油田开发规划模型

从区块开采成本最低的角度出发，分析了油田开采的成本形式，建立了产量为约束条件的油田开发经济模型，根据具体井位确定方式以及井数与产量的关系，修正了最低成本规划模型；进行了算例分析.     

可耗竭资源开采中的资源税征收预期影响研究

资源税是促使资源有效开采的一条重要途径.首先分别建立了资源开采有效、开采不足和开采过量的优化开采模型,得到相应的资源价格的优化路径;然后描述了资源税征收预期过程,利用全概率公式推导出各时刻征收资源税的概率,进而建立了征收预期下优化开采模型,得到保证资源有效开采的资源税表达式.结果表明:在特定条件下政策预期可转变为征税或不征税两种状态,政府只有创造条件引导政策预期转为征收资源税,才能使资源有效开采;状态转换时间及税率大小随参数变化而变化.     

油田多级站定位优化问题的神经网络方法

建立了油田多级站定位优化数学模型，提出了求解该模型的神经网络方法，并在计算机上进行了仿真求解.     

基于技术视角的页岩气项目实物期权模型

我国页岩气项目在政府推动下迅速兴起，国有企业主导资源开发利用。然而，我国页岩气开采成本居高不下，需要优化投资决策。如何评价页岩气项目的经济可行性成为投资者面临的难题。我国页岩气开采技术尚未成熟，深部地层水平井分段压裂技术是我国页岩气开采独特的技术难题。已有文献没有充分考虑页岩气开采的技术因素，导致页岩气项目投资评价不够科学合理。因此，本文将技术因素纳入页岩气项目投资决策之中，构建页岩气项目实物期权模型，研究得出以下结论：一是在页岩气勘查评估中运用技术手段，优选初始产量较高，递减指数较低和开采时间较长的页岩气气田，降低页岩气项目的投资临界值；二是水平井分段压裂技术提高页岩气产量，准确的钻井轨迹减少水平井单位成本和钻进距离，增加页岩气项目的投资价值；三是我国页岩气开采新技术广泛应用，降低页岩气市场的期望增长率和标准差，减少页岩气市场波动，降低投资门槛。     

约束条件下地下水可持续开采策略研究

当前，在我国面临水危机威胁的情况下，研究地下水的可持续开采问题具有很重要的现实意义。本文首先给出地下水储量的表达式，并定义地下水可持续开采的概念，在此基础之上，探讨动态的地下水储量方程，并归纳出影响地下水储量的因素。最后，分两种情况讨论约束条件下可持续的地下水开采策略。     

储量不变条件下地水可持续开采策略

在我国面临水危机威胁的情况下,研究地下水的可持续开采问题具有很重要的现实意义.本文首先给出了地下水储量的一般关系式,并定义了地下水可持续开采的概念.在此基础之上,探讨了动态的地下水储量方程,并归纳出影响地下水储量的因素.最后,分两种情况讨论了在地下水储量不变的条件下可持续开采的策略.     

油田注水系统生产过程仿真软件ISPPS

介绍了油田注水系统生产过程仿真软件ＩＳＰＰＳ的设计和实现。以系统基本水力元件数学模型为基础，应用节点方程模型建立了系统数学模型。提出系统模型简化策略，极大提高了系统仿真计算速度。该软件目前已应用于大庆杏北油田注水系统，效果显著。     

基于GIS和生产数据库的油田注水系统仿真

利用油田GIS(地理信息系统)提供的注水系统静态数据和实际生产动态数据来对油田注水系统进行仿真,建立油田注水系统的仿真模型,并介绍了求解步骤,通过实例进行了验证。该模型对于油田运行管理具有一定的实用价值。     

矿井开采条件的模糊综合评价研究

矿井开采条件是影响煤矿设计和生产的重要因素,它是一个由多个子因素组成的综合指标。本文在对开采条件评判指标体系进行了分析的基础上,应用模糊综合评判的理论建立了开采条件的综合评判模型,并在实际矿井中进行了应用。     

