基于机器学习的勘探开发数据质控方法研究被引量：1

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摘要数据是油气藏研究的基础。长庆油田大型一体化油气藏研究与决策支持系统(简称RDMS)整合新建了长庆油田动静态基础数据库和研究成果库,形成了海量数据资源池,数据源头众多,且存在同一类型数据不一致情况。针对这些问题,应用Python爬虫、神经网络等大数据及机器学习方法,开发PDF文档自动解析与数据提取、图像中数据识别等程序,并应用到录井完井报告、测井蓝图质量查验以及标密资料脱密处理等方面,使数据质量问题的发现变被动为主动,提高了数据准确性,并杜绝了泄密隐患。

作者李良薛媛高源苏建华蔡少锋

机构地区中国石油长庆油田公司勘探开发研究院、低渗透油气田勘探开发国家工程实验室

出处《信息系统工程》 2021年第4期146-147,150,共3页

关键词大数据机器学习爬虫图像识别数据质量

分类号 TE34 [石油与天然气工程—油气田开发工程] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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参考文献3

1杨华,石玉江,王娟,杨倬,姚卫华,邹永玲.油气藏研究与决策一体化信息平台的构建与应用[J].中国石油勘探,2015,20(5):1-8. 被引量：15
2熊畅.基于Python爬虫技术的网页数据抓取与分析研究[J].数字技术与应用,2017,35(9):35-36. 被引量：48
3张磊,陈东,王建新,高献伟,段晓毅.机器学习算法与应用[J].北京电子科技学院学报,2017,25(4):51-56. 被引量：3

二级参考文献22

1史海成,王春艳,张媛媛.浅谈模式识别[J].今日科苑,2007(22):169-169. 被引量：12
2赵志勇.数据链系统与技术[M]. 电子工业出版社, 2014 被引量：1
3(法)鲁卡·考森蒂诺(LucaCosentino)著,李阳等译.油藏评价一体化研究[M]. 石油工业出版社, 2003 被引量：1
4王宏琳著.石油勘探开发信息化[M]. 石油工业出版社, 2001 被引量：1
5汤素丽,罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用,2009,22(10):59-61. 被引量：34
6丁世飞,齐丙娟,谭红艳.支持向量机理论与算法研究综述[J].电子科技大学学报,2011,40(1):2-10. 被引量：925
7林加乡,葛元.浅谈BP神经网络在模式识别中的应用[J].电脑知识与技术,2011,7(3):1543-1545. 被引量：5
8王千,王成,冯振元,叶金凤.K-means聚类算法研究综述[J].电子设计工程,2012,20(7):21-24. 被引量：308
9胡伟.改进的层次K均值聚类算法[J].计算机工程与应用,2013,49(2):157-159. 被引量：63
10甄盼好.浅谈机器学习方法[J].网络安全技术与应用,2014(1):176-177. 被引量：7

共引文献61

1沈承放,莫达隆,黄文韬.网页数据采集算法及在住户调查中的应用[J].统计与决策,2021(7):52-56. 被引量：5
2刘娟娟,杨根福.移动端儿童数字阅读行为采集与可视化研究[J].内江科技,2021,42(5):18-19.
3李巧娜,汪勇.基于Python的大众点评医疗机构数据爬取与分析[J].中国科技论文在线精品论文,2022(2):270-279.
4梁晶,陈中元,张永宏,唐明灯.基于Python语言的“网络攻防技术”课程教学改革探索[J].中国多媒体与网络教学学报（电子版）,2020(14):48-50. 被引量：3
5雍龙泉,贾伟,张建科.基于爬虫技术与智能算法的网络舆情监测[J].智能计算机与应用,2021,11(4):35-38. 被引量：3
6石玉江.智能油田在中国的研究现状分析[J].海峡科技与产业,2016,29(12):81-83. 被引量：11
7付金华,石玉江,王娟,陈芳,杨倬.长庆油田勘探开发服务型共享数据中心构建研究[J].中国石油勘探,2017,22(6):1-8. 被引量：12
8李凌,蔡芳.基于微信公众号的高校通知平台开发与设计[J].数码世界,2018,0(4):474-474.
9夏天琦.Python爬虫获取网络图片[J].电子世界,2018,0(10):101-101. 被引量：1
10周问宇,王磊.基于网络爬虫的手机离线ACM题库的设计与实现[J].电脑编程技巧与维护,2018(7):71-73.

