一、采油方式综合决策系统的研究与应用（论文文献综述）
刘斌[1]（2020）在《ZY油田特高含水期储量价值评价研究》文中研究表明我国很多油田随着数十年的高速开采,特别是东部油田,浅中层油藏或被探明,或者正在开发,其中诸多区块已经处于特高含水期,储量的认识和挖潜难度越来越大。面对国家经济发展的急迫需要,必须立足当前的客观实际,不断提高认识,掌握油气水储量状况,采取科学的技术和管理手段,为储量增值保值奠定坚实的基础。因此,针对特高含水期开发过程中的储量价值评价研究也显得迫切和极为重要。基于上述目的,本文开展特高含水期的储量价值评价,选择开发四十年并且综合含水大于90%的ZY油田作为研究对象。我们对油气储量价值评价的相关理论进行梳理,掌握国内外文献研究成果,结合石油行业油气储量价值评价目前所面临的客观环境,认真分析了ZY油田特高含水期储量价值评价所存在的问题,发现ZY油田特高含水期储量价值评价需要进一步优化研究。在充分考虑到储量价值评价影响因素的基础上,将地质可靠性与经济可行性评价有机地结合起来,从勘探维度、技术维度、经济维度、定性维度的四个维度出发,筛选并确定了评价研究的一级指标、二级指标,确立了ZY油田特高含水期储量价值评价优化指标,并运用层次分析法为各层级关键指标进行权重设计,形成ZY油田特高含水期储量价值评价标准。通过针对ZY油田特高含水期储量价值评价优化的设计与实施过程中可能出现的问题,提出具有针对性的建议,较好地解决了ZY油田特高含水期储量价值评价。确保综合评价结论能为ZY油田的管理体系提供有效的参考和提升,以促使特高含水期的油田企业实现可持续高质量发展。
胡亚楠[2]（2020）在《强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究》文中指出复合驱油技术是一种大幅提高采收率的手段,矿场试验表明,对比水驱,强碱三元复合驱的增油控水效果明显,与水驱相比可提高采收率20%以上。伴随着强碱三元复合驱替体系注入地层,其与地层流体以及岩石矿物发生物化反应,打破了原流体和岩石矿物间的物化平衡状态,使得地下流体中离子组成和含量发生变化,最终产生结垢现象,导致储层部分孔隙堵塞,影响了波及效率和驱替效率,降低了采收率;同时随着含垢地层流体的运移造成采出井举升设备生产运行中常发生螺杆泵杆断、泵漏失以及抽油泵频繁卡泵等故障,严重威胁原油开采的正常进行。因此,预测储层结垢类型与结垢趋势成为有效实施清防垢作业的保障。目前,基于物化模拟与智能预测的结垢预测方法应用推广效果不佳,主要原因一是预测涉及的不确定性因素太多、规律性差,采用传统或人工预测方法困难;二是部分采用智能预测方法训练过程复杂,对环境要求高,泛化能力弱,可移植性差,预测结果准确率较低。针对上述问题,本文选用杏树岗油田北部开发区为试验区,通过分析试验区储层地质特征、流体性质、油水渗流特征以及油田水离子变化趋势,为后续开展储层油田水结垢预测提供推理知识;研究解决关键科学问题的相关技术,设计适用于动态结垢预测的智能知识推理模型,有效解决现有方法预测准确率低、可移植性弱、动态更新能力差、缺少时序预警等问题。重点研究内容如下:1.构建了基于数据挖掘的结垢预测模型（SASP-DMSP）为了克服结垢预测知识库可移植性差、动态更新能力弱、缺少时序预测知识等不足,设计基于数据挖掘的结垢预测模型（SASP-DMSP）,作为解决智能预测问题的总体方案,提高结垢预测的准确率以及结垢预测知识库的推理能力。设计模型框架包括知识获取层、知识建模层与知识推理层三层。知识获取层为模型的基础层,主要实现结垢预测知识的获取与知识库的智能训练,同时加入训练学习模块,实现知识库的动态更新;知识建模层为模型的中间层,采用本体建模技术为结垢预测作业提供一套规范的领域公共本体与知识组织体系;知识推理层为模型的应用层,三层协作通过推理与表达最终完成结垢预测。2.实现了基于本体的结垢预测知识建模针对结垢预测模型语义表达能力弱、可移植性相对较差的问题,研究基于本体的结垢预测知识建模。通过对储层结垢预测领域系统、机理与专家经验知识的分析与抽象,建立储层结垢预测知识模型核心本体与知识的标准语义,为结垢预测知识库提供知识内容、组织结构以及表示方法。采用Protégé作为本体建模工具进行推理、诊断,验证所提方法的有效性。3.研究了基于数据挖掘的结垢预测知识库训练方法为了填补经验知识的漏失,基于油田积累的大量历史数据,利用智能挖掘技术训练储层结垢预测相关数据,将在学习训练中发现的新知识添加到结垢预测知识库中,实现知识库的动态更新。针对结垢预测规则描述不完整,阈值设定不精确、单一结垢预测模型在储层物性差异下导致预测准确率较低的问题,设计组合分类模式挖掘方法,主要包括物性分类与模式挖掘两部分。物性分类阶段主要生成独立训练样本子集;模式挖掘阶段通过训练样本子集获取分配只是并更新结垢预测知识库,实现油田不同储层物性条件下的结垢预测。在模式挖掘过程中为适应训练数据的模糊、混合、不完备特性,设计基于混合不完备邻域决策系统和离散粒子群（Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,简称DPSO）的特征选择方法,提高历史数据利用率与特征选择准确率。针对储层结垢预测缺少时间序列下趋势性预测知识,同时时间序列历史数据具有周期性与混沌性的问题,提出储层结垢时序趋势预测方法。以时序数据中具有代表性的六项离子化验数据为例,采用回声状态网络技术,设计基于目标空间分解的多目标粒子群（MPSO/D）,训练、获取时序预测知识,实现结垢趋势预警。4.设计并实现了用于验证结垢的预测系统以SASP-DMSP模型为理论指导,设计复合驱结垢预测系统,该系统由基于本体的结垢预测知识管理系统、结垢预测数据集成系统以及结垢预测与清防垢管理系统三个子系统组成,子系统间协同作业,实现储层智能结垢预测。将其应用于试验区,通过专家验证与运行结果数据测试,表明系统应用能够实时、有效的实现动态结垢预测。研究结果表明,基于数据挖掘的强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法能够提高结垢预测准确率、结垢知识的更新能力与预测系统的可移植能力。同时,通过延展研究和分析,该方法为处理此类业务应用问题与知识推理问题提供了解决方案。
刘珍[3]（2020）在《大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统研究》文中研究指明随着油藏经营管理信息化的发展,油藏经营管理数据呈现爆发式增长,研究如何利用海量数据对油藏经营进行数据分析和辅助决策显得极为迫切和必要,然而传统的油藏经营管理系统已难以满足相应的需要。本文采用Hadoop生态圈技术,结合非关系型数据库Hbase和大数据计算引擎Spark,通过对大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统的研究,实现对油藏经营大数据的快速并行分析,为企业生产管理提供支持。本文首先使用Kettle和Sqoop技术实现了传统数据库和HDFS之间的数据抽取、转换和装载,解决了数据格式不一致、空值等数据信息不确定问题;其次,设计了基于数据仓库工具Hive的油藏经营管理数据仓库的体系结构,确定了主题,建立了业务分区表,设计了数据模型,以利于支撑数据的快速并行分析;再次,给出了Spark的计算模型,并将Spark与HBase相结合,完成了分析结果数据的存储和查询优化,实现了分析结果数据的快速查询和可视化展示;最后,基于Hadoop集群环境和MyEcplice环境,开发实现了一个大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统,基于大数据技术实现了油田盈利能力分析、营运能力分析、投入产出效率分析和采油厂发展能力分析等。从而弥补了传统油藏经营管理系统在海量数据存储和统计分析方面的不足,对油藏经营数据统计分析和辅助决策提供了有效支持。