油藏含水饱和度的泊松过程分析方法

本文将含油储层中任一直线穿越孔隙合理地假设为Ｐｏｉｓｓｏｎ过程，应用概率论和随机过程的有关方法，综合利用孔隙大小的统计分布及其它储层参数，导出注水开采油藏任一宏观流线上水淹速度的表在式，为进行误差估计，同时导出了这一速度的方差表达式，从而解决了注水开采油藏任一时刻水浸范围及含水饱和度的分析预测问题．文章结果还可用于生产井见水时间及含水率变化的分析计算，实例验证了上述理论结果，并示范了具体计算的方法步骤．     

CRUDE OIL PRICE FORECASTING WITH TEI@I METHODOLOGY

The difficulty in crude oil price forecasting, due to inherent complexity, has attracted much attention of academic researchers and business practitioners. Various methods have been tried to solve the problem of forecasting crude oil prices. However, all of the existing models of prediction can not meet practical needs. Very recently, Wang and Yu proposed a new methodology for handling complex systems-TEI@I methodology by means of a systematic integration of text mining, econometrics and intelligent techniques.Within the framework of TEI@I methodology, econometrical models are used to model the linear components of crude oil price time series (i.e., main trends) while nonlinear components of crude oil price time series (i.e., error terms) are modelled by using artificial neural network (ANN) models. In addition, the impact of irregular and infrequent future events on crude oil price is explored using web-based text mining (WTM) and rule-based expert systems (RES) techniques. Thus, a fully novel nonlinear integrated forecasting approach with error correction and judgmental adjustment is formulated to improve prediction performance within the framework of the TEI@I methodology. The proposed methodology and the novel forecasting approach are illustrated via an example.     

石油价格跳跃下期货价格动态模型及实证分析

引入跳扩散过程描述石油价格的变化,在风险溢酬一定的假定下,推导出石油期货价格的动态变化模型和定价模型.通过石油期货价格数据对石油价格模型进行实证检验,发现石油价格具有两个显著特征:1)价格有明显的跳跃和均值回复特征,2)投资者对石油价格随机波动和跳跃风险要求正的风险溢酬.本文的另还利用两个期货价格序列对石油价格模型进行实证分析,它们可以用来确定风险溢酬参数,并用来分析石油价格的时间序列特征.     

基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量

特征表示和相似性度量是时间序列数据挖掘的基础工作, 其质量好坏直接影响后期的挖掘结果. 利用正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示, 分析特征维数对时间序列拟合效果的影响, 选取部分特征来描述序列的主要形态趋势, 提出了一种鲁棒性较强的形态特征相似性度量方法来近似度量时间序列, 且具有较高的相似性度量质量. 实验结果表明, 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量方法不仅满足下界要求, 具有较好的下界紧凑性和数据剪枝能力, 而且在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中取得了良好的效果.     

基于角色块的工作流模型挖掘

工作流挖掘可以从工作流日志中提取信息以获取工作流模型,但以往的研究得到的工作流模型基本上是基于活动的。首先对URPA模型进行了扩展,得到基于角色块的USPA模型。在此基础上,提出了一种基于角色活动图RAD的工作流模型挖掘算法。该算法利用管理者角色,以角色块结构表示工作流模型,满足US-PA模型。     

DBMiner数据挖掘平台及其应用

数据挖掘是智能信息处理的重要工具。介绍DBMiner数据挖掘平台的组成和原理，提出了多重知识模型的分层数据挖掘方法。基于综合衡量准则的决策性生成算法改善了生成决策树的结构和分类精度，基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法。该数据挖掘平台已应用于多个应用领域均取得满意结果，介绍了在多元合金材料预报和家庭远程医疗监护方面的应用。     

基于地域因素的连锁商业分布式决策树算法

连锁商业数据的"分布异构"和"地域差异"特性,使得传统决策树算法难以满足其跨区域的数据挖掘要求.通过分析不同地域经济水平、人口规模等地域经济因素对连锁商业网点销售行为的影响特征,提出将地域因素引入到连锁商业的分布式数据挖掘模型中;并在定义地域因子、决策树特征和决策树特征差异率等概念的基础上,提出了由地域分枝算法模块、特征差异算法模块和分店子树构造算法模块构成的RDT算法.通过在浙江某连锁商业集团杭州、绍兴、宁波、温州、台州、丽水和金华七个地市门店的实证分析,充分验证了算法模型的有效性.     

