工业生产大数据挖掘技术概述

1、工业生产大数据挖掘技术概述技术创新，变革未来目录1. 大数据的一些认识2. 工业大数据挖掘的关键技术与算法3. 如何撰写高质量的大数据期刊论文4. 小结1. 大数据的一些认识数据的价值大数据的几个V/link?url=HglU05ng4K0 x7aep5subbFBgDZf7zNIp7b2Y6OS9QydBLsUZ2Vv1DYEUCElXys786PhxXVt0qkmB7WllNp_eTdyPXnJ0T8C6Iy0Zd_46hpS疯狂的大数据时代技术的突破政府的推动救命草or强心针根据对流感关键词的搜索进行判断2009年2月在自然杂志发表，引起轰动正方：比常规途径快1-2周反方：连续三年不靠谱

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4、P-growth多数基础算法不超过100行代码实例1基于平均分的协同过滤算法特点：挑战经典算法速度比较精度比较MAERMSE实例2油田生产数据的带弱通配符区间模式挖掘方法特点：问题转换数据转换序列S = AOOBcaFCBOAabbcC模式挖掘精确匹配带通配符区间弱通配符一些结果实例3油田措施生产数据的多源融合方法特点：数据整合，接近实际油井多措施记录2013-072013-102013-122014-012014-042014-072014-102014-122015-012015-042015-072015-10检泵20130320调参20130624清防蜡20131210冲防砂20131

5、107生产检泵20140315洗井20140815调参20140705清防蜡20150101洗井20130915检泵20150610调参20151124洗井201512312013-012013-042015-12冲防砂20150207 在油井整个生命周期内，为改善抽油机井生产状况，需要不断优化油井工作参数并采取维护措施，包括：检泵、调参、清防蜡、洗井、冲防砂、清防垢等。各种措施等周期或非等周期交替出现，共同作用于油井，从而导致油井生产数据多事件、非线性、多约束、多变量的特点。检泵计划检泵日期开始检泵日期施工目的管线压井数据油管压井数据冲砂液密度冲砂液用量排量泵压试抽蹩压调参调参时间冲程冲次泵

6、深动液面洗井计划洗井日期开始时间洗井液类型洗井进口温度洗井出口温度排量洗井压力洗井用量结束时间热洗清蜡计划热洗日期热洗方式热洗液名称开始时间热洗进口温度热洗出口温度排量热洗压力热洗液用量结束时间最高泵压最低泵压平均泵压油井数据静态数据生产数据脱气原油密度脱气原油粘度含蜡量析蜡点凝固点油层温度地表恒温油层静压开采方式日期含水率日产液量系统效率最小电流最大电流最大载荷最小载荷示功图事件属性数据油井数据序号井号措施前措施后对比产量系统效率吨液耗电吨液成本产量系统效率吨液耗电吨液成本产量系统效率吨液耗电吨液成本措施前后关键参数对比表3 如何撰写高质量的大数据期刊论文动机过程瓶颈动机利益驱动行业需求文化

7、传承自我价值实现过程开始The process of paper making of a beginner进阶The process of paper making of a sophisticated author高阶Having a fixed research directionBoundaryDo not need a supervisorFasterDifference of a sophisticated author 研究团队终级目标Predecessor and followerThe research group structurePartner Spend some time everyday except holidays to negotiateBottlenecksProgrammingEnglish writingModelingUnsatisfactory resultsDying direction瓶颈过程控制time