Optimización de funcionalidades de visualización de curvas de perforación del aplicativo ECOAGE WEB
La visualización de datos es importante, especialmente cuando se tiene grandes cantidades de datos que son requeridos para que el usuario pueda tomar decisiones en tiempo real y a su vez interactuar con datos históricos. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos en el análisis de algorit...
- Autores:
-
Blanco Guerrero, Edwin
Barrera Castellanos, David Alfonso
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/18454
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/18454
- Palabra clave:
- Systems engineer
Technological innovations
Data visualization
Oil companies
Geomechanics charts
Algorithms
Numerical analysis
Visualization tools
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Geomechanics charts
Development of prototypes
Technological change
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Algoritmos
Análisis numérico
Desarrollo de prototipos
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Visualización de datos
Empresas petroleras
Gráficas de geomecánica
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La visualización de datos es importante, especialmente cuando se tiene grandes cantidades de datos que son requeridos para que el usuario pueda tomar decisiones en tiempo real y a su vez interactuar con datos históricos. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos en el análisis de algoritmos y utilización de librerías que permiten la visualización en tiempos más cortos tomando como referencia mayor cantidad de fotogramas por segundo (fps) y menor cantidad de tiempo en cargar el sitio Web (ms). Estas librerías han sido analizadas y adaptadas para dar respuesta a la necesidad identificada por el grupo de geomecánica de Ecopetrol, relacionada con el propósito de optimizar la visualización de curvas de perforación del aplicativo EcoAge-Web. Se utiliza la librería Lightningchar y otras herramientas como (JavaScript, HTML, CSS, React, SQL entre otras) con las cuales se logró una mejor visualización y optimización de las curvas de perforación del aplicativo. |
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Antonio, M., Torres, O., Antonio, M., & Torres, O. (2019). Optimización de consultas sql. 1–47. Anychart. (2022). Anychart. https://www.anychart.com/ Arction. (2022). lightningchart-js. https://www.arction.com/lightningchart-js/ Balzer, C., Oktavian, R., Zandi, M., Fairen-Jimenez, D., & Moghadam, P. Z. (2020). Wiz: A Web-Based Tool for Interactive Visualization of Big Data. Patterns, 1(8), 100107. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100107 canvas. (2020). canvas.js. https://canvasjs.com ChandanSharma, RoopakSinha, K. (2021). Practical and comprehensive formalisms for modelling contemporary graph query languages. 102. https://doi.org/10.1016 Dambros, J. W. V., Trierweiler, J. O., & Farenzena, M. (2021). Industrial datasets and a tool for SISO control loops data visualization and analysis. Computers & Chemical Engineering, 146, 107198. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.107198 E-book, E., Page, R., Optimization, W., & Pages, L. (2019). Optimización Web : Optimización Web : Ecopetrol S.A. (2020). Antecedentes. https://www.ecopetrol.com.co/wps/portal/Home/es/NuestraEmpresa/QuienesS omos/acerca-de-ecopetrol Fahad, S. K. A., & Yahya, A. E. (2018). Big Data Visualization: Allotting by R and Python with GUI Tools. 2018 International Conference on Smart Computing and Electronic Enterprise (ICSCEE), 1–8. https://doi.org/10.1109/ICSCEE.2018.8538413 Farhana, S., Billah, M. M., Yusof, Z. M., & Kadir, K. (2019). An Optimal Algorithm to Resolve the Impact of Big Data in IoT Application using Bayesian Network. 65 Procedia Computer Science, 163, 603–608. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.142 Fernando Barber, R. F. (2019). Lenguajes de programación. http://informatica.uv.es/iiguia/AED/oldwww/2004_05/AED.Tema.02.pdf Ferreira, G., Alves, P., & de Almeida, S. (2021). Platform for real-time data analysis and visualization based on Big Data methods. 