本发明涉及油田勘察的技术领域，具体涉及一种天然气数据分析的方法及系统。
背景技术：
天然气是重要的能源类型之一，具有优质、高效、清洁的特点，世界各国均十分重视天然气的勘探与开发利用。近年来，我国在四川、塔里木等中西部盆地深层海相层系发现了一批大中型气田，这些天然气除部分由干酪根生成外，大部分与二次裂解相关，即干酪根生成的烃类大分子(液态烃或油)的裂解。天然气是来自烃源岩中未排出原油的二次裂解，还是来自于已经在储层中成藏的原油的原地裂解，影响到勘探部署。目前，干酪根裂解气与原油裂解气的鉴别技术已十分成熟，但不同类型原油裂解气的鉴别技术还需完善，仅靠碳同位素与组分的鉴别方法认识油裂解天然气成因类型可靠性不够。
为了避免在勘察后将采集的材料带到实验室中进行检测的麻烦，我们采用在勘察装置上设置一套系统解决过程麻烦的问题，这样有效的结果了时间，提高了效率。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是上述背景技术的技术问题，目的在于提供一种天然气数据分析的方法及系统，解决在勘察的同时能对天然气进行实时的检测的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种天然气数据分析的方法，所述方法包括：
数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的；
对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值；
在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标；
在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标；
当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果；
基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据；
对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
进一步地，对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值的具体步骤包括：
构建浓度数据分析库，所述浓度数据分析库包含从数据库中提取的预存设数据特征；
对所述实时勘察数据中的样本含量进行特征提取，得到所述样本含量对应的样本数据特征；获取所述样本数据特征对应的样本含量状态；
根据所述样本数据特征和所述样本含量状态匹配状态识别模型；根据所述样本数据特征和相似匹配状态识别模型，所述相似状态属于所述浓度数据分析库，且所述相似状态的所述预存设数据特征与所述样本数据特征的相似度大于阈值，得到对应的特征分析结果；
对所述特征分析结果进行参数分析，得到所述特征分析结果对应的参数值；
对所述参数值进行比例计算，得到所述参数值对应的实时浓度值。
进一步地，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果的步骤包括：
对所述可使用成分数据的浓度特征进行三维建模，得到所述可使用成分数据的浓度特征对应的三维数据；
从在所述三维数据中的空间尺寸以及燃气分布进行分析，确定所述三维数据对应的参考浓度数据；
获取所述参考浓度数据中检测点位的初始检测位置；
参照初始检测位置和检测点位对应的终点之间进行平均值计算，得到检测点位对应的平均浓度值；
对所述可使用成分数据的检测点位对应的安全特征进行安全等级划分，得到所述安全特征对应的安全等级列表；
根据所述平均浓度值和所述安全等级列表，确定对应的运算数据结果。
进一步地，对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果的步骤包括：
对所述有害成分数据进行标识，得到所述有害成分数据对应的标识数据；
将所述标识数据与预设数据库中的二氧化碳数据进行比较，得到所述标识数据对应的第一次分析结构；
将所述第一次分析结果映射到预设数据库中的硫检测标准中进行检测，得到所述第一次分析结果对应的第二次分析结果；
将所述第二次分析结果与预设数据库中的有害元素列表进行相似度的判断，得到所述第二次分析结果对应的分析结果。
进一步地，提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据的步骤包括：
根据获取的分析结果中的多次分析结果对应的的匹配成功以及匹配失败，确定待筛选的用于识别批量中的多次分析结果的多个文本日志的信息值数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数；
基于确定的所述多个文本日志的数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数，对所述多个文本日志进行筛选，使得筛选出的文本日志的数据流大于第一阈值、且筛选出文本日志之间的相关性系数小于第二阈值；其中，每个匹配失败为批量中的多次分析结果的一条中的多次分析结果记录，每个匹配成功为一条非批量的中的多次分析结果记录；
针对任一待检测数据中的多次分析结果记录，根据所述待检测数据的中的多次分析结果记录在筛选出的文本日志中每一种文本日志下的取值，判断所述待识别数据的中的多次分析结果记录是否为批量中的多次分析结果；
确定所述待识别数据的中的多次分析结果记录为批量中的多次分析结果，将所述待识别数据映射到析列表中，确定所述分析结果对应的数据种类数据。
一种天然气数据分析的系统，包括数据采集端和数据分析端，所述数据采集端和数据分析端相互通信，具体用于数据分析端：
数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的；
