Логотип Автор24реферат
Статья на тему: Базы данных PostgreSQL в геоэкологическом мониторинге Азовского моря
100%
Уникальность
Аа
4667 символов
Категория
Базы данных
Статья

Базы данных PostgreSQL в геоэкологическом мониторинге Азовского моря

Базы данных PostgreSQL в геоэкологическом мониторинге Азовского моря.doc

Зарегистрируйся в два клика и получи неограниченный доступ к материалам, а также промокод Эмоджи на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.

Аннотация: в данной работе уделим внимание анализу базы данных которые направленны на долгосрочный мониторинг месторождении, с учетом всех условий среды, и соблюдает пунктам постановления правительства Российской Федерации № 240, директивы MSFD.
Ключевые: базы данных, POSTGRE SQL, нефть, добыча, анализ.
POSTGRE SQL DATABASES IN THE GEOECOLOGICAL MONITORING OF THE AZOV SEA
Annotation: In this work, we will pay attention to the analysis of databases that are aimed at long-term monitoring of the field, taking into account all environmental conditions, and complies with the clauses of Government Resolution No. 240, MSFD Directive.
Keywords: databases, POSTGRE SQL, oil, production, analysis.
Наличие значительных запасов нефти, природного газа на территории разрабатываемого месторождения «Новое» способствовало проведению исследования, с целью создания автоматизированной системы экологического анализа нефтяного загрязнения акватории Темрюкского залива. Хотелось отметить и тот факт, что во множестве нефтедобывающих компаний края отсутствуют системы мониторинга экологической обстановки, или они представлены в виде разрозненной информации.
Система анализа, была реализована в картографическом ПО Arc GIS, с привязкой к реляционной геоданных с применением методов геопространственного анализа

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

. В исследовании участвовали данные за 3 года (2015-2017гг.), в которых были отражены характеристиками экологического состояния микроорганизмов и водной среды. В целях реализации исследования была разработана пространственная база геоданных в СУБД Postgre SQL.
Так как информация была представлена в виде таблиц Excel (рисунок 1)
Рисунок 1 – Исходные данные
В исследовании рассматривались несколько способов экспорта данных из Excel в БД, в том числе была разработана утилита, написанная на высокоуровневом языке программирования Python.
Экспорт данных с помощью расширений форматов Excel, а именно формата .cxv не доказал своей дееспособности, так как не обеспечивал основного требования, а именно исключения ошибки данных (рисунок 2 – Экспорт таблицы из Excel в СУБД).
Рисунок 2 – Экспорт таблицы из Excel в СУБД Postgre SQL
Поэтому была разработана утилита, позволяющая произвести проверку данных, при наличии ошибок выявить и указать их место

50% статьи недоступно для прочтения

Закажи написание статьи по выбранной теме всего за пару кликов. Персональная работа в кратчайшее время!

Промокод действует 7 дней 🔥
Больше статей по базам данных:
Все Статьи по базам данных
Закажи статью

Наш проект является банком работ по всем школьным и студенческим предметам. Если вы не хотите тратить время на написание работ по ненужным предметам или ищете шаблон для своей работы — он есть у нас.