一、基于GM(1,1)模型的东辛采油厂产量预测研究（论文文献综述）
王主鑫,朱颖,张晓宇,潘尔顺[1]（2019）在《基于空间相关性的制造业质量竞争力指数分析与预测》文中研究表明制造业质量竞争力指数（Manufacturing Quality Competitiveness Index, MQCI）是反映我国制造业质量竞争力整体水平的经济技术指标,具有空间相关性的特点。从地缘因素角度运用莫兰指数对我国各个地区制造业质量竞争力指数进行空间相关性分析;运用k-means++聚类算法对我国各个省市进行聚类分析,按照MQCI对各个省市进行区域划分;根据莫兰指数和聚类结果对各个省市的MQCI进行预测。提供了从空间相关性角度对MQCI进行分析的新思路,为优化区域一体化质量战略提供决策指导。
刘静[2]（2018）在《采油厂产量监控及预警系统的设计与实现》文中指出近十年来,随着网络技术的发展,世界各大石油公司如BP、壳牌、埃克森都推出了信息化战略方案。在我国,中石油、中石化旗下的各油田也都逐渐加快了信息化建设步伐。本论文来源于中石化胜利油田东辛采油厂的实际项目。东辛采油厂自1986成立以来,经过三十多年的开采,已进入特高含水（含水量超过90%）开发期,挖潜空间越来越小。近几年,采油厂又受投资、成本、开发管理、信息化建设等诸多因素的影响,稳产难度越来越大。作为中石化的下属企业,随着信息化的推进,只有做好采油厂生产过程管理、产量的监控及预警,才能达到采油厂保障稳步生产的目标。本论文将以东辛采油厂为主要研究对象,以提高生产监控及预警水平为目标,改革原有的模式,设计并实现一个采油厂产量监控及预警系统。在本论文中,阐述了利用Rational Rose对系统进行分析建模,采用了超文本预处理器（PHP）,Java EE技术和Oracle数据库,以及My Eclipse对系统进行设计实现。论文首先对现有采油厂产量监控及预警的现状作了分析研究。在对系统进行可行性分析的基础上,用UML用例图的方法对系统基本功能进行了分析,绘制了一定数量的相关联的用例图,明确阐述了系统的功能需求。论文分别对需求的三大功能模块:用户信息管理、生产过程监控、产量波动预警进行了详细的模块流程设计和算法描述。同时,对数据库实际需求进行研究分析,设计了数据库的基本结构,并对数据表格进行了规划设计。最后,按照系统设计实现的基本过程,展示了各功能模块实现的界面结构图。
查玉强,伊向艺,李凤颖,叶青,张力[3]（2015）在《基于改进的灰色GM（1,1）模型对气井产量的预测》文中指出在油气田开发中,准确的产量预测对开发调整部署和提高措施作业的效益有重要作用,灰色GM（1,1）模型灰色预测方法具有所需样本少、预测精度高、计算速度快和操作方便等优点,特别适用于油气井生产指标的预测。针对传统的灰色GM（1,1）模型在建模和预测过程中存在的不合理性,对原始数据进行预处理以提高原始数据序列的光滑度,并以任意数据点作为已知条件,优选模型边界条件,建立改进的灰色GM（1,1）模型,通过实际生产数据的验证,改进后的模型提高了预测精度,预测结果可靠,能为生产决策提供参考。
杨乾[4]（2012）在《基于大系统控制论的天然气产销协调控制研究 ——以川渝地区为例》文中指出天然气作为一种能源战略物资,对我国经济和社会发展的影响越来越明显。而随着天然气市场需求的日益膨胀,天然气供需矛盾已经阻碍了相关行业及国民经济的发展。本文对川渝地区天然气的生产与消费状况及当前面临的供需缺口问题进行了详细的分析,并运用大系统控制论及系统工程相关理论,结合天然气产销业务链的现状,提出了天然气产销协调控制系统模型。该系统分为生产子系统和消费子系统两大子系统,构建两个子系统协调级模型分别协调控制生产系统和消费系统,使子系统运行指标达到最优状态。并在此基础上,设置最高级总协调级模型,来协调天然气生产与消费市场,使得天燃气行业整体处于优化运行状态并缓解天然气缺口问题。同时,本文对模型进行了修正,提出了一类天然气产销动态大系统协调控制模型。设置参数辨识和自适应算法,提高了模型的简便性和动态性,更符合天然气市场的实际状况。最后,依据相关历史数据对模型进行验证,结果显示天然气产销缺口出现明显减小,得到了良好的协调效果。得出了要解决天然气供需缺口问题要实施及时的双向协调控制手段,一方面生产单位提高产能,另一方面,加强对消费市场的天然气资源配置调控。本研究对决策者具有参考价值和一定的实用价值。
袁爱武,孙桂生,杨先勇,陈刚,郑晓松[5]（2007）在《一种新型天然气产量预测模型》文中进行了进一步梳理随着气田进入开发后期,采气成本逐年增加,有必要加强天然气开采短、中、长期规划工作,以最大限度地降低采气成本,提高经济效益。为了保证天然气开采规划方案的科学性和顺利实施、提高天然气产量预测的精确度,根据天然气开采过程中的产量变化规律,选取了广义翁氏模型和一次指数平滑模型这两种常规预测模型,并应用最优化理论综合考虑了其特征,建立了一种新型天然气产量预测模型———最优化模型。通过对实际生产数据的拟合分析,可以看出:该模型一方面保持了广义翁氏模型的特征,另一方面又弥补了一次指数平滑模型的不足,实现了二者的最优组合,且具有更好的拟合预测效果。从现场实际应用来看,该模型预测结果较准确,适用于天然气产量预测。
