書????名 | 油氣大數(shù)據(jù)分析利用 | 作????者 | [美] 基思·霍爾德韋 |
---|---|---|---|
ISBN | 9787518319626 | 頁(yè)????數(shù) | 371頁(yè) |
定????價(jià) | 128元 | 出版社 | 石油工業(yè)出版社 |
出版時(shí)間 | 2017年7月 | 裝????幀 | 精裝 |
開????本 | 16開 |
第 1章 軟計(jì)算基礎(chǔ)
上游數(shù)據(jù)分析中的現(xiàn)狀
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型
從柏拉圖到亞里士多德的進(jìn)化
描述性和預(yù)測(cè)性模型
SEMMA 過程
高性能分析
上游數(shù)據(jù)的三個(gè)原則
探索與生產(chǎn)價(jià)值提案
油田分析
我是一名……
參考文獻(xiàn)
第 2章 數(shù)據(jù)管理
勘探與生產(chǎn)價(jià)值定位
數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
數(shù)據(jù)庫(kù)陣列
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
提取、轉(zhuǎn)換和加載過程
大數(shù)據(jù)分析
標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)來源
案例研究 :生產(chǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制框架
最佳實(shí)踐
參考文獻(xiàn)
第 3章 地震屬性分析
勘探與開發(fā)價(jià)值主張
時(shí)延地震勘探
地震屬性
油藏表征
油藏管理
地震數(shù)據(jù)分析
案例研究 :由地震屬性定義的油藏特征
參考文獻(xiàn)
第 4章 油藏描述和模擬
勘探與生產(chǎn)價(jià)值主張
探索性數(shù)據(jù)分析
油藏描述周期
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析
油藏模擬
案例分析
參考文獻(xiàn)
第 5章 鉆井和完井優(yōu)化
勘探與生產(chǎn)價(jià)值主張
工作流程 1:減少非生產(chǎn)時(shí)間
工作流程 2:鉆井參數(shù)優(yōu)化
案例分析
第 6章 油藏管理
勘探與生產(chǎn)的價(jià)值定位
未來數(shù)字油田
卓越分析中心
分析工作流程 :最好的實(shí)踐
案例分析
第 7章 產(chǎn)量預(yù)測(cè)
勘探與開采的價(jià)值主張
基于網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)量遞減曲線分析工具
非常規(guī)油氣儲(chǔ)量估計(jì)
案例分析 :加密井產(chǎn)量預(yù)測(cè)
參考文獻(xiàn)
第 8章 生產(chǎn)優(yōu)化
勘探與生產(chǎn)價(jià)值主張
案例研究
參考文獻(xiàn)
第 9章 油氣行業(yè)大數(shù)據(jù)分析與管理
勘探開發(fā)領(lǐng)域內(nèi)的價(jià)值主張
探索性數(shù)據(jù)分析模塊
探索性數(shù)據(jù)分析方法中的統(tǒng)計(jì)圖表與圖形
細(xì)分集成方法
數(shù)據(jù)可視化
案例分析
第 10 章 大數(shù)據(jù):結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
油氣資源探測(cè)與生產(chǎn)
集合專家知識(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)
案例分析
多元地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)
大數(shù)據(jù)工作流程
參考文獻(xiàn)
后記2100433B
本書提供了大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)應(yīng)用于石油和天然氣行業(yè)的完整視圖。本書包含多個(gè)實(shí)例研究,強(qiáng)調(diào)了在石油和天然氣勘探和生產(chǎn)階段對(duì)優(yōu)化的迫切需求,并展示了數(shù)據(jù)分析如何提供這種優(yōu)化。本書涵蓋了勘探和生產(chǎn)階段石油和天然氣行業(yè)面臨的主要問題,揭示了如何建模大數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)效率和業(yè)務(wù)收益,涉及石油和天然氣的勘探、開發(fā)、生產(chǎn)和油氣資產(chǎn)的復(fù)興,可有效地推動(dòng)石油和天然氣的勘探和生產(chǎn)。
如何構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
一是銀行與電商平臺(tái)形成戰(zhàn)略合作。銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺(tái)上的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和經(jīng)營(yíng)者的個(gè)人信息,由電商平臺(tái)向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè),銀行通過交易流水、買賣雙方評(píng)價(jià)等信息,確定企業(yè)資信水平,給予授信額...
供你參考,全國(guó)各地都有不同的
做市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)什么知識(shí)?
市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)習(xí)以下幾個(gè)方面的知識(shí):(1)數(shù)據(jù)管理。a、數(shù)據(jù)獲取。企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫(kù)訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。b、數(shù)據(jù)管理。企業(yè)需求:對(duì)大型數(shù)據(jù)進(jìn)...
