EXCHANGE OF EXPERIENCE    经验交流摘要：随着计算机技术、科技信息化以及人工智能等技术的发展，社会开始进入到大数据时代，油田领
域亦对数据需求进一步加深，对数据信息化高度重视。如何让大量的油田数据更加直观易懂，让远离工作现
场的调度室、专家、管理人员、工作人员等实时获取各类现场数据，及时发现各类问题，实时辅助生产和决
策，数据可视化即成为整体业务需求的依托。大屏作为数据媒介如何筛选数据信息、选择正确的图形表现方
式、清晰有效地进行数据表达，大屏的UI设计成为大屏可视化设计的关键。
关键词：数据可视化；大屏UI设计；信息展示
一、研究背景
现阶段计算机技术、信息化、人工智能技术处于不断发展阶段，油田对数据分析的依赖亦不断加深。为保障油田生产的平稳运行，实时掌握数据动态、远程数据监控、及时处理突发事件、数据集成展示等成为油田领域的重要需求。
建立数据可视化大屏即是实现数据分析与展示的业务依托，数据可视化大屏可以有效地展示数据动态、获取实时数据、辅助管理及工作人员获取现场信息以及及时做出决策，对日常工作起到辅助和服务作用。
大屏作为传播数据信息的媒介，如何清晰有效地反应数据信息，以生动形象地方式展现数据内容，以合理地方式进行版面布局和UI设计，亦成为大屏数据可视化的重点。
二、油田数据展示现状分析
（一）用户需求分析
在大数据产业链的发展中，数据可视化在各行各业都存在普遍需求。大数据所分析和展示的，是前期积累的数据和相关工作，其最终目的是要实现人与数据的交互，需用大屏前端系统进行呈现，才能充分利用数据的价值[1]。
数据可视化也是油田行业中必不可少的一环。管理和工作人员希望通过可视化大屏，来实时监控油田数据，达到监控及预警的作用，以对现场工作提供支持。油田作为资源型行业，其开发生产等现场工作存在一定的危险性，因此实时监控、远程跟踪、协调工作等功能是管理及工作人员所需的重要职能。
（二）技术需求分析
通过了解数据可视化大屏的发展情况，从数据资源需求等方面进行分析，针对数据分析及展示相关问题，大屏可视化系统的背后，需要有系统和技术来进行支持。辅助支持需要有数据资源库、模型库、指标库、图形元素库、数据模板库、相关应用管理程序等技术库的支持。
数据资源库是最基础的数据支持系统，为整体大屏建设提供数据资源。通过接入现场的实时数据，形成大屏展示所需的基础数据集。在此基础上，工作人员可以实时地进行监控及生产等相关问题的管理，后台系统也可在此基础上利用数据库进行数据分析、展示等技术操作。
数据模型库是系统需提供的丰富的数据分析展示模型库，例如按时间趋势分析、按空间趋势分析、按地域对比分析、任务指标完成情况分析、风险评估分析等各类情况的分析模型。该类模型库在基于对油田数据的分析和充分理解的基础上，对需求展示数据进行抽象建模形成模型库，以便于展示时提取数据模型。
图形元素库则需求系统提供丰富的图形元素，包括条形图、柱状图、折线图、饼状图、地图、雷达图、散点图、布局图、GIS动态地理他等各类图形。基于这些图形元素，系统可以依据展示和工作需求定制大屏所需的图形元素。
指标库是系统中依据展示需要提供的油田场景中各类数据所建立的数据指标库，以便分析及展示数据时从中抽取数据指标。
模板库则需求提供各类数据报表的模板类型，便于大屏中报表类数据展示及后期数据统计或下载。
在搭建数据分析相关的各类技术和支持库后，还需搭建相应的技术管理类配置及应用程序。该类技术主要是对后台资源进行统一配置和管理，控制数据的访问权限，确保数据和用户操作安全，并对数据、系统访问、值班和管理信息进行记录，追溯用户交互行为，以确保可视化大屏数据使用的安全性。
三、油田场景的数据可视化展现
数据可视化主要是借助图形化手段，清晰有效地传
浅析油田场景数据可视化大屏UI设计
谭黎双
◆
101
EXCHANGE OF EXPERIENCE    经验交流
达与沟通信息。为有效地给用户体传达数据的思想概念，大屏建设的重点不仅在于数据的挖掘与建模，
