所推廣的“甩掛運輸”的研究.該類問題與前述問題的區(qū)別在于：（1）甩掛運輸問題中牽引車僅提供動力部分，沒有裝貨的空間，而前述問題中的貨車車頭既是動力引擎又提供裝貨空間；（2）與前述問題拖掛分離的目的不同，甩掛運輸中拖掛分離的目的是為了提高牽引車的利用率.雖然兩類問題都存在其現(xiàn)實意義與研究價值，但是本文的研究內(nèi)容主要集中在對第二類問題即甩掛運輸問題的研究.

在甩掛運輸相關(guān)文獻(xiàn)中，HALL等[14]運用基于預(yù)測路徑生產(chǎn)率的控制規(guī)則判斷在循環(huán)甩掛中何時釋放牽引車.SMILOWITZ[15]運用嵌入列生成的分支定界法對帶有柔性任務(wù)的多資源路徑規(guī)劃問題進(jìn)行求解.FRANCIS等[16]對SMILOWITZ[15]的模型及算法進(jìn)行了改進(jìn)，得到了更好的解.ZHANG等[17]對同一問題[1516]進(jìn)行動態(tài)調(diào)度研究，運用兩階段算法對問題進(jìn)行求解，目標(biāo)是使運輸成本最小.TAN等[18]在LEE等[19]模型的基礎(chǔ)上加入掛車約束，首次建立了甩掛運輸問題的數(shù)學(xué)模型，運用混合多目標(biāo)進(jìn)化算法得到問題的帕累托最優(yōu)解.胡志華等[20]研究集裝箱集散環(huán)境下空重箱循環(huán)甩掛的調(diào)度問題，建立混合整數(shù)規(guī)劃模型，運用兩階段優(yōu)化方法求解該問題.繼而，胡志華[21]將該方法應(yīng)用于集裝箱碼頭間互拖的集卡甩掛運輸調(diào)度問題.LI等[22]研究單車場牽引車與半掛車路徑問題（tractor and semitrailer routing problem），運用啟發(fā)式算法得到牽引車數(shù)量和每輛牽引車的路徑，但文章缺乏對該問題的數(shù)學(xué)建模.袁野等[23]對單一客戶點甩掛運輸?shù)慕＿M(jìn)行了分析.

分析文獻(xiàn)可以看出，現(xiàn)有文獻(xiàn)集中在對循環(huán)甩掛和多線一點、輪流拖帶這兩種甩掛模式的研究上.在問題描述方面，對多線一點、輪流拖帶的軸輻式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)缺乏明確的定義.在建模方面，對甩掛運輸問題的數(shù)學(xué)建模，尤其是針對不同甩掛運輸模式的特色建模，還處于研究初期，需要進(jìn)一步完善.在算法方面，除文獻(xiàn)[1517]運用分支定界法對問題進(jìn)行求解外，其余文獻(xiàn)主要集中在啟發(fā)式算法上.本文基于已有的研究成果，運用啟發(fā)式算法求解軸輻式網(wǎng)絡(luò)下的集裝箱甩掛運輸調(diào)度問題，對該種模式的問題提取和模型建立進(jìn)行深入研究.

本文對軸輻式網(wǎng)絡(luò)下的集裝箱整箱運輸牽引車調(diào)度問題進(jìn)行研究，研究貢獻(xiàn)集中在：（1）對軸輻式集裝箱甩掛運輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行明確的定義及闡述；（2）提出三階段啟發(fā)式算法迅速給出調(diào)度方案，保證甩掛企業(yè)實際應(yīng)用的時效性；（3）對牽引車數(shù)量，掛車中心數(shù)量、位置，掛車數(shù)量、分布，以及緊急任務(wù)數(shù)量等重要參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，為甩掛企業(yè)經(jīng)營人進(jìn)行合理的資源配置提供參考.

1 問題描述

如圖1所示，橢圓中的軸輻式網(wǎng)絡(luò)由中央集散中心（或港口）與分布在周圍的客戶點、掛車中心（TrailerCenter，TC）和連接各點的弧構(gòu)成.牽引車的路徑閉合，即從集散中心出發(fā)，最終回到集散中心.

出口集裝箱甩掛運輸操作流程為：牽引車從集散中心出發(fā)，先到TC掛一輛空掛車，再回到集散中

心的堆場取空箱運至客戶點處，并將載有空箱的掛車甩下，然后從客戶點返回集散中心或者駛向下一任務(wù)的開始節(jié)點.甩下的空掛車停留在客戶點處進(jìn)行裝箱作業(yè).待客戶點處裝箱完畢后，牽引車將從客戶點將重掛取回至集散中心，重箱與掛車分離，落至堆場等待干線運輸.需要說明的是，為客戶點送空掛的牽引車和取重掛的牽引車可以不是同一輛.進(jìn)口集裝箱甩掛運輸操作流程則與之相反.

根據(jù)集裝箱流向和客戶的需求，將牽引車的任務(wù)類型分為4種：取空箱、送空箱、取重箱、送重箱.4種任務(wù)類型兩兩組合可以形成16種任務(wù)子序列，當(dāng)某個任務(wù)子序列為兩個送箱任務(wù)相連時，牽引車需要在兩任務(wù)中間訪問TC取空掛車；當(dāng)相連任務(wù)為取箱任務(wù)時，牽引車需要訪問TC還空掛車.本文根據(jù)調(diào)度的不同階段，將任務(wù)分為緊急任務(wù)、普通任務(wù)和超期任務(wù).緊急任務(wù)被定義為：在本規(guī)劃期的牽引車路徑規(guī)劃完成后，企業(yè)接到的新任務(wù)或任何需要優(yōu)先于其他任務(wù)完成的任務(wù).普通任務(wù)被定義為：本規(guī)劃期內(nèi)不需要被優(yōu)先完成的任務(wù).超期任務(wù)被定義為：已經(jīng)接受客戶申請，但因公司資源條件限制，無法在本規(guī)劃期內(nèi)完成的任務(wù).加入對緊急任務(wù)的處理是本文的創(chuàng)新點之一.

