首页> 正文

数据挖掘在生产调度指挥系统中的应用研究

2020-12-12阅读(491)

数据挖掘在生产调度指挥系统中的应用研究

论文摘要

随着中国石油勘探与生产分公司业务的不断拓展,涉及的专业领域不断增多,在生产运行过程中积累了大量的历史数据。如何对这些数据进行有效的分析,挖掘这些数据背后隐藏的知识,用以辅助今后生产过程的决策工作,是当前勘探与生产分公司信息化工作的重点之一。本文研究了数据挖掘和数据仓库的相关技术,提出了构建勘探与生产分公司生产调度数据仓库系统的模型和方法；给出了生产调度数据仓库ETL解决方案,借助SQL Server的SSIS组件,针对不同主题,设计了该数据仓库的数据抽取、转换和加载的过程和算法,实现了历史数据的组织和集成；建立了生产调度数据仓库多维分析模型；基于.NET平台设计开发了勘探与生产分公司生产调度数据仓库管理系统,对数据进行切片、切块、上钻、下钻等OLAP分析,实现了成员分析、排序分析等功能,为用户展现了多种数据透视表和数据透视图；在数据仓库的基础上,基于SQL Server的SSAS组件,创建了数据挖掘模型,运用不同算法对数据进行挖掘分析。基于上述研究,建立了勘探与生产分公司生产调度数据仓库,满足了企业对油气生产数据进行多维分析的需求,在数据挖掘模型的基础上,实现了数据挖掘结果的直观展现,并在勘探与生产分公司实际应用中取得了很好的效果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题来源与研究背景
  • 1.2 数据挖掘的研究现状
  • 1.2.1 国外研究现状
  • 1.2.2 国内研究现状
  • 1.2.3 石油行业的研究现状
  • 1.3 研究的目的和意义
  • 1.4 主要研究内容
  • 第二章 数据挖掘概述
  • 2.1 数据挖掘的基本概念及特点
  • 2.1.1 数据挖掘的概念
  • 2.1.2 数据挖掘和知识发现
  • 2.1.3 数据挖掘和数据仓库
  • 2.1.4 数据挖掘的特点
  • 2.2 数据挖掘的过程
  • 2.2.1 数据挖掘过程概述
  • 2.2.2 数掘挖掘过程模型
  • 2.3 数据挖掘的方法
  • 2.3.1 决策树算法
  • 2.3.2 聚类分析算法
  • 2.3.3 关联规则算法
  • 2.3.4 线性回归算法
  • 2.4 数据挖掘的应用
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 E&P生产调度数据仓库体系结构
  • 3.1 数据仓库基本概念
  • 3.1.1 数据仓库的定义和特点
  • 3.1.2 数据仓库的相关概念
  • 3.2 E&P生产调度数据仓库体系结构
  • 3.3 E&P生产调度数据仓库的主题域
  • 3.3.1 主题和主题域的定义
  • 3.3.2 主题的划分原则
  • 3.3.3 E&P生产调度数据仓库主题的划分
  • 3.4 E&P生产调度数据仓库的数据组织
  • 3.4.1 E&P生产调度数据仓库的数据综合
  • 3.4.2 E&P生产调度数据仓库的元数据模型
  • 3.4.3 E&P生产调度数据仓库的粒度模型
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 E&P生产调度数据仓库ETL设计
  • 4.1 E&P生产调度数据仓库ETL工作流程
  • 4.2 E&P生产调度数据仓库ETL体系结构
  • 4.2.1 数据抽取
  • 4.2.2 数据转换
  • 4.2.3 数据装载
  • 4.3 SSIS组件说明
  • 4.3.1 包的使用方式
  • 4.3.2 容器和任务及优先约束
  • 4.3.3 源和转换及目标
  • 4.4 主要维度表SSIS包设计
  • 4.4.1 油气生产事实表SSIS包
  • 4.4.2 原油生产维度表SSIS包
  • 4.4.3 天然气生产维度表的SSIS包
  • 4.5 包的配置和部署
  • 4.5.1 包的配置
  • 4.5.2 包的部署
  • 4.6 包的运行说明
  • 4.6.1 包的运行方式
  • 4.6.2 调用包实现数据导入
  • 4.7 本章小结
  • 第五章 E&P生产调度数据仓库多维分析模型
  • 5.1 多维数据模型定义
  • 5.2 多维数据模型的操作
  • 5.3 E&P生产调度数据仓库多维数据建模
  • 5.3.1 多维模型的设计
  • 5.3.2 主要维度表设计
  • 5.3.3 油气生产事实表的设
  • 5.4 基于OLAP的多维分析操作
  • 5.4.1 切片
  • 5.4.2 切块
  • 5.4.3 上钻和下钻
  • 5.4.4 旋转
  • 5.5 E&P生产调度数据仓库系统的实现
  • 5.5.1 系统功能模块介绍
  • 5.5.2 典型OLAP分析
  • 5.5.3 多维数据透视图展现
  • 5.5.4 基于Excel2007的多维数据透视表
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 数据挖掘结果分析与总结
  • 6.1 数据挖掘环境搭建
  • 6.2 数据挖掘前端展现工具
  • 6.2.1 Excel2007数据挖掘插件介绍
  • 6.2.2 Excel2007数据挖掘工具的使用
  • 6.3 关联规则挖掘结果
  • 6.3.1 挖掘结果展示
  • 6.3.2 挖掘结果分析
  • 6.4 聚类分析算法
  • 6.4.1 挖掘结果展示
  • 6.4.2 挖掘结果分析
  • 6.5 本章小结
  • 总结与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 详细摘要