也更加注重传播媒介的设计与表达。如何在大屏中传达数据间的层次与关联，关系到彩、布局、图表的综合运用[2]。在一页大屏之内尽可能多的向工作及管理人员传达数据信息，辅助生产与决策，是大屏设计需求考虑的重要方面。
油田业务场景的数据，呈现多内容、多格式、多时间、多空间、多对比等数据特征。因此，将油田业务场景用可视化数据展示出，存在一定特性和难度。用数据阐释油田业务，全面分析数据，是深层理解数据的关键。
（一）数据指标分析
在汇总油田场景数据形成基础数据库后，需要确定页面展示内容，在充分分析数据展示需求后，即要进行数据的提炼和展示类型的选择。因此，首先要做的是提炼数据指标，确立关键性指标以及明确数据之间的关系，确定如何展示，以便进行数据的可视化编码。
综合分析油田场景，其可视化指标大体可以分为以下三类：第一，描述油气生产类的主要指标数据，该类指标主要分布于屏幕中央，多为动态类型丰富的地图类数据，例如油气产量分布、油气库存分布、销售情况、主干管网运输情况等类型数据；第二，各类汇总数据的图表统计分析类指标数据，该类数据一般分布于主要指标两侧，例如钻井动态、钻机分布、储气库运行情况等数据；第三，对油田生产起辅助和解释作用的数据，该类数据一般位于辅屏或屏幕角落位置，如天气情况、注水情况、用电情况等数据。
对于不同类型的数据，有不同的特征和属性，确定数据的可视化类型，首先要分析数据之间的变量关系，确立数据的指标分析维度。在分析指标维度时，要确定以下几个分析维度：第一，构成的数据项，确定展示数据是如何构成的，有哪几部分构成，其构成变化是怎样的；第二，数据的分布范围，指标数据中集中分布在什么范围，数据表现的分布规律是怎样的；第三，数据间的差异性构成数据的数据项之间存在何种差异，其差异的呈现方式如何，其数据该怎样比较。
在分析过数据指标的构成方式后，再确立数据指标展现形式。数据可视化大屏设计
（二）数据展示的图表类型
在明确数据间的联系之后，需要进行数据提取和图表表现形式的选择。图表表现形式的选择取决于对数据展现的需求。可视化的最终目的，是反应数据的数值、特征和模式，以直观、易懂的展现方式，将数据背后的信息呈现出来，辅以管理者作出正确决策。在油田领域中，面对的数据信息师傅复制，对于数据展现的选择需要进行组织和筛选，分析数据关系后，依据关系将原始数据转化为图形，修饰图形后才能完成数据的视觉表达的转换。 
柱状图：可以用来比较几个类别单变量的定量数据，也可用来跟踪变量随时间的变化。例如可用来展示油气生产计划和实际产量间的对比，通过总生产量对比、月生产量对比，来展示油气生产的完成情况（如图1所示）。
图1 产量展示柱状图
折线图：可以用来展示在相等时间间隔下数据随时间的变化趋势。例如油、气生产等日动态、管道运输情况日动态等数据。
饼状图：用于展示整体中每一部分与整体之间的关系，表现占比类数据的占比情况。例如库存类数据，可展示最大容量、安全容量以及实际容量等，可以对超过安全容量的数据项进行实时报警（如图2所示）。
图2 容量展示饼状图
报表：用于展示数据类目较多，数据项复杂的数据信息。对于条目较多的生产类数据，可依据版面确定显示条目，利用数据滚动形式显示完整信息。
GIS动态地理图：展示空间中有关地理分布的数据，通过已有地图和数据库提供的数据信息，辅助实施追踪。例如主干网络运输管线情况等数据。
四、可视化大屏UI设计原则
UI是英文User interface的缩写，指用户界面。数据可视化大屏的UI设计需要考虑界面的整体设计和视
觉设计，同时还需求考虑用户交互部分。大屏中图表的形状、颜、文字和大小写、排版等均代表一定的数据内容，背景及合理布局也可以为原始数据增添信息。
（一）设计风格选择
数据可视化大屏的设计风格需依据大屏设计的UI原则，大屏的背景颜一般采用暗调，暗调紧张感强，可以让视觉更好的聚焦；大屏的暗调看上去更柔和舒适，不刺眼，对于监屏工作者长时间工作更为适宜。同时，大屏暗调也更容易做光效或是动态效果，对于动态指标的显示更为清晰。