為了日常調(diào)度的實用性和時效性，啟發(fā)式算法在解決VRP中被大量應(yīng)用.本文采用三階段啟發(fā)式算法對問題進(jìn)行求解，三階段算法分別調(diào)度緊急任務(wù)、普通任務(wù)以及超期任務(wù).在80個客戶點、100項任務(wù)、不同資源配置下的50項實驗中，該算法均能在5 s之內(nèi)給出調(diào)度方案，極大地滿足企業(yè)在實際調(diào)度工作中對時效性的需求.

2 數(shù)學(xué)模型

在文獻(xiàn)[18]和[23]的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，建立如下數(shù)學(xué)模型.

2.1 模型假設(shè)

一輛牽引車僅能掛一輛掛車；牽引車與掛車在各任務(wù)節(jié)點的掛/甩掛車時間已知且不變；所有掛車均載有40英尺的集裝箱.

2.2 參數(shù)和變量

2.2.1 參數(shù)

G=V，D為運輸網(wǎng)絡(luò)；V=0，1，…，i，…，I為節(jié)點集合，其中節(jié)點0表示集散中心，其他節(jié)點表示客戶點及TC；D為節(jié)點之間弧的集合，Dij為兩節(jié)點i與j之間的路網(wǎng)距離；Ck為牽引車k的每千米油耗；K為牽引車總數(shù)；M為任務(wù)總數(shù)；Ma為緊急任務(wù)數(shù)；Mb為普通任務(wù)數(shù)；ma為緊急任務(wù)序號；mb為普通任務(wù)序號；

T為牽引車在規(guī)劃期內(nèi)能夠完成的任務(wù)數(shù)上限；Tma，2為所有緊急任務(wù)的結(jié)束時間；Tmb，1為第一個普通任務(wù)的開始時間；Thpm為牽引車從緊前任務(wù)h終點到掛車中心p，再到緊后任務(wù)m起點的行駛時間；Thm為牽引車從緊前任務(wù)h終點到緊后任務(wù)m起點的行駛時間；Tm為牽引車從任務(wù)m起點到終點的行駛時間；Hm，1為任務(wù)m在起點的操作時間；Hm，2為任務(wù)m在終點的操作時間；Tk，1為牽引車k開始工作的時間；Tk，2為牽引車k結(jié)束工作的時間；TEm為任務(wù)m的最早開始執(zhí)行時間；TLm為任務(wù)m的最晚開始執(zhí)行時間；NSK為送空箱任務(wù)集合；NSZ為送重箱任務(wù)集合；NQK為取空箱任務(wù)集合；NQZ為取重箱任務(wù)集合.

2.2.2 決策變量

2.3 數(shù)學(xué)模型

式（1）為優(yōu)化目標(biāo)，即方案總成本最??；式（2）表示每個任務(wù)僅被執(zhí)行一次；式（3）保證所有牽引車的任務(wù)分配有序；式（4）表示所有普通任務(wù)要在緊急任務(wù)之后被完成；式（5）～（8）表示每項任務(wù)的時間序列，其中式（5）是同一牽引車執(zhí)行前后兩項任務(wù)的時間遞推；式（9）表示每輛牽引車的工作時間均在規(guī)劃期內(nèi)；式（10）保證滿足任務(wù)的時間窗要求；式（11）和（12）保證每輛牽引車的路線是閉合的；式（13）～（15）表示對TC的訪問約束，式（13）中當(dāng)牽引車執(zhí)行第一項任務(wù)時，只有涉及送掛車時才會產(chǎn)生訪問TC取掛車的情況，執(zhí)行其他任務(wù)時前后兩項任務(wù)均需送掛車才會產(chǎn)生訪問TC取掛車的情況.

3 三階段啟發(fā)式算法

設(shè)計啟發(fā)式算法進(jìn)行求解.根據(jù)任務(wù)的待執(zhí)行緊迫程度，將其分為緊急任務(wù)、普通任務(wù)和超期任務(wù)等3種，而任務(wù)性質(zhì)的劃分則依賴于決策函數(shù)（緊迫度函數(shù)、懲罰函數(shù)和距離函數(shù)）.

任務(wù)的緊迫度越高，緊迫度函數(shù)值越大；任務(wù)執(zhí)行方案對其時間窗違反程度越高，懲罰函數(shù)值越大；距離函數(shù)則是執(zhí)行該任務(wù)所需行駛的總距離.

3.1 三階段啟發(fā)式算法總體流程

算法總體思路為優(yōu)先分配緊急任務(wù)，然后分配普通任務(wù)，最后推遲或外包超期任務(wù)，具體見圖2.

3.2 三階段啟發(fā)式算法具體步驟

3.2.1 分配緊急任務(wù)

緊急任務(wù)的緊迫度函數(shù)值相同，因此當(dāng)同時出現(xiàn)多個緊急任務(wù)時，分別計算各任務(wù)的懲罰函數(shù)值后再進(jìn)行分配.具體流程見圖3.

3.2.2 分配普通任務(wù)

緊急任務(wù)分配結(jié)束后，以任務(wù)的緊迫程度和子序列的懲罰函數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行普通任務(wù)的分配，具體流程見圖4.

3.2.3 外包或推遲超期任務(wù)

當(dāng)存在超出規(guī)劃期的任務(wù)時，將這些超期任務(wù)推遲至下一規(guī)劃期或外包，具體見圖5.

4 算例實驗

通過改進(jìn)文獻(xiàn)[18]中的算例，本文分別從牽引車數(shù)量、TC數(shù)量、掛車數(shù)量和緊急任務(wù)數(shù)量這4個方面驗證算法的有效性，并分析各因素對整體調(diào)度方案的影響.

軸輻式網(wǎng)絡(luò)由一個集散中心、若干個TC以及80個客戶點組成.TC和客戶點的位置隨機(jī)分布在100×100的網(wǎng)格上，集散中心位于網(wǎng)格中心.任意兩點之間采用歐氏距離.另外，本文的規(guī)劃期為早8：00到晚8：00（1天內(nèi)）.牽引車行駛速度為60 km/h，單位掛/甩掛車時間為30 min.違反時間窗的懲罰因數(shù)a=b=1.

4.1 牽引車數(shù)量

本例共有11項實驗，牽引車數(shù)量從15輛逐一變化至25輛，任務(wù)數(shù)量均為100個，TC有5個，均勻分布在網(wǎng)絡(luò)中.每個TC的可用掛車均為6輛.