同被引文献12

1郭长杰,王浩翔,刘晓,张春生.浅析机器学习技术在油气行业的应用场景[J].信息系统工程,2017,30(5):100-103. 被引量：11
2邓存彬,虞慧群,范贵生,朱虎超.燃气客服热线的中文文本情感分析[J].华东理工大学学报（自然科学版）,2019,45(1):140-147. 被引量：5
3傅敏,宋晓健,范劲松,张建刚,李彭.基于数字滤波算法的天然气管道运行监控[J].油气田地面工程,2019,38(A01):154-158. 被引量：1
4李菊花,陈晨,肖佳林.基于随机森林算法的页岩气多段压裂井产量预测[J].长江大学学报（自然科学版）,2020,17(4):34-38. 被引量：5
5赵堂玉.2020年中国天然气产业链发展回顾及展望[J].油气储运,2021,40(4):371-376. 被引量：21
6严子铭,王涛,柳占立,庄茁.基于机器学习的页岩气采收率预测方法[J].固体力学学报,2021,42(3):221-232. 被引量：10
7周淑慧,孙慧,梁严,昝光杰,刘勇,刘晓娟.“双碳”目标下“十四五”天然气发展机遇与挑战[J].油气与新能源,2021,33(3):27-36. 被引量：49
8韩宝坤,何景涛,王金瑞,张凯,赵明明,李念冲.天然气管道泄漏声学检测及定位方法[J].噪声与振动控制,2021,41(5):58-64. 被引量：10
9尤诚程.机器学习在天然气泄漏检测中的应用展望[J].中国石油和化工标准与质量,2021,41(20):49-50. 被引量：2
10那幸仪,贾俊铖,赵晓筠,张莉,李凡长.基于小波变换和LSTM模型的城市天然气负荷预测[J].计算机应用与软件,2021,38(12):61-66. 被引量：15

引证文献1

1谢雨桐,王勋,郭蕙心,铁宇.机器学习在天然气行业的应用[J].城市燃气,2023(10):21-25.

1李美玉.一种协同式油田勘探开发数据应用模式的构建[J].信息系统工程,2021,34(2):129-130.
2林鸿.计算机网络应用中关于泄密隐患问题防范和管理关键要素探究[J].计算机产品与流通,2020(10):108-108. 被引量：1
3李浩文,李怀宇,胡东明,张羽,张志坚,梁之彦,李立.毫米波云雷达杂波质控方法研究[J].广东气象,2021,43(3):51-54. 被引量：2
4秦晓雪.科技期刊泄密风险及保密管理对策分析[J].出版与印刷,2021(2):67-71. 被引量：6
5徐希,戈小中,童晓辉,刘俊.纯电动客车CAN通信上位机的设计与应用[J].客车技术与研究,2021,43(3):47-50. 被引量：2
6涉密人员在岗管理(二)[J].保密工作,2020(12):64-64.
7肖媛.军工企业数字化档案工作中关键环节保密风险管控措施[J].机电兵船档案,2021,37(3):59-61. 被引量：1
8陈杰,张玉峰.仪控一层PDF数据自动建模的仿真研究[J].仪器仪表用户,2021,28(6):50-52.
9刘宇,刘畅,吴辉,柳溪.基于接口仿真的雷达软件测试自动化技术研究与应用[J].测试技术学报,2021,35(3):190-198. 被引量：3

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