油气田工程的研发成本管理创新策略探讨

油气田企业研发成本管理创新不仅是为了适应国家和油气行业制度性考核要求,也是适应央企提质增效行动计划和实施知识产权战略管理的现实需要。以某油气田企业为例,针对油气田工程的研发成本管理存在的诸多问题,分析油公司体制下油气田工程业务对科学研究(应用性基础研究和应用研究)、试验发展活动的需求和研发高投入客观情况,应用系统分析原理,从油气勘探开发工程业务-工程类型-研发项目类型-研发项目预算-研发项目实施-研发项目核算-研发项目绩效评估(研发投入强度计算和研发费用加计扣除)等分析路径,研究提出油气田工程的研发成本管理创新思路和策略。研究认为,油气田工程的研发投入主要包括科学研究和试验发展经费,科学研究项目成本管理较为完善,而试验发展项目投入较大,其项目管理和成本管理均较弱。针对油气田工程的试验发展项目成本管理创新,建议通过加强研发项目合同管理,提升研发项目全生命周期合理合规化管理水平,强化研发成本预算和核算管理优化,增强研发项目数字化管理能力,重视研发费用加计扣除精益化等措施,切实提高油气田企业研发成本管理创新水平,以增大研发投入比重和加计扣除税额,彰显油气田企业科技创新驱动发展态势。

加强社会保险稽核管理的对策与建议

随着我国社会的发展,社会保障体系也进一步得到改善,其中社会保险是社会保障体系中重要的组成部分,对实现社会保障体系具有十分重要的意义.社会保险稽核管理工作是社会保险中一项基本内容,也是规范社会保险业务的有力手段.加强社会保险稽核管理,可以规范参保缴费项目,避免社会保险基金流失,有效维护参保人员的社会利益.但目前我国社会保险稽核管理工作中还存在一些问题,需要采取有效的措施进行改进.本文就分析了目前我国社会保险稽核管理中的不足,并提出有效的解决对策.

油气行业补充医疗保险精算模型的构建

企业补充医疗保险能否实现收支平衡是资金能否可持续发展的重要前提,而预测企业补充医疗保险的赔付风险是判断资金收支能否平衡的前提。为了研究油气企业稳健可持续的补充医疗保障策略,采用保险精算学的基本原理,对A油气公司企业补充医疗保险保障情况进行分病种、性别及人员状态的精算模型构建,进而对单病种发病率、单病种次均赔付额、参保人数进行参数测算,预测补充医疗资金赔付风险,以期为相关政策的制定提供依据。研究结果表明:①从职工年龄结构来看,虽然总参保人数维持在一个较为稳定的数量,但随着老龄化进程加速,退休人数呈上升趋势,资金总赔付支出呈持续上升;②医疗支出随时间变化总体呈上升趋势;③通过补充医疗保险赔付精算模型的构建,为赔付风险预测提供了理论基础,为补充医疗资金收支平衡的可持续发展提供了研究依据,有利于油气企业站在全局的高度上制定稳健可持续的补充医疗保险政策。

天然气上游企业发展环境分析

天然气上游产业作为天然气工业的支柱也是国家的基础产业,天然气工业上游业务在天然气工业和区域经济发展中具有极其重要的战略地位。其产业研究发展不仅关系到油田所在地地区的经济发展和社会稳定,而且关系到天然气工业乃至全国的经济发展。天然气行业,如何找到适应新形势的思路和方法,以达到增加储量的目的,最大程度地满足国家能源安全的需要是当前面临的问题。文章通过分析天然气上游企业的内外部战略环境,以及运用五力模型对天然气上游企业的勘探与生产进行产业发展分析,并得出相关结论与建议。中国的天然气业务正进入快速发展的黄金时代。在全球能源革命和国内能源发展新形势的背景下,国内上游天然气业务面临一系列新问题和新挑战。因此,对新的产业形势进行分析,对于规划和布局国内天然气上游业务的中长期发展具有重要的战略意义。

可中断天然气客户调峰补偿机制

面对每年严峻的冬季天然气保供形势,国内三大石油公司(中国石油天然气集团有限公司、中国石油化工集团有限公司、中国海洋石油集团有限公司)气田放量生产,全力应对冬季用气量高峰,优化生产组织,天然气产能得到了最大限度的发挥。同时销售方面对可中断用户进行限产甚至关停,以保障居民基本生活用气,但可中断用户却没得到相应的补偿。为了使可中断天然气客户的利益得到切实有效的保障,从国家政策、配套措施、实施步骤等方面研究和建立了一套行之有效、具有较强可操作性的可中断客户调峰补偿机制。研究结果表明,可通过采取以下4项措施建立可中断客户调峰补偿机制:①建立市场化补偿机制,天然气价格全面市场化;②建立可中断调峰能力市场化交易机制,取暖季通过市场化交易销售给不可中断的城市燃气客户,从而获取补偿。③政府政策性补偿补贴可中断客户停气的损失。④供气企业在非采暖期给予可中断客户一定优惠。

基于BP神经网络的数据挖掘方法在需求预测中的应用研究

【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预测需求提供了一种有效的工具。