由圖6可以看出，牽引車的數(shù)量能夠直接影響任務(wù)的完成情況.當(dāng)牽引車數(shù)量上升至19輛時，未完成的任務(wù)數(shù)下降至0，說明該系統(tǒng)內(nèi)牽引車最低保有數(shù)量為19輛.牽引車從15輛逐漸增多，遲到懲罰成本降幅超過提前懲罰成本的漲幅；當(dāng)牽引車數(shù)量超過20輛并繼續(xù)增多時，提前懲罰成本大幅上升，并且覆蓋了遲到懲罰成本的減少，造成總懲罰成本曲線呈“U”型.

4.2 TC數(shù)量

為研究TC的地理分布對調(diào)度方案總成本的影響，設(shè)置TC數(shù)量不同的算例，共8項實驗，TC數(shù)量有1，3和5個等3種情況.TC分布方式有：TC1～TC5均勻分布，僅設(shè)TC1，僅設(shè)TC2，僅設(shè)TC3，僅設(shè)TC4，僅設(shè)TC5，設(shè)置TC1，TC3和TC5，設(shè)置TC1，TC2和TC4等8種.掛車在TC均勻分布，總數(shù)均為30輛.

由圖7可以看出，TC的數(shù)量和分布方式會直接影響任務(wù)的完成情況和系統(tǒng)整體調(diào)度方案.總體而言，TC數(shù)量越多，分布越均勻，牽引車行駛的總里程及方案的總懲罰成本越小.當(dāng)僅設(shè)置單一TC，且TC分布在1，3，4，5等4個位置時，出現(xiàn)了未完成任務(wù).而當(dāng)TC位于2位置時，總里程和總懲罰成本較其他算例更優(yōu)，證明TC的選址也會影響經(jīng)營成本.

圖7 TC數(shù)量不同時的算例運算結(jié)果

4.3 掛車數(shù)量

該算例包括5組25項實驗，TC數(shù)量均為1個，分布方式分別為TC1，TC2，TC3，TC4和TC5.每項實驗任務(wù)數(shù)量均為100個，牽引車數(shù)量為20輛，每組實驗TC的掛車數(shù)量（NT）從23輛逐漸增至27輛.

由表1可見，在各TC的掛車數(shù)量增加的過程中，當(dāng)掛車數(shù)量為23輛和24輛時以及第3組和第5組中當(dāng)掛車數(shù)量為25輛時，因掛車數(shù)量難以滿足需要未能給出規(guī)劃結(jié)果.掛車數(shù)量不僅影響經(jīng)營成本，還會直接影響經(jīng)營質(zhì)量：掛車數(shù)量過少無法完成既定的任務(wù)，而過多又會增加公司經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)和管理成本.

4.4 緊急任務(wù)數(shù)量

設(shè)置緊急任務(wù)數(shù)量不同的6項實驗，任務(wù)數(shù)均為100個，牽引車數(shù)量均為20輛，TC可用掛車數(shù)均為30輛，5個TC均勻分配掛車，緊急任務(wù)的數(shù)量從0逐漸增長到5個.

由圖8可以看出，初期隨著緊急任務(wù)數(shù)量的增加，提前懲罰成本和遲到懲罰成本均逐漸下降，優(yōu)先處理緊急任務(wù)可以使整體方案違反時間窗的程度降低；當(dāng)緊急任務(wù)數(shù)量上升至5個時，遲到懲罰成本仍保持下降趨勢，但提前懲罰成本增加，導(dǎo)致總懲罰成本上升幅度較大.這說明緊急任務(wù)的數(shù)量較多時，為盡快完成任務(wù)，對時間窗上限的違反程度較高.

圖8 緊急任務(wù)數(shù)量不同時的算例運算結(jié)果

5 結(jié)束語

本文建立了軸輻式網(wǎng)絡(luò)中甩掛運輸車輛調(diào)度問題的模型，提出了基于啟發(fā)式規(guī)則的三階段調(diào)度算法.基于牽引車數(shù)量不同、掛車中心數(shù)量不同、可用掛車數(shù)量有限和緊急任務(wù)數(shù)量不同等4個類型的算例實驗，提出了配置牽引車和掛車數(shù)量以及優(yōu)化掛車中心地理位置的具體方法，并闡述了緊急任務(wù)數(shù)量對調(diào)度計劃的影響.全面剖析了甩掛運輸系統(tǒng)調(diào)度時各因素的影響，為營運者提供一定的決策借鑒.

未來的研究將考慮甩掛運輸新模式下的調(diào)度優(yōu)化問題，例如牽引車對開、相遇后司機(jī)折返等.

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篇（8）

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0. 引言

云計算技術(shù)是近些年新出現(xiàn)的應(yīng)用技術(shù)，能夠在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用下，將軟硬件系統(tǒng)加以整合成價值更高的分布式系統(tǒng)，從而來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可靠性存儲以及高效處理。在當(dāng)前社會迅速發(fā)展背景下，加強(qiáng)對云計算技術(shù)的應(yīng)用就比較重要。云計算技術(shù)在當(dāng)前的電子商務(wù)以及IDC中心能方面都有著相應(yīng)的應(yīng)用，也發(fā)揮著積極的作用。

1. 云計算技術(shù)的內(nèi)涵和主要特征

1.1 云計算技術(shù)的內(nèi)涵分析

云計算技術(shù)主要是面向服務(wù)器方式來為用戶提供計算資源的，是資源交付以及使用的重要模式。在對網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用下，從而獲得需要的資源，在云當(dāng)中的資源使用是能夠進(jìn)行無限擴(kuò)展的，對云中的資源也能隨時獲得。用戶在對云計算技術(shù)的應(yīng)用中，只要能掌握應(yīng)用的功能即可，結(jié)合自身對資源的需求在云計算技術(shù)下都能得到實現(xiàn)。

對云計算技術(shù)的統(tǒng)一性概念至今還沒有形成，從諸多對云計算技術(shù)的定義綜合來看，云計算主要是通過云加終端的技術(shù)模式。其中的云就是對網(wǎng)絡(luò)的代稱，而終端則是服務(wù)設(shè)備，云計算是將虛擬技術(shù)作為主要的服務(wù)模式的，所以云計算并非是孤立存在的，是通過多個方面進(jìn)行綜合形成的一個概念。云計算在具體的工作中是將服務(wù)形式對網(wǎng)絡(luò)中用戶進(jìn)行提供必要計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)資源，在資源的豐富性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的計算機(jī)技術(shù)資源存儲。云計算技術(shù)在當(dāng)前的各個領(lǐng)域中都有著應(yīng)用。