对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值；
在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标；
在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标；
当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果；
基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据；
对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
进一步地，具体用于数据分析端：
构建浓度数据分析库，所述浓度数据分析库包含从数据库中提取的预存设数据特征；
对所述实时勘察数据中的样本含量进行特征提取，得到所述样本含量对应的样本数据特征；获取所述样本数据特征对应的样本含量状态；
根据所述样本数据特征和所述样本含量状态匹配状态识别模型；根据所述样本数据特征和相似匹配状态识别模型，所述相似状态属于所述浓度数据分析库，且所述相似状态的所述预存设数据特征与所述样本数据特征的相似度大于阈值，得到对应的特征分析结果；
对所述特征分析结果进行参数分析，得到所述特征分析结果对应的参数值；
对所述参数值进行比例计算，得到所述参数值对应的实时浓度值。
进一步地，具体用于数据分析端：
对所述可使用成分数据的浓度特征进行三维建模，得到所述可使用成分数据的浓度特征对应的三维数据；
从在所述三维数据中的空间尺寸以及燃气分布进行分析，确定所述三维数据对应的参考浓度数据；
获取所述参考浓度数据中检测点位的初始检测位置；
参照初始检测位置和检测点位对应的终点之间进行平均值计算，得到检测点位对应的平均浓度值；
对所述可使用成分数据的检测点位对应的安全特征进行安全等级划分，得到所述安全特征对应的安全等级列表；
根据所述平均浓度值和所述安全等级列表，确定对应的运算数据结果。
进一步地，具体用于数据分析端：
对所述有害成分数据进行标识，得到所述有害成分数据对应的标识数据；
将所述标识数据与预设数据库中的二氧化碳数据进行比较，得到所述标识数据对应的第一次分析结构；
将所述第一次分析结果映射到预设数据库中的硫检测标准中进行检测，得到所述第一次分析结果对应的第二次分析结果；
将所述第二次分析结果与预设数据库中的有害元素列表进行相似度的判断，得到所述第二次分析结果对应的分析结果。
进一步地，具体用于数据分析端：
根据获取的分析结果中的多次分析结果对应的的匹配成功以及匹配失败，确定待筛选的用于识别批量中的多次分析结果的多个文本日志的信息值数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数；
基于确定的所述多个文本日志的数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数，对所述多个文本日志进行筛选，使得筛选出的文本日志的数据流大于第一阈值、且筛选出文本日志之间的相关性系数小于第二阈值；其中，每个匹配失败为批量中的多次分析结果的一条中的多次分析结果记录，每个匹配成功为一条非批量的中的多次分析结果记录；
针对任一待检测数据中的多次分析结果记录，根据所述待检测数据的中的多次分析结果记录在筛选出的文本日志中每一种文本日志下的取值，判断所述待识别数据的中的多次分析结果记录是否为批量中的多次分析结果；
确定所述待识别数据的中的多次分析结果记录为批量中的多次分析结果，将所述待识别数据映射到析列表中，确定所述分析结果对应的数据种类数据。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
数据处理端接收到实时勘察数据；其中，实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的，对实时勘察数据进行浓度检测，得到实时勘察数据对应的实时浓度值，在实时浓度值进行特征提取，得到实时勘察数据的浓度特征，浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标，在实时浓度值进行安全特征提取，得到实时勘察数据的安全特征，安全特征用于描述开采区域的安全指标，当实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于实时勘察数据中的可使用成分数据，对可使用成分数据的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到可使用成分数据对应的运算数据结果，基于运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到可使用成分数据对应的燃烧率数据，对有害成分数据进行数据分析，得到有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将分析结果映射到分析列表中，得到分析结果对应的数据种类数据。这样能有效的提高了效率，减少了实验室检测的时间，这样不经节约了时间和人工成本，减少了后续工作的成本。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明实施例所提供的一种天然气数据分析的系统的架构示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种天然气数据分析的方法的流程图；
图3为本发明实施例所提供的一种天然气数据分析的装置的功能模块框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了便于对上述的一种天然气数据分析的方法及系统进行阐述，请结合参考图1，提供了本发明实施例所公开的一种天然气数据分析的系统100的通信架构示意图。其中，所述一种天然气数据分析的系统100可以包括数据分析终端200、以及数据采集端300，所述数据分析终端200与所述数据采集端300通信连接。