鞠武,潘尔顺[6]（2004）在《基于GM（1,1）模型的东辛采油厂产量预测研究》文中研究说明本文介绍了GM（1,1）模型的建模过程,考虑油田产量数据较少的现状,将其视为灰色系统,并利用灰色系统GM（1,1）模型对油田石油产量进行了预测。经实证,模型的精度符合要求,预测结果可以为采油厂提供决策依据。
二、基于GM(1,1)模型的东辛采油厂产量预测研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于GM(1,1)模型的东辛采油厂产量预测研究（论文提纲范文）
（1）基于空间相关性的制造业质量竞争力指数分析与预测（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 制造业质量竞争力指数分析和预测模型构建 |
| 2.1 制造业竞争力指数的空间相关性检验 |
| 2.2 加权聚类模型构建 |
| (1) 熵信息构权法确定聚类指标权重 |
| (2) AP聚类算法确定最佳聚类数目 |
| (3) k-means++算法聚类模型 |
| 2.3 考虑空间相关性的灰色预测模型 |
| (1) 对制造业质量竞争力指数进行分解 |
| (2) 改进灰色理论预测模型构建 |
| 3 制造业质量竞争力指数分析与预测 |
| 3.1 制造业质量竞争力指数空间相关性分析 |
| 3.2 制造业竞争力指数聚类分析 |
| 3.3 制造业质量竞争力指数预测 |
| 4 结语 |
（2）采油厂产量监控及预警系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.2 背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 产量监控及预警发展趋势 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究方法和思路 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 设计目标 |
| 2.2 系统可行性分析 |
| 2.2.1 技术可行性分析 |
| 2.2.2 经济可行性分析 |
| 2.2.3 环境可行性分析 |
| 2.3 系统模型及数据流图 |
| 2.3.1 数据流图 |
| 2.4 系统功能性需求分析 |
| 2.4.1 用户管理需求分析 |
| 2.4.2 生产监控需求分析 |
| 2.4.3 生产预警需求分析 |
| 2.5 系统非功能性需求 |
| 2.5.1 系统的可靠性 |
| 2.5.2 系统的可扩充性与易维护性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统概要设计 |
| 3.1 系统实体—关系图 |
| 3.2 模块类的设计 |
| 3.2.1 用户管理模块 |
| 3.2.2 生产监控模块 |
| 3.2.3 生产预警模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计 |
| 4.1 系统模块流程设计 |
| 4.1.1 用户管理模块流程设计 |
| 4.1.2 生产监控模块流程设计 |
| 4.1.3 生产预警模块流程设计 |
| 4.2 数据库的详细设计 |
| 4.2.1 系统关系模型 |
| 4.2.2 数据表设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统的实现 |
| 5.1 系统的运行环境 |
| 5.1.1 系统硬件环境 |
| 5.1.2 系统软件环境 |
| 5.2 用户管理模块的实现 |
| 5.3 系统主界面的实现 |
| 5.4 生产监控模块的实现 |
| 5.5 生产预警模块的实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于改进的灰色GM（1,1）模型对气井产量的预测（论文提纲范文）
| 1传统GM(l,l)模型的建立及实质[2] |
| 2改善原始序列光滑性 |
| 2.1检验数据序列光滑性 |
| 2.2改善数据序列光滑性 |
| 3GM(1,1)模型的改进 |
| 3.1边界条件的改进 |
| 3.2外推预测的改进 |
| 4模型精度检验 |
| 4.1残差检验法 |
| 4.2后差检验法 |
| 5实例分析 |
| 5.1原始数据序列预处理 |
| 5.2光滑性检验 |
| 5.3确定边界条件 |
| 5.4建立优化的GM(1,1)模型 |
| 5.5生成GM(1,1)模型拟合值 |
| 5.6模型精度检验 |
| 5.7产气量预测效果对比 |
| 6结论 |
（4）基于大系统控制论的天然气产销协调控制研究 ——以川渝地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.1.1 天然气资源对国民经济的重要性 |
| 1.1.2 解决天然气产消失衡问题的紧迫性 |