1.2 云計算平臺的主要特征分析

云計算平臺的特征體現(xiàn)得比較顯著，對底層的軟硬件實施細(xì)節(jié)進(jìn)行了屏蔽，能夠有效提供鏈接服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)接口，這樣就方便用戶和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接實現(xiàn)資源的共享。在當(dāng)前云計算平臺的不斷發(fā)展下，已經(jīng)和云計算的技術(shù)框架相符合，由于實際應(yīng)用不同，在平臺類型方面也會有著一定的差距。例如綜合性的云計算平臺主要是提供上層服務(wù)資源的，在基礎(chǔ)資源方面主要是提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的，而在虛擬化技術(shù)方面主要是提供基礎(chǔ)資源的相關(guān)服務(wù)。

但是不管是哪種類型的云計算平臺，體現(xiàn)出的特征都是比較顯著的。

第一，在靈活性特征上比較鮮明，在需要的規(guī)模方面能夠按照實際需求加以調(diào)整。在對虛擬技術(shù)的應(yīng)用下，能夠?qū)崿F(xiàn)按需服務(wù)的目標(biāo)，這樣就能有效地降低云計算平臺應(yīng)用成本，對實際的需求也能有效地保障。在云計算平臺的應(yīng)用下，能夠?qū)?shù)據(jù)的共享輕松地實現(xiàn)。

第二，云計算平臺的應(yīng)用特征還體現(xiàn)在應(yīng)用時不用關(guān)心底層實現(xiàn)，只要能夠?qū)μ峁┑慕涌诩右哉{(diào)整即可完成工作，在平臺的方便性特征上就比較突出。除此之外的數(shù)據(jù)安全可靠特征也比較鮮明，云計算的數(shù)據(jù)信息存儲的安全性要能得到有效保證。

第三，云計算平臺的另一特征就是高性能特征。由于云計算平臺是大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，在提供的服務(wù)方面也比較優(yōu)越，在資源的利用上是無限量的。云計算為用戶提供了諸多存儲管理的數(shù)據(jù)控件，在計算能力方面也比較強(qiáng)大，這些功能就使得在應(yīng)用過程中有著無限的資源。

2. 云計算的體系結(jié)構(gòu)和應(yīng)用優(yōu)勢分析

2.1 云計算的體系結(jié)構(gòu)分析

從云計算的體系機(jī)構(gòu)層面來看，云計算作為比較強(qiáng)大的云網(wǎng)絡(luò)，將其和網(wǎng)絡(luò)以及服務(wù)器相連接，就能在資源上得到無限擴(kuò)大，在存儲能力以及計算能力都是史無前例的。從云計算的體系結(jié)構(gòu)層面來看，主要有幾個重要的要素（如圖1所示）。其中的云用戶端是比較關(guān)鍵的。這是用戶請求服務(wù)的交互界面，是對云使用的入口，通過瀏覽器進(jìn)行注冊然后登入和定制服務(wù)，然后對用戶進(jìn)行管理和配置。在管理系統(tǒng)和部署工具要素上，主要是提供管理服務(wù)的，然后對云用戶實施管理，進(jìn)行對用戶授權(quán)和認(rèn)證等。也能對可用計算資源進(jìn)行管理，結(jié)合實際的請求來轉(zhuǎn)發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用程序，對資源的調(diào)動和部署按照實際加以實施。

另外，在云計算體系結(jié)構(gòu)中的服務(wù)目錄要素方面，主要是用戶在獲得了相應(yīng)權(quán)限后，對服務(wù)列表進(jìn)行選擇以及定制。也能對定制的目錄進(jìn)行操作，這樣就會在用戶端的界面顯示相應(yīng)的圖表以及服務(wù)的內(nèi)容等。在監(jiān)控結(jié)構(gòu)方面主要是對系統(tǒng)資源使用情況的監(jiān)控，對節(jié)點的同步設(shè)置以及資源的監(jiān)控，按照資源能夠合理地分配給用戶。在服務(wù)器集群的結(jié)構(gòu)要素方面，通過管理系統(tǒng)進(jìn)行實際的管理，對一些計算實施高效的處理，在進(jìn)行存儲的時候?qū)?shù)據(jù)切割算法加以應(yīng)用。

2.2 云計算技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢分析

云計算技術(shù)在實際中的應(yīng)用中有著諸多的優(yōu)勢發(fā)揮，在具體的應(yīng)用過程中，允許用戶自定義資源使用的時間，這就對資源的閑置或者是過載問題的出現(xiàn)有了避免。并且在分布式處理以及并行式處理的特性上展現(xiàn)得比較顯著，這就對數(shù)據(jù)處理需要的時間得到了很大程度的縮短。云計算平臺能夠為用戶提供比較安全可靠的數(shù)據(jù)存儲中心，在完善的權(quán)限管理規(guī)則以及數(shù)據(jù)備份技術(shù)等綜合性應(yīng)用下，就能對數(shù)據(jù)信息的安全完整性得到有效保障。

另外，云計算中的一些功能都是在云端的，這就在客戶端的要求得到了有效降低。在對云計算技術(shù)的實際應(yīng)用過程中，能對不同類型以及性能的設(shè)備加以應(yīng)用進(jìn)行訪問云空間，進(jìn)行執(zhí)行相應(yīng)的操作，有的在網(wǎng)頁的應(yīng)用下就能得到有效完成。在云計算技術(shù)的應(yīng)用下，能夠?qū)?shù)據(jù)間的共享和傳輸也比較的方便。所以在具體的應(yīng)用過程中就有著很大的優(yōu)勢。