张静[4]（2020）在《基于大数据的油气田开发方案智能决策研究》文中进行了进一步梳理对于一个新的油藏,油气田开发方案对提高原油采收率、获得更高的经济效益意义重大。目前开发方案制定方法主要有油藏工程、数值模拟,两种方法使用范围广泛,但要建立各种模型往往花费较长时间而且模型与油藏实际动态存在误差导致开发方案可能不合理。为克服以上缺点,本文开展了基于大数据的油气田开发方案智能决策研究。本文首先建立油气田开发效果指标体系,采用模糊多元评价方法对大量已经长期稳定开发的油藏进行开发效果评价,选出评价效果优良的油藏开发方案建立开发方案样本库。其次确定油气田开发方案中开发方式、注水时机及压力保持水平、注水方式、井网密度、生产井的工作制度五个目标的主控因素。最后采用基于大数据的油气田智能决策方法在样本库中优选与待制定区块主控因素最相似的开发区块,从而确定待制定区块的开发方案。本文在样本库中选取1个区块,将其作为待制定区块对基于大数据的油气田开发方案智能决策进行验证。结果表明,基于大数据的油气田开发方案智能决策得到的开发方案设计与该区块实际开发方案十分接近,应用智能决策制定油气田开发方案是准确的。本方法为油气田开发方案提供了一个更快捷且可靠的决策途径。
敬兴隆[5]（2020）在《基于物联网的采油生产业务流程再造研究 ——以S采油厂为例》文中研究说明2014年以来的低油价影响,使油气公司由资源扩张型转为降本增效型。我国能源安全矛盾集中体现在油气安全问题,当前国内油气资源已不能有效地支撑经济的持续发展。缓解我国油气安全矛盾,XJ油田作为我国加快油气区建设主战场,在“稳定东部、发展西部”能源安全战略中起着重要作用。然而,开发难度大、开采成本高一直是制约XJ油田发展的核心问题,特别是2020年以来全球新冠疫情蔓延引发原油价格一路下行,WTI原油期货价格一度历史性跌至-37.63美元/桶,持续低油价以及老油区开采难度的增加使得提升采油生产及管理效率与降低成本的矛盾充分显现,传统管理改革及业务流程优化已无法根本解决,急需探索全新的采油生产管理模式及业务流程。本文首先对国内外业务流程再造及物联网相关理论、方法及应用进行了研究,分析了将物联网与流程再造结合的可行性。其次,以XJ油田S采油厂为例,对其采油生产业务流程现状进行深入分析及诊断,得出了其生产管理中的生产过程管控不到位、发现及处理问题滞后、数据不全面、数据质量差、未能实现数据赋能生产管理及辅助分析决策、业务协同及共享困难、提升生产及管理效率与降低成本的矛盾深化等主要问题及困境,本文认为继续实行现有管理模式及业务流程将导致提升生产及管理效率与降低成本的矛盾深化,常规的业务流程梳理及优化、小范围的改革创新、或资源整合已无法化解这种矛盾,必然借助新的技术手段及管理思想探索全面的管控模式改革及业务流程再造。再次,本文研究了基于物联网的采油生产业务流程再造方法,将数字化转型及数据驱动管理贯穿流程再造的全过程,构建围绕集中监控中心（数据中心）的采油生产管理模式,并阐述了流程再造的愿景和目标制定、关键业务流程及需求分析、物联网生产管理系统构建方法、新的业务流程及管控模式构建思路、新的组织结构构建、标准化及制度建设思路、实施过程的人力资源保障及培训提升等内容。文章对其预期效果开展了分析,认为基于物联网的采油生产业务流程再造将在生产状况全面感知;采油生产管理效率、质量、安全的全面提升;采油生产成本的减少、业务协同及组织协作全面提升等方面效果显着,是化解降低成本与提升效益矛盾的有效手段,将使采油生产业务流程整体从四级管理向“采油厂-班组”两级管理转变。该方法除应用于老油田业务流程再造,对于新开发油田管理模式选择及业务流程建设也具有借鉴意义。
宁龙[6]（2019）在《油田勘探开发一体化经济评价研究》文中进行了进一步梳理油气能源是我国的重要战略能源。当前国内油气产量远低于消费量,对外依存度居高不下,为了保障国家能源安全,我国必须加强国内油气勘探开发,增加新的地质储量,提高油气产量。勘探开发经济评价作为勘探开发管理的重要内容,对油田勘探开发决策具有重要的意义,科学的勘探开发经济评价有助于油田及时把握勘探开发的经济状况,采取针对性的措施提升经济效益。目前,我国绝大多数油田正处于开发中后期,高含水、高采出,产量递减较快,加之油价的低迷不振,对油田的勘探开发带来很多不利的因素,更不利于经济效益的取得。为此,油田企业有必要从勘探开发全流程视角,分析勘探开发经济特性,建立一体化经济评价体系,开展勘探开发一体化经济评价,以客观评价油田勘探开发现状,找出不足,获得针对性的效益提升对策,支持油田可持续、高质量发展。本文综合应用文献研究法、专家调查法、综合评价等方法,开展油田勘探开发一体化经济评价研究。主要完成如下工作:（1）分析了油田勘探开发的经济特性以及勘探、开发、生产经营各阶段的经济性影响因素;分析油田经济评价现状,发现主要存在当前评价偏于项目评价、偏于事前评价、偏于经济效益评价指标,依次经济评价体系不完善等问题。（2）按照构建原则与思路,通过专家调查与统计筛选,最终确立了油田勘探开发一体化经济评价指标体系,包含油气勘探、油气开发、生产经营三个一级指标、13个二级指标以及38个三级指标。构建了融合单一评价模型、事前事后检验和组合评价模型的油田勘探开发一体化经济评价模型体系。其中,指标赋权方法采用层次分析法、模糊-粗糙以及熵值的主客观组合赋权方法;单一评价模型包括模糊综合评价、灰色关联评价、TOPSIS评价三种模型;组合评价模型包括简单平均、熵权、最满意、偏移度和Shapley值等。同时,结合组合评价模型结果,提出了油田聚类分析、分类规则分析和偏相关分析等深入分析方法。（3）通过胜利油田43个油田的实例分析,验证了上述评价指标体系与模型体系的科学性、适用性。同时,将43个油田划分为8类区域;给出了三条分类规则,说明了生产经营评价对总体评价的重要性;分别分析得到影响油气勘探、开发与生产经营经济评价结果的主要因素,结合每类区域的特点提出了胜利油田提高勘探开发一体化经济效益的对策。（4）提出了油田勘探开发一体化经济评价的保障措施,包括完善组织管理体系、规范数据采集、制定配套制度体系、搭建信息共享平台以及建立专业人才队伍等。本文取得的主要创新成果如下:（1）建立了较为全面、一致的油田勘探开发一体化经济评价指标体系。对传统的勘探、开发、生产各自独立的评价指标进行完善,构建了油田（区块）勘探开发全过程的一体化经济评价指标体系,同时涵盖油气勘探、油气开发、生产经营三个方面,融合了资源、经济、环境、风险、技术等效益测度维度,包括38个具体的三级指标,这为油田勘探开发一体化经济评价提供了一致性的指标体系基础。（2）建立了系统、顺序的油田勘探开发一体化经济评价模型体系,即单一评价→事前检验→组合评价→事后评价的基本范式,并给出具体的评价模型建模思路与步骤。这为油田勘探开发一体化经济评价提供了比较客观的集成化方法体系。（3）建立了油田勘探开发一体化经济评价结果的深层次挖掘分析模型,包括聚类分析、基于粗糙集的分类规则分析以及基于偏相关系数的影响因素分析。这为油田（区块）的共类分析、提升经济效益的重点对策提出提供了现实的参考导向。
张凌霄[7]（2019）在《辽河油田XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价研究》文中提出建设项目后评价能够全面综合地对项目的论证、实施、效益和影响进行分析,总结经验教训,找出存在的问题,提出意见建议。从而提高决策者的决策水平,指导同类项目的开发建设,节约项目投资,降低开发风险。石油行业是我国的能源支柱产业,在国民经济和国家安全战略中处于重要地位。油气田开发伴随着高投入高风险,工程量大,项目繁琐,并且随着资源开发的逐渐深入,剩余未开发资源的数量将减少,使得开采难度和生产成本也将增加。因此油气田产能建设项目后评价已成为油气田开发过程中不可缺少的重要环节。XL古潜山油藏是中国石油天然气总公司下属辽河油田分公司的重要产油区块,其含油幅度达2325m,这种巨厚裂缝型油藏的开发在国内十分罕见。2010年形成开发方案,2010—2012年进行产能建设,动用石油地质储量7351.31×104t,年产油量达到102.11×104t,达到了建百万吨产能指标。本次研究通过对XL古潜山油藏产能建设项目进行综合后评价分析,旨在建立适合此类巨厚裂缝型油藏的综合后评价模型,总结项目论证、实施和运行过程中的成功之处和不足之处,使得今后在开发同类型油藏过程中避免遇到类似的问题,实现更高效的开发建设。本文在对国内外项目后评价的工作和研究现状进行总结分析的基础上,结合XL古潜山油藏产能建设项目的各环节后评价内容建立了综合后评价模型。选取项目后评价工作中前期工作后评价、油藏工程后评价、工程建设后评价、投资与经济效益后评价和影响与持续性后评价等5个方面作为一级指标。在一级指标的基础上选取了13个二级指标和26个三级指标,构建为XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价指标体系,并采用层次分析法综合多名专家意见确定了指标权重系数。选取了适合XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价方法,将模糊综合评价法引入到成功度评价法中,通过累加法得到项目各环节和总体的成功度评分,总体评分中0.712为第一个大于0.5的值,结果为比较成功。同时结合各环节后评价内容,总结了XL古潜山油藏产能建设项目中的主要经验,为今后类似项目的开发建设提供参考借鉴,提高投资决策水平。
