智能化井下仪器在线监测与控制系统

2023年08月01日 1.4k 字大概 6 分钟

项目背景

塔里木油田在油气探测过程中面临钻头异常损坏问题，导致开采成本显著增加、作业周期不可控。传统人工监测方式存在响应滞后、数据分析粒度粗等问题，需智能化解决方案。

技术栈：PyQt5 + Bleak + Matplotlib + Websocket 等

多设备实时数据采集
- 难点：需要大量蓝牙传感器进行数据实时采集，数据传输速率高（每秒10个点），多设备响应时间不一致，影响算法效率及页面渲染效果。由于GIL全局解释器锁，多线程无法并行运行，而多进程资源消耗大。
- 解决方案：采用协程机制，将蓝牙采集模块独立为一个进程，每个传感器数据采集任务创建协程，通过事件循环调度，确保数据采集的高效性和实时性。
算法实时分析
- 难点：算法需处理大量数据点并实时报警，使用线程存在性能瓶颈，多进程间数据通信复杂且频繁。
- 解决方案：将算法模块用C语言编写，通过Cython编译为共享模块（.so文件），在Python中调用，显著提升运行效率。
内存泄露检查
- 难点：程序内存泄露排查困难，守护进程导致程序无法正常退出，难以定位问题。
- 解决方案：使用memory_profiler模块进行内存分析，结合Matplotlib可视化排查，发现蓝牙进程未有效关闭，持续采集数据导致内存泄露。通过优化进程管理解决问题。
TCP粘包问题
- 难点：与绞车的Socket通信中，因数据传输速率问题导致TCP粘包，macOS开发环境下未出现，打包后运行时出现问题。
- 解决方案：为TCP数据包添加包头、包尾及包长标识，解决粘包问题，并通过校验确保数据完整性。

技术栈：Tornado + Redis + MySQL + HDFS + JeecgBoot 等

MySQL与Redis的一致性问题
- 难点：Redis作为缓存时，MySQL与Redis数据不一致，导致前端页面显示错误。
- 解决方案：对实时性要求高的数据采用主动更新策略，Redis更新时同步更新MySQL；对实时性要求低的数据采用过期缓存机制，确保数据一致性。
分布式数据存储
- 难点：Windows终端采集的大量数据文件、日志文件等存储和处理难度大。
- 解决方案：搭建HDFS分布式文件存储系统，结合MapReduce对大数据文件进行高效处理。
系统更新
- 难点：网络不稳定时，Windows终端更新易中断，影响用户体验。
- 解决方案：通过心跳机制判断网络状态，采用断点续传方式更新，提升用户体验。