在具体的实施方式中，数据分析终端200和数据采集端300均可以是台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、手机或者其他能够实现数据处理以及数据通信的电子设备，在此不作过多限定。
在上述基础上，请结合参阅图2，为本发明实施例所提供的天然气数据分析的方法的流程示意图，所述天然气数据分析的方法可以应用于图1中的数据处理服务器，进一步地，所述天然气数据分析的方法具体可以包括以下步骤s21-步骤s27所描述的内容。
步骤s21，数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的。
步骤s22，对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值。
步骤s23，在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标。
步骤s24，在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标。
步骤s25，当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果。
步骤s26，基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据。
步骤s27，对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
可以理解，在执行上述步骤s21-步骤s27所描述的内容时，数据处理端接收到实时勘察数据；其中，实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的，对实时勘察数据进行浓度检测，得到实时勘察数据对应的实时浓度值，在实时浓度值进行特征提取，得到实时勘察数据的浓度特征，浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标，在实时浓度值进行安全特征提取，得到实时勘察数据的安全特征，安全特征用于描述开采区域的安全指标，当实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于实时勘察数据中的可使用成分数据，对可使用成分数据的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到可使用成分数据对应的运算数据结果，基于运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到可使用成分数据对应的燃烧率数据，对有害成分数据进行数据分析，得到有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将分析结果映射到分析列表中，得到分析结果对应的数据种类数据。这样能有效的提高了效率，减少了实验室检测的时间，这样不经节约了时间和人工成本，减少了后续工作的成本。
在具体实施过程中，在对所述实时勘察数据进行浓度检测时，可能存在检测数据错误的情况发生，从而难以精确的得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值，为了改善上述技术问题，步骤s22所描述的对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值步骤，具体可以包括以下步骤s221-步骤s225所描述的内容。
步骤s221，构建浓度数据分析库，所述浓度数据分析库包含从数据库中提取的预存设数据特征。
步骤s222，对所述实时勘察数据中的样本含量进行特征提取，得到所述样本含量对应的样本数据特征；获取所述样本数据特征对应的样本含量状态。
步骤s223，根据所述样本数据特征和所述样本含量状态匹配状态识别模型；根据所述样本数据特征和相似匹配状态识别模型，所述相似状态属于所述浓度数据分析库，且所述相似状态的所述预存设数据特征与所述样本数据特征的相似度大于阈值，得到对应的特征分析结果。
步骤s224，对所述特征分析结果进行参数分析，得到所述特征分析结果对应的参数值。
步骤s225，对所述参数值进行比例计算，得到所述参数值对应的实时浓度值。
可以理解，在执行上述步骤s221-步骤s225所描述的内容时，在对所述实时勘察数据进行浓度检测时，有效的避免了存在检测数据错误的情况发生，从而能够精确的得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值。
在具体实施过程中，在对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算时，可能会出现运算不正确的情况发生，从而难以得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果，为了改善上述技术问题，步骤s25所描述的对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果步骤，具体可以包括以下步骤s251-步骤s26所描述的内容。
步骤s251，对所述可使用成分数据的浓度特征进行三维建模，得到所述可使用成分数据的浓度特征对应的三维数据。
步骤s252，从在所述三维数据中的空间尺寸以及燃气分布进行分析，确定所述三维数据对应的参考浓度数据。
步骤s253，获取所述参考浓度数据中检测点位的初始检测位置。
步骤s254，参照初始检测位置和检测点位对应的终点之间进行平均值计算，得到检测点位对应的平均浓度值。
步骤s255，对所述可使用成分数据的检测点位对应的安全特征进行安全等级划分，得到所述安全特征对应的安全等级列表。