刘忠全[8]（2019）在《技术创新对企业成本管理创新的影响机制研究》文中进行了进一步梳理自2014年我国经济发展进入新常态以来,我国相继出台了中国制造2025战略、创新驱动发展战略等政策以大力推动创新活动。中国制造2025战略强调加强关键核心技术研发、提高创新设计能力,而“十三五”规划提出的创新驱动发展战略则进一步明确了将创新置于国家发展全局的核心位置,着力增强自主创新能力。随着我国国家创新战略的不断推进,科技创新在社会经济发展、全面深化改革中的重要地位日益凸显。从微观层面看,技术创新是众多企业生存和发展的基本前提。面对竞争愈加激烈的国内外市场环境,加大技术创新投入是企业立足市场、提升市场竞争力的必然选择。成本管理是企业管理的重要组成部分,更是企业生存与发展的根本。成本管理对于促进增产节支、加强成本核算、改进经营管理、提高企业整体管理水平具有重大意义。2015年,习近平总书记提出供给侧结构性改革,强调经济发展方式的转变、实现要素的最优配置,以提升经济增长的质量;2016年进一步提出在适度扩大总需求的同时,要去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板,即“三去一降一补”政策。其中的“降成本”即强调降低企业经营成本,加强成本管理工作。技术创新和成本管理是经济发展的两个重要方面。受经济环境变化及国家宏观政策的影响,近几年来技术创新及成本管理创新越来越为理论界所重视。已有文献从微观和宏观层面对企业技术创新的影响因素和经济后果进行了大量研究,同时也有众多学者针对成本管理演进历程、影响因素及模式创新等进行了探讨。虽然偶有文献对技术创新与成本管理创新两者之间的关系进行考查,如有学者通过对高科技企业的研究发现,技术创新和成本管理创新之间有着相辅相成的协同关系,也有学者从历史演进的角度提出作业成本法的产生是基于二十世纪80年代技术的进步,亦即技术创新推动了成本管理创新,但几乎没有学者对技术创新对成本管理创新的具体影响路径加以研究。就现实而言,技术创新对企业的影响是重大且深远的,技术的进步必然导致企业内部生产力的变化,从而会对企业内生产关系提出新的要求。从这一点来讲,技术进步必然会通过某种或某几种路径影响或导致成本管理创新。本文主要研究技术创新对企业成本管理创新的影响机制。Robert K.Yin认为,当研究的问题与其所处内外环境难以区分时,适合采用案例研究方法进行研究。技术创新、成本管理创新以及技术创新对成本管理创新的影响机制都与企业环境密切相关,且难以区分,因此,本文采用案例研究方法对技术创新影响企业成本管理创新的机制进行研究。本文遵循的案例研究步骤如下:第一,以创新理论、科学管理理论及组织理论为基础,初步构建技术创新对成本管理创新影响机制的理论观点;第二,以理论观点为基础,设计案例研究方案,形成案例研究框架;第三,以大庆油田有限责任公司为研究案例,通过现场访谈、现场观察等方法收集案例证据分析资料,并采用“模式匹配”证据分析技巧对证据资料进行分析,形成案例研究观点;第四,通过理论构建与案例证据分析的不断循环,最终形成本文的理论观点与研究结论。通过案例研究,本文提出了技术创新通过生产组织形式变化、企业组织结构变化以及会计信息技术进步来影响成本管理创新的理论模型。主要研究结论如下:第一,生产技术的进步能对企业生产组织形式产生重大影响,生产组织形式的变化也推动着成本管理模式创新。本文着重考查了大庆油田因科技进步而导致的生产变化,并从三个方面论述了生产组织形式变化对成本管理模式的影响。首先,生产技术进步促进了生产要素的变革,伴随着生产要素——劳动资料、管理要素与信息要素等的变化,成本管理模式也在不断变化,如标准成本法、作业成本法的应用;其次,以技术创新为基础的生产规模的扩大及生产流程的精细化分别促使企业采用成本预算控制及分批法等进行成本管理;最后,技术创新所带来的产品质量、种类等变化也对成本管理提出了新要求,进而推动了成本管理创新。第二,企业生产技术的进步使得组织结构产生相应变化,进而带动了企业成本管理模式的创新。本文通过梳理大庆油田责任有限公司技术创新历程,分别考查了以模仿创新和自主创新为主的两个阶段,发现在不同的创新阶段分别有不同的组织结构与其相适应,同时成本管理模式也随着组织结构的变化而变化。具体而言,大庆油田为配合模仿创新阶段的生产实际采用了事业部制的组织结构,并实际运用了与事业部制组织结构相契合的成本管理模式——责任成本管理;在研发模式以自主创新为主的阶段,为提高生产效率,案例企业在原有的事业部制组织结构基础上引入了灵活性更强的职能制组织结构,并运用了相适应的作业成本管理方法。案例研究发现,整个成本管理模式的创新、演进都是基于与新型技术和组织结构变化的匹配,基于产量的生产技术创新催生着组织结构的变革,组织结构的变革又孕育着新的成本管理模式与之融合。第三,技术创新影响企业会计信息系统的变革,进而对企业成本管理创新产生影响。通过对大庆油田有限责任公司下属两个单位的案例研究发现,由技术进步所带来的会计信息系统本身的发展能够直接推动成本管理创新。具体而言,企业会计信息系统的变革能够通过精细预算成本管理、规范成本核算管理、强化运营和管控成本等对成本管理创新产生正向作用;此外,由技术进步带来的财务共享中心的建立也能通过减少财务运营成本及提升核算效率等促进成本管理创新。会计信息系统是成本管理的物质基础之一,会计信息系统随着技术的进步而发展,成本管理也伴随着会计信息系统的发展而得到革新。本文研究的创新与贡献主要体现在以下方面:第一,本文首次提出并论证了技术创新是成本管理创新的重要影响因素,并初步构建了技术创新影响成本管理创新的分析框架。这在一定程度上丰富了技术创新和成本管理的研究文献。理论界对“技术创新的影响因素”、“技术创新的经济后果”及“成本管理模式”等主题进行了大量研究,但未有学者就技术创新对成本管理创新的作用及作用路径进行探讨。本文采用多案例研究方法,多角度地分析、论证了技术创新对成本管理创新的影响作用。第二,本文系统揭示了技术创新与成本管理之间的经济联系,并厘清了二者之间完整的传导路径。已有文献大多将技术创新和成本管理创新两者孤立起来进行研究,很少有学者就两者之间具体的经济联系进行探讨。与以往文献不同,本文以大庆油田有限责任公司和中国石油天然气集团有限公司为案例企业,具体验证了生产组织形式、组织结构以及会计信息系统在技术创新和成本管理创新之间的中介效应,从而进一步厘清了技术创新对企业成本管理创新的影响机制与具体路径。第三,本文重点关注了技术创新对企业管理行为的影响,进一步拓展了技术创新效应的研究领域。大量学者对技术创新的经济后果的研究多从生产活动、企业价值以及宏观经济后果等角度入手,很少有学者研究技术创新对企业管理行为产生的影响。技术进步会给企业带来一系列的连锁反应,技术创新对企业的影响研究不应局限于其直接的经济后果,还应关注技术创新对企业管理所带来的间接影响。本文以技术创新为切入点,落脚于企业成本管理创新,探讨了二者之间的内在经济联系。本文的研究进一步丰富了技术创新经济后果和成本管理创新影响因素的相关研究成果,同时对企业管理实践也具有重要的参考价值。
