李淑
- 作品数：6 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国石油天然气集团公司更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理石油与天然气工程电气工程更多>>
- 基于TensorFlow.js前端机器学习进行线性回归拟合及油井压力预测研究被引量：1
- 2020年
- 近年来,随着人工智能技术的发展应用,机器学习的框架及研究工具逐渐成熟。其中,TensorFlow.js是由Google的AI团队发布的一款基于硬件加速的JavaScript库,用于训练和部署机器学习,用户在浏览器端就可以利用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)完成机器学习的基本任务。在油气田开发领域中,产生的生产及分析数据具有数据量小、相关性强的特点,在机器学习过程中,大部分业务通过浏览器就能进行简单的数据线性回归、分类、目标识别、可视化等处理操作,具有简单、快速、易学等特点。文章以线性回归模型为例,对探井试油过程中的油管压力数据采用前端机器学习方法进行线性回归拟合,并实现压力预测。
- 王鹏徐小辉肖萍李淑郭怡晓
- 石油勘探业利用数据湖开展数据治理
- 2022年
- 随着大数据技术的持续应用及发展,如今石油勘探行业开始实现大数据化发展,相关技术可以推进石油勘探过程中的数据共通,保证数据的应用有效性。因此,以石油勘探行业数据湖建设为研究视角,分析数据湖建设现状,指出数据湖建设中数据治理措施与建议,将有着一定的现实意义。
- 郭怡晓王鹏李淑倪锦萍
- 关键词：石油勘探
- 数据挖掘技术在油田企业生产中的应用分析被引量：1
- 2022年
- 油田企业在生产过程中需要开展油田开采、作业、运输等工作,同时在各环节当中会产生大量的数据信息,需要专门部门对这些数据进行挖掘和整理,建立能够及时查询数据、对企业生产做出精准预测的数据平台和数据库。在油田企业生产过程中,数据挖掘技术运用主要可分为数据准备、数据挖掘、评估结果三大环节。油田企业通过数据挖掘,将有效的数据信息用于指导企业生产和企业决策,以期提高油田企业的生产效益和市场竞争力。文章首先对数据挖掘技术进行概述,然后介绍油田企业在运用数据挖掘技术过程中应遵循的原则,最后对数据挖掘技术在油田企业财务分析和信息化建设两大方面的应用进行具体的介绍。
- 李淑王鹏郭怡晓安静毛娜
- 关键词：数据挖掘技术
- 基于温度参数的抽油机智能调速控制方法及装置
- 本发明涉及一种抽油机控制技术领域，是一种基于温度参数的抽油机智能调速控制方法及装置，前者包括根据设定的采集频率，采集井口温度数据；将井口温度数据输入至调速前馈控制模型中，获得对应的抽油机速度；根据获得的抽油机速度，获得对...
- 陈雷周春燕贾盛母丹王栋曾戡达李正勇谢宗英李淑周若男安静毛娜李权吴丹李成彬胡浩澜艾尔肯·买合苏提阿依努尔·依明江
- ORACLE网络瓶劲的解决技术
- 2003年
- 介绍了Oracle网络传输负载的解决技术,提高系统性能。
- 李淑惠满良
- 关键词：SQL函数共享池系统性能大型数据库
- 基于EPDM模型图示化配汽系统研发与应用
- 2021年
- 目前稠油的主要开采方式为稠油热采,主要采取蒸汽吞吐、蒸汽驱和SAGD等方式,单井注汽受到地面注汽管网、注汽井自身的吸汽能力等因素影响,没有安装计量装置的单井的汽量的核算工作有一定难度。本文通过一套建模算法,把锅炉产汽量定量分配到单井,加强油藏管理,优化注汽效果,精确蒸汽注入量,为稠油热采注汽研究提供一种思路。
- 李淑周若男安静毛娜母丹