步骤s256，根据所述平均浓度值和所述安全等级列表，确定对应的运算数据结果。
可以理解，在执行上述步骤s251-步骤s26所描述的内容时，在对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算时，避免了出现运算不正确的情况发生，从而能正确的得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果。
在具体实施过程中，在对所述有害成分数据进行数据分析时，可能存在得到的有害成分数据不可靠的，从而难以可靠的得到所述有害成分数据对应的分析结果，为了改善上述技术问题，步骤s27所描述的对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果步骤，具体可以包括以下步骤s271-步骤s274所描述的内容。
步骤s271，对所述有害成分数据进行标识，得到所述有害成分数据对应的标识数据。
步骤s272，将所述标识数据与预设数据库中的二氧化碳数据进行比较，得到所述标识数据对应的第一次分析结构。
步骤s273将所述第一次分析结果映射到预设数据库中的硫检测标准中进行检测，得到所述第一次分析结果对应的第二次分析结果。
步骤s274，将所述第二次分析结果与预设数据库中的有害元素列表进行相似度的判断，得到所述第二次分析结果对应的分析结果。
可以理解，在执行上述步骤s271-步骤s274所描述的内容时，在对所述有害成分数据进行数据分析时，消除了存在得到的有害成分数据不可靠的情况，从而能可靠的得到所述有害成分数据对应的分析结果。
在具体实施过程中，提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中时，可能存在映射不精确的情况发生，从而难以精确的得到所述分析结果对应的数据种类数据，为了改善上述技术问题，步骤s27所描述的提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据步骤，具体可以包括步骤a-步骤d所描述的内容。
步骤a，根据获取的分析结果中的多次分析结果对应的的匹配成功以及匹配失败，确定待筛选的用于识别批量中的多次分析结果的多个文本日志的信息值数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数。
步骤b，基于确定的所述多个文本日志的数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数，对所述多个文本日志进行筛选，使得筛选出的文本日志的数据流大于第一阈值、且筛选出文本日志之间的相关性系数小于第二阈值；其中，每个匹配失败为批量中的多次分析结果的一条中的多次分析结果记录，每个匹配成功为一条非批量的中的多次分析结果记录。
步骤c，针对任一待检测数据中的多次分析结果记录，根据所述待检测数据的中的多次分析结果记录在筛选出的文本日志中每一种文本日志下的取值，判断所述待识别数据的中的多次分析结果记录是否为批量中的多次分析结果。
步骤d，确定所述待识别数据的中的多次分析结果记录为批量中的多次分析结果，将所述待识别数据映射到析列表中，确定所述分析结果对应的数据种类数据。
可以理解，在执行上述步骤a-步骤d所描述的内容时，提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中时，避免了存在映射不精确的情况发生，从而能精确的得到所述分析结果对应的数据种类数据。
基于同样的发明构思，还提供了一种天然气数据分析的系统，包括数据采集端和数据分析端，所述数据采集端和数据分析端相互通信，具体用于数据分析端：
数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的；
对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值；
在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标；
在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标；
当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果；
基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据；
对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
进一步地，具体用于数据分析端：
构建浓度数据分析库，所述浓度数据分析库包含从数据库中提取的预存设数据特征；
对所述实时勘察数据中的样本含量进行特征提取，得到所述样本含量对应的样本数据特征；获取所述样本数据特征对应的样本含量状态；
根据所述样本数据特征和所述样本含量状态匹配状态识别模型；根据所述样本数据特征和相似匹配状态识别模型，所述相似状态属于所述浓度数据分析库，且所述相似状态的所述预存设数据特征与所述样本数据特征的相似度大于阈值，得到对应的特征分析结果；
对所述特征分析结果进行参数分析，得到所述特征分析结果对应的参数值；
对所述参数值进行比例计算，得到所述参数值对应的实时浓度值。
进一步地，具体用于数据分析端：
对所述可使用成分数据的浓度特征进行三维建模，得到所述可使用成分数据的浓度特征对应的三维数据；
从在所述三维数据中的空间尺寸以及燃气分布进行分析，确定所述三维数据对应的参考浓度数据；
获取所述参考浓度数据中检测点位的初始检测位置；
参照初始检测位置和检测点位对应的终点之间进行平均值计算，得到检测点位对应的平均浓度值；
对所述可使用成分数据的检测点位对应的安全特征进行安全等级划分，得到所述安全特征对应的安全等级列表；
根据所述平均浓度值和所述安全等级列表，确定对应的运算数据结果。
进一步地，具体用于数据分析端：
