鄂尔多斯盆地DJ区块煤层压裂主控因素及最优区间

鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-CV从地质和工程两方面筛选了影响日均产气的主控因素。为进一步验证该方法的准确性,利用随机森林回归算法预测煤层气井的产气情况,测试井的决定系数R2=0.85,预测效果较好并验证了RF-CV方法的准确性。基于熵值法(entropy method,EM)的逼近理想解排序法(technique for order preference similarity to ideal solution,TOPSIS)对DJ区块127口井的产气效果进行综合评价,选出相对贴近度前12的井,利用统计分析法对优选的井与全部井进行了对比分析,确定了工程主控因素的最优区间,研究结果对煤层气井的压裂规模优化和有效开发提供了借鉴。

对CMAR算法的分析与改进

通过引进信息增益计算各属性的熵值,并按照熵值进行排序建立数据字典F-list,进而建立FP-树,实现对CMAR算法的改进。

包装印刷企业社会责任披露评价体系构建与应用——基于障碍因子分析法

包装印刷产业作为一个与生产、流通、消费密切相关的产业,一方面对推动经济和社会发展起着重要的作用,另一方面又对环境造成了严重的污染,因此,其社会责任信息披露质量尤为重要。文章选取我国上市包装印刷企业作为研究样本,基于5个方面56项社会责任披露评价指标,构建包装印刷行业社会责任披露评价体系,利用熵值TOPSIS法对全样本公司2015—2019年的披露水平进行评价,并使用障碍因子诊断模型对社会责任披露阻碍因素进行分析,以发现质变下的量变情况及变动方向。结果表明:我国包装印刷企业社会责任信息披露水平差异明显,“马太效应”表现较为显著,主要障碍因素为责任管理、市场管理、环境管理,相关企业可以此为突破口,提高社会责任披露质量,增强企业核心竞争力。