格式:pdf
大?。?span id="mjwzc4t" class="single-tag-height">1.3MB
頁(yè)數(shù): 2頁(yè)
評(píng)分: 4.8
國(guó)網(wǎng)公司不斷強(qiáng)調(diào)要做到電網(wǎng)項(xiàng)目的精準(zhǔn)投資,需以科學(xué)的電力需求預(yù)測(cè)分析為基礎(chǔ),對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃項(xiàng)目進(jìn)行有序且合理的規(guī)劃,為電網(wǎng)項(xiàng)目的投資建設(shè)提供正確指導(dǎo)。本文擬采用大數(shù)據(jù)分析方法,運(yùn)用OFFICE、SPSS等工具,通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、建立分析模型、結(jié)果展示,實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、地方經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)的綜合分析,試圖挖掘出各類數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電力需求的科學(xué)預(yù)測(cè)。
格式:pdf
大?。?span id="or2xbpb" class="single-tag-height">1.3MB
頁(yè)數(shù): 2頁(yè)
評(píng)分: 4.4
科技的快速發(fā)展已經(jīng)把社會(huì)帶入大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)分析及利用已經(jīng)逐漸融入我們的生活和日常工作。目前業(yè)界的分析方式主要還是依靠比較傳統(tǒng)的excel等工具,其造價(jià)數(shù)據(jù)分析的效率及質(zhì)量遠(yuǎn)不能滿足行業(yè)對(duì)信息服務(wù)的需求。充分挖掘招投標(biāo)數(shù)據(jù)的價(jià)值,具有重要的實(shí)踐意義。本文主要針對(duì)大數(shù)據(jù)分析對(duì)工程造價(jià)精確性的影響進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。
本書從石油上游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源及特征分析入手,介紹了大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用現(xiàn)狀,提出了油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析方法與流程;從采油、注水、集輸及生產(chǎn)管理4個(gè)方面提供了30個(gè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例,這些成果有效地促進(jìn)了數(shù)字油田建設(shè)在節(jié)能降耗、提質(zhì)增效、精細(xì)管理等方面的作用向縱深發(fā)展,具有一定的代表性和借鑒意義。本書還對(duì)油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。
本書適合于從事油氣生產(chǎn)管理人員、工程技術(shù)人員,尤其是油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究人員閱讀、參考 "
第1章 石油上游產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)概述
一、石油上游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源、種類和格式
二、油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)特征
三、石油上游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀
四、油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析方法與流程
五、大數(shù)據(jù)分析的目的在于應(yīng)用
第2章 采油(氣)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘在抽油機(jī)井噸液舉升百米耗電分析上的應(yīng)用
抽油機(jī)井泵效敏感因素大數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用
抽油機(jī)井泵效影響因素的大數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用
基于大數(shù)據(jù)的示功圖算產(chǎn)誤差分析及修正系數(shù)確定
以提高抽油機(jī)井系統(tǒng)效率為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析
抽油機(jī)井能耗下降速度數(shù)學(xué)模型的建立
抽油機(jī)井智能工況診斷與趨勢(shì)預(yù)測(cè)
基于能耗分析的泵效宏觀控制圖繪制及其應(yīng)用
煤層氣井能耗分析及間抽制度優(yōu)化
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在識(shí)別不正常煤層氣井中的應(yīng)用
運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法預(yù)測(cè)不同類型油藏抽油機(jī)井的泵效
沁水盆地FZ煤層氣調(diào)整井多因素排采管控方法
抽油機(jī)井系統(tǒng)效率大數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐
第3章 注水系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
CHJ油田注水系統(tǒng)能耗大數(shù)據(jù)分析
以降低油田注水單耗為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注水系統(tǒng)能效預(yù)測(cè)模型
油田注水系統(tǒng)能耗大數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐
大數(shù)據(jù)分析在提高油田注水系統(tǒng)效率的探索與應(yīng)用
第4章 集輸系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
油田集輸系統(tǒng)能耗大數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)整合構(gòu)建原油集輸綜合防范體系
罐車?yán)凸芸叵到y(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
聯(lián)合站能量利用率影響因素分析及治理對(duì)策
灰色關(guān)聯(lián)分析法在聯(lián)合站摻水系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化中的應(yīng)用
煤層氣管道內(nèi)積液分析方法研究
第5章 油田生產(chǎn)管理大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
抽油機(jī)井配電系統(tǒng)能耗分析及治理對(duì)策
基于大數(shù)據(jù)分析的煤層氣田電力系統(tǒng)優(yōu)化
煤層氣往復(fù)式壓縮機(jī)運(yùn)行管理大數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)分析方法在操作成本預(yù)測(cè)和分配中的應(yīng)用
基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理技術(shù)在油氣田視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機(jī)井示功儀故障診斷分析
基于數(shù)據(jù)挖掘算法構(gòu)建數(shù)字油田組織運(yùn)維體系
大數(shù)據(jù)時(shí)代ERP實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化的途徑
第6章 展望
油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向
油田企業(yè)級(jí)油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用前景展望2100433B
田春華博士
前言:上篇文章解讀了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn),指出工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該注重與機(jī)理模型的融合,充分利用領(lǐng)域先驗(yàn)知識(shí)。那么,工業(yè)大數(shù)據(jù)分析是不是存在典型的模式,可促進(jìn)不同領(lǐng)域分析模型的借鑒和復(fù)用?