可视化大屏的整体设计风格还需要综合考虑指标定位、布局划分、彩搭配、屏幕点缀、用户体以及企业品牌和企业文化等多方面的信息。在确定整体的设计风格后，依据风格设定选择图表类型，进行可视化数据
的内容填充。
102
EXCHANGE OF EXPERIENCE    经验交流
（二）布局和指标信息点
版面布局时按照放置指标以及大屏尺寸来进行划分，考虑整体指标定位，中间位置放GIS地图类主要指标，两边位置放次要指标，以及辅屏和边缘放置辅助指标。每个模块的大小及比例，和布局的位置以及放置数据相关。
不同类型的数据最终需要以合适的方式表达出来。其终极目的是以直观和交互的方式传输数据中的隐藏信息，便于管理和工作者对数据的辨识。
（三）彩选择
颜本身即是一种传递信息的元素，可选用十六进制或RGB对使用颜进行统一标识。可视化大屏的背景一般选用深暗调，以减少屏幕差对整体效果的影响，同时深暗调背景容易聚焦视觉，便于突出大屏中的主要信息。数据内容一般选用明亮调，使数据信息显示更为清晰，重点更易识别。
（四）文字
由于业务特点，字体选择需要具有明确的辨识性，通常在字体的选择时优先使用系统内的默认字体，其次使用和整体设计风格相宜的易于识别的字体形式。
同一大屏中各级字体有明确规定。
（五）其他
数据容器、页面装饰、加载标识等可采用符合设计风格的统一标识来进行设计。原则上简单清晰，目的为突出数据信息，服务于整体大屏的信息内容。
五、结语
数据可视化大屏的设计是一个长期更进的过程，整个设计过程中需要不断和业务人员沟通，了解业务需求及改进方向，随时调整跟进。良好的数据可视化大屏是能通过图表、彩、文字等清晰有效地传达出数据集地含义。油田产业的数据具有其自身特点，数据可视化大屏作为信息辅助的重要支撑工具，还需要深入油田业务，重点分析，适应场景。
参考文献
[1]余丽华，谈娟娟，杨宇.基于大数据的防汛防台指挥大屏设计与实现[J].浙江水利科技,2018(5):38-40.
[2]张新阳，孙梦觉，牛斌.大屏可视化技术在电力系统中的应用研究[J].电力大数据,2017(19):61-64.
[3]刘贲，马克，邹婷.基于BI可视化大屏的交互设计研究[J].工业设计研究,2018(6):366-369.
[4]邱南森.数据之美：一本书学会可视化设计[M].中国人民大学出版社,2014-03.
（作者单位：新疆油田公司数据公司）
（上接第100页）
实时监控、记录，保障物品到达消费者手中是安全、健康的。温控记录系统分为温控记录仪和云系统。温控记录仪通过检测冷冻箱内温度，及时发送到云端保存，并通过大数据统计计算及时调节车厢内适宜温度，对冷冻箱进行实时检控和管理[9]。
四、结语
物联网智能冷链物流系统的核心是智能化，保证运输过程冷链产品的温度及质量，在智能冷链物流中，我国的技术相对落后，与发达国家相比存在差异，但我国物联网技术在不断地进步与发展，加速实现冷链物流的智能化管理及冷链运输的温控管理。
参考文献
[1]金绍黑.微型冷库及果蔬保鲜贮藏技术[J].农村实用工程技术,2002(01).
[2]刘铮铮.我国食品行业冷链探微[J].物流技术,2006(08).
[3]陈珺.基于RFID、GPS技术的冷链物流过程控制研究[D].
天津师范大学,2009.
[4]赫建营.EDA:IT架构发展趋势[J].软件世界,2009(07)
[5]赵国萍.射频识别技术的分析研究[J].硅谷,2010(22).
[6]周磊.GPS技术应用于冷链物流运输过程的应用[J].现代
商业,2011(06).
[7]李伟华.RFID技术在食品安全中大有作为[J].粮食流通技术,2012(5).
[8]任敏，胡永生.基于物联网技术的冷链物流发展对策研究[J].物联网技术,2016(6).
[9]纪鹏飞.如何让冷藏车更加智能？[J].专用汽车,2018(09).
基金项目：大学生创新创业项目（202013988014Y）
（作者单位：江苏师范大学科文学院）
103

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。