基于机器学习的石油多峰模型研究及应用

油田在实际开发过程中,受新区块投产、开发方案调整和“三采”措施等因素的影响,年产量数据会呈现多峰形态。针对经典的Hubbert、HCZ等模型不能直接拟合多峰数据序列的问题,开展了基于机器学习的油田产量多峰预测模型研究。基于Hubbert模型,对多峰数据序列进行分段最小二乘拟合,在拟合误差函数中引入控制分段个数的罚分项,采用动态规划算法,自动求得最优分段的多峰预测模型,该模型运用在实际的油田产量数据上,预测结果达到预期目的。提出了一种通过自动最优分段的线性回归学习来建立油田产量多峰预测模型的方法,在实际应用中具有建模简单、自适应性强的优点。

生产系统的产品再设计策略

为研究在单一产品生产环境中产品再设计对价值、成本和质量管理有关问题的影响，提出了一个动态规划模型，该模型可以确定企业最优的产品再设计程度和实施再设计的最优时间，这样能使累积的净产品价值最大化．该模型可以使用不同的学习率和不同的成本数据进行计算，最后的结果表明，早期实施最优产品再设计策略提高了产品的累积净价值．

H公司零部件车间精益化生产研究

以H公司零部件车间TYZ002型压缩机支架产线为研究对象,应用秒表测时法测量产线各操作单元标准工时并进行产线平衡研究,同时结合学习曲线的应用,lingo程序求解的应用,找出生产过程中的瓶颈工序,从而为生产过程中的不合理现象提出改进意见,并应用FlexSim软件对改善效果进行仿真模拟。通过对改善前后数据对比发现,产线平衡率和产能均得到较大提高。

基于学习理论的产品重新设计策略

为研究在单一产品生产环境中产品重新设计对价值、成本和质量管理有关问题的影响，我们提出了一个动态规划模型，该模型可以确定企业最优的产品重新设计深度和实施重新设计的最优时间，这样能使累积的净产品价值最大化。该模型可以使用不同的学习率和不同的成本数据进行计算，最后的结果表明，早期实施最优产品重新设计策略提高了产品的累积净价值。