对所述有害成分数据进行标识，得到所述有害成分数据对应的标识数据；
将所述标识数据与预设数据库中的二氧化碳数据进行比较，得到所述标识数据对应的第一次分析结构；
将所述第一次分析结果映射到预设数据库中的硫检测标准中进行检测，得到所述第一次分析结果对应的第二次分析结果；
将所述第二次分析结果与预设数据库中的有害元素列表进行相似度的判断，得到所述第二次分析结果对应的分析结果。
进一步地，具体用于数据分析端：
根据获取的分析结果中的多次分析结果对应的的匹配成功以及匹配失败，确定待筛选的用于识别批量中的多次分析结果的多个文本日志的信息值数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数；
基于确定的所述多个文本日志的数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数，对所述多个文本日志进行筛选，使得筛选出的文本日志的数据流大于第一阈值、且筛选出文本日志之间的相关性系数小于第二阈值；其中，每个匹配失败为批量中的多次分析结果的一条中的多次分析结果记录，每个匹配成功为一条非批量的中的多次分析结果记录；
针对任一待检测数据中的多次分析结果记录，根据所述待检测数据的中的多次分析结果记录在筛选出的文本日志中每一种文本日志下的取值，判断所述待识别数据的中的多次分析结果记录是否为批量中的多次分析结果；
确定所述待识别数据的中的多次分析结果记录为批量中的多次分析结果，将所述待识别数据映射到析列表中，确定所述分析结果对应的数据种类数据。
基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，还提供了天然气数据分析的置500的功能模块框图，关于所述数据存储的信息安全校验装置500的详细描述如下。
一种天然气数据分析的装置500，应用于数据处理终端，所述装置500包括：
数据接收模块510，用于数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的；
检测模块520，用于对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值；
特征模块530，用于在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标；
提取模块540，用于在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标；
运算模块550，用于当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果；
比较模块560，用于基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据；
分析模块570，用于对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种天然气数据分析的方法，其特征在于，所述方法包括：
数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的；
对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值；
在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标；
在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标；
当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果；
基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据；
对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
2.根据权利要求1所述的一种天然气数据分析的方法，其特征在于，对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值的具体步骤包括：
构建浓度数据分析库，所述浓度数据分析库包含从数据库中提取的预存设数据特征；
对所述实时勘察数据中的样本含量进行特征提取，得到所述样本含量对应的样本数据特征；获取所述样本数据特征对应的样本含量状态；
根据所述样本数据特征和所述样本含量状态匹配状态识别模型；根据所述样本数据特征和相似匹配状态识别模型，所述相似状态属于所述浓度数据分析库，且所述相似状态的所述预存设数据特征与所述样本数据特征的相似度大于阈值，得到对应的特征分析结果；
对所述特征分析结果进行参数分析，得到所述特征分析结果对应的参数值；
对所述参数值进行比例计算，得到所述参数值对应的实时浓度值。
3.根据权利要求1所述的一种天然气数据分析的方法，其特征在于，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果的步骤包括：
对所述可使用成分数据的浓度特征进行三维建模，得到所述可使用成分数据的浓度特征对应的三维数据；
从在所述三维数据中的空间尺寸以及燃气分布进行分析，确定所述三维数据对应的参考浓度数据；
获取所述参考浓度数据中检测点位的初始检测位置；
参照初始检测位置和检测点位对应的终点之间进行平均值计算，得到检测点位对应的平均浓度值；
对所述可使用成分数据的检测点位对应的安全特征进行安全等级划分，得到所述安全特征对应的安全等级列表；
根据所述平均浓度值和所述安全等级列表，确定对应的运算数据结果。
4.根据权利要求1所述的一种天然气数据分析的方法，其特征在于，对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果的步骤包括：
对所述有害成分数据进行标识，得到所述有害成分数据对应的标识数据；
