简介:摘要:新时期各行业都在飞速发展,石油工业也是如此。伴随着高新科学技术的发展和进步,石油工程中的油田采掘技术水平也在不断提高,使得油田采掘工程更加完善,保证工程在不浪费油气资源的基础上用最简便的方式采掘出更多的石油和天然气。实际上,石油开采技术虽然有了显著提升,油田采集工程方案也有了一定的进步,但是,采油技术在实施工程过程中,由于受到各种外力因素的影响,仍然会出现各种各样意想不到的问题,开采工作仍具有很大的安全问题,面临很多挑战。想要防止油田采油工程进行期间出现各种安全问题,尽可能避免安全隐患,必须精进油田开采技术,明确正确的石油采集发展方向,不断推动石油行业的发展进步,为社会发展提供源源不断的动力。
简介:摘要:工程施工行业的数据分析和数据价值的挖掘对于项目生产、企业管理等具有重要意义,也是进行数字化转型的必然举措之一。目前,国内施工企业对数据的采集、管理基本依靠人工,对数据的分析也基本表现为基础统计分析,对海量数据进行统一分析和内在规律挖掘极度缺乏。本文提出的基于机器学习的工程施工大数据智能分析平台通过大数据处理分析技术,以建立业务模型为基础,明确业务场景,剖析业务问题,进而开展数据建模、算法建模、模型验证与优化等工作,同时提供资源调度与匹配优化等功能,最终将成熟的算法模型存储于模型库,为生产管理提供有效的辅助决策。该平台区别于通用性分析平台,以业务模型为基础,并提供可视化操作界面,具备行业友好性和操作便捷性,算法库和模型库也提供了良好的可扩展性,为工程施工行业的数据分析提供了良好的平台工具。