基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。

中国石油新能源业务智能化应用平台建设思考

“双碳”背景下,中国石油为推进新能源业务高质量发展,着力创建覆盖新能源生产业务全生产要素和生产环节互联互通的智能化平台。针对目前面临的企业业务需求变化快、海量多维异质多源异构数据质量难把控、数据安全防护等挑战,平台架构基于分布式系统和云计算技术,整合多种数据源,通过数据挖掘和分析技术,提供简单、规范、共享、高效的数据可视化服务,具备生产运行、集中管控、生产经营、综合分析应用、大屏应用等功能,实现知识库构建、人工智能数据挖掘与分析、大数据智能化BI大屏展示。新能源业务智能化平台制定数据规范,打通数据传输通道,跟踪项目建设进度,对推进节点控制、提高管理效率、强化投产分析和效益建产提供有力支撑。

SBT测井技术在塔河油田低密度固井质量评价中的应用

介绍了塔河油田采用低密度水泥固井的地质背景,指出了低密度水泥固井质量评价的难点。阐述了SBT定量评价低密度水泥固井质量的理论基础和方法原理。最后通过现场SBT测井资料的处理效果表明,该测井方法解释结论真实可靠,突破了常规声波变密度测井的局限性,具有良好的应用效果。

基于Hadoop的油气水井生产大数据分析与应用

基于Hadoop框架的分布式存储、并行计算以及数据仓库建模等技术,构建Kylin多维分析平台,实现油气田注入井生产数据的统一存储、计算、分析功能,解决多表联合查询效率低、多数据库之间存在数据孤岛等问题。实现16个分散数据库的快速查询和管理优化,查询分析效率提升3倍。该平台可统一管理8×10^4余口注入井生产数据,业务分析时间由原来的1 d缩短到现在的5 s,查询时间为秒级响应。通过建立注入井生产数据多维分析模型,在中国石油天然气集团公司实现了注入井宏观管理分析、问题井管理分析、注入井生产运行分析等应用。实现了系统的快速响应,满足了高效分析需求。注入井生产数据分析粒度由原来的油田细化到单井,业务分析更为细致,能够实时掌握油气生产动态。

中国石油油气生产数据管理与应用实践

中国石油油气水井生产数据管理系统(以下简称A2系统)作为数字化油田建设的一部分,整个系统的建设完成,实现了中国石油各油田油气开发数据的统一管理,全面实现了实体数据管理、数据采集、日报、月报、年报的单轨运行。建立起油气藏开发生产数据传输、存储、处理、发布、管理和应用于一体,规范、统一、安全、高效的现代生产管理系统,使得中国石油在信息化管理上实现了一个新的跨越。本文主要介绍A2系统的一些技术特点,作为类似系统开发的参考经验,实现经验共享。

中国石油新能源电力系统

中国石油勘探开发研究院结合近年来油气田新能源项目的发展现状和趋势,并通过对当前新能源电力业务的梳理和详细调研,设计并实现了中国石油新能源电力系统。该系统基于数据中台,结合大数据、人工智能技术及多元数据分析算法,按照业务场景建立了不同的数据分析模型,进行了数据分析和数据治理,从而实现智能化的数据分析。构建出了基于云平台底层的数据模型;利用BI(商务智能)报表展示工具,实现了新能源电力数据可视化分析;在数据湖架构和BI报表展示的基础上,设计、开发完成了中国石油新能源电力系统。通过系统的建设满足了中国石油新能源电力信息化建设需求,丰富了新能源电力挖掘与数据分析的思路和方法,提升了数据采集和数据使用效率,更好地为新能源电力的生产管理和决策分析提供依据。