3. 云計算技術(shù)的實際應(yīng)用和發(fā)展趨勢

3.1 云計算技術(shù)的實際應(yīng)用分析

云計算技術(shù)在實際中的應(yīng)用范圍比較廣泛，例如在ICT業(yè)務(wù)平臺中的應(yīng)用上就發(fā)揮著重要的作用。以往的ICT運行模式有著諸多缺陷，資源浪費問題比較突出，在管理的效率也比較低，對實際的需求得不到有效滿足。但是在云計算技術(shù)的應(yīng)用下，就能夠?qū)@一業(yè)務(wù)平臺實現(xiàn)升級，能夠建立集中性的資源池管理的體系，對用戶能夠提供Paas、Saas等服務(wù)，這樣就大大地提升了服務(wù)效率?？蛻糁恍枰獙g覽器進(jìn)行操作就能完成數(shù)據(jù)系統(tǒng)的訪問管理，在使用上比較方便，也對這一業(yè)務(wù)的不兼容終端的問題得到了有效解決，從整體上提升了業(yè)務(wù)水平。

云計算技術(shù)在IDC數(shù)據(jù)處理平臺中的應(yīng)用作用的積極發(fā)揮也比較突出。主要是在虛擬技術(shù)的應(yīng)用下，能對這一控制中心的軟硬件資源實施有效整合，對其中的各種資源實施動態(tài)化的管理監(jiān)控等。不能為用戶提供IaaS的相關(guān)業(yè)務(wù)服務(wù)，對用戶也能出租硬件資源，這樣就比較便于系統(tǒng)部署工作的完成，在資源的分配方面也能合理化地完成。在云計算技術(shù)的應(yīng)用作用下，能夠在計費功能上得到充分發(fā)揮，能結(jié)合資源的使用情況實施付費，這樣就有效地對投入成本得到了降低，在管理的平臺方面也能實現(xiàn)規(guī)范化以標(biāo)準(zhǔn)化的目標(biāo)。

3.2 云計算技術(shù)的發(fā)展趨勢探究

云計算技術(shù)在實際應(yīng)用中發(fā)揮著積極作用，在未來的發(fā)展中，云計算技術(shù)將會有著更大的發(fā)展?jié)摿?。云計算對互?lián)網(wǎng)的應(yīng)用以及產(chǎn)品應(yīng)用模式等方面都會產(chǎn)生很大的影響，主要的發(fā)展方向就向著手機(jī)云計算以及商業(yè)發(fā)展和時代資源這幾個方向邁進(jìn)。在移動終端設(shè)備的迅速發(fā)展下，云計算技術(shù)的兼容性就得到了體現(xiàn)，為客戶在移動終端的服務(wù)上得到了進(jìn)一步發(fā)展，能夠?qū)⑹謾C(jī)和云計算技術(shù)得到有機(jī)結(jié)合。這樣就能更為便捷地實現(xiàn)高效云計算的應(yīng)用功能。

結(jié)語

總而言之，云計算技術(shù)的不斷發(fā)展過程中，對社會的進(jìn)步發(fā)展起到的作用也愈來愈大，在相應(yīng)的維護(hù)工作有效性以及經(jīng)濟(jì)性方面將更為重要。云計算的實際應(yīng)用中的優(yōu)勢發(fā)揮，將會進(jìn)一步地為這一技術(shù)的推廣起到積極作用，在社會效益上就會有更大的價值體現(xiàn)。

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篇（9）

前言

云計算技術(shù)應(yīng)用于實際之后，能夠有效的提升各種新型企業(yè)的經(jīng)營管理效率，企業(yè)各管理部門整合數(shù)據(jù)資源過程中不可趨勢的環(huán)節(jié)。當(dāng)前階段，云計算技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用不但提升了企業(yè)的工作效率，而且為人們的生產(chǎn)生活帶來了極大的便利。IDC系統(tǒng)在運行的模式是一種是融合了集中式收集和數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)處理等多項功能單位的綜合管理系統(tǒng)，其在同云計算技術(shù)融合之后，能夠有效實現(xiàn)系統(tǒng)的應(yīng)用價值。因此，依托云計算技術(shù)的IDC系統(tǒng)在應(yīng)用于實踐后著較高的經(jīng)濟(jì)價值和社會效益。

1云計算技術(shù)的概述

云計算是一種在實際應(yīng)用過程中提供便捷、可靠網(wǎng)絡(luò)訪問的全新模式，它根據(jù)使用量來進(jìn)行付費，能夠快速對計算機(jī)資源進(jìn)行有效的資源配置，并根據(jù)用戶的需要將資源快速的提供給用戶，實現(xiàn)了各種網(wǎng)絡(luò)資源的智能化服務(wù)，而且，還大大節(jié)省了管理成本的投入。云數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的運作是借助先進(jìn)云計算技術(shù)的有力支撐才得以實現(xiàn)的，在云計算技術(shù)的支撐下，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)遵從管理系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)配，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的儲存、檢索、調(diào)用[1]。云計算技術(shù)在時下的應(yīng)用，為信息時代的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了全新的發(fā)展環(huán)境，鑄造了更為廣闊的發(fā)展舞臺，可謂是對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。云計算技術(shù)的應(yīng)用實踐經(jīng)驗表明，云計算技術(shù)在數(shù)據(jù)的部署和任務(wù)的調(diào)度上都具有比較強(qiáng)的節(jié)能效果，基于此開發(fā)出的綠色云數(shù)據(jù)動態(tài)聚集法能夠與IDC系統(tǒng)進(jìn)行良好的融合，且取得了不俗的應(yīng)用反饋。

2云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的實際應(yīng)用分析

2.1云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的應(yīng)用

所謂的IDC系統(tǒng)又稱為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，其可視為一種全新的產(chǎn)業(yè)運作模式。從技術(shù)框架的角度看來，IDC管理系統(tǒng)是一種基于現(xiàn)有物理機(jī)房體系實現(xiàn)資源分配的綜合性數(shù)據(jù)化管理系統(tǒng)。在通信產(chǎn)業(yè)平臺的建設(shè)方面，IDC系統(tǒng)一個主流的發(fā)展趨勢是整合以Hadoop為開源的云計算技術(shù)。IDC系統(tǒng)在同云計算技術(shù)結(jié)合后能夠在云計算技術(shù)的支撐下通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)加以輔助，從而有效的強(qiáng)化IDC系統(tǒng)的分布式存儲能力。如今，我國IDC業(yè)務(wù)在各領(lǐng)域鋪展開來，適用的企業(yè)變得越來越多，其不但能夠?qū)ヂ?lián)網(wǎng)終端數(shù)據(jù)使用效果形成有力保障，而且能夠有效的避免IDC系統(tǒng)在以往應(yīng)用中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)平臺“崩潰”現(xiàn)象?？梢哉f，云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中具有很強(qiáng)的現(xiàn)實應(yīng)用價值。

