采油工程领域的数据清洗方法研究

为了进一步提升大数据技术对油田数据分析预测结果的准确性,研究一种具有针对性的数据清洗方法,提高数据质量。通过对油田数据进行相关性分析,并结合以往业务资料进行筛选和补充,剔除无关和低关联数据项,移除空值和噪声数据,填充缺失数据。原本结构松散、空值多、异常值多的油田数据,在数据清洗后得到相关性强,无缺失值、重复值,无噪声数据,格式统一的优质数据样本,能更好地应用于之后的大数据模型计算。对数据进行针对性的数据清洗,提高数据质量,是提升大数据分析的准确性的重要前提。

浅析人工智能方法在油田措施领域的应用

人工智能、大数据、机器学习、深度学习等概念或方法在图像语音识别、自然语言处理、自动驾驶等方面广泛应用并取得了突出的进展,油气开发领域经过多年数字化建设保有大量数据资产,并希望借助人工智能的分析手段挖掘数据中的价值。本文分析了油田数据分析与人工智能方法结合中存在的主要问题,并提出相应的解决方案。

快速搭建企业展示型网站

随着科技的进步,企业逐渐进入无纸化办公时代,对网上办公、企业新闻浏览的要求越来越高。通过使用Site ServerCMS系统,创建符合企业需求的个性化模板,可以在极短的时间内搭建出符合企业需求的展示型网站,降低企业开发人员的学习难度,加快开发效率,是企业展示型网站搭建的极佳选择。

浅析基于数字化抽油机井工况诊断模型的建立方法

随着大庆油田数字化建设的不断推进,各采油厂数字化建设已经初具规模,利用智能化手段指导生产现场、辅助生产决策已成为未来油田生产管理的发展趋势。为了达到抽油机井生产故障自动诊断,基于数字化采集数据结合抽油机井基础静态数据,针对抽油机井生产过程中常见工况开展诊断原理设计,以及数据采集故障、异常数据处理等数字化设备故障的处置方法研究,利用机器学习等技术手段建立诊断模型,实现抽油机井工况的实时智能诊断和提前预警、生产故障及时报警。同时针对抽油机井工况诊断技术的实际应用进行了研究和探讨,探索“实时监控、智能诊断、自动处置、智能优化”的油田业务新模式。