将所述标识数据与预设数据库中的二氧化碳数据进行比较，得到所述标识数据对应的第一次分析结构；
将所述第一次分析结果映射到预设数据库中的硫检测标准中进行检测，得到所述第一次分析结果对应的第二次分析结果；
将所述第二次分析结果与预设数据库中的有害元素列表进行相似度的判断，得到所述第二次分析结果对应的分析结果。
5.根据权利要求1所述的一种天然气数据分析的方法，其特征在于，提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据的步骤包括：
根据获取的分析结果中的多次分析结果对应的的匹配成功以及匹配失败，确定待筛选的用于识别批量中的多次分析结果的多个文本日志的信息值数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数；
基于确定的所述多个文本日志的数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数，对所述多个文本日志进行筛选，使得筛选出的文本日志的数据流大于第一阈值、且筛选出文本日志之间的相关性系数小于第二阈值；其中，每个匹配失败为批量中的多次分析结果的一条中的多次分析结果记录，每个匹配成功为一条非批量的中的多次分析结果记录；
针对任一待检测数据中的多次分析结果记录，根据所述待检测数据的中的多次分析结果记录在筛选出的文本日志中每一种文本日志下的取值，判断所述待识别数据的中的多次分析结果记录是否为批量中的多次分析结果；
确定所述待识别数据的中的多次分析结果记录为批量中的多次分析结果，将所述待识别数据映射到析列表中，确定所述分析结果对应的数据种类数据。
6.一种天然气数据分析的系统，其特征在于，包括数据采集端和数据分析端，所述数据采集端和数据分析端相互通信，具体用于数据分析端：
数据处理端接收到实时勘察数据；其中，所述实时勘察数据是数据采集端根据挖掘天然气生成的；
对所述实时勘察数据进行浓度检测，得到所述实时勘察数据对应的实时浓度值；
在所述实时浓度值进行特征提取，得到所述实时勘察数据对应的浓度特征，所述浓度特征用于描述未开采的天然气存储的可利用的浓度指标；
在所述实时浓度值进行安全特征提取，得到所述实时勘察数据对应的安全特征，所述安全特征用于描述开采区域的安全指标；
当所述实时勘察数据包括有害成分数据和可使用成分数据时，对于所述实时勘察数据中的可使用成分数据，对所述可使用成分数据对应的浓度特征和安全特征分别进行运算，得到所述可使用成分数据对应的运算数据结果；
基于所述运算数据结果，在预设数据库中的预设结果进行比较，得到所述可使用成分数据对应的燃烧率数据；
对所述有害成分数据进行数据分析，得到所述有害成分数据对应的分析结果；提取预设数据库中的预设分析列表，将所述分析结果映射到所述分析列表中，得到所述分析结果对应的数据种类数据。
7.根据权利要求6所述的一种天然气数据分析的系统，其特征在于，具体用于数据分析端：
构建浓度数据分析库，所述浓度数据分析库包含从数据库中提取的预存设数据特征；
对所述实时勘察数据中的样本含量进行特征提取，得到所述样本含量对应的样本数据特征；获取所述样本数据特征对应的样本含量状态；
根据所述样本数据特征和所述样本含量状态匹配状态识别模型；根据所述样本数据特征和相似匹配状态识别模型，所述相似状态属于所述浓度数据分析库，且所述相似状态的所述预存设数据特征与所述样本数据特征的相似度大于阈值，得到对应的特征分析结果；
对所述特征分析结果进行参数分析，得到所述特征分析结果对应的参数值；
对所述参数值进行比例计算，得到所述参数值对应的实时浓度值。
8.根据权利要求6所述的一种天然气数据分析的系统，其特征在于，具体用于数据分析端：
对所述可使用成分数据的浓度特征进行三维建模，得到所述可使用成分数据的浓度特征对应的三维数据；
从在所述三维数据中的空间尺寸以及燃气分布进行分析，确定所述三维数据对应的参考浓度数据；
获取所述参考浓度数据中检测点位的初始检测位置；
参照初始检测位置和检测点位对应的终点之间进行平均值计算，得到检测点位对应的平均浓度值；
对所述可使用成分数据的检测点位对应的安全特征进行安全等级划分，得到所述安全特征对应的安全等级列表；
根据所述平均浓度值和所述安全等级列表，确定对应的运算数据结果。
9.根据权利要求6所述的一种天然气数据分析的系统，其特征在于，具体用于数据分析端：
对所述有害成分数据进行标识，得到所述有害成分数据对应的标识数据；
将所述标识数据与预设数据库中的二氧化碳数据进行比较，得到所述标识数据对应的第一次分析结构；
将所述第一次分析结果映射到预设数据库中的硫检测标准中进行检测，得到所述第一次分析结果对应的第二次分析结果；
将所述第二次分析结果与预设数据库中的有害元素列表进行相似度的判断，得到所述第二次分析结果对应的分析结果。
10.根据权利要求6所述的一种天然气数据分析的系统，其特征在于，具体用于数据分析端：
根据获取的分析结果中的多次分析结果对应的的匹配成功以及匹配失败，确定待筛选的用于识别批量中的多次分析结果的多个文本日志的信息值数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数；
基于确定的所述多个文本日志的数据流，以及不同文本日志之间的相关性系数，对所述多个文本日志进行筛选，使得筛选出的文本日志的数据流大于第一阈值、且筛选出文本日志之间的相关性系数小于第二阈值；其中，每个匹配失败为批量中的多次分析结果的一条中的多次分析结果记录，每个匹配成功为一条非批量的中的多次分析结果记录；
针对任一待检测数据中的多次分析结果记录，根据所述待检测数据的中的多次分析结果记录在筛选出的文本日志中每一种文本日志下的取值，判断所述待识别数据的中的多次分析结果记录是否为批量中的多次分析结果；
确定所述待识别数据的中的多次分析结果记录为批量中的多次分析结果，将所述待识别数据映射到析列表中，确定所述分析结果对应的数据种类数据。
技术总结