2.2云計算技術(shù)和IDC系統(tǒng)的構(gòu)建

云計算技術(shù)和IDC系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合能夠最大程度的發(fā)揮出兩者自身的優(yōu)勢，取得做好的效益。依托云計算技術(shù)的IDC系統(tǒng)能夠?qū)⒎?wù)器、存儲設(shè)備以及應(yīng)用軟件等資源以標(biāo)準(zhǔn)化的形式服務(wù)于客戶，具體可分為管理層、物理層、虛擬層、業(yè)務(wù)層這四種構(gòu)架形式。在構(gòu)架的物理層上包含有存儲設(shè)備、寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及實體服務(wù)器等內(nèi)容，這些可充分的給運營商IDC準(zhǔn)備好物理資源，而虛擬層則是主要進(jìn)行物理層設(shè)備的虛擬化，使其成為一個總的基礎(chǔ)設(shè)施資源，這樣能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并能夠?qū)崿F(xiàn)管理好資源的分配；而在管理層上則是主要發(fā)揮管理的調(diào)控作用，實現(xiàn)對IDC業(yè)務(wù)的支持，做好計費管理、安全管理以及動態(tài)部署等工作。

2.3云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中應(yīng)用的優(yōu)勢

IDC系統(tǒng)是一種較為特殊的商業(yè)運作模式，其維持正常運作離不開云計算技術(shù)的支持?？偟目磥?，云計算技術(shù)可以對原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行定位處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和數(shù)據(jù)遷移的準(zhǔn)備。此外，云計算技術(shù)還能夠?qū)?shù)據(jù)信息處理的過程進(jìn)行高效的智能化評估，這將會對數(shù)據(jù)的信息查詢和調(diào)配處理做好充足的準(zhǔn)備。其中，進(jìn)行云數(shù)據(jù)管理的查詢技術(shù)應(yīng)用時，也需要用到云計算技術(shù)的數(shù)據(jù)控制環(huán)節(jié)。在實際應(yīng)用中，由于進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺的服務(wù)或整合時，涉及資源對象的規(guī)模非常大，而且所用服務(wù)器的數(shù)量也非常多。在不同環(huán)境和地點運行IDC系統(tǒng)，運行中的服務(wù)器難以實現(xiàn)服務(wù)器設(shè)備的有效地管理。面對當(dāng)下數(shù)據(jù)資源的內(nèi)容不斷擴(kuò)容，整個IDC系統(tǒng)持續(xù)提供高品質(zhì)服務(wù)的難度越來越大，這時候云計算技術(shù)的支撐作用的應(yīng)用價值就變得尤為顯著[2]。

3云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的實現(xiàn)

對IDC系統(tǒng)有效的實現(xiàn)商業(yè)運作和商業(yè)服務(wù)的研究，能夠了解和明確云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的應(yīng)用。就當(dāng)前云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中實際的應(yīng)用情況而言，最具實用性和擴(kuò)展性是云數(shù)據(jù)的查詢技術(shù)，其能夠在異構(gòu)環(huán)境中實現(xiàn)有效的運行，通過豐富而靈活的用戶接口，做到對不同用戶差異化需求的全方位滿足?，F(xiàn)有環(huán)境下，IDC系統(tǒng)的運作模式存在一些的特殊性，即便擁有云計算技術(shù)的有效支撐，仍需要積極的適應(yīng)當(dāng)下發(fā)展趨勢積極的進(jìn)行探索和創(chuàng)新，以便更好的實現(xiàn)商業(yè)化，不斷實現(xiàn)運行模式的創(chuàng)新，積極的去尋找有利于鞏固現(xiàn)有運行模式的渠道和方法。從IDC系統(tǒng)的整個發(fā)展過程看來，它是我國實現(xiàn)高科技技術(shù)做支撐進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新的一個縮影，在實現(xiàn)的過程中需要增加對相關(guān)技術(shù)內(nèi)核的調(diào)試工作，以便更好的去適應(yīng)現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的需要，更好的與企業(yè)發(fā)展進(jìn)行融合.IDC系統(tǒng)在同云計算系統(tǒng)融合后能夠達(dá)到強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的現(xiàn)實效果，從而極大的促進(jìn)了IDC系統(tǒng)的發(fā)展[3]。

4結(jié)束語

我國的計算機(jī)技術(shù)在當(dāng)下固有的科學(xué)技術(shù)中擁有無可比擬的技術(shù)優(yōu)勢，這些為云計算技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)通訊領(lǐng)域的發(fā)展提供了良好的契機(jī)和廣闊的平臺。隨著我國的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在不斷擴(kuò)大，急需一種嶄新的高水平運行管理模式來承載主機(jī)托管、資源調(diào)配、故障排除等工作，基于云計算技術(shù)的IDC系統(tǒng)能夠較好的滿足當(dāng)下的需求，呈現(xiàn)出較高的經(jīng)濟(jì)價值。

參考文獻(xiàn)

[1]趙彤林,宗華.云計算技術(shù)在IDC系統(tǒng)中的應(yīng)用與實現(xiàn)研究[J].通訊世界,2016(7):76-76.

