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基于数据挖掘的石油开发动态预警方法 主要内容 数据挖掘核心流程 数据挖掘主要步骤 问题定义与主题分析 数据准备 建立挖掘模型 结果分析 知识的同化 数据挖掘主要步骤 问题定义与主题分析 问题的定义：熟悉相关领域基本状况，学习背景知识，弄清主要问题 分析主题：对数据的进一步分析理解，收集整理相关数据，检查数据质量 数据准备 建立挖掘模型 结果分析 知识的同化 数据挖掘主要步骤 问题定义与主题分析 数据准备 数据的选择、数据的预处理和数据的转换 建立挖掘模型 结果分析 知识的同化 数据挖掘主要步骤 问题定义与主题分析 数据准备 建立挖掘模型 根据研究人员的分析和经验判断选择数据挖掘算法，并建立挖掘模型 结果分析 知识的同化 数据挖掘主要步骤 问题定义与主题分析 数据准备 建立挖掘模型 结果分析 分析验证挖掘结果 知识的同化 数据挖掘主要步骤 问题定义与主题分析 数据准备 建立挖掘模型 结果分析 知识的同化 将分析得到的知识结果嵌入到具体的业务信息系统之中，以提供科学决策 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 COPSP-DM 流程标准 主要内容 石油开发动态预警系统 石油开发动态预警系统 单井产量预警模型 地质预警子模型 地质预警子模型的建立 抽油机预警子模型 综合预警模型 综合预警模型 第三种情况判断规则 当孔隙度小于10%且渗透率小于40且动液面小于850时可能是地质和抽油机两部分有警情。 当孔隙度小于10%且渗透率大于40时可能是抽油机部分有警情。 当孔隙度小于10%且渗透率小于40且动液面大于850时是可能是地质部分有警情。 当孔隙度大于10%且饱和度小于30%且冲次小于9可能是地质和抽油机两部分有警情。 当孔隙度大于10%且饱和度小于30%且冲次大于9可能是抽油机部分有警情。 当孔隙度大于10%且饱和度大于30%且动液面大于850可能是地质部分有警情。 当孔隙度大于10%且饱和度大于30%且动液面小于850可能是抽油机部分有警情。 单井产量预警模型建立的整体框架 主要内容 单井产量预警系统 油井井况分析系统 油井井况分析系统 油井井况分析系统 油井井况分析系统 油井井况分析系统 油井井况分析系统 油井井况分析系统 COPSP-DM 流程标准 单井产量预警模型 石油开发 动态预警 谢谢！ 数据挖掘的核心流程 数据挖掘的第一步就是定义业务问题和分析挖掘主题。这需要在业务领域内有一定的知识和经验。问题的定义包括熟悉相关领域基本状况，学习背景知识，弄清主要问题。 分析主题的主要任务是进一步分析理解数据，收集整理相关数据，检查数据质量。 数据准备包括数据选择、数据预处理，数据转换 选择合适的挖掘算法进行数据挖掘，主要根据研究人员的分析和经验判断。 数据挖掘得到的模式或知识是否具有实际意义和价值，能够反映出数据包含的含义，需要进行验证。 将分析得到的知识应用于具体的业务信息系统中，为人们提供科学决策。实际的部署和应用也是对模型进行说明的任务之一。 结合数据挖掘核心流程以及主要步骤，建立面向油井产量预警的数据挖掘标准过程 数据挖掘的第一步就是定义业务问题和分析挖掘主题。这需要在业务领域内有一定的知识和经验。问题的定义包括熟悉相关领域基本状况，学习背景知识，弄清主要问题。 分析主题的主要任务是进一步分析理解数据，收集整理相关数据，检查数据质量。 数据准备包括数据选择、数据预处理，数据转换 选择合适的挖掘算法进行数据挖掘，主要根据研究人员的分析和经验判断。 数据挖掘得到的模式或知识是否具有实际意义和价值，能够反映出数据包含的含义，需要进行验证。 将分析得到的知识应用于具体的业务信息系统中，为人们提供科学决策。实际的部署和应用也是对模型进行说明的任务之一。 数据挖掘的第一步就是定义业务问题和分析挖掘主题。这需要在业务领域内有一定的知识和经验。问题的定义包括熟悉相关领域基本状况，学习背景知识，弄清主要问题。 分析主题的主要任务是进一步分析理解数据，收集整理相关数据，检查数据质量。 数据准备包括数据选择、数据预处理，数据转换 选择合适的挖掘算法进行数据挖掘，主要根据研究人员的分析和经验判断。 数据挖掘得到的模式或知识是否具有实际意义和价值，能够反映出数据包含的含义，需要进行验证。 将分析得到的知识应用于具体的业务信息系统中，为人们提供科学决策。实际的部署和应用也是对模型进行说明的任务之一。 数据挖掘的第一步就是定义业务问题和分析挖掘主题。这需要在业务领域内有一定的知识和经验。问题的定义包括熟悉相