2021 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1–6. https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476628 Gelvis, J. (2020a). PROPUESTA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL EN LA GESTIÓN DE TI APLICADO EN EL GRUPO DE GEOMECÁNICA Y PERFORACIÓN DE LA GERENCIA DE PERFORACIÓN DE ECOPETROL CON BASE EN MARCOS DE REFERENCIA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL. Universidad Autónoma de Bucaramanga. Gelvis, J. (2020b). PROPUESTA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL EN LA GESTIÓN DE TI APLICADO EN EL GRUPO DE GEOMECÁNICA Y PERFORACIÓN DE LA GERENCIA DE PERFORACIÓN DE ECOPETROL CON BASE EN MARCOS DE REFERENCIA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL. ANEXO P. MANUAL TECNICO. Universidad Autónoma de Bucaramanga. Han, D., Pan, J., Zhao, X., & Chen, W. (2021). NetV.js: A web-based library for high efficiency visualization of large-scale graphs and networks. Visual Informatics, 5(1), 61–66. https://doi.org/10.1016/j.visinf.2021.01.002 highcharts. (2022). HighCharts. https://www.highcharts.com Instituto Nacional Electoral. (2020). Pasos_tipos_graficos. https://www.ine.es/explica/docs/pasos_tipos_graficos.pdf Memari, S. S., & Clement, T. P. (2021). PySWR- A Python code for fitting soil water retention functions. Computers & Geosciences, 156, 104897. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104897 niiloArction. (2021). Comparacion librerias. https://github.com/Arction/javascript charts-performance-comparison/blob/main/README.md Oracle. (2022). Base de datos. https://www.oracle.com/co/database/what-is database/ Oscar de Bustos Martín. (2009). PROCESO DE OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO DE CÓDIGOS CIENTÍFICOS PARA CÁLCULO DE ALTAS PRESTACIONES. https://oa.upm.es/40000/1/TFG_BUSTOS_MARTIN_OSCAR.pdf Schweinsberg, K., & Wegner, L. (2017). Advantages of complex SQL types in storing XML documents. Future Generation Computer Systems, 68, 500–507. https://doi.org/10.1016/j.future.2016.02.013 Servicio Nacional de Aprendizaje SENA. (2019). Declaración De Trabajo De Arquitectura (SAW). 103. Toasa, R., Maximiano, M., Reis, C., & Guevara, D. (2018). Data visualization techniques for real-time information — A custom and dynamic dashboard for analyzing surveys’ results. 2018 13th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1–7. https://doi.org/10.23919/CISTI.2018.8398641 Universidad Internacional del Ecuador. (2019). Graficas. Medicina, 2961, 1–23. Web, U. E., Javier, I., & Gelvis, E. (2020). Manual de Usuario Manual de Usuario. |
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Cáceres Becerra, Claudia Isabel4373d90b-3e31-42ab-b2b9-add42ae900c9Roa Prada, Sebastiándd399662-c4ef-4825-81c2-4d5982b995c7Blanco Guerrero, Edwinbd14081f-1d17-405c-a4f0-03c8c4e7d56cBarrera Castellanos, David Alfonso4f3d0895-8850-45f2-9d46-7eadc129f910Cáceres Becerra, Claudia Isabel [0000095759]Roa Prada, Sebastián [295523]Cáceres Becerra, Claudia Isabel [UtICHzcAAAAJ]Roa Prada, Sebastián [xXcp5HcAAAAJ]Cáceres Becerra, Claudia Isabel [0000-0002-2211-774X]Roa Prada, Sebastián [0000-0002-1079-9798]Roa Prada, Sebastián [24333336800]Cáceres Becerra, Claudia Isabel [Claudia_Caceres_Becerra]Roa Prada, Sebastián [Sebastian_Roa-Prada]Grupo de Investigación Tecnologías de Información - GTIGrupo de Investigaciones ClínicasCáceres Becerra, Claudia Isabel [claudia-isabel-cáceres-becerra]Cáceres Becerra, Claudia Isabel [claudia-isabel-cáceres-becerra-22092835]Bucaramanga (Santander, Colombia)2022UNAB Campus Bucaramanga2022-11-23T19:06:04Z2022-11-23T19:06:04Z2022http://hdl.handle.net/20.500.12749/18454instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coLa visualización de datos es importante, especialmente cuando se tiene grandes cantidades de datos que son requeridos para que el usuario pueda tomar decisiones en tiempo real y a su vez interactuar con datos históricos. 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Se utiliza la librería Lightningchar y otras herramientas como (JavaScript, HTML, CSS, React, SQL entre otras) con las cuales se logró una mejor visualización y optimización de las curvas de perforación del aplicativo.1 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 2 OBJETIVOS 3 JUSTIFICACIÓN 4 MARCO DE REFERENCIA 5 DISEÑO METODOLÓGICO 6 DESARROLLO DE OBJETIVOS ESPECIFICOS 7 IMPACTOS 8 CONCLUSIONES 9 RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoData visualization is important, especially when you have large amounts of data that are required for the user to make decisions in real time and in turn interact with historical data. This paper presents the results obtained in the analysis of algorithms and the use of libraries that allow viewing in shorter times, taking as a reference a greater number of frames per second (fps) and less time to load the website (ms). . These libraries have been analyzed and adapted to respond to the need identified by the Ecopetrol geomechanics group, related to the purpose of optimizing the visualization of drilling curves of the EcoAge-Web application. The Lightningchar library and other tools such as (JavaScript, HTML, CSS, React, SQL among others) with which a better visualization and optimization of the drilling curves of the application was achieved.