    • 相关论文文献

    • [1].油气生产物联网技术在油田生产中的应用[J]. 中国管理信息化 2020(01)
    • [2].油气生产现场用防爆电气设备防爆性能失效判定准则[J]. 电气开关 2019(06)
    • [3].埕海油田油气生产应急管理系统建设分析[J]. 价值工程 2020(09)
    • [4].海上油气生产设施空气环保的排放衡准与减排技术研究[J]. 中国造船 2019(04)
    • [5].运用案例教学探索油气生产安全技术的课程改革[J]. 高教学刊 2020(16)
    • [6].浅析采油气生产企业绩效管理存在的问题及对策[J]. 经济师 2020(05)
    • [7].海上油气生产设施防爆电气设计[J]. 天津科技 2020(09)
    • [8].海上油气生产设施空气环保的排放衡准与减排技术研究[J]. 中国石油和化工标准与质量 2020(13)
    • [9].油气生产基层站队生产过程中行为数据的分析与应用[J]. 信息系统工程 2020(09)
    • [10].油气生产对环境的影响及防治建议[J]. 资源节约与环保 2019(09)
    • [11].标准规程在安全输油气生产中的作用[J]. 石化技术 2018(05)
    • [12].油气生产单位地质研究人才队伍建设探析[J]. 北京石油管理干部学院学报 2016(05)
    • [13].大港油田超额完成去年油气生产任务[J]. 天津化工 2017(02)
    • [14].油气价格低迷下的阿拉伯油气生产国改革及其前景[J]. 国际关系研究 2017(02)
    • [15].全球主要油气生产国税收政策动向[J]. 国际石油经济 2017(07)
    • [16].浅议海上油气生产设施弃置需要关注的问题[J]. 海洋开发与管理 2015(04)
    • [17].油气生产物联网技术的应用实践微探[J]. 城市地理 2016(22)
    • [18].推行“干着学”培训方式,促使转岗员工快速适应岗位工作[J]. 石油技师 2017(01)
    • [19].我国水下油气生产系统装备工程技术进展与展望[J]. 中国海上油气 2020(02)
    • [20].油气生产现场中的标准化智能应用[J]. 中国石油和化工标准与质量 2020(11)
    • [21].东部老油田油气生产数字化建设模式分析[J]. 信息系统工程 2019(06)
    • [22].基于真实案例“油气生产安全技术”的课堂教学改革与实践[J]. 教育现代化 2019(61)
    • [23].页岩油气生产韧性超过想象[J]. 中国石油企业 2016(12)
    • [24].实施五大战略 推动油气生产革命[J]. 国际石油经济 2015(12)
    • [25].海上油气生产设施火灾事故分析及预防对策研究[J]. 石油化工安全环保技术 2016(04)
    • [26].浅谈油气生产单位材料费控制途径[J]. 全国商情(经济理论研究) 2014(16)
    • [27].浅谈油气生产的安全管理工作[J]. 化工管理 2015(32)
    • [28].油气生产企业操作员工优化配置研究[J]. 价值工程 2013(04)
    • [29].油气生产物联网在青海英东油田的应用[J]. 中国石油和化工 2013(05)
    • [30].油气生产企业管理人员绩效评价存在问题及对策[J]. 中国证券期货 2012(01)

    标签：;  ;  ;  ;  ;  ;  

    数据挖掘在生产调度指挥系统中的应用研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢

    © 2024 毕速过 版权所有 鄂ICP备12018319号-5