刘卫国[9]（2018）在《油田开发管理决策支持系统的构建与应用研究》文中指出随着国际原油市场的中低油价进入常态化,我国油田区块逐渐步入生产开发的中后期,新的内外部环境决定我国油田生产经营必须算细账,算效益账,算未来账。油田企业在其开发管理决策中面临一些列的问题:低效益的单井、单元、区块是否需要停产?要不要上作业措施?对某个具体的作业对象,哪种作业措施效益最好?对于一个开发单元,哪种开发方案效益最优?要不要打新井?而对这些问题的回答,就是有油田开发管理决策的具体内容。要对如上问题进行科学决策,仅仅考虑技术上的可行性是不行的,还必须考虑效益方面的可行性。仅仅考虑过去的历史数据是不行的,还必须考虑未来的发展趋势。在这样的背景下,建立一套科学、合理、可行的油田开发管理决策支持系统显得尤为必要而且重要。本文首先对油田开发、油藏经营以及效益评价理论进行了系统阐述,对中外学者在油田开发管理决策及油田开发效益评价方面取得的研究成果进行了综合述评。进而分析了油田开发管理决策支持系统的构建基础,包括单井单元效益评价体系的构建、“投入—产出”基础数据库的建设以及油田开发数值模拟技术的应用情况。在理论分析和技术、数据基础分析的基础上从基本理念、基本思路和基本要素等方面构建油田开发管理决策支持系统的整体框架,从决策主体与决策对象、决策情景与决策方案、决策标准与决策根据、决策方式与决策程序等方面设计油田开发管理决策支持系统的具体内容。最后选取xx油田xx油藏区块,结合该区块近年的基础数据,利用数值模拟技术输出的结果,采用决策支持系统为该区块的生产进行相关决策指标的测算,为生产开发决策提供支持,实现了油田开发管理决策知悉系统的具体应用。
董树强[10]（2018）在《基于生命周期理论的GD采油厂固定资产管理问题研究》文中研究指明固定资产作为企业资产的核心部分,往往直接影响着企业的整体财务状况和经济效益状况,对于企业发展极其重要。在企业之间竞争日趋激烈的条件下,企业要想创造出更多的价值和利润,就必须加强固定资产管理。特别是对油气开采企业而言,在低油价的新常态下,投资规模及成本投入大幅收缩,固定资产的有效利用也成为采油厂维持正常生产经营以及降本增效的有效手段。本文以GD采油厂固定资产管理为研究对象,以其现实需求为导向,对其目前的固定资产管理管理现状进行全面分析,总结管理中存在的若干问题,提出固定资产全生命周期管理的必要性;继而基于固定资产生命周期管理理论,针对性的提出GD采油厂固定资产管理改进措施,包括改进的总体架构与具体的改进内容,并进一步提出GD采油厂固定资产全生命周期管理的保障策略,以推动改进措施预期效果的有效实现。
二、采油方式综合决策系统的研究与应用（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、采油方式综合决策系统的研究与应用（论文提纲范文）
（1）ZY油田特高含水期储量价值评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.1.4 储量价值评价研究的必要性 |
| 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 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 石油储量价值评价的相关理论基础 |
| 2.1 石油储量分类与分级 |
| 2.1.1 石油储量概念 |
| 2.1.2 石油储量分类及分类结构图 |
| 2.2 储量价值评价内涵 |
| 2.3 储量价值评价影响因素 |
| 2.3.1 地质因素 |
| 2.3.2 开发因素 |
| 2.3.3 经济因素 |
| 2.4 储量价值评价相关方法 |
| 2.4.1 国外储量价值评价方法 |
| 2.4.2 国内储量价值评价方法 |
| 2.4.3 储量价值评价方法的选择 |
| 第三章 ZY油田特高含水期储量价值评价现状及存在问题 |
| 3.1 ZY油田简介 |
| 3.1.1 ZY油田石油地质概况 |
| 3.1.2 ZY油田地层岩性特征 |
| 3.1.3 ZY油田开发概况 |
| 3.2 ZY油田特高含水期储量价值评价现状分析 |
| 3.2.1 评价依据和指标确定 |
| 3.2.2 评价指标体系 |
| 3.2.3 评价结果 |
| 3.3 ZY油田特高含水期储量价值评价中存在问题及分析 |
| 3.4 ZY油田特高含水期储量价值评价优化的必要性 |
| 第四章 ZY油田特高含水期储量价值评价优化方案设计 |
| 4.1 评价优化设计的目标与原则 |
| 4.1.1 设计目标 |
| 4.1.2 设计原则 |
| 4.2 评价优化设计的基本思路 |
| 4.3 储量价值评价指标的确定 |
| 4.3.1 勘探价值维度 |
| 4.3.2 技术价值维度 |
| 4.3.3 经营价值维度 |
| 4.3.4 定性价值维度 |
| 4.3.5 储量价值评价指标的最终确定 |
| 4.4 储量价值综合评价指标权重的确定 |
| 4.4.1 层次分析法简介 |
| 4.4.2 评价指标的权重计算 |
| 4.4.3 评价指标的取值及处理 |
| 4.4.4 储量价值综合评价指数计算 |
| 4.5 ZY油田特高含水期储量价值评价过程与结果分析 |
| 4.5.1 评价油藏的选取 |
| 4.5.2 评价指标的权重确定 |
| 4.5.3 评价指标的取值及处理 |
| 4.5.4 储量价值综合评价结果及分析 |
| 第五章 ZY油田特高含水期储量价值评价优化方案实施的保障措施 |
| 5.1 综合技术集成应用确保精细认识 |
| 5.2 采取调整与挖潜措施落实分类治理 |
| 5.3 强化经营管理实现成本有效管控 |
| 5.4 创新管理方法提升价值创造能力 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 论文不足及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.1 基于化学机理知识的结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.2 基于机器学习的结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.3 结垢预测方法存在的实际问题 |
| 1.3 结垢预测研究待解决的关键科学问题 |
| 1.4 智能预测相关技术分析 |
| 1.4.1 智能诊断方法的研究现状 |
| 1.4.2 解决智能诊断问题的科学范式分析 |
| 1.4.3 解决关键科学问题的技术研究 |
| 1.5 论文研究内容与组织安排 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 |
| 1.5.2 论文组织安排 |
| 第二章 试验区结垢机理分析与储层结垢智能预测模型设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结垢预测试验区地质特征分析 |
| 2.2.1 试验区选择的必要性 |
| 2.2.2 试验区储层地质特征分析 |
| 2.2.3 储层流体性质分析 |
| 2.2.4 储层油水渗流特征分析 |
| 2.3 试验区结垢机理与垢样组成分析 |
| 2.3.1 SASP体系溶液与储层矿物及地层流体的作用机理 |
| 2.3.2 试验区垢样类型 |
| 2.3.3 结垢对储层及举升设备产生的影响 |
| 2.4 试验区结垢特征与规律研究 |
| 2.4.1 三元复合驱结垢特征 |
| 2.4.2 采出井井筒结垢规律 |
| 2.4.3 采出液离子变化规律 |
| 2.5 强碱三元复合驱结垢预测流程分析 |
| 2.5.1 真实场景下结垢预测工作流程分析 |
| 2.5.2 结垢预测工作流程存在的问题 |
| 2.6 基于数据挖掘的SASP结垢预测模型设计 |