| 1.1.3 缓解供需矛盾问题的思路总结 |
| 1.2 国内外技术发展现状和趋势 |
| 1.2.1 国外技术发展现状和趋势 |
| 1.2.2 国内技术发展现状和趋势 |
| 1.3 研究内容意义及方案 |
| 1.3.1 天然气产销现状及缺口问题概述 |
| 1.3.2 天然气协调控制研究的重要性 |
| 1.3.3 研究方法、创新及思路 |
| 1.4 当前存在的主要问题 |
| 1.5 研究方案及技术路线 |
| 第2章 相关理论综述及天然气大系统分析 |
| 2.1 相关理论简介 |
| 2.1.1 大系统控制论 |
| 2.1.2 广义模型化方法 |
| 2.1.3 系统工程与运筹学基础理论 |
| 2.1.4 大系统分析的任务 |
| 2.2 川渝地区天然气气生产与销售现状分析 |
| 2.2.1 川渝地区天然气开采业概况 |
| 2.2.2 川渝地区天然气消费结构现状分析 |
| 2.2.3 川渝地区天然气消费市场基本特征 |
| 2.2.4 川渝地区天然气销售市场需求预测分析 |
| 2.3 川渝地区天然气产销业务链分析及大系统构建 |
| 2.3.1 川渝地区天然气产销业务链 |
| 2.3.2 天然气产销大系统的提出 |
| 第3章 天然气协调控制系统广义模型化 |
| 3.1 天然气协调控制系统模型需求分析 |
| 3.1.1 天然气产销协调控制系统分析方法 |
| 3.1.2 天然气企业面临的产销协调控制问题分析 |
| 3.1.3 构建天然气协调控制大系统模型的必要性分析 |
| 3.2 天然气生产子系统概念模型化 |
| 3.2.1 生产子系统二级子系统关联分析 |
| 3.2.2 生产子系统影响因子关联分析 |
| 3.2.3 生产子系统数学模型建立 |
| 3.3 川渝地区天然气销售子系统模型化 |
| 3.3.1 消费子系统影响因素分析 |
| 3.3.2 消费子系统影响因子及关联分析 |
| 3.3.3 销售子系统数学模型建立 |
| 3.4 天然气协调控制系统模型化 |
| 3.4.1 协调控制系统关系模型建立 |
| 3.4.2 协调控制系统数学模型建立 |
| 第4章 天然气产销动态大系统协调控制模型 |
| 4.1 天然气产销大系统协调发展的多级递阶结构 |
| 4.2 天然气产销大系统控制模型 |
| 4.2.1 子系统状态方程模型 |
| 4.2.2 协调控制系统的状态方程 |
| 4.2.3 动态协调控制大系统模型结构的确定 |
| 4.2.4 模型结构形式的简化 |
| 4.3 天然气产销大系统自适应协调控制 |
| 4.3.1 时变参数的估计与预测 |
| 4.3.2 状态变量的自适应预测 |
| 4.3.3 自适应协调控制算法 |
| 4.3.4 小结 |
| 第5章 控制模型的应用及评价 |
| 5.1 天然气产销动态大系统协调控制模型应用 |
| 5.1.1 以西南油气田分公司为例 |
| 5.1.2 要解决的主要问题 |
| 5.2 控制模型在本案例中的应用 |
| 5.2.1 状态方程模型调整及化简 |
| 5.2.2 模型求解及优化 |
| 5.2.3 案例结论分析 |
| 5.2.4 决策分析 |
| 5.3 控制模型评价 |
| 第6章 总结及展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（5）一种新型天然气产量预测模型（论文提纲范文）
| 一、引 言 |
| 二、数学模型 |
| 1.广义翁氏模型 |
| 2.一次指数平滑模型 |
| 3.最优化模型 |
| 三、计算实例及其结果分析 |
| 四、结论与认识 |
（6）基于GM（1,1）模型的东辛采油厂产量预测研究（论文提纲范文）
| 1 建立灰色模型GM(1,1) |
| 1.1 累加生成数列 |
| 1.2 建立时间驱动函数 |
| 1.3 还原累加生成数列 |
| 1.4 模型检验 |
| 2 实证分析 |
| 2.1 生成累加数列 |
| 2.2 建立预测模型 |
| 2.3 对累加数列进行预测 |
| 2.4 模型检验 |
| 2.5 预测产量 |
| 3 结论 |
四、基于GM(1,1)模型的东辛采油厂产量预测研究（论文参考文献）
- [1]基于空间相关性的制造业质量竞争力指数分析与预测[J]. 王主鑫,朱颖,张晓宇,潘尔顺. 工业工程与管理, 2019(01)
- [2]采油厂产量监控及预警系统的设计与实现[D]. 刘静. 中国石油大学(华东), 2018(09)
- [3]基于改进的灰色GM（1,1）模型对气井产量的预测[J]. 查玉强,伊向艺,李凤颖,叶青,张力. 油气藏评价与开发, 2015(04)
- [4]基于大系统控制论的天然气产销协调控制研究 ——以川渝地区为例[D]. 杨乾. 西南石油大学, 2012(03)
- [5]一种新型天然气产量预测模型[J]. 袁爱武,孙桂生,杨先勇,陈刚,郑晓松. 天然气工业, 2007(02)
- [6]基于GM（1,1）模型的东辛采油厂产量预测研究[J]. 鞠武,潘尔顺. 工业工程与管理, 2004(S1)