篇（10）

1 引言

煤礦行業(yè)作為我國的一種重要的傳統(tǒng)能源行業(yè)，在國民經(jīng)濟(jì)、人民生活等眾多領(lǐng)域中起著舉足輕重的作用。但現(xiàn)階段我國的煤礦企業(yè)普遍存在著監(jiān)控的建設(shè)水品嚴(yán)重的滯后。而與其相對的是近些年來，計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)革命性的發(fā)展與爆炸式的傳播，使得信息技術(shù)滲透了人們生活的每個角落。在很多地方已經(jīng)將信息技術(shù)這種重要的輔技術(shù)作為一種衡量現(xiàn)代化水平的標(biāo)準(zhǔn)。

而現(xiàn)階段我國的煤礦企業(yè)基本上受制于信息系統(tǒng)不發(fā)達(dá)，從而使得各個部門之間缺乏高效的數(shù)據(jù)共享，同時，系統(tǒng)內(nèi)部的各個應(yīng)用之間也難以連通，不利于系統(tǒng)集成，致使系統(tǒng)內(nèi)溝通繁瑣。不止如此，缺乏有效的監(jiān)控技術(shù)也使得領(lǐng)導(dǎo)缺乏及時有效的數(shù)據(jù)用于推斷預(yù)測企業(yè)的發(fā)展與行業(yè)的發(fā)展趨勢。這些問題在一定程度上嚴(yán)重的制約了我國的煤礦行業(yè)發(fā)展，利用現(xiàn)有的信息技術(shù)完全可以大大改善這種現(xiàn)象。因此，將監(jiān)控的技術(shù)引入我們煤礦行業(yè)勢在必行。而將云計算技術(shù)引入煤礦行業(yè)可以有效的將信息資源集中到各個管理機(jī)構(gòu)，從而推進(jìn)煤礦行業(yè)的監(jiān)控建設(shè)，促進(jìn)煤礦行業(yè)的發(fā)展，保證煤礦企業(yè)的生產(chǎn)安全。

2 云計算技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

云計算技術(shù)，是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式，通過云計算技術(shù)，可以按需將共享的軟硬件資源和信息提供給計算機(jī)和其他設(shè)備。從圖1可以看出，云計算技術(shù)的實現(xiàn)主要取決于數(shù)據(jù)計算的能力和分布式計算能力，即簡單的說為計算與計算能力?？梢钥闯鲈朴嬎慵夹g(shù)能將很多應(yīng)用、數(shù)據(jù)通過傳感器采集，將海量的信息高效的收集并處理，進(jìn)而提取出有用的信息進(jìn)一步用于企業(yè)信息的融合、推理和決策進(jìn)而完成煤礦企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)。因為云計算技術(shù)的擁有各類的應(yīng)用，不同種類的數(shù)據(jù)能通過不同的傳感器，監(jiān)測方法等手段獲取，能適用于煤礦行業(yè)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的統(tǒng)一管理。由于云計算技術(shù)具有高性能，并且易擴(kuò)展的硬件虛擬化技術(shù)，能夠提高資源的利用效率。而云計算技術(shù)吸引人的地方在于它所提供的這種計算和計算能力幾乎是無限的，而且相當(dāng)廉價。

由于云技術(shù)擁有上述優(yōu)點，一些大公司在云計算技術(shù)領(lǐng)域也做出了各種成功的嘗試：（1）谷歌公司作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的巨擎在云計算技術(shù)方面也是不甘示弱，其搜索引擎分布在200多個地區(qū)超過百萬臺服務(wù)器上。其云計算技術(shù)的規(guī)?？梢娨话?，而這些設(shè)備的數(shù)量還隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展在迅速的增長著。其推出的云計算技術(shù)主要有三個技術(shù)：分別是Google file system（GFS），MapReduce，BigTable。GFS技術(shù)是由Google公司開發(fā)的一個大型的分布式文件系統(tǒng)，即在云計算技術(shù)中起到了計算的作用。它是系統(tǒng)的中客戶端、主服務(wù)器以及數(shù)據(jù)塊服務(wù)器；MapReduce技術(shù)能將大量異構(gòu)數(shù)據(jù)使用map函數(shù)對任務(wù)進(jìn)行分解然后在單個節(jié)點上執(zhí)行各個相應(yīng)的子任務(wù)，而后通過收集得到的信息，最終得到進(jìn)過分析的結(jié)果。這種技術(shù)就能使得在海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)中能將十分復(fù)雜的分析分解成任意個子任務(wù)從而靈活的調(diào)節(jié)，實現(xiàn)全局最優(yōu)化；BigTable技術(shù)是一個大型的分布式數(shù)據(jù)庫，是以GFS，MapReduce作為基礎(chǔ)的，它設(shè)計的目的是管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（2）Amazon公司使用簡單計算服務(wù)和彈性計算云，提供計算和計算服務(wù)。將這這類服務(wù)作為產(chǎn)品向有需要的企業(yè)提供有償服務(wù)，并且取得了客觀的收入。從一個側(cè)面反映出現(xiàn)今時代企業(yè)對信息產(chǎn)品的需求；（3）IBM公司為客戶提供了“藍(lán)云”計算平臺，是一種方便簡潔的云計算技術(shù)平臺。（4）微軟也推出了Windows Azure中文名為藍(lán)天的操作系統(tǒng)，是一種在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下打造的一款新云計算技術(shù)平臺。

而我國云計算技術(shù)在2008年之后迅猛的發(fā)展了起來。2008年，IBM在無錫建立了云計算技術(shù)中心，也是中國首個云計算技術(shù)中心，而后在北京也成立的大中華區(qū)云計算技術(shù)中心，阿里巴巴也在南京建立國內(nèi)首個用于電子商務(wù)的云計算技術(shù)中心。廣東電子工業(yè)研究院在廣東東莞建立云計算技術(shù)平臺。

3 基于云計算技術(shù)的煤礦企業(yè)監(jiān)控體系的構(gòu)建

煤礦企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要滿足有以下三方面的要求：（1）煤礦企業(yè)自身的管理需要；（2）上級部門的管理需要；（3）各個企業(yè)、部門之間的信息共享。由于不同煤礦企業(yè)所需要的監(jiān)控信息系統(tǒng)功能不完全相同，而從企業(yè)本身以及上級部門對信息系統(tǒng)的要求也是各有側(cè)重。因此在設(shè)立云計算技術(shù)信息系統(tǒng)時，就不得不考慮到不同對象所需求的功能。

對于煤礦企業(yè)來說，信息系統(tǒng)一般需要有：（1）對生產(chǎn)的管理。對生產(chǎn)情況的綜合匯總，生產(chǎn)的計劃、調(diào)度等環(huán)節(jié)的管理，同時對于生產(chǎn)過程的監(jiān)控等功能。（2）對監(jiān)控的監(jiān)控。對于一些危險氣體（瓦斯，一氧化碳）的監(jiān)控，井下的溫濕度，風(fēng)速等的監(jiān)測，井下人員的情況的記錄等功能。（3）對于人員的管理。對于煤礦企業(yè)員工的信息的匯總與統(tǒng)計等功能。（4）對于資金的管理。（5）對于企業(yè)的管理。這方面類似于一般公司的情況，通過將獲得的生產(chǎn)、安全信息及時的分析匯總給相應(yīng)的管理人員提供更直觀的信息。幫助領(lǐng)導(dǎo)做出更正確的選擇。（6）方便信息的交流。在同一平臺下實現(xiàn)各個部門，單位的信息共享，提高信息的使用率，有效的簡化手續(xù)。