| 2.6.1 结垢预测智能化的必要性 |
| 2.6.2 结垢智能预测流程设计 |
| 2.6.3 结垢预测模型的框架设计 |
| 2.6.4 基于数据挖掘的SASP结垢预测模型优势与特点 |
| 2.7 模型可行性分析与重点研究内容 |
| 2.7.1 模型的可行性分析 |
| 2.7.2 模型重点研究内容分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于本体的结垢预测知识推理模型设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结垢预测知识分析 |
| 3.2.1 结垢预测领域知识分析 |
| 3.2.2 结垢预测过程形式化表示 |
| 3.3 基于本体的SASP储层结垢预测知识推理模型设计 |
| 3.3.1 本体技术分析 |
| 3.3.2 知识推理模型设计思路 |
| 3.3.3 ONSP-KRM模型框架设计 |
| 3.3.4 ONSP-KRM模型组成 |
| 3.4 结垢预测本体知识的形式化表示 |
| 3.4.1 储层结垢预测本体层次结构 |
| 3.4.2 结垢预测本体知识概念表示 |
| 3.4.3 结垢预测本体知识关系表示 |
| 3.4.4 结垢预测本体知识公理表示 |
| 3.4.5 基于SWDL的结垢预测规则表示 |
| 3.5 储层结垢预测知识库的构建 |
| 3.6 SASP储层结垢预测知识推理效果分析 |
| 3.6.1 SASP结垢预测知识本体实例与预测效果分析 |
| 3.6.2 ONSP-KRM模型分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于邻域约简与DPSO的结垢预测分类模式挖掘方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结垢预测领域数据分析与处理 |
| 4.2.1 结垢预测领域数据描述 |
| 4.2.2 结垢预测领域数据特点分析 |
| 4.2.3 结垢预测领域离群值分析 |
| 4.2.4 结垢预测影响因子的粗粒度筛选 |
| 4.3 结垢预测分类模式挖掘方法设计 |
| 4.3.1 方法设计思想 |
| 4.3.2 结垢预测分类模式挖掘方法设计 |
| 4.4 模糊混合不完备邻域粗糙模型设计 |
| 4.4.1 模糊混合不完备邻域决策系统 |
| 4.4.2 模糊混合不完备邻域粗糙模型 |
| 4.4.3 邻域阈值自适应方法设计 |
| 4.5 基于邻域约简和DPSO的混合不完备特征选择 |
| 4.5.1 粒子编码方式设计 |
| 4.5.2 粒子群优化目标分析 |
| 4.5.3 DPSO参数设置 |
| 4.5.4 算法描述 |
| 4.6 结垢预测分类器设计 |
| 4.7 实验效果分析 |
| 4.7.1 数据准备 |
| 4.7.2 实验环境与参数设置 |
| 4.7.3 基于不同邻域阈值取值方法的NRDPSO对比实验 |
| 4.7.4 基于不同启发式算法的可变阈值IFDS特征选择对比实验 |
| 4.7.5 不同权重系数对最优特征子集的影响实验 |
| 4.7.6 不同特征选择算法的评价指标对比实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于MPSO/D-ESN的储层结垢时序预测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结垢预测领域数据时序趋势分析 |
| 5.2.1 结垢预测领域数据时序趋势分析 |
| 5.2.2 结垢预测领域时序趋势特点分析 |
| 5.3 基于回声状态网络的混沌时间序列预测模型设计 |
| 5.3.1 ESN基本原理 |
| 5.3.2 储备池参数分析 |
| 5.4 基于MPSO/D的 ESN储备池参数优化算法 |
| 5.4.1 多目标优化问题分析 |
| 5.4.2 目标空间分解与解分类 |
| 5.4.3 种群分类更新策略 |
| 5.4.4 基于MPSO/D算法的ESN储备池参数优化 |
| 5.5 实验效果分析 |
| 5.5.1 MPSO/D算法性能对比实验 |
| 5.5.2 MPSO/D-ESN模型预测性能对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统设计与应用效果分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统概述 |
| 6.2.1 业务现状分析 |
| 6.2.2 业务数据模型设计 |
| 6.2.3 系统总体结构设计 |
| 6.2.4 智能化结垢预测工作流程分析 |
| 6.2.5 系统开发与运行环境配置 |
| 6.3 系统详细设计 |
| 6.3.1 基于本体的结垢预测知识管理系统设计 |
| 6.3.2 结垢预测数据集成系统设计 |
| 6.3.3 结垢预测与清防垢管理系统设计 |
| 6.4 真实应用案例分析 |
| 6.4.1 实验样本与实验方法选取 |
| 6.4.2 特征选择与分类模型构造效果分析 |
| 6.4.3 时序预测效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 文中涉及的附表 |
| 附表1 样本属性描述 |
| 附表2 结垢预测测试报告 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 致谢 |
（3）大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 油藏经营管理系统的国内外研究 |
| 1.2.2 大数据的国内外研究 |
| 1.2.3 传统油藏经营管理系统结构概述 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 论文组织 |
| 第二章 大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统总体结构 |
| 2.1 相关理论和技术 |
| 2.1.1 大数据的基本概念 |
| 2.1.2 Hadoop技术概述 |
| 2.1.3 Spark架构概述 |
| 2.2 系统的体系架构设计 |
| 2.2.1 系统的体系架构 |
| 2.2.2 油藏经营管理分析概述 |
| 2.3 系统数据模型体系结构 |
| 2.3.1 大数据工具Hive |
| 2.3.2 数据仓库主题 |
| 2.3.3 事实表的设计 |
| 2.3.4 多维数据表的设计 |
| 2.3.5 数据库表的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统数据模型设计 |
| 3.1 系统功能模块设计 |
| 3.2 系统技术模块设计 |
| 3.2.1 数据ETL模块的设计 |
| 3.2.2 数据计算分析模块设计 |
| 3.2.3 数据存储展示模块设计 |
| 3.3 大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统数据存储设计 |
| 3.3.1 数据存储结构设计 |
| 3.3.2 数据存储结构优化 |
| 3.3.3 数据模型优化 |
| 3.4 大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统算法设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统实现与应用 |
| 4.1 大数据集群环境 |
| 4.1.1 集群的软硬件环境 |
| 4.1.2 部署Hadoop集群 |
| 4.2 Spark计算模型设计 |
| 4.3 分析模型数据的存储与查询 |
| 4.3.1 数据库Hbase简介 |
| 4.3.2 数据库Hbase存储与优化 |
| 4.3.3 数据库Hbase查询与优化 |
| 4.4 数据ETL实现 |