基于MapReduce的分布式改进随机森林学生就业数据分类模型研究

教育数据挖掘(educational data mining)是当代教育信息化发展的前沿研究领域,正在吸引越来越多教育学家和数据科学家的关注."大数据"时代背景下,随着数据处理规模的不断激增,现有的数据挖掘模型在单一处理节点的计算能力遭遇瓶颈,各类面向大数据处理的分布式计算框架应运而生.借助这些框架,面向解决高校就业数据挖掘问题的机器学习模型便可以满足未来大规模数据处理的需求,在未来数据集体量庞大的信息集成系统中为数据挖掘和决策支持提供帮助.以此为背景,本研究对比现有数据模型对研究目标对象的分类性能,提出了以引入输入特征加权系数来计算特征的信息增益作为特征最优分裂评判指标的改进随机森林模型来提升数据分类性能,通过仿真测试改进模型对于现有模型分类性能的提升情况,与此同时为解决大数据时代背景下面向海量数据分类任务的单节点性能瓶颈问题,提出了基于分布式改进随机森林算法的大规模学生就业数据分类预测模型.通过使用MapReduce分布式计算框架实现已训练模型在本地磁盘与分布式文件系统之间的序列化写入与反序列化加载过程,进而实现了基于改进随机森林模型的大规模数据分类模型的分布式扩展.     

基于文献计量模型的银行商业模式研究分析

本文梳理文献计量的方法体系,提出将描述统计和网络分析、数据挖掘和文本挖掘相组合,进行集成分析的新方案.进而对银行商业模式国内外研究进行分析,识别银行商业模式研究和应用的现状和发展趋势.研究发现:1)相较于其它领域的商业模式研究,银行商业模式科研产出少,研究起步晚,但在近期逐渐引起学界和业界的重视,出现高速增长趋势;2)目前,银行商业模式的科研质量堪忧,来源期刊影响力小,高质量文献有限;3)银行商业模式国内外研究的内容都在动态调整,对风险和创新的关注度大幅提升;4)国内研究对互联网金融和证券化等内容的关注度持续上升,而国际研究对电子渠道的关注让位于风险问题.     

基于过程挖掘的服务治理平台研究

针对设计时服务治理不能很好适应服务运行时的动态调整以及运行时服务治理缺乏对服务间关系的监控管理等问题,论文基于过程挖掘技术提出了融合业务需求、业务过程及服务运行信息的服务治理平台. 首先,论文建立了覆盖过程挖掘处理全过程、业务数据的服务治理元模型,包括日志记录、过程挖掘处理、服务治理反馈子模型;然后,论文建立了包含过程挖掘实例视图和控制视图的服务治理方法,以生成包含业务及服务运行信息的服务治理策略;最后,结合某交通物流云服务平台进行了应用验证. 结果表明,本平台提供了有效的综合业务与服务运行时分析的持续治理方式.     

关联规则分析方法在商业银行应用的若干问题

随着数据挖掘技术的发展,如何从海量数据中挖掘有用信息成为倍受关注的一个热点问题.银行信息的数据挖掘也成为非常活跃的应用领域.探讨了数据挖掘分析中的关联规则分析方法及在商业银行的应用,研究了其在分析客户交易行为及产品交叉营销等工作中的算法和模型,并提出了关联规则分析在商业银行应用的若干问题,指出了进一步研究的方向.