而對于上級管理部門則需要系統(tǒng)具有除了安全的監(jiān)控、和資源的共享外。還要能將平臺上所有的資源的整合功能。

而基于云計算技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，由于一般情況下，我國煤礦企業(yè)缺乏這類高素質(zhì)人才的儲備，同時如果自己建立云計算技術(shù)平臺花費不菲。且一般情況下，煤礦企業(yè)沒有大量需要保密的信息，因此可以選擇一個云服務(wù)商來為企業(yè)服務(wù)，這種情況能大大的減少花費并且能得到高質(zhì)量的產(chǎn)品。但如果需要有高度的保密性，則需要自己搭建一個云計算技術(shù)平臺，也就是私有云。這種私有云是只有授權(quán)的成員才可以使用的一種云計算技術(shù)系統(tǒng)，能夠很好的保障數(shù)據(jù)的安全性和服務(wù)的質(zhì)量。

當(dāng)前云服務(wù)商提供的云儲存業(yè)務(wù)主要有：（1）微軟的SQL Data Services，其具有很好的擴(kuò)展性，但比較難以對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理；（2）谷歌的App Engine Datastore，它所支持的數(shù)據(jù)類型比較寬泛，能適用于不同類型數(shù)據(jù)的儲存，但具有一定的封閉性，在這個系統(tǒng)內(nèi)建立的應(yīng)用只能用這個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)儲存，而其他平臺的應(yīng)用不能與之連接；（3）亞馬遜的SimpleDB，這個平臺相對起步較晚，但相對谷歌的平臺它能實現(xiàn)與其他應(yīng)用進(jìn)行連接；（4）IBM的Oracle等。這些云儲存平臺都十分的安全可靠，并且具有可擴(kuò)展，完全適用于當(dāng)前煤礦行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)需要能直接使用，且價格適中。

選擇好了云服務(wù)商后，可以通過VPN（虛擬專用網(wǎng)）將煤礦企業(yè)的信息進(jìn)行傳輸。由于VPN具有安全高效的特點，利用VPN組建的煤礦企業(yè)的信息系統(tǒng)傳輸網(wǎng)絡(luò)，在成本較低的情況下能將數(shù)據(jù)信息安全快速的進(jìn)行傳輸?？焖俚膶⒂脩襞c基于云計算技術(shù)的信息系統(tǒng)平臺連接在一起。從而構(gòu)建成一個完整的基于云計算技術(shù)的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。

4 云計算技術(shù)在煤礦企業(yè)信息化中的作用

由于云計算技術(shù)的特點與我國煤礦企業(yè)的監(jiān)控發(fā)展要求是一致的，十分適合煤礦企業(yè)的發(fā)展需要，在煤礦企業(yè)的監(jiān)控建設(shè)中能起到如下作用：

（1）有效的降低成本，現(xiàn)在我國的煤礦企業(yè)都是相對較大的企業(yè)，監(jiān)控的投資相對來說比較龐大。而如果使用云計算技術(shù)，在支付少量費用的情況下，能減少硬件設(shè)備的購買及更新?lián)Q代，不在要購買價格昂貴的服務(wù)器和大容量的計算器，也不用支付對于這些設(shè)備維護(hù)的一些投入，比如維護(hù)人員，設(shè)備，空間等等費用。

（2）穩(wěn)定的服務(wù)器運行，現(xiàn)在煤礦企業(yè)的一些相關(guān)數(shù)據(jù)都是儲存在服務(wù)器上，如果服務(wù)器故障，可能造成煤礦企業(yè)數(shù)據(jù)的丟失。而在云計算技術(shù)情況下，由于是龐大的服務(wù)器連接而成的網(wǎng)絡(luò)使得由于某臺服務(wù)器的故障而造成的數(shù)據(jù)丟失在很短時間內(nèi)能將數(shù)據(jù)拷出，再開啟其他服務(wù)器而后完整的拷貝先前的數(shù)據(jù)。因此能大大降低由于服務(wù)器運行故障而帶來的影響，實現(xiàn)幾乎是無間斷的安全服務(wù)。

（3）煤礦企業(yè)信息的有效整合，在云計算技術(shù)模式下，煤礦企業(yè)之間能構(gòu)筑成共同的信息資源的同享空間，使得更多的煤礦企業(yè)享受到云計算技術(shù)的“福利”，分?jǐn)偙O(jiān)控帶來的成本，大幅度提高信息系統(tǒng)的運行效率。

5 結(jié)束語

云計算技術(shù)作為一項革命性的技術(shù)，在許多行業(yè)中都有著巨大的發(fā)展空間及應(yīng)用價值。在煤礦企業(yè)監(jiān)控中引入云計算技術(shù)技術(shù)有著明顯的優(yōu)勢，通過這個技術(shù)的實踐，它在簡化管理，加強(qiáng)安全監(jiān)控等方面具有不可比擬的優(yōu)勢，十分適合我國煤礦企業(yè)的發(fā)展。利用云計算技術(shù)能實現(xiàn)對煤礦資源的合理開發(fā)利用，使得煤礦行業(yè)能可持續(xù)發(fā)展。

將云計算技術(shù)引入到煤礦企業(yè)的監(jiān)控建設(shè)中是一種十分有前景的嘗試，可以預(yù)見的云計算技術(shù)能推進(jìn)我國煤礦企業(yè)的升級。但作為一個長期復(fù)雜的建設(shè)工程，在這個建設(shè)過程中定會有一些困難的出現(xiàn)。希望通過相關(guān)部門的共同努力，讓基于云計算技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)能早日實現(xiàn)，并且進(jìn)一步推進(jìn)我國煤礦企業(yè)的發(fā)展。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 劉正偉， 文中領(lǐng)， 張海濤. 云計算技術(shù)和云數(shù)據(jù)管理技術(shù)[J]. 計算機(jī)研究與發(fā)展. 2012， 49（18）. 26-31