| 4.5 系统应用 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（4）基于大数据的油气田开发方案智能决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大数据在油气田开发中的应用现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容及技术路线 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第二章 开发方案样本库的建立 |
| 2.1 开发方案样本库的建立 |
| 2.2 建立指标体系 |
| 2.2.1 层次分析法 |
| 2.2.2 油气田开发效果指标体系 |
| 2.3 建立模糊多元评价模型 |
| 2.4 油气田开发效果评价实例计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 开发方案各个目标及其主控因素的确定 |
| 3.1 油气田开发方案目标 |
| 3.2 开发方式 |
| 3.2.1 油气田开发方式的分类 |
| 3.2.2 选择油气田开发方式原则 |
| 3.2.3 开发方式主控因素 |
| 3.3 注水时机与压力保持水平 |
| 3.3.1 注水时机的分类 |
| 3.3.2 选择注水时机的原则 |
| 3.3.3 注水时机主控因素 |
| 3.4 注采井网 |
| 3.4.1 注采井网的类型 |
| 3.4.2 选择注水方式的原则 |
| 3.4.3 注水方式主控因素分析 |
| 3.5 合理井网密度 |
| 3.5.1 井网密度主控因素 |
| 3.6 生产井的合理工作制度 |
| 3.6.1 确定合理生产压差的原则 |
| 3.6.2 合理生产压差主控因素分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于大数据的油气田开发方案智能决策 |
| 4.1 基于大数据的油气田开发方式智能决策模型 |
| 4.1.1 开发方式4级指标决策模型 |
| 4.1.2 待制定油藏A油藏 |
| 4.1.3 A油藏开发方式智能决策 |
| 4.2 基于大数据的油气田注水时机智能决策模型 |
| 4.2.1 注水时机指标体系 |
| 4.2.2 基于大数据的油气田注水时机智能决策模型 |
| 4.2.3 A油藏注水时机智能决策 |
| 4.3 基于大数据的油气田注水方式智能决策模型 |
| 4.3.1 注水方式指标体系 |
| 4.3.2 注水方式2级指标决策与多目标决策理想点法混合决策模型 |
| 4.3.3 A油藏注水方式智能决策 |
| 4.4 基于大数据的油气田井网密度智能决策模型 |
| 4.4.1 井网密度指标体系 |
| 4.4.2 基于大数据的井网密度智能决策模型 |
| 4.4.3 A油藏井网密度智能决策 |
| 4.5 基于大数据的油气田生产压差智能决策模型 |
| 4.5.1 生产压差指标体系 |
| 4.5.2 基于大数据的生产压差智能决策模型 |
| 4.5.3 A油藏生产压差智能决策 |
| 4.6 方案评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（5）基于物联网的采油生产业务流程再造研究 ——以S采油厂为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内外业务流程再造研究综述 |
| 1.2.2 国内外物联网及其在油气生产管理中应用相关研究综述 |
| 1.3 研究思路及主要内容 |
| 第二章 相关理论及方法概述 |
| 2.1 业务流程再造相关理论及方法概述 |
| 2.1.1 业务流程再造相关理论及发展 |
| 2.1.2 业务流程再造主要方法及步骤 |
| 2.2 物联网应用的油田采油生产业务流程再造方法 |
| 2.2.1 物联网相关概念及主要特征 |
| 2.2.2 物联网的应用及基本架构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 XJ油田S采油厂采油生产业务流程现状及存在问题 |
| 3.1 XJ油田S采油厂基本概况 |
| 3.1.1 XJ油田S采油厂组织架构及管理模式 |
| 3.1.2 XJ油田S采油厂内外部环境分析 |
| 3.1.3 XJ油田S采油厂生产业务流程现状 |
| 3.2 XJ油田S采油厂采油生产管理中存在问题 |
| 3.2.1 生产过程管控不到位、发现及处理问题滞后 |
| 3.2.2 数据不全面、数据质量差 |
| 3.2.3 业务协同及共享困难 |
| 3.2.4 提升生产及管理效率与降低成本的矛盾深化 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于物联网的采油生产业务流程再造方法研究 |
| 4.1 制定流程再造的愿景和目标 |
| 4.2 制定基于物联网的流程再造方案 |
| 4.2.1 管理层决策及营造环境 |
| 4.2.2 关键业务流程及需求分析 |
| 4.2.3 构建物联网生产管理系统 |
| 4.2.4 建立新的业务流程及管控模式 |
| 4.2.5 试点新的业务流程 |
| 4.2.6 推广实施新的业务流程 |
| 4.3 基于物联网的采油生产业务流程再造保障措施 |
| 4.3.1 推进新的组织结构构建 |
| 4.3.2 加强标准化及制度建设 |
| 4.3.3 人力资源保障及培训提升 |
| 4.4 持续改进 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 XJ油田S采油厂流程再造预期效果 |
| 5.1.1 生产状况全面感知 |
| 5.1.2 采油生产管理效率、质量、安全的全面提升 |
| 5.1.3 采油生产成本的减少 |
| 5.1.4 业务协同及组织协作全面提升 |
| 5.2 本文主要结论及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）油田勘探开发一体化经济评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 项目经济评价研究 |
| 1.2.2 油田勘探开发经济评价研究 |
| 1.2.3 文献研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 2 经济评价理论的界定 |
| 2.1 经济评价的概念 |
| 2.1.1 经济评价的内容构成 |
| 2.1.2 经济评价的阶段划分 |
| 2.2 勘探开发一体化经济评价的概念 |
| 2.2.1 勘探开发的界定及特征 |
| 2.2.2 勘探开发一体化经济评价的定义与特点 |
| 2.3 勘探开发一体化经济评价的系统构成与步骤 |
| 2.3.1 勘探开发一体化经济评价系统构成 |
| 2.3.2 勘探开发一体化经济评价步骤 |
| 2.4 相关基础理论 |
| 2.4.1 产业价值链理论 |
| 2.4.2 系统理论 |
| 2.4.3 油藏经营管理理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 油田勘探开发经济特性及其评价现状分析 |
| 3.1 油田勘探开发经济特性 |
| 3.1.1 勘探开发的整体经济特性 |
| 3.1.2 勘探阶段经济性及影响因素分析 |
| 3.1.3 油气开发阶段经济性及影响因素分析 |
| 3.1.4 生产阶段经济性及影响因素分析 |
| 3.2 油田勘探开发经济评价现状分析 |
| 3.2.1 勘探开发经济评价现状 |
| 3.2.2 勘探开发经济评价的问题分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 油田勘探开发一体化经济评价指标体系构建 |
| 4.1 指标体系构建原则 |
| 4.2 经济评价指标的选取 |
| 4.2.1 指标体系的初步建立 |
