油田预警分析模型的研究与设计

目前我国大部分的石油产区已经进入生产开采的中后期,此时为了能够提高石油的采收率来满足社会生产生活,必须及时有效地对油田的产量进行预警分析。本文提出一种油田预警分析模型,该模型采用支持向量机方法对油田开发过程中的油田区块进行预警,并且对抽油单井进行实时的监控与诊断,分析可能出现的各种问题,进而可以在异常事件初期及时发现生产中的异常情况,以此来进行预警,提前采取预防措施,从而实现油田产量的稳产高产。实验结果证明该模型具有较高的预测准确性。     

油田生产动态预警模型研究

随着大庆油田的开发进入中后期,油田生产中的各个专业都积累了大量宝贵的专业数据,这些数据不仅反映了石油开采的发展轨迹,并且记录了油田开发过程中出现的产量异常下降情况,以及针对异常所采取的增产措施。文中建立了基于支持向量机的动态预警模型,通过寻找历史生产数据中的变化规律,找到生产异常报警形成模式,通过对油田开发动态数据的实时监测,可以达到提前判断出产量的异常下降,以便及早采取针对性措施,确保原油生产的良性运行。通过对大庆油田第八采油厂的历史样本进行了训练和验证,证明模型对于油田生产中发生的异常情况具有较高的的预测准确性。实验证明模型的有效性,并且提出对模型进一步改进的相关方法。     

基于支持向量回归机的油田生产预警模型研究

传统的油田开发动态生产预警采用独立性指标阈值判别方法,从而带来预警结果不准确、异常事件发生时报警而不是预警等问题。本课题提出一种油田生产预警模型,该方法将支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)用于油田生产预警中,通过分析历史生产动态数据,找到它们的变化规律,总结出生产异常警报形成模式,在油田异常事件的初期给出预警信号,提前分析处理潜在隐患,以便保证油田采收效率的稳定性。实验结果证明模型对于油田生产中发生的异常情况具有较高的预测准确性。     

应用蒙特卡洛模拟预测油田经济产量研究

随着市场经济的发展,原油价格与国际接轨,油田经营者越来越关心油田开发的经济效益。石油企业如何适应市场,创造最佳的经营业绩,实现企业利润最大化,这是摆在石油企业面前的重大课题。但由于缺乏一套系统的原油产量的预测评价方法,靠人为估算往往不够直观快捷,而且容易造成无效投入,激化开发矛盾,影响企业的经济效益,因而如何对原油产量进行预测评价,是值得探讨的。本文通过分析在油井开发阶段各因素的特点,利用收支平衡原理建立了油田开发经济产量计算模型,并通过蒙特卡洛模拟来预测影响经济产量的因素,最后以图表的形式显示了各因素变动时对于油田经济产量的影响,为在油气生产中实现产量的利润化提供了科学的方法,对石油企业适应市场、实现利润最大化有重大的现实意义和理论价值。     

油田异常井组合预警模型研究

由于油田生产数据具有高度的非线性和时变性,单一的预警模型无法达到在异常初期进行及时、准确预警的要求,为提高预警准确度,论文提出一种油田异常井组合预警模型——k-SVR预警模型.k-SVR预警模型是用k均值模型先对数据进行聚类,再用支持向量回归机模型对聚类后的数据进行边缘数据界定和处理,从而得到较为精确的预警信息,达到在异常初期进行预警的目的.通过组合预警模型对油田已有历史生产数据进行仿真实验,结果表明：相较于单一的预警模型,组合预警模型取得了较精确的预警结果,验证了模型的有效性.     

基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统

介绍了基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统的总体架构,阐述了各预警模型即瓦斯预警模型、火灾预警模型、水灾预警模型及顶板预警模型的设计,给出了智能决策的业务流程。该系统可对煤矿安全生产过程中的安全隐患进行实时监控及智能化预警,有效提高煤炭企业的安全生产水平。     

基于粗糙集的石油安全预警规则提取

粗糙集理论是分析不确定系统的一种有力的工具.运用粗糙集的理论和方法,结合我国历年的石油数据,建立石油安全预警指标模型.利用Rose软件,在保持分类能力不变的前提下,对该数据的各项指标进行属性约简,再对该约简的属性值进行约简,然后提取最小决策规则,挖掘其中隐含的有用信息,得出影响我国石油安全预警的重要因素.根据得出的决策规则,对我国未来几年内的石油预测数据进行分析,得出我国石油安全属于重警区,需加强防范的结论.     

UML在油田信息化领域建模中的应用

运用UML建模语言,采用面向对象的方法,对"信息化油田"建设应用系统中的采油队生产信息系统进行了详细的分析.该系统经胜利油田进行了实际应用,取得了良好的效益,对石油行业的信息化建设有很好的借鉴和推动作用.     

