基于深度学习的用气趋势预测与管网气量调配算法——以中国石油西南油气田公司为例

生产实时数据是油气生产的重要资产,通过监测实时数据,管理人员可以及时掌握油气田的生产运行状况,目前数据使用主要集中在数据监测、设备联锁、支撑报表自动生成等应用。为了提升已有数据价值、支撑调度管理,对某气矿已采集天然气开发生产实时数据再利用,通过深度学习进行用户用气量趋势预测,并研究出一种管网气量调配的算法,实现了管网输气调配方案的自动生成。研究结果表明:①通过对历史数据的处理,可以对异常值进行分析和过滤,从而获取能够使用分析的数据,并能生成参数的正常运行区间,对有效数据提取、指导工艺参数运行范围具有重要意义;②通过神经网络进行用户用气量小时趋势的预测,能较好地捕获未来一段时间内的用气量变化趋势,从而实现对需求量变化的提前感知;③通过构建最少调整次数和最接近标定产能两种基于管网汇总气量的井口产量调整算法,实现了气井生产管网调配方案的自动计算,减少了人工计算分析管网气量调配的工作量。

关于皮革纺织企业经济管理模式的思考与建议

皮革纺织企业经济管理模式对企业的健康稳定发展具有很重要的意义。为了适应日益加速的社会发展需要,皮纺企业也必须以更高的要求来完善自身。在这个改进过程中,企业要改变传统的旧思想理念、思考新的发展模式,最终促进企业的发展增速。文章主要以皮革纺织厂为例,用案例来分析目前我国企业管理中存在的问题,以及怎样积极地推动我国企业的发展和进步,并给出了相应的建议,以期对企业管理的质量提高有实质性帮助。

基于BI的天然气开发指标可视化分析及应用

天然气开发指标是反应企业开发效益和管理水平的重要依据,目前采用单一指标单一维度进行固定式报表展示与分析,难以满足精细化管理与高效分析决策需求。本文以产量管理相关指标为例应用BI技术构建了一套开发指标分析模型,包括指标数据分析模型构建、BI可视化分析模型构建及展示应用,实现了高效指标管理及开发指标的数据多维联动与关联综合分析、可视化开发展示,形成高效自助分析应用模式,满足开发指标高效对标分析需求,实现开发生产全面深入动态跟踪分析和精细化管理需求,提升决策水平与质量效率。