| 4.2.2 指标筛选 |
| 4.3 评价指标的具体涵义 |
| 4.3.1 油气勘探指标 |
| 4.3.2 油气开发指标 |
| 4.3.3 生产经营指标 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 油田勘探开发一体化经济评价模型构建 |
| 5.1 评价模型选取 |
| 5.1.1 基于单一方法的评价模型 |
| 5.1.2 基于多方法融合的组合评价模型 |
| 5.2 指标权重确定 |
| 5.2.1 指标赋权方法选择 |
| 5.2.2 指标的主观赋权 |
| 5.2.3 指标的客观赋权 |
| 5.2.4 指标的组合赋权 |
| 5.3 单一评价模型 |
| 5.3.1 模糊综合评价 |
| 5.3.2 灰色关联评价 |
| 5.3.3 TOPSIS评价 |
| 5.4 组合评价模型 |
| 5.4.1 简单平均组合评价 |
| 5.4.2 熵权组合评价 |
| 5.4.3 最满意组合评价 |
| 5.4.4 偏移度组合评价 |
| 5.4.5 Shapley值组合评价 |
| 5.5 评价结果的进一步分析 |
| 5.5.1 聚类分析 |
| 5.5.2 分类规则分析 |
| 5.5.3 偏相关分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 胜利油田勘探开发一体化经济评价实例分析 |
| 6.1 评价对象选取与数据来源 |
| 6.1.1 胜利油田简介 |
| 6.1.2 评价对象选取 |
| 6.1.3 数据来源与总体特征 |
| 6.2 评价指标权重确定 |
| 6.2.1 主观赋权 |
| 6.2.2 客观赋权 |
| 6.2.3 组合赋权 |
| 6.3 基于单一评价的勘探开发一体化经济评价 |
| 6.3.1 模糊综合评价 |
| 6.3.2 灰色关联评价 |
| 6.3.3 TOPSIS评价 |
| 6.4 基于组合评价的勘探开发一体化经济评价 |
| 6.4.1 油气勘探组合评价 |
| 6.4.2 油气开发组合评价 |
| 6.4.3 生产经营组合评价 |
| 6.4.4 总体组合评价 |
| 6.4.5 最优组合评价结果 |
| 6.5 最终评价结果的进一步分析 |
| 6.5.1 评价结果聚类分析 |
| 6.5.2 评价结果分类规则分析 |
| 6.5.3 评价结果的关键影响因素分析 |
| 6.6 勘探开发一体化经济效益的提升对策 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 油田勘探开发一体化经济评价的保障措施 |
| 7.1 完善经济评价组织管理体系 |
| 7.2 规范经济评价基础数据归集 |
| 7.3 制定经济评价制度体系 |
| 7.4 搭建经济评价信息共享平台 |
| 7.5 建立专业的经济评价人才队伍 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 结论及下一步研究的方向 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 下一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）辽河油田XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外工作及研究现状 |
| 1.2.2 国内工作及研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 研究工作与取得成果 |
| 1.4.1 论文工作量 |
| 1.4.2 论文取得成果 |
| 2 项目后评价的相关理论概述 |
| 2.1 项目后评价的相关理论 |
| 2.1.1 项目后评价的含义 |
| 2.1.2 项目后评价的目的 |
| 2.1.3 项目后评价的原则 |
| 2.1.4 项目后评价与项目前评价、中期评价的关系 |
| 2.2 油气田产能建设项目综合后评价的相关理论 |
| 2.2.1 油气田产能建设项目后评价的特点 |
| 2.2.2 油气田产能建设项目后评价的内容 |
| 2.2.3 油气田产能建设项目综合后评价的含义及流程 |
| 2.2.4 油气田产能建设项目综合后评价的方法 |
| 3 XL古潜山油藏产能建设项目概况及各环节后评价 |
| 3.1 项目概况 |
| 3.1.1 项目基本情况 |
| 3.1.2 勘探开发建设历程 |
| 3.1.3 产能建设情况 |
| 3.2 各环节后评价内容 |
| 3.2.1 前期工作后评价 |
| 3.2.2 油藏工程后评价 |
| 3.2.3 工程建设后评价 |
| 3.2.4 投资与经济效益后评价 |
| 3.2.5 影响与持续性后评价 |
| 4 XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价指标体系和方法 |
| 4.1 综合后评价指标体系 |
| 4.1.1 指标体系的构建原则 |
| 4.1.2 指标体系的构建过程 |
| 4.2 综合后评价方法 |
| 4.2.1 构建判断矩阵并确定指标权重系数 |
| 4.2.2 基于成功度评价法的专家评定 |
| 4.2.3 构建模糊关系矩阵并确定隶属度 |
| 4.2.4 综合评价 |
| 5 XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价 |
| 5.1 综合后评价过程 |
| 5.1.1 指标权重系数的确定 |
| 5.1.2 指标成功度的专家评定 |
| 5.1.3 构建模糊关系矩阵并确定隶属度 |
| 5.2 综合后评价结论分析 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足之处 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
（8）技术创新对企业成本管理创新的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 第一节 研究背景、目的和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的与意义 |
| 第二节 研究框架、思路与方法 |
| 一、研究框架与内容 |
| 二、研究思路与研究方法 |
| 第一章 文献综述 |
| 第一节 技术创新的经济后果 |
| 一、宏观经济后果 |
| 二、微观经济后果 |
| 第二节 生产组织形式的影响因素与经济后果 |
| 一、生产要素和生产工艺流程的影响因素 |
| 二、生产要素和生产工艺流程的经济后果 |
| 第三节 企业组织结构变革的影响因素与经济后果 |
| 一、企业组织结构变革的影响因素 |
| 二、企业组织结构变革的经济后果 |
| 第四节 会计信息系统的影响因素与经济后果 |
| 一、会计信息系统的影响因素 |
| 二、会计信息系统的经济后果 |
| 第五节 成本管理创新的影响因素 |
| 一、宏观层面的影响因素 |
| 二、微观层面的影响因素 |
| 第二章 技术创新、生产组织形式与成本管理创新 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 理论建构与观点提出 |
| 一、技术创新、生产要素构成变化与成本管理创新 |
| 二、技术创新、生产工艺流程进步与成本管理创新 |
| 三、技术创新、产出产品升级与成本管理创新 |
| 第三节 案例研究设计 |
| 一、案例选择说明 |
| 二、证据资料收集与处理 |
| 第四节 生产组织形式案例分析 |
| 一、技术创新、生产要素及成本管理创新 |
| 二、技术创新、生产工艺流程及成本管理创新 |
| 三、技术创新促进成本管理创新—基于生产组织形式变革的视角 |
| 本章小结 |
| 第三章 技术创新、组织结构完善与成本管理创新 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 理论建构与观点提出 |