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Optimización de funcionalidades de visualización de curvas de perforación del aplicativo ECOAGE WEBOptimization of visualization functionalities of drilling curves of the ECOAGE WEB applicationIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsData visualizationOil companiesGeomechanics chartsAlgorithmsNumerical analysisVisualization toolsOil extractionGeomechanics chartsDevelopment of prototypesTechnological changeIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasAlgoritmosAnálisis numéricoDesarrollo de prototiposCambio tecnológicoVisualización de datosEmpresas petrolerasGráficas de geomecánicaHerramientas de visualizaciónExtracción de petróleoGráficas de geomecánicaAntonio, M., Torres, O., Antonio, M., & Torres, O. (2019). Optimización de consultas sql. 1–47.Anychart. (2022). Anychart. https://www.anychart.com/Arction. (2022). lightningchart-js. https://www.arction.com/lightningchart-js/Balzer, C., Oktavian, R., Zandi, M., Fairen-Jimenez, D., & Moghadam, P. Z. (2020). Wiz: A Web-Based Tool for Interactive Visualization of Big Data. Patterns, 1(8), 100107. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100107canvas. (2020). canvas.js. https://canvasjs.comChandanSharma, RoopakSinha, K. (2021). Practical and comprehensive formalisms for modelling contemporary graph query languages. 102. https://doi.org/10.1016Dambros, J. W. V., Trierweiler, J. O., & Farenzena, M. (2021). Industrial datasets and a tool for SISO control loops data visualization and analysis. Computers & Chemical Engineering, 146, 107198. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.107198E-book, E., Page, R., Optimization, W., & Pages, L. (2019). Optimización Web : Optimización Web : Ecopetrol S.A. (2020). Antecedentes. https://www.ecopetrol.com.co/wps/portal/Home/es/NuestraEmpresa/QuienesS omos/acerca-de-ecopetrolFahad, S. K. A., & Yahya, A. E. (2018). Big Data Visualization: Allotting by R and Python with GUI Tools. 2018 International Conference on Smart Computing and Electronic Enterprise (ICSCEE), 1–8. https://doi.org/10.1109/ICSCEE.2018.8538413Farhana, S., Billah, M. M., Yusof, Z. M., & Kadir, K. (2019). An Optimal Algorithm to Resolve the Impact of Big Data in IoT Application using Bayesian Network. 65 Procedia Computer Science, 163, 603–608. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.142Fernando Barber, R. F. (2019). Lenguajes de programación. http://informatica.uv.es/iiguia/AED/oldwww/2004_05/AED.Tema.02.pdfFerreira, G., Alves, P., & de Almeida, S. (2021). Platform for real-time data analysis and visualization based on Big Data methods. 2021 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1–6. https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476628Gelvis, J. (2020a). PROPUESTA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL EN LA GESTIÓN DE TI APLICADO EN EL GRUPO DE GEOMECÁNICA Y PERFORACIÓN DE LA GERENCIA DE PERFORACIÓN DE ECOPETROL CON BASE EN MARCOS DE REFERENCIA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL. Universidad Autónoma de Bucaramanga.Gelvis, J. (2020b). PROPUESTA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL EN LA GESTIÓN DE TI APLICADO EN EL GRUPO DE GEOMECÁNICA Y PERFORACIÓN DE LA GERENCIA DE PERFORACIÓN DE ECOPETROL CON BASE EN MARCOS DE REFERENCIA DE ARQUITECTURA EMPRESARIAL. ANEXO P. MANUAL TECNICO. Universidad Autónoma de Bucaramanga.Han, D., Pan, J., Zhao, X., & Chen, W. (2021). NetV.js: A web-based library for high efficiency visualization of large-scale graphs and networks. Visual Informatics, 5(1), 61–66. https://doi.org/10.1016/j.visinf.2021.01.002highcharts. (2022). HighCharts. https://www.highcharts.comInstituto Nacional Electoral. (2020). Pasos_tipos_graficos. https://www.ine.es/explica/docs/pasos_tipos_graficos.pdfMemari, S. S., & Clement, T. P. (2021). 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