物流单元质量安全信息追溯预警模型研究

针对物流单元在生产供应链中出现的产品质量安全问题,分析可追溯体系中的质量监控需求,提出了一种用于供应链可追溯系统的预警模型,对整个供应链的检测数据进行汇总分析,预警可能导致物流单元质量问题的原因并进行诊断。针对供应链中四种常见的数据异常,提出了基于径向基函数神经网络、统计学分析的分析算法。实例分析和结果表明,该预警模型能够有效地区分异常数据的类型,实时地对追溯系统的检测数据进行监控及预警。     

UML在油田信息化领域建模中的应用

运用UML建模语言，采用面向对象的方法，对“信息化油田”建设应用系统中的采油队生产信息系统进行了详细的分析，该系统经胜利油田进行了实际应用，取得了良好的效益，对石油行业的信息化建设有很好的借鉴和推动作用。     

CBiA-PSL抽油井异常工况预警模型

油田生产过程中,油井受各种因素的影响容易发生泵漏、管漏等异常工况,会降低油井产出甚至导致躺井,对异常工况预警是油田智能化管理的重要任务.基于CNN-BiGRU联合网络,提出一种改进的网络结构CBiA-PSL模型(CNN BiGRU attention-positive sharing loss),用于油井异常工况预警....     

油田注水井工况实时分析及管理系统开发与应用

注水是油田保持地层能量,维持高效经济开发最有效的手段.随着国内油田相继进入高含水开发期,稳产难度日益增大,油田数字化管理模式下如何加强精细注水管理,确保油藏“注好水,注够水”,是各大油田持续稳产面临的关键问题.研发的油田注水井工况分析及管理系统,利用多信息融合、数据集成及计算机技术,通过特定的融合模型及算法,实现注水井工况分析诊断、故障预警、指标统计、远程调配、注水曲线及报表自动生成等功能.系统采用B/S＋C/S架构,模块化设计,自动化数据与信息化融为一体.该系统在长庆油田l万余口注水井上应用,为油藏精细注水开发管理提供了有力的工具.     

基于大数据的变压器油中溶解气体关键状态量动态预警研究

针对传统方法难以解决变压器故障诊断中精确度不高、无法实现故障预警的问题,本文利用大数据分析方法,提出一种变压器油中溶解气体关键状态量动态预警方法.该方法采用了高斯混合聚类模型对设备的正常、亚健康和异常状态进行评价,并利用了隐马尔科夫转移矩阵提取色谱演化过程的动态特征参量,实现了亚健康状态下变压器设备状态的短期预测,实现...     

基于小波变换的电力热线预警信息盲检测方法研究

电力电网系统在电力传输控制中节点分布具有动态性,容易产生热线预警,为了提高电力热线预警检测能力,提出一种基于小波变换的电力热线预警信息盲检测方法。构建电力热线预警的信号模型,采用随机线性时间序列分析方法构建电力热线预警的统计信号分析模型,对电力热线预警信号采用相关性检测方法进行时频分解,采用小波分析方法将电力热线预警信号从时域向频域转换,根据接收到的两路电力热线预警信息的关联性进行特征匹配和自动分离,实现对电力热线预警信息的盲分离和噪声干扰抑制,采用小波变换和谱特征检测方法,实现对电力热线预警的盲检测。仿真结果表明,采用该方法进行电力热线预警检测的盲分离性能较好,检测准确概率较高,提高了电力热线预警能力。     

支持向量机决策树在隐患预警模型中的应用

危化企业的安全监控数据具有社会价值,对安全隐患进行实时精确的预测是预警研究的热点,本文从人、设备、环境和管理四个维度出发,对安全生产隐患预警的相关指标进行分析,构建隐患预警指标体系,在此基础上,构建了自底向上的基于支持向量机的决策树多分类预警模型,实现对安全等级的的准确分类并用于预警未来的安全生产状态,通过与自顶向下的多分类模型比较,证实本文所采用的预警模型具有较好的实时性和精确度,满足对预警模型的基本要求.     

基于WiFi数据的地铁车站客流预警模型

为了降低地铁车站因客流增加或突发事件产生的客流安全风险,提出了基于WiFi探针检测数据的地铁车站客流预警模型。基于WiFi探针客流数据采集原理、数据属性特征和探针网络化布设方案,实现了对WiFi探针原始数据的预处理。同时建立了基于时间序列的地铁车站短时客流预测模型,并与线性回归模型进行了比较,通过计算地铁车站客流承载能力,构建了车站客流预警指标和分级预警模型。最后以上海地铁江苏路站为例进行模型验证,结果表明,基于WiFi探针技术的地铁车站客流检测和预测模型具备可行性和有效性,且预警模型对客流预警应用和研究有一定的参考意义。     

多传感器信息融合技术在原油含水检测中的应用

外输原油含水率直接关系到贸易买卖双方的经济利益,同时在油田联合站自动脱水加药系统中,也是一个重要的控制指标,因此为了精确地测量外输原油的含水率,本文基于多传感器信息融合的基本思想,提出了一种检测外输原油含水率的方法,通过实验表明,信息融合后的输出值更能逼近实际的含水值,能够满足生产过程的要求。本文提出的信息隔合方法在油田生产过程中具有实际应用价值。     

基于C4.5决策树算法的天气预警系统的手机终端设计

为满足现代社会对气象预警预报服务的需求,研发了Android系统平台下实时天气预测和异常天气预警系统。根据决策树算法中的C4.5算法,解决天气预警分类问题。该方法通过提取训练样本中最大增益率属性作为属性特征建立决策树,经剪枝后得到天气预警评估的决策树模型,并对此模型进行分析和应用。实验结果表明这种方法在分类评估准确率上具有优势,分类正确率达到85.8%.