本篇將嘗試從分析算法的應(yīng)用側(cè)重點(diǎn)、分析模型與機(jī)理模型融合方式、業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景等三個(gè)維度歸納工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的典型范式。
6類算法應(yīng)用范式
數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上是一種統(tǒng)計(jì)手段,需要足夠的樣本才有可能發(fā)揮顯著作用。另外,數(shù)據(jù)分析作為探索未知的一種技術(shù)手段,它的作用也與機(jī)理復(fù)雜度密切相關(guān)。因此,這里從產(chǎn)品相識(shí)度、機(jī)理復(fù)雜度兩個(gè)維度,將分析算法應(yīng)用分為6類模式。
1)從工業(yè)產(chǎn)品的相似度來看,可分為大量相似產(chǎn)品(如風(fēng)力發(fā)電機(jī))和少量定制化產(chǎn)品(如就地建設(shè)的化工反應(yīng)塔)。相似產(chǎn)品在數(shù)據(jù)分析時(shí)可以充分利用產(chǎn)品間的交叉驗(yàn)證,而少量定制化產(chǎn)品應(yīng)深度挖掘時(shí)間維度;
2)從產(chǎn)品機(jī)理的復(fù)雜性來看,有簡(jiǎn)單的black-box產(chǎn)品(如電子消費(fèi)品,通常不會(huì)深入元器件內(nèi)部去分析)、明確機(jī)理產(chǎn)品(如風(fēng)力發(fā)電機(jī))、復(fù)雜機(jī)理產(chǎn)品(如鼓風(fēng)機(jī)、化工廠)。復(fù)雜機(jī)理產(chǎn)品在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析時(shí),應(yīng)更加重視機(jī)理模型和專家經(jīng)驗(yàn)的融入。
6類算法應(yīng)用范式圖解
4種融合范式
分析模型與機(jī)理模型的融合可以分為4種模式:
1)分析模型為機(jī)理模型做model calibration,提供參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)或分布估計(jì),例如Kalman濾波。
2)分析模型為機(jī)理模型做post-processing。例如,利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)WRF等天氣預(yù)報(bào)模型的結(jié)果做修正或多各機(jī)理模型綜合,提高預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性。
3)機(jī)理模型的部分結(jié)果作為分析模型的feature,比如,在風(fēng)機(jī)結(jié)冰預(yù)測(cè)中,計(jì)算風(fēng)機(jī)的理論功率、理論轉(zhuǎn)速作為數(shù)據(jù)挖掘模型的重要特征。
4)分析模型與機(jī)理模型做ensemble,比如,在空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)中,可以WRF-CHEM/CMAQ等機(jī)理模型的結(jié)果,與統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型的結(jié)果進(jìn)行融合,發(fā)揮統(tǒng)計(jì)模型對(duì)局部。
4種融合范式圖解
3類業(yè)務(wù)應(yīng)用范式
通過對(duì)復(fù)雜過程的演化過程和上下文的全面深入刻畫,工業(yè)大數(shù)據(jù)可以對(duì)產(chǎn)品/設(shè)備可靠性、運(yùn)作效率、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等3類業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景都有很大促進(jìn)作用。一些行業(yè)的典型工業(yè)大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景如下圖所示。
小結(jié)
工業(yè)大數(shù)據(jù)分析能否真正落地,取決于能否創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值。價(jià)值的持續(xù)創(chuàng)造,必須與生產(chǎn)/管理流程和上下文相結(jié)合,必須理解工業(yè)的特點(diǎn)、工業(yè)數(shù)據(jù)的特征和工業(yè)界的特殊要求。
這些特殊性決定了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的思路和方法有別于商務(wù)大數(shù)據(jù),更應(yīng)以“小數(shù)據(jù)分析”的心態(tài),融合機(jī)理模型和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)。
在分析模式上,本文將工業(yè)大數(shù)據(jù)分析歸納為6類算法應(yīng)用模式、4種融合模式和3類業(yè)務(wù)應(yīng)用模式,以期促進(jìn)不同行業(yè)分析模型的復(fù)用。