| 一、技术创新结果、组织结构特征变化与成本管理创新 |
| 二、技术创新方式、组织结构形式选择与成本管理创新 |
| 第三节 案例研究设计 |
| 一、案例选择说明 |
| 二、证据资料收集与处理 |
| 第四节 案例分析 |
| 一、大庆油田技术创新历程回顾 |
| 二、技术创新对组织结构形式的影响 |
| 三、技术创新对组织结构特征的影响 |
| 四、技术创新通过组织结构影响成本管理创新 |
| 本章小结 |
| 第四章 信息技术创新、会计信息系统与成本管理创新 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 理论构建与观点提出 |
| 一、信息技术的创新历程 |
| 二、信息技术创新对会计信息系统的影响 |
| 三、会计信息系统对成本管理创新的影响 |
| 四、信息技术创新对成本管理创新的影响路径 |
| 第三节 案例研究设计 |
| 一、案例选择说明 |
| 二、案例证据资料收集与分析 |
| 三、案例研究思路 |
| 第四节 案例分析 |
| 一、采油二厂会计信息化案例分析 |
| 二、中国石油财务共享服务中心建设案例分析 |
| 三、案例分析总结 |
| 本章小结 |
| 研究总结与政策建议 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究创新 |
| 三、研究局限与后续研究 |
| 四、政策建议 |
| 参考文献 |
（9）油田开发管理决策支持系统的构建与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景与选题依据 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法与研究思路 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 油田开发理论 |
| 2.1.2 油藏经营理论 |
| 2.1.3 效益评价理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 油田开发效益评价方面的研究 |
| 2.2.2 油田开发管理决策方面的研究 |
| 2.3 研究述评 |
| 2.3.1 现有研究取得的成果 |
| 2.3.2 现有研究中存在的问题 |
| 第3章 油田开发管理决策支持系统的构建基础 |
| 3.1 单井单元效益评价体系的建立 |
| 3.1.1 单井单元效益评价的基本理念 |
| 3.1.2 单井单元效益评价体系的核心内容 |
| 3.2 “投入—产出”基础数据的积累 |
| 3.2.1 基础数据库的构建 |
| 3.2.2 成本数据的归集与分配 |
| 3.3 油田开发数值模拟技术的推广 |
| 第4章 油田开发管理决策支持系统的构建 |
| 4.1 油田开发管理决策支持系统的整体框架 |
| 4.1.1 决策支持系统构建的基本理念 |
| 4.1.2 决策支持系统构建的基本思路 |
| 4.1.3 油田开发管理决策的基本要素 |
| 4.2 油田开发管理决策支持系统的具体内容 |
| 4.2.1 决策主体与决策对象 |
| 4.2.2 决策情景与决策方案 |
| 4.2.3 决策标准与决策依据 |
| 4.2.4 决策方法与决策程序 |
| 第5章 油田开发管理决策支持系统的应用 |
| 5.1 XX油田及XX油藏区块简介 |
| 5.2 油田开发管理决策支持系统在xx的应用 |
| 5.2.1 数值模拟数据输出结果 |
| 5.2.2 决策基础数据及其来源 |
| 5.2.3 评价指标测算结果 |
| 5.2.4 应用分析 |
| 5.3 油田开发管理决策支持系统的后续应用建议 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）基于生命周期理论的GD采油厂固定资产管理问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究的内容和方法 |
| 1.4.1 研究的内容 |
| 1.4.2 研究的方法 |
| 第2章 固定资产管理及资产全生命周期理论概述 |
| 2.1 固定资产管理相关理论 |
| 2.1.1 固定资产的含义 |
| 2.1.2 固定资产的作用 |
| 2.1.3 固定资产管理概述 |
| 2.2 固定资产全生命周期管理的理论基础 |
| 2.2.1 固定资产全生命周期管理的相关理论 |
| 2.2.2 固定资产全生命周期管理的工作内容 |
| 2.3 固定资产全生命周期管理与传统固定资产管理的区别 |
| 第3章 GD采油厂固定资产管理现状及存在的问题分析 |
| 3.1 GD采油厂简介 |
| 3.2 GD采油厂固定资产的主要分类及特点 |
| 3.2.1 固定资产分类 |
| 3.2.2 固定资产特征 |
| 3.3 GD采油厂固定资产管理现状和问题 |
| 3.3.1 固定资产管理的现状 |
| 3.3.2 GD采油厂固定资产管理存在的问题 |
| 3.4 GD采油厂实施固定资产全生命周期管理的必要性 |
| 第4章 基于生命周期理论的GD采油厂固定资产管理改进措施 |
| 4.1 固定资产管理改进的总体架构 |
| 4.1.1 改进目标的设置 |
| 4.1.2 改进遵循的原则 |
| 4.1.3 改进操作的框架 |
| 4.1.4 改进操作的目标 |
| 4.2 固定资产管理组织的改进 |
| 4.2.1 明确管理机构分工 |
| 4.2.2 明确管理对象分工 |
| 4.3 固定资产配备标准的建立 |
| 4.4 固定资产全生命周期各阶段的确立及其管理内容 |
| 4.5 固定资产管理信息系统的搭建 |
| 4.6 固定资产管理评价指标的设计 |
| 4.6.1 规划设计阶段 |
| 4.6.2 购建转资阶段 |
| 4.6.3 日常管理阶段 |
| 4.6.4 报废处置阶段 |
| 4.7 预期效果评价 |
| 4.7.1 经济指标稳步提升 |
| 4.7.2 管理水平不断提高 |
| 第5章 GD采油厂固定资产全生命周期管理的保障策略 |
| 5.1 一体化资产管理策略 |
| 5.2 资产管理措施改进策略 |
| 5.3 资产运营与综合管控策略 |
| 5.4 价值理念更新策略 |
| 5.5 激励约束考核策略 |
| 5.6 管理素质再提升策略 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
四、采油方式综合决策系统的研究与应用（论文参考文献）
- [1]ZY油田特高含水期储量价值评价研究[D]. 刘斌. 西安石油大学, 2020(05)
- [2]强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究[D]. 胡亚楠. 东北石油大学, 2020(03)
- [3]大数据环境下基于Spark的油藏经营管理系统研究[D]. 刘珍. 西安石油大学, 2020(11)
- [4]基于大数据的油气田开发方案智能决策研究[D]. 张静. 西安石油大学, 2020(02)
- [5]基于物联网的采油生产业务流程再造研究 ——以S采油厂为例[D]. 敬兴隆. 电子科技大学, 2020(01)
- [6]油田勘探开发一体化经济评价研究[D]. 宁龙. 北京交通大学, 2019(06)
- [7]辽河油田XL古潜山油藏产能建设项目综合后评价研究[D]. 张凌霄. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [8]技术创新对企业成本管理创新的影响机制研究[D]. 刘忠全. 中南财经政法大学, 2019(08)
- [9]油田开发管理决策支持系统的构建与应用研究[D]. 刘卫国. 中国石油大学(华东), 2018(09)
- [10]基于生命周期理论的GD采油厂固定资产管理问题研究[D]. 董树强. 中国石油大学(华东), 2018(09)