
《数据库新技术在石油勘探中的应用》较全面、系统地介绍了数据库新技术在油气勘探领域的应用及最新进展,内容包括面向对象数据库、Web数据库、主数据库(数据银行)、联机分析处理、数据仓库、数据挖掘等技术,并深入分析和研究了勘探数据的流程、专业数据库、勘探主数据库、项目数据库等实施数据集成和专业应用软件集成的技术,列举了应用实例,指出了数据库技术的新应用及其未来发展。 |
第1章 数据库管理技术 1.1 数据库管理技术及其发展 1.1.1 数据库技术的发展 1.1.2 数据库系统的有关概念 1.2 数据模型 1.2.1 有关数据模型的一些基本概念 1.2.2 数据模型及其研究 1.2.3 关系数据模型 1.3 数据库技术的新进展和新一代数据库 1.3.1 传统数据库技术的局限性 1.3.2 当前数据库技术的发展途径 1.4 石油勘探数据库管理技术及其发展 1.4.1 石油勘探领域常用的数据库管理系统 1.4.2 油气勘探数据的标准化 1.4.3 石油勘探数据银行及勘探信息化服务体系 第2章 面向对象程序设计方法与面向对象数据库 2.1 面向对象程序设计方法学与面向对象数据库 2.1.1 面向对象程序设计的有关概念和特点 2.1.2 面向对象程序设计方法的研究与应用 .2.1.3 面向对象数据库系统与面向对象数据库管理系统 2.1.4 面向对象数据库系统的标准化问题 2.2 面向对象建模技术 2.2.1 面向对象建模技术 2.2.2 面向对象的知识源模型 2.3 统一建模语言及其面向对象方法的描述 2.3.1 uml在建模过程中采用的建模元素及图的表示方法 2.3.2 一个uml建模实例 第3章 web数据库技术 3.1 web数据库技术 3.1.1 web数据库技术概述 3.1.2 基于web的数据库系统体系结构 3.1.3 基于中间件的软件体系结构 3.1.4 web与数据库的集成方式 3.1.5 web服务器 3.2 web数据库访问技术 3.2.1 web数据库访问技术概述 3.2.2 web数据库访问技术分类 3.2.3 几种常用的web数据库接口技术与组件工具 3.3 组件对象模型技术及组件工具产品 3.3.1 面向对象的组件技术 3.3.2 组件对象模型技术 3.3.3 组件混合应用模型与组件技术的联合运用 3.4 xml与数据库 3.4.1 xml及其产生背景 3.4.2 xml的定义 3.4.3 xml应用的分类 3.4.4 xml的特性 3.4.5 xml的应用前景 第4章 石油勘探的业务、数据与管理流程 4.1 石油勘探业务及数据流程 4.1.1 物探工程 4.1.2 井筒工程 4.1.3 实验室分析化验 4.1.4 地质综合研究 4.2 石油勘探数据管理 4.2.1 数据整理 4.2.2 数据汇交归档 4.3 勘探动态数据管理应用实例 第5章 专业数据库 5.1 专业数据库的分类 5.1.1 物探专业数据库 5.1.2 钻井专业数据库 5.1.3 录井专业数据库 5.1.4 测井专业数据库 5.1.5 试油测试专业数据库 5.1.6 油气层改造专业数据库 5.1.7 分析化验专业数据库 5.2 专业数据库的设计 5.2.1 专业数据库的设计特点 5.2.2 专业数据库的设计规范 5.2.3 专业数据库的建设目标和功能特点 5.3 录井专业数据库设计实例 5.3.1 需求分析 5.3.2 录井专业数据库的总体方案 5.3.3 技术方案 第6章 主数据库 6.1 有关主数据库的概念 6.1.1 主数据库技术产生的背景 6.1.2 主数据库及其特点 6.2 主数据库系统的功能及配置 6.2.1 主数据库系统的基本功能 6.2.2 主数据库系统的基本配胃 6.2.3 主数据库平台软件集成技术 6.3 主数据库的实施 6.3.1 主数据库的实施策略 6.3.2 主数据库实施的基本过程 6.4 主数据库的管理与应用支持 6.4.1 用户管理 6.4.2 数据管理 6.4.3 主数据库的应用支持 第7章 项目数据库 7.1 项目数据库的概念 7.1.1 基于区域数据的项目数据库 7.1.2 基于应用软件的项目数据库 7.1.3 项目数据库系统的功能特点 7.2 项目数据库的规划设计与建立 7.2.1 需求分析与概念设计 7.2.2 物理规划设计与实现 7.3 项目数据库与应用软件的集成 7.3.1 一体化的解决方案和途径 7.3.2 一体化专业软件的集成平台 7.3.3 应用软件的连接 7.4 一个项目数据库的实例 7.4.1 总体方案 7.4.2 数据库系统的物理模式规划 7.4.3 项目数据库的管理 7.4.4 查询统计分析软件 第8章 数据仓库与联机分析处理 8.1 数据仓库 8.1.1 数据仓库的产生背景 8.1.2 数据仓库的定义及其特点 8.1.3 数据仓库的组成与体系结构 8.1.4 数据仓库的数据库模式(数据仓库的多维分析) 8.1.5 数据仓库的设计与实现技术 8.1.6 数据仓库在油田勘探开发中的应用实例 8.2 联机分析处理 8.2.1 有关联机分析处理的概念 8.2.2 多维数据分析实例 8.2.3 多维数据模型上的olap操作 8.2.4 数据仓库查询语言 8.2.5 联机分析处理的实现方法与oracle联机分析处理工具 第9章 数据挖掘技术 9.1 数据挖掘技术的概念和特点 9.1.1 什么是数据挖掘 9.1.2 数据挖掘产生的背景 9.1.3 数据挖掘的定义 9.1.4.数据挖掘的特点 9.2 数据挖掘算法的研究 9.2.1 数据挖掘算法研究的特点与分类 9.2.2 数据挖掘算法研究的内容 9.2.3 关联分析 9.2.4 聚类分析 9.2.5 基于神经网络的数据挖掘算法 9.3 数据挖掘的实现方法与应用 9.3.1 数据挖掘/知识发现的基本过程 9.3.2 数据挖掘的应用领域与数据挖掘工具的研究 9.3.3 数据挖掘技术在剩余油分布研究与潜力预测中的应用 第10章 数据库技术的应用及其未来发展 10.1 分销电子商务系统 10.1.1 电子商务 10.1.2 分销电子商务系统 10.2 电子政务系统 10.2.1 电子政务网站的建设与功能 10.2.2 电子政务应用系统的开发工具与技术 10.2.3 一个基于web数据库的电子政务系统 10.3 数据库技术在企业资源计划中的应用 10.3.1 企业资源计划及其发展 10.3.2 企业资源计划 10.4 客户关系管理 10.4.1 客户关系管理 10.4.2 一个客户关系管理的体系结构 10.4.3 客户关系管理在销售商和银行金融行业中的应用 10.5 web数据挖掘技术 10.5.1 web数据挖掘技术概述 10.5.2 web数据挖掘技术的分类 10.5.3 web数据挖掘的实现步骤 10.5.4 web数据挖掘的应用 10.6 开放分布式环境下多智能体协同工作系统 10.6.1 有关多agent系统的概念 10.6.2 agent与多agent 10.6.3 多agent系统在石油勘探领域的应用前